近年来，国际形势的不确定性以及中美贸易战日益白热化的趋势下，华为、中兴等企业受到制裁，我国芯片相关领域受制于人的危机日渐凸显。
为应对这场势在必行的国产替代浪潮且引领中国朝着高度自动化、智能化的方向发展，国家大力支持芯片企业的发展。从资本密集涌入到国家政策的大力支持，芯片设计与芯片制造公司如雨后春笋。芯片产业野蛮生长，人才培养存在一定周期，抢人大战一触即发，直接推升了芯片人才的薪资迅猛上涨。
重压之下，不少芯片设计公司开始将目光投向了应届本科生。与此同时，各大高校也在加快芯片方向人才的提供，为市场降温。
眼前，正值高考分数陆续放榜，1000多万高考学子即将进入志愿报考阶段，芯片领域人才缺乏，又有高速发展的产业前景，或将成为今年的一大热门报读专业。
芯片产业热潮呈持续化态势
芯片是一个高精尖和专业化的产业，这个产业非常庞大、但分工极为细致，需要全球分工来协同完成。
芯片的生产过程主要分成三个环节：设计、制造、封测（封装和测试）。具体的工艺步骤、用到的软件、设备和材料更是繁杂，涉及到多个专业。
许多人关注到芯片，是因为中国芯片被美国“卡脖子”的问题。 为了不受制于人，国家出台了一系列利好政策。2021年1月，教育部印发通知，“交叉学科”被增设为新的“学科门类”，并在该学科门类下设立两个一级学科，“集成电路科学与工程”便是其中之一。
国家把集成电路定为一级学科，鼓励资本进入，为相关产业和项目免税减税。芯片产业在政策利好、中美贸易摩擦、疫情导致的缺“芯”危机等多重因素影响下，成为新的风口，初创公司、互联网公司、手机厂商等纷纷入局，加薪挖人、企业招不到人已成常态。
根据《中国集成电路产业人才白皮书（2019-2020）》的数据显示，到2022年，我国芯片产业人才仍将有25万左右的缺口；中国半导体协会预测，到2025年我国芯片人才缺口或超30万。
芯片的国产替代化是国家层面的战略，再加上人工智能、5G、自动驾驶等新技术的出现，对芯片又催生出了新的应用与需求，芯片越来越成为电子设备上不可或缺的器件之一。芯片产业的热潮还将持续延续下去，国内芯片产业前景广阔，上升空间巨大。
进入芯片行业选哪些专业
未来想要进入芯片行业，高考时应该选择哪些专业呢？
IC产业的不同环节需要不同专业的人才，涉及到多个学科领域，可选专业比较多。
最对口的是集成电路设计与集成系统，微电子科学与工程专业。
我们从其生产过程切入，浅谈一下：
芯片设计
芯片设计是IC产业链的上游，芯片设计人才培养周期长、需要经验积累，人才缺口非常大，尤其是高端的芯片设计人才，国内更是紧缺。
专业：集成电路设计与集成系统、微电子科学与工程或电子科学与工程专业。（建议读研、读博）
芯片制造
这也是目前我们被国外“卡脖子”的一个环节。制造环节是投入巨大，进入门槛极高的一环。在这方面占据全球超一半产能的企业是中国台湾的台积电。
除了对口的微电子科学与工程，电子科学与技术、材料科学与工程、物理学等专业的学生也可以在研究生阶段选择微电子、微纳或者半导体方向，这对材料学或者物理学的学生来说也是个不错的出路。
封装测试
封装、测试是IC产业链的下游，技术难度相对较低，国内发展得相对成熟，国内外技术差距相对较小，相关岗位通常电子信息类等多个专业毕业生都可以从事，个别学校也会直接开设电子封装技术这一本科专业。
软件开发
芯片设计中主要用到的软件是EDA，EDA是芯片设计过程中必须使用到的软件，其算法会直接决定芯片设计的优劣。它也是芯片产业中最容易被“卡脖子”的关键领域，目前美企Cadence、Synopsys、Mentor graphic是EDA软件三大龙头企业，占据了全球78%和中国77%的市场份额。
我国芯片产业也需要在未来拥有自主产权的设计工具，因此也非常需要具有一定集成电路基础的计算机、软件工程方面的人才。
设备&耗材
芯片制造中各个环节用到的设备和材料非常多。目前全球半导体设备市场主要被美国、日本垄断，我国半导体制造设备整体自给率比较低，尤其在光刻、涂胶显影等尖端设备方面。除设备外，半导体生产还会用到大量的材料，日本是全球半导体材料的龙头，在全球半导体材料市场占有的综合份额高达52%，生产半导体必备的19种材料都离不开日本企业的生产，国内半导体材料的自给率整体不高，其中光刻胶、电子特气国产化率同样不足5%。高端的设备和材料几乎全部都只能靠进口。
这一环节主要除了集成电路、微电子、电子专业的人才外，还需要材料、化学、物理、光学、机械等多个专业人才。
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高级函数和闭包：
介绍高阶函数的概念，如map、filter、reduce等；
讲解闭包的原理和用法，展示闭包在实际项目中的应用。
迭代器和生成器：
解释迭代器和可迭代对象的概念；
探讨生成器的原理和用法，并介绍协程的概念。
并发编程：
讲解多线程和多进程编程的基本概念；
引入线程间通信、锁和条件变量等概念。
数据库编程：
介绍Python与关系型数据库的交互；
演示如何使用Python操作数据库进行增删改查。
异常处理和调试：
讲解异常处理的基本概念和错误处理技巧；
提供调试技巧，如断点调试、日志调试等。
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