在20世纪70年代之前，工程师的工作流程往往是孤立且松散协作的。他们依赖巨大的草图纸铺满桌面，每一次设计迭代都意味着从头再来，导致工作进展缓慢、随意且重复性高。为了将设计从概念转化为可生产的产品，工程师不得不精确记录每个测量值，与团队或制造部门进行协作。至于仿真，大多数情况下需要通过构建物理原型来完成，而这些原型在测试结束后往往被丢弃。这种过程不仅低效，还让创新举步维艰。

20世纪70至80年代，新的软件工具浪潮彻底改变了这一流程。Autodesk、Ansys、PTC和Dassault等开创性公司相继崛起，重新定义了工程工作流程并引发了快速创新的浪潮。然而，过去50年间，尽管这些工具不断改进，但硬件工程的软件进步大多是渐进式的。当软件开发领域的生产力工具层出不穷、不断颠覆时，硬件工程却在很大程度上被忽视。

过去20年，SaaS模式（软件即服务）的投资催生了许多行业龙头工具，但硬件工程领域却鲜有资本流入以挑战现有巨头。在全球最大的100家软件公司中，只有9家与硬件工程相关（如Synopsys、Cadence、Autodesk、Dassault、Ansys、PTC等），这些公司市值合计达到3500亿美元，年收入超过300亿美元。最近的几笔并购（如Synopsys以350亿美元收购Ansys，西门子以100亿美元收购Altair）凸显了该领域的市场价值，但新兴企业面临重重挑战。

多年来，这些传统企业凭借稳固的协议、高昂的切换成本和有限的竞争动力，几乎没有动力去推动创新。然而，随着新一代工程师逐渐成为主力，他们对现代化工作流的需求正在推动市场转变。这些工程师期望基于云的解决方案能以更低的成本提供灵活的设备访问（尤其在当下的混合办公环境中至关重要），并加强协作能力。尽管云许可模式有所普及，但它只能部分解决数据在不同系统间集成的难题，而数据集成是实现无缝工作流的关键。

现有许多平台依然各自为战，限制了协作效率。今天，人工智能正在开始解决硬件工程领域最顽固的难题，从设计生成到大规模优化，使过去在计算上难以实现的进步成为可能。

行业背景：硬件工程的四个核心环节

硬件工程覆盖了广泛的学科领域——从化学和生物学中分子级别的精确操作，到建筑师和土木工程师设计桥梁和摩天大楼等结构性项目。尽管这些领域的目标各异，但它们的工程流程却有许多共性。这种共性不仅展示了硬件工程的广阔潜力，也揭示了其复杂性。

为了更清晰地讨论这一主题，我们将重点放在机械工程和电气工程领域，并围绕以下四个关键环节展开，这些环节是推动硬件工程发展的核心驱动力：

• 设计（Design）：将概念转化为具体的工程蓝图。

• 协作（Collaboration）：不同学科、团队和工具之间的无缝配合。

• 仿真与测试（Simulation/Testing）：提前预测和验证性能，减少错误与风险。

• 制造（Manufacturing）：从设计到实际产品的生产转化。

  
  

设计：用AI驱动工具重新定义硬件设计

设计是硬件工程的核心阶段，常被称为“起草阶段”。虽然设计过程已经从手工草图发展到复杂的软件建模，但其核心仍然是将想法以视觉形式呈现出来。机械工程师自大学阶段便熟悉CAD工具，多年来依赖SolidWorks和AutoCAD等主流平台。然而，这些工具的界面和功能自20世纪90年代以来仅有微小改进，结果是设计过程变得笨拙而缺乏灵活性，甚至抑制了创造力。

如今，人工智能正在为硬件设计注入新活力，在自动化与人类创造力之间实现了平衡。一些人类参与的系统（Human-in-the-loop systems）让工程师保持创意控制，这对注重工程“艺术性”的从业者尤为重要。

• Cadify和Leo等初创公司正在开发基于自然语言生成CAD模型的工具，让工程师能够通过描述设计意图生成可用的CAD模型。

• Hestus等平台正在通过自动化重复性任务（如对线条和弧线施加约束）进一步提升工程效率。

• 还有一些处于隐形状态的企业，如Backflip，有望提供无缝衔接的端到端设计工作流。

尽管这些新兴工具充满潜力，但它们也面临显著挑战。设计工具通常是工程工作流中的核心环节，如果深度嵌入现有系统中，变革阻力很大。新平台要么需要与传统系统无缝集成，要么提供足够强的价值主张以说服用户克服切换成本。

短期内，“共生”策略可能是明智的选择——作为传统工具的“辅助驾驶员”（copilot），新工具通过增强现有系统的功能来吸引用户并建立使用习惯。然而，从长远来看，这些平台需要制定清晰的战略逐步取代传统玩家，以在市场中占据更稳固的位置。

协作：通过无缝集成和数据管理革新工程沟通

在设计阶段之后，协作是硬件工程不可或缺的一环，但现有工具的局限性常常成为效率的绊脚石。工程师们经常需要纠正过时的文件版本，陷入混乱的邮件往来和一连串诸如“vFFF_AbsoluteFinal”之类的文件命名中。传统协作模式主要依赖电子邮件和有限的版本控制，这种局限性凸显了创新的迫切性。正如Google Docs和Figma彻底改变了文档和设计协作的方式，硬件工程师也越来越期待类似的云端协作体验。

在硬件协作层面，我们可以将关键需求分为两大类：数据集成和团队协作。前者确保系统之间的数据流畅无阻，后者则推动高效的项目团队合作。

硬件工程协作工具正在通过优化数据集成和加速迭代来解决传统沟通的痛点。传统的沟通工具（如电子邮件和Slack）往往难以胜任这一任务，因为关键反馈可能会埋没在大量无关信息中。

• Flow Engineering、Integrate、Violet Labs和Prewitt Ridge，正致力于开发平台，将来自多个工具（如Office、CAD、Solidworks和ERP）的输入整合为一个统一的“事实源”。这种统一的数据访问方式避免了信息在孤立环境中丢失的问题。

• Quarter20，正在自动化文档处理，减少工程师在这项繁琐却重要任务上的时间投入。这些创新不仅保护了项目的创意和技术完整性，也营造了更高效、更动态的协作环境。

在硬件工程中，协作工具被视为最有机会提升效率的领域之一。它们无需团队抛弃现有平台或彻底改革工作流即可显著改善生产力。在SaaS领域，协作工具已经在过去十年内彻底改变了工作方式，如文档存储（Box、Dropbox）、软件版本控制（Github）、沟通工具（Slack）和项目管理系统（Asana）都成为不可或缺的工具。

然而，CAD协作却面临独特的挑战。MCAD（机械CAD）和ECAD（电子CAD）文件并非普通的“黑盒”文档，它们包含复杂的数据层次：从单个零件和子组件到相互关联的整体结构，这些数据需要特定的访问权限、版本控制以及协作输入。目前有一些新兴解决方案正解决这些问题。

• Colab为CAD文件提供类似Google Drive的管理平台，使团队能够统一管理项目细节、分配审查任务并设置时间表。

• Duro’s PDM One与现有CAD工具集成，通过维护一个同步的主BOM（物料清单）来实现文件的版本管理和编辑锁定，这一功能类似于Box等文档管理系统。

这些工具采用模块化方法，不仅提高了CAD环境内的真实协作，还通过新兴的数据集成功能顺利嵌入更广泛的系统中。例如，将MCAD和ECAD数据与需求管理平台连接，确保项目开发所需的数据始终可访问且实时更新。这种整合打破了信息孤岛，使整个开发流程更加流畅。

结果是一个更快速、更灵活且完全同步的硬件产品开发流程，从设计到生产的每个阶段都得以优化。通过这样的协作工具，硬件工程师不仅可以解决过去难以克服的协作难题，还能推动整个行业向更加智能、高效的方向发展。

仿真与测试：用AI驱动工具加速创新

在当今以创新为驱动的市场中，对更快、更精准的仿真与测试能力的需求从未如此强烈。从航空航天到消费电子，各行业都需要快速测试复杂设计，同时保持高质量。然而，传统仿真方法（依赖于物理求解器和有限元方法）正面临挑战。随着摩尔定律效应减弱和计算成本不断攀升，这些方法变得越来越难以高效应用。

为应对这一难题，越来越多的企业正借助人工智能重新定义仿真流程，通过AI模型显著降低CFD（计算流体动力学）仿真的时间和成本。

• Navier直接将物理约束编码到模型中，使工程师的迭代速度比传统方法快1000倍，从而实现了巨大的生产力飞跃。

• Archetype AI利用基础模型解读传感器数据，并在无需人工引导的情况下揭示潜在物理规律。这种能力可在预测系统行为上带来颠覆性影响，对需要无缝操作的行业（如制造或物流）尤其关键。

• Arena AI提出的“现实世界版SimCity”概念，使用Transformer模型模拟复杂行为模式，例如库存管理和收入优化。这种仿真方式不仅限于硬件设计，还可以训练专用的AI代理来应对动态业务需求。

高风险行业对仿真与测试的需求尤为严苛，而AI正在突破传统仿真方法的瓶颈。例如：

• DeepSim 开发了一种先进的3D物理仿真平台，能够自动化仿真的设置和执行。这种解决方案对于复杂设计（如半导体制造）具有极高的扩展性。

• Elodin 专注于为无人机和无人驾驶飞行器（UAV）行业提供大规模蒙特卡洛仿真。它可测试从湍流到碰撞的各种场景，加快测试流程的同时提升自主系统的可靠性与抗风险能力。这种改进对安全性和性能要求极高的行业尤为重要，为技术快速发展奠定了基础。

这些工具不仅加速了新产品的研发，还增强了企业在快速变化的市场中保持竞争力的能力。通过借助AI仿真的潜力，硬件工程正迈向一个更快、更智能、更高效的新时代。

制造：通过AI增强生产工具简化流程

当设计通过原型制作和测试阶段后，制造便成为硬件开发的最后一环。这一阶段需要与生产团队共享需求、优化零部件采购、以及处理文书工作和供应商沟通。尽管看似简单，但将设计转化为可制造的格式是一个复杂的过程，通常需要手动完成，例如创建带有几何规格的2D切片。

如今，人工智能正在改变这一现状，提升效率、准确性并节省工程师的时间。

一些公司正在利用AI自动化设计转化任务。例如：

• DraftAid 和 Drafter 使用AI自动生成制造所需的几何切片和规范文件，不仅减少了人为错误，还显著加快了流程。

• Dirac 则进一步优化制造沟通，它能够从CAD文件生成交互式工作指令，帮助制造和组装团队更好地理解设计需求。这种动态、直观的方式相比传统的静态PDF文档更易于理解和应用，大大提升了生产效率。

这些工具不仅减少了工程师在生成制造文件上的重复性工作，也提高了从设计到生产的无缝过渡能力。

在电气工程领域，AI正在彻底改变印刷电路板（PCB）的布局流程。传统的PCB设计是一个缓慢且劳动密集型的过程，而AI驱动的工具正在加速这一环节。例如：Quilter 率先推出了一个“电路板编译器”，能够将电路图直接翻译为可制造的设计。该工具利用AI自动处理元件放置、布线和叠层，同时考虑复杂的物理现象，如串扰和电磁干扰。这种解决方案不仅节省了设计时间，还通过减少设计错误提升了最终产品的质量。

总结：硬件工程工具迈入新时代

随着云计算和人工智能的快速发展，硬件工程工具的格局正在发生深刻变化。尽管硅谷更多地聚焦于软件领域，但我们的计算机、汽车，以及所处的建筑空间，无不依赖复杂工程制造的硬件。这些硬件背后的开发流程需要创新驱动，而当下的初创企业正拥有一个绝佳的机会去颠覆传统格局，并为硬件工程开发生命周期注入全新的视角。

今天的硬件工程领域，与第一代巨头崛起时的情形类似，正孕育着一批能够带来巨大变革的玩家。虽然这些新兴企业仍有很长的路要走，但这一领域的潜力不容小觑。从更高效的设计工具，到无缝协作平台，再到AI驱动的仿真和制造解决方案，新一代工具正在推动硬件工程进入更智能、更高效的时代。

附录：