好友如今在硬件领域可谓“十八般武艺样样精通”——既能设计原理图和PCB，又能编写Linux驱动。
旁人艳羡之余，总以为这是“20K起步”的高薪水平，可好友却苦笑着回应：“做梦才有。”
这番反差背后，折射出硬件行业的深层现实。
硬件工程师的“全能”标签看似光鲜，实则暗藏玄机。
从工具链来看，仅PCB设计就需掌握Altium Designer、Cadence Allegro等专业软件，这些工具不仅价格高昂（如Cadence Allegro单高速插件授权费达六位数），且学习周期漫长，仅入门就需脱产培训数周。
而Linux驱动开发更需精通内核架构、寄存器操作等底层技术，稍有不慎便会导致系统崩溃。
即便好友能跨领域驾驭这些技能，也需持续投入大量时间成本——正如嘉立创ECAD软件开发者所言，硬件设计需要“把发票和示波器屏幕上的成本刻进骨子里”。
市场对“全能型人才”的需求与薪资水平存在结构性错位。
虽然AI工具如指数科技的AFH平台已将电路设计效率提升数十倍，但企业更倾向为垂直领域专家买单。
例如通信基站、自动驾驶等高端项目仍要求工程师精通Cadence Allegro的差分线等长设计，而消费电子领域则更看重立创EDA等免费工具的快速出图能力。
这种技术细分趋势，使得“全栈型”工程师反而在薪酬议价中处于尴尬位置。
更深层的原因在于硬件行业的“经验壁垒”。
正如资深工程师所言，硬件设计需要“读懂电路图上的电流走向，也驾驭得了编译器里的代码逻辑”，这种复合能力需要数十年项目沉淀。
好友虽掌握全套工具链，但若缺乏量产经验（如EMC测试、热设计等），仍难满足企业对“即插即用”型人才的需求。
而AI辅助设计工具的普及，进一步降低了初级岗位的门槛，加剧了薪资分化。
这场“全能悖论”揭示了技术时代的残酷真相：在AI重构产业规则的今天，单纯的技术叠加已不足以形成竞争力。
或许好友需要的不是自我怀疑，而是像指数科技那样，用AI将“一个月的工作压缩到1-2天”，在垂直领域构建不可替代性——毕竟，能设计Linux驱动的工程师很多，但既懂驱动优化又精通道高速PCB信号完整性的，永远是稀缺品。
