企业团队的 PCB 设计
Xpedition
我们的下一代 Xpedition 引入了业界领先的直观现代用户体验，创造了自适应和敏捷的环境，可提高用户工作效率并加快设计过程。
人工智能和 PCB 设计的交汇点
PCB设计师的需求与可能的之间的差距越来越大。人工智能正在缩小这一差距，因为它可以增强工程师加快设计并更快地将产品推向市场的能力。
视频
注入 AI 的 PCB 设计
利用人工智能，下一代电子系统设计提供设计支持，从而提高生产力，弥合印刷电路板设计团队内部的能力差距，使他们能够有效地应对复杂的挑战。
为什么我们需要人工智能来进行电子系统设计？
AI PCB 设计填补了空白，减少了对资源的需求，同时增加了容量。
系统设计活动正在上升
现代电子行业对复杂功能和互联技术的需求不断增加，这促使系统设计活动激增，促使工程师进行创新。
系统复杂性呈爆炸式增长
在不同技术的融合、对多方面功能的需求以及对互联解决方案的追求的推动下，系统内部的复杂性正呈爆炸式增长。
成本和时间表飞涨
受供应链中断、材料价格上涨、劳动力短缺以及对专业知识需求增加的影响，项目成本和进度上升到了前所未有的高度。
大学毕业的工程师还不够
行业需求与可用的电子系统设计人才库之间的差距越来越大。
现有人才正在慢慢退出劳动队伍
当这些经验丰富的电子系统设计专家离开时，他们带走了宝贵的知识、专业知识和机构记忆，从而形成了技能差距，给组织带来了重大挑战。
我们的 AI 解决方案提供什么？
我们的 AI PCB 设计解决方案采用三种 AI 学习模型来解决特定挑战并提高生产力。
分析型人工智能
找出传统方法不切实际的关键数据见解、趋势和关系。
预测性人工智能
使用预测模型降低计算要求并加快决策制定。
生成式 AI
利用 AI 模型生成新内容，加速设计创建和系统优化。
用例
分析型人工智能：设计太空探索
定义可用处理能力和目标评估次数。然后定义设计变量和优化目标，AI 引擎将以最佳方式探索设计空间并推荐最佳选项。它还创建代理模型以加速未来的分析。了解有关 HyperLynx Design Space Exploration。
用例
预测性人工智能：用户界面命令预测
一种即时机器学习模型，用于分析用户在 PCB 设计过程中的命令使用情况，并根据上次使用的命令预测可能需要的下一个命令。可以利用种子模型，或者公司的设计团队专家可以训练新模型。此功能适用于所有下一代电子系统设计产品。
用例
生成式 AI：交互式数据表
查询组件特征并提出自然语言问题以获得与上下文相关的回应。用户友好的聊天机器人界面和提示模板可帮助您更快地做出关键组件选择决策。此功能适用于所有下一代电子系统设计产品。
AI 印刷电路板设计产品
我们的下一代电子系统设计产品使用人工智能来增强工程师的能力，简化和优化他们的工作流程。
