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[导读]我之前遇到过一个资深硬件工程师,四十多岁了。那个年代的大学生,比现在年代的学习用功多了,理论功底非常扎实,需要计算的都头头是道。但是做出来的产品就是不行。

我之前遇到过一个资深硬件工程师,四十多岁了。那个年代的大学生,比现在年代的学习用功多了,理论功底非常扎实,需要计算的都头头是道。但是做出来的产品就是不行。例如用被动器件搭了一个滤波器,实验室测试效果还不错,但上了产线批量生产的时候,一致性就不好了。再有用三极管搭了一个FM放大电路,也是小批量测试效果好,大批量量产的时候有一小部分就不行了。

再拿现在流行的主动降噪耳机举个例子,实验室数据都很好,很容易做到35dB的降噪深度,在科研院所里做到40dB以上都不是问题。但是在产线上就不一样了,受限于音腔密封性的差异、麦克风的灵敏度差异、外壳生产公差、焊接阻抗差异等等,有些能到35dB有些只能到25dB,品质分布范围很广。

做产品的,和做科研的,最大的区别就在这里:批量性问题。最近iphone X频繁爆出产能不足的问题,近期富士康的iphone X只有每天2万台,连预期产能的十分之一都达不到,核心就是原深感摄像头的一致性不好。再看三星吃了大亏的电池起火问题,实际发生概率只有百万分之几。

因此对于实战派,自己设计电路的能力不是最重要的、追求性能的极限也不是最重要的。稳定、可靠、可批量化生产、不出大概率问题也不出小概率问题,这才是王道。绝非理论派的实验室小打小闹的做法。工程师不是科学家,做产品的也不是搞科研的。

对于一个追求稳定的产品来讲,芯片厂提供的专业芯片,一般都要比自己搭的电路更加稳定、性能更好。一颗已经在市面上用量过千万片的元器件,一定比自己搭的电路更安全。对于工程师来讲,理解这些元器件,合理的用好这些元器件,比自己全新设计一组电路更有价值。

同样的道理,应用在软件方法和算法、结构设计规则等其他方面,也一样适用。等到把别人的东西用熟悉了,再考虑如何来改进。反之抄都没有抄的明白,何来自己的创新思路?例如现在最流行的神经网络算法,其实也是在半个世纪前提出的算法上微创新而来的。

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