一、集成电路发展过程中存在的问题
国产化EDA工具基础薄弱，难以推广应用，我国高端通用芯片设计核心技术存在掌握不足情况，在CPU、DSP、FPGA、存储器、模拟、功率等关键芯片方面被外国操控，工艺水平与国际先进水平有1至2代差距，基础材料、精密设备IP核以及EDA工具等产业支撑领域基础薄弱，存在“卡脖子”问题，特别是EDA工具推广进程迟缓。目前，芯片传统产业存在着明显的不足，尽管国家正运用多种举措来提高技术水准，然而在强化长板之际或许会造就新的欠缺。
首先，集成电路产业被划分成民用及商用类、工业类、军事及航空航天类。其次，工业类芯片发展较为缓慢，其应用生态并不完善。再者，工业芯片的设计以及制造水平，是用来衡量一个国家整体半导体实力的真正试金石，这与整体工业体系的水平和安全存在关联。然后，工业环境一般相当恶劣，芯片要在低温、高温、强干扰、强震动等极端环境里运行，这对其可靠性和稳定性提出了高要求。最后，当下我国自主研发的工业类芯片与国外相比差距颇为巨大。除技术缘由之外，高水平应用场景欠缺乃是主要缘由。唯有具备足够多的高水平场景运用，有足够多的厂家予以运用，于运用期间持续发觉问题，且逐步予以改进以及迭代，方可构建起良好的生态，。
一，集成电路专职之人培育艰难，常态化疫情所生影响颇为巨大。二，至2019年末，我国从事集成电路专门领域之人约在50万左右。三，依2020年我国集成电路产业达1万亿元产值计，至少得有70万集成电路专业之才投身于集成电路产业之中。四，如此可见，我国集成电路专业之才仍存有颇大缺口。五，集成电路人才培育于确保“量”之际，亦当确保“质”。鉴于我国集成电路产业开端较迟，中高端技术人才匮乏，且富有经验的技术人才稀缺，特别是欠缺掌握核心技术的关键型技术人才，疫情常态化致使现场培训难度增大，故而需运用更多培养方式。
二、有关建议
一是构建集成电路设计上云专属解决方案，以此助推国产化EDA工具应用。基于工业互联网云平台构建集成电路设计上云完整体系，它要夯实IaaS平台基础，还要提供高弹性、高适配的硬件，网络和虚拟化服务。重点打造集成电路设计应用PaaS平台，这需提供满足EDA工具需求的数据中台，研发中台，AI/ML解决方案，进而提升人工智能/机器学习在芯片布局设计方面的应用水平。集中精力去推广那种“开箱就能够使用”的 EDA SaaS 平台，给予性能计算管理控制台 ，同时给予 EDA 工具软件 ，以及流程管理参考 ，达成安全且灵活的云端集成电路设计服务 。培育我国集成电路设计全新的应用模式 ，给推广以及促进国产化 EDA 工具的发展提供宽广的空间 。
其二是开展集成电路赋能以及公共服务平台的建设工作，进而构建工业类芯片的应用生态。针对工业芯片于工业互联网范畴的高水平应用场景，着手构建产业合作生态，此生态以龙头企业为引领，中小微企业和初创企业广泛参与其中，共同促使集成电路跟工业互联网进行融合创新，引导国产工业级芯片的使用，为新型基础设施建设提供支撑，打造产业竞争合力。于现有创新机制的基础之上，充分发挥数据要素的作用，以一体化方式推动集成电路企业在设计、制造、封测、支撑等方面开展联合研发、知识分享以及协同制造 。推动工业企业，以及工业互联网企业，和集成电路企业达成多边合作，一起探寻大数据，或者人工智能，于赋能企业数字化转型，以及高质量发展方面的应用模式。
职业技能培养注重集成电路产业，打造实操型复合人才。集成电路产业有工程性和实践性，高校在教育教学投入大量资源，仍无法完全满足市场对一线员工职业技能需求，无法精准对接实操能力需求。基于通识教育，针对工业互联网边缘设备、装备改造、传感器终端等硬件制造领域实际需求，运用实训、集中培训、“线上—线下”混合培养等多样培养模式，加大工业互联网硬件设计和制造等领域工程人才培养力度，提升一线人员工程实践能力，以更好服务集成电路产业人才培养与输送。
