2026 年从物理学转码是不是 49 年入国军

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本科 985 物理学专业，硕士国外 qs100 光学工程，一直做的都是物理学的东西，去年毕业，现在在一家 AI 芯片公司实习做嵌入式软件工程师，已经拿了 offer 准备过三个月入职

公司主营业务是 ai 芯片，云边端都搞，我入职的部门是端侧也就是 ai 摄像头这一类的产品，工作内容就是给客户解决软硬件 bug 解答技术问题实现部分需求

公司本身前景很好，有做数据中心和卖算力，算是响应了未来几年的趋势，但是我的工作内容本身却是比较偏向传统软件工程的

目前有两个打算：

一是回去干老本行物理学，找个博士读或者找物理学相关的工作例如光学工程师，虽然没有软件工程师那么容易被替代但是可以遇见在不遥远的未来仍然会被 ai 压缩生存空间

二是先入职公司苟着，赚点本钱然后看能不能找机会转到云侧的岗位做算力开发或者芯片，但是同样是可以预见到会被 ai 挤占生存空间

虽然公司是属于算力基建产业类似于二十年前房地产时期卖钢筋混泥土的，随着国产光刻机的出现更是如虎添翼，但是怎么在公司每半年一次的优化中活下来是个大难题，提升自身的技术能力已经不重要了，重要的是用 ai 武装自己，让自己和一群 ai 助手可以顶替之前一个技术小组。

另外说说我这几个月工作的发现，越是老员工越不愿意使用 cursor claude 这种 agent ，大部分还是停留在网页对话式的阶段，前两年入职的新员工会借助 agent 来开发，但是还是以自己的判断作为主要依据，而今年入职的新员工则全面拥抱 agent ，几乎一行代码不写，哪怕是最简单的复制粘贴都要粘贴给 agent 来做

想问问 v 站的大佬们有什么经历过这种变革浪潮的经验，指导下刚出茅庐的小弟

Supplement 1 · Jan 9

不好意思可能标题有点误解，我说的“转码”其实是想说转嵌入式软件工程行业

芯片

软件

35 replies • 2026-01-12 16:46:06 +08:00

vonfry

Jan 8

我之前有一份工作是 EDA 的。公司内有很多物理出身做算法的（比如 FDTD 、有限元），就业你可以找找这一类。小公司是需要你能写代码（甚至是高性能的），直接优化掉程序岗的那种。小公司可能还需要你会一些数学相关的知识，再优化掉数学岗，比如像特征值求解算法这类。大企业不知道，但从职能结构上来说应该是分离的。
但这个行业很卷，至少我面过的公司都一个样子，几套话术来回说。

AI 的部分，因为你是从业外转入的，所以等于你在用工具快速做你不熟悉的领域，可能你做出来的东西只是能工作，它里面可能存在很多你不知道的问题。“不知道”就是这里最大的问题。
我的观点是干活可以用，但业余不要过度依赖，知识储备一定是得要的。早期入门时还是手写好一点，基础打好很重要。
至于你所谓的老员工不用，可能是活太多了，根本没时间去玩；也可能只是工作而已，干完活就行了，怎么干是另外的事，反正工资是按天算的，又不是按你干活多少算的。当然也可能是尝试过，发现不好用，或者工具链不适用，或者太贵了用不起，或者就是没尝试。反正理由很多。而且对这个领域，LLM 可能并不能特别好的处理很多事情。它很强，但没宣传的那么强。

suuuch

Jan 8

读博+1

coefu

Jan 8

1 ，很多人都会忽视一个点，coder 的过程并不只是结果的重要，它本身会锻炼逻辑思维能力，以及处理问题的能力。如同做数学题，结果当然重要，但是长期解题的过程中，潜移默化所锻炼出的逻辑能力，对于复杂事物的认知处理能力，这更重要。coder 只是解决问题的工具，提出一个有价值的好问题，反而需要前面这个过程所锤炼出的能力，这是一个螺旋上升的过程。从个人经历和理解的角度来看，这种能力如果不长时间锻炼，是有可能退化的，那么想到真正的好问题的能力，也是会退化，此时，你 vibe coding 再熟练，也是解决一些无关紧要的问题。

2 ，LLMs 整合行业始终会有一个能力边界，这里题外话一点，为什么不是“AI”，LLMs ⊂ "AI"，深刻体会到这点，你就不会迷茫。LLMs 是有能力边界的，远没到银翼杀手 2049 或者终结者里的"AI"那种程度。你知道它的边界在哪里，你就知道哪些是你能做的。

3 ，整个 cs 相关的附带行业都会被重塑，但是重塑不是铲除，如同 2 中，找到 LLMs 能力边界之外的人所能做的事情，就是下一个阶段可能的行业。

4 ，2005 年的时候，整个行业的岗位没有这么多，比如移动端岗位。2035 年的时候会有什么呢？这是 3 的产出。

5 ，当前的 LLMs 是良师益友。我从中获取良多，但同时要警惕它胡编乱造也很累人。

Clannad0708

Jan 8

@coefu #3 老哥的认识好深刻啊，现在我也是刚毕业的比较迷茫，能加微信交流学习吗 hh bXVtb25nMDU=

L4Linux

Jan 8

光学工程，出来能找光刻机、光刻胶相关工作吗？如果可以，建议干这方面的。

woodfizky

Jan 8

太依赖 LLM 属于是没被 LLM 非常有自信的骗过。
LLM 的问题还是那样：它不知道自己是不是真的懂了，也不知道自己是不是真的不懂。
它也不会有真正的创造力，比较类似记忆力非常好的鹦鹉，被大规模的训练过，可能能做一些人能做的事，但是不能变成人。

现阶段以及未来几年我觉得不会有很大突破，本质上还是作为一个工具被人使用，对于程序员来说，用的好可以提高效率，以及可以淘汰部分 CtrlCV 程序员。

L4Linux

Jan 8

@L4Linux #5 补充一下，医疗、车载、通信相关的光学设备发展可能也不错。

cfancc

Jan 8

无论干哪一行，被替代的无非两种：
1.干的不如 ai
2.ai 用的不如别人好

自己实力不足，ai 虽然能帮你，但也会骗你，它搞不出来的话，你会更慌。本质还是需要增加自己的实力，不要妄想 ai 能抹平一切。

只考虑饭碗的话，你应该努力提升自己的软件工程能力，靠自己，靠 AI 也罢。如果你觉得软件工程师会被替代，那就想想光学工程师会不会被替代？想想你觉得不会被替代的行业，是不是真的有护城河，没有的话，做软件在当前看还是个不错的选择

长期目标应该是看你的兴趣点在哪里？别管替代不替代，你对这个行业没兴趣，就代表你做不久，做不深，呆着大概率被淘汰，不如选自己感兴趣的方向

nealHuang

Jan 8

我觉得 code 是技能，不是工种，无论你是搞物理学、搞医学、还是什么行业，code 都是一类工具而已，重要的还是你选择的行业，所以你不是转码，你转的是行业，思考一下行业有没有前景就好

coefu

Jan 8

@Clannad0708 迷茫是正常的，不要说你刚毕业，再过 10 年，一定阶段了也会迷茫。重点是，要锻炼自己在迷雾中识别出适合自己道路的能力。这个过程，或许每个人都不同。我没什么更好的观点值得交流学习，就是因为我在这个过程中没有人指点，所以坑踩多了，吃亏吃出来的感悟。😂

qiaobeier

Jan 8

高端程序员一直稀缺

Clannad0708

Jan 8

@coefu #10 现在就是不知道自己想要什么，适合什么，完全是被时代和别人推着走。自己都忘记了自己的感受...好难啊重新走出去的话。

coefu

Jan 8

@Clannad0708 #12
https://www.bilibili.com/video/BV1oW411h7Ea/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=8dfb5efdb045f06f2725e099014f2b68

你可以看看这个。

kafeicocoa

Jan 8

毕业三年。物理学还好吧，区别不大，谈不上多赚，也不怎么亏吧。要是生化土木这些是比较赚的。主要还是看你对职业发展的期望。谈这些替代什么太早了。

hujnnn

Jan 8

光学工程方向太广了，如果是成像方向的可以考虑各大手机长还有大疆等等。

zisen

Jan 8

@hujnnn 之前做生物荧光成像和自适应光学的，面了 vivo xkl 没进，dji 简历都没过，反而是现在的芯片公司收了我

holdonhope

Jan 8

@zisen dji 这么狂？

iamnotcodinggod

Jan 9

是 26 年入国军

s4nd

Jan 9

想未来轻松点的话搞光学工程，互联网行业太卷了

2018yuli

Jan 9

你听那小喽啰高歌‘大王叫我来巡山’，便动了加入的心思。可你成了喽啰，你依然怕山大王。别在山腰巡逻了，去搞光学吧。

HENQIGUAI

Jan 9

当然不是，coding 领域的新浪潮才刚刚开始。

Clannad0708

Jan 9

@coefu #13 好的感谢，不过我还没找到自己热爱的东西，也不知道对什么感兴趣。乔布斯真的很厉害，持续在做自己热爱的事情

zhangli2946

Jan 9

coding 是工具。从木工转行木工工具使用员是否有点？

nuonuojump

Jan 10

问就读博。虽然经济下行，但是读书这玩意最大的好处是能绕过很多门槛，能给你更多的选择。但是读博没有不疯的，做好这个准备再去。遇见个不当人的老板也挺操蛋的。

voidmnwzp

Jan 12 via iPhone

@coefu 啊？你还真以为普通码农的活能锻炼什么逻辑思维？ 99%的码农都是干的 crud ，千篇一律的业务逻辑而已，真以为个个都是搞算法，写 kernel 的？

EricYuan1

Jan 12

读博，找个大学当老师

chenwei6677

Jan 12

哎普通程序员和一般的需求就是应该尽量让 AI 替代，这是避免不了的。但除非 AGI 实现或算力变成白菜价，否则资深和架构师级别无法被 AI 替代，倒不是说 AI 能力不足，而是：
1. 跨部门、大范围的开发工作涉及很多沟通协作和对抗，这部分无法依赖 AI
2. 从基础知识和底层原理，到上层架构，再到业务理解的知识纵深，要求你知道自己知道什么，且知道自己不知道什么，才能充分利用 AI

coefu

Jan 12

@voidmnwzp 你不会以为整个 cs 领域都是做 web 的吧？井底之蛙，坐井观天。

coefu

Jan 12

@voidmnwzp 你这种思维能力，恰恰是最好的反面例子。你看看你提问题的深度。不过世间要是没有多一点你这种水平的人，更不会凸显高水平的价值。

voidmnwzp

Jan 12 via iPhone

@coefu 你看又急，稍微戳破你脆弱的心理防线就开始应急哈气，以你的反应来看，你应该是没涉及过什么深度的技术

coefu

Jan 12

@voidmnwzp #30 你是有水平和我探讨一下 rllib 里自定义网络的分布式训练？还是探讨一下 llama.cpp 多机多卡的分布式训练？还是探讨一下 FinRL-meta 自定义环境？这些都是我现在在做的。这些问题你可能都没听过，就不要说什么深度不深度了。

coefu

Jan 12

@coefu #31 llama.cpp 的多机多卡的分布式推理。fix 一下。

coefu

Jan 12

@voidmnwzp #30 看到你的反应我觉得 block 你，都是多余的动作。

coefu

Jan 12

@voidmnwzp #30 https://www.v2ex.com/t/1180136 ，我和讨论深度技术之前，你能看明白他这个，再来说吧。

intmax2147483647

Jan 12

物理学不存在了 🔭👩🔫