大多数设计者以人工进行印刷电路板(PCB)的设计与布线既复杂且费时，运用人工智能(AI)技术支持相关作业极具潜力，可望大幅提升PCB布局与检测的效率与精确性，包括制程简化与成效改善也都有机会达到前所未有的地步，将为PCB制造业打造新局与开创巨大商机。

根据报道，AI技术发展快速而实际应用也正在重塑人们生活与工作的方式。许多研究者的长期目标希望创造能触类旁通、处理一般性问题的AI技术，可在进行任何认知工作时超越人类的表现。目前AI能强化自动化系统之间，以及自动化系统与操作人员之间的实时沟通，协助制造业提升产能与降低废品率，并强化资产、库存、供应链的管理效率。

现有的AI系统运用的AI技术应用范围狭窄、难以举一反三，仅能根据训练算法的数据来处理诸如侦测网络威胁、驾驶车辆、脸部识别(facial recognition)、网际网络搜寻、PCB元件摆放位置安排(placement)、PCB检测、解方程式等特定问题，但所能达到的专精程度甚至有可能胜过人类。

随着制造业迈向工业4.0(Industry 4.0)与转型智能工厂(smart factory)，在PCB制造引进AI技术至为关键，而随着AI技术在PCB制造甚至整个电子业的应用日渐成为主流，未来将是确保计划成功的关键核心。预期AI技术将为作业程序与速度、信任与可靠性带来正面影响，并对促成PCB制造业的转型有极大助益。

随着PCB的尺寸日益缩小，对于安排元件摆放位置的要求也越来越高，内建AI技术的PCB元件精准布置工具(precision placement tool)，可让制造厂更精准的安排元件在PCB的摆放位置达到最佳化，以提升PCB的效能表现与组装效率。此外应用AI技术于PCB制造的检测作业，能根据经常出现瑕疵的位置缩小检测范围，可减少检测PCB所耗费的成本与时间。

自动光学检测(AOI)解决方案在PCB制造的主要应用之一为瑕疵分类，通常的作业方式是由AOI装置，将影像传输至远端的多影像(multi-image)验证工作站，由人类作业员判断是真的瑕疵或是误报，不过由人类处理就难免会有错误与缺失。而AI解决方案则是以人类操作员的判断结果进行训练，因此有能力以一致的正确性自主执行分类判断。

但要达到理想的表现，必须以正确的数据模式(data pattern)进行训练，才能让AI系统逐步学习到正确的算法行为。此外由于既使是最细微的数据变化也会完全翻转AI系统判断的结果，可见数据是AI应用的关键之一，缺乏高质量、标签标注的信息，则AI技术将无用武之地，因此AI系统的数据敏感度(sensitivity)非常重要。