當前，磁性元器件行業正經歷重要變革，眾多新興技術的涌現正重塑著磁性元器件行業的發展格局。

尤其是AI技術在磁芯材料與磁性元器件設計優化中的應用潛力日益顯現，其通過精準預測損耗、高效篩選方案等方式，有望顯著提升設計效率和產品性能，成為推動磁性元器件行業邁向更高層次的又一關鍵力量。

01 傳統磁性元器件設計的瓶頸

在功率變換器技術革新以及氮化鎵、碳化硅等第三代半導體材料的驅動下，磁性元器件行業正加速向高頻化、集成化方向發展。

然而，這一進程正面臨嚴峻的瓶頸：磁芯材料特性復雜，測量誤差大、建模困難且缺乏直觀選擇方法，這嚴重制約了磁性元器件的精確分析與優化設計。

同時，磁芯材料本身也在快速發展，鐵氧體、粉芯、非晶納米晶等材料的傳統頻率應用界限日益模糊，性能出現顯著交叉，尤其在向更高頻率邁進時，材料選擇變得異常困難。

此外，磁性元器件行業設計模式也在轉變，磁性元器件廠商不再被動響應頻率要求，而是有機會根據空間和損耗約束主動設計甚至主導工作頻率。這種設計自由度的提升，疊加磁性元器件固有的復雜性，使得磁性元器件的設計變得愈加困難。

有研究表明，一個簡單的環形電感在固定參數下可能產生多達900種設計方案，這使得傳統的依賴經驗和逐一試錯的設計方法效率低下、難以應對。

因此，面對現代電子設備對磁性元器件性能和效率不斷提升的嚴苛要求，傳統設計模式已成為行磁性元器件業發展的關鍵瓶頸。

正是在此背景下，AI技術的興起，為突破磁芯材料特性和磁性元器件設計的復雜性提供了全新的可能性。

02 AI技術為磁設計開辟新路徑

AI技術為磁芯材料和磁性元器件設計開辟了高效精準的新路徑。

在磁芯損耗建模方面，AI能精確預測磁芯損耗，指導設計人員在產品開發初期就篩選出損耗更低的磁芯材料型號。例如，在相同溫度下對不同型號（如PC95、PC96等）的磁芯進行磁芯損耗預測，從而篩選出損耗更低的型號用于實際應用。

更進一步，AI可深度賦能新材料研發，通過分析如錳、鋅含量等配方元素對鐵氧體損耗的影響，直接鎖定損耗最小的材料配比，為磁芯制造商提供關鍵研發方向。

在變壓器、電感器等元器件的設計優化上，AI的優勢尤為顯著。它能從海量設計方案中，通過深入分析綜合各種參數，迅速鎖定性能最優解。這不僅極大提升了設計的精準度，更能將冗長的研發周期大幅壓縮，顯著提高效率。

銘普光磁副總經理楊建民曾對《磁性元件與電源》提到，在與美國公司的合作中，他親身體驗了AI輔助設計的強大效能——其強大的計算分析能力能快速定位滿足嚴苛要求的理想方案，在提升設計效率的同時，為產品性能突破打開了更廣闊的空間。

當前，市面上已經誕生了一批用于磁性材料、磁性元器件設計的AI平臺，如Frenetic AI。

圖源Frenetic AI官網

該平臺專注高頻磁性元器件設計。與傳統的電子表格、手動計算和單獨仿真軟件的方法不同，Frenetic的方法從頭到尾都在云端進行。用戶只需輸入功率轉換器的規格，人工智能將完成其余的工作。在幾分鐘內，該工具可以生成完整的電氣原理圖、物料清單、與LTspice和PLECS兼容的仿真文件，以及現成或定制磁性元件的推薦。

然而，包括Frenetic AI在內的此類平臺目前整體仍處于發展初期，尚未實現廣泛應用。這一細分領域作為企業級AI與B端工業軟件的交匯點，其走向成熟仍面臨諸多現實挑戰與難點。

03 AI磁設計落地難點何解？

福州大學功率變換與電磁技術研究中心的張麗萍老師曾明確指出AI應用于磁設計面臨的核心挑戰：

其一，磁特性測量缺乏統一標準，不同方法易導致數據偏差，預測精度高度依賴測量手段的一致性。因此，亟需行業共同定義并驗證平臺精度，如將磁芯損耗誤差控制在5%-10%的合理范圍。

其二，高質量數據獲取困難。構建高精度模型需海量樣本，但企業間數據共享不足，且大量測量工作繁重，如何實現小樣本數據下的有效模型訓練成為關鍵突破口。
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審核編輯 黃宇