人工智慧在2024年將以五種方式影響硬體設計，從加速腦力激盪過程到提前發現設計缺陷。
每個硬體團隊的使命都是推動創新，設計出顛覆性產品，並保證按時交付在預算內。然而，由於硬體設計和開發週期長、流程低效以及資源匱乏，這一目標常常受到威脅。
儘管其他產業正迅速採用人工智慧技術，但在硬體市場中，人工智慧的應用仍處於起步階段。直到最近，硬體團隊才開始對人工智慧的潛力表現出濃厚的興趣。如果能夠合理應用，人工智慧有望改變這一現狀。硬體領域似乎需要更多的時間和資源來適應這項變革。隨著技術的不斷發展，人工智慧在硬體領域的應用將會變得更加普遍和成熟。雖然目前的局面並非理想，但隨著人工智慧技術的進步和硬體團隊的加強投入，我們有理由對未來感到樂觀。
以下是人工智慧在硬體領域的未來。
#腦力激盪是啟動所有創意設計的重要一步。然而，為了確保其有效性，腦力激盪過程需要一個具有廣泛領域經驗和專業知識的工程師團隊，每個工程師都能投入數小時或幾天的時間。
人工智慧設計助理可能會為團隊提供一系列獨特而廣泛的想法，這些想法有助於找到解決問題的最佳方法。舉例來說，可以輸入項目描述並請求人工智慧提供想法或進行腦力激盪。
這樣，團隊可以評估更多的選項，並專注於最佳化，以找到一個有效的解決方案。
人工智慧有望為初始腦力激盪會議注入新的視角，進而加速硬體團隊將創意轉化為原型並更快地推進產品發布進程。
就像其他設計工程師一樣，人工智慧可以在專案開發過程中建議修正和改進，從而幫助減少設計錯誤。與高級工程師類似，人工智慧可以審查設計，驗證計算或找到組件的極限。這樣，團隊就可以在設計投入生產之前發現錯誤，節省浪費的時間和金錢。
例如，AI工具允許為AI設計助理提供預置，可以在其中聲明項目要求，如工作溫度，電壓或合規標準。這使得該工具可以追蹤設計過程，並在出現錯誤時提醒團隊。
硬體設計中最困難的一個面向是，迭代歷來是一個緩慢而艱鉅的過程。
每次迭代通常都需要從頭開始建立一個新的原型。工程師需要一絲不苟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，導致進一步的延誤。在人們意識到這一點之前，幾個月過去了，但目標期限看起來越來越不可行。
在設計中使用AI，團隊將能夠快速產生新的設計想法，探索不同的設計流程選項，並更快地迭代設計。人工智慧可以連接複雜的部件，識別設計選項，並為項目提供材料清單。
未來，人工智慧將模擬各種場景和配置，為最有效的佈局、最佳元件放置和有效的訊號路由策略提供見解。這種能力將加快設計過程，並提高最終產品的品質和性能。
設計過程中最繁瑣和耗時的階段之一是選擇零件。這需要了解專案需求，閱讀數百頁的資料表，並比較市場上數百個可比較的選項。
人工智慧完全改變了這個過程。這些系統經過最佳化，可以篩選大量資料集，做出關鍵決策。設計在這種背景下，可以在龐大的零件資料庫中搜索，並找到最適合團隊需求的特定組件。設計師只需要為AI提供一套設計標準，包括功耗，面積和成本，並讓AI做一些瑣碎的工作。
當團隊設計尖端技術時，最困難的部分之一是學習新技術。並不是每個團隊都有經驗豐富的專家來領導。
人工智慧將像設計專家一樣提供服務。當團隊無法理解一個概念或需要一些指導時，人工智慧就可以研究並提供見解。所有硬體工程師需要做的就是提問，然後得到清晰詳細的答案。
這是一種新的學習方式，可以幫助團隊更快地克服最初的困難，並在更短的時間內交付產品。
以上是人工智慧將在2024年徹底改變硬體設計的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
