软件工程师相较于硬件工程师更受青睐的原因是什么

当今，依靠国内庞大的用户群，中国站在了全球互联网发展的前列，行业发展速度快，相关人才必定炙手可热。传统制造业与之相比，其实无论软件硬件，跟互联网行业都要差一个档次。问题是传统制造业内部，软件的发展也也要好于硬件；因而在大多数人看来，软件工程师相较于硬件工程师，也更加受人青睐，这是为什么呢？

首先，我们先来了解一下，这两者工作职责的不同。

硬件工程师主要负责电路分析、设计；并以电脑软件为工具进行PCB设计，待工厂PCB制作完毕并且焊接好电子元件之后进行测试、调试。其中硬件工程师需要有良好的手动操作能力，能熟练读图，会使用各种电子测量、生产工具。

软件工程师主要负责单片机、DSP、ARM、FPGA等嵌入式程序的编写及调试。FPGA程序有时属硬件工程师工作范畴。而软件工程师除了需要精通电路知识以外，还应了解各类电子元器件的原理、型号、用途，精通单片机开发技术，熟练各种相关设计软件，会使用编程语言。

其次，根据在职友网收集到的软件工程师与硬件工程师的薪资数据显示——

两者之间的薪资水平相较之下，区间在10K-15K的人数占比都是最高的，其次为区间在15K-20K的范围也均是占份额第二。

因而，在双方各方面旗鼓相当的情况下，只要自身有足够的能力，不管是硬件工程师还是软件工程师都能争取到高薪的机会，并不单纯只有软件工程师的薪资略高一筹。

然而，尽管数据表明，双方的收入差距并不大，但还是有很多声音在说——软件工程师比起硬件工程师，更有发展前景，到底两者间的差距是在哪里呢？

回报周期的影响

如今的市场环境，专心做硬件搞研发的企业并不是很多，大多数的公司都选择去外面购买别人的产品，然后回来抄板。这比起搞一个专门的硬件研发团队，更加省时省力，也更节约公司成本。加上国内企业从事高端制造业的较少，对硬件技术水平的需求也不高。而且，硬件研发投入资源远大于软件研发，研发周期远远高于软件，导致大多数人选择投奔软件的工作。

元器件的集成度日渐趋高影响的结果

在各方面技术日益成熟，趋于完善的前提下，IC制造商差不多把用户当“傻瓜”看待了，恨不得芯片周围一个RC都没有，用户无需懂电路，直接上电就有想要的结果。

举个例子：在早期的智能手机中应用处理器，基带modem，射频单元，音频单元和很多其他功能模块都是分立的；但现在满眼都是集成了各个通信制式和功能模块的单芯片解决方案，设计在这时的作用只是应用，别犯错，整机射频音频EMC性能把住关就OK了。当然肯定也没这么简单，但不可否认这样给硬件设计留出的发挥空间少之又少。电子工程师不用搭建过多逻辑电路，产品开发复杂度降低了，不同产品可以选用同一种芯片，单一采购量加大单价也下来了。需要的人力也减少了。

科技产品迭代快

当今经济发展的速度突飞猛进，科技产品的迭代速度也越来越快，市面上的产品也不需要过多精良的设计就能推向市场，获得利益；同时能节约工时和人力的成本，达成效率跟收益两全的结果，这个局面是资本层面所喜闻乐见的。因而，这个环境下，硬件设计师对产品进行过多的硬件设计，反而会招到上级的反对，不认可。

互联网的发展趋势

研究表明，绝大多数的初创互联网公司起步做的都是与软件相关方向的。一般来说，几个人聚一起，其中一个有点子，一个有技术，然后再找几个合伙人，几台电脑，就可以开干创业了。当今的APP，Web等开发都离不开几个码农来开发。而未来诸多产业如人工智能，机器学习，图像识别，大数据都才刚起步等等，对软件工程师的市场需求会逐步增多。

那么，相较于软件工程师，被人不大看好的硬件工程师，它的出路在哪里呢，职业发展是怎么样呢？

种种迹象表明，成为一名软件工程师的门槛远比成为一名硬件工程师的低很多，而且找到薪水待遇不错的工作几率也比硬件工程师高。

如果，有想法希望通过软件工程师的身份混到个饭碗的人，一般自身下点功夫，学好两门语言，学好常用的数据结构，刷点题，基本上就能找到薪水可观的工作岗位了。

但是，要想成为一名合格的硬件工程师，不是科班出身的你，也没有去学好几门模电数电信号逻辑设计的课，没有在学校实验室里自己焊点电路做实践，连简历都不知道写些什么，发不出去。

一般来说，软件工程师大多是吃体力，而硬件工程师大部分时候是吃积累的经验和实践。从这个角度来看，硬件工程师对比于软件工程师，带有自身工作性质的不可替代的优势。

小结

小编认为，虽然未来短暂的互联网以及人工智能的发展渠道，会延伸增长出更多的软件工程师职位需求；但同时，也会导致在未来能“码农”的人才呈爆炸式增长。

其实，不管产品多自动化，软件最终还是离不开硬件的承载。因此，不管是软件工程师还是硬件工程师，在未来也是一个相辅相成的存在。人才的需求失衡，或许只是因为互联网的野蛮生长带来的副作用，但在未来物联网的技术一旦落地成熟；而大量的智能家居，智能消费品，仍然需要大量的硬件设计，毕竟软件产业毕竟还是依靠硬件。

而如何设计低功耗，高稳定性，能够承载大吞吐量计算量的硬件，也是未来发展对于这个产业的可预见的挑战。毕竟人工智能，机器学习，视觉处理等领域是很吃硬件计算量的。

因而，对于正在从事或者即将从事硬件工作的你，要思考的不是大多数人的选择，应是如何去充实并提高自己专业上的能力、技术等方面。毕竟时代在变，机会总是留给准备好的人。
编辑：hfy