為什么還沒(méi)把AI應(yīng)用在畫(huà)PCB上？

PCB設(shè)計(jì)公司都是3塊錢(qián)一個(gè)PIN，已經(jīng)延續(xù)好多年了，都不漲價(jià)，AI也卷不動(dòng)啊。還有一些兼職的工程師收1塊5,2塊。。。

應(yīng)用AI 做Layout，未必比IT民工便宜，研發(fā)出來(lái)應(yīng)該也沒(méi)啥收益。

AI研發(fā)投入與收益的"剪刀差"

• 研發(fā)成本黑洞：

• 訓(xùn)練一個(gè)可用的PCB設(shè)計(jì)AI需至少10萬(wàn)張標(biāo)注設(shè)計(jì)圖（單張標(biāo)注成本約200元），僅數(shù)據(jù)準(zhǔn)備就需2000萬(wàn)元投入，而年?duì)I收過(guò)億，需要從事PCB設(shè)計(jì)公司全球不足百家。

• 谷歌的"電路合成AI"項(xiàng)目耗資超2億美元，但商業(yè)化時(shí)發(fā)現(xiàn)客戶(hù)不愿支付相當(dāng)于人工費(fèi)1.2倍的價(jià)格。

• 收益天花板明顯：

• 假設(shè)AI將設(shè)計(jì)效率提升50%，在3元/PIN的定價(jià)體系下，單板收益僅從3000元增至4500元，無(wú)法覆蓋AI的算力成本（如NVIDIA A100每小時(shí)使用費(fèi)約30元）。

  
  

  行業(yè)價(jià)格體系的"內(nèi)卷陷阱"讓AI 都無(wú)利可圖

  成本透明化與惡性競(jìng)爭(zhēng)：

• PCB設(shè)計(jì)"按PIN計(jì)價(jià)"的模式已持續(xù)多年，本質(zhì)上是勞動(dòng)密集型定價(jià)（如3元/PIN對(duì)應(yīng)工程師日均處理300-800個(gè)PIN點(diǎn)，常規(guī)設(shè)計(jì)速度為 300~400Pin/天,可免費(fèi)加急到 400~600Pin/天,最高速度可達(dá) 800Pin/天(需額外支付加急費(fèi))，跟板子類(lèi)型和復(fù)雜度也有很大關(guān)系）。兼職工程師以1.5-2元/PIN的低價(jià)接單，進(jìn)一步壓榨利潤(rùn)空間。

• 根據(jù)IPC報(bào)告，中國(guó)PCB設(shè)計(jì)服務(wù)均價(jià)僅為歐美市場(chǎng)的1/3，但人力成本差距不足2倍，利潤(rùn)率被極度壓縮。

• 客戶(hù)普遍將PCB設(shè)計(jì)視為"畫(huà)線勞動(dòng)"，而非包含電磁兼容優(yōu)化、信號(hào)完整性分析等技術(shù)含量的系統(tǒng)工程，導(dǎo)致價(jià)格談判中技術(shù)溢價(jià)難以體現(xiàn)。

• 某主板廠商的6層PCB設(shè)計(jì)費(fèi)壓價(jià)至5000元（約合0.8元/PIN），工程師需在3天內(nèi)完成設(shè)計(jì)+仿真，倒逼從業(yè)者依賴(lài)模板化設(shè)計(jì)而非技術(shù)創(chuàng)新。

AI自己的回答只能說(shuō)中規(guī)中矩，從技術(shù)角度在思考：

盡管人工智能（AI）在多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但在完全替代人工繪制PCB（印刷電路板）方面仍面臨一些技術(shù)和實(shí)際挑戰(zhàn)。以下是主要原因及詳細(xì)分析：

1. PCB設(shè)計(jì)的復(fù)雜性

• 多學(xué)科融合：PCB設(shè)計(jì)需要綜合考慮電路原理、電磁兼容性（EMC）、熱管理、機(jī)械結(jié)構(gòu)、信號(hào)完整性等復(fù)雜因素。這些約束條件相互關(guān)聯(lián)，需要工程師的領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行權(quán)衡。

• 非標(biāo)準(zhǔn)化需求：不同項(xiàng)目對(duì)PCB的尺寸、層數(shù)、材料、成本等要求差異極大，難以用單一AI模型覆蓋所有場(chǎng)景。

• 物理與邏輯的耦合：布局和布線不僅需要滿足電氣規(guī)則，還需考慮生產(chǎn)工藝（如鉆孔、焊接）、散熱路徑等物理限制。

2. AI技術(shù)的局限性

• 數(shù)據(jù)稀缺與標(biāo)注困難：

• PCB設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)通常涉及企業(yè)機(jī)密，公開(kāi)數(shù)據(jù)集極少。

• 數(shù)據(jù)標(biāo)注需要專(zhuān)家知識(shí)（如電氣規(guī)則、信號(hào)優(yōu)先級(jí)），成本高且耗時(shí)長(zhǎng)。

• 動(dòng)態(tài)優(yōu)化與多目標(biāo)權(quán)衡：

• PCB布局需同時(shí)優(yōu)化多個(gè)目標(biāo)（如面積最小化、信號(hào)延遲降低、抗干擾性增強(qiáng)），傳統(tǒng)AI模型（如深度學(xué)習(xí)）在多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化上表現(xiàn)有限。

• 可解釋性與可靠性：

• AI生成的方案若存在隱性錯(cuò)誤（如信號(hào)串?dāng)_），可能直接導(dǎo)致硬件失效。工程師需要對(duì)設(shè)計(jì)有完全的可控性和可追溯性，而黑盒AI模型難以滿足這一要求。

3. 現(xiàn)有工具的自動(dòng)化程度已較高

• EDA工具的輔助功能：現(xiàn)代EDA軟件（如Altium Designer、Cadence）已集成自動(dòng)布線（Autorouter）、DRC（設(shè)計(jì)規(guī)則檢查）和仿真工具，大幅提升了效率。

• AI輔助工具的探索：

• 部分企業(yè)嘗試將AI用于局部?jī)?yōu)化（如高頻信號(hào)布線、散熱路徑規(guī)劃），但尚未覆蓋全流程。

• 例如，Google曾用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化PCB電源分配網(wǎng)絡(luò)，但僅限于特定模塊。

4. 經(jīng)濟(jì)與行業(yè)慣性

• 研發(fā)成本高：開(kāi)發(fā)通用PCB設(shè)計(jì)AI需投入大量資源，而市場(chǎng)回報(bào)周期長(zhǎng)，企業(yè)傾向于漸進(jìn)式改進(jìn)現(xiàn)有工具。

• 工程師信任問(wèn)題：設(shè)計(jì)師更依賴(lài)經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的傳統(tǒng)工具，對(duì)AI生成方案的可靠性持謹(jǐn)慎態(tài)度。

• 小批量與定制化生產(chǎn)：許多PCB項(xiàng)目是小批量或定制化設(shè)計(jì)，AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足，難以覆蓋長(zhǎng)尾需求。

5. 未來(lái)發(fā)展方向

• 人機(jī)協(xié)作模式：AI可能優(yōu)先用于輔助工程師快速生成候選方案（如布局建議、沖突檢測(cè)），而非完全替代人工。

• 細(xì)分場(chǎng)景突破：在高密度互連（HDI）PCB、射頻電路等特定領(lǐng)域，AI可能率先實(shí)現(xiàn)局部自動(dòng)化。

• 仿真與驗(yàn)證增強(qiáng)：結(jié)合AI加速信號(hào)完整性仿真、熱分析等耗時(shí)環(huán)節(jié)，間接提升設(shè)計(jì)效率。

總結(jié)

AI在PCB設(shè)計(jì)中的應(yīng)用仍處于早期階段，主要受限于復(fù)雜性、數(shù)據(jù)壁壘和可靠性要求。短期內(nèi)更可能以“增強(qiáng)設(shè)計(jì)”（AI-Augmented Design）的形式輔助工程師，而非完全替代。隨著強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成式AI（如Diffusion模型）和行業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)的完善，未來(lái)5-10年或?qū)⒖吹礁嗤黄啤?/p>

以上AI說(shuō)的都是次要原因，主要原因就是：

即使AI能提高效率，但如果客戶(hù)不愿意為此付費(fèi)，或者節(jié)省的成本無(wú)法覆蓋研發(fā)投入，企業(yè)自然不會(huì)推進(jìn)。

還是PCB苦工劃算。

殘酷的現(xiàn)實(shí)悖論

當(dāng)前PCB設(shè)計(jì)AI面臨**"技術(shù)可行→商業(yè)不可行"**的死亡循環(huán)：

1. 低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致利潤(rùn)不足→無(wú)力投資AI

2. 沒(méi)有AI提升效率→繼續(xù)依賴(lài)人力壓價(jià)

3. 人力成本看似可控→進(jìn)一步抑制技術(shù)創(chuàng)新

所以AI研究出來(lái)，當(dāng)然先去干賺錢(qián)的事情，比如“炒股”，誰(shuí)搞這么高級(jí)的玩意，跟我們PCB苦工搶活干？