通訊工程

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下一批受衝擊的科系249 個科系中風險最高的前 39%

我的科系壽命

2年 11個月

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距離這個科系的畢業生職缺開始因 AI 減少
2029年9月24日 · 倒數 1093 天

推估區間 現在 – 5年 11個月

2030 年畢業：職缺可能在畢業前就開始減少

新人負責的網路設定、最佳化與故障診斷，AIOps 已在自動化，電信業者也持續精簡人力。現場電波量測與實體電路板除錯仍需要人，因此比純軟體職務撐得久一點。

「科系壽命」是距離畢業生職缺開始因 AI 減少的剩餘時間，不代表科系會消失，也不代表所有人都會失業。

AI vs 人類，你站哪一邊？

新進人員招募縮減

科系排名96 / 249

畢業後的出路

2030

畢業出路 · 以 2030 年 6 月底估算剩餘時間

通訊工程系的畢業生多半走向電信業者或設備廠商。新人負責的網路設定、最佳化與故障診斷，AIOps——也就是用AI自動監控、診斷網路問題的維運方式——已經在自動化這些工作，電信業者也持續精簡人力。

新人常做的網路設定、參數最佳化與故障診斷，過去需要工程師一步步排查，現在AIOps已經能自動監控、自動找出問題所在，甚至提出修復建議。電信業者因此持續精簡負責這類例行維運的人力，這也是這個系近年招募最先感受到壓力的環節。

通訊工程師與嵌入式軟體工程師的職缺，因為工作內容容易被AIOps自動化取代，縮減會先出現；網路工程師的情況類似，只是晚一點。電信設備技術員要負責現場的電波量測與實體電路板除錯，這類需要人到現場動手處理的工作，AI完全碰不到，職缺撐得比其他角色久得多。

與其只熟悉網路設定的標準流程，更該練習現場電波量測、排查實體線路與電路板故障的手動診斷能力，這是AIOps自動化不了的部分。也可以練習跟AIOps工具協作，學會判讀系統自動產生的診斷報告，再決定要不要親自到現場處理。

撰寫日期 2026-09-26

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資料用於說明工作、制度與科系。AI 取代時間與分數為 AI 推估，不是來源機構的預測。計算方法（英文）