随着人工智能技术的飞速发展，程序员的工作正迎来前所未有的变革。去年9月，《大西洋月刊》上的一篇文章，由Kelli María Korducki所著，直言不讳地指出：“在人工智能时代，计算机科学已不再是那个稳妥的专业选择。”这一观点得到了业界的广泛共鸣。

去年，谷歌首席执行官Sundar Pichai也透露，AI驱动的编程工具已帮助工程师减少了6%的编码时间，凸显了人工智能在提升工作效率方面的巨大潜力。

今年3月，初创公司Cognition AI推出的首位AI软件工程师Devin更是引起了舆论的广泛关注。Devin的研发团队汇聚了众多国际信息学奥林匹克竞赛的金牌选手，确保了其拥有专业而强大的技术支持。

这位AI程序员不仅能测试大语言模型Llama在多个API提供商上的性能，还能自主构建和部署可视化网站，完成复杂任务。更令人惊叹的是，Devin拥有卓越的学习和适应能力，可以根据用户需求制作互动网站，甚至通过了一家AI公司的工程面试。

Cognition AI介绍，Devin还能管理代码仓库、解决版本冲突、从互联网下载图片供模型使用，采样结果数据，并编写报告。其能力已远超简单的辅助助手范畴，更像是一位独立工作的助理软件工程师，能够自主自发地帮助人们完成任务。

然而，这种变革也带来了新的挑战。哈佛大学计算机科学前教授、现企业家Matt Welsh指出，由于AI能够执行大部分软件工程工作，这可能导致除最优秀人才外，大多数软件工程师的工作保障和薪资水平受到威胁。

随着人工智能技术的突破，个人职业能力正面临前所未有的挑战。那些既精通软件又擅长硬件的复合型人才，其需求将会激增。与此同时，那些技能范围相对狭窄、创造性较低的岗位，很可能逐渐被人工智能所替代。

与软件工程师常被贴上“AI取代”、“35岁危机”等标签不同，硬件行业往往被誉为“越老越有价值”。近年来，不少学生开始转变求职方向，从软件转向硬件领域，尤其是在国家大力扶持芯片产业发展的背景下，众多学生更是积极投身于电子设计行业。

过去二十年，互联网行业与软件行业的飞速发展可能使许多人忽视了硬件的重要性。然而，近年来受到一些外部因素的影响，人们逐渐认识到硬件技术是解决“卡脖子”问题的关键所在。以我们日常使用的手机为例，其处理速度、发热情况、电池续航和信号质量都与硬件技术紧密相连。

这一领域涵盖了芯片设计、功耗优化、电源管理、基带/射频/天线等多个领域，电子硬件开发工程师们的贡献为所有软件平台提供了坚实的基础。可以说，硬件决定了整个软硬件系统的性能上限。

硬件技术的累积效益显著，经验丰富的工程师往往能迅速定位并解决问题，其效益远超简单的人力堆叠。

此外，硬件的试错成本远高于软件，一旦出错可能需要重新制作PCB、重新流片等，这就要求硬件工程师具备丰富的经验和深厚的专业知识。因此，随着技术的不断进步，硬件行业将持续展现出其独特的魅力和广阔的发展前景。

那么，如何开启硬件领域的入门之旅呢？

在知乎上，一个关于“如何成为出色硬件工程师”的问题吸引了3000+人的关注和100w+的浏览量。众多高赞回答为我们提供了宝贵的建议：

郑培柱强调，我们应该充分借鉴前辈的经验，避免在技术上走弯路。他提到，硬件开发的特点在于其“广博性”，好的硬件工程师需要涉猎广泛，对各方面都有所了解。

TanWen则指出，硬件工程师必须具备坚实的理论基础，熟练使用电路设计与仿真软件，并具备工程实践能力。

HD SUPERMAN认为，快速学习、深入探究、强大执行力以及持之以恒的精神是硬件工程师不可或缺的四项品质。他还为大家推荐了一系列值得一读的书籍。

然而，面对浩如烟海的专业书籍，如何挑选合适的读物并迅速构建知识体系？软件学习又应从哪里着手？在没有竞赛辅导老师的情况下，如何进行工程实践？

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