人工智能在PCB設(shè)計(jì)中展現(xiàn)出不可否認(rèn)的潛力，但是工程師們自然對(duì)其影響有所顧慮。關(guān)于工作保障和責(zé)任的等問題常常浮現(xiàn)：人工智能會(huì)奪走我的工作嗎?如果人工智能出錯(cuò)，我會(huì)被指責(zé)嗎?

然而，人工智能助手不僅不是威脅，反而可以成為可靠的合作伙伴，它能夠解釋自己的決策并提供有價(jià)值的見解。它的選擇理由能力促進(jìn)了一個(gè)協(xié)作的環(huán)境，使經(jīng)驗(yàn)較少的工程師能夠在不感到威脅的情況下學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。此外，人工智能的持續(xù)學(xué)習(xí)能力意味著它會(huì)與用戶共同進(jìn)化，持續(xù)改進(jìn)并適應(yīng)新挑戰(zhàn)。

人工智能能做什么與不能做什么

諸如CELUS等軟件平臺(tái)能夠?qū)⒁粋€(gè)框圖轉(zhuǎn)化為電路設(shè)計(jì)師可以評(píng)估的合適解決方案，并生成原理圖、材料清單(BoM)、平面設(shè)計(jì)提案以及兼容流行PCB布局軟件(如Altium Designer、Autodesk Eagle和KiCad)的不同電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化(EDA)格式的封裝。用戶可以進(jìn)一步修改所選的原生EDA格式解決方案，以優(yōu)化設(shè)計(jì)，比如更改元件布局、添加多邊形或銅層來填充平面、設(shè)置元件組、更改堆疊等。這些是布局所熟悉的常見設(shè)計(jì)選項(xiàng)。

它們使用戶能夠利用平臺(tái)生成的原型所帶來的優(yōu)勢(shì)，使用自己的設(shè)計(jì)規(guī)則和偏好而非默認(rèn)設(shè)置，快速實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)解決方案。這個(gè)交接過程也優(yōu)化了不同軟件平臺(tái)的能力——人工智能非常適合快速將想法轉(zhuǎn)化為設(shè)計(jì)，但許多專業(yè)和高級(jí)EDA平臺(tái)則更適合生成包含所需CAM物理數(shù)據(jù)(如銅層、焊錫膜、NC鉆孔數(shù)據(jù)等)的Gerber文件。

人工智能輔助設(shè)計(jì)與布局軟件之間的界限并非固定。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法能力的提升，交接前可以進(jìn)行更多準(zhǔn)備工作。例如，在布局電力電子PCB時(shí)，通常需要使用在線計(jì)算器檢查導(dǎo)線和孔的電流承載能力。現(xiàn)有的EDA程序通常有模塊可以生成有用的電流密度圖，但只有在知道電壓水平和元件功率需求的情況下才能自動(dòng)更改布局。

因此，這一設(shè)計(jì)過程的部分仍然是手動(dòng)的，并且在很大程度上依賴設(shè)計(jì)者的技能和經(jīng)驗(yàn)來選擇合適的導(dǎo)線寬度和縱橫比。然而，如果能將電源消耗信息提供給人工智能設(shè)計(jì)助手，這些數(shù)據(jù)就可以與布局軟件同步，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器間通信，自動(dòng)優(yōu)化布局設(shè)計(jì)。盡管這樣的能力尚未實(shí)現(xiàn)，但持續(xù)的進(jìn)展表明，它們很快可能成為標(biāo)準(zhǔn)功能。

盡管大量數(shù)據(jù)已可以包含在基于云的元件數(shù)據(jù)庫(kù)中(例如，Celus使用一種稱為CUBO的豐富數(shù)據(jù)塊格式，包含有關(guān)元件應(yīng)用的相關(guān)信息，如信號(hào)映射引腳功能、供電要求等，以及任何相關(guān)的所需元件，如上拉電阻、去耦電容、晶體等，以實(shí)現(xiàn)完整功能)，但通常在各個(gè)元件的數(shù)據(jù)表中可以獲得更多數(shù)據(jù)。

因此，目前的重點(diǎn)是人工智能輔助的數(shù)據(jù)挖掘，以從數(shù)據(jù)表中的文本和圖形信息中提取相關(guān)數(shù)據(jù)。然而，這一過程并不容易。不同制造商將等效信息放置在其數(shù)據(jù)表的不同頁(yè)面上，因此數(shù)據(jù)挖掘者需要逐步瀏覽所有文本和圖表，并識(shí)別，比如，制造商A數(shù)據(jù)表第1頁(yè)給出的效率數(shù)字與制造商B數(shù)據(jù)表第3頁(yè)圖2中顯示的數(shù)字是相同的。有時(shí)，信息根本缺失;往往，信息是可比的但并不直接等同。

例如，制造商A可能給出一個(gè)1秒耐壓3 kVDC的絕緣耐壓，而制造商B可能指定1分鐘的耐壓1 kVAC。哪個(gè)更好?答案通常取決于應(yīng)用和項(xiàng)目定義。任務(wù)是從數(shù)據(jù)表中提取有用且有效的數(shù)據(jù)，這需要對(duì)能夠處理不一致數(shù)據(jù)的人工智能算法的深厚知識(shí)。然而，隨著人工智能算法的不斷改進(jìn)，提取和準(zhǔn)確解釋數(shù)據(jù)的能力也在提升，為未來幾年全面的數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)挖掘功能鋪平了道路。這一不斷演變的格局凸顯了人工智能在PCB設(shè)計(jì)中的變革潛力，為整個(gè)行業(yè)帶來了持續(xù)的創(chuàng)新和效率提升。

人工智能輔助PCB設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)

人工智能輔助PCB設(shè)計(jì)相較于傳統(tǒng)方法提供了幾項(xiàng)顯著優(yōu)勢(shì)：

速度與效率：人工智能驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)平臺(tái)通過自動(dòng)化原理圖生成、布局優(yōu)化和元件選擇等任務(wù)，簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)過程。這種自動(dòng)化顯著減少了將產(chǎn)品推向市場(chǎng)所需的時(shí)間，使得設(shè)計(jì)迭代的周轉(zhuǎn)時(shí)間更快，效率更高。

優(yōu)化與性能：人工智能算法能夠分析大量數(shù)據(jù)，以優(yōu)化設(shè)計(jì)的性能、可靠性和性價(jià)比。通過考慮元件規(guī)格、信號(hào)完整性和制造約束等因素，人工智能輔助的設(shè)計(jì)能夠?qū)崿F(xiàn)比手工設(shè)計(jì)更高的性能和可靠性。

增強(qiáng)決策能力：人工智能算法能夠通過提供實(shí)時(shí)反饋和建議，協(xié)助工程師做出明智的設(shè)計(jì)決策。這幫助工程師在設(shè)計(jì)過程中早期識(shí)別潛在問題，并更高效地探索替代選項(xiàng)，從而實(shí)現(xiàn)更好的整體設(shè)計(jì)結(jié)果。

定制化與適應(yīng)性：人工智能驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)平臺(tái)可以根據(jù)每個(gè)項(xiàng)目的具體要求和用戶偏好進(jìn)行適應(yīng)。它們能夠整合自定義設(shè)計(jì)規(guī)則、約束和偏好，使工程師能夠根據(jù)特定應(yīng)用需求定制設(shè)計(jì)，同時(shí)保持與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和最佳實(shí)踐的兼容性。

知識(shí)轉(zhuǎn)移與學(xué)習(xí)：人工智能輔助的設(shè)計(jì)平臺(tái)可以作為寶貴的教育工具，尤其對(duì)于經(jīng)驗(yàn)較少的工程師。通過解釋設(shè)計(jì)決策、提供見解和建議，人工智能系統(tǒng)可以幫助工程師學(xué)習(xí)和提高技能，促進(jìn)組織內(nèi)部的職業(yè)發(fā)展和知識(shí)轉(zhuǎn)移。

風(fēng)險(xiǎn)降低：人工智能算法可以通過提前識(shí)別潛在問題，如開路或短路連接和信號(hào)完整性問題，幫助降低設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。這種主動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法可以減少代價(jià)高昂的設(shè)計(jì)錯(cuò)誤和返工，從而最終實(shí)現(xiàn)更可靠和穩(wěn)健的設(shè)計(jì)。

開始人工智能輔助PCB設(shè)計(jì)

開始人工智能輔助PCB設(shè)計(jì)的最簡(jiǎn)單方法之一是注冊(cè)Celus設(shè)計(jì)平臺(tái)，在此您將完成一個(gè)項(xiàng)目摘要，包含項(xiàng)目描述、所需功能、預(yù)期應(yīng)用、項(xiàng)目應(yīng)交付給哪個(gè)CAD工具，以及確定首選和排除的部件和制造商的可能性。這個(gè)階段有兩個(gè)特別重要的功能。

首先，它促使用戶在盲目進(jìn)入軟件之前停下來思考他們想要做什么。其次，它向平臺(tái)提供項(xiàng)目的基本參數(shù)，以便更好地定制建議和回復(fù)，符合項(xiàng)目目標(biāo)。Celus設(shè)計(jì)平臺(tái)在一開始就考慮到人工智能的開發(fā)，許多方面都像是提供建議和知識(shí)的高級(jí)設(shè)計(jì)工程師，為下一代設(shè)計(jì)工程師提供支持，他們可能充滿創(chuàng)意，但在行業(yè)中經(jīng)驗(yàn)尚淺。

一旦超過這一階段，軟件使用熟悉的拖放樣式來創(chuàng)建系統(tǒng)架構(gòu)框圖。連接功能塊的線可能是電源、數(shù)據(jù)或兩者。指定連接類型并非必要，因?yàn)橄到y(tǒng)理解功能塊如何相互連接。然而，假設(shè)電路設(shè)計(jì)師希望使用I2C數(shù)據(jù)連接，因?yàn)樗麄円呀?jīng)有現(xiàn)成的接口固件解決方案用于該數(shù)據(jù)類型，他們可以告訴系統(tǒng)他們的需求。當(dāng)生成原理圖時(shí)，系統(tǒng)會(huì)選擇所需的接口。

這種人工智能在設(shè)計(jì)平臺(tái)中的集成預(yù)示著PCB設(shè)計(jì)的范式轉(zhuǎn)變，因?yàn)榕c傳統(tǒng)PCB軟件僅僅標(biāo)記設(shè)計(jì)規(guī)則違規(guī)的方式不同，人工智能驅(qū)動(dòng)的平臺(tái)提供了一種變革性的方法。人工智能使系統(tǒng)能夠輕松利用龐大的信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并具備建議明智解決方案的智能，能夠有效地將項(xiàng)目目標(biāo)轉(zhuǎn)化為功能電子設(shè)計(jì)。

Recom正在將其包括30,000個(gè)部件的產(chǎn)品組合整合到Celus知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中。通過利用這一豐富的數(shù)據(jù)，人工智能可以根據(jù)每個(gè)項(xiàng)目的具體要求進(jìn)行細(xì)致的元件選擇，從而提高效率并優(yōu)化性能。