您可以使用ChatGPT进行PCB设计吗？

ChatGPT已迅速成为AI的杀手级应用程序，它使生成式AI变得极其易于访问和使用。所以我们当然要问，可以使用ChatGPT来完成PCB设计任务吗？在进行一些技术研究时，它是否提供了有用的答案或结果？我们将在本文中探讨系统能做什么，不能做什么。

在即将发布的指南中，我想强调，我只是以其原生形式使用ChatGPT（专业版订阅，但没有插件）。我们将使用GPT-3.5和GPT-4模型执行一些知识测试。剧透警报：系统给出的结果好坏参半，结果的特殊性与问题的特殊性直接相关。

ChatGPT在PCB设计过程中的作用

首先，让我们深入了解基本形式（仅模型，无插件）的ChatGPT的能力。如果您只是获取不含模型的标准订阅，ChatGPT将仅限于执行以下任务：

• 以文本形式回答问题
• 根据任务或功能描述生成代码块
• 执行涉及分析公式的基本数学计算
• 总结、转述或解释复杂的概念
• 提供任务清单、描述流程，并提供完成任务的说明

总体而言，这使其成为生成有关PCB设计的某些知识块的候选对象。截至2023年5月，订阅ChatGPT仍然无法使系统执行以下任何任务：

• 以您的原生文件格式创建设计文件
• 生成图像或视频
• 根据公开可用视频的文字记录进行自我训练
• 根据网址访问互联网
• 通过读懂想法来推断工程需求

从技术上讲，通过一些微调和一些插件，此“无法做到”清单可能会缩小。随着新功能添加到平台中，这一切都可能会改变。当我们审视PCB设计中涉及的各种任务时，我们期望它完成哪些类型的任务？

以下列表应提供一些想法。这绝不是确定性的，选择以下任务是为了证明系统在PCB设计方面的技术知识。要更好地了解我在ChatGPT上运行的测试，请观看以下视频：

结果

我们在GPT-3.5和GPT-4中测试了几种不同类型的查询。我想指出的是，GPT-4的结果不一定比GPT-3.5更具洞察力，重要的是技术准确性，而不是响应的深度或构成。有鉴于此，让我们来探讨在ChatGPT中测试的一些查询。

研究总结

我认为ChatGPT非常有用的一项任务是作研究总结。例如，我有时需要了解行业标准的一些概览，以作为PCB设计项目、视频或文章的一部分。例如，我喜欢使用ChatGPT来确定：

• 某些领域（EMC、军事、汽车等）的行业标准清单
• 某些行业标准中的内容概览
• 界面标准及其使用方法概览
• 作为互连或PCB工程的一部分，可能需要进行某些计算
• 生成计算所需的公式

代码生成

其他示例来自嵌入式设计和测试。在下方示例中，我为老式LeCroy 9300示波器生成一个python类，以便从器件捕获数据。这是使用GPT-4生成的；GPT-3.5也同样取得成功，但使用的是pyvisa类作为生成代码的基础。虽然我没有测试下方代码，但它确实生成了具有正确Python句法的代码。在系统中使用任何生成的代码之前，请确保对其进行质量控制。

• 详细了解用于生成测试代码的ChatGPT

高级入门任务

在该领域内，ChatGPT给出的结果好坏参半。在我运行的第一组查询中，我发现过于笼统的问题会产生过于笼统的答案。生成的结果对于想要知道自己还需要学习哪些内容的新设计人员来说可能很有用，但对于经验丰富的设计人员来说，这些答案具有不可操作性，并且在多个查询中存在过度概括信息的现象。

例如，我向ChatGPT查询了如何设计以下三种类型电路板的指导：

• 高速PCB
• RF PCB
• 高密度PCB

在所有三种类型的电路板上，生成的结果实际上是相同的。系统在生成结果时只是将“高速PCB”替换为“RF PCB”和“高密度PCB”。上面的视频显示了发生详情以及ChatGPT生成的高度通用答案类型。

这意味着该系统过度概括了设计指导在现实情况下可能不适用的领域。如果想获得有关设计任务的更好指导，那么您应该确保提出更具体的问题。更具体的问题会带来更具体的答案。

特定工程知识

在另一次迭代中，我向ChatGPT询问了各代PCIe标准下的差分阻抗值。

在一个实例中，我发现答案流相互矛盾，上面的视频中也显示了这一点。指出矛盾后，ChatGPT对此做出了如下解释。

我认为这也说明了涉及到任何LLM（包括ChatGPT）生成的知识时，质量控制的必要性。不要害怕指出明显的矛盾，因为它们可能很容易解释或完全有效。在其他情况下，例如下面所示的峰值交流电压计算，错觉或无法理解问题背景都会造成矛盾。

计算

众所周知，ChatGPT可以用于解决数学问题，包括一些工程计算。工程计算超出了课本上的典型问题，并且需要对计算背后的一些更深入理解和背景。

首先，我要求ChatGPT计算与115 V AC信号相关的峰值电压。众所周知，交流信号中的115 V不是幅度，而是RMS电压。在4次尝试中，有1次ChatGPT将RMS值误认为是幅度，并且由于未提供捕获问题的背景信息，它计算出错误的电压。

有趣的是，系统会像这样不一致。当询问有关共面波导阻抗的更复杂问题时，我们可以发现这种情况再次发生。我要求系统使用GPT-3.5和GPT-4来计算此问题。在这两种情况下，答案均不正确。对于更先进的模型GPT-4，系统的准确性甚至更低，因为它表示需要线路长度才能计算阻抗。

推荐元件

考虑到一些广泛的规范，我还要求ChatGPT推荐一些元件。系统完全无法完成这项任务。推荐的元件甚至与正确选项相距甚远。例如，当我请求推荐跨阻放大器时，它推荐功率放大器（HMC994APM5E）和无源混频器（ADL-5812）。它也没有为推荐的零件提供正确的规格。

此类别中生成的回答在某种程度上有用的唯一实例是，当我询问元件是否符合一组规范时。在本例中，我希望ChatGPT推荐的元件是OPA855。我询问OPA855是否符合带宽要求时，它回答正确。

当被要求推荐一些更简单的元件（如电源调节器）时，该系统也严重失败，如上方视频所示。就我个人而言，如果没有一些创造性的提示工程，我不会使用ChatGPT的元件推荐。

概括

总体而言，研究ChatGPT在PCB设计方面的使用时，无论是作为工程工具、学习工具还是研究工具，我看到的结果是好坏参半。

作为一种研究工具和学习工具，该系统可以生成在技术层面上真实的陈述，但结果非常广泛，而且并不总切实可行。对于高级问题，例如“如何设计高速PCB？”，系统给出的答案非常笼统。很多背景信息缺失，而且往往缺少切实可行的建议。不过，它确实可以在行业标准的定义和描述等方面提供很大的帮助，您可能需要几个小时的Google搜索才能找到简洁的答案。

• 研究/学习工具等级：B

作为一种工程工具，它的表现要差得多。对于非常基本的问题，例如如何根据RMS交流电压计算峰值交流电压，系统在75%的时间内都是正确的（尽管样本量很小）。对于更复杂的任务，例如推荐可以满足特定操作目标的元件，GPT-3.5和GPT-4模型表现极差。

• 工程工具等级：D-

行文至此，请注意，您可以使用Pro订阅配合插件来提高自己在工程任务方面生成设计想法和有用指导的能力。到目前为止，我一直都是这样操作，一旦有了更明确的指导，我一定会与大家分享我在这方面的经验。

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