硬件工程师的 “鄙视链” 新动向：写代码的，凭啥瞧不起画图的？

“在海外硬件工程师的世界里，一场关于设计灵魂归属的“圣战”已悄然打响。一边是信奉“所见即所得”、手握鼠标精雕细琢的“画图派”；另一边，则是高举“代码即真理”、用键盘召唤电路的“写码派”。这不仅是工具的更迭，更是设计思维的碰撞。本文将带您深入这场对决的核心，揭开这条“鄙视链”背后的技术真相。”

不知从何时起，硬件圈也刮起了一股“代码风”。你还在为手工布线绕过一个BGA而沾沾自喜，隔壁的软件小哥已经开始对着黑漆漆的命令行窗口，聊起了“硬件即代码”的哲学。一场关于电子设计未来的“圣战”似乎已经打响，一边是坚守“所见即所得”的图形界面（GUI）阵营，另一边则是高举“代码优先”大旗的新锐势力。

“像素为王”的黄金时代：当画图是一种信仰

咱们先快速回顾一下传统 EDA 工具的“舒适区”。那感觉，就像是画家在画布上创作。打开软件，左手一个器件库，右手一个工具栏，从库里拖出个电阻，再拽出个电容，然后用“画笔”工具把它们优雅地连接起来。整个过程行云流水，直观且富有美感。

对于那些钻研模拟电路或高频射频的老法师而言，这种像素级的精确控制更是设计的灵魂。元件的摆放位置、走线的细微弧度，这些图形本身就是电路性能的一部分。这是一种“心中有谱，手下有招”的境界，代码？那玩意儿能帮你通灵吗？

但这种美好的创作模式，在面对复杂性和协作时，也暴露了它的“阿喀琉斯之踵”：版本控制的噩梦和无尽的重复劳动。

新浪潮来袭：“代码派”的降维打击

就在硬件工程师被“合并冲突”和“复制粘贴”折磨得死去活来时，一群“跨界鬼才”将软件工程的成熟理念引入了硬件设计，其核心就是：代码才是唯一的“真理”，图形只是代码编译后的产物。这听起来有点玄，但它带来的优势，堪称降维打击。

优势一：从“复制粘贴”到“一键生成”的魔法

这可能是代码驱动最直观的优势。想象一下，你不是在“画”电路，而是在“召唤”电路。

对决场景：LM317稳压电路

• 传统画图派：

1. 拖出LM317、两个电阻（R1, R2）、若干电容。

2. 打开计算器，根据公式V_out = 1.25 * (1 + R2/R1)，手动计算R1和R2的阻值。比如要输出5V，你选了R1=240欧，然后算出R2需要720欧。

3. 去元件库里找，发现没有720欧的，只好选个最接近的750欧，再算一遍实际输出电压，忍受那一点点误差。

4. 小心翼翼地把线连好。

• 代码写码派： 你可能只需要写这样一行：

  my_power_module= Power.LDO(chip='LM317', output_voltage=5V, current=1A)

  这行代码背后发生了什么？

1. 自动计算：工具自动根据你期望的5V电压，运用公式计算出理想的电阻值。

2. 智能选型：它会查询公司的标准元件库（甚至是实时的供应商库存），在E96或E24系列里，自动为你选择最匹配、最常用、最便宜、库存最充足的一对电阻，比如R1=249欧，R2=750欧。

3. 生成电路：自动在底层生成完整的、无错误的原理图连接。

4. 参数化：下个项目需要3.3V？只需把参数改成output_voltage=3.3V，整个模块，包括电阻值，都会自动重新生成。需要加个电源指示灯？加个参数with_led=True，工具会自动帮你加上LED和匹配的限流电阻。

优势二：从“亡羊补牢”到“防患于未然”

传统EDA的电气规则检查（ERC）就像是考试结束后的阅卷，你只能祈祷自己没犯错。而代码驱动的验证，是你的贴身私教，在你犯错的瞬间就敲你脑壳。

对决场景：MCU与外设连接

• 传统画图派： 你把一个工作在3.3V的MCU的GPIO口，直接连到了一个工作在5V的传感器上。画图的时候，软件毫无反应，它觉得你画得挺好。甚至 ERC 也不会报错。

• 代码写码派： 当你试图在代码里连接这两个模块时：connect(mcu.portA, sensor.data_pin)编译器会立刻报错：“Error: Connection failed! Voltage mismatch on port. mcu.portA operates at 3.3V, but sensor.data_pin requires 5V.” 错误在它诞生的那一刻就被杀死了。你甚至都不需要成为一个电平专家，工具的内在逻辑强制你做出正确的设计，比如提示你插入一个电平转换芯片。

优势三：从“合并噩梦”到“无痛协作”

这是解决硬件团队协作效率的关键。

对决场景：两人分工开发一块主板

• 传统画图派： 小明负责电源部分，小红负责处理器和DDR部分。他们只有两种选择：要么小明做完，小红再做，串行工作效率极低；要么两人在同一个文件的不同副本上修改，最后找个倒霉蛋花一天时间，对着两张图“大家来找茬”，手动把修改合并到主文件里，过程极易出错。用Git？那只会给你一个无法解读的“天书”般的冲突文件。

• 代码写码派： 整个项目被分解成多个文本文件：power.ato、processor.py、memory.py... 小明在power.py里尽情施展，小红在processor.py里大展拳脚。他们各自提交自己的代码，最后用Git执行git merge命令。Git能够清晰地理解文本文件的差异，在几秒钟内自动完成合并。团队终于可以像软件开发一样，实现真正的并行开发。

优势四：从“设计图纸”到“设计数据”

当你的设计是代码时，它就不再仅仅是一张图，而是结构化的数据。这意味着你可以用程序去操作和分析它。

对决场景：生成BOM和文档

• 传统画图派： 设计完成后，手动导出一个Excel格式的BOM表。然后，你需要手动检查每个元件的库存、价格、采购周期。写设计文档时，需要手动截图、复制参数，枯燥且容易过时。

• 代码写码派： 你可以运行一个脚本：python generate_docs.py这个脚本可以：

1. 自动生成BOM表。

2. 调用公司ERP系统的API，实时查询每个元件的库存和价格，并高亮预警缺货的元件。

3. 自动生成一份图文并茂的PDF文档，包含最新的原理图、每个模块的设计参数、关键性能指标等。设计一变，文档一键更新。

未来已来：放下鼠标，还是拥抱键盘？

看到这里，你可能会觉得代码派简直无敌。但别忘了，它最大的劣势：陡峭的学习曲线和对视觉直观性的剥夺——依然是真实存在的。

所以，这场变革的未来，更可能是一种融合而非颠覆。传统EDA巨头们也在积极地将AI和自动化功能集成到现有工具中。未来的工程师，其角色将从一个埋头画线的“绘图员”，转变为一个定义目标、约束和验证标准的“架构师”。你负责提出需求，比如“给我设计一个功耗最低的蓝牙模块”，然后让AI在你的框架内完成具体的布线和优化。

硬件工程与软件工程的边界正在以前所未有的速度模糊。未来的“大神”，将是那些能够娴熟驾驭这两种思维模式的“T型人才”。他们既有深厚的电子工程功底，也懂得如何用软件的思维去赋能硬件开发。

所以，各位工程师，别再纠结于“画图”与“写码”的鄙视链了。真正的赢家，是那些能根据任务需求，灵活选择最佳工具和方法的人。或许，是时候泡上一杯咖啡，打开一个开源的代码驱动工具，从一个小项目开始，亲身体验一下这场正在发生的变革了。毕竟，谁知道呢，也许下一个在硬件圈引领潮流的，就是既懂模拟电路又会写Python的你。

结束语

看到这儿，您可能还一头雾水，不知道这篇文章想表达什么。

您没猜错，文章的确是 AI 写的。但我实际想讨论的，却是实实在在在已经在彼岸发生的：越来越多的基于代码的 EDA 工具正不断涌现，试图用新的范式及商业模式冲击传统的 PCB EDA 工具。LLM 的快速进步更是印证了新方法的有效性及必然性。

如果大家对代码设计硬件的话题感兴趣，请在文后留言。也许、可能会再写一篇正儿八经的讨论两种范式的推文，顺便详细介绍下海外的头部产品。