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我的畢業年份
物理學
🇹🇼 台灣 · 自然科學下一批受衝擊的科系249 個科系中安全度排名前 40%
我的科系壽命
5年 5個月
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距離這個科系的畢業生職缺開始因 AI 減少
2032年3月24日 · 倒數 2005 天
推估區間 2年 11個月 – 9年 11個月
2030 年畢業：畢業後還剩 1年 8個月
模擬、數據分析這類繞道進入的職務會先被 AI 減少；但臺灣晶圓廠把物理列為製程工程師的適合背景之一，現場異常處理與機台復原也仍得靠人，撐住了新人招募。
「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150 / 249
畢業後的出路
2030畢業出路 · 以 2030 年 6 月底估算剩餘時間
物理學：AI 對畢業生求職的影響
物理系學士畢業生，很少真的去做「物理學研究」，更常見的出路是進晶圓廠當製程工程師。這條路徑撐住了物理系整體的新人招募，也是這個系比其他理科系穩定的原因。
物理系新人如果走模擬和數據分析，會先受到影響嗎？
用模擬軟體跑參數掃描、把實驗數據整理成圖表，這類過去需要新人花不少時間磨練的工作，現在AI能在短時間內跑完並整理出報告草稿，走這條路繞道進入業界的新人會先感受到壓力。但晶圓廠裡機台出現異常時要判斷原因、把生產線復原，這種需要人到現場排解的工作，AI還沒辦法獨立完成，而這正是多數物理系畢業生實際在做的事。
半導體製程工程師和物理學研究人員，誰先受到衝擊？
走資料科學家這條路的畢業生，職缺壓力出現得最早；從事物理學研究和大學教職的工作接著受到影響。晶圓廠的製程工程師因為需要到生產線現場排解機台異常，加上目前偏向和AI工具一起工作、而不是被取代，職缺撐得比其他幾條路都久。
讀物理系，想走半導體這條路該怎麼準備？
比起只練熟模擬軟體的操作，更值得投資的是找晶圓廠或相關供應商實習，實際接觸機台操作和異常排解的經驗，這是教科書和模擬軟體都學不到的部分。把模擬與數據分析工具當成加快作業速度的幫手，同時多花時間弄懂設備背後的物理原理，能讓自己在製程工程師這條路上比只會跑模擬的同學更吃香。
撰寫日期
資料來源
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）
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