点击上方“蓝字”，关注更多精彩过去我们聊半导体行业，总离不开“高薪”“高压”“高门槛”。但如今有个新的关键词正在悄悄改变格局：AI。它不是来客串，而是要长期驻场。对于很多人来说，最大的疑问就是：到底哪些岗位会最先被 AI 替代？1. AOI/视觉检测员如果你去过晶圆厂或者封测车间，就会看到 AOI（自动光学检测）设备的屏幕上刷刷刷跳出无数小图：划痕、气泡、颗粒、断线……过去需要人眼一张张去看、去判定，既枯燥又容易出错。现在呢？AI 已经能在几百万张图片里自动识别出缺陷，还能分门别类地排序。人类的工作量至少减少 70%。换句话说，纯“看图+点选”的岗位，未来几乎没戏。2. 测试数据初步分析员半导体测试间每天吐出的数据堆成小山：电压、电流、延时、良率……过去往往要有人负责清洗数据、生成报表、标出异常，再交给测试工程师。AI 上场后，这些活儿变得极快：报表自动生成、异常自动告警、趋势图自动绘制。真正需要人做的，只剩下“判断这到底是不是根因”——低阶岗位空间被大幅压缩。3. 初级良率/失效分析助理在芯片量产中，良率就是利润。过去良率助理需要从各种机台日志、测试数据里找规律，比如某工艺步骤导致良率下降。但 AI 的优势就在这里：海量数据里找相关性。它能自动得出“某道工艺+某温度下=良率下降”的提示，效率远超新人助理。人只需要做最终验证，而不再需要去“刨数据”了。4. 产线排程与物料计划员排程和物料计划听起来像后勤，其实是半导体厂的大难题：谁先生产、哪台机台先跑、物料够不够。以前很多人靠 Excel、经验值来调度，既慢又容易出错。AI 的优化算法一上来，能实时算出最佳方案，还能预测下游缺料风险。这种“算账+排队”的工作，AI 天然比人快，替代率极高。5. 基础技术文档/报告撰写员半导体行业文档极多：工艺操作手册、测试流程报告、良率统计表……过去很多初级岗位要不停写报告、复制数据、套模板。现在有了 AI 自动生成与格式化工具，规范化的报告完全可以自动产出。人类的角色更多是审阅和签字，而不是埋头写流水账。你会发现，上面这些最容易被 AI 替代的岗位，有几个共同点：重复性强：每天做的事情几乎一样；规则清晰：有明确的“对”与“错”；可量化：数据能直接喂给机器；创造性低：不需要复杂判断，更像执行者。换句话说，只要一个岗位的工作像“流水线上的拼图”，AI 就很容易上手。那么，怎么办？别慌，知道危险岗位只是第一步。真正要做的，是让自己从容易替代变成不可替代： 1. 提升技能层级：从看图变成判因；从写报表变成用数据做决策。 2. 学会用 AI，而不是怕 AI：让它替你干苦力，你去做更有价值的判断。 3. 跨学科能力：懂工艺+懂数据，懂设备+懂算法，这类复合人才在未来最抢手。4. 抓住沟通和现场应变：AI 可以算，但它不会和客户吵架、也不会在突发情况下拍板。AI 的到来不是末日，而是洗牌。它会拿走一些岗位，但也会逼着我们去升级。就像以前电梯工消失了，但大楼管理、物业运营却诞生了更多机会。对半导体行业来说，AI 抢走的是“低阶重复劳动”，留下的是真正需要人类智慧的部分。你选择做流水工，还是做指挥官？答案，其实掌握在你手里。中国芯，我的心，点个关注支持一下呗！关注我获得更多精彩
