PCB设计公司都是3块钱一个PIN，已经延续好多年了，都不涨价，AI也卷不动啊。还有一些兼职的工程师收1块5,2块。。。
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应用做Layout，未必比IT民工便宜，研发出来应该也没啥收益。
研发成本黑洞：
训练一个可用的PCB设计AI需至少10万张标注设计图（单张标注成本约200元），仅数据准备就需2000万元投入，而年营收过亿，需要从事PCB设计公司全球不足百家。
谷歌的 电路合成AI 项目耗资超2亿美元，但商业化时发现客户不愿支付相当于人工费1.2倍的价格。
收益天花板明显：
假设AI将设计效率提升50%，在3元/PIN的定价体系下，单板收益仅从3000元增至4500元，无法覆盖AI的算力成本（如NVIDIA A100每小时使用费约30元）。
成本透明化与恶性竞争：
PCB设计 按PIN计价 的模式已持续多年，本质上是劳动密集型定价（如3元/PIN对应工程师日均处理300-800个PIN点，常规设计速度为 300~400Pin/天,可免费加急到 400~600Pin/天,最高速度可达 800Pin/天(需额外支付加急费)，跟板子类型和复杂度也有很大关系）。兼职工程师以1.5-2元/PIN的低价接单，进一步压榨利润空间。
根据IPC报告，中国PCB设计服务均价仅为欧美市场的1/3，但人力成本差距不足2倍，利润率被极度压缩。
客户普遍将PCB设计视为 画线劳动 ，而非包含电磁兼容优化、信号完整性分析等技术含量的系统工程，导致价格谈判中技术溢价难以体现。
某主板厂商的6层PCB设计费压价至5000元（约合0.8元/PIN），工程师需在3天内完成设计+仿真，倒逼从业者依赖模板化设计而非技术创新。
AI自己的回答只能说中规中矩，从技术角度在思考：
尽管人工智能（AI）在多个领域取得了显著进展，但在完全替代人工绘制PCB（印刷电路板）方面仍面临一些技术和实际挑战。以下是主要原因及详细分析：
多学科融合：PCB设计需要综合考虑电路原理、电磁兼容性（EMC）、热管理、机械结构、信号完整性等复杂因素。这些约束条件相互关联，需要工程师的领域知识和经验进行权衡。
非标准化需求：不同项目对PCB的尺寸、层数、材料、成本等要求差异极大，难以用单一AI模型覆盖所有场景。
物理与逻辑的耦合：布局和布线不仅需要满足电气规则，还需考虑生产工艺（如钻孔、焊接）、散热路径等物理限制。
数据稀缺与标注困难：
PCB设计数据通常涉及企业机密，公开数据集极少。
数据标注需要专家知识（如电气规则、信号优先级），成本高且耗时长。
动态优化与多目标权衡：
PCB布局需同时优化多个目标（如面积最小化、信号延迟降低、抗干扰性增强），传统AI模型（如深度学习）在多目标动态优化上表现有限。
可解释性与可靠性：
AI生成的方案若存在隐性错误（如信号串扰），可能直接导致硬件失效。工程师需要对设计有完全的可控性和可追溯性，而黑盒AI模型难以满足这一要求。
EDA工具的辅助功能：现代EDA软件（如Altium Designer、Cadence）已集成自动布线（Autorouter）、DRC（设计规则检查）和仿真工具，大幅提升了效率。
AI辅助工具的探索：
部分企业尝试将AI用于局部优化（如高频信号布线、散热路径规划），但尚未覆盖全流程。
例如，Google曾用强化学习优化PCB电源分配网络，但仅限于特定模块。
研发成本高：开发通用PCB设计AI需投入大量资源，而市场回报周期长，企业倾向于渐进式改进现有工具。
工程师信任问题：设计师更依赖经过验证的传统工具，对AI生成方案的可靠性持谨慎态度。
小批量与定制化生产：许多PCB项目是小批量或定制化设计，AI训练数据不足，难以覆盖长尾需求。
人机协作模式：AI可能优先用于辅助工程师快速生成候选方案（如布局建议、冲突检测），而非完全替代人工。
细分场景突破：在高密度互连（HDI）PCB、射频电路等特定领域，AI可能率先实现局部自动化。
仿真与验证增强：结合AI加速信号完整性仿真、热分析等耗时环节，间接提升设计效率。
AI在PCB设计中的应用仍处于早期阶段，主要受限于复杂性、数据壁垒和可靠性要求。短期内更可能以“增强设计”（AI-Augmented Design）的形式辅助工程师，而非完全替代。随着强化学习、生成式AI（如Diffusion模型）和行业数据生态的完善，未来5-10年或将看到更多突破。
以上AI说的都是次要原因，主要原因就是：
即使AI能提高效率，但如果客户不愿意为此付费，或者节省的成本无法覆盖研发投入，企业自然不会推进。
还是PCB苦工划算。
当前PCB设计AI面临** 技术可行→商业不可行 **的死亡循环：
低价竞争导致利润不足→无力投资AI
没有AI提升效率→继续依赖人力压价
人力成本看似可控→进一步抑制技术创新
所以AI研究出来，当然先去干赚钱的事情，比如“炒股”，谁搞这么高级的玩意，跟我们PCB苦工抢活干？
