AI 真的能替代嵌入式工程师吗？有的人还对此抱有疑问，我给你举个例子说明

📖 精选 ✍️ Jason ｜ 📅 2026-03-16 ｜ 👍 2 ｜ 原帖↗
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原帖 ｜ Jason ｜ 2026-03-16 17:08 ｜ 👍2 ｜ 阅读约1

AI 真的能替代嵌入式工程师吗？有的人还对此抱有疑问，我给你举个例子说明。

假设你在一家公司做技术支持，你的工作就是帮客户解决问题。去年，你一共处理了100 个问题。这 100 个问题可以分成两类：

第一类：简单问答（40个）——比如客户问“这个功能怎么用？”“这个参数怎么设置？”这类问题通常查查资料就能回答。

第二类：程序出 bug（60个）——比如客户的设备突然死机、重启，或者某个功能不正常，需要你分析代码、找错误、修复。

现在老板告诉你，公司准备用 AI 来帮忙：

对于简单问答，如果建一个“自动问答知识库”（把常见问题和答案整理好），AI 能直接回答其中 80% 的问题。也就是说，40 个问答里，AI 能搞定 32 个。就是 rag 检索增强生成技术。

对于程序 bug，虽然 AI 直接修复很难，但公司开发了一个工具，能自动解析程序崩溃时的 coredump 信息（比如“调用栈”是什么，哪个函数出错了），然后把信息丢给 AI 分析。老板说，这样 AI 能解决 30% 的 bug。也就是说，60 个 bug 里，AI 能搞定 18 个。

你算一下：32 + 18 = 50，也就是说，去年你处理的 100 个问题里，有 50 个 AI 就能解决。那公司是不是可以裁员 40%？因为原来需要一个人干的活，现在 AI 干掉了一半，剩下的人手就够了。

至于不好量化的写代码或者移植驱动，这个可以慢慢压的，公司裁员不是一蹴而就，而是慢慢给你加工作量，看你什么时候跑。有一些公司已经在压，要求员工利用 ai 输出多少行代码，慢慢改变工作方式，将 ai 融入你的工作流程中，看稳定性和效果如何，然后慢慢想着如何搞你。

你想抵抗这件事？不可能的，很多事情不是你想不做就不做的，公司会成立专门的部门，想方设法压榨你们的生存空间。他们每天的工作就是研究 ai 还可以用在哪里，能提高多少工作效率。

在大公司里你不想向 ai 转变都没用，IT 会每周检测谁没有用 token，谁没有用 ai 工具上 code，会被邮件拉出来，抄送你老板，提醒你使用 ai 工具。你不使用的话原因是什么，工具不好用可以提意见，但不能不用。

当你看到越来越多的 skills 被写出来，挂到 agent 开始 7*24 小时在跑，输出的效果越来越好，质量越来越高，你会想自己的未来到底在哪里，你的工作流都被 agent + skills 实现，你的核心竞争力又在哪里？

这个例子虽然说的是技术支持，但嵌入式工程师的工作本质上也是解决问题、写代码、修 bug。如果 AI 能解决一半的问题，剩下的工作也逐步被 AI 辅助替代，那岗位减少是必然的趋势。这不是危言耸听，而是很多大公司已经在推进的现实！

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