做一个“AI 硬件工程师”——聊聊 NextBoard

这两年 AI 概念真的很火，但身处硬件领域的我一直有个感觉：

AI 在软件领域已经开始改变开发流程了，可在硬件领域，大家还停留在很原始的用搜索引擎、用豆包、看论坛、看原厂资料逐一查找各类方案，这好像是无法避免的事情。

因为一个完整的硬件产品，从需求到 PCB，中间会经历大量非常碎、非常杂、但又必须做的工作：

很多人以为"画原理图"是最难的。实际上最耗时间的，往往是前面那一大堆信息整理和方案分析。于是我最近做了一个项目：NextBoard

项目地址：

这是一个面向 PCB/嵌入式硬件开发的 AI Agent 工作流。

它不是简单的"AI 画原理图"，而是希望把整个硬件开发前期流程串起来。

为什么会做这个东西？

原因很简单。

我这几年做了不少软硬结合的产品。

每次做一个新硬件，流程都很像：

先想产品点子 → 分析需求 → 找方案 → 对比芯片 → 查 datasheet → 找采购渠道 → 评估价格 → 画原理图 → 输出给 Layout → 再给软件工程师整理引脚。

这个过程非常繁琐，而且会不断在这些网站来回跳：TI、ST、立创、淘宝、论坛、GitHub、知乎、原厂datasheet pdf。

我后来就在想：

既然 AI 已经能写代码了。

那这些"硬件工程师日常信息流工作"，是不是也能自动化？于是就有了 NextBoard。

很多人第一反应是：

"AI 自动画原理图？画PCB？"

其实不是，我现在更愿意把它理解成：硬件开发领域的 superpowers，或者：一个硬件产品方案 Agent，它做的事情大概是：

复制代码

输入需求
↓
AI 和你确认需求
↓
自动调研技术方案
↓
分析国内外芯片方案
↓
器件选型
↓
下载 datasheet
↓
生成 BOM
↓
成本分析
↓
输出模块原理图
↓
生成可落地方案

举个例子。

你输入：做一个记单词的墨水屏卡片，它不会直接给你一个原理图方案，而是会先跟你确认：

然后再开始分析技术方案，这一点其实很重要，因为真正的硬件开发，本质不是"画图"，而是：需求 → 方案 → 约束 → 工程权衡。

硬件行业有个特点：它是强工程约束领域，你不能像写网页一样："先跑起来再说"，硬件一旦打板：就是钱，就是周期，就是返工，所以硬件领域其实非常适合：AI + 工作流 + 方法论，而不是：AI 一键生成

这也是我现在比较认同的一种 AI Agent 方向：

AI 不一定替代工程师。但 AI 可以替代大量重复的信息流工作。未来硬件开发，很可能会变成：

工程师负责核心架构、关键决策、工程经验、风险判断。AI负责：搜索、分析、汇总、生成、校验、整理。如果真到那一步，硬件开发效率，可能会提升一个数量级。

最后，如果你也是：嵌入式开发、硬件工程师、PCB 工程师、AI Agent 爱好者、想折腾 AI + EDA、可以看看这个项目、我觉得它不一定是"最终答案"，但至少是一个挺有意思的方向。

另外，还有两个重要更新：

发布深度原理图解析工具，可以准确理解你的原理图，输出AI coding所需的引脚中间文件。

发布简历优化模型，根据你的简历生成面试官问的技术问题，还有机试、笔试、逻辑思维题栏目，无论你是大一还是研一，越早准备越多机会。

还有一个，就是接下来会发布的"芯流｜AI × 嵌入式开发者wiki社区"，对AI落地嵌入式、硬件领域感兴趣的小伙伴可以关注。