eda365ai体验方法

呃，下面我讲一下这个佳立创 e d a 页面版的这个 ai 设计助手的用法， 咱们先确认一下这个扩展的版本号，看一下是不是这个二点四点四，到目前为止呢，这是一个最新的版本。嗯，在配置上呢，前面还是固定的这三个国产的模型， 然后后面这两个是可以自定义的，自定义的呢，比固定的要多。输入一个终结点，全部配置完毕以后，就可以点这个验证配置， 如果你设置的模型比较多，这个验证的时间可能比较长，验证通过以后呢，就可以点这个保存了，下面演示一下，让它检查一下这个原理图。 现在呢，这个所有的功能已经全部工具化了，这样的话呢，它调用 api， 不 像之前那样一个一个的进行调用，然后还会消耗大量的 toc。 现在这种工具化的模式呢，就是可以做到让这个 ai 每一步的执行呢，都严格按照制定好的规范去执行任务， 而且这种工具模式的执行速度也是非常快的。现在这个原理图检查报告已经出来了，而且这个报告的内容也是很详细的， 它会把一些功能性的检查结果给你列出来，包括可用性、合理性以及一些建议等各种详细的内容。 接下来呢，我讲一下如何通过和 ai 互动的方式进行器件选型和器件放置。 首先呢在这里新建一个对话，然后发送让他给我设计一个点亮 led 的 电路，他现在呢就开始调用工具了。然后在这里呢弹出一个器件选型的面板， 你可以根据你的需要呢进行选择，在这里呢还可以进行翻页，用鼠标点击呢就可以进行选择，然后点确定就可以了， 这时它又弹出一个，让你选择限流电阻，那我们呢就选择第一个，然后点确定， 现在呢开始进行放置器件的操作， 在这里呢你可以查看任务的进度，它现在弹出一个放置期间的交互面板，点开始放置， 然后用鼠标左键在原理图上把刚才我们选择的这个器件进行依次放置，要注意放置器件的时候操作不要太快，一定要等鼠标上显示的下一个器件图形更新以后再进行放置。 现在这个器械呢就已经全部放置完毕了，下面就可以进行手动连线了，到目前为止还需要进行手动连线， 稳定的自动连线呢，还在研究当中，敬请大家关注后续版本，感谢您的观看。

电子设计界的 ai 来了，今天给大家推荐一款超级好用，颠覆传统设计方式的 e d a 三六五 ai 平台，核心功能强大。 一、聊天式研发，通过自然语言与 ai 助手对话，快速获取技术问题解答。二、基于项目原理图与 p c b 设计，可生成元器件采购文件覆盖采购、设计、制造全流程。 三、智能电路设计辅助，提供电路设计相关工具与功能。四、指令式交付，通过平台指令交付系统高效交付设计结果。目前平台处于测试阶段，欢迎广大电子工程师前往官网注册体验。

元气件选型呢，一直是工程师在研发过程中一个很大的一个痛点，这个过程非常的耗时，非常的容易出错，找替代的物料比较难， 断工的风险也比较高。不同的元气件之间它的参数对比比较繁琐低效。我们的 七件优选智能体秒级的参数匹配，把数小时的这个七件选型的工作减少到分终极智能的推荐替代物料， 提前的预警停产的风险，多维度的评估物料的通用性和供应链的稳定性，实现全局的最优，是我们沉淀了三十亿的集成库和商品库的数据，让选型又快又准。

教他，让他画的更好一点。期待他后面慢慢进步吧。来装一下，看他有什么用啊？帮我安装一下这个 skills。 好 的，现在说安装完成了，让我们去启动这个浮漂 装一下，直接在它这个高级拓展管理器，然后搜一下这个 wrong， 这个 wrong api gateway 安装一下，然后把这个三个都勾选上， 它现在已经显示已连接了。 然后我们问一下它有什么用啊？这个 skills 能干什么？有什么用？ 眼睛哭了，搜索。 嗯，怎么用？我们就让它这个 好，它现在加载出来了。 嗯，它确实能够导入出来。 s t m 三幺幺零三 c 八 t 六， 看它能不能画出来。 画完了，画的其实挺乱的， 期待他后面继续进步吧。他这个确实挺。嗯，看着挺别扭，也可以教他，让他画的更好一点，期待他后面慢慢进步吧。

面对一个包含超过一千个元气件，超过四千个引角的复杂的 pcb 项目， 传统的人工布局需要超过一千分钟，也就是十几个小时的反复迭代。而我们的 pcb 设计智能体仅用不到十五分钟就完成了整个布局的模块的一个设计。这不是简单的提速， 而是将原本以天为单位的设计周期直接压缩到以分钟为单位。他不仅解放的是工程师的能力，更是从根本上重构了电子设计的效率边界。

现在其实整个半导体行业或芯片行业，他最核心问题就是 ai 两个字。在某种意义上，我认为我们的研究是国际领先，甚至是领先于国际的。因为全世界都没有，所以您就自己设计了一套赛事吧，非常深科技，我是黄师傅。今天我们来到复旦大学，我们要采访一位在芯片设计行业正在创造未来的科学家。 您在为 e、 d、 a 这个领域做一个工业母机，那到底是在做什么？我们做的是芯片设计的自动化，我们需要把叫人工手动去做的东西转化成一个可以自动化完成部分，然后提升效率，并且能够让我们芯片性能更加优秀。您好像是创造了一个新的大模型，我们的方法并不是纯粹有 ai 为主，因为现在已经有铲子了， 你不应该用 ai 去重新发明一个铲子，这最大的困难还是物理世界的一些缺陷。所以这里我们的 ai 部分是更多是做这么一个桥梁工作。您是怎么做到的？突破这个技术？ 大元模型还没诞生的时候，我算是比较早期把机器学习方法应用在一类行业里边。比如说人家在设计一个电路时候，很多有很多的经验知识， 我们会用机器学习方法收集相关的数据去训练一个模型，在这个迭代过程中代替人的一些经验指导。但近期的话，我们很多研究是如何用大元模型替代人力做的迭代， 我们要界定清楚哪些能力是过去的优化方法没有办法做到的，因为全世界都没有，所以您就自己设计了一套，算是吧。那时候大家经常会问说，为什么软 软件行业能有自己的，比如说 g、 c、 c 等等编辑器大家都可以用，这就有很多疑问说为什么芯片不能呢？那时候其实不只是我们啦，其实很多其他的整个行业里面的人员，大家都在想说，我们又不可能制造出一个芯片的自动的编辑器， 所以那时候我们就是有些人去作为数字端的部分，把原本数字端的部分做成了一个开源的信号，然后我们瞄准了原本就没有被自动化的模拟电路问题，然后去写了一套开源的单能用的一套软件。我们都知道中国自主芯片的研发有很多被卡脖子的现象，那么您这个领域有没有 对模拟的版图设计来讲的话？因为国际上在我们之前也没有一个成熟工具，在某种意义上我认为我们的研究是国际领先甚至是领先于国际的。现在这个行业需求聚焦在哪里？现在整个半导体行业或芯片行业，它 其实就围绕着 ai 向你芯片去驱动。我们现在实验室除了刚才说模拟电路一块，我们的主轴方向是逻辑上和物理世界的一个平衡，还有一个方向就是我们要面向说未来的设计，他是一个定制的，需要去融入很多经验设计。你刚刚讲的这一部分有没有能看的或者 演示的？这个是我们团队的潘红阳博士给你介绍一下我们的工具的一个现况和目前的产业化情况。这里面这几个东西它分别代表什么？ 红色的部分呢？是它最多的部分，就是它的缓存，它是整个 cpu 里面最核心的部分，它代表了整个计算的性能。灰色的部分就是它的晶体管，就是它的控制逻辑， 类似于我们的指挥员，真正的大脑就是这个。对，然后呢他怎么将这些东西连起来呢？是用这些线，这个线呢包括了三种不同的颜色，绿色代表他最快，黄色代表有一定的覆盖，红色代表他用了更高层的金属，他用了更多的覆盖，等于说更难，他的压力更大，你可以理解为像地图的堵车不堵车这样的感觉， 那怎么规避这个红色部？那就需要用我们更智能的软件，将这种问题提前反馈到前面设计阶段啊，在设计阶段的时候他就提前知道说，哦，这里可能会存在大量的庸色，我们或者叫热点， 那我们就将它提前解决，那就如我们这个图所示，就会让整体的规划变得更好，让它在后端实现的时候呢，就不会有这么多的问题，让整体的性能得到了提升。所以这就是刚刚可人老师讲的，就是要把物理世界的预测和模拟接入到现实世界， 让他真正的去最后得到验证，他怎么去规避这个红色部分就成了所有的设计人员最大的目标，没错，对不对？那在你之前他们是怎么去验证这个呢？ 就是真的跑一通吗？或者是做一个烧一个，烧一个镜片出来吗？你说的很对，那需要浪费多少成本？传统的一个正常的芯片厂留片，他就需要大量的工程师对，花大量的时间做完之后他要去留一版，然后呢真实回来测的时候发现存在大量的问题，然后呢去重新上分析问题， 再回到最开始的阶段说我们重新设计一下，这样反复迭代，哪怕到今天为止也是这样。所以我们的这个工具就是非常大的提升了整个芯片设计行业的效率。那么现在这个技术已经到了这个程度了，那未来会怎么样 呢？从技术来讲的话，它其实已经到了一个可以商业化程度了。目前潘红阳跟我们其他一些老同学正在尝试说组建一个公司， 我们现在一步步把这个工具到各个公司里面去做测试，来去打广告工具我们自己预期可能在两到三年之内就可能在实际的设计上会有实际的应用了。那么在竞争这么激烈的整个芯片行业，您能预测一下未来的发展的状态吗？还有 e、 d、 a， 您的这个领域， 现在其实整个半导体行业或芯片行业，它最核心问题就是 ai 两个字，所以这种时候其实对于整个行业来讲，你需要一个更加廉价、更加环保的一个解决方案， 就是说这个时候就落到新未来星会什么样子？我自己的认知中，随着 ai 模型的成熟，未来星会大概率是为了一个 ai 模型去高度定制化，最 终让它能够变成一个极其高效，能够支持整个社会 ai 应用的一个基础。落在我们自己研究上，我们认为定制化的设计就需要让我们的芯片从原本在零和一比较清晰的一个步骤，推动到一个相对而言比较极限的一个设计，那时候就需要我们在一颠三法更加好好考虑， 说实际在制造和设计中间遇到的一些物理上的一些困难，把这些困难用一字画方法去很好的进行解决。感谢朱老师今天的精彩分享，我们下期再见。

点击网站右上角的登录按钮，支持 app 扫码、短信验证码、密码三种登录方式。 将 pcb 文件直接拖拽到上传区域，文件上传后， ai 会自动识别参数并生成报价单，报价生成期间请不要退出页面，系统会默认展示基础参数，可以根据实际需求调整， 要是对参数不太了解，可点击旁边的问号图标查看详细解释。如果有特殊需求，请在备注栏填写开票资料，支持数电普票和专票，无需开票，选择个人抬头即可。 点击添加地址，填写配送信息，可设置默认地址，后续下单直接调用。 先点击检查订单，系统会高亮标注没填写的信息，补全后确认所有参数无误。再点击生成订单，系统会自动生成订单，合同付款及确认合同付款支持扫码支付或线下汇款两种方式， 支付完成后进入在线 eq 确认环节，付款后十五分钟内， ai 会完成 eq 工程质量审核，可以进入我的订单，待 eq 确认查看差异项，核对没问题后点击确认订单，会正式进入生产环节， 可在我的订单订单管理查看实时生产进度，如果打样测试合格，建议返单，保证生产参数一致，有需要可联系业务协助办理返单。

这是一个能让电子爱好者玩一整天的在线电路仿真实验室，它整合了 e d a 设计原理图绘制、 p c b 布线等全套工具，内置阿迪诺等主流主控，还有电压、电流表、 o l e d 屏等海量元气健库。比如，你想做一个简单的避障游戏，只需要在网页里拖出阿迪诺 uno l c d 一 六零二显示屏、 电阻器和跳线链接电路运行，就能看到实时效果，甚至你还可以直接预览三 d 效果。除此之外，这个工具还整合了海量大神做好的开源项目库，挑一个按照大神的教程一步步跟着做。这对于刚入门不想花冤枉钱的同学来说，可真的憨爆了！

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人工 pcb 设计低效、约束复杂、费时费力。 pcb 设计的高效之道不是重复条参改版，而是让 pcb 设计智能体承接常规设计，留给工程师专注创新。

你是否曾想过，没有庞大的数据中心、 python 库与数十亿参数，人工智能会是什么样子？近期，一国外研究学者做过一项极具震撼力的实验，研究者摒弃所有现代 ai 技术加持，在一九七九年出厂的老式 p d p 幺幺小型计算机上，成功搭建并训练出正统的 transformer 神经网络。 它正是取代 gpt 的 模型背后的同款核心架构。这个模型并非用来写实，只被赋予一项简单任务，学会完美反转一组八位数字系列。它没有使用现代云服务器集群，而是用纯会编语言搭配高效的定点数学计算编写的整个网络。这台七十年代的计算机，仅用三分半钟计算，就成功将 ai 训练至百分之一百准确率。它向我们证明了什么。 ai 并非魔法，它的本质只是基础计算矩阵乘法与反复的误差修正，连迪斯科时代的老电脑都能实现学习。这足以证明 ai 真正的魔力在于精妙的数学，而非仅仅是强大的硬件。

点击右上角登录按钮，支持 app 扫码、短信验证码、密码三种登录方式。 点击上传按钮，上传原件手册。注意，原件手册要小于五十兆输入题参鉴库需求，智能体将会自动调用虚拟机完成相关任务。 注意，这里只能对识别到的第一个原件进行提参鉴库。如果手册中有多个原件需要鉴库，请使用元气件 ai 智能辅助鉴库工具。 点击下载按钮即可下载 sell win 封装文件。如需下载其他格式的封装文件，请点击智能设计器件件库，找到元器件库管理。元器件集成库管理点击未归档集成库， 在器件分类列表中找到刚刚上传的手册名称。点击 pcb 封装下的蓝色字体，即可下载对应格式的封装库文件。点击三 d 模型下的蓝色字体，即可下载 step 格式的三 d 模型。 官网平台与 side 平台为同一个 a 阵入口，都可以调用原件。提餐件库智能体 原件提三鉴库智能体只支持以下列表原件的提三鉴库，如果出现鉴库失败，请查看原件是否支持提三鉴库。

当 e d a。 遇到 a s e d 智能电子设计系统的时候，电子研发的流程就变得不一样了。往常工程师需要耗时数天的方案设计，来回翻找规格书才能确认的器械选型、 采购。对 boom 的 成本核算工作，如今都能交给三大 ai 智能体来辅助完成了。您需要方案时输入清晰的功能需求方案设计，智能体就能自动解析匹配企业的历史案例， 快速生成多套可评估的硬件方案框架。您需要七件选型时，输入七件型号，七件优选智能体可以查找全网资料，完成参数提取并比对推荐替代量选型，直接几分钟搞定。 您需要核算 boom 成本时，导入 boom 文件，七件优购智能体则会打通全网供应链，完成比价配单。你只需要轻点鼠标输入文字，就能走完方案到采购的全链工作。 虽然 ai 仍有细节需要打磨，只是辅助工程师工作，但这只是时间问题，所有的标准化电子设计流程终将被 ai 重塑。 a s e d。 已经准备好了，你准备好了吗？关注我，武汉电路小诸葛！

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