第一梯队：技术壁垒高，越老越值钱#

1. 电芯研发/电芯设计工程师

技术壁垒高，积累深，看事情的角度是系统性的。

六西格玛中也讲究DFX（面向对象设计），不良发生70%是设计问题。工艺只能在剩下30%的空间里辗转腾挪。可能做了半年改善，还不如设计一个4M变更把公差放宽来得简单。不管做质量管理还是工艺，都会频繁需要设计机理来判断发生原因和影响范围，甚至需要倒逼设计改善。这点在星球的问答里面已经体现得很明显了。所以技术领域，设计的话语权最高。

但是设计门槛很高，一般要电化学、材料学硕士学历。前期打杂较多，拆电池、跑数据、学测定仪操作至少也要2~3年，要耐得住寂寞。核心开发系统方面，现在大企业开发都平台化/流程化了，能自由发挥的地方不多。但这套流程的背后算法其实是最值钱的。

2. 材料研发工程师（正负极/电解液方向）

锂电每一次技术飞跃，几乎都是材料驱动。固态、钠电池、富锂锰基等新方向不断涌现，人才需求会持续增长。有机会参与真正技术突破，成就感强。但材料研发周期长，短期不容易出成果。建议选择明确产业化方向的课题，不要纯基础研究。

3. BMS软件/算法工程师

软件定义硬件的趋势越来越明显，BMS价值在提升。具有电化学/嵌入式算法开发能力的复合人才极其稀缺。懂算法未来不做锂电，做储能能源管理、智能驾驶也可以。

关键是薪资目前是第一梯队里面最高的。但要求一个人同时懂电池还要懂代码，没有5年以上的技术沉淀，很难。

第二梯队：成长空间大，实战出真知#

4. 工艺工程师

锂电是个重制造的行业，工艺工程师的岗位需求是最高的。由于和产线打交道最多，所以学的东西最扎实。工艺决定良率和成本，最能体现项目价值成果。

当然，这个岗位我觉得最辛苦，不仅要泡产线，可能还要倒班。我建议优先前段工艺（搅拌、涂布、辊压），其次是后段（注液、化成），因为这几个工序技术含量最高。

后段工艺像内科——症状在这里暴露，但病因可能在前段。需要了解前面发生的所有事情，和电化学、测试、算法等结合性很强。后段除了拆电池外，其他方面接触有害物质的概率要远小于前段。技术深度一点也不低。但真的想做好后段，你不懂前段也很难锁定真正要因。

而前段3个工序里面，涂布最核心，业内有个说法叫”涂布为王”。我做过光学部件的挤出成型工艺研发。锂电的涂头设计、流道设计、双螺杆挤出技术，相比薄膜5层挤出工艺来说，技术含量其实要低很多。当年挤出模具的企业转行做锂电涂头，就是降维打击。但是涂布环境比较差，有粉尘/有溶剂/有重金属/有噪音。

这里我要多说一句：工艺的天花板取决于你愿不愿往外延伸。后面我会专门发星球。

5. 结构设计工程师

现在的电芯研发有大量的仿真模拟。PACK、CTP、CTB等新技术同样需要。其技术深度不亚于电芯体系设计。我本身是机械自动化专业，大学学过UG的有限元分析，暑期在中智兼职过CAD、Solidworks培训师。学习Ansys软件操作几乎没遇到什么瓶颈。但是，软件里面涉及大量的公式参数（不管是需要你选择的，还是需要你填写公式的）才是这个岗位最核心的。

这个岗位的起点很高，一开始你会做出一个仿真模型，跑出各种云图，觉得自己很厉害。然后你就会发现，你要做出一个和现实结果完全匹配的模型几乎和炼丹差不多，这是第二阶段。最后终于能做出一个能说服自己的模型，达到实用，那是很多年后的事情了。

看山是山，看山不是山，看山还是山。

这个岗位同样要很高的学习力，它最终目的其实是为了省钱，但即便如此，还是要花钱去进行模拟/实绩的验证。开模费很贵，所以老板不会给你很多试错的机会。如果你能把结构设计+热力学仿真+安全设计结合起来，市场价值会非常高。

6. 测试工程师

这个岗位经常被低估，但其实是最能建立全局视角的岗位。好的测试工程师，实际上是半个设计工程师+半个品质工程师。如果深耕3年，可以往设计研发、安全工程、失效分析等岗位发展。

第三梯队：锂电技术纵深不算最高，但通用性强、跨行业迁移容易#

第三梯队的岗位有一个很大的好处：如果你觉得锂电太苦熬不住，或者未来锂电不火了想换行业。做研发的，技术迁移很难。但如果你是做质量、做设备的，哪个行业都要，甚至因为你搞的是对制造品质要求很高的锂电，转型反而更容易。

7. 质量工程师

这个岗位饿不死，但赚的也不多。几乎和所有岗位都要接触。如果你今后想转管理岗，比如体系/供应链方面，那这条路比较容易走通。但如果追求技术深度，建议把它当跳板，或者往可靠性工程师方面发展。可靠性工程师+算法也是未来的大方向。

8. 设备工程师

实话实说，这个岗位很累。但是AI时代来临，除了和老板接触的经营管理层之外，设备工程师其实是最不容易被淘汰的。产线调试、维护、新设备导入，只要制造业没有被制造机器人、维修机器人全面替代，就有设备工程师一口饭吃。 那时候所有行业都被替代了，也没锂电什么事了。目前国内清北最聪明的那帮人就在研究具身智能。国内一片向好，国外投资圈会聊到对这方面看法。信息敏感，我只发私域。

我曾经对工艺不客气地说过：我要是设备工程师，你们工艺那些所谓DOE也没啥了不起的，全是一些公知信息。设备装配、设备调试阶段如果做得不好，你工艺能搞得出来吗？做FMEA的七步法还不是先要分解设备逻辑，FTA也是积累。我要是设备工程师，SAT阶段就可以根据设计基准把工艺条件做出来，完全没工艺工程师啥事情。后面发生问题我自己调试，要工艺干什么。所以设备工程师完全可以把工艺给吃掉，而工艺却很难把设备给吃掉。但由于设备工程师干得都是辛苦活，没有那么多时间写报告，往往做了很多但体现不出来，老板看不到。

设备工程师又分机械和电气。不能说哪个更重要，只能说AI时代，电气更容易踩准命脉，薪资也是电气更高。

电气+AI算法=预知维护。

机械的话，不要只懂操作设备（你永远比不过设备厂的），有机会把工艺直接吃下来，把六西格玛考了，把质量也吃下来。

比岗位选择更重要的事#

比起岗位选择，其实还有更重要的事不得不提—AI。自从22年GPT破圈就无人能挡了。未来已来。所有人都要做好被严重冲击甚至洗牌的准备。

我大学凭借对计算机的热情，掌握VBA、C、C++三门编程语言。就业前十年用VBA写了很多插件，最后整理成了一个六西格玛分析模块（当时安装6SQ插件被IT警告说没有版权，我就自己做了一套）。后来JMP导入后，我那些插件全部变成了废物。除此之外，以前我练得滚瓜烂熟的index+match组合公式，被XLOOKUP一个函数就替代了。跨文件夹数据合并清洗的VBA被PowerQuery取代了。

22年GPT3.5出世，我第一时间用它复现了一个开发2周的跨工序异常分析系统，核心代码生成只用了3分钟，代码高度可用。那天开始我就知道，天变了。当时大部分人还没有认识到可怕，直到25年Deepseek出来才在国内引起真正的轰动。

其实科技巨头和投资界了解的更早。在公开场合，科技巨头最喜欢用的词是“AI大数据”、“智能制造”和“数字化转型”。他们说AI会让人类免于枯燥劳动，去从事“更深度的思考”。但在私下的投资会上，话就说得很直白。知名投资人Victor Lazarte在业内交流时直接爆了粗口：“大公司总在说 AI 不是在取代人，而是在增强人。这完全是扯淡，AI 就是在完全取代人。”Anthropic的Cowork就是AI员工，它连SaaS软件公司都要干掉，更何况其他行业。最近从事AI的员工，啥都没干，也没说要走，公司动不动就给他们薪资普涨。你再看看AI相关产业链，卖铲子的。其实答案很清晰，不需要我来多讲。

有人很乐观，马车被出租车替代了，马车司机可以去当出租车司机啊，只是工具变了而已，AI也是工具啊。

太乐观了，无人驾驶，汽车还是汽车，司机没了。AI替代的是人，但这个需要过程。虽然你没看到大批量的裁员，但真正的裁员是隐性的—企业先不招新人，退休的、主动离职走了也不补充，然后才到裁员。

未来有很多人会被淘汰，有很多人会赚得盆满钵满。在AI时代如何活下来，活得好，关于未来管理岗和技术岗的路径选择、哪些技能值得投入、需不要学习语言、上面那些岗位具体到业务面如何进行选择？如何利用AI放大自身优势。我有很多观点和主流意识并不完全一致，太敏感，我只会在星球里讲。另外上面这些跨部门的知识，平时未必找得到人教你。各位不妨来星球和各岗位工程师一起交流。春节期间我每天放一篇。祝大家春节快乐！