盡管AI在諸多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了爆發(fā)式增長(zhǎng)，但受半導(dǎo)體行業(yè)復(fù)雜特性的影響，其在該領(lǐng)域的發(fā)展更為循序漸進(jìn)。不過(guò)，2026年將成為關(guān)鍵的一年，因?yàn)锳I驅(qū)動(dòng)的工作流程將從概念階段走向部署階段。這不僅會(huì)帶來(lái)技術(shù)層面的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，也將凸顯出智能設(shè)計(jì)自動(dòng)化下一發(fā)展階段不可或缺的人才需求。

基于這一背景，本文梳理了本年度值得關(guān)注的幾大行業(yè)趨勢(shì)：

提示詞工程師興起

2026年，提示詞工程師這一職業(yè)將迎來(lái)快速發(fā)展。這類從業(yè)者將通過(guò)自然語(yǔ)言與電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）工具進(jìn)行交互，而非依賴傳統(tǒng)的圖形用戶界面（GUI）工作流程。未來(lái)，行業(yè)將轉(zhuǎn)向通過(guò)對(duì)話式界面驅(qū)動(dòng)工具的新模式。企業(yè)需要同時(shí)支持兩種并行的工作流程：傳統(tǒng)的圖形用戶界面驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)模式，以及AI賦能的提示詞交互模式。在行業(yè)逐步轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，這種雙模式狀態(tài)將持續(xù)存在。

小語(yǔ)言模型成為焦點(diǎn)

安全顧慮與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)需求將持續(xù)推動(dòng)企業(yè)減少對(duì)公有云解決方案的依賴，這一趨勢(shì)將推動(dòng)本地小語(yǔ)言模型的普及。更多廠商將推出可安全運(yùn)行的專用型、面向特定領(lǐng)域的AI工具。這些模型將聚焦于有充足數(shù)據(jù)支撐或可通過(guò)合成方式生成數(shù)據(jù)的細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景，而非試圖解決所有設(shè)計(jì)難題。

合成數(shù)據(jù)生成至關(guān)重要

隨著行業(yè)面臨數(shù)據(jù)短缺的難題，合成數(shù)據(jù)生成技術(shù)將備受青睞。能夠高效運(yùn)行仿真器生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)的企業(yè)，在開(kāi)發(fā)AI增強(qiáng)型工具時(shí)將獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。但合成數(shù)據(jù)生成的高計(jì)算成本將限制該技術(shù)的擴(kuò)展速度。

標(biāo)準(zhǔn)化推動(dòng)AI普及

模擬/混合信號(hào)領(lǐng)域?qū)⒚媾R設(shè)計(jì)規(guī)范、規(guī)則及語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)化的迫切需求。標(biāo)準(zhǔn)化是實(shí)現(xiàn)AI自動(dòng)化的前提條件，同時(shí)也將決定哪些領(lǐng)域能成功落地AI增強(qiáng)技術(shù)。數(shù)字化設(shè)計(jì)因標(biāo)準(zhǔn)化優(yōu)勢(shì)能更快集成AI技術(shù)，速度超過(guò)模擬設(shè)計(jì)。

企業(yè)高管對(duì)AI落地成果的高預(yù)期引發(fā)摩擦

高管對(duì)AI快速實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約的期望，與工程技術(shù)落地實(shí)際情況之間的脫節(jié)，將引發(fā)組織內(nèi)部的摩擦。工程團(tuán)隊(duì)需要采取以下措施：向管理層說(shuō)明AI的能力與局限；說(shuō)明AI作為通用工具，與作為精心集成的工作流程增強(qiáng)之間的區(qū)別；管理部署時(shí)間表與投資回報(bào)率預(yù)期。

成功的企業(yè)將聚焦于具體且可衡量的應(yīng)用場(chǎng)景，而非大范圍推廣AI應(yīng)用，從而減輕這種脫節(jié)。

專業(yè)技能至關(guān)重要

光子學(xué)、AI/ML、多物理場(chǎng)仿真，以及Chiplet設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)τ诰邆浼?xì)分領(lǐng)域?qū)I(yè)技能的專家型人才的需求將會(huì)增長(zhǎng)。傳統(tǒng)的招聘方式已難以滿足需求，企業(yè)需要采取以下措施：建立內(nèi)部培訓(xùn)計(jì)劃，培養(yǎng)專業(yè)技能；構(gòu)建擁有互補(bǔ)性而非同質(zhì)化專業(yè)能力的團(tuán)隊(duì)。

內(nèi)部培訓(xùn)成為核心戰(zhàn)略

2026年，人才招聘模式將發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。AI嵌入工作流程以及設(shè)計(jì)復(fù)雜度持續(xù)上升的雙重影響，將促使企業(yè)轉(zhuǎn)向內(nèi)部培訓(xùn)，以培養(yǎng)具備深厚領(lǐng)域?qū)I(yè)能力的人才。

剛畢業(yè)的學(xué)生要成長(zhǎng)為具備處理復(fù)雜設(shè)計(jì)問(wèn)題能力的人才，通常需要多年的經(jīng)驗(yàn)積累。與此同時(shí)，除非從同一專業(yè)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手處挖人，否則企業(yè)很難招聘到經(jīng)驗(yàn)豐富的人才。

對(duì)此，企業(yè)將采取以下應(yīng)對(duì)策略：優(yōu)先關(guān)注人才留存而非招聘，成為優(yōu)秀雇主將成為應(yīng)對(duì)人才流失的第一道防線；聚焦通過(guò)培訓(xùn)項(xiàng)目培養(yǎng)具備深厚領(lǐng)域?qū)I(yè)能力的內(nèi)部人才；實(shí)施結(jié)構(gòu)化的知識(shí)轉(zhuǎn)移計(jì)劃；明確關(guān)鍵知識(shí)產(chǎn)權(quán)與專業(yè)能力中哪些需要保留在內(nèi)部，哪些可通過(guò)合作彌補(bǔ)缺口。

隨著AI的普及程度不斷提高，它將重塑各類崗位職能。例如，工程師將不再在仿真設(shè)置與執(zhí)行上花費(fèi)大量時(shí)間，而專注于需求管理與設(shè)計(jì)決策，這使得他們能夠更高效地運(yùn)用其專業(yè)知識(shí)；然而，由于AI承擔(dān)了過(guò)去幫助初級(jí)工程師構(gòu)建基礎(chǔ)技能的常規(guī)性工作，這一群體面臨著更陡峭的學(xué)習(xí)曲線。在2026年及未來(lái)，人才培養(yǎng)與留存能力，將比人才招聘能力更能決定企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

展望未來(lái)

行業(yè)未來(lái)的創(chuàng)新對(duì)人才與流程的需求，將不亞于對(duì)技術(shù)的需求。技術(shù)固然關(guān)鍵，對(duì)話式設(shè)計(jì)工具、安全小模型，以及對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的投入，都是取得成功的關(guān)鍵要素。但人才的重要性不容忽視，企業(yè)將加大對(duì)員工的投入，從而在未來(lái)打造更智能、更快速、更具彈性的系統(tǒng)。

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