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程序猿:20年后，程序員還會像今天這樣的高收入嗎？( 二 )

生活百科程序猿


既然經驗難以積累，那自然不會越老越吃香了 。
程序員也有過時比較慢的技術，比如系統底層開發、驅動開發、嵌入式開發、芯片開發 。但是技術要求高，需求小，工資還不一定高(收入與市場高度相關) 。不是說技術難度越高收入就越高 。比如一個苦練20年的京劇藝術家的收入就不及一個只學過2年唱歌的流行歌曲明星 。
第二、程序員試錯成本低一個人在寫代碼時，會非常頻繁地調試(debug)以及測試(test) 。它們的成本是如此的低廉！我寫代碼時，基本上不到兩分鐘就要debug或run一下 ?？梢哉f，寫的東西，立馬就能看到效果 。如果寫對了，或單元測試通過，皆大歡喜，如果報錯了或結果不是預期，馬上修改了再來一把 。但是，其他行業，就遠遠沒有這么幸運了 。一個醫生，不能對病人說，我沒有把握，我給你開一劑藥，咱們試一把；如果不行，咱再換一劑藥 。病人不得罵死你啊 。電氣上，大家把電線接好了，要開始合閘了，現在竟然誰也不敢合閘通電 。這要是燒東西了誰負責呀？于是請來了最資深的電氣專家坐鎮，讓他親自檢查、合閘 。
試錯成本低，導致了“老專家”的地位沒有其他行業高，不容易受待見 。因為年輕人也可以上，錯了就修改代碼再來，bug嘛，沒有什么大驚小怪的 。這不像醫生、律師、機械、電氣等其他行業，出了bug是要出人命的(包括律師的人命官司) 。這時候，經驗比技術重要(因為沒有試錯論證機會) 。一般年級大經驗多，因為接觸的案例多，遇到問題就參考經驗做法 。不像程序員遇到問題，就搭建虛擬仿真環境，動手寫代碼調試一番，經驗教訓的作用被淡化 。
第三、程序員的工作容易被推翻重來一個東西被推翻重來，就意味著這東西可能已經過時了，不再需要維護了，里面的細節就沒有必要深究了 。如果是這樣，那么老人的價值就會降低 。代碼重構是再正常不過的事，其成本相對其他行業要低得多 。有時候甚至就是翻天覆地的變化，基本是使用新編程語言重新實現了一遍 。京東、豆瓣、知乎、濤寶，等等，都不能例外 。我從事的機械行業，很多同事可以自豪地說，看，那臺價值幾千萬的設備就是我10幾年前設計出來的，它的每一個細節我都了如指掌 。但是信息技術行業，卻很難如此 。當機械設備出現問題，找老專家出馬 。但是信息系統出問題，恐怕沒人想到老專家了 。因為它早已經不知道被重構多少次了，找正在升級和維護的年輕人才是常見的做法 。
很多行業都有核心技術，不傳之秘，它們就不容易被推翻重來 。信息技術領域也有，但是相對要少一些(bat、華為等頂級公司開發的除外)，特別是小型業務系統 。甚至可以說得更直白一點，那東西就是靠人堆出來的 。你要不信，隨便找一個高檔寫字樓看看，看有多少程序員，然后又有多少人做的是核心技術，大部分恐怕都是增刪改查 。在他們眼中，需求遠遠比核心技術重要 。做需求的收入最高 。需求，或者說業務流程往往與增刪改查高度映射 。
如果一個行業的某個人做技術，卻不能掌握核心技術，動不動就被別人推翻，那就容易吃青春飯 。
第四、程序員學習成本相對較低這是相對的 。甚至一臺電腦就能開始學寫代碼 。很多年前，程序員還是比較難的，因為自己要造很多輪子，要學習很多基礎知識，比如數據結構、編譯原理、操作系統 ?，F在好了，直接用“框架”呀，底層別人幫你實現好了，你只需要專注業務即可 。然后就變成了，我們比的不是誰的數學好，誰的基礎扎實，而是比誰更熟悉“框架” 。最后還會變成，就比誰更熟悉需求(業務) 。甚至一度認為高大上的人工智能深度學習，也慢慢變成了“調參高手”，意思是說，我不需要懂數學，別人(以外國人為主)現成的算法都寫好了，我調調參數就能用了 。這是一門體力活，非?；〞r間，也很掙錢 。