原创 电子工程师和软件工程师为何差距如此之大?

2020-8-14 10:41 486 7 7 分类: 管理
当今,依靠国内庞大的用户群,中国站在了全球互联网发展的前列,行业发展速度快,相关人才必定炙手可热。传统制造业与之相比,其实无论软件硬件,跟互联网行业都要差一个档次。问题是传统制造业内部,软件的发展也也要好于硬件;因而在大多数人看来,软件工程师相较于硬件工程师,也更加受人青睐,这是为什么呢?
首先,我们先来了解一下,这两者工作职责的不同。
硬件工程师主要负责电路分析、设计;并以电脑软件为工具进行PCB设计,待工厂PCB制作完毕并且焊接好电子元件之后进行测试、调试。其中硬件工程师需要有良好的手动操作能力,能熟练读图,会使用各种电子测量、生产工具。
软件工程师主要负责单片机、DSP、ARM、FPGA等嵌入式程序的编写及调试。FPGA程序有时属硬件工程师工作范畴。而软件工程师除了需要精通电路知识以外,还应了解各类电子元器件的原理、型号、用途,精通单片机开发技术,熟练各种相关设计软件,会使用编程语言。
其次,根据在职友网收集到的软件工程师与硬件工程师的薪资数据显示——


两者之间的薪资水平相较之下,区间在10K-15K的人数占比都是最高的,其次为区间在15K-20K的范围也均是占份额第二。
因而,在双方各方面旗鼓相当的情况下,只要自身有足够的能力,不管是硬件工程师还是软件工程师都能争取到高薪的机会,并不单纯只有软件工程师的薪资略高一筹。
然而,尽管数据表明,双方的收入差距并不大,但还是有很多声音在说——软件工程师比起硬件工程师,更有发展前景,到底两者间的差距是在哪里呢?
回报周期的影响
如今的市场环境,专心做硬件搞研发的企业并不是很多,大多数的公司都选择去外面购买别人的产品,然后回来抄板。这比起搞一个专门的硬件研发团队,更加省时省力,也更节约公司成本。加上国内企业从事高端制造业的较少,对硬件技术水平的需求也不高。而且,硬件研发投入资源远大于软件研发,研发周期远远高于软件,导致大多数人选择投奔软件的工作。
元器件的集成度日渐趋高影响的结果
在各方面技术日益成熟,趋于完善的前提下,IC制造商差不多把用户当“傻瓜”看待了,恨不得芯片周围一个RC都没有,用户无需懂电路,直接上电就有想要的结果。
举个例子:在早期的智能手机中应用处理器,基带modem,射频单元,音频单元和很多其他功能模块都是分立的;但现在满眼都是集成了各个通信制式和功能模块的单芯片解决方案,设计在这时的作用只是应用,别犯错,整机射频音频EMC性能把住关就OK了。当然肯定也没这么简单,但不可否认这样给硬件设计留出的发挥空间少之又少。电子工程师不用搭建过多逻辑电路,产品开发复杂度降低了,不同产品可以选用同一种芯片,单一采购量加大单价也下来了。需要的人力也减少了。
科技产品迭代快
当今经济发展的速度突飞猛进,科技产品的迭代速度也越来越快,市面上的产品也不需要过多精良的设计就能推向市场,获得利益;同时能节约工时和人力的成本,达成效率跟收益两全的结果,这个局面是资本层面所喜闻乐见的。因而,这个环境下,硬件设计师对产品进行过多的硬件设计,反而会招到上级的反对,不认可。
互联网的发展趋势
研究表明,绝大多数的初创互联网公司起步做的都是与软件相关方向的。一般来说,几个人聚一起,其中一个有点子,一个有技术,然后再找几个合伙人,几台电脑,就可以开干创业了。当今的APP,Web等开发都离不开几个码农来开发。而未来诸多产业如人工智能,机器学习,图像识别,大数据都才刚起步等等,对软件工程师的市场需求会逐步增多。
那么,相较于软件工程师,被人不大看好的硬件工程师,它的出路在哪里呢,职业发展是怎么样呢?
种种迹象表明,成为一名软件工程师的门槛远比成为一名硬件工程师的低很多,而且找到薪水待遇不错的工作几率也比硬件工程师高。
如果,有想法希望通过软件工程师的身份混到个饭碗的人,一般自身下点功夫,学好两门语言,学好常用的数据结构,刷点题,基本上就能找到薪水可观的工作岗位了。
但是,要想成为一名合格的硬件工程师,不是科班出身的你,也没有去学好几门模电数电信号逻辑设计的课,没有在学校实验室里自己焊点电路做实践,连简历都不知道写些什么,发不出去。
一般来说,软件工程师大多是吃体力,而硬件工程师大部分时候是吃积累的经验和实践。从这个角度来看,硬件工程师对比于软件工程师,带有自身工作性质的不可替代的优势。
小结
小编认为,虽然未来短暂的互联网以及人工智能的发展渠道,会延伸增长出更多的软件工程师职位需求;但同时,也会导致在未来能“码农”的人才呈爆炸式增长。
其实,不管产品多自动化,软件最终还是离不开硬件的承载。因此,不管是软件工程师还是硬件工程师,在未来也是一个相辅相成的存在。人才的需求失衡,或许只是因为互联网的野蛮生长带来的副作用,但在未来物联网的技术一旦落地成熟;而大量的智能家居,智能消费品,仍然需要大量的硬件设计,毕竟软件产业毕竟还是依靠硬件。
而如何设计低功耗,高稳定性,能够承载大吞吐量计算量的硬件,也是未来发展对于这个产业的可预见的挑战。毕竟人工智能,机器学习,视觉处理等领域是很吃硬件计算量的。
因而,对于正在从事或者即将从事硬件工作的你,要思考的不是大多数人的选择,应是如何去充实并提高自己专业上的能力、技术等方面。毕竟时代在变,机会总是留给准备好的人。

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