AI时代下的热设计工作演进思考

随着电子产品功能的演进，温度控制逐渐成为其关键难题。信息时代带来的市场竞争加剧，使得产品的精细化设计和成本控制在产品取得商业成功层面扮演着越来越重要的角色。如何降低成本，是绝大多数企业面临的首要难题。

1、技术创新带来的设计能力提升，才是真正有效的降本

整机的成本控制绝不是单纯的压低各个物料的价格。2024年的一次公开会议上，比亚迪高级副总裁及乘用车事业群首席运营官何志奇曾表示，“制造业靠采购去挖成本，实际上是很有限的，因为大家看到所有行业上市公司的毛利也就5%-10%，全让给用户也没多少钱，真正的成本创新是技术创新。在汽车行业，一款产品80%的成本是由设计决定的，20%才是采购决定的。

汽车厂商对产品采取什么样的设计方式，就基本决定了产品会是什么样的成本水平。而比亚迪在成本控制领域的核心竞争力就是在于通过技术创新去实现产品设计的优化，以获得同行所不具备的成本优势”。

比亚迪在供应链管理方面，对成本控制有着较高的要求和规范，即使如此，他们也坦诚80%的成本由设计决定。更深层次想，在成本控制的过程中，企业与供应商之间的利益分配需要达到一种微妙的平衡。虽然通过优化采购价格能够在一定程度上实现成本降低，但这种方式也只是在产业链内部进行价值的重新分配，并不能在整体上创造出更多的新增价值。

根据热力学第二定律，电子产品热管理问题会不可逆地成为所有高端产品共同面临的核心难题，热管理成本占比会越来越高。鉴于热管理设计的重要性，许多成功的公司已经认识到这一点，并因此大幅提高了热设计工程师的薪酬，使其成为近年来研发团队中薪资增长最快、水平最高的职位之一。

2、如何有效提升设计能力？—问题在于如何提高热设计水平

在为众多客户提供热设计方案服务和提供散热物料的过程中，我逐渐形成了如下几个观点。

2.1热设计是整个公司的工作

热设计是一个工程应用型学科，大多数电子产品散热设计并不需要设计者具备极高的天赋或深厚的理论基础。需要非常明确的一点是，热设计不是热设计工程师的工作，而是整个公司的工作。一个热设计工程师水平再高，如果其他部门无法提供有效输入信息，或因担心调整风险而拒绝改善散热，那么整个产品的热管理竞争力也会大打折扣。

这并非要求所有部门都无条件配合热设计工程师，而是强调实事求是，客观公正的研发氛围对打造综合竞争力强的产品至关重要。因此热设计工程师除了加强自身对热管理问题和热管理物料的理解与认知，还要判断评估协作同事的水平和习惯，确保获取的信息准确、反馈真实。

方案设计完成后，意味着研发工作的阶段性结束，并不意味着产品开发工作的结束。量产阶段的不确定性更多，也更容易受到其他因素的影响。如今产品成本竞争激烈，人心浮躁，研发团队精心设计的方案和选用的散热物料常在生产端因成本被更换，甚至被偷换，公司却要承担所有风险和成本。这种陷阱难以识别，如果老板不懂就无法准确判断。比如，供应链团队声称用更便宜的物料省钱，但实际交货的是虚标参数的假货；又如，他们提供资料证明选了更贵的优质物料，实际用的却是普通标准物料。

看报道最近何小鹏在一次采访中就透露，被一整链条的下属联合欺骗。小鹏汽车曾经一度面临绝境，但我想，部分公司员工在这种绝境下可能反而赚得更多。所以我觉得，研发设计决定80%的成本，供应链决定20%的成本，但这里面还有个隐性的成本，就是人性的成本。塑造一个实事求是、只赚取合理回报、着眼长期主义的团队和供应链，才能让好的方案落地。

2.2实事求是的研发和光明正大的供应链，是优秀方案落地的必要前提

要提高产品的热设计竞争力，两个必要的前提，一是要有实事求是的研发氛围，二是要有光明正大的供应链。否则，好的设计不会诞生，好的设计人员也不会留下。但塑造这两个前提，超出了热设计工程师的能力和权力范围。因此，当你决定在某家公司长期工作并计划埋头苦干前，先看看这两个条件是否存在，或者是否正在朝这个方向发展。

2.3艰苦实践，努力积累，是具备设计好方案能力的必经之路

热设计工程师的工作重点在于系统而非个人。让我们回到热设计工程师本身。虽然热设计不是一个难度很深的学科，但它仍需要广泛的知识才能在遇到问题时想到合理的解决方案。热设计工程师应尽可能多地了解目前市面上最先进、最常用、最便宜的散热物料都有哪些，并通过自己专业的判断，淘汰掉那些靠虚标参数、夸大其词的供应商。许多时候，专业的热设计团队，甚至能威慑那些试图用假冒伪劣产品获取订单的供应商。这也体现了研发的价值。

热设计工程师除了不断学习了解热管理行业知识，扩充自己的知识库之外，还需通过实践来优化方案。电子产品千变万化，没有通用方案。一种方案要想达到最优，都必然涉及到许多效果很接近的方案的细节对比。思考尽可能多的方案，并通过测试或仿真设计，对方案进行排序和筛选。这项工作枯燥且耗时，但这也正是热设计工程师工作量的体现，也是收集数据、强化底层认知的关键环节。

3、 AI时代的特别能力：设计工具的使用

3.1热仿真工具的强大能力

这里有一个热设计工程师独具的关键能力，就是热仿真工具的应用。热仿真的本质是数值实验，其可以在不真实制造有形的产品基础上，仅通过输入一些数据参数，就能计算散热效果。灵活使用热仿真软件进行一些方案变动的计算非常方便，能够快速积累工作经验。我曾经在一次热设计培训会上提出过一个下面这个问题：

如下可以通过热仿真软件进行探究的热设计因素有（      ）

A不同TIM厚度、导热系数带来的温度变化 

B不同结构件材质导热系数影响    

C外壳形态设计  

D散热器/冷板形态设计    

E热管布局、VC选型     

F风扇选型  

G泵的选型  

H热源布局  

I风道设计、液冷流道设计

J开孔率影响    

K过孔影响  

L芯片封装热阻影响  

M单板含铜量、铜分布影响       

N环境温度影响    

O设备放置姿态影响  

P流体工质影响  

Q风扇或泵的控速    

R热电制冷片选择

答案是ABCDEFGHIJKLMNOPQR。这也还只是一部分。热仿真是一个非常重要的软能力，它能在样品测试前，低成本地验证设计你的各种想法，快速积累设计经验。

这道题列举了很多热仿真能做的事，但目的并不是说仿真是万能的。温度的影响因素太复杂，即使是顶尖的热设计专家，也无法无需通过计算就快速预测一个改动对温度的影响具体是多少，甚至当设计逼近最优解附近时，这种改动的影响已经是毫厘之间，是变得更好还是更差，都无法从定性角度给出准确判断。

另外，说服结构或硬件工程师对他们的设计做出变更，仿真结果就是最具体的依据。比如，要加大进风口的开孔率才能满足散热要求，结构工程师一定会问，要加大到多少？你能确保加到这么多散热问题就能解决吗？最好就通过仿真数据，来辅助说明。当然，实际样品测试，也能达到类似效果，但成本和时间更高。

3.2热仿真其实不等于热设计，但我们要放弃争论

由于热仿真的功能如此强大，许多人将热设计等同于热仿真。这可能是因为热仿真是只有热设计工程师能做，且耗时又最多的工作。这篇文章，我们不去证明热设计其实远不止热仿真，而是先接受这种现实。在这样的普遍认知下，热设计工程要想取得职业上的成功，需具备更强的热仿真能力，因为这很可能是最容易被看见的一项工作。从功利性的私人职业发展角度，建议热设计工程师花时间把这项技能学好。

3.3目前流行的热仿真软件

热仿真实际上是计算流体动力学的一个分支，其底层的原理涉及流体力学、传热学、高等数学、线性代数等，非常复杂。但目前商业化的热仿真软件已经很成熟，极大降低了热仿真的门槛。习得热仿真软件的技能，首先要做的，就是选择合适的热仿真软件。

目前，电子散热领域最常用的热仿真软件仍然被外资占据，如Simcenter Flotherm、Ansys Icepak、和Celsius EC Solver（原6SigmaET）。出于过往工作的原因，这几个软件，尤其是前两个，我都长时间非常深度的使用过，并结合自己的理解和学习思考录制了使用这两种软件进行电子产品热设计工作的视频。Celsius EC Solver我也试用过，功能也相当不错，能明显感受到Simcenter Flotherm的影子，而且修正/补充了绝大多数Simcenter Flotherm中不太方便的操作和功能，但由于国内学习版稀少，流行度远不如前两者。

伏图电子散热是近几年才出现的一款国产热仿真软件，我个人试用下来，感觉其大部分功能已经追平甚至超越了现今流行的几款外资企业开发的热仿真软件。也是一个非常好的选择。

3.4 AI时代，选择热仿真软件的新考虑

试用伏图电子散热软件使我产生了一个观点，那就是CAE软件，尤其是热仿真软件的“手机时代”即将来临，原本简单的仿真工具，很可能会快速进化成一个数字设计系统，在这个过程中，中国公司会成为重要甚至主要力量。

AI技术的出现，更是为CAE软件的演进提供了巨大的机会。我想，未来仿真软件一定会实现：自动记录类似项目的温度数据；生成关联公式；并在新项目中基于历史数据提供经验值；自动校正模型等；随着历史数据的积累，仿真结果也会更快，更准确，其精度的提升和效率的提升，也不再单纯依赖CFD算法的改进和电脑芯片性能的提升，而是借助AI的技术，全方位提升。

原本这个行业的传统强者，可能在面临全新技术转型的时候，优势荡然无存。CAE软件的竞争，将迎来一个新的阶段。在过去，具备良好的操作界面，能够快速收敛，具备相当全面的计算能力就能被认为是一个合格甚至优秀的软件，但在未来，这可能只是参与竞争的基础。优秀的热仿真软件必须具备可扩展的、自进化的AI设计能力。

作为热设计工程师，其实我并不关心软件的开发者，如果我不是公司老板，也不太关注价格（尽管国产软件可能功能更全且更便宜），我只关注软件是否代表未来趋势。

从未来电子产品热设计工作方法的变化来看，软件的功能演进、快速迭代能力以及AI加持能力都是必要的。集成了AI技术的仿真软件能力必然会更强大。但使用难度也会增加。尽管软件厂商会努力降低使用难度，但其底层原理复杂，涉及多学科知识。同时，热设计中的一些因素（如对ID、装配和维护难度的影响）短期内难以AI化。强大的工具切换成本高，因此一开始就选择代表未来的软件工具，能节省精力支出，并在职业竞争中获得持久优势。

随着Deep Seek的爆火，我看到热设计领域也有很多人在讨论AI对热设计工程师的影响。在我看来，随着AI能力的提升，热设计领域即将诞生一款超级工具，一款既能做仿真，又有AI能力的超级工具。在这个工具中，它不仅能呈现仿真结果，还能呈现改进建议，你只需要点选接受哪些建议，它就能迅速依托自己的仿真能力更新出改进后的效果。通过预先设定变更的自由度，它也可以自动寻优，找到设计边界内的最优设计。

哪个仿真软件最具备这样的演进潜力呢？尤其是，考虑到未来必然出现的热-力-电-磁-声多场耦合设计，哪个仿真软件具备实现这一能力的可能性呢？我想，这是我们这一代热设计工程师在选择热仿真软件的时候，需要极为认真考虑的一件事。作为中国人，我当然期待这样一款超级工具诞生在中国。它的原始界面就是中文，帮助文档也是中文，文件保存路径可以包含中文字符，我们和它最自然、最高效的语音交互，也是中文。

在这样的工具诞生后，热设计工程师就只剩下了两项技术工作：

1.想尽一切办法用好这样的工具

2.全面理解热问题在产品中的作用，当软件反问你接受哪些优化方向时，做决定和担责任。

我仍然认为，AI是机器的能力，它只能处理确定性的任务，而人将越来越专注于处理不确定性的任务。AI再强，责任主体也只能是使用AI的那个人。

注：本文部分内容使用Qwen-max-longcontext大模型生成并进行全文错别字校对，部分内容使用Kimi进行二次表述。

END

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1—从零开始学散热 —— 热设计200问

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2—从零开始学散热——实用Flotherm热仿真培训教程

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3—从零开始学散热——实用Ansys Icepak热仿真教程

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4—从零开始学散热——实例、方法和思维

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