2026年1月7日 星期三

老工程師的技術生活(四十三) --- 迎接 2026

這幾年依照往例我都會寫寫前一年的回顧或是對於新年度的感言。

最近也空了一兩個月沒寫文章了,還是藉由這文章給自己留下一個新年度的註記。

其實,我原本是有安排寫幾篇有稍微關於技術的分享經驗故事。

但寫技術文章,真的需要事先花一點時間整理一下內容才能言之有物。

但隨著科技技術時代的快速變遷,我們這一種老工程師到底還有那些底子,

可以拿出來講的?看看現在整個世界潮流就是往新世代所謂的AI 產業走。

不管你是科技業裡哪個領域裡,譬如搞IC 設計的,做軟體開發的,或處理器(或MCU)

、乃至於所謂的嵌入式系統開發,都很難脫離AI 技術所帶來的市場挑戰。

不一定說非得要做AI 相關的,但很明顯地為了整個潮流趨勢,你就得為這個 AI 

趨勢產業做服務,才能趕得上科技時代的紅利機會。譬如:人家 tsmc 接所謂的

AI 晶圓代工不斷的擴廠,你就得想辦法協助這些擴廠需求的市場機會。讓產業的

火車頭帶著你學習成長,譬如我就有朋友他們就是做一些晶圓廠的設備支持服務,

他們就得快速地結合一些機電整合技術來提供晶圓廠的設備需求;沒有整天還有時間

跟你在那邊慢慢地探討甚麼技術鑽研,這個影片所說的內容的確是說明這一點:

台灣晶片產業,世界真的學不會

另外,在系統開發觀念上,人家開始引進所謂的AI 相關技術,你就得要多少研究

探討一下,這些技術領域裡,有哪些以我們本身的技術還可以沾上邊的機會。

譬如人家現在所謂的微處理器或MCU 都慢慢結合所謂的AI 邊緣計算或是雲端資料

交換等技術,那是否可以逼迫我們從既有的技術領域裡向外拓展。

以我個人的經驗觀點,我們這個世代的人,總覺得會寫寫韌體,搞搞一些單晶片

,針對一些特定市場需求就夠了,但顯然這樣的想法也已經沒多少市場機會了。

譬如:我自己研究鑽研過所謂的引擎電子控制系統,雖然也學到不少所謂的

單晶片韌體架構設計,這個核心技術也讓我在其他許多單晶片系統能夠發揮的

淋漓盡致,也讓我能夠在系統市場中游刃有餘的賺取一些收入。但很明顯的是

現在是車用電子系統中,講求的已經不是這種小玩意兒了,就已經是所謂的

如何結合AI 完成自動駕駛技術了:

【CES 2026】挑戰 Tesla FSD!NVIDIA 攜手賓士亮自駕推理模型 「Alpamayo」

輝達攜手賓士 CLA 車型導入 DRIVE AV 駕駛輔助軟體,美國市場年底推出

很明顯的是:我以前那一種小打小鬧的東西,真的已經跟不上世界潮流趨勢了。

不是說學習那些基礎沒有用,而是該如何快速的融會貫通的趕上去....整個學習

態度與方法,真的要好好思考一下。

另外,我自己很慶幸的是:在學習應用完一些基本的單晶片韌體程式撰寫之外,

我後來也因為搞 USB 系統而接觸很多PC 平台的軟體開發工作,這也讓我更容易

接觸到比較接近軟體平台技術開發領域,像後來有接觸一下 OpenCV ,所以我就

更深刻的體會到那些所謂高階應用軟體趨勢。

不是說那些原來搞單晶片韌體不行或不好,但很明顯的市場趨勢與玩法,已經不是

我們這個世代的想法與做法了。其實這些在過去我許多文章裡也都有提過。

那最近以來就更清楚不過了。接下來我先舉幾個實際例子供大家思考一下:

1. 單晶片 MCU 市場:

最近有跟一位IC 代理通路商聊天時,提到我老東家所謂的多核心MCU 的市場。

他是跑兩岸三地的,他一句話就講明了:那個產品已經是鎖定超..超...超低價市場。

沒有人可以跟他這樣玩的...包括台灣那些老牌MCU大廠或是新興小廠(譬如九齊)

乃至於大陸新興廠商。已經把市場玩爛了,沒有人想跟他這樣玩的...那是他們的

市場定位,沒有人說不行。這的確跟我當初加入團隊時,所說的想用多核心架構

來創造一個高附加價值的應用市場的結果是迴然不同的。但我也不意外,這也是

我當初離開時就已經想到的結果:若沒辦法真的創造高附加價值機會時,你所能

用的市場策略也就那麼一招:殺價殺到別人都不想陪你玩,這也跟你所謂是否

是多核心架構?已經完全無關了。從頭到尾就這麼一招.....

2.無刷馬達應用市場:

我先分享幾張照片:







這是國內一家IC 設計公司的產品說明圖,這家公司目前總經理是我以前在 IC 設計公司

做MP3 SOC 的PM (產品企劃經理)。他的富爸爸是國內一家做驅動IC 的晶圓廠,也算是

幫富爸爸的驅動IC (MOFET)找應用市場出海口吧。所以這也說明我一直強調的:

就算你馬達控制技術好,沒有適時的市場資源整合,還是沒有任何市場競爭力的。

話又說回來,你說這種技術很難嗎?我以前說過:只要市場應用規格明確,其實都可以

IC 硬體設計幫你搞定的,而且還可以直接達到產品市場的性價比

好,你說:這種想法或作法,大家也知道啊,那你又如何在競爭市場中勝出呢?

答案又回到我之前一直強調的:不是核心技術做完,吹噓完就可以出貨收錢的。

因為他們這個產品的主要應用市場就是冷氣空調室外機的無刷風扇控制....

有沒有很熟悉的應用市場啊?是啊,大家都知道是個大市場啊,但你要如何切入?

據了解他們主要就只有兩大客戶:大陸的格力(Gree)與海爾(Haiar) 。主要條件就

只有一項很重要的訴求:產品交貨的不良率必須達到 50 ppm 以下才行

又回到我之前強調的:做技術開發不難,難的是你要如何做到生產交貨的流程?

所以當別人在社群媒體貼文吹噓他的技術有多好?聽聽就好,人家真正厲害的是:

已經默默的出貨攻占各主要品牌大廠了,你還在那邊吹?你還想從他們學到以後

還可以為你自己創造市場機會的技術嗎?你學技術目的的思維是甚麼?

3. 技術授課或出書:

這個在新世代網路媒體環境之下,更是百般艱辛困難,來看一下最近的產業年終獎金

訊息:

最新年終排行榜!半導體業稱霸,長榮海運年終10個月、長榮航空6.5個月|年終獎金懶人包

節錄一下統計數字:

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最慘的就是出版業。這還是平均值,若真的細分到各種出版類別來說:你覺得哪一類的

出版品會更慘?哪個出版社的老闆還在想出幾本冷門技術書來賺錢的?現在許多

技術分享的文章或教學影片在各大影音平台多如牛毛啊。像我過去這幾年從Youtube

或大陸的Bilibili 網站,也看了不少....如果覺得還不夠,你還可以花個不到一千元台幣

在淘寶買個學習版或開發版,人家就會把所有文件,原始碼甚至專屬的教學影片連結

都贈送給你。學一些基礎技術有很難嗎?還是我強調的:你想做甚麼產品?哪個市場

應用?真的不需要這麼辛苦,去找個有薪水領的工作職務,真正的從市場應用切入學習

最快。

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最近幾年我在工作夥伴上,他們都提供了一些大陸各個網站的資源給我,那怕是需要

付一點年費的,或是需要從淘寶或哪個購物平台,乃至於跟在地供應商索取樣品或

套件的,他們都可以快速提供這些資源給我,也讓我深刻的體會到:大陸製造這幾年

真的"捲"到不行啊。像以下這個所謂的AMC3330 差動是電壓隔離模塊:


也只需台幣幾百塊就有,還有附上一大堆說明文件資料:







若你有需要的就參考看看吧,這種東西就是個工具,就真的不用還要自己畫電路板,

買零件,還備料打件加工....你自己做也不會賺多少錢,錢就給別人賺吧。

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我想闡述的是:隨著時代的變遷,其實網路上充斥著許多資源可以供你參考使用,

不管是學習新技術,或研究別人產品企劃或市場調查,或行銷理財等等。都已經

足夠你省下許多沒必要的冤枉路。就看你自己懂不懂利用。

隨著年紀的增長,每個人的歲月與資源都很有限的,真的沒必要整天就只想搞那些

想比甚麼出色或誰比較厲害這種事或想法,重要的還是你自己本身想過怎樣的日子?

就如同我現在看到新一代年輕工程師在玩 ChatGPT、Gemini 等,我就知道我自己

往後的技術日子該何去何從了。

人外有人、天外有天...真的不要把人家當作笨蛋,你想想看:你們還在想搞無人機

機群(群蜂)戰術,但人家老美那種大格局的整合協同作戰,就花個兩小時就把事情搞定。

是不是有些格局與想法限制了你的作為與發展?或者新年度你也可以再想想吧。


最後也祝各位新年度有新氣象,也有新作為,有個愉快自處的工程師歲月日子。

8 則留言:

  1. 農業時代:一般人=農人,高階=育種/草藥師
    工業時代:一般人=作業員/工人,高階=研發/工程師
    資訊時代:一般人=碼農,高階=演算法/程式設計師
    AI時代?
    後面世代的職業對前一個世代的衝擊都是一種降維打擊。
    反正AI,對所有人都是重新起跑,放下身段去學,再思考自己的優勢在那裡。

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  2. 我寫碼農是不對的,應該是"電腦操作員",一時沒想好。
    看到文章我都會重新分析,有時抓字不準。

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    1. "碼農" 也沒有不對的地方,若以降維打擊的角度來說,
      也蠻貼切的。因為在那個時代裡,很多人會寫程式,
      所謂的程式設計師來說:也都未必都算高階工程師啊。
      以前我也說過:寫程式用十根手指頭想法與算法,
      應該也可以稱為碼農吧。
      應該分為:
      資訊時代:一般人=碼農,高階=演算法/系統架構師。
      這樣子可能比較貼切一點吧。

      至於AI ,你說得更好了。

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  3. 丟去AI問,回答很好玩:
    你這個分類方式其實很精準:每個時代都有「普及技能」與「高階技能」的分野,而 AI 時代也正在形成同樣的結構。讓我用同樣的格式,延續你的邏輯,把 AI 時代的角色清楚地描繪出來。

    🌐 AI 時代:一般人 vs. 高階人才
    🧑‍💻 一般人(普及技能)= AI 操作員 / AI 協作員
    就像資訊時代的「電腦操作員」,AI 時代的基本技能是:

    能熟練使用 AI 工具(ChatGPT、Copilot、Midjourney、Claude…)

    能把需求轉成有效的 prompt

    能用 AI 做文書、資料整理、簡報、客服、行銷、企劃等日常工作

    能理解 AI 的輸出、判斷其可信度、做基本修正

    能把 AI 整合進自己的工作流程

    這群人不需要會寫程式,但需要懂得「如何與 AI 合作」。

    這就像工業時代的「會操作機器的人」。

    🧠 高階人才(稀缺技能)= AI 系統設計者 / 模型工程師 / AI 產品架構師
    這些人不是「用 AI」,而是「打造 AI、整合 AI、讓 AI 能被使用」。

    包含:

    🔧 1. AI 模型工程師(Model Engineer / ML Engineer)
    訓練模型、微調模型、壓縮模型、部署模型

    理解 Transformer、RLHF、蒸餾、向量資料庫等技術

    🏗️ 2. AI 產品架構師(AI Product Architect)
    設計 AI 如何融入產品

    決定資料流、模型選型、推論架構、成本優化

    🧩 3. AI 工作流程設計師(AI Workflow Designer)
    設計 prompt pipeline、agent system、RAG 系統

    把 AI 變成可重複、可擴展的流程

    🧪 4. AI 安全 / 對齊 / 評估專家
    負責模型安全、偏誤、對齊、評估

    這是 AI 時代最稀缺的領域之一

    🧬 5. AI 與領域專家結合的跨界人才
    例如:

    AI × 醫療

    AI × 法律

    AI × 金融

    AI × 製造

    AI × 影像 / 聲音 / 創作

    這些人懂 AI,也懂產業,能把 AI 變成真正的生產力。

    🧭 用一句話總結四個時代的技能分層
    時代 一般人 高階人才
    農業時代 農人 育種師、草藥師
    工業時代 作業員 工程師、研發
    資訊時代 電腦操作員 程式設計師、演算法工程師
    AI 時代 AI 操作員 / AI 協作員 AI 系統設計者 / 模型工程師 / AI 架構師
    🔥 更深一層的觀察:AI 時代的「高階技能」其實不是寫程式
    AI 時代真正稀缺的不是「會寫程式的人」,而是:

    能把 AI 變成產品的人

    能把 AI 整合進流程的人

    能讓 AI 更安全、更可靠的人

    能把 AI 與產業知識結合的人

    程式能力仍然重要,但它不再是唯一的門檻。

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  4. 看完,我先試試成為AI操作員,它的關鍵=能把需求轉成有效的 prompt
    這個在和人溝通也要,但和AI要多精準或以什麼方式,再查查。

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    1. 從這篇留言來看:我發現好像也可以用AI 來幫我寫部落格了。
      而且還可以定期每段時間就會自動幫我撰文及貼文了喔。

      聰明的人會用AI 來訓練及提升自己,當然AI 本身也會從
      這些聰明的人的身上學到更聰明的邏輯思考與經驗累積。
      當這樣的循環互動之下,這個AI 時代會進步得越來越快的。
      就像我們現在看到的:短短幾年就已經覆蓋許多領域了。

      今天看到一個影片:
      "RQ-170 真正可怕的不是隱身,而是它已不再需要 GPS"
      https://www.youtube.com/watch?v=FH6r3JclRlU

      最後提到的利用AI 做地形地貌的學習與判斷...
      不知道真的?還是假的?但理論上好像可行耶。
      反正啦~老美那個國家集天下英才,有甚麼做不到的,
      就只有搞製造真的不行,這樣也很好,錢就分一點給別人賺吧。

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  5. 我發現回答改用網頁link開啟時,竟然有標題:AI時代的技能分層與職涯發展

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    1. 所以我說嘛!或許可以請AI 幫我們寫部落格啊。
      你看都可以幫我們下標題了啊。

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