AI在PCB自动布线中的研究与应用进展报告

引言与问题背景

PCB（印刷电路板）的布线是电子设计自动化中极具挑战的环节，需要将元件引脚在有限层的板子上用走线连接起来，同时满足一系列电气和物理设计规则。传统autorouter（自动布线器）历经数十年发展，但自动完成复杂PCB的布线仍非常困难。近年来，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的兴起，研究者和业界开始探索将强化学习、图神经网络等AI技术引入PCB自动布线领域，以期提高自动布线的效率和质量。本报告将分三部分讨论：(1) 当前主流的AI/ML布线方法及其进展，包括使用的模型和代表性成果；(2) 分析现有autorouter效果不理想的技术瓶颈；(3) 特定应用场景中效果较好的方案或工具及其原理和性能特点，并通过表格对关键研究/工具进行比较。

1. PCB自动布线中的AI与机器学习方法进展

1.1 强化学习（Reinforcement Learning, RL）方法

强化学习因其在决策优化问题上的优势，被广泛应用于PCB布线研究中。典型做法是将布线建模为序贯决策过程，由智能体（agent）逐步选择走线路径，目标是连通所有网络且遵守规则。InstaDeep公司推出的DeepPCB即采用深度强化学习来实现完全自动的PCB布线和元件布局。DeepPCB的AI代理通过与仿真环境交互，不断尝试走线方案，从“经验”中学习高质量布线策略，以加速复杂设计的布线收敛。另一家创业公司Quilter也基于强化学习构建自动PCB设计工具，其创始人相信RL可以用来端到端设计电路板。Quilter通过在云端评估上千种布线方案，短时间内给出多个候选结果供工程师选择，极大提高设计迭代速度。研究方面，美国爱荷华州立大学的团队提供了一个可定制的RL环境，用于开发和测试RL算法在PCB布线上的效果。还有学者提出将蒙特卡洛树搜索（MCTS）与深度RL相结合，用策略网络指导布线搜索，以平衡探索和利用，加速收敛（此类方法与AlphaGo下棋的思路类似）。总体而言，强化学习在PCB布线中已成为热点方向，其优势在于可通过模拟大量设计实例“训练”出通用布线策略，摆脱每次从头计算的低效模式。

1.2 图神经网络（Graph Neural Network, GNN）与深度学习方法

图神经网络善于处理电路连线这种图结构数据，近年来在EDA领域得到关注。有研究将PCB的连通拓扑表示为图，用GNN提取元件和网络之间的关系特征，再结合深度强化学习进行布线决策。例如Chen等人在芯片详细布线上设计了基于图神经网络+近端策略优化（PPO）的深度RL模型，用于引导复杂约束下的布线操作。这类模型利用GNN提炼电路网表的拓扑信息，将其转化为向量特征供RL决策网络参考，从而在满足严格设计规则的同时完成布线。虽然该工作针对IC定制电路，但方法上对PCB布线同样具有启发意义：GNN可用于学习PCB网络连线的全局关系（如关键网络拓扑、拥塞分布），辅助布线算法做更全局优化的决策。此外，一些深度学习模型被用于PCB辅助设计的其它方面。例如Google早年在芯片布局中使用卷积神经网络和强化学习选取元件摆放位置，取得显著效果，被称为“AlphaChip”。类似思想也可应用于PCB的器件布局与布线规划。总的来看，强化学习+图神经网络的组合正成为智能布线方法的主流：RL负责探索决策顺序，GNN提供电路图的表示，两者结合有望处理PCB布线中的复杂几何和连通约束。

1.3 其他AI/ML算法与代表性项目

除了RL和GNN，遗传算法（Genetic Algorithm）、粒子群优化等智能优化算法早在自动布线中有应用。现代AI的介入为这些算法注入数据驱动能力。例如Zuken公司指出，其AI布线方案综合采用了机器学习模型（从优秀设计中训练获得布线经验）和优化算法（针对特定目标如空间利用率、信号质量进行优化）等多种技术。以下表格总结了一些近期具有代表性的研究成果、开源项目和商业工具：

(注：上表中未特别注明出处的数据综合自公开资料和产品文档。)

以上代表性项目显示了当前AI+PCB布线的多样探索：从学术界的算法原型到EDA厂商的产品集成，再到初创企业的商业实践。总体趋势是AI正用于辅助或部分自动完成PCB布线任务，尤其在元件密度适中或有明确优化目标的情形下，AI能够显著缩短设计时间并给出接近人工水准的结果。

2. 现有自动布线工具效果不理想的原因分析

尽管已有各种自动布线器，但工程师实际使用中仍常发现其效果不尽如人意，主要原因在于以下技术瓶颈：

• 问题规模复杂、NP难度极高：PCB布线属于NP完全问题，可能的走线组合呈指数级增长，使得传统算法难以在合理时间内找到全局最优解。经典autorouter往往采用启发式逐网布线或局部优化，很容易陷入局部最优导致部分信号布通失败。特别是当板上网络互连复杂且布线层有限时，搜索空间巨大，算法容易在搜索后期碰壁无法继续。当前商用布线器通常采用如A*搜索、形状布线、反复撤销重试等技巧，但仍无法保证100%布通率。这也是为何很多自动布线执行到最后会遗留少数“布不通”的网络需要人工处理。AI方法虽然引入了学习和更智能的决策，但NP难度决定了完全自动仍非常困难，只能寻求高效近似解。

• 设计约束复杂、多目标难以兼顾：PCB布线需同时满足众多电气和工艺规则，例如线宽/间距、层叠结构、阻抗匹配、等长约束、过孔数量、隔离要求等等。这些约束彼此关联甚至冲突，需要综合权衡优化。传统算法往往将约束转化为简单代价函数求最短路径，但面对多目标优化表现有限。比如高速信号布线既要求最短路径降低时延，又要求避开干扰保持信号完整，且不同网络优先级也不同——这种复杂权衡很难用单一算法直接量化。现有autorouter通常需要用户预先针对不同约束设置权重和规则，但人为设置不可能面面俱到，导致自动结果往往不满足高性能设计隐含的一些要求。总之，规则复杂性和多目标冲突使自动布线效果易偏离资深工程师的精细要求。

• 缺乏人类经验和全局规划：顶尖PCB Layout工程师依赖多年经验，会优先布置关键走线、规划好主要信号走向和层分配，再处理次要网络。这种全局布局/分区的策略很难用程序预先硬编码。早期autorouter常在全局规划不足的情况下贪心布线，结果造成拥塞或死区（例如先布了一批无关紧要的线却占据了关键通道）。人类经验如“先布高速差分对，时钟信号优先走最短”、“敏感模拟区域单独分区”等等，目前的AI/算法难以完全量化。经验难量化导致工具容易做出常识性错误，需要人工介入修正。即使一些AI通过训练从历史设计中学到部分布线模式，但每个板设计要求不同，没有经验指导就难以应对非标准化需求。

• 训练数据匮乏与模型可信度问题：将AI用于PCB布线面临工程数据不足的现实挑战。一方面，大规模高质量的PCB设计数据集非常少，企业设计往往保密，公开数据稀缺。同时，标注什么是“好”的布线需要专家知识，自动评价布线优劣本身就很难。这限制了监督学习在PCB布线中的发挥。另一方面，黑盒AI模型的可解释性和可靠性不足也是障碍。AI自动生成的布线如果有隐蔽错误（如不明显的串扰隐患），可能导致硬件故障，但模型往往无法解释其决策逻辑，工程师难以完全信任。相比之下，传统EDA工具基于明确算法（如设计规则检查DRC、信号仿真）更容易让工程师掌控设计质量。因此目前AI布线多用于辅助，而完全让AI接管关键设计仍有顾虑，需要建立模型可信度和错误可控性。

• 现有工具算法陈旧、依赖用户配置：很多老牌autorouter实际上是半自动性质，极大依赖用户事先设置走线规则和策略。没有精心调整的配置，自动结果往往糟糕甚至失败。这给人造成“autorouter不好用”的印象。即使现代工具引入交互式推挤等改进，许多设计师由于以往经验，对自动布线保持怀疑态度，不愿投入时间研究其配置技巧。因此自动布线器的效能在实际中被低估。用户信任和使用程度低也反过来限制了工具的改进方向。正如有分析指出，“自动布线器的有效性与配置它们的人的技能直接相关”，配置不佳时自然效果不理想。

综合以上原因，现有autorouter在处理大型复杂板卡时表现平平：不是无法完全布通，就是达不到性能要求或者走线布局过于不美观，需要大量人工调整。NP难题的计算瓶颈和工程约束的复杂性决定了这一领域没有简单解法。但AI的引入正是为了解决其中的部分痛点，例如通过学习重用以往设计经验、利用强化学习更智能地探索解空间，从而逐步克服传统算法的局限。下一节将讨论在某些特殊应用场景下，这些新方法是否已经展现出较好的效果。

3. 特定场景下的方案与工具及其性能

不同PCB设计场景对布线有不同要求，有些场景下自动布线技术相对更容易取得进展，或已有初步成功的案例：

• 高速数字信号场景：高速接口、存储总线等信号需要严格的长度匹配和信号完整性控制。传统autorouter难以保证这些约束，但新一代AI辅助工具对此有所侧重。例如Cadence Allegro X AI能够自动布线关键高速网络，据称可遵守走线长度、时序和阻抗等约束，确保信号完整性。它通过在布线过程中内置信号完整性分析（结合Cadence的HyperLynx等仿真）对关键网即时校验，从而调整走线以满足规范。在实际测试中，有用户使用Allegro X AI为DDR等高速线自动生成初始拓扑，然后人工微调验证，发现AI布线大体满足等长和拓扑要求，显著减少了手工调整工作量。西门子Xpedition的软件则引入过程预测功能，实时学习用户的布线操作序列，能提示设计者满足约束的布线方案，帮助中等经验的工程师完成高速布线。尽管完全自动处理高速差分对仍需谨慎（例如走线的飞行时间比单纯长度更关键），但这些工具在高速度信号布线上已展现出可用性，至少能应付拓扑简单、规则明确的一些高速走线任务。

• 射频微波和模拟RF场景：RF电路的布线更强调阻抗连续性、特殊形状走线（弯折、弧形）以及分布参数效应，目前自动布线对这类模拟需求支持很有限。尚未见专门针对RF布线的AI工具，大多EDA软件仍需工程师手动按照经验画微带线、环形器等结构。不过，一些局部优化尝试表明AI可在RF设计的子任务上提供帮助。例如有企业研发了AI算法用于散热路径规划——这对于高功率射频放大器PCB至关重要，AI可根据热模型优化铜皮形状和过孔分布，降低峰值温升。同时在射频屏蔽和关键走线隔离上，AI可以辅助检测布局中潜在的耦合风险。总体而言，射频/模拟板涉及大量隐性知识（如射频器件版图布局、电磁场仿真等），完全自动化尚无突破，但AI辅助检查和优化已在局部应用，如Cadence推出基于神经网络的信号完整性预测工具，可提前发现串扰和反射问题。未来若将这些AI助手与布线引擎结合，或许能在一定程度上改善RF布线的效率和可靠性。

• 低层数、高密度PCB场景：层数很少（如双层板）但连接密度高的板子对布线挑战极大，因为可用走线层面有限。传统autorouter在双层板上往往束手无策，而AI方法在此场景也并非万能。Quilter团队的经验表明，给定固定较少的层数时，AI自动布线器有时无法完成所有连线，例如限定四层时可能只能布通约99%网络。但如果适当放宽层数（比如增加至六层），AI则很快找到了全部网络的布线方案。这说明对于低层高密度设计，布线可行解的存在性是主要瓶颈——层数不足时无论AI还是人工都难挤下所有线路。当层数足够但人手布线依然很花时间时，AI的并行搜索反而有优势。实际案例中，一些创业公司的AI布线云服务针对简单两层板提供了快速自动布线，常在几十秒到几分钟内完成一般电路的连通，但前提是电路相对简单、布局合理，没有大规模BGA等高复杂度结构。综上，低层板如果走线难度高，目前AI也难保全胜；但对于低中等复杂度的板（比如元件不太密的双层板、或4层内简单板），自动布线可以较为完整且美观地完成设计，这在开源社区（如KiCad的FreeRouting插件）已有许多成功示范。

• 电源和功率电子布局场景：大电流电源板和功率转换电路强调布局环路面积最小、铜箔粗短直以及良好的热分布。传统autorouter不懂这些电气性能考量，因此这类板几乎全靠人工布线。近期有研究专攻此场景，采用分层强化学习来自动布局布线功率电路。该方法让高层智能体决定功率模块（如开关管、滤波电容）的布局，大幅缩短电流回路；再由低层智能体细化布线，确保粗线短线直达。实验表明，AI能自动整理出接近人工经验的功率走线，如开关回路的环路电感显著降低，布线所花时间却减少许多。这类方案还在原型阶段，但已经在特定拓扑（如Buck变换器、逆变器板）上取得不错效果。商用工具方面，Cadence等的AI功能也开始顾及电源分配：Allegro X AI提供了自动电源/地平面合成功能，可根据元件功耗自动划分覆铜区域和过孔阵列。这对于多层板的电源布线和散热设计很实用。在一些纯数字电源供电网络上（如FPGA多相供电网络），AI自动铺设电源平面比人工更快且差错少。因此在电源布局这一相对规则明晰的任务中，AI已可发挥较好效果，例如自动创建规则对称的辐射状电源分配网络，保持各负载节点电压均衡。需要指出，高压隔离、模拟电源等特殊布线目前仍需人工监督，AI暂无法处理安全间距和泄漏电流等隐含要求，但在典型数字电源分配上AI正展现其实用价值。

综上所述，AI/ML驱动的自动布线在某些受限领域已有一定成功：高速信号布线可以借助AI满足长度/时序要求，低复杂度板可实现完全自动快速布线，功率板的关键环路优化有学术突破，电源平面自动布局已进入主流EDA工具。而在射频/高模拟等更复杂场景，AI还主要停留在辅助工具阶段。总体而言，AI在PCB布线中正循序渐进地拓展适用范围——从易标准化的子任务开始（例如关键网、覆铜、电源分配），逐步攻克更复杂的整体布线难题。随着算法和算力的发展，我们有理由期待在不远的未来，AI能为更多类型的PCB提供更理想的自动布线方案，让工程师从繁琐绘线中解放出来，专注于更高层次的创新设计。但在此实现之前，人类专家经验与AI智能的结合仍是必要的——正如业界所言，“AI不会完全取代人工，但将与人类协作，共同驾驭PCB设计的方向盘”。

参考文献：

1. Bob Potock. Exploring the Future of Circuit Board Design. Can AI-based PCB Design Really Happen? Zuken USA Blog, 2025.
2. DeepPCB: The smart, fast, easy way to design PCBs. InstaDeep Ltd, 2025.
3. Zachariah Peterson. The Current State of AI in PCB Design in 2023. Altium Resources, 2023.
4. Barry Olney. AI如何颠覆PCB设计？从手动布线到智能自动化的30年演进. 《一步步新技术》杂志, 2025.
5. 新浪科技. 为什么还没把AI应用在画PCB上？, 2025.
6. Max Maxfield. You May Scoff, But AI-Powered PCB Layout Is Really Real. EEJournal, 2023.
7. S.W.M. Steeghs-Turchina. Design Automation of PCB Layout for Power Electronics with Reinforcement Learning. MSc Thesis, TU Eindhoven, 2023.
8. Chen et al. Chip Routing Method using GNN and PPO. 自动化学报, 2023. (综述中的一节)