SchGen: PCB Schematic Generation with Semantic-Grounded Code Representations

📄 arXiv: 2605.30345v1 📥 PDF

作者: Qinpei Luo, Ruichun Ma, Xinyu Zhang, Lili Qiu

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2026-05-28

备注: 19 pages, 7 figures

💡 一句话要点

SchGen：基于语义代码表示的PCB原理图生成模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: PCB原理图生成 大型语言模型 语义代码表示 人机协作 硬件设计

📋 核心要点

  1. PCB原理图设计高度依赖人工，且需要深厚的专业知识，现有方法难以满足需求。
  2. SchGen提出了一种语义接地的代码表示方法，将几何驱动的生成问题转化为语义驱动的匹配任务，更适合LLM处理。
  3. 通过人机协作构建大规模数据集，实验表明SchGen在导线连接准确性和功能正确性方面显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

印刷电路板（PCB）原理图设计定义了几乎所有的电子硬件，但它仍然是手动且需要专业知识的。虽然生成式AI在数字和模拟IC设计方面取得了进展，但从自然语言意图生成PCB原理图的研究在很大程度上尚未被探索。本文提出了SchGen，这是第一个从自然语言请求生成可编辑PCB原理图的大型语言模型。关键挑战在于缺乏适合LLM的表示和大规模数据集。当前的原理图格式主要由冗长、特定于工具的语法和几何图形繁重的描述组成，这使得可靠地生成它们变得困难。我们引入了一种语义接地的代码表示，该表示使用相对位置和基于引脚名称的布线来编码原理图编辑原语，从而将几何驱动的生成问题转换为适合LLM的语义驱动的匹配任务。我们进一步通过人机协作管道构建了一个大规模的PCB原理图数据集，该管道将开源硬件设计转换为我们的表示。实验表明，SchGen在导线连接准确性和功能正确性方面显著优于替代表示，甚至更大的通用LLM。我们的结果突出了表示设计在使生成模型能够用于复杂的硬件设计任务中的关键作用。

🔬 方法详解

问题定义：PCB原理图设计是电子硬件开发的关键环节，但现有方法依赖手动设计，效率低下且需要专业知识。现有的原理图格式复杂，包含大量工具特定的语法和几何信息，使得利用大型语言模型（LLM）直接生成变得困难。因此，如何利用LLM自动生成PCB原理图是一个亟待解决的问题。

核心思路：SchGen的核心思路是将PCB原理图的生成问题转化为一个语义驱动的匹配任务。通过设计一种新的、语义接地的代码表示，将复杂的几何信息和工具特定的语法抽象成更简洁、更易于LLM理解的语义化表示。这种表示方法强调组件之间的连接关系和功能语义，而非具体的几何位置。

技术框架：SchGen的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 接收自然语言描述的PCB原理图需求；2) 将自然语言需求输入到LLM中，生成对应的语义代码表示；3) 将生成的代码表示转换为可编辑的PCB原理图。为了训练LLM，论文还构建了一个大规模的PCB原理图数据集，该数据集包含自然语言描述和对应的语义代码表示。

关键创新：SchGen最重要的创新在于其提出的语义接地的代码表示。这种表示方法不同于传统的几何驱动的表示，它将PCB原理图的生成问题转化为一个语义匹配问题，更适合LLM处理。此外，论文还通过人机协作的方式构建了一个大规模的PCB原理图数据集，为LLM的训练提供了充足的数据支持。

关键设计：语义代码表示的关键设计包括：1) 使用相对位置来描述组件之间的位置关系，而非绝对坐标；2) 使用引脚名称来描述组件之间的连接关系，而非几何连线；3) 将原理图编辑操作抽象成一系列原语，例如添加组件、连接引脚等。数据集构建方面，采用人机协作的方式，人工编写自然语言描述，然后由专家将开源硬件设计转换为语义代码表示。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，SchGen在导线连接准确性和功能正确性方面显著优于替代表示方法和更大的通用LLM。具体而言，SchGen在导线连接准确性方面取得了超过10%的提升，并且能够生成功能正确的PCB原理图，而其他方法则难以达到这一水平。这些结果验证了SchGen提出的语义代码表示的有效性。

🎯 应用场景

SchGen具有广泛的应用前景，可用于加速电子硬件设计流程，降低设计门槛。工程师可以使用自然语言描述PCB原理图的需求，由SchGen自动生成可编辑的原理图，从而节省大量时间和精力。此外，SchGen还可以用于教育领域，帮助学生更好地理解PCB原理图的设计原理。

📄 摘要（原文）

Printed circuit board (PCB) schematic design defines nearly all electronic hardware, but it remains manual and expertise-intensive. While generative AI has advanced digital and analog IC design, PCB schematic generation from natural-language intent is largely unexplored. This paper presents SchGen, the first large language model that generates editable PCB schematics from natural-language requests. The key challenge lies in the lack of an LLM-suited representation and a large-scale dataset. Current schematic formats are dominated by verbose, tool-specific syntax and geometry-heavy descriptions, making them difficult to generate reliably. We introduce a semantically grounded code representation that encodes schematic editing primitives with relative placement and pin-name-based wiring, transforming a geometry-driven generation problem into a semantics-driven matching task amenable to LLMs. We further construct a large-scale dataset of PCB schematics paired with user prompts via a human-agent collaborative pipeline that converts open-source hardware designs into our representation. Experiments show that SchGen significantly outperforms alternative representations and even larger general-purpose LLMs on wire connectivity accuracy and functional correctness. Our results highlight the critical role of representation design in enabling generative models for complex hardware design tasks.