AI技术在PCB设计领域的蓬勃发展

印刷电路板（PCB）设计领域正经历一场由人工智能（AI）驱动的深刻变革。工程师们发现，越来越多的软件工具开始集成AI技术，其中也包括了EDA（电子设计自动化）仿真验证工具。这引发了行业内外对于AI在PCB设计软件中的应用以及工程师们对此看法的广泛关注。本文旨在探讨这些问题，盘点当前PCB设计领域拥抱AI技术的厂商，并分析工程师们对于AI融入PCB设计的看法。

各大厂商积极拥抱AI，赋能PCB设计

西门子：全方位投资AI，加速边缘应用开发

西门子正大力投资AI技术，并将其应用于广泛的产品领域，涵盖PCB设计、自动驾驶系统、智能工厂车间管理以及智能城市管理。西门子EDA推出的新型Catapult HLSAI工具包旨在帮助客户为边缘应用开发基于AI/ML的加速器，从而加速产品上市时间。

Cadence：Allegro X AI加速设计流程，关注生成式AI

Cadence推出了Allegro X AI，旨在加速PCB设计流程，可将周转时间缩短10倍以上。Allegro X AI的功能包括自动化布局、创建电源平面和布线关键网络。OrCAD X平台利用Allegro X AI系统进行平面图规划和自动组件放置，允许早期探索和可行性研究，以帮助解决信号完整性、电源完整性和热影响等问题。Cadence强调，AI并非要取代传统的计算算法和自动化方法，而是坚持一流的精准度和“自动建构校正”。Allegro X AI的训练数据十分广泛，既包含成功的设计案例，也包含失败的案例，这些数据并不用于判断设计的准确与否。

此外，Cadence也十分关注生成式AI的应用。根据官方新闻显示，客户已经通过Joint Enterprise Data and AI(JedAI) Platform体会到了生成式AI所带来的切实好处。芯片设计者也在使用Cadence Cerebrus AI来设计更快、更便宜、更高性能的芯片。

KiCAD：集成CELUS平台，AI工具链提升设计效率

KiCAD的布局设计功能已集成到CELUS设计平台中。通过集成先进的工具和直观的功能，CELUS使工程师和设计师能够轻松应对复杂的设计流程，无需添加额外的符号或封装。新增的KiCad布局功能提供了一个完整的PCB项目包，使用户能够轻松启动PCB项目。

此外，一些工程师也在尝试使用Cursor AI+SKiDL+KiCad这套工具链，让AI自动生成电路代码，提升电路设计效率。还有一些项目接入了AI Copilot、GPT之类的大语言模型，以期提升工作效率。

华为云：pEDA Space打造电路板设计新模式

华为云推出的电路板设计解决方案（pEDA Space）可以打通面向PCB电路板设计制造的完整工具链，更强调数据同源、并行设计、远程协作和安全可信能力。pEDA Space以其五大竞争力优势，引领电路板设计新模式：支撑10万+Pin级别高复杂单板工程在云上看图；AI布局布线，省时省力；工具协同，上下游实时交互；数据比对，秒级识别差异点；以及开箱即用的电路设计大模型。

派兹：构建“三维五阶”智能设计体系

派兹基于西门子EDA PADS工业级内核与自主研发的熠瓴多模态大模型，构建了“三维五阶”智能设计体系，涵盖AI智能设计平台、智能建库、参数管理、跨工具兼容、布局布线、信号完整性仿真及DFM分析。该体系通过AI自动化建模、动态参数更新、智能校验预警、无缝适配Altium Designer、Cadence等主流EDA工具，结合SailWind算法与熠瓴大模型，实现从自动到智能的布局布线进化，集成板厂工艺数据，减少首板验证次数，并构建电子设计知识图谱，沉淀企业专属设计规则，全面提升设计效率与精准度。

一博科技：提供高速PCB设计和仿真分析服务

一博科技在投资者互动平台上透露，作为PCB设计细分领域的引领者，公司与国内外众多芯片公司合作，提供高速PCB设计、SI/PI仿真分析等技术服务，并为芯片测试板和客户参考板提供一站式硬件创新服务。这一消息引发了行业内外对PCB设计与AI技术结合的广泛关注。

Recom：整合元件数据，AI优化元件选择

Recom正在将其包括30000个部件的产品组合整合到Celus知识数据库中。通过利用这一丰富的数据，人工智能可以根据每个项目的具体要求进行细致的元件选择，从而提高效率并优化性能。用户可以进一步修改所选的原生EDA格式解决方案，以优化设计，比如更改元件布局、添加多边形或铜层来填充平面、设置元件组、更改堆叠等。这些都是布局所熟悉的常见设计选项。

赛意善谋：基于国产算力构建PCB行业大模型

赛意善谋的GPT已基于华为昇腾国产算力构建出PCB行业大模型，并通过DeepSeek模型接入适配，利用其数据蒸馏、模型蒸馏以及强化学习能力，生成高质量数据。在此基础上，结合行业知识精细调优，使得PCB行业大模型的性能和推理效率实现了显著提升，降低算力消耗，展现出高效能与节能并重的优势。在应用赛意善谋PCB-AI行业模型后，客户需求文档一键上传，仅需10分钟便可完成自动解析和人工核对检查工作。

InstaDeep：提供免费PCB设计服务，DeepPCB实现自动布线

InstaDeep是一家位于英国伦敦的人工智能初创公司，其团队成员拥有在ST、NXP、Dialog、Sagem等公司多年的工作经验。该公司正在为客户提供免费的PCB设计服务：工程师以“.dsn”文件格式上传原理图，并在24小时内收到电路板的布局文件。InstaDeep利用AI技术与云基础设施相结合的PCB布线引擎，在24小时内提供结果。DeepPCB使用强化学习在无需人工干预的情况下运行以获得优化结果。同时，该公司还在测试DeepPCB软件，该软件可以为两层（现在已进化到4层）印刷电路板生成布局文件，进行设计规则检查，并与KiCad兼容。

指数科技：AFH平台一键生成电子方案设计和代码

指数科技成立于2023年，是一家专注于用人工智能技术栈提升电子产品研发效率的公司，以构建电子设计新范式，从“创意”到“落地”一键生成为使命。其研发的AFH（AI For Hardware）平台通过融合AI技术和硬件工程，帮助工程师创造更智能、更高效、灵活的电子硬件解决方案，能够实现根据产品需求一键生成电子方案设计和配套的嵌入式代码的功能。目前，指数科技的AFH技术是国内首家也是目前唯一一家AI在硬件图纸和代码生成领域的科创企业，参与到全球范围内来自美国、德国、英国等的AI赋能电子设计自动化的商业竞技中，是首个提出需求到PCBA实物端到端生成和供应的公司，开启了电子设计“一键生成”时代。

AI能否重塑PCB设计？

在PCB设计领域，AI技术的引入正在引发一场深刻的变革。

回顾PCB layout工具的早期阶段，其在布线方面的表现并不尽如人意，甚至不如手动操作。时至今日，规则驱动的自动化虽然缩短了完成特定设计任务所需的时间，但PCB布局布线仍然高度依赖人工设计，工程师需要综合考虑信号完整性、电源层以及热管理等关键因素。随着多层设计、3D堆叠和异构集成逐渐成为主流，PCB布局布线过程变得日益复杂。设计人员需要在设计的各个方面之间寻求平衡，有时甚至不得不通过增加PCB层数或降低质量标准来避免延误产品上市时间。

AI技术的潜力在于，它不仅能够大幅提高设计效率，还能够优化电路性能，并减少设计中潜在的问题。例如，AI可以通过深度学习算法，优化电路板布局，提供自动化设计服务，并进行信号完整性分析，从而减少信号干扰，提高整体设计的可靠性。此外，一些公司正在探索使用云原生技术进行布线，并利用元件库快速选择组件和启动项目。

尽管当前的EDA程序已经能够生成电流密度图，但布局的自动调整仍然依赖于已知的电压和功率信息。因此，在设计过程中，走线宽度和过孔纵横比的选择仍然很大程度上取决于设计师的经验。如果能够将功耗信息输入AI设计助手，便可以实现与布局软件的同步，并通过机器间的通信自动优化设计。虽然这一功能尚未普及，但随着技术的不断进步，未来有望成为标准配置。

然而，AI技术的应用并非一帆风顺。对于许多中小企业和初创团队来说，AI工具的门槛仍然较高，而且成本也较为昂贵。

总而言之，PCB设计与AI技术的结合，不仅提高了设计效率，还优化了设计质量。对于希望在芯片设计领域取得成功的企业来说，拥抱AI技术已经成为一种不可忽视的趋势。

工程师视角：AI在PCB设计中的角色与未来

对于PCB设计中加入AI功能，工程师们的看法各不相同。

效率提升与成本考量

一些工程师认为，PCB设计公司的收费标准多年来一直维持在每个引脚3元左右，而且并没有上涨的趋势。甚至还有一些兼职工程师以1到5元的价格提供服务，因此AI在价格上并不一定能胜过人力。然而，工程师们对此也有其他感悟。事实上，在完全没有人工智能的时代，PCB设计问题就已经得到了解决，因为PCB设计本身是有明确的规则和实现路径的。问题在于，懂编程的人未必懂电路，反之亦然。但试想，大规模数字集成电路都可以用Verilog HDL语言来实现，一般的PCB设计又有何等难度呢？

AI的优势：优化组合与方案生成

一位工程师表示，硬件描述语言（HDL）对应于逻辑芯片的设计，而逻辑芯片的内部组成单元和结构是固定的。厂家可以使用自己的EDA软件，了解芯片的内部结构，可以简单地理解为“打开开关”即可。内部电源、地和时钟信号（clk）都已预先连接好。相比之下，PCB设计则因人而异，有的设计可能只有2层，而复杂的可能有几十层。即使是简单的1层或2层板，不同的设计师也会有不同的风格：有的设计信号走向顺畅、美观，便于贴片和人工插件识别与生产；而有的设计则显得杂乱无章。同一个板子可能有几十甚至几百个约束规则。相信未来会有相关的AI技术填补这一领域，能够自动完成元封装、贴片插件工艺、布局、布线以及约束规则的添加。

对于电路设计和布局（layout）这种具有明确约束条件且已经深度电子数据化的问题，AI替代人类只是时间问题。虽然可能稍晚一些，但绝不能认为AI无法胜任或做不好。设计电路本质上是一个最优化组合的问题，从器件的摆放到线宽、层厚等每一个参数都有其物理意义，这对于AI来说是非常适合的任务，因为AI本身就是通过优化过程来实现的。相比之下，人类设计师可能会对多次修改要求感到不满，甚至拒绝提供多种设计方案。而AI则没有这些问题，可以轻松生成十种甚至更多的设计方案供选择。

合作而非取代：AI与工程师的协同

“AI替代PCB工程师画板是肯定的，但是对接需求、整理资料、评审、投产、测试等工作还是需要PCB工程师，未来AI是一种合作关系，而不是取代关系。”工程师表示，参考AI绘图、二维、有规律的特点，AI不用1年就能掌握PCB设计。在算力的加持下，框选某个区域，AI可以在5分钟内给出10个不同的方案。如果是人类的话，摸鱼可能摸1个星期。

行业趋势：头部垄断与市场分化？

对于PCB AI设计，业界有一种说法：未来可能会演变为由若干个行业头部专家或小组垄断极为先进的EDA AI工具，从而吞食几乎整个市场，仅留下极少数的鸡肋边角料由市场其余“虾米”消化。

所以，对于AI设计PCB，你怎么看？（此处保留原文的开放式结尾，引发读者思考）