代码如何重塑硬件设计，AI如何加速创新？

“TS Circuit 创始人 Sebe 与 Atopile 创始人 Matt 之间非常有意思的一段对话，讨论了代码如何重塑硬件设计及 AI 如何加速创新。非常值得完整的听一遍，用中文重塑了对话，方便大家学习。”

以下是播客的详细简报文档，回顾了主要主题和最重要的观点/事实，并引用了原文：

主题：本播客节目探讨了代码在电子产品设计中的未来作用，重点关注如何通过软件驱动的方法来加速硬件开发，并克服当前行业中的痛点。

主要讨论者：

Sebe： TS Circuit 的创始人（“React for electronics”），专注于让网络开发者更容易使用 TypeScript 和 React 创建电子产品。

Matt： Atopile 的创始人（一个用代码设计电路板的工具），前特斯拉工程师（Mega Pack 的热控制固件、测试套件），机械/机电一体化/机器人/计算机科学背景。

主题与观点：

现有电子产品设计工具的局限性与痛点：

“PDF 和 Wiki 之间的硬件团队和编码团队之间的鸿沟”： Matt 在特斯拉工作时，作为固件工程师，主要通过 PDF 格式的系统图和原理图来了解硬件，这些文档通常存储在 Confluence 等地方。“我当时主要是做代码的。我的意思是，我主要是一名软件固件工程师。因此，即使通常当我想要调出一些东西，比如系统图、原理图，以弄清楚我的固件应该做什么时，我通常只能拿到 PDF。”这种工作流程效率低下，且容易出错。

Altium 许可证限制： Altium 等传统 ECAD 工具的许可证成本高昂，导致硬件团队和软件团队之间存在信息壁垒。“这其中很大一部分原因就归结于 Altium 许可证。”这限制了工程师对硬件设计的直接访问和理解。

操作系统兼容性问题： 大多数机械 CAD 和 ECAD 工具仅支持 Windows，这给使用 macOS 等其他操作系统的工程师带来了不便。“几乎所有的机械 CAD 和 ECAD 都只支持 Windows，只有很少一部分能在 OSX 上运行，或者你得运行 parallels。”Matt 从 Windows 转向 Mac 的个人经历也印证了这一点。

封闭的数据表和信息共享： 许多芯片制造商要求签署 NDA 才能获取其芯片的数据表，这阻碍了创新和信息共享。“你会在电子产品中想到，即使是开放的数据表，比如‘嘿，我想买你的芯片’。显然，他们会给我关于它的信息，但事实并非如此。如果你尝试从一些大型制造商那里购买 BMS 芯片，你需要签署 NDA 才能获取数据表，以便尝试使用该芯片并了解其功能。”Matt 对此表示困惑，认为这无助于销售更多产品，并且在逆向工程面前意义不大。

2. 代码在电子产品设计中的未来愿景（“Tony Stark”式开发）：

加速创新和迭代： 播客的核心愿景是实现像电影中托尼·斯塔克那样通过代码快速设计和迭代电子产品。“托尼·斯塔克在他的工作室里，这引发了我们所有人的共鸣，伙计。这不仅仅是你和我，我知道对 Nion 和 Duncan 来说也是如此……在未来，我们应该能够在几天内设计出一辆汽车，一辆真正高质量的生产级汽车。”

“探索更多，更深入”： 通过代码，工程师可以更有效地探索设计方案，尝试更多“异想天开”的想法，这些在传统流程下可能会被项目经理拒绝。“让你更有效地探索，这样你就可以做出更好版本的产品，或者更深入地尝试今天你的项目经理会说你疯了，我们不可能做六个月的研发项目，我们必须交付一些东西。”

从软件开发的“精益”模式中学习： 硬件开发可以借鉴软件开发的精益方法，减少对物理原型的高额投入，促进更早、更快的实验。“在软件中，我们有这种非常精益的心态，你可以以巨大的方式模拟一个业务……我认为软件中的那种精益心态非常有成效。它让人们能够梦想。我认为通过将这些工具带到硬件领域，我们不会看到更多的汽车。谁在乎汽车呢？我们有很多车。它将让人们像我们在软件中一样梦想，但是在整个硬件领域。”

开放性和协作： 代码作为硬件的描述方式将改变行业心态，促进开放生态系统和信息共享。“我认为描述硬件的代码将改变这一点，因为它将改变行业的心态。当你拥有一个充满活力的生态系统和共享价值时，突然之间，参与进来就变得有利可图了。你不想成为那个坐在功劳簿上等待人们来找你的制造商，而人们却在使用其他东西。”

3. 确定性生成设计（Deterministic Generative Design）：

Matt 提出了“确定性生成设计”的概念，即给定相同的输入，代码将产生相同的输出。这使得设计变得可测试、可验证。“我将其视为确定性生成设计。你得到了生成设计，你在那里得到了这些边界条件，它会在其中随机创建一些东西。我将代码视为电子产品的一个确定性中间步骤。这意味着如果你重新编译相同的输入，你就会得到相同的输出，这意味着突然之间，它是可测试的，可验证的，所有这些类型的东西。”

降低工程师负担，提升质量： 这种方法可以减轻工程师创建高质量产品的负担，使“最常走的路径”成为高质量标准。“它极大地减轻了工程师创建高质量产品的负担，所以你选择最常走的路径。”

4. 标准化和生态系统：

实际标准（De Facto Standard）： 某些芯片（如 Raspberry Pi Pico、ESP32、STM32、Nordic NRF52 系列）由于其易用性和强大的社区支持，正在成为事实上的标准，尤其是在原型设计和低产量产品中。“现在，Raspberry Pi Pico 对我们和我们的一些用户来说，实际上已经成为了一种事实上的标准，可以随处使用。”

Arduino 生态系统的影响： Arduino 对许多芯片（包括 ESP32 和其他系列）的支持极大地简化了固件开发，成为 Matt 在非生产项目中的首选。“我通常会说，我是一名固件工程师，但我不太喜欢编写健壮的固件。我喜欢使用 Arduino。事实上，这是我设计任何非生产新品时最大的决定因素之一，我需要它简单易用。所以它是 ESP32，我前面提到的 Raspberry Pi Pico、STM32 或 Nordic NRF52 系列，现在都支持 Arduino。我不太可能接触任何不支持它的东西。”

Platformio： Matt 推荐使用 Platformio 作为 Arduino 工具集的替代品，因为它更强大。

5. 人工智能在电子产品设计中的应用：

AI 作为代码生成工具： AI（如 ChatGPT、GitHub Copilot、Claude）可以作为代码生成工具，加速设计过程。Sebie 提到 Duncan（来自 Jitex）的研究发现 Claude 在电路设计方面的表现非常出色。“Duncan from Jitex 做了一篇关于使用 AI 进行电路的巨大文章，他发现 Claude 基本上做得非常棒。”

AI 的局限性： Matt 认为 ChatGPT 在生成大型、高质量代码方面仍有不足，但在小规模任务和作为初稿工具方面非常有用。“我通常发现，一旦你让 ChatGPT 做一些更大的事情，它的质量就不如我预期的那么高，所以我需要重写大部分结构，所以它最适合小规模任务。”

最重要的想法或事实：

电子产品设计的根本问题在于当前的工具和流程是基于 PDF 和封闭信息（如 Altium 许可证限制和数据表 NDA），这导致了效率低下和创新瓶颈。

代码被视为克服这些限制的关键，能够实现“Tony Stark”式的快速迭代和探索性设计。

“确定性生成设计”是核心概念，强调通过代码实现可重复、可验证的硬件设计。

开放生态系统和标准化的重要性，某些易于使用的芯片（如 Raspberry Pi Pico 和 ESP32）及其社区支持正在成为事实标准，推动了行业的变革。

AI（特别是 Claude）在生成电子产品代码方面显示出巨大潜力，但仍需进一步发展才能处理更复杂的任务。

总结：

播客描绘了一个令人兴奋的未来，即通过将软件开发的原则和工具（如代码、开源、精益迭代、AI辅助）引入硬件设计，电子产品开发将变得更快、更开放、更具创新性。挑战在于打破现有工具和商业模式（如封闭数据表）的束缚，建立一个更协作、更透明的行业生态系统。

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审核编辑 黄宇