為什么還沒把AI應(yīng)用在畫PCB上？

作者：時間：2025-03-03 來源：硬十

加入技術(shù)交流群
- 掃碼加入
  和技術(shù)大咖面對面交流
  海量資料庫查詢

PCB設(shè)計公司都是3塊錢一個PIN，已經(jīng)延續(xù)好多年了，都不漲價，AI也卷不動啊。還有一些兼職的工程師收1塊5,2塊。。。

本文引用地址：http://2s4d.com/article/202503/467486.htm

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

AI研發(fā)投入與收益的"剪刀差"

研發(fā)成本黑洞：

訓練一個可用的PCB設(shè)計AI需至少10萬張標注設(shè)計圖（單張標注成本約200元），僅數(shù)據(jù)準備就需2000萬元投入，而年營收過億，需要從事PCB設(shè)計公司全球不足百家。
谷歌的"電路合成AI"項目耗資超2億美元，但商業(yè)化時發(fā)現(xiàn)客戶不愿支付相當于人工費1.2倍的價格。

收益天花板明顯：

假設(shè)AI將設(shè)計效率提升50%，在3元/PIN的定價體系下，單板收益僅從3000元增至4500元，無法覆蓋AI的算力成本（如NVIDIA A100每小時使用費約30元）。

行業(yè)價格體系的"內(nèi)卷陷阱"讓AI 都無利可圖
成本透明化與惡性競爭：

PCB設(shè)計"按PIN計價"的模式已持續(xù)多年，本質(zhì)上是勞動密集型定價（如3元/PIN對應(yīng)工程師日均處理300-800個PIN點，常規(guī)設(shè)計速度為 300~400Pin/天,可免費加急到 400~600Pin/天,最高速度可達 800Pin/天(需額外支付加急費)，跟板子類型和復(fù)雜度也有很大關(guān)系）。兼職工程師以1.5-2元/PIN的低價接單，進一步壓榨利潤空間。
根據(jù)IPC報告，中國PCB設(shè)計服務(wù)均價僅為歐美市場的1/3，但人力成本差距不足2倍，利潤率被極度壓縮。

客戶普遍將PCB設(shè)計視為"畫線勞動"，而非包含電磁兼容優(yōu)化、信號完整性分析等技術(shù)含量的系統(tǒng)工程，導致價格談判中技術(shù)溢價難以體現(xiàn)。

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

AI自己的回答只能說中規(guī)中矩，從技術(shù)角度在思考：

盡管人工智能（AI）在多個領(lǐng)域取得了顯著進展，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)和實際挑戰(zhàn)。以下是主要原因及詳細分析：

1. PCB設(shè)計的復(fù)雜性

多學科融合：PCB設(shè)計需要綜合考慮電路原理、電磁兼容性（EMC）、熱管理、機械結(jié)構(gòu)、信號完整性等復(fù)雜因素。這些約束條件相互關(guān)聯(lián)，需要工程師的領(lǐng)域知識和經(jīng)驗進行權(quán)衡。
非標準化需求：不同項目對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)稀缺與標注困難：

PCB設(shè)計數(shù)據(jù)通常涉及企業(yè)機密，公開數(shù)據(jù)集極少。
數(shù)據(jù)標注需要專家知識（如電氣規(guī)則、信號優(yōu)先級），成本高且耗時長。

動態(tài)優(yōu)化與多目標權(quán)衡：

PCB布局需同時優(yōu)化多個目標（如面積最小化、信號延遲降低、抗干擾性增強），傳統(tǒng)AI模型（如深度學習）在多目標動態(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誤（如信號串擾），可能直接導致硬件失效。工程師需要對設(shè)計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）已集成自動布線（Autorouter）、DRC（設(shè)計規(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用于局部優(yōu)化（如高頻信號布線、散熱路徑規(guī)劃），但尚未覆蓋全流程。
例如，Google曾用強化學習優(yōu)化PCB電源分配網(wǎng)絡(luò)，但僅限于特定模塊。

4. 經(jīng)濟與行業(yè)慣性

研發(fā)成本高：開發(fā)通用PCB設(shè)計AI需投入大量資源，而市場回報周期長，企業(yè)傾向于漸進式改進現(xiàn)有工具。
工程師信任問題：設(shè)計師更依賴經(jīng)過驗證的傳統(tǒng)工具，對AI生成方案的可靠性持謹慎態(tài)度。
小批量與定制化生產(chǎn)：許多PCB項目是小批量或定制化設(shè)計，AI訓練數(shù)據(jù)不足，難以覆蓋長尾需求。

5. 未來發(fā)展方向

人機協(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），而非完全替代人工。
細分場景突破：在高密度互連（HDI）PCB、射頻電路等特定領(lǐng)域，AI可能率先實現(xiàn)局部自動化。
仿真與驗證增強：結(jié)合AI加速信號完整性仿真、熱分析等耗時環(huán)節(jié)，間接提升設(shè)計效率。

總結(jié)

AI在PCB設(shè)計中的應(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“增強設(shè)計”（AI-Augmented Design）的形式輔助工程師，而非完全替代。隨著強化學習、生成式AI（如Diffusion模型）和行業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)的完善，未來5-10年或?qū)⒖吹礁嗤黄啤?/p>

以上AI說的都是次要原因，主要原因就是：

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

還是PCB苦工劃算。