1、2026年3?2026中国电程师?AI应现状书从 对话框 向 全栈作流?专注电程垂直领域，解构AI如何重塑底层硬件与系统设计1.调研说明1随着模型（LLM）能的演进及EDA/IDE具的AI化，电程师的作模式正发根本性变化。21ic旨在通过调研，揭业在AI应上的真实渗透率。调研背景：向邀请21ic社区活跃程师、业专家，通过在线定量问卷收集。调研法：有效样本：426份（均为电程相关从业员）样本说明：覆盖从芯设计、嵌式开发到业动化等全产业链环节，其中5-20年资深程师占超过64%，数据极具业代表性。样本画像：2.调研分析2本报告从以下5个向进调查分析：从业年限每天时年均出使形式背景使频率每天时年均出

2、使形式使习惯规模化应向内容成类型项阶段应帮助模式深度应场景最常使的模型具业专/EDA集成AI公司态度内部平台建设具偏好与环境主要局限整体满意度效率提升程度岗位取代忧虑评价与未来调研分析2.1 调研分析 背景3背景：资深程师成为AI探索先锋电业正处于“带新”的AI转型期。38%的受访者拥有10-20年经验，这表明AI并仅受职场新睐，资深程师正积极利AI解决复杂的系统级问题。（1）从业年限：10-20年资深程师占最（38%）AI应已资历槛，深度渗透包括10-20年资历的核技术群体。（2）职务分布：AI在电业前仍主要作为“产具”“管理具”技术岗占据绝对主（56%）2.1 调研分析 背景4（4）研发：

3、硬件开发（50%）与嵌式软件（30%）是核AI正在深度介“软硬结合”关键交汇地带（3）业分布：业动化、消费电、半导体集成电路排名前三业场景对效率提升需求最迫切，与消费电与半导体构成了 AI 应的第梯队2.2 调研分析 使习惯5使习惯：从“偶尔尝试”转向“频辅助”AI已成为常“数字化副驾”。超过74%的程师每周少使数次AI，且主要集中在每天30-60分钟的深度任务辅助中。（2）每天时：30-60分钟占最（40.5%）AI 使时度集中在30-60分钟。这表明AI 已深度嵌程师的核时。（1）使频率：乎每天使（35.9%）+每周次（38.9%）AI已形成作粘性，不再是新鲜感驱动2.2 调研分析 使习惯

4、6（4）使形式：通对话界（52.4%）仍是选提词（Prompt）仍是程师的核技能，深度集成尚在普及期（3）年均出：44.7%基本出（免费版）企业级付费渗透率仍有巨空间，前多为“免费版”，“零成本试”2.3 调研分析 深度应场景7深度应场景：AI已深案与代码底层AI不再只写周报。研发效率提升（54%）和代码类内容（59%）成为最核的应向。（2）内容成类型：代码类（59.6%）和数据类（56.5%）最AI 已成为研发实操的标配，程师主要于底层逻辑代码开发?及复杂程数据的处理与验证。（1）规模化应向：研发与程效率提升（54.3%）居降本增效是企业引AI的头号动2.3 调研分析 深度应场景8（4）使形

5、式：线性串联（42.7%）和点状突破（39.3%）全流程AI化的技术奇点已经出现：近18%的已完成闭环探索。但对于82%的，逻辑仍是连接AI碎化产出与最终程标的必要桥梁。（3）项阶段应：案预研与技术调研（57.2%）及硬软件设计（50.7%）AI极地缩短了查阅DataSheet和底层代码编写的时间2.4 调研分析 具偏好与环境9具偏好与环境：国产模型全崛起国产模型的使率已全肩甚超越海外巨头。这并单纯的品牌偏好，是访问槛、响应速度以及对中技术档理解能综合作的结果。在确保研发流程稳定、合规的前提下，国产AI模型已成为中国程师中最触可及的“产利器”。（2）业专/EDA集成AI：37.9%已开始使（如

6、Altium/Cadence带功能）通过AI集成实现专业的“回流”与效转换（1）最常使的模型具：包（52.6%）、DeepSeek（48.7%）、ChatGPT（46.1%）DeepSeek在程师群体中的碑极（因其出的代码与推理能），?包则因易性胜出2.4 调研分析 具偏好与环境10（4）内部平台建设：41.3%完全没有，依赖公AI 企业级私有化部署是下个，前数据安全与效率之间仍在博弈（3）公司态度：励（33.8%）与不反对（32.3%）是主流业整体氛围积极，只有极少数（0.7%）严令禁2.5 调研分析 评价与未来11评价与未来：效率与焦虑共存20%-50%的效率提升已成业共识。尽管存在专业准