很多时候，人们总是会把程序员和软件工程师混为一谈。而本质上两者具有很大的区别。软件工程师，首先是一个程序员。但是软件工程师要做的工作要比程序员多的多。
程序员是代码实现者，软件工程师是系统创造者。随着DevOps和低代码平台发展，基础编码工作将加速自动化，而软件工程师的需求将持续增长（Gartner预测2027年软件工程岗位增长34%）。职业发展的本质是从语法熟练度向系统思维力的跃迁，正如建筑工人与建筑工程师的区别——前者砌砖，后者设计摩天大楼的受力结构。
随着AI的快速发展，AI编程工具的不断完善，越来越多需要程序员实现的代码将被AI工具所完成。尽管AI发展的如此快速，但是，人们对软件的需求不见一丝一毫的减少。随着数字化进程的加速，各个行业对软件的依赖程度越来越高，从日常使用的手机 APP，到企业复杂的管理系统，软件无处不在。而这些软件的诞生，仅仅依靠 AI 是远远不够的。
AI现在的发展阶段还是处于大模型阶段，可以预见的未来是，大模型需要落地，开发出越来越多的结合AI,使用AI的软件。AI大模型会不断的接入到现有的系统中。这也就是大家常说的大模型落地。
那么，大模型 要落地，就会产生更多的软件开发需求、软件迭代需求。在新的需求不断被提出，也需要更多的代码要被编写，更多的软件需要被设计。尽管在代码编写阶段，AI可以辅助、完成。但是，软件的设计还是需要人去设计，AI，对于复杂的软件设计暂时还是无能为力。
软件需求的提出与整理，是软件开发的基石，而这一关键环节只有人类能够完成。普通的软件使用者，他们基于自身的业务场景和实际需求，提出诸如便捷办公、高效购物等功能诉求，但这些零散的需求只是原始素材。将这些需求转化为条理清晰、逻辑严谨的软件设计方案，需要软件工程师凭借专业知识和丰富经验去梳理、整合。
软件工程师的工作，远不止写代码这么简单。他们需要从无到有地设计软件架构，这涉及到对用户需求的深度理解、对系统性能的全面考量、对未来扩展的前瞻性规划。例如开发一款电商软件，软件工程师要思考如何优化用户购物流程、如何保障系统在购物高峰期的稳定运行、如何预留接口以便未来增加新功能等。这些创造性、综合性的工作，是 AI 无法完成的。AI 只能在已经设计好的软件架构里，按照既定规则填充代码，实现某些具体功能。
软件的架构设计是一个复杂的系统工程，关乎软件的稳定性、扩展性和性能表现。一个好的软件架构，就像一座大厦的蓝图，决定了软件未来的发展方向。AI 没有对业务的深刻洞察，也缺乏创新思维，难以构建出满足多元需求的软件架构。在软件验收阶段，同样需要软件工程师凭借专业素养和行业经验，从功能完整性、用户体验、安全性等多维度进行评估和把关，确保软件符合预期目标。
程序员和软件工程师，虽然都与编程相关，但有着本质区别。程序员更多专注于代码实现，而软件工程师则站在更高层面，把控软件的整体方向和架构设计。AI 可以成为程序员的得力助手，帮助他们提高效率、减少错误，但在软件设计的核心环节，软件工程师的经验、创造力和对业务的理解，是无可替代的。
