人工智能在PCB設計中展現出不可否認的潛力，但是工程師們自然對其影響有所顧慮。關于工作保障和責任的等問題常常浮現：人工智能會奪走我的工作嗎?如果人工智能出錯，我會被指責嗎?

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值的見解。它的選擇理由能力促進了一個協作的環境，使經驗較少的工程師能夠在不感到威脅的情況下學習和成長。此外，人工智能的持續學習能力意味著它會與用戶共同進化，持續改進并適應新挑戰。

人工智能能做什么與不能做什么

諸如CELUS等軟件平臺能夠將一個框圖轉化為電路設計師可以評估的合適解決方案，并生成原理圖、材料清單(BoM)、平面設計提案以及兼容流行PCB布局軟件(如Altium Designer、Autodesk Eagle和KiCad)的不同電子設計自動化(EDA)格式的封裝。用戶可以進一步修改所選的原生EDA格式解決方案，以優化設計，比如更改元件布局、添加多邊形或銅層來填充平面、設置元件組、更改堆疊等。這些是布局所熟悉的常見設計選項。

它們使用戶能夠利用平臺生成的原型所帶來的優勢，使用自己的設計規則和偏好而非默認設置，快速實現市場解決方案。這個交接過程也優化了不同軟件平臺的能力——人工智能非常適合快速將想法轉化為設計，但許多專業和高級EDA平臺則更適合生成包含所需CAM物理數據(如銅層、焊錫膜、NC鉆孔數據等)的Gerber文件。

人工智能輔助設計與布局軟件之間的界限并非固定。隨著機器學習算法能力的提升，交接前可以進行更多準備工作。例如，在布局電力電子PCB時，通常需要使用在線計算器檢查導線和孔的電流承載能力。現有的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更改布局。

因此，這一設計過程的部分仍然是手動的，并且在很大程度上依賴設計者的技能和經驗來選擇合適的導線寬度和縱橫比。然而，如果能將電源消耗信息提供給人工智能設計助手，這些數據就可以與布局軟件同步，從而實現機器間通信，自動優化布局設計。盡管這樣的能力尚未實現，但持續的進展表明，它們很快可能成為標準功能。

盡管大量數據已可以包含在基于云的元件數據庫中(例如，Celus使用一種稱為CUBO的豐富數據塊格式，包含有關元件應用的相關信息，如信號映射引腳功能、供電要求等，以及任何相關的所需元件，如上拉電阻、去耦電容、晶體等，以實現完整功能)，但通常在各個元件的數據表中可以獲得更多數據。

因此，目前的重點是人工智能輔助的數據挖掘，以從數據表中的文本和圖形信息中提取相關數據。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據表的不同頁面上，因此數據挖掘者需要逐步瀏覽所有文本和圖表，并識別，比如，制造商A數據表第1頁給出的效率數字與制造商B數據表第3頁圖2中顯示的數字是相同的。有時，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。哪個更好?答案通常取決于應用和項目定義。任務是從數據表中提取有用且有效的數據，這需要對能夠處理不一致數據的人工智能算法的深厚知識。然而，隨著人工智能算法的不斷改進，提取和準確解釋數據的能力也在提升，為未來幾年全面的數據表數據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設計中的變革潛力，為整個行業帶來了持續的創新和效率提升。

人工智能輔助PCB設計的優勢

人工智能輔助PCB設計相較于傳統方法提供了幾項顯著優勢：

速度與效率：人工智能驅動的設計平臺通過自動化原理圖生成、布局優化和元件選擇等任務，簡化設計過程。這種自動化顯著減少了將產品推向市場所需的時間，使得設計迭代的周轉時間更快，效率更高。

優化與性能：人工智能算法能夠分析大量數據，以優化設計的性能、可靠性和性價比。通過考慮元件規格、信號完整性和制造約束等因素，人工智能輔助的設計能夠實現比手工設計更高的性能和可靠性。

增強決策能力：人工智能算法能夠通過提供實時反饋和建議，協助工程師做出明智的設計決策。這幫助工程師在設計過程中早期識別潛在問題，并更高效地探索替代選項，從而實現更好的整體設計結果。

定制化與適應性：人工智能驅動的設計平臺可以根據每個項目的具體要求和用戶偏好進行適應。它們能夠整合自定義設計規則、約束和偏好，使工程師能夠根據特定應用需求定制設計，同時保持與行業標準和最佳實踐的兼容性。

知識轉移與學習：人工智能輔助的設計平臺可以作為寶貴的教育工具，尤其對于經驗較少的工程師。通過解釋設計決策、提供見解和建議，人工智能系統可以幫助工程師學習和提高技能，促進組織內部的職業發展和知識轉移。

風險降低：人工智能算法可以通過提前識別潛在問題，如開路或短路連接和信號完整性問題，幫助降低設計風險。這種主動的風險管理方法可以減少代價高昂的設計錯誤和返工，從而最終實現更可靠和穩健的設計。

開始人工智能輔助PCB設計

開始人工智能輔助PCB設計的最簡單方法之一是注冊Celus設計平臺，在此您將完成一個項目摘要，包含項目描述、所需功能、預期應用、項目應交付給哪個CAD工具，以及確定首選和排除的部件和制造商的可能性。這個階段有兩個特別重要的功能。

首先，它促使用戶在盲目進入軟件之前停下來思考他們想要做什么。其次，它向平臺提供項目的基本參數，以便更好地定制建議和回復，符合項目目標。Celus設計平臺在一開始就考慮到人工智能的開發，許多方面都像是提供建議和知識的高級設計工程師，為下一代設計工程師提供支持，他們可能充滿創意，但在行業中經驗尚淺。

一旦超過這一階段，軟件使用熟悉的拖放樣式來創建系統架構框圖。連接功能塊的線可能是電源、數據或兩者。指定連接類型并非必要，因為系統理解功能塊如何相互連接。然而，假設電路設計師希望使用I2C數據連接，因為他們已經有現成的接口固件解決方案用于該數據類型，他們可以告訴系統他們的需求。當生成原理圖時，系統會選擇所需的接口。

這種人工智能在設計平臺中的集成預示著PCB設計的范式轉變，因為與傳統PCB軟件僅僅標記設計規則違規的方式不同，人工智能驅動的平臺提供了一種變革性的方法。人工智能使系統能夠輕松利用龐大的信息數據庫，并具備建議明智解決方案的智能，能夠有效地將項目目標轉化為功能電子設計。

Recom正在將其包括30,000個部件的產品組合整合到Celus知識數據庫中。通過利用這一豐富的數據，人工智能可以根據每個項目的具體要求進行細致的元件選擇，從而提高效率并優化性能。