上个月还有人羡慕嵌入式不怕 AI

[MuyuQ]

现在嵌入式工程师也在看核弹爆炸吧。
OA 现在盯上了这一块儿。
coding 没啥可卷的了，硬件设计是下一个领域。
后面应该会正式把硬件设计当成核心能力来推。

刚刷到的
https://x.com/jlcjak/status/2119917708846260729

[zhq566]

Backplane 没用过，看到嘉立创上有个接口和 skill 。

[cvbnt]

各大巨头都在押注机器人赛道，因为现在的机器人脑子实在不行，硬件是必须要被攻克的

[alfa]

风口不就来了嘛

[lujiaosama]

至少 STM32,ESP32 这种资料比较多的 AI 已经很溜了。我几乎完全不懂的，也能靠基础的调试知识搓个可用的产品出来。

[dnfQzjPBXtWmML]

半年前思考过一个商业模式：AI 交互接收需求，在基础代码框架的基础上实现功能，拼装成熟组件库绘制电路图和 PCB ，再创建可 3D 打印的外形来生产高度客制化的电子玩具或解决特定问题的小型电子产品。

[XProxyAi]

纯粹就傻乐吧，但凡是形式化描述，有大量数据且验证成本低的领域，基本上被 AI 攻克，只不过是时间问题

[HeyWeGo]

从规模上来说，大部分硬件的逻辑规模会不会比软件复杂多少（不是说光刻机那种规模的）
前两天了解了下，基本就是把各种物理参数通过各种手法模拟成电，然后通过“电”这个中介完成进一步控制。

[Melanthius]

嵌入式这种东西，参数都是明明白白的。甚至可以在电脑上模拟。
这么多年，为什么没有脚本化的描述语言出现才是奇怪的事情。
包括以后的建模，采用类似 OpenSCAD 的技术路线，被 AI 碾压只是时间问题

[413420]

这个 AI 就给人类整的很舒服

[zhangeric]

只要用电脑的行业,都会被 ai 打击

[codehz]

啥时候 ai 能造光刻机，才能证明 ai 真的能替代（）

[jedeft]

@lujiaosama 画电路图用 AI 画？

[x86]

都是时间问题，尤其那些机床

[0703wzq]

刚用 chatgpt 将手动幕布改为了电动并实现实现收起幕布+关闭投影仪的联动, 用 esp32 当主控搓了一个直驱电机,从固件,到电机,主控,驱动等零件选型, 到 3D 打印模型, 一条龙... 我做的就只是焊接电路+刷固件+打印壳体+组装+测试.

[penzi]

@x86 精密加工没那么好搞

[jackOff]

这是不是意味着再过两年我可以在家里自己搞一个硬件 mcp 帮我画板子造手机玩了？

[duanxianze]

@penzi 每一个被 AI 爆破之前的行业都是这么幻想的

[doraemonki]

@jackOff 现在就可以，但是没软件这么丝滑，要自己多折腾两下

[penzi]

@jackOff 今天就可以 1. 现在卡点在于 PCB 制造没有办法像 3D 打印一样简单 2. 元器件贴片

[wanguorui123]

AI 缺的是算力缺的知识库不是缺脑子

[penzi]

@duanxianze 未来 AI 不可取代的只有制造业。

[jacobk273837]

目前看 anthropic 发的视频里做的就是最普通的，不牵扯模拟信号 高速信号 射频 电源等，现有的自动布线都能实现次一些的效果；实际体验 layout 明明规则性很强但是画板子还是比较差:(

[kimhooo]

@jackOff 能接受成本的话现在就可以

[MuyuQ]

@jacobk273837 程序员两年前也是觉得 AI 写的代码很基础，但如今已经被核爆成平地了。
A/已经是把 PCB 设计当做卖点了，至于奥特曼则在 dev day 里说过是后续重点之一。 coding 没啥可卷的了，硬件制造是下一个发力点。

[MuyuQ]

@penzi 上今天还有个帖子 。 opus5.5 画画。当 AI 可以穿透机械手，可行性得到了确认，制造业部署只是一个成本问题。https://x.com/dhvanil/status/2118756173721575767

[penzi]

@MuyuQ 那说明你没接触过制造业。

[penzi]

嘉立创的最小线宽线距是 4mil ，AI + 机器手怎么造

[tkwl]

MCP 也是控制成熟功能，制造这块也未必需要机器手来弄

[vvenvw]

@codehz 你觉得光刻机的瓶颈是软件？

[MuyuQ]

@penzi AI 是大脑和眼睛。 机械手只是为了验证能否跑通。你把机械手换成现在业界的成熟方案即可。

[stucom]

期待，未来会有更多有意思的产品出来

[penzi]

@MuyuQ 那对于工厂 AI 替代了什么？现在都是机械化生产

[levelworm]

要是大家都死，那也行。。。赶紧卷到其他行业去。

[XProxyAi]

@penzi #26 制造业没那么玄乎，现在的问题是 海外那些加工装配的数据不会公开给大模型罢了，一旦拿到这些数据，训练出来的模型，自动做有限元分析，应力分析，结构强度分析，然后自动编程下刀，CNC 自动上料，最后弄一个机器人流水线进行自动化验证，都只是时间问题，任何能让 AI 干的，都会让 AI 取代，只是验证的困难跟成本有多高罢了。

[Plating]

@XProxyAi #34 最大问题就是成本和时间不可控，小批量的复杂合金构件，几乎只能凭借老师傅的经验，等分析完上流水线，人家师傅都干完了

[herozhang]

人类给世界带来的是体力+智力，体力已经在工业革命的时候就被解决了，现在智力被 AI 解决了，为什么还会有某些领域、行业的人认为自己有“独特优势”能安稳度过？？？？不符合逻辑啊

[lujiaosama]

@Plating 只要行业内有厂家愿意开放数据给 AI 进行学习迭代，跨过质变的边界到时候所谓的老师傅不过也是被降维打击的一员。而优先拥抱 AI 的厂家则可能借着丰富生态直接起飞。

[ddoki]

@XProxyAi 说实话你谈的这些基本都是软件封装好的功能，没 ai 的时候就已经有一帮编程能力比较弱的机械狗搓过的自动化工具。这根本不是制造业工作的重心

[ddoki]

ai 涉及传统领域最大的问题是不太能够根据需求挑选适合的方案，在预研究的层面上都很难找对方向。软件运行速度快出问题容易回退，但硬件的很多东西周期长，预投入成本大，试错代价大。一个简单板子放手 ai 画，跑不通再做个就行，要是这个板子价值乘

[ddoki]

@ddoki 乘以 100 ，制作周期 x10 ，那人类还是投入大量时间在质量评审。ai 提效改变不了物理用时，不评审也没事干，多项目并发也没那么有钱，此时 ai 快速拉平多领域的知识能力的优势就很微弱

[viskem]

@wanguorui123
一旦不缺脑子，算力只要能跟上，它就能开拓更大的知识库，远比人类开拓得多。
且也就当下需要人类继续助力算力增长。
“令人类没想到的是，2027 它竟然已经开始自增长算力，且 1 年内就远超过去 10 年人类为它做的贡献。”

[wanguorui123]

@viskem 目前的 AI 获取的知识库还是要切割书籍才能获得，并不能主动学习

[viskem]

@wanguorui123 任何新规律、新效用、新特性的发现都是新知识，得看你如何定义“知识”。