AI 如何革新 PCB 設計：完整指南

你最喜愛的機器學習、最佳化與生成式 AI 演算法，很快就會出現在你最常用的 PCB 設計軟體中。如今 ChatGPT 已成為家喻戶曉的名字，各家競爭對手也紛紛推出自己的 GPT 同級產品（Claude、LLaMa 等），EDA 新創公司正積極研究如何善用這些工具，讓 PCB 設計師與工程師更有效率。當各行各業都已被自動化與 AI 觸及，PCB 設計師擁有自己的 AI 工具只是時間問題。

人工智慧（AI）正在顛覆許多產業，印刷電路板（PCB）技術也不例外。從最佳化 PCB 佈局與設計，到改善表面黏著製程，AI 在效率與精準度上都帶來了前所未有的提升。

在製造流程中導入 AI，可望帶來更高的品質、更快的生產速度、更低的成本與更少的錯誤。若想知道 AI 究竟如何大幅改變電路板技術，請繼續閱讀。

AI 在 PCB 設計中的應用場景

PCB 設計 涵蓋了從電路設計、佈局到生產準備的眾多任務。截至 2023 年，尚無單一系統能包辦所有工程與 PCB 設計工作，但無論在設計或製造領域，可選方案都已令人驚豔。

元件選型或規格說明－準確度差異很大，但外掛程式在提供特定資訊或 datasheet 方面很有幫助（參見此處）。市場上有數百萬顆元件，具備標記資料的 AI 驅動供應鏈可協助選料。

基本計算－若記不住公式，隨時可向 ChatGPT 查詢公式或範例計算。

使用外掛查詢 datasheet－透過網路搜尋功能，使用者可將 datasheet URL 傳給聊天機器人，即可在後續提示中運用這些資料。

對電子工程師與 PCB 設計師而言，最大的應用場景就是上述最後一點：分析 datasheet。這極大地擴展了生成式平台的能力範圍。

展望未來：直接生成 CAD 資料

我仍認為 AI 在 PCB 設計的未來，在於直接生成 CAD 資料，包括 PCB 佈局。這可能涵蓋生成式擺件，例如分群擺放（如 Rooms 功能）或基於機構、散熱或使用者體驗的關鍵位置擺放。擺件完成（無論生成式或手動）後，AI 自動佈線器即可接手，為設計的特定區段走線。最終，透過「人類在迴圈」的方式審核輸出，進行強化學習，僅保留最佳結果作為後續訓練資料。

我與其他新創公司都認為，強化學習是打造 AI 驅動 PCB 設計模型的最佳途徑。設計中任何帶有資料、或可歸類的部份，都能用來建立 PCB 設計的 AI 模型。

AI 驅動的 PCB 設計包含兩大要素：建立模型與設計最佳化。建立模型即是將 PCB 佈局中的特徵（元件擺放、走線等）與設計性能指標建立數值關聯，例如：

電源完整性規格

訊號完整性規格

功率輸出/消耗

設計中使用的介面類型

各層該如何使用

設計上的標記愈多愈好。最大的前段任務是將設計分類與標記，確保訓練資料在特定設計領域內一致。例如，想生成交換式電源供應器佈局時，就不該用單板電腦作為訓練資料！

一旦針對某個 PCB 領域建立生成模型，系統即可產生 CAD 資料，再由 PCB 設計師檢視擺件、走線、約束與機構外形。手動調整後，可將設計放回訓練集。以下概述如何在強化學習方法中整合建模與最佳化。

訓練：資料輸入訓練集，用於建立 PCB 佈局某個面向的預測模型，例如電路區塊安排、疊構、走線決策或其他特徵。

生成 PCB 資料：模型據此生成 CAD 資料，嘗試符合 PCB 設計師指定的約束（設計規），可能是擺件或走線。

人工評估：設計師需回頭檢查結果，確保符合約束與可製造性，可能包含手動檢查、模擬等。

設計生成、評估、修改並被接受後，即可作為新輸入放回訓練集。此強化學習流程讓生成模型持續更新並以合格設計進行調校。

隨著這些設計工具與流程演進，我們將持續引領你進入 AI 驅動 PCB 設計的新世界。無論你需要設計與製造何種產品，都請善用 Altium Designer® 的完整 PCB 設計功能。在當今跨領域協作環境中，領先企業正使用 Altium 365™ 輕鬆分享設計資料並導入量產。

我們僅觸及 Altium Designer + Altium 365 可能性的皮毛。立即開始免費試用。

我該在板級設計流程中使用 AI 嗎？

與所有技術或創新相同，何時或是否該導入工作流程是重要決策。有時業界對效益的過度吹捧會讓決策更加複雜。因此，必須清楚了解在流程中導入 AI 進行 PCB 設計的優缺點。

是的，將 AI 納入 PCB 設計流程可提升效率、準確度與創新。AI 工具能協助元件擺放、走線最佳化與設計規則檢查，顯著減少設計時間與人為錯誤。機器學習演算法可分析大量歷史設計資料，提出最佳佈局建議並改善訊號完整性。

AI 也能在設計早期預測熱管理、電源分配與製造最佳化等潛在問題。AI 驅動的自動化工具可產生多種佈局選項，讓工程師選出最有效率且最具成本效益的方案。

然而，AI 無法完全取代人類專業。複雜設計仍需工程判斷、創意與領域知識。此外，AI 工具在理解獨特設計限制與產業特定需求方面可能仍有不足。

導入 AI 可簡化流程，但最佳做法是將其視為輔助工具，而非完全取代傳統方法。工程師應利用 AI 處理重複性任務與分析複雜資料集，同時保留對關鍵設計決策的控制。

最終，是否使用 AI 進行板級設計，取決於專案複雜度、預算與你對新技術的接受度。

AI 用於 PCB 設計的優勢：

• 更快速的研發
• 自動化手動流程
• 更明智的設計決策

研究與結果彙整的速度是導入 AI 的一大主因，可節省數小時甚至數天的開發時間。對擺件與走線任務，自動化可為複雜專案省下數週。AI 亦可用於資料彙總與統計分析，轉化為對設計有幫助的建議。然而，AI 用於 PCB 設計也存在缺點。

AI 用於 PCB 設計的缺點：

• 元件資訊不準確
• 設計複雜度有限
• EDA 工具整合受限

使用 AI 技術的最大疑慮並非其數學原理與技術。機器學習演算法（如強化學習、神經網路等）已被科學證實能有效解決工程問題。問題出在來源不可靠或未經驗證的資料，導致結果不準確。問題規模與整合難度也可能是重大缺點。

了解優缺點對於是否採用 AI 進行 PCB 設計的明智決策至關重要。隨著電路設計 AI 軟體工具的飛速發展，不久的將來，想找一套不含 AI 引擎的 PCB 設計軟體反而可能成為挑戰。

如何有效運用 AI 進行 PCB 設計

• 清楚了解 AI 在設計流程中能與不能做的事。
• 選擇能與現有 EDA 工具無縫整合的 AI 程式或應用。
• 確保任何資料來源（如元件 datasheet）皆來自可靠來源。

若你需要常見元件的 CAD 模型與可實施的準確資訊（例如如何有效運用 AI 進行 PCB 設計），Ultra Librarian 可將所有採購與 CAD 資訊彙整於一處，助你事半功倍。

AI 如何最佳化 PCB 設計

AI 正透過解決傳統方法的諸多挑戰，革新 PCB 佈局與設計。AI 驅動的解決方案為設計流程帶來自動化、效率與精準度，進而提升生產力與最終 PCB 的品質。

1. 自動設計最佳化

AI 演算法擅長快速分析大量資料並執行複雜計算。在 PCB 設計中，AI 可依據預設設計規則與目標，最佳化元件擺放與走線。透過歷史設計資料與 ML 模型，AI 能提出將訊號干擾降至最低的佈局建議，協助工程師改善熱管理與整體性能。

2. 簡化工作流程

AI 工具可自動執行以往需手動介入的重複性任務，大幅簡化流程。例如，AI 演算法能在極短時間內產生多種設計迭代，讓工程師在開發週期早期就能探索更多設計可能性，並選出最佳佈局。

3. 預測分析與模擬

AI 可在實體原型製作前，對 PCB 設計進行預測分析與模擬。工程師可利用 AI 模型在各種操作條件下模擬電氣性能、熱行為與機械應力，減少大量實體測試需求，進而降低開發成本並縮短上市時間（TTM）。

4. 提升準確度與可靠度

與人類設計師不同，AI 演算法不會疲勞或帶入主觀偏見，能始終精準地套用設計規則與限制，將錯誤風險降至最低，確保 PCB 佈局符合嚴格的性能指標，進而提升電路板的品質、可靠度與可製造性。

5. 即時協作與回饋

AI 可在設計變更時提供即時回饋，促進工程師間的即時協作。設計團隊能透過多種方式與 AI 系統互動，探索替代設計情境、評估取捨並依據數據驅動的洞察做出決策。

PCB 佈局的挑戰

設計 PCB 涉及諸多艱鉅任務，這些任務決定了電路板的功能與可靠度。以下為 PCB 佈局設計的關鍵挑戰：

1. 元件擺放

合理的元件擺放對於高效走線、訊號完整性與熱管理至關重要。工程師必須策略性地定位元件，以最小化訊號干擾、降低雜訊並最佳化可用板面空間。

2. 走線複雜度

走線需在 PCB 上建立電氣連接路徑。隨著電路密度與複雜度增加，走線難度也隨之提升。工程師必須避免訊號串擾、實現阻抗控制，並在多层板中保持訊號完整性。

3. 電源完整性

確保電源完整性需管理電源分配網路（PDN），將壓降、雜訊與電磁干擾降至最低。PDN 設計不當可能導致性能問題、可靠度問題，甚至最終產品功能失效。

4. 設計規則檢查（DRC）

DRC 需驗證 PCB 設計符合特定製造與功能要求，包括最小線寬、線與元件間距、防焊層開窗及電氣限制。未通過 DRC 可能導致製造問題、昂貴重工，甚至電路板功能失效。

AI 如何協助 PCB 佈局

科技的導入為 PCB 佈局設計帶來諸多益處與機會。以下說明 AI 與 ML 演算法如何解決傳統設計流程的複雜性與挑戰：

1. 自動設計最佳化

AI 演算法可自動最佳化元件擺放與走線。透過檢視設計限制、電氣性能需求與熱因素等 PCB 佈局面向，AI 能產生將訊號干擾降至最低的佈局，甚至降低功耗並提升板級性能。

2. 預測分析與模擬

AI 可對 PCB 設計進行預測分析與模擬。工程師可利用 AI 工具在不同操作條件下模擬各種特性與行為，及早發現潛在設計缺陷，減少昂貴的原型需求並加速上市時間。

3. 即時設計協助

AI 工具可在設計過程中提供即時協助。例如，AI 設計助理可基於歷史資料與 ML 模型，建議最佳元件擺放、走線路徑與層配置。此協作方式提升設計創意與效率，同時確保達成性能目標。

4. 強化設計驗證

AI 可透過自動化驗證設計規則與規格，強化 DRC 能力。AI 演算法能快速識別潛在違規（如間距不足或線寬錯誤）並提供可行洞察，主動降低設計錯誤並提升品質。

5. 迭代改進

AI 能從過往設計迭代與使用者回饋持續學習，不斷改進設計建議。工程師可受益於 AI 快速迭代設計選項、探索替代方案並精煉佈局，以達到最佳性能與可製造性。

6. 與 CAD 工具整合

AI 亦可與 PCB 設計常用的電腦輔助設計（CAD）工具整合，為現有設計軟體增添 AI 驅動功能，如佈局最佳化、設計驗證與自動文件生成。

PCB 製造的挑戰

PCB 製造涉及生產功能可靠電路板的繁複流程。以下探討 PCB 製造面臨的挑戰：

AI 如何改變電路板技術

1. 檢測瓶頸

傳統目視檢測耗時且易有人為疏漏。製造商需檢查焊點缺陷或元件偏移等瑕疵，這些都需要極度細心，並可能成為產能瓶頸。

2. 品質管控

確保每批 PCB 品質一致至關重要卻充滿挑戰。製程、材料與環境條件的變異可能導致缺陷，影響最終產品性能與可靠度。

3. 成本管理

材料浪費、缺陷重工與低效製程都可能推高 PCB 製造成本。有效的成本管理策略對維持市場競爭力至關重要。

4. 交期管理

在步調快速的產業中，準時交付 PCB 極為關鍵。有效管理交期需協調供應商、最佳化生產排程並最小化延遲，以免影響專案時程。

AI 可實現 PCB 製造自動化

AI 導入先進技術，提升 PCB 製造效率、品質與成本效益：

1. 自動化視覺檢測

AI 驅動的視覺檢測系統可顯著提升檢測準確度與速度。透過 ML 演算法分析 PCB 影像，可發現人眼難以察覺的焊點缺陷、元件錯位或細微裂紋。自動化減少了檢測時間並提高了產品品質。

2. 預測性維護

AI 可對 PCB 製造設備進行預測性維護。透過分析表面黏著製程設備的即時感測器資料，AI 演算法可在故障發生前預測，主動減少非計畫停機與維護成本，確保產線順暢。

3. 強化品質保證

AI 可持續監控制程。ML 模型分析各生產階段資料，及早識別趨勢、異常或潛在問題，使製造商能快速實施糾正措施，提高產品一致性與可靠度。

4. 成本最佳化

AI 驅動的分析可透過識別製程低效來最佳化製造成本。AI 演算法分析生產資料，最佳化材料使用、降低報廢率並提高良率，在不影響品質與性能的前提下節省成本。

5. 即時決策支援

AI 為製造人員提供即時決策支援。AI 系統分析並解讀大量資料，在生產排程、供應商選擇與製程最佳化等方面提供有價值的洞察，支援與業務目標及市場需求一致的敏捷決策。

6. 強化供應鏈管理

AI 可預測需求波動並最佳化庫存水準。演算法分析歷史資料、市場趨勢與外部因素，建議最佳採購策略並降低供應鏈風險，主動縮短交期並確保準時交付。

PCB 設計的挑戰

傳統 PCB 設計長期依賴手動流程，雖有效卻伴隨諸多挑戰，可能拖慢設計速度並導致影響最終電路板功能與可靠度的錯誤。

1. 複雜度與耗時

設計 PCB 需擺放元件並走線以確保功能正常。隨著電路日益複雜與緊湊，此流程變得極為複雜。工程師需手動計算線寬、元件位置與訊號路徑，過程緩慢且易出錯。

2. 反覆試誤

最佳 PCB 佈局往往需要多次反覆試誤。工程師可能需多次調整元件擺放與走線，以符合設計規格、確保訊號完整性並兼顧散熱。每次迭代都會延長設計週期並增加開發成本。

3. 訊號干擾與散熱風險

元件擺放錯誤或走線效率差，可能導致訊號干擾、雜訊或散熱問題，降低 PCB 性能、可靠度與壽命。若出現這些問題，就需重新設計，可能延誤產品上市。

4. 對技能與經驗的依賴

有效的 PCB 佈局與設計需要專業知識與經驗。隨著資深工程師退休，如何將這些專業傳承給實務經驗不同的年輕工程師，已成日益關注的議題。