技能，比知识更重要
AI 时代，技能可能比知识更重要。
以前看 datasheet 是用 Ctrl+F 看，对英语还是有要求的。现在丢给 AI，几十页的内容，不管中文还是英文，几分钟就能得到我们想要的内容。再建立一个本地数据库，把对话记忆的内容都存进去，慢慢喂、慢慢训练，后续就是自己的智囊团。
知识可以被 AI 快速检索生成。一个做了 20 年的硬件工程师所掌握的“知识”，在 AI 面前其实不值一提。以前的成长路径是建立扎实而庞大的基础知识体系，所有东西都装在脑子里，解决问题时才会显得游刃有余。但复杂问题基本都是系统性问题，靠单一知识点往往不够。
现在第一步，是用 AI 训练自己的知识库。越往后，这个能力大家逐渐都会有。第二步才是技能，这种技能应该是整合能力、解决问题能力、需求拆解能力、风险识别能力、方案取舍能力、成本和性能权衡能力等等。
AI 可以帮我们整合知识，但整合后的内容合不合适，需要我们有分辨能力。AI 可以帮我们出方案、给思路，但方案适不适合客户，问题能不能快速解决，还是要靠工程能力。
工程能力至少在现阶段 AI 是不具备的。工程能力很难做到标准化，AI 也一样无法标准化。每个公司做的事情、做的产品不一样，所需要的工程能力也不一样。
用 AI 构建知识体系，用 AI 和工程实践提升自己的技能，再用技能去不断磨练工程能力。
架构设计，比原理图设计更关键
AI 时代，架构设计可能比原理图设计更重要。
原理图设计偏向执行层，架构设计是决策层。做了标准化的大公司，架构设计 + CBB 电路，让工具直接调用 CBB 电路，或者连连线，原理图就直接出来，并不需要太多思考，然后再检查一下就可以了。
只会“画”（copy）原理图，不会思考，不可替代性会很低。懂 架构设计，懂系统设计，不可替代性显著提高。
架构设计是掌握方向，原理图是落地执行，缺一不可。
做原理图的时候，向上多想一层：为什么这么设计？系统层面有什么风险？训练自己的架构思维，而不是只完成画图任务。做架构设计的时候，向下多想一层：能不能实现？方案有没有什么风险？是否可以量产、向下兼容？而不是停留在“纸上谈兵”。 | 
发表于 4 天前
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