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　　1.电子和计算机有大量的重叠课程，你如果要说电子是夕阳，那计算机离死应该也不远了。

　　3.本人《人工神经网络》这门课是在电子工程系学的。这门学科三四十年前就兴起了，可惜用了一些远远超越当时计算机运算能力的方法，很快走进了死胡同。近十年计算机能力终于达到了当初的要求，这门学科才取得了应用上的飞跃，同时名字也换了个马甲，改叫“深度学习”。

　　其实深度学习的核心算法在近三十年里没有什么突破，应用瓶颈恐怕两三年内就会出现。如果你刚进大学，毕业时正好是泡沫破灭的时候。

　　4.门槛低的学科，从业人员数量一定庞大。你只看到最一流公司里那些拿的多的，没看到社会上绝大部分还是中等收入的软件狗，不比画电路板的强多少。

　　第3点更正一下。原帖发于2017年，7年后，深度学习的热潮确实退了，不过生成式AI崛起了，而且是颠覆性的崛起。这不是三四十年前的老技术配新算力，是升级换代的全新技术配上无与伦比的算力。

　　但是，我原帖的中心思想没变。电子工程专业的人(信号处理方向)理解这全新的AI技术没什么知识领域上的障碍。

　　另外，我前面把一个关键词重复了好几遍——算力。算力是AI的驱动力，这是电子工程的领域。

　　现在AI领域最出名的公司是哪家？OpenAI。但是最挣钱的是哪家？英伟达——这家做GPU的是电子公司。

　　我研究生的时候做了一个项目，因为签了NDA我就不说细节了 （ 不过貌似透露我签了NDA也是违反NDA的..） 是给一个大部分人觉得根本用不上电子设备的东西，加上一个通信模块， 这样可以实现无线操作的同时， 还可以节省成本， 为了说的更具体一些， 我拿汽车举例子。

　　刚开始发明汽车的时候，是手摇的， 需要用人去驱动飞轮，完成最初始的点火。

　　车载空调/收音机，自动头灯，倒车影像，倒车雷达，自动巡航， 这些都是电子工程发展之后的产物， 以前看来“根本没必要”的功能，现在都在通过芯片一步一步实现。 所以我们可以看到， 芯片(或者说超大规模集成电路，VLSI)的应用是越来越广泛的。

　　这几年， 某些平时觉得不需要用到芯片的东西， 也渐渐开始使用芯片， 比如（手机党看文字即可， 不需要加载图片）：

　　某些只用到低级8位芯片的东西，也开始使用更高级的传感器/或16，32甚至64位芯片，比如

　　从全球来看，芯片的消耗每年将会以指数级别扩大， 而以现有公司的产能，是远远不够满足其需求的。

　　再从我国来看， 现在半导体制造业，已经成为和航空发动机一样，称为我国为数不多的制约产业升级的桎梏之一， 在未来的几十年内，一定是大量需求人才的时刻，需要大量有经验的工程师参加产品的研发维护工作。我国每年进口芯片净差值达到 2000多亿，填平这个市场至少可以提供数十万甚至百万人的就业。而且国产化之后成本下降， 市场会进一步扩大。 所以更没有夕阳产业这一说。

　　不过随着自动化程度提高， 芯片制造过程也的确朝着无人化方向发展， 但是像AE, FA等等工作还是需要人类来做的。

　　所以如果题主如果对EE没兴趣想转CS也可以， 但是不要认为EE是夕阳产业，这个产业在五十年之内还没有衰退的迹象。

　　读初中的时候，他们说最火的是国际贸易，读高中的时候说最火的是金融，本科毕业的时候互联网又开始火了。题主觉得计算机待遇好难度低想去学学也无可厚非，但潮流这种东西不是想追究追得上的。哪个行业都有赚大钱的人，哪个行业也有低收入的。

　　电子信息这个专业好就好在，和信息、电子有关的所有方向你都可以接触到，这就帮你确定了，你喜欢做什么，不喜欢做什么，剩下的只需要自己花时间往下走就行了。人工智能领域，何谓科班的？我接触过的这方面的大牛，有搞雷达的，学数学的，本科只做硬件焊板子的，计算机的，甚至今年还听了一个讲座，那个教授说他年轻时候是学生物的。

　　电子信息的人做人工智能也有优势。例如我最近做的项目，图像噪声非常大，boss偏偏要用神经网络给它做个回归。把一堆脏数据给计算机专业的同学做他未必有好办法，因为人家没学过数字信号处理，没学过随机信号分析。实际项目里用人工智能哪有那么多整理好的数据让你训练？找个模型调调参数，速成班出来的都会，但是很多细节的东西做起来还是挺看本事的。

　　本人是一名双一流大学（不是东南不是成电不是西电）电子专业的大一新生，入学一个来月，对此还是深有感触。

　　在我校，电子信息工程是一个软件方向的专业，比起电子更注重信息，与题主所说的电子工程EE差别很大。准确的说，我校电子信息工程还是一个基于计算机主要搞软件方向的专业，辅以硬件。

　　我的专业更靠近电子工程EE一些，专业的要求也能看得出来，我大一就有对硬件动手能力的要求，这是近几天焊的电路。

　　我很赞同答主卷积云的回答，应该说计算机虽然是21世纪的福利专业，但是没有电子工程对它硬件上的支持，计算机也走不了多远。业内很多人喜欢拿电子工程师和软件工程师作比较，其实比较本身很不公平。电子工程师主要是制造业，是第二产业，而软件工程师属于服务业，是第三产业，服务业平均薪水高于制造业是再常见不过的结论了。而且应该认识到，除去金融和软件，电子工程师的薪水绝不算低，而且与前两者相较，电子工程师具有更长的职业寿命。

　　题主想做的人工智能方向，目前看来还是与软件相关性更大，但人工智能方向若要走的更远，还是得从根本上的芯片，元件等，去找到解决方法。也应该想到投入到人工智能的时间跨度可能为二十年甚至三十年，这是软件工程师很难达到的工作时间。

　　门槛低的计算机现在是越来越不推荐了，普通人经过短期培训就可以和科班大学生平起平坐，而且随时间推移，这个计算机领域会越来越拥挤，那个高淘汰率的时代已经近在眼前。应该说不论什么专业，都要追求成为该领域的百分之一千分之一，才能长盛不衰。

　　更新：有人批评说普通人经过短期培训不可能和科班大学生平起平坐，在这里我说下，这个情况在广州深圳一些普通互联网公司里非常常见，知乎里恐怕也有不少自学计算机语言成功转行互联网的人，在此不表，也不撕。

　　另外还有（估计是学长的）人提出电子信息工程到了大二也会变成硬件方向……我前文提到说每个学校可能不一样，我们学校大一虽然专业课都差不多，但我问到的学长也是说我校电子信息工程主要是软件方向，大概……专业课不一样？不太清楚啊……毕竟我自己是电子的学生……

　　至于飞线……我也想不飞线啊……我也很无奈啊……可我目前还没学到怎么设计路线呢……纯凭感觉手焊，哪里过不去了就只好飞线，如果有这方面行家，还请教教看大一的初学者。

　　我们学校EE硕士毕业薪水在24-31万左右 CS的27-40万 而且CS的就业面很宽 互联网 半导体 投行 几乎各行各业都会找IT的人才 这就很爽了 只要你做的好哪都吃得开 比如香港投行给IT的工资高那我就去投行 大陆互联网给的高我就去互联网

　　这就是为什么我所有去了美国顶尖学校读硕读博的同学几乎都在刷leetcode 即使他们本人有的并不喜欢CS

　　至于什么算法要硬件支持的真特么可以省省了 造IC PCB还需要ME和化工的支持呢 那你去学吗？逻辑应该是市场需要谁谁是大爷

　　国内的EE 特别是IC技术是落后于世界先进水平的 所以这两种地区的人认知会不平衡 着点作为一个在国内读本科的人 出来读硕博人的感受真是太明显了

　　另外你可以查查电子公司市值 月K和互联网公司的市值 月K，比如TSMC和阿里 对比一下你自然心里就有数了

　　有人说电子信息工程是个流氓专业，啥都学，啥都不精，但是任何事情都有两面性IM体育，啥都学啥都不精也可以理解为学的多懂得多，可选择的多，跨领域比较方便，这行不火了立马进入另一行，不像口径窄的专业，无论怎么样你只能做这个。

　　因为学的多而杂，很多学生会迷茫，这是正常的，所有的交叉型专业都是这个特点，关键是自己要在本科期间找准一个自己感兴趣的方向深入下去，关键也是靠人。学计算机的但计算机不精的多了去了，学电子信息工程代码写的比学软件工程的还好的例子也多了去了。

　　可以去电子芯片通信类大公司，比如高通，博通，联发科技，三星，海思，展讯，巨大中华、英伟达，汇顶，全志，瑞芯微，瑞昱等

　　总之是软硬件兼施，季就看你擅长哪一块喜欢哪一块，写代码、做芯片、嵌入式、集成电路设计、搞算法……

　　夕阳这个说发不科学。 用词很奇怪。这个专业的基础专业知识都一样，在于领域方向的延伸，所以除非是量子力学等新的前沿基础物理的突破打破固有体系和认知，否则人类一直还在这个领域里面，就算现在说的什么人工智能，物联网等新的名词，但都是ee的方向延伸，并没有革命性的基石的突破。革命性的比如，苹果手机，乔布斯发明的，但也是表面的创新，只能说是ee最后的余晖，你不能说乔布斯突破了ee这个领域。

　　当下，国内的话，我是这么看的，任何一门学科都是有难度的，但是为什么有一种说法是：成绩好的学习数理化，成绩一般的学习文科，差一点的就去学习艺术，因为只有这样才可以上本科。

　　这个说法是有一定的道理的。我们不排除有人说，他的兴趣在某一个领域，但是，兴趣的内涵从来都包括了能胜任这个词。

　　所以，题主，你应该问电子信息工程你有没有兴趣去做。而且，这个专业真的很考验智商和专注，反正我觉得很难，因为我数理思维抽象思维逻辑思维并不好。这可是科学家的天堂。

　　如果你单纯为了能毕业后的工作，那么从今天的内卷来看，我猜测，你大概率会向cs转。或者学习一个软件语言，做软件去了。

　　电子信息工程的专业课程设置比较复杂，许多专业课的学习曲线也比较陡峭，整体上属于一门交叉类型的学科。该专业的诟病之处在于本科阶段涉猎知识较为广泛，实际教学课程大多浅尝辄止，并没有进行特别深入的研究。但是大学本科阶段主要以通识教育为主，在一定方向上的广泛涉猎与学习，对于个人长期的发展大有裨益。

　　所以，答主认为这种较为广泛是知识涉猎，恰恰是电子信息工程专业的优势所在，电子信息工程主要研究信息的获取与处理，电子设备与信息系统的设计、开发、应用和集成，基本上 IT 技术所涉及的方方面面都有涉及，就业的选择面将会非常之宽。电子信息工程专业主要涉及软件和硬件两个方向，换而言之，IT 行业的主要技术方向事实上都有所涉及。信息化与数字化建设是国家未来工业发展的基础，所以行业整体前景还是非常不错的，特别是近几年芯片、自动驾驶等题材的火爆，软件与硬件的应用正在逐步走向融合，这些正好与电子信息工程专业所学习的课程紧密相关。

　　终上所述，电子信息工程并非夕阳专业，能否获得优质的就业机会，主要取决于个人能力。特别是把握好《电路分析》、《模拟电路》、《数字电路》、《C 语言程序设计》、《信号与系统》这五门核心课程的学习。

　　谢邀，要看什么学校，两电一邮ee出身都去了CS行业，而其他学校包括一众985 ee出身大部分去搞了软开，所以条条道路通CS不是没有道理的，话说回来，打好基础，比什么都重要，高大上的ai行业也只多了几门统计学习专业的课程，数学为基，计算机为辅，方能走天涯，打天下。

　　电子信息工程是否夕阳，取决于它到底偏向电子还是偏向信息。如果偏向电子，则偏向前端。知识不过时必须依赖于数字逻辑的底层依然是“高电平，低电平”，信息的载体依然是信号发生器产生的不同频率的三角波。虽然基本不可能一时改变这个现状，但是当上述两个前提一旦不成立，将会有大量的知识需要被更新，掌握的关于电子的老知识很可能就没那么多用处了。

　　反之，如果偏向信息，那么只要处理的对象可以抽象化为“信息”，无论它是模拟、数字信号，还是时间序列，自然语言，知识图谱，只要前端处理之后可以用类似的数学形式来表示，那么high level的方法论还是适用于这些信息，“数据”。题主如果研究了人工智能，深度学习，就会发现很多论文都发表于IEEE下的会议或者期刊，这就说明人工智能作为一个学术领域，和EE是极其相关的，相关就相关在“信号/信息处理”这一部分。许多电子信息工程系的教授，现在依然是人工智能的big name。只要人们不放弃从数据中挖掘信息，这个领域就永远不会过时。

　　夕不夕阳的，对于我们这些资质平庸的普通人来说，只要不是夕阳到日薄西山的时候，影响都不太大。风口不是那么好找的，底不是那么好抄的，真有这么强的前景观瞻能力的人不见得会来网上无私分享自己的分析和建议，毕竟风口站的人多了也一样飞不起来。电子类前景目前看来应该不至于惨到日薄西山， 网上的信息可以参考但不敢尽信，有的时候就算是真的，挤电梯的人多了还不如走楼梯的状况也不是没有发生过。