前陣子，有工程師向EEWorld說：“最近自己使用的很多軟件都開始擁抱AI了，EDA仿真驗證工具也開始用上AI了。那么，PCB設計軟件中，哪些廠商在積極擁抱AI？工程師們又是如何看待AI的呢？”

因此，就有了本篇文章。本文將就這些問題進行盤點和解答。

廠商紛紛擁抱AI技術

西門子：正大力投資AI技術，并將其應用于從PCB設計到自動駕駛系統，從智能工廠車間管理到智能城市管理的眾多產品領域。西門子EDA推出的新型Catapult HLSAI工具包，旨在幫助客戶為邊緣應用開發基于AI/ML的加速器，從而加快產品上市時間。

Cadence：推出Allegro X AI，旨在加速PCB設計流程，可將周轉時間縮短10倍以上。Allegro X AI的功能包括自動化布局、創建電源平面和布線關鍵網絡。OrCAD X平臺利用Allegro X AI系統進行平面圖規劃和自動組件放置，允許早期探索和可行性研究，以幫助解決信號完整性、電源完整性和熱影響等問題。Cadence并不是要用AI取代傳統的計算算法和自動化方法，而是始終堅持一流的精準度和“自動建構校正”。Allegro X AI的訓練數據十分廣泛，其中既有成功的設計，也有失敗的案例，這些數據并不用于判斷設計的準確與否。

除此之外，Cadence也很關注生成式AI。根據官方新聞顯示，客戶已經通過Joint Enterprise Data and AI (JedAI) Platform體會到了生成式AI所帶來的切實好處。芯片設計者也在使用Cadence Cerebrus AI來設計更快、更便宜、更高性能的芯片。

KiCAD：布局設計功能已集成到CELUS設計平臺中。通過集成先進的工具和直觀的功能，無需添加額外的符號或封裝，CELUS使工程師和設計師能夠輕松應對復雜的設計流程。新增的KiCad布局功能提供了一個完整的PCB項目包，使你能夠輕松啟動你的PCB項目。

此外，也有工程師使用Cursor AI + SKiDL + KiCad這套工具鏈，讓AI幫你自動生成電路代碼，提升電路設計效率。也有一些項目接入了AI Copilot、GPT之類的大語言模型提升自己的工作效率。

華為云：推出的電路板設計解決方案（pEDA Space）可以打通面向PCB電路板設計制造的完整工具鏈，更強調數據同源、并行設計、遠程協作、安全可信能力。pEDA Space以其五大競爭力優勢，引領電路板設計新模式：支撐10萬+Pin級別高復雜單板工程在云上看圖；AI布局布線，省時又省心；工具協同，上下游實時交互；數據比對，秒級識別差異點；電路設計大模型，開箱即用。

派茲：基于西門子EDA PADS工業級內核與自主研發的熠瓴多模態大模型，構建了“三維五階”智能設計體系，涵蓋AI智能設計平臺、智能建庫、參數管理、跨工具兼容、布局布線、信號完整性仿真及DFM分析。該體系通過AI自動化建模、動態參數更新、智能校驗預警、無縫適配Altium Designer、Cadence等主流EDA工具，結合SailWind算法與熠瓴大模型，實現從自動到智能的布局布線進化，集成板廠工藝數據，減少首板驗證次數，并構建電子設計知識圖譜，沉淀企業專屬設計規則，全面提升設計效率與精準度。

一博科技：在投資者互動平臺上透露，作為PCB設計細分領域的引領者，公司與國內外眾多芯片公司合作，提供高速PCB設計、SI/PI仿真分析等技術服務，并為芯片測試板和客戶參考板提供一站式硬件創新服務。這一消息引發了行業內外對PCB設計與AI技術結合的廣泛關注。

Recom：正在將其包括30000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。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。

賽意善謀：GPT已基于華為昇騰國產算力構建出PCB行業大模型，通過DeepSeek模型接入適配，基于其數據蒸餾、模型蒸餾以及強化學習能力，生成高質量數據。在此基礎上，結合行業知識精細調優，使得PCB行業大模型的性能和推理效率實現了顯著提升，降低算力消耗，展現出高效能與節能并重的優勢。在應用賽意善謀PCB-AI行業模型后，客戶需求文檔一鍵上傳，僅需10分鐘便可完成自動解析、人工核對檢查工作。

InstaDeep：英國倫敦的人工智能、初創公司，其團隊成員在ST、NXP、Dialog、Sagem 等公司工作多年。其正在為客戶提供免費的PCB設計服務，工程師以“ .dsn”文件格式上傳原理圖，并在24小時內收到電路板的布局文件。利用InstaDeep的AI技術與云基礎設施相結合的 PCB 布線引擎，結果在 24 小時內提供。DeepPCB 使用強化學習在無需人工干預的情況下運行以獲得優化結果。同時該公司在測試DeepPCB軟件，可為兩層（現在已進化到4層）印刷電路板生成布局文件，進行設計規則檢查，并與KiCad兼容。

指數科技：成立于2023年，是一家專注于用人工智能技術棧提升電子產品研發效率的公司，以構建電子設計新范式，從“創意”到“落地”一鍵生成為使命。其研發的AFH（AI For Hardware）平臺通過融合AI技術和硬件工程，幫助工程師創造更智能、更高效、靈活的電子硬件解決方案，能夠實現根據產品需求一鍵生成電子方案設計和配套的嵌入式代碼的功能。目前指數科技的AFH技術是國內首家也是目前唯一一家AI在硬件圖紙和代碼生成領域的科創企業，參與到全球范圍內來自美國、德國、英國等的AI賦能電子設計自動化的商業競技中，是首個提出需求到PCBA實物端到端生成和供應的公司。開啟了電子設計“一鍵生成”時代。

PCB能靠AI重塑嗎

在PCB設計領域，AI技術的引入正在掀起一場革命。

PCB layout工具首次問世時，其在布線方面的效果并沒有比手動操作好太多。如今，規則驅動自動化縮短了完成特定設計任務所需的時間，但PCB布局布線仍依賴人工設計，工程師需要考慮信號完整性、電源層、熱管理等因素。隨著多層設計、3D堆疊和異構集成逐漸主流化，PCB布局布線過程變得更加復雜。設計人員不得不平衡設計各個方面，通過增加更多PCB層數，或降低質量標準，來避免延誤上市時間。

AI不僅能夠大幅提高設計效率，還能優化電路性能，減少設計中的潛在問題。例如，AI可以通過深度學習算法，電路板布局、自動化設計服務、信號完整性分析，減少信號干擾，提高整體設計的可靠性。另外，一些公司正在使用云原生技術來布線，并利用庫快速選擇組件和項目啟動。

目前EDA程序雖能生成電流密度圖，但布局自動調整仍需已知電壓和功率信息，因此設計過程中走線寬度和過孔縱橫比的選擇仍依賴設計師的經驗。若能將功耗信息輸入AI設計助手，便可實現與布局軟件的同步，通過機器間通信自動優化設計。盡管這一功能尚未普及，但隨著技術進步，未來有望成為標準配置。

AI技術應用并非一帆風順。對許多中小企業和初創團隊來說，AI工具的門檻仍然較高，且成本昂貴。總之，PCB設計與AI技術的結合，不僅提高了設計效率，還優化了設計質量。對于希望在芯片設計領域有所作為的企業來說，擁抱AI技術已經成為不可忽視的趨勢。

工程師怎么看

對于PCB加入AI功能，工程師各持己見。有人認為PCB設計公司都是3塊錢一個PIN，已經延續好多年了，也不漲價，還有一些兼職工程師1~5元，所以AI并不一定能夠卷得過IT民工。不過，工程師對此有其他的感悟，事實上PCB設計在完全沒有人工智能的時代，就已經得到了解決，因為PCB設計本身是有明確的規則和實現路徑的，只是問題是懂編程的人未必懂電路，反之亦然，試想大規模數字集成電路，就用Verilog HDL語言就能實現，一般的PCB有何等難度？

一位工程師表示，HDL（硬件描述語言）對應邏輯芯片的設計，邏輯芯片的內部組成單元和結構是固定的。廠家使用自己的EDA（電子設計自動化）軟件，了解芯片內部結構，可以簡單地理解為“打開開關”即可。內部電源、地和時鐘信號（clk）都已預先連接好。相比之下，PCB（印刷電路板）設計則因人而異，有的設計可能只有2層，而復雜的可能有幾十層。即使是簡單的1層或2層板，不同的設計師也會有不同的風格：有的設計信號走向順暢、美觀，便于貼片和人工插件識別與生產；而有的設計則顯得雜亂無章。同一個板子可能有幾十甚至幾百個約束規則。相信未來會有相關的AI技術填補這一領域，能夠自動完成元封裝、貼片插件工藝、布局、布線以及約束規則的添加。

對于電路設計和布局（layout）這種具有明確約束條件且已經深度電子數據化的問題，AI替代人類只是時間問題。雖然可能稍晚一些，但絕不能認為AI無法勝任或做不好。設計電路本質上是一個最優化組合的問題，從器件的擺放到線寬、層厚等每一個參數都有其物理意義，這對于AI來說是非常適合的任務，因為AI本身就是通過優化過程來實現的。相比之下，人類設計師可能會對多次修改要求感到不滿，甚至拒絕提供多種設計方案。而AI則沒有這些問題，可以輕松生成十種甚至更多的設計方案供選擇。

“AI替代PCB工程師畫板是肯定的，但是對接需求、整理資料、評審、投產、測試等工作還是需要PCB工程師，未來Ai是一種合作關系，而不是取代關系。”工程師表示，參考AI繪圖、二維、有規律，AI不用1年就拿捏了。有算力加持下，框選某個區域，AI的話5分鐘可以給你出10個不同的方案。如果是人類的話，摸魚可以摸1星期。

對于PCB AI設計，業界有一個說法。可能會演變為若干個行業頭部專家，或者小組。壟斷了極為先進的EDA AI工具，吞食了幾乎整個市場。僅留下極少數的雞肋邊角料，由市場其余“蝦米”消化。

所以，對于AI設計PCB，你怎么看？

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