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

每個(gè)硬件團(tuán)隊(duì)的使命夢(mèng)想都是開(kāi)發(fā)出定義類(lèi)別的產(chǎn)品，并在預(yù)算內(nèi)按時(shí)交付。但是，硬件固有的緩慢設(shè)計(jì)和迭代時(shí)間，以及低效的流程和缺乏團(tuán)隊(duì)資源，往往會(huì)威脅到這個(gè)夢(mèng)想。

如果應(yīng)用得當(dāng)，人工智能有望改變這種說(shuō)法。不幸的是，在硬件市場(chǎng)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(tuán)隊(duì)才開(kāi)始對(duì)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(lái)。

人工智能將如何影響硬件設(shè)計(jì)

1、更有效的頭腦風(fēng)暴

頭腦風(fēng)暴是所有偉大設(shè)計(jì)的開(kāi)始。但是，為了有效，頭腦風(fēng)暴過(guò)程需要一個(gè)工程師團(tuán)隊(duì)，他們?cè)诓煌I(lǐng)域擁有廣泛的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，并且每個(gè)人的時(shí)間表上都有幾個(gè)小時(shí)或幾天的時(shí)間。

人工智能設(shè)計(jì)助理有可能提供一系列獨(dú)特而廣泛的想法，這些想法可以有助于找到解決團(tuán)隊(duì)問(wèn)題的最佳方法。例如，可以輸入一個(gè)描述項(xiàng)目的提示，并要求人工智能提供想法或頭腦風(fēng)暴問(wèn)題。

這樣，團(tuán)隊(duì)可以評(píng)估更多的選項(xiàng)，并專(zhuān)注于優(yōu)化，以找到一個(gè)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(huì)議增加一組新的視角。這使得硬件團(tuán)隊(duì)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(jì)錯(cuò)誤

就像其他設(shè)計(jì)工程師一樣，人工智能可以在項(xiàng)目開(kāi)發(fā)過(guò)程中建議糾正和改進(jìn)，從而幫助減少設(shè)計(jì)錯(cuò)誤。與高級(jí)工程師類(lèi)似，人工智能可以審查設(shè)計(jì)，驗(yàn)證計(jì)算或找到組件的極限。這樣，團(tuán)隊(duì)就可以在設(shè)計(jì)投入生產(chǎn)之前發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，從而節(jié)省浪費(fèi)的時(shí)間和金錢(qián)。

例如，AI工具允許為AI設(shè)計(jì)助手提供預(yù)置，可以在其中聲明項(xiàng)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(jì)過(guò)程，并在出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)提醒團(tuán)隊(duì)。

3、更快的迭代時(shí)間

硬件設(shè)計(jì)中最困難的一個(gè)方面是，迭代歷來(lái)是一個(gè)緩慢而艱巨的過(guò)程。

每次迭代通常都需要從頭開(kāi)始構(gòu)建一個(gè)新的原型。工程師需要一絲不茍地測(cè)試每個(gè)原型的缺陷和需要改進(jìn)的地方。任何修改，無(wú)論多小，都可能需要回到繪圖板，導(dǎo)致進(jìn)一步的延誤。在人意識(shí)到這一點(diǎn)之前，幾個(gè)月過(guò)去了，但目標(biāo)期限看起來(lái)越來(lái)越不可行。

在設(shè)計(jì)中使用AI，團(tuán)隊(duì)將能夠快速產(chǎn)生新的設(shè)計(jì)想法，探索不同的設(shè)計(jì)過(guò)程選項(xiàng)，并更快地迭代設(shè)計(jì)。人工智能可以連接復(fù)雜的部件，識(shí)別設(shè)計(jì)選項(xiàng)，并為項(xiàng)目提供材料清單。

未來(lái)，人工智能將模擬各種場(chǎng)景和配置，為最有效的布局、最佳組件放置和有效的信號(hào)路由策略提供見(jiàn)解。這種能力將加快設(shè)計(jì)過(guò)程，提高最終產(chǎn)品的質(zhì)量和性能。

4、自動(dòng)化零件選擇

設(shè)計(jì)過(guò)程中最繁瑣和耗時(shí)的階段之一是選擇零件。這需要了解項(xiàng)目需求，閱讀數(shù)百頁(yè)的數(shù)據(jù)表，并比較市場(chǎng)上數(shù)百個(gè)可比較的選項(xiàng)。

人工智能完全改變了這個(gè)過(guò)程。這些系統(tǒng)經(jīng)過(guò)優(yōu)化，可以篩選大量數(shù)據(jù)集，做出關(guān)鍵決策。設(shè)計(jì)在這種背景下，可以在龐大的零件數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索，并找到最適合團(tuán)隊(duì)需求的特定組件。設(shè)計(jì)師只需要為AI提供一套設(shè)計(jì)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(jìn)程

當(dāng)團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)尖端技術(shù)時(shí)，最困難的部分之一是學(xué)習(xí)新技術(shù)。并不是每個(gè)團(tuán)隊(duì)都有經(jīng)驗(yàn)豐富的專(zhuān)家來(lái)領(lǐng)導(dǎo)。

人工智能將像設(shè)計(jì)專(zhuān)家一樣提供服務(wù)。當(dāng)團(tuán)隊(duì)無(wú)法理解一個(gè)概念或者需要一些指導(dǎo)時(shí)，人工智能就可以研究并提供見(jiàn)解。所有硬件工程師需要做的就是提問(wèn)，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(tuán)隊(duì)更快地克服最初的困難，并在更短的時(shí)間內(nèi)交付產(chǎn)品。