大家都用 AI 寫 Code 了，還需要學 LabVIEW 嗎？一個資深工程師的真心話
這幾年不論是參加技術論壇，還是帶新進工程師，我最常被問到的一個問題就是： 「學長，現在 ChatGPT、GitHub Copilot 寫 Python、C++ 那麼厲害，動口不動手就能生出幾百行代碼。在這種 AI 時代，我花時間去學一個要用滑鼠連連看的 LabVIEW，真的還有必要嗎？」 這是一個非常尖銳、也極具現實意義的好問題。身為一個在產線、實驗室和儀控領域摸爬滾打多年的資深 LabVIEW 工程師，我不想盲目地告訴你「LabVIEW 天下第一」，但也不認為它會在短期內被 AI 的浪潮輕易吞噬。 今天這篇文章，我不偏袒任何一方，純粹從 產業現實、技術本質以及職涯發展 的角度，來聊聊學習 LabVIEW 在如今究竟還有沒有必要性。 💻 認清現實：AI 衝擊了什麼？又留下了什麼？ 首先我們必須承認，生成式 AI 對傳統「文字型程式語言（如 Python）」的初階代碼撰寫，帶來了毀滅性的效率提升。以前要寫一個網頁爬蟲、一個資料庫連線，可能需要查半天技術文件；現在對 AI 下一句話，10 秒鐘就搞定了。 但是，當戰場轉移到 「自動化測試、工業儀控、軟硬體整合」 時，AI 就會面臨以下幾個巨大的坎： 1. 「文字模型」與「圖形化語言」的天然隔閡 目前的 AI 大模型本質上是處理「文字（Token）」的。Python 的代碼是文字，AI 很好理解；但 LabVIEW 的底層是圖形化的資料流（G 語言）。雖然現在有官方的 NI Nigel AI 或第三方的腳本工具，可以透過文字指令來自動拉線，但只要程式結構一複雜，AI 在視覺化邏輯的布局、記憶體優化上，錯誤率依然偏高。 2. AI 無法通靈「實體硬體的物理特性」 在軟硬體整合的世界裡，寫完程式通常只完成了 30%，剩下的 70% 都在 「Debug（除錯）」 。 為什麼這個 DAQ 卡讀出來的電壓有漣波（Ripple）？ 為什麼儀器用 VISA 通訊時，每跑三小時就會因為時基（Timing）卡死一次？ 產線上的實體接線有沒有雜訊干擾？ 這些牽涉到電路、物理訊號、機械結構的現場問題，AI 看不到、摸不到，也無法通靈。此時，工程師在現場的「硬體調校經驗」，才是決定專案能不能結案的關鍵。 ⚖️ 兩面刃：學與不學的理性得失 要不要學 LabVIEW，取決於你想走什麼樣的職涯路徑。我們不妨把正反兩面的利弊攤開來看： 🛑...
