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本期要点：跳出固定思维，突破产业瓶颈！
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
你敢相信吗？一群拥有电子工程博士学位、拿着顶薪的资深工程师，居然长期将大量时间耗费在一项近乎重复的手工劳动上，在屏幕上手动连接电路板上的成千上万条走线。没错，这就是以往硬件科技公司的常见现象。
过去，设计一块高性能计算机主板平均需要3到6个月，其中约80%的工时都投入在了元器件的布局与连线上。即便最资深的工程师，也要逐一处理复杂而精细的连接。
然而，这个情况正在被一个名为Quilter AI的初创公司改变。
2025年末，在他们的“Project Speedrun”项目上，Quilter AI的系统经过27小时的AI运算与少量人工调整后，就完成了一块复杂Linux主板的布线设计。打样后的首版硬件就一次性通过了各项测试，成功运行了Debian Linux，证明了AI生成的方案是可用的。
要知道，这块主板集成了843个元件，若采用传统人工流程，预计需要6到8周完成设计，AI却把时间压缩了至少40倍。
我们认为，Quilter AI把电路设计彻底自动化了。他们通过强化学习直接在物理定律的边界内寻找全局最优解，使得硬件工程师能从繁琐的重复劳动中解脱，大幅降低了研发的边际成本与试错门槛，并有望激发难以估量的创新潜力。而背后还蕴藏着新物种的成功法则。
AI改造电路设计
首先，我们想指出的是，Quilter AI之所以值得关注，是因为它精准地击中了硬件行业的瓶颈，也就是智能工具的长期缺位，让行业中最聪明的人才进行重复劳动。
Quilter AI的创始人Sergiy Nesterenko曾在SpaceX负责航电系统设计。他发现团队进度总卡在PCB（印刷电路板）的布线上。工程师们需要花费数周时间手动调整走线，确保信号完整。而在航天这种高成本领域，一次因设计返工导致的发射推迟，往往意味着数百万美元的损失。
Quilter AI的创始人Sergiy Nesterenko
而且，在软件领域，AI编程工具已显著提升了开发效率，迭代周期可以按天计算。硬件的迭代却仍以季度为单位，这严重拖了智能革命的后腿。
工具落后的问题，自然应该用AI来解决。于是，Sergiy创立了Quilter AI。
不过有意思的是，他们并没有选择基于大语言模型（LLM）的思路，也就是把海量的图纸喂给AI，让它学会像人类一样画图。
因为LLM的底层逻辑是概率预测，它追求的是生成看起来合理的结果，但这必然伴随一定的错误率。而电路设计的底层逻辑是物理定律，必须保证绝对正确，否则即使AI生成了图纸，工程师仍然需要费时费力去进行排查。
人类历史积累的海量PCB设计图纸，并不是训练AI的优质数据资产，其中包含了许多因成本妥协、工具限制或个人习惯形成的次优解乃至错误，让AI学习这些数据，只会继承人类的缺陷。
因此，Quilter选择了强化学习（RL）结合物理仿真的路线。其中的逻辑倒也不复杂，硬件设计的正确性，最终必须由基本物理定律来判定。
于是，他们构建了一个高保真的虚拟物理仿真环境，其核心是编码了麦克斯韦方程组、热力学方程等定律的求解器。AI的每一次布局或布线决策，都被视为一个动作，仿真环境会即时反馈该动作下的物理状态（如信号完整性、热分布），并给予相应的奖励或惩罚。这实际上构建了一个近乎零边际成本的快速试错系统。
通过数百万次的自我修正，强化学习后的AI在没有人类干预的情况下，学会了在物理定律的约束下，如何获得最优的综合性能。
于是，我们看到Quilter AI生成的设计，走线并不符合人类工程师的审美习惯，但电气性能反而更优。它跳出了人脑处理几何图形时偏好横平竖直的经验，直接在物理定律允许的范围内，探索出人类经验都没触及的更优解。
这也印证了一点：在那些底层规则确定、容错率极低的领域（如科学研究、工程设计等等），让AI基于绝对正确的自然规律进行强化学习的训练，可能反而是更好的方式。
范式改变
我们想强调的是，Quilter AI看似是一次工具升级，但更体现了一个超越硬件研发本身的成功规律。
在这场智能变革中，一个“新物种”能否崛起，关键在于它能否将某个领域依赖个体经验、充满不确定性的手艺活，变成在明确约束条件下可自动完成的工程问题。一旦完成这种转换，行业的爆发点就可能到来。
与此同时，谁能把高昂的试错成本，转化为近乎为零的计算成本，谁就在重新定义行业的商业模式。
传统电路设计是典型的手艺活，设计质量高度依赖工程师的个人经验和难以言传的直觉。尽管有EDA工具辅助，但核心决策仍由人脑完成，结果充满变数。
Quilter AI正是试图将这套依赖手感的过程，变为一个自动化流程：用户输入功能需求和性能、成本等约束条件，AI基于物理定律自动完成全局最优解的探索。
这实质上是将硬件开发从重复性体力劳动升级为创造性脑力劳动，工程师可以将精力投入到系统架构、交互逻辑等让产品真正产生差异化竞争力的工作上。
这一转变有望使得硬件研发的迭代成本急剧降低。过去，因为有动辄数月的研发周期和超十万美元的人力成本，为了1000个用户设计一款硬件设备都可能会亏本；但未来，当AI将研发周期压缩到小时级，设计成本甚至只是软件的订阅费，那么为10个用户定制专属硬件也将变得有利可图。
可以看出，Quilter无疑解决了一个万亿级别产业的核心痛点。很快，我们或许就将看到硬件创新的迅速爆发，而Quilter AI也将可能成为支撑这一爆发过程的关键基础设施。
不仅是硬件研发设计，无数传统行业，比如依赖名医的医疗诊断、依赖名师的教育、依赖首席分析师的咨询、甚至依赖教授的前沿科研等等，有许多环节本质上仍是低效且高成本的手艺活，创新的成本极高、效率也极低，等待着你去改造。
关键在于，你要进行一次选择：是要当那个拥有资源最多、经验最丰富，却仍然坚持手搓精品的“旧物种”，还是那个能够提出正确问题、构建低边际成本迭代机制、并能用AI自动化创新的“新物种”。
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