总体而言，调查结果表明，尽管工程师们认为人工智能未来将在组件选择中扮演越来越重要的角色，但他们仍然担忧人工智能系统可能存在有意或无意的偏见。一些设计师表示，只要他们亲自进行审查和验证，他们就会将部分选择任务委托给人工智能。虽然大多数受访者欢迎人工智能的辅助作用，但他们也认为，在选择过程中，尤其是在安全关键系统和创新设计方面，人类始终是不可或缺的。

一些有趣的观点包括：

一位退休的系统工程师说： “人工智能无法替代良好的工程计算。我关注人工智能已经超过40年了，它现在比以往任何时候都更加被高估了。”当其他人指出人类也会犯错时，这位工程师说：“我宁愿容忍人为错误，也不愿依赖一个我无法控制用于训练其模型的数据的人工智能解决方案。”这反映出工程师们可能并不完全理解人工智能模块选择某些产品的原因。

另一位受访者强调了一种普遍的观点，即人工智能作为助手比作为替代品更有用。他们说：“但前提是，我保留审查人工智能选择的所有组件的权利。从这个意义上讲，人工智能将被用作一种增强型搜索引擎。”

一位支持使用人工智能的受访者表示： “我不明白为什么人工智能不能完全融入组件选择流程。硬件设计本质上是基于模式的。人们迟早会找到如何在线获取网络列表和原理图PDF文件，并将其用作人工智能的高质量训练数据。事实上，一旦设备及其内部组件的更精确的数字表示，以及所有子系统的遥测数据可用，人工智能就能在此基础上进行改进。人工智能拥有庞大而丰富的资源，可以从中学习更多知识。例如，即使只构建简单的VHDL代码，也已经存在一些完全通用的人工智能系统，可以做出令人印象深刻（尽管功能有限）的选择。你只需指定要使用的逻辑以及如何组合它们，人工智能就会为我编写代码。我只需要进行审查即可。”

然而，另一位经常使用人工智能进行元件选择的专家对人工智能的能力表示保留意见，他指出人工智能模块在可靠性以及如何持续做出最佳决策方面仍有很多需要学习的地方。Farnell

公司全球技术营销和解决方案开发主管Cliff Ortmeyer表示： “调查结果清楚地表明，工程师们开始意识到人工智能在元件选择设计中的作用，尤其是在需要考虑安全性或创新性的情况下。随着人工智能模型的进步，它们显然将在设计建模、元件选择、缩短设计周期以及加快新产品上市速度方面发挥更大的作用。”

更多信息