最近常听到的一种声音，现在的硬件性能普遍过剩，所以不太需要硬件工程师去设计硬件了，所以现在硬件工程师的地位普遍在降低。事实是怎样的？
  港科大工学院的院长郑光廷认为：
  在某些领域，可能你说的那种观点是对的。确实比如美国近年来就在这方面的投入有所下降，但这并不能说明硬件设计的重要性就下降了。不用说一个企业完全掌握软硬件的重要性，就单说硬件，在很多领域其实现在的性能还是完全不够的。我举个很简单的例子：无人机。现在的无人机先不管它功能有多强，一般的无人机，最多最多就飞 25 分钟。当然谁都想让它能飞两个小时，但是这是软件能解决的吗？光靠软件绝对是解决不了的。
  前面说的是续航。 从另一个方面来说，计算能力。我们现在做的无人机的一个很重要的应用场景就是摄影，而现在的无人机最多只能做到跟着一个人做比较规律的运动，但是如果我们想让它做出更多复杂的动作，甚至说更智能的，类似在摄影一场球赛的时候能根据形势把摄像机对准该对准的地方这样的动作，真正把摄影师的职业给取代掉，那现在一个无人机上的计算机的性能还远远不够。而如果说你能给我在无人机这样一个平台上提供十倍于现在的计算能力，那我想我就有把握做到刚刚的事，这样一来就清楚了，谁能提出有这样能力的架构，谁就能获取优势。
  另外，目前深度神经网络能做的计算量，其实离人脑还差很远（雷锋网注：以目前科学界的理论，大脑不擅长数学计算只是因为大脑没有专门的计算模块，进行运算的时候需要调动许多高级模块来支持，比如现在大脑里构造出运算数字、算式的虚拟形象，单纯从运算来说其实是很浪费的。），人工智能有一个研究分支就是如何创造出一个跟人脑一样的计算机，因为现在计算机的结构跟人脑其实完全不一样，还是非常早期就得到应用的冯诺依曼结构。如果计算机能在做到跟人脑一样的运算量的同时只消耗跟人脑一样的能耗，那我们就可以说有把握创造出一个很强力的人工智能了，但是现在根本就做不到。
  所以有些产品真的是把一些芯片凑起来就能做出来，像 IOT 这种比较简单计算量需求不高的。但换一个角度讲，这样的东西，你能做出来，别人也能做出来。当你硬件的门槛很低的时候，你就只能靠软件来拉开优势，可是软件本身的可取代性就很高，除非是那种非常大型的项目。所以我的看法是，软件公司一定要掌握硬件的核心技术。
  当然，一个单纯的硬件公司如果没有上面软件方面的一些支持，也是很难存活的。互相的结合才能产生出新的应用，新的发展。刚才我是随便举了两个例子，其实哪怕现在的功耗下要是计算能力能翻两三倍，我能想出来的新的应用就由太多太多了。西方的很多国家在这方面的投入下降，其实不是他们不想投，而是这个实际情况下，他们有点投不起了。所以说，中国投资微电子是绝对正确的。
  来源：雷锋网