從加快頭腦風(fēng)暴過程到在出現(xiàn)錯誤之前發(fā)現(xiàn)設(shè)計缺陷，以下是人工智能在2024年影響硬件設(shè)計的五種方式。

每個硬件團隊的使命夢想都是開發(fā)出定義類別的產(chǎn)品，并在預(yù)算內(nèi)按時交付。但是，硬件固有的緩慢設(shè)計和迭代時間，以及低效的流程和缺乏團隊資源，往往會威脅到這個夢想。

如果應(yīng)用得當(dāng)，人工智能有望改變這種說法。不幸的是，在硬件市場的大多數(shù)角落，人工智能仍然處于起步階段。雖然其他行業(yè)正在以閃電般的速度采用人工智能，但硬件世界似乎落后了。直到最近，硬件團隊才開始對人工智能的潛力表現(xiàn)出濃厚的興趣。

以下是人工智能在硬件領(lǐng)域的未來。

人工智能將如何影響硬件設(shè)計

1、更有效的頭腦風(fēng)暴

頭腦風(fēng)暴是所有偉大設(shè)計的開始。但是，為了有效，頭腦風(fēng)暴過程需要一個工程師團隊，他們在不同領(lǐng)域擁有廣泛的經(jīng)驗和專業(yè)知識，并且每個人的時間表上都有幾個小時或幾天的時間。

人工智能設(shè)計助理有可能提供一系列獨特而廣泛的想法，這些想法可以有助于找到解決團隊問題的最佳方法。例如，可以輸入一個描述項目的提示，并要求人工智能提供想法或頭腦風(fēng)暴問題。

這樣，團隊可以評估更多的選項，并專注于優(yōu)化，以找到一個有效的解決方案。

最終，人工智能有可能為最初的頭腦風(fēng)暴會議增加一組新的視角。這使得硬件團隊可以比以往更快地從想法轉(zhuǎn)變?yōu)樵?，離產(chǎn)品發(fā)布更近一步。

2、盡早發(fā)現(xiàn)設(shè)計錯誤

就像其他設(shè)計工程師一樣，人工智能可以在項目開發(fā)過程中建議糾正和改進，從而幫助減少設(shè)計錯誤。與高級工程師類似，人工智能可以審查設(shè)計，驗證計算或找到組件的極限。這樣，團隊就可以在設(shè)計投入生產(chǎn)之前發(fā)現(xiàn)錯誤，從而節(jié)省浪費的時間和金錢。

例如，AI工具允許為AI設(shè)計助手提供預(yù)置，可以在其中聲明項目要求，如工作溫度，電壓或合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。這使得該工具可以跟蹤設(shè)計過程，并在出現(xiàn)錯誤時提醒團隊。

3、更快的迭代時間

硬件設(shè)計中最困難的一個方面是，迭代歷來是一個緩慢而艱巨的過程。

每次迭代通常都需要從頭開始構(gòu)建一個新的原型。工程師需要一絲不茍地測試每個原型的缺陷和需要改進的地方。任何修改，無論多小，都可能需要回到繪圖板，導(dǎo)致進一步的延誤。在人意識到這一點之前，幾個月過去了，但目標(biāo)期限看起來越來越不可行。

在設(shè)計中使用AI，團隊將能夠快速產(chǎn)生新的設(shè)計想法，探索不同的設(shè)計過程選項，并更快地迭代設(shè)計。人工智能可以連接復(fù)雜的部件，識別設(shè)計選項，并為項目提供材料清單。

未來，人工智能將模擬各種場景和配置，為最有效的布局、最佳組件放置和有效的信號路由策略提供見解。這種能力將加快設(shè)計過程，提高最終產(chǎn)品的質(zhì)量和性能。

4、自動化零件選擇

設(shè)計過程中最繁瑣和耗時的階段之一是選擇零件。這需要了解項目需求，閱讀數(shù)百頁的數(shù)據(jù)表，并比較市場上數(shù)百個可比較的選項。

人工智能完全改變了這個過程。這些系統(tǒng)經(jīng)過優(yōu)化，可以篩選大量數(shù)據(jù)集，做出關(guān)鍵決策。設(shè)計在這種背景下，可以在龐大的零件數(shù)據(jù)庫中搜索，并找到最適合團隊需求的特定組件。設(shè)計師只需要為AI提供一套設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)，包括功耗，面積和成本，并讓AI做一些瑣碎的工作。

5、加快學(xué)習(xí)進程

當(dāng)團隊設(shè)計尖端技術(shù)時，最困難的部分之一是學(xué)習(xí)新技術(shù)。并不是每個團隊都有經(jīng)驗豐富的專家來領(lǐng)導(dǎo)。

人工智能將像設(shè)計專家一樣提供服務(wù)。當(dāng)團隊無法理解一個概念或者需要一些指導(dǎo)時，人工智能就可以研究并提供見解。所有硬件工程師需要做的就是提問，然后得到清晰詳細(xì)的答案。

這是一種新的學(xué)習(xí)方式，可以幫助團隊更快地克服最初的困難，并在更短的時間內(nèi)交付產(chǎn)品。