芯耀
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前几天在一个硬件技术群里，有个群友遇到了一个电源芯片的问题。
他使用的是 BQ24296MRGER 充电管理芯片，原本想实现一个很常见的功能：为电路系统输出 5V 电源。
但问题来了——电路已经做好了，可是 始终无法输出 5V。
群友为这个问题已经折腾了几天时间：
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- 查手册
- 改电路
- 测信号
依然没有找到问题。当时已经是晚上十点钟，他还在群里继续调试。
问题现象
系统结构大致如下：
使用 BQ24296MRGER 作为充电管理芯片，输入电源：USB 5V，电池供电系统，需要 输出 5V
理论上这个芯片支持 Boost OTG 功能：当开启 OTG 模式时，芯片可以把 电池电压升压到 5V，对外提供电源。
但实际测试结果却是：始终没有 5V 输出。
我做了一件简单的事
看到这个问题后，我没有第一时间去翻手册。
而是做了一件事：先赶紧睡一觉，有什么事第二天再说。
到了第二天，我发现他的问题还是没有解决。
于是把问题丢给了 ChatGPT。
我把以下信息输入进去：
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- 芯片型号
- 原理图结构
- 使用场景
- 出现的问题
然后让 AI 帮忙分析。
不到几分钟，AI 给出了几个可能的原因。
其中有一个提示非常关键：OTG 控制升压！！！
关键技术点：OTG 引脚配置
在 BQ24296MRGER 中，OTG 功能其实有两个关键条件：OTG 引脚状态，寄存器配置
只有在满足条件时，芯片才会进入 Boost 模式。
进入 Boost 模式后：芯片会将电池电压升压到 5V 输出。
如果 OTG 配置不正确，芯片就不会进入这个模式。
最终问题定位
根据 AI 的提示，我们重新检查了电路。
结果很快发现问题：OTG 相关引脚没有正确配置，通过一个10K下拉电阻接到了GND,这肯定是不能正常使用的。
也就是说：芯片实际上 从来没有真正进入 OTG 模式。
当把 OTG 引脚配置正确后：再次测试——5V 输出立刻正常。
一点感触
这件事让我有一个很深的感触。
过去工程师解决问题的流程通常是：
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- 查手册
- 查论坛
- 查资料
- 反复试错
很多时候，一个问题可能要花 几个小时甚至几天。
但现在有了 AI 之后：
它可以在几分钟内完成：
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- 资料检索
- 技术归纳
- 问题推理
工程师真正需要做的事情变成了：提出正确的问题，并判断 AI 的结论。
AI 不会取代工程师。
AI时代，工程师要充分利用AI工具来解决实际工作中的问题。
这里有读者会问了，市面上的AI软件那么多，到底该用哪一个呢？笔者当时用的是ChatGPT，后来又对比了一下豆包，通义千文，DeepSeek，最终发现还是ChatGPT好用一些，但是ChatGPT需要科学上网，有一定的使用门槛。
写在最后
以后我也会陆续分享一些：真实的硬件调试案例。
如果你在做硬件开发过程中：
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- 遇到奇怪 Bug
- 芯片怎么都调不通
- 原理图看不出问题
也可以一起交流。
也许很多问题：10 分钟就能找到答案。
希望进学习交流群的同学可以扫描下方二维码添加作者微信。
