PCB工程师要失业？首台AI设计计算机问世！只需提供原理图，剩下的交给AI

Quilter 公司借助人工智能设计出一台功能完备的类 Unix 计算机，将原本需要一个季度的印制电路板（PCB）设计周期压缩至短短一周。

Quilter是一家专注于电子设计物理驱动型人工智能技术的企业，该公司近日发布了“速通计划”（Project Speedrun）。这一项目充分验证了人工智能驱动的设计工具，能够大幅缩短传统 PCB 的研发周期。在演示过程中，一名工程师仅依靠Quilter的物理驱动型人工智能平台，历时不到一周，便完成了一套双板 Linux 计算机从原理图绘制到可投产版图设计的全流程工作。

速通计划

Quilter表示，速通计划打造的计算机，是全球首款由人工智能自主设计的计算机。

该计算机以恩智浦（NXP）i.MX 8M Mini 处理器为核心，整套系统包含两块电路板，集成元器件共计 843 个。在首次开机测试中，设备便成功启动并加载了 Debian 操作系统。传统流程中需要耗费数月的元器件布局、线路布线与设计迭代工作，在该项目中仅需极少人工干预即可完成。

物理驱动型人工智能：PCB 设计领域的范式革新

速通计划的核心是Quilter自研的物理驱动型人工智能引擎。该引擎将 PCB 版图设计视作约束优化问题，而非基于规则的自动化任务。在元器件布局与布线阶段，系统会同步评估信号完整性、电源完整性、热特性及电磁耦合情况，而非依赖预设的布局启发算法，或是在布线完成后再进行后期修正。

人工智能引擎会筛选出所有可行的设计方案，并以图形用户界面（GUI）形式呈现。

这一机制使得电气约束从版图设计初期，就能对物理层面的设计决策产生影响，而不是等到布线完成后才进行合规性验证。本次验证设计以恩智浦 i.MX 8M Mini 处理器为核心，该处理器兼具高速 DDR 接口、高密度电源分配需求与混合信号外设。最终落地的方案采用双板架构，集成了 843 个元器件，涵盖存储模块、各类接口及配套无源器件。

Quilter的平台可自动完成元器件分组、引出线布线、阻抗受控走线及电源层拓扑设计，同时满足标准制造流程对可制造性的各项约束要求。

自动化技术加速研发进程

本次演示的一大亮点，在于设计过程中人工干预的需求极低。在导入初始原理图并定义设计约束后，人工智能生成的PCB版图仅需经过少量人工审核与微调，即可进入投板环节。在速通计划中，配套的候选方案工具可将大量潜在设计配置，系统性地筛选为数量可控的可行方案集。这些“候选方案” 涵盖了特定的拓扑结构、布线方式与约束条件组合，切实具备满足性能要求的可行性。

演示结果显示，该套电路板首次开机即成功启动 Linux 系统。从工作流程角度来看，速通计划验证了：在PCB版图生成环节直接融入物理特性感知能力，能够减少复杂嵌入式系统的设计迭代次数，提升一次流片成功率。

基于AI 的 PCB 设计能否适用于高速电路设计场景？

尽管速通计划证明了人工智能辅助 PCB 设计在缩短研发周期方面的巨大潜力，但也凸显出人类专业经验仍不可或缺的应用场景。对于习惯通过人工方式掌控布局与布线决策的团队而言，将Quilter这类工具整合到现有设计流程中，需要建立一套标准化的应用规范。

使用Quilter平台的工程师，仅耗时 38.5 小时完成了这套双板系统的后期优化工作 —— 其中主板优化耗时 12 小时，而传统人工设计的同类工作预计需要 238 小时；系统级模块（SOM）优化耗时 26.5 小时，传统人工设计则需 190 小时。也就是说，38.5 小时的人工投入，取代了原本预计 428 小时的人工工作量。

随着设计向更高速率领域拓展，这些挑战将愈发凸显。更高的传输速率对应更严苛的时序裕量与先进电源完整性要求，需要研发人员开展严谨的设计评审，并结合领域专属经验做出判断。高速电路设计的难点在于，随着数据速率提升，性能裕量会急剧缩减，导致信号传输路径的容错空间大幅压缩。损耗、串扰、阻抗不连续性及电源完整性等问题，原本属于次要考量因素，如今已成为首要设计约束条件。

在高速场景下，细微的版图设计决策，都可能对眼图张开度、信号抖动及系统整体可靠性产生显著影响。随着“速通计划” 这类人工智能驱动的版图设计工具不断成熟，其长期价值不仅取决于研发效率的提升幅度，更在于能否在适配下一代接口技术的同时，与成熟的验证流程保持兼容。

原文

https://www.allaboutcircuits.com/news/for-the-first-time-ai-designs-computerin-less-than-a-week

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