在過去的十年中，PCB設計制造在人工智能中興起，人工智能（AI）從曾經的未來概念轉變為真正適用和有效的技術。

在大屏幕上，我們經常看到以殺手機器人或無人駕駛機器大軍的形式出現的AI與其所有者背道而馳。但實際上，該技術已在一系列實際應用中使用，從而塑造了我們所有人的生活和工作方式。

準確的語音識別以中繼來自互聯網的數據。但是隨著無人駕駛汽車等新技術的不斷發展，毫無疑問，人工智能正在迅速發展。再往前走只是時間問題。

邁向工業4.0

在PCB設計制造中，人工智能提供了巨大的機會。大多數PCB設計人員都是手工路由和設計他們的電路板，這是一個耗時且復雜的過程。

但是，將AI放置在PCB設計中既有可能，又可以為創新的新時代鋪平道路-簡化生產流程，并以前所未有的方式提高成果。

AI可以幫助自動化系統彼此之間以及操作員之間進行實時通信，并為制造帶來許多好處，包括更好的性能和更低的報廢率，以及對資產，庫存和供應鏈的更有效管理。

隨著市場向工業4.0或未來的“智能工廠”發展，將AI引入PCB制造中尤其重要。例如，可以將AI嵌入到精密放置工具中，這可以幫助確定如何放置每個組件，從而提高性能，同時減少組裝所需的時間。PCB越來越小-與縮小的設備一致-并且當將組件放置在緊湊且密集的零件中時，AI將為制造商提供更高的準確性。

AI被證明是有用的PCB制造的另一個領域是檢查。根據缺陷的共同位置，AI可以快速輕松地縮小缺陷范圍，以節省時間和金錢。

數據是這里的關鍵組成部分。沒有高質量的標簽信息，人工智能將無法成功。缺陷分類是PCB制造中自動光學檢查（AOI）解決方案的關鍵方面。通常，AOI機器將圖像發送到遠程多圖像驗證站，在此操作員將其分類為“真缺陷”或“誤警報”。但是，人為因素不可避免地會打開錯誤的過程，并且容易在分類中犯錯誤。

相反，一旦從人類操作員的決策中獲悉，人工智能解決方案將能夠自主且以一致的準確性做出分類決策。這樣的AI系統依賴于準確的數據模式來了解隨著時間的推移正確的算法行為。即使是最小的數據更改也可能導致改變游戲規則的結果，因此數據敏感性至關重要。

下一步是什么？

當前技術中存在的人工智能被視為“窄”或“弱” AI，因為它旨在執行特定任務，例如將組件放置在PCB板上，互聯網搜索，面部識別或駕駛汽車。

但是，許多開發人員的長期目標是創建“通用”或“強大”的AI。盡管狹窄的AI可能在完成其特定任務時勝過人類（無論是檢查PCB板，求解方程式還是檢測網絡威脅），但強大的AI幾乎在所有認知任務上都會超越人類。
編輯：hfy