為什么還沒(méi)把AI應用在畫(huà)PCB上？

PCB設計公司都是3塊錢(qián)一個(gè)PIN，已經(jīng)延續好多年了，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。。。

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

AI研發(fā)投入與收益的"剪刀差"

• 研發(fā)成本黑洞：

• 訓練一個(gè)可用的PCB設計AI需至少10萬(wàn)張標注設計圖（單張標注成本約200元），僅數據準備就需2000萬(wàn)元投入，而年營(yíng)收過(guò)億，需要從事PCB設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(shí)發(fā)現客戶(hù)不愿支付相當于人工費1.2倍的價(jià)格。

• 收益天花板明顯：

• 假設AI將設計效率提升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)使用費約30元）。

  
  

  行業(yè)價(jià)格體系的"內卷陷阱"讓AI 都無(wú)利可圖

  成本透明化與惡性競爭：

• PCB設計"按PIN計價(jià)"的模式已持續多年，本質(zhì)上是勞動(dòng)密集型定價(jià)（如3元/PIN對應工程師日均處理300-800個(gè)PIN點(diǎn)，常規設計速度為 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(lèi)型和復雜度也有很大關(guān)系）。兼職工程師以1.5-2元/PIN的低價(jià)接單，進(jìn)一步壓榨利潤空間。

• 根據IPC報告，中國PCB設計服務(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，利潤率被極度壓縮。

• 客戶(hù)普遍將PCB設計視為"畫(huà)線(xiàn)勞動(dòng)"，而非包含電磁兼容優(yōu)化、信號完整性分析等技術(shù)含量的系統工程，導致價(jià)格談判中技術(shù)溢價(jià)難以體現。

• 某主板廠(chǎng)商的6層PCB設計費壓價(jià)至5000元（約合0.8元/PIN），工程師需在3天內完成設計+仿真，倒逼從業(yè)者依賴(lài)模板化設計而非技術(shù)創(chuàng )新。

AI自己的回答只能說(shuō)中規中矩，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(zhù)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。以下是主要原因及詳細分析：

1. PCB設計的復雜性

• 多學(xué)科融合：PCB設計需要綜合考慮電路原理、電磁兼容性（EMC）、熱管理、機械結構、信號完整性等復雜因素。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(jìn)行權衡。

• 非標準化需求：不同項目對PCB的尺寸、層數、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(xiàn)不僅需要滿(mǎn)足電氣規則，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

• 數據稀缺與標注困難：

• PCB設計數據通常涉及企業(yè)機密，公開(kāi)數據集極少。

• 數據標注需要專(zhuān)家知識（如電氣規則、信號優(yōu)先級），成本高且耗時(shí)長(cháng)。

• 動(dòng)態(tài)優(yōu)化與多目標權衡：

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

• 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。工程師需要對設計有完全的可控性和可追溯性，而黑盒AI模型難以滿(mǎn)足這一要求。

3. 現有工具的自動(dòng)化程度已較高

• EDA工具的輔助功能：現代EDA軟件（如Altium Designer、Cadence）已集成自動(dòng)布線(xiàn)（Autorouter）、DRC（設計規則檢查）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?jì)?yōu)化（如高頻信號布線(xiàn)、散熱路徑規劃），但尚未覆蓋全流程。

• 例如，Google曾用強化學(xué)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(kāi)發(fā)通用PCB設計AI需投入大量資源，而市場(chǎng)回報周期長(cháng)，企業(yè)傾向于漸進(jìn)式改進(jìn)現有工具。

• 工程師信任問(wèn)題：設計師更依賴(lài)經(jīng)過(guò)驗證的傳統工具，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計，AI訓練數據不足，難以覆蓋長(cháng)尾需求。

5. 未來(lái)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(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)現局部自動(dòng)化。

• 仿真與驗證增強：結合AI加速信號完整性仿真、熱分析等耗時(shí)環(huán)節，間接提升設計效率。

總結

AI在PCB設計中的應用仍處于早期階段，主要受限于復雜性、數據壁壘和可靠性要求。短期內更可能以“增強設計”（AI-Augmented Design）的形式輔助工程師，而非完全替代。隨著(zhù)強化學(xué)習、生成式AI（如Diffusion模型）和行業(yè)數據生態(tài)的完善，未來(lái)5-10年或將看到更多突破。

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，或者節省的成本無(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。

殘酷的現實(shí)悖論

當前PCB設計AI面臨**"技術(shù)可行→商業(yè)不可行"**的死亡循環(huán)：

1. 低價(jià)競爭導致利潤不足→無(wú)力投資AI

2. 沒(méi)有AI提升效率→繼續依賴(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)，當然先去干賺錢(qián)的事情，比如“炒股”，誰(shuí)搞這么高級的玩意，跟我們PCB苦工搶活干？