以上是AI的回答
我觉得AI说的不全面
首先硬件工程师一直都不吃香！
另外，时代已经变了，硬件工程师不吃香不再是软件工程师的问题。主要原因：
1、大厂减少硬件工程师岗位，所以高收入缺口变少了。大家没有升级的加薪跳槽的通道；
2、AI、芯片等技术是更核心的内容，硬件成为了一种应用技术，周边技术；
3、芯片公司做了大量的工作，集成度越来越高，硬件工程师需要的技术功底。
1. 大厂岗位缩减与职业发展瓶颈
现象解读：
互联网大厂（如消费电子、通信设备厂商）在硬件领域的投入逐渐转向“轻资产”模式。例如：硬件趋于标准化：许多硬件产品（如手机、服务器）依赖成熟的供应链和ODM/OEM模式，大厂更多聚焦于软件生态、芯片定制和系统整合，而非从头设计硬件。
成本控制压力：硬件研发周期长、试错成本高，企业更倾向于通过芯片和算法优化间接提升硬件性能，而非直接增加硬件工程师岗位。
高薪岗位集中化：硬件高薪机会逐渐向芯片设计（如模拟电路、FPGA）、高性能计算（HPC）等尖端领域集中，传统硬件工程师若未转型，薪资增长空间受限。
职业影响：
硬件工程师的晋升和跳槽路径变窄，导致行业内卷加剧。例如，原本需要10年经验的岗位，可能被5年经验但掌握新工具（如EDA自动化）的工程师替代。
2. AI与芯片技术的“核心化”挤压硬件空间
技术重心转移：
芯片定义系统：现代芯片（如SoC、AI加速器）集成了传统硬件工程师负责的模块（如电源管理、接口协议），硬件工程师的角色从“设计电路”转向“配置芯片参数”和“验证兼容性”。
软件吞噬硬件：通过AI算法优化（如编译器优化、神经架构搜索），软件层可直接影响硬件效能，企业更倾向于雇佣懂硬件的软件工程师（如体系结构优化师），而非纯硬件背景人才。
硬件“黑盒化”：开源硬件（如RISC-V）和模块化设计工具（如KiCad）降低了硬件开发门槛，部分功能可通过软件配置实现，硬件工程师的不可替代性下降。
行业案例：
以自动驾驶为例，车企的核心竞争点是算法和芯片算力，硬件工程师更多负责传感器选型、散热设计等外围工作，而非核心算法或芯片架构。
3. 芯片集成度提升与技术门槛降低
技术演进的影响：
IP核复用与EDA工具：芯片厂商（如ARM、Synopsys）提供成熟的IP核和设计工具，硬件工程师无需从头设计基础模块（如DDR接口、PCIe控制器），只需通过配置工具链完成集成。
系统级封装（SiP）与模组化：硬件设计从“晶体管级”转向“系统级”，工程师更多依赖现成模组（如5G通信模组、Wi-Fi 6芯片组），技术深度需求降低。
开源生态冲击：树莓派、Arduino等开源硬件平台让非专业开发者也能快速搭建原型，进一步模糊了硬件工程师的专业壁垒。
技能需求变化：
企业对硬件工程师的要求从“精通电路设计”转向“熟悉芯片生态、具备系统调试能力”，甚至要求跨界技能（如Python脚本编写、嵌入式Linux开发）。
4.硬件工程师的转型方向与机会
尽管传统岗位面临挑战，但以下领域仍存在机会：
高附加值环节：
芯片验证与DFT（Design for Test）工程师
高速信号完整性（SI/PI）分析
射频（RF）与毫米波硬件设计（如5G/6G、卫星通信）
跨界融合方向：
硬件-软件协同设计（如AI加速器与编译器优化）
先进封装与异构集成（如Chiplet技术）
能源与热管理（如电动汽车、数据中心）
新兴领域需求：
量子计算硬件（低温电子学、超导电路）
生物医学电子（可穿戴设备、植入式传感器）
太空电子（抗辐射设计、星载硬件）
5.硬件工程师需要“再定位”
硬件行业的价值链条正在重构，纯硬件设计岗位减少，但系统级和跨领域能力需求上升。未来的硬件工程师可能需要：
技能升级：掌握芯片工具链（如Cadence）、高速仿真（如ANSYS HFSS）、嵌入式开发。
领域聚焦：向高壁垒行业领域（如军工、医疗）或前沿技术（如光子芯片）迁移。
软硬结合：学习基础算法知识（如通信协议、控制理论），成为“系统架构师”而非“单点执行者”。
硬件工程师的“吃香”程度并未消失，但竞争规则已变——从比拼单一技术深度，转向综合解决复杂系统问题的能力。
