Circuit Mind 获得 1850 万美元 A 轮融资，并宣布为 AI 电子设计筹资 2500 万美元

Circuit Mind宣布获得 2500 万美元融资，用于扩展其电子电路设计与检查 AI 平台。这笔融资包括一轮1850 万美元的 A 轮融资，以及此前未曾公布的种子轮融资，使这家伦敦公司的累计融资额达到 3340 万美元。

本轮 A 轮融资由 Norwest领投，现有投资方 Third Prime、Differential Ventures和 Blackhorn Ventures参与投资，新投资方 Lightscape VC也参与其中。种子轮融资由 Third Prime 领投。Norwest 普通合伙人 Dave Zilberman 将加入 Circuit Mind 董事会。

此次融资伴随着 AVE 的推出。AVE 是其新型智能体验证引擎，可依据元器件数据手册和公司的工程规则检查设计。AVE 与现有的 ACE 设计助手相结合，旨在解决两个相互关联的问题：生成可行的电路，以及在电路变成实体电路板之前发现错误。

自动化完成从需求到原理图之间的工作

电子设计并非只是在屏幕上排列符号。工程师必须选择兼容的元器件，满足电气限制，考虑供货情况，并记录设计满足要求的依据。看似微小的不匹配，也可能导致团队不得不重新进行制造和测试。

Circuit Mind 的 ACE 是 Assistant to Circuit Engineers（电路工程师助手）的缩写，它从硬件框图入手。根据公告，该工具可在几分钟内生成原理图、物料清单和配套分析，同时允许工程师比较针对成本、尺寸、功耗或元器件可用性进行优化的方案。

公司的产品文档补充了不少实用细节：输入内容可以包括信号、功能需求、机械限制和采购需求；输出内容则包括候选原理图、外形尺寸分析、可用性分析，以及可供 ECAD 软件和元器件库使用的导出文件。工程师可以指定关键限制条件，并探索不同方案。

因此，ACE 可以帮助用户权衡设计取舍。成本较低的元器件可能会增加功耗；封装较小的元器件则可能使热管理或采购更加复杂。自动化搜索能够为工程师提供更多待评估的候选方案，但相关假设和验收标准仍由工程师负责。

Circuit Mind 为何将 AI 与物理原理结合

该平台将智能体式 AI 与一套获得专利、以物理原理为基础的决策引擎、结构化电子元器件模型，以及针对客户定制的工程背景信息结合起来。这些背景信息包括经批准的制造商、优选元器件和设计规则。Circuit Mind 表示，该平台可与客户现有的 ECAD 工具、元器件库、产品生命周期管理系统及工程环境集成。

这与让通用聊天机器人凭空设计电路，是截然不同的工程方案。语言模型可以帮助解读信息，但选择元器件和连接方式，还需要明确检查其是否符合电气限制和设计要求。Circuit Mind 的做法是将自动化与对元器件功能的结构化表征结合起来。

在公司较早介绍 ACE 时，它曾说明该工具可以根据框图生成原理图和物料清单方案，并可针对生命周期状态、供应链韧性和优选制造商进行优化。此次公告将这一能力从生成设计扩展到依据企业自身实践进行验证。

这一发展也与其他将 AI 用于工程领域的尝试并行，例如借助 AI 进行芯片设计。两者处理的任务并不相同：Circuit Mind 面向的是电路板级电子电路，而非半导体内部布局。在其中一个领域取得成功，并不能证明其在另一个领域也有同等表现。

AVE 增设独立的验证流程

AVE 使用 AI 智能体，将设计与元器件数据手册及组织的设计规则进行比对。Circuit Mind 表示，其目标是在制造原型之前发现传统原理图审查可能遗漏的问题，从而减少电路板重新打样的需要。

将设计生成与验证分开很有意义。团队需要依据自身要求检查拟议设计，而不能假定自动生成工具已经解决了所有问题。验证也让企业能够在不同项目中一致地运用组织积累的知识。

不过，任何检查的范围都很重要。原理图通过一套规则检查，并不意味着它就自动成为经过完整验证、符合资质要求的成品。实体布局、电磁干扰、热性能、制造公差和运行条件都可能带来额外限制。因此，对于 Circuit Mind 所称的可证明准确性，应结合所采用的模型、假设和检查方式来理解。

公布的结果说明了什么

该公司表示，Emerson、Schneider Electric 以及《财富》500强排名前五的企业中的工程团队都在使用其平台。该公司的公告称，设计周期已从数月缩短至数周，物料清单成本降低了25%，制造环节的重新投产次数也有所减少。这些是公司报告的成果，并非来自统一的独立基准测试。

Circuit Mind 的洛斯阿拉莫斯国家实验室评估报告公开摘要提供了更多背景信息。一个中等复杂度的微控制器设计耗时4小时13分钟，而所述的人工设计基准为60至80小时。其中包括35分钟的设置时间、8分钟的自动求解时间，以及约3个半小时的人工工作。同一摘要还介绍了一项难度更高的 FPGA 设计：由于评估期间有些组件不受支持，仍需完成大量人工工作。这些对比案例说明，不能将单一的速度提升幅度一概推广到所有电路板。

公告中一位 Schneider Electric 高管的表述称，早期评估显示，架构探索工作量有望减少90%以上。但这一说法的范围比整个硬件开发周期都缩短同等幅度要窄。探索、详细设计、电路板布局、测试和认证是不同的阶段。

拓展平台并扩大在美国的业务布局

Circuit Mind 由 Tomide Adesanmi 和 Basilio Gentile 创立，计划利用这笔资金将平台拓展至电子设计生命周期的各个阶段，扩大销售、工程和客户成功团队，并在美国设立服务北美地区的总部。

实际检验标准是：这款软件处理那些令真实电子项目变得复杂的特殊情况时表现如何，例如数据手册不完整、需求不断变化、零部件不熟悉，以及各组织特有的标准。更快地生成候选方案固然有价值；但更大的收益在于，工程师能够审查自动化选择背后的依据，并以更少的返工将可靠的设计推进到下一阶段。