乐于分享
好东西不私藏

ChatEDA:AI驱动的嵌入式设计革命,让开发像聊天一样简单!

ChatEDA:AI驱动的嵌入式设计革命,让开发像聊天一样简单!

当AI遇上EDA,一个工程师的自研探索之旅

在传统的硬件设计流程中,工程师需要花费大量时间查阅数据手册、绘制原理图、验证连接关系。作为一名嵌入式开发者,我一直在思考:能否用AI来简化这个过程?

参考Celus,我完成了 ChatEDA 的原型开发—— 一个基于自然语言对话的AI硬件设计工具,让硬件设计变得像聊天一样简单自然。

💡 什么是 ChatEDA?

ChatEDA 是我自主研发的 AI驱动硬件方案设计工具,通过自然语言对话的方式,帮助工程师快速完成从需求到硬件方案的完整设计流程。

你只需要用日常语言描述你的需求,比如:

  • "设计一个ESP32为核心的4轴无人机"

已关注
关注
重播 分享

AI就会自动分析需求,生成包含模块选型、引脚连接、接口类型的完整硬件方案,并以可视化的方式呈现出来。

✨ 核心功能亮点

1️⃣自然语言交互,零学习成本

传统的EDA工具需要掌握复杂的操作流程和专业术语,而 ChatEDA 采用 对话式交互 设计:

  • 📝 在聊天框输入你的硬件需求

  • 🤖 AI智能解析并生成设计方案

  • 👁️ 实时预览可视化电路图

  • 💬 支持多轮对话迭代优化

整个过程就像和一个经验丰富的硬件工程师聊天,完全不需要学习复杂的软件操作。

2️⃣智能模块库,开箱即用

我构建了丰富的硬件模块库,涵盖:

  • 主控芯片:STM32F103C8T6、ESP32等

  • 传感器:DHT22温湿度、HC-SR04超声波、GY-6500六轴陀螺仪等

  • 通信模块:HC-05蓝牙、LoRa RA-02、GPS NEO-6M等

  • 显示设备:SSD1306 OLED、LED灯带WS2812等

  • 电源管理:MP1584EN降压模块、AMS1117稳压芯片等

  • 执行器:继电器模块、电机驱动模块等

每个模块都配有详细的引脚定义、技术规格和使用说明,AI会自动从库中匹配最合适的模块。

已关注
关注
重播 分享

🔥 更强大的是

当库中没有你需要的模块时,可以直接用自然语言让AI自动生成!比如你可以说:

"帮我添加一个MAX9814自动增益麦克风模块"

AI会自动:

  1. 🌐 联网搜索该芯片的技术手册和引脚定义

  2. 📝 生成标准化的 module.md 文件,包含完整的引脚信息、信号类型、功能说明

  3. 🎨 创建可视化的 preview.xaml 模板

  4. 📂 自动注册到模块索引系统

已关注
关注
重播 分享

整个过程无需手动编写任何配置文件,真正实现了 "所说即所得" 的模块扩展体验。

这种设计让模块库可以无限扩展,无论是常见的传感器,还是冷门的工业级芯片,都能快速加入到系统中使用。

3️⃣智能布局算法,美观专业

生成的电路图不是简单的堆砌,而是经过 智能布局算法 优化:

🔋 电源模块 → 左侧🎯 主控芯片 → 中心位置📺 显示设备 → 上方/右侧🌡️ 传感器 → 四周分布⚙️ 执行器 → 下方/右侧

系统会自动识别模块类型,按照"电源-主控-外设"的逻辑关系进行合理排布,避免重叠,确保连线清晰可读。

4️⃣彩色连线,一目了然

连接线不再是单调的黑色,而是根据 信号类型自动着色

  • 🔴 红色:电源线(VCC、3.3V、5V)

  • ⚫ 灰色:地线(GND)

  • 🟡 黄色:I2C数据线(SDA)

  • 🟢 绿色:I2C时钟线(SCL)

  • 🟣 紫色:SPI数据线(MOSI/MISO)

  • 🟠 橙色:UART串口(TX/RX)

  • 🔵 蓝色:通用GPIO

不同颜色的连线让电路连接关系一目了然,大幅降低读图难度。

5️⃣多种导出格式,无缝对接

设计完成的方案可以导出为多种格式:

  • 💾 会话记录:保存完整的对话过程,方便追溯设计思路

  • 📐 EDIF格式:标准电子设计交换格式,可导入专业EDA工具

  • 📄 Markdown网表:包含完整的模块列表、连接关系、接口类型统计

这份 Markdown 网表可以直接导入 AI 编程助手(如 Cursor、GitHub Copilot)中!AI 能够完全读懂硬件配置,自动生成:

  • ✅ 头文件(引脚定义、宏定义)

  • ✅ 初始化代码(I2C/SPI/UART 配置)

  • ✅ 驱动框架(传感器读写函数)

  • ✅ 示例程序(完整的应用代码)

已关注
关注
重播 分享

🎉 从此告别手写软硬件接口说明书!硬件设计完成后,直接把网表丢给 AI,它就能理解整个系统的硬件架构,生成对应的嵌入式代码。真正实现了从"硬件设计"到"软件实现"的无缝衔接。

6️⃣会话管理,多项目并行

支持创建和管理多个设计会话:

  • 📁 每个会话独立保存模块和连接信息

  • ✏️ 自定义会话名称,方便识别

  • 🔄 快速切换不同项目

  • 📤 一键导出当前会话记录

🎯 技术创新点

🔥 创新一:AI + EDA 深度融合

传统EDA工具是"被动响应"式的,用户需要手动放置元件、连线。ChatEDA 实现了 "主动理解"

  1. 语义理解:AI准确理解用户的自然语言描述

  2. 知识推理:基于硬件知识库进行模块选型和连接推导

  3. 结构化输出:将非结构化对话转化为标准化的JSON设计数据

  4. 可视化渲染:实时将数据转换为交互式电路图

这种"对话即设计"的模式,将硬件设计的门槛降低了90%以上。

🔥 创新二:混合模块系统

我设计了一套巧妙的混合模块机制,系统会智能判断你需要的模块是否在库中,如果在就直接调用库模块,如果不在就创建一个临时模块让你继续设计,非常灵活实用。

  • 库模块:来自预定义Block库的标准模块,带有完整的preview.xaml可视化模板和引脚定义

  • AI生成模块:AI根据需求动态创建的虚拟模块,用红色标识

这种设计既保证了常用模块的专业性和准确性,又保留了足够的灵活性来处理特殊需求。

🔥 创新三:贝塞尔曲线连线

连接线采用 三次贝塞尔曲线 而非直线,支持手动拖动模块位置:

conn.ControlPoint1 = new Point(fromPin.X + controlOffset, fromPin.Y);conn.ControlPoint2 = new Point(toPin.X - controlOffset, toPin.Y);

控制点的偏移量根据两端距离动态计算(controlOffset = max(60, dx * 0.4)),使得连线平滑自然,符合专业电路图的绘制规范。

🛠️ 技术架构

ChatEDA 采用 WPF + MVVM 架构:

┌─────────────────────────────────────┐│ UI层 (XAML) ││ - HardwareDesignerWindow ││ - BlockLibraryWindow ││ - 自定义控件样式 │└──────────┬──────────────────────────┘┌──────────▼──────────────────────────┐│ 业务逻辑层 (C#) ││ - HardwareDesignAgentService ││ - ChatClient / ModelClient ││ - AgentConfigService │└──────────┬──────────────────────────┘┌──────────▼──────────────────────────┐│ 数据层 ││ - Block索引 (block_index.json) ││ - 模块定义 (module.md) ││ - 可视化模板 (preview.xaml) │└──────────┬──────────────────────────┘┌──────────▼──────────────────────────┐│ AI服务层 ││ - MaaS平台API ││ - 流式对话接口 ││ - Session管理 │└─────────────────────────────────────┘

核心类包括:

  • Module:模块数据模型,支持INotifyPropertyChanged实现双向绑定

  • Connection:连接线模型,包含贝塞尔曲线控制点

  • ChatMessage:对话消息模型

  • HardwareDesignResult:AI返回的设计结果

整个项目从零开始构建,包括UI界面、业务逻辑、数据模型、AI集成等所有环节,是一次完整的全栈开发实践。

🎯 作品展示

最终我用这个工具复刻了一个基于ESP32的四轴无人机,从设计到起飞仅用12个工时(不包含PCB生产时间)。

已关注
关注
重播 分享
📊 与传统工具的对比
维度
传统EDA工具
ChatEDA
学习曲线
陡峭(数周)
平缓(分钟级)
设计速度
小时级
分钟级
专业知识要求
模块库维护
手动
自动匹配
连线准确性
依赖人工
AI自动推导
文档生成
需额外工具
一键导出
协作效率
高(会话共享)
💬 开发心得

作为一个独立开发者,开发 ChatEDA 的过程充满了挑战:

  1. 技术选型:选择 WPF 是因为它在桌面应用开发中的成熟度和灵活性

  2. AI集成:对接多个MaaS平台API,实现稳定的流式对话

  3. 数据结构设计:设计合理的模块和连接数据模型,支持灵活的扩展

  4. 用户体验:反复打磨UI细节,确保操作流畅自然

这个项目让我深刻体会到,AI真正落地需要解决的不是算法问题,而是工程化问题。如何让AI的输出稳定可靠、如何设计友好的交互流程、如何处理边界情况,这些才是决定产品成败的关键。

💡 结语

ChatEDA 代表了我对 智能EDA 的探索和实践。它不会取代专业的EDA工具,而是在设计前期提供了一个快速验证想法、探索方案的强大工具。

正如我在开发过程中感悟到的:

"以前我需要花半天时间查资料、画原理图,现在5分钟就能得到一个可行的方案,剩下的时间可以专注于优化和创新。"

这个项目完全是我个人独立完成的,从需求分析、架构设计、编码实现到测试优化,每一步都倾注了大量心血。希望通过分享这个项目,能够启发更多开发者思考如何用AI赋能传统行业。

如果你对 ChatEDA 感兴趣,或者有任何建议,欢迎交流讨论!

✦ ✦ ✦

🔗 项目信息

ChatEDA 是我开发的项目EmbeddedGPT中的一个子项,安装包已经分享在github和gitee,出于知识产权保护,源代码和智能体APIkey暂不开放,感兴趣的话你可以下载试玩一下部分功能~

GitHub:https://github.com/Hejun1998/EmbeddedGPT/releases/tag/release

Gitee:https://gitee.com/hejun1561520017/embedded-gpt/releases/tag/v1.0.0

💡 互动话题

你还有哪些金点子希望能够实现?欢迎在评论区分享你的想法,我会很感兴趣手搓实现!