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“TS Circuit 創始人 Sebe 與 Atopile 創始人 Matt 之間非常有意思的一段對話，討論了代碼如何重塑硬件設計及 AI 如何加速創新。非常值得完整的聽一遍，用中文重塑了對話，方便大家學習。”

以下是播客的詳細簡報文檔，回顧了主要主題和最重要的觀點/事實，并引用了原文：

主題：本播客節目探討了代碼在電子產品設計中的未來作用，重點關注如何通過軟件驅動的方法來加速硬件開發，并克服當前行業中的痛點。

主要討論者：

Sebe： TS Circuit 的創始人（“React for electronics”），專注于讓網絡開發者更容易使用 TypeScript 和 React 創建電子產品。

Matt： Atopile 的創始人（一個用代碼設計電路板的工具），前特斯拉工程師（Mega Pack 的熱控制固件、測試套件），機械/機電一體化/機器人/計算機科學背景。

主題與觀點：

現有電子產品設計工具的局限性與痛點：

“PDF 和 Wiki 之間的硬件團隊和編碼團隊之間的鴻溝”： Matt 在特斯拉工作時，作為固件工程師，主要通過 PDF 格式的系統圖和原理圖來了解硬件，這些文檔通常存儲在 Confluence 等地方。“我當時主要是做代碼的。我的意思是，我主要是一名軟件固件工程師。因此，即使通常當我想要調出一些東西，比如系統圖、原理圖，以弄清楚我的固件應該做什么時，我通常只能拿到 PDF。”這種工作流程效率低下，且容易出錯。

Altium 許可證限制： Altium 等傳統 ECAD 工具的許可證成本高昂，導致硬件團隊和軟件團隊之間存在信息壁壘。“這其中很大一部分原因就歸結于 Altium 許可證。”這限制了工程師對硬件設計的直接訪問和理解。

操作系統兼容性問題： 大多數機械 CAD 和 ECAD 工具僅支持 Windows，這給使用 macOS 等其他操作系統的工程師帶來了不便。“幾乎所有的機械 CAD 和 ECAD 都只支持 Windows，只有很少一部分能在 OSX 上運行，或者你得運行 parallels。”Matt 從 Windows 轉向 Mac 的個人經歷也印證了這一點。

封閉的數據表和信息共享： 許多芯片制造商要求簽署 NDA 才能獲取其芯片的數據表，這阻礙了創新和信息共享。“你會在電子產品中想到，即使是開放的數據表，比如‘嘿，我想買你的芯片’。顯然，他們會給我關于它的信息，但事實并非如此。如果你嘗試從一些大型制造商那里購買 BMS 芯片，你需要簽署 NDA 才能獲取數據表，以便嘗試使用該芯片并了解其功能。”Matt 對此表示困惑，認為這無助于銷售更多產品，并且在逆向工程面前意義不大。

2. 代碼在電子產品設計中的未來愿景（“Tony Stark”式開發）：

加速創新和迭代： 播客的核心愿景是實現像電影中托尼·斯塔克那樣通過代碼快速設計和迭代電子產品。“托尼·斯塔克在他的工作室里，這引發了我們所有人的共鳴，伙計。這不僅僅是你和我，我知道對 Nion 和 Duncan 來說也是如此……在未來，我們應該能夠在幾天內設計出一輛汽車，一輛真正高質量的生產級汽車。”

“探索更多，更深入”： 通過代碼，工程師可以更有效地探索設計方案，嘗試更多“異想天開”的想法，這些在傳統流程下可能會被項目經理拒絕。“讓你更有效地探索，這樣你就可以做出更好版本的產品，或者更深入地嘗試今天你的項目經理會說你瘋了，我們不可能做六個月的研發項目，我們必須交付一些東西。”

從軟件開發的“精益”模式中學習： 硬件開發可以借鑒軟件開發的精益方法，減少對物理原型的高額投入，促進更早、更快的實驗。“在軟件中，我們有這種非常精益的心態，你可以以巨大的方式模擬一個業務……我認為軟件中的那種精益心態非常有成效。它讓人們能夠夢想。我認為通過將這些工具帶到硬件領域，我們不會看到更多的汽車。誰在乎汽車呢？我們有很多車。它將讓人們像我們在軟件中一樣夢想，但是在整個硬件領域。”

開放性和協作： 代碼作為硬件的描述方式將改變行業心態，促進開放生態系統和信息共享。“我認為描述硬件的代碼將改變這一點，因為它將改變行業的心態。當你擁有一個充滿活力的生態系統和共享價值時，突然之間，參與進來就變得有利可圖了。你不想成為那個坐在功勞簿上等待人們來找你的制造商，而人們卻在使用其他東西。”

3. 確定性生成設計（Deterministic Generative Design）：

Matt 提出了“確定性生成設計”的概念，即給定相同的輸入，代碼將產生相同的輸出。這使得設計變得可測試、可驗證。“我將其視為確定性生成設計。你得到了生成設計，你在那里得到了這些邊界條件，它會在其中隨機創建一些東西。我將代碼視為電子產品的一個確定性中間步驟。這意味著如果你重新編譯相同的輸入，你就會得到相同的輸出，這意味著突然之間，它是可測試的，可驗證的，所有這些類型的東西。”

降低工程師負擔，提升質量： 這種方法可以減輕工程師創建高質量產品的負擔，使“最常走的路徑”成為高質量標準。“它極大地減輕了工程師創建高質量產品的負擔，所以你選擇最常走的路徑。”

4. 標準化和生態系統：

實際標準（De Facto Standard）： 某些芯片（如 Raspberry Pi Pico、ESP32、STM32、Nordic NRF52 系列）由于其易用性和強大的社區支持，正在成為事實上的標準，尤其是在原型設計和低產量產品中。“現在，Raspberry Pi Pico 對我們和我們的一些用戶來說，實際上已經成為了一種事實上的標準，可以隨處使用。”

Arduino 生態系統的影響： Arduino 對許多芯片（包括 ESP32 和其他系列）的支持極大地簡化了固件開發，成為 Matt 在非生產項目中的首選。“我通常會說，我是一名固件工程師，但我不太喜歡編寫健壯的固件。我喜歡使用 Arduino。事實上，這是我設計任何非生產新品時最大的決定因素之一，我需要它簡單易用。所以它是 ESP32，我前面提到的 Raspberry Pi Pico、STM32 或 Nordic NRF52 系列，現在都支持 Arduino。我不太可能接觸任何不支持它的東西。”

Platformio： Matt 推薦使用 Platformio 作為 Arduino 工具集的替代品，因為它更強大。

5. 人工智能在電子產品設計中的應用：

AI 作為代碼生成工具： AI（如 ChatGPT、GitHub Copilot、Claude）可以作為代碼生成工具，加速設計過程。Sebie 提到 Duncan（來自 Jitex）的研究發現 Claude 在電路設計方面的表現非常出色。“Duncan from Jitex 做了一篇關于使用 AI 進行電路的巨大文章，他發現 Claude 基本上做得非常棒。”

AI 的局限性： Matt 認為 ChatGPT 在生成大型、高質量代碼方面仍有不足，但在小規模任務和作為初稿工具方面非常有用。“我通常發現，一旦你讓 ChatGPT 做一些更大的事情，它的質量就不如我預期的那么高，所以我需要重寫大部分結構，所以它最適合小規模任務。”

最重要的想法或事實：

電子產品設計的根本問題在于當前的工具和流程是基于 PDF 和封閉信息（如 Altium 許可證限制和數據表 NDA），這導致了效率低下和創新瓶頸。

代碼被視為克服這些限制的關鍵，能夠實現“Tony Stark”式的快速迭代和探索性設計。

“確定性生成設計”是核心概念，強調通過代碼實現可重復、可驗證的硬件設計。

開放生態系統和標準化的重要性，某些易于使用的芯片（如 Raspberry Pi Pico 和 ESP32）及其社區支持正在成為事實標準，推動了行業的變革。

AI（特別是 Claude）在生成電子產品代碼方面顯示出巨大潛力，但仍需進一步發展才能處理更復雜的任務。

總結：

播客描繪了一個令人興奮的未來，即通過將軟件開發的原則和工具（如代碼、開源、精益迭代、AI輔助）引入硬件設計，電子產品開發將變得更快、更開放、更具創新性。挑戰在于打破現有工具和商業模式（如封閉數據表）的束縛，建立一個更協作、更透明的行業生態系統。

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