最近硬件圈被一件事刷屏：AI 能画 PCB 了。
不是演示动画，是真有人打到了板子。11 月 1 日，前工程师 Roy 把一段大白话需求丢给桌面智能体 WorkBuddy，AI 自己装 KiCad、自己写 Python 脚本算板子，两个钟头迭代出九版——一块带封装对照、刻度尺、沉金 logo 的 PCB 尺板。DRC 零违规，上传 Gerber，嘉立创打样，六天后快递到手。知乎
硬件界的"Hello world"就这么成真了。但同一周，另一场实测的结论完全相反。
FPGA 核心板：四个 AI 战走线，没一个能打。
crazypear 拿嘉立创 EDA 的 MCP，让 Claude、DeepSeek、Kimi、GPT 各画一块小型 Gowin FPGA 核心板，从原理图做到布局布线。结果：Claude 被要求四层板却选了双层，连接器扇出几乎全败；GPT 折腾三个多小时，至少把线连全了，但走线质量让作者直言"还是自己来吧"；Kimi 还没正式开工，额度先见底。最惨的是 DeepSeek：跑了 5 小时 47 分、烧了 5.85 元，还有网络根本没连上。作者给出的折中用法反而最实在：让 AI review 原理图、专门找反例——挑刺这件事，它比人勤快。知乎
真要让 AI 干活，它眼下能接住的是打框架这一步：这位作者的做法是让 AI 先按功能给 130 个器件分组、给出推荐布局分区——电源、模拟、数字核心、高速接口、低速 IO，先划清边界再谈布线，AI 替你建框架，但布局这活它最替不了。知乎
那刷屏的 GPT-6"自动画板"到底是什么？演示是真的：9 月起，多家实测都记录到模型直接在 KiCad 里摆放元件、完成布线。但它画板的方式跟你想的不一样——华秋拆解发现，核心布线计算是调用 FreeRouting 这类现成布线器做的，GPT-6 负责的是任务理解、流程组织和结果验收。翻译一下：AI 是项目经理，不是布线器。还有个细节没人爱看：那块把 125 项未连接清到 0、DRC/ERC 报零错误的演示板，从头到尾没被制造出来、没上过电，还有 7 类检查保持忽略状态。零报错和工程师签字放行之间，目前还隔着一次打样。知乎知乎
厂商也没闲着。11 月 4 日 OpenAI 官宣，GPT-6 Astra 和 Codex 已开始参与实体工程设计与制造，两名成员用不到一周做出桌面设备初版方案，硬件团队模型调用量自 2 月以来涨了 23 倍。方向是真的，只是落地还偏"能看不能信"。今日头条
这才是对普通硬件人真正有用的部分：
简单板放心让 AI 先跑：原型验证、尺板、转接板，低端门槛正在被踩平，你的角色从"画板"变成"验收"；
约束先写清楚再交给它：板框尺寸、关键网络、线宽间距、装配限制，你说得越明确，它返工越少；
验收时三问：哪些检查被忽略了？阻焊对位、开窗这类工艺账算了吗？板子做出来冒过烟吗？
护城河在工艺，不在连线：有条 B 站高赞评论说得直白，转硬件去练 PCB layout、SI/PI、EMC、热仿真这套硬功夫，AI 没个大几年替代不了。哔哩哔哩
AI 翻的几次车——USB-C 焊盘没翻面直接短路、logo 开窗按字号瞎估尺寸——没有一次摔在电路上，全摔在"工厂里才有的知识"上。真正淘汰硬件工程师的从来不是 AI，而是那个会用 AI 出板、又知道怎么验收的同行。
