為什么還沒把AI應用在畫PCB上？

PCB設計公司都是3塊錢一個PIN，已經延續好多年了，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。。。

應用AI 做Layout，未必比IT民工便宜，研發出來應該也沒啥收益。

AI研發投入與收益的"剪刀差"

• 研發成本黑洞：

• 訓練一個可用的PCB設計AI需至少10萬張標注設計圖（單張標注成本約200元），僅數據準備就需2000萬元投入，而年營收過億，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，但商業化時發現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AI將設計效率提升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）。

  
  

  行業價格體系的"內卷陷阱"讓AI 都無利可圖

  成本透明化與惡性競爭：

• PCB設計"按PIN計價"的模式已持續多年，本質上是勞動密集型定價（如3元/PIN對應工程師日均處理300-800個PIN點，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)，跟板子類型和復雜度也有很大關系）。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IPC報告，中國PCB設計服務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設計視為"畫線勞動"，而非包含電磁兼容優化、信號完整性分析等技術含量的系統工程，導致價格談判中技術溢價難以體現。

• 某主板廠商的6層PCB設計費壓價至5000元（約合0.8元/PIN），工程師需在3天內完成設計+仿真，倒逼從業者依賴模板化設計而非技術創新。

AI自己的回答只能說中規中矩，從技術角度在思考：

盡管人工智能（AI）在多個領域取得了顯著進展，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和實際挑戰。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聯，需要工程師的領域知識和經驗進行權衡。

• 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模型覆蓋所有場景。

• 物理與邏輯的耦合：布局和布線不僅需要滿足電氣規則，還需考慮生產工藝（如鉆孔、焊接）、散熱路徑等物理限制。

2. AI技術的局限性

• 數據稀缺與標注困難：

• PCB設計數據通常涉及企業機密，公開數據集極少。

• 數據標注需要專家知識（如電氣規則、信號優先級），成本高且耗時長。

• 動態優化與多目標權衡：

• PCB布局需同時優化多個目標（如面積最小化、信號延遲降低、抗干擾性增強），傳統AI模型（如深度學習）在多目標動態優化上表現有限。

• 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模型難以滿足這一要求。

3. 現有工具的自動化程度已較高

• EDA工具的輔助功能：現代EDA軟件（如Altium Designer、Cadence）已集成自動布線（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：

• 部分企業嘗試將AI用于局部優化（如高頻信號布線、散熱路徑規劃），但尚未覆蓋全流程。

• 例如，Google曾用強化學習優化PCB電源分配網絡，但僅限于特定模塊。

4. 經濟與行業慣性

• 研發成本高：開發通用PCB設計AI需投入大量資源，而市場回報周期長，企業傾向于漸進式改進現有工具。

• 工程師信任問題：設計師更依賴經過驗證的傳統工具，對AI生成方案的可靠性持謹慎態度。

• 小批量與定制化生產：許多PCB項目是小批量或定制化設計，AI訓練數據不足，難以覆蓋長尾需求。

5. 未來發展方向

• 人機協作模式：AI可能優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、射頻電路等特定領域，AI可能率先實現局部自動化。

• 仿真與驗證增強：結合AI加速信號完整性仿真、熱分析等耗時環節，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。隨著強化學習、生成式AI（如Diffusion模型）和行業數據生態的完善，未來5-10年或將看到更多突破。

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，或者節省的成本無法覆蓋研發投入，企業自然不會推進。

還是PCB苦工劃算。

殘酷的現實悖論

當前PCB設計AI面臨**"技術可行→商業不可行"**的死亡循環：

1. 低價競爭導致利潤不足→無力投資AI

2. 沒有AI提升效率→繼續依賴人力壓價

3. 人力成本看似可控→進一步抑制技術創新

所以AI研究出來，當然先去干賺錢的事情，比如“炒股”，誰搞這么高級的玩意，跟我們PCB苦工搶活干？