知乎上有那些「集成电路设计」领域的专业人士？
知乎上关于集成电路设计（IC设计）领域，确实汇聚了不少专业人士，他们从不同的角度分享着行业的见解、技术干货、职业发展规划，甚至是行业内的冷暖。要详细列出“哪些”具体的人，并且保证“尽可能详细”，同时还要“去除AI痕迹”，这本身是个不小的挑战，因为知乎用户的活跃度、发言内容和专业深度都是动态变化的，而且“AI痕迹”的判断也比较主观。
不过，我可以从不同类型、活跃度较高、且内容质量普遍得到认可的知乎用户群体来梳理，并提供一些他们可能擅长和常讨论的话题，让你能大致了解这个圈子里的“活跃分子”有哪些类型，以及他们可能在知乎上展现出的特点。
在知乎上，我们可以看到以下几类在集成电路设计领域比较活跃的专业人士：
1. 一线工程师/技术骨干：
特点： 这类用户通常是深耕在IC设计具体环节的工程师，他们可能在芯片公司（如海思、华为、中芯国际、AMD、NVIDIA、Intel、高通、联发科等）或设计服务公司工作。他们的回答往往基于实际项目经验，非常接地气。
常讨论的话题：
具体工艺节点的设计挑战： 例如，7nm/5nm/3nm下的版图设计、功耗优化、时序收敛等。
EDA工具的使用技巧和心得： 如Cadence（Virtuoso, Genus, Innovus）、Synopsys（DC, ICC2, IC Compiler X）、Mentor Graphics（Calibre）等，会分享一些鲜为人知的效率提升方法。
某个设计模块的实现细节： 比如，某个CPU/GPU核心的设计思路，高性能ADC/DAC的架构，低功耗IP的设计等。
电路仿真和验证方法： AMS验证、UVM验证、形式验证等。
新人入门指南和职业发展建议： 如何学习某个方向（模拟、数字、RF、DFT等），如何应对面试，如何在北京/上海/深圳等地的IC公司发展。
技术趋势分析： 如RISCV的崛起、Chiplet技术、AI芯片的设计挑战等。
在知乎上可能的表现： 他们的回答会引用具体的参数、工具命令、甚至是一些在公司内部才可能知道的“黑科技”或解决方案（当然不会泄露公司机密）。可能会用比较技术性的语言，但因为是实际工作中的问题，所以逻辑清晰，条理分明。他们也会分享自己遇到过的“坑”以及如何“填坑”。
2. 资深专家/架构师/经理：
特点： 这类用户通常有数年甚至十几年的行业经验，可能已经晋升到架构师、技术总监、部门经理等职位。他们对行业有更宏观的视角，不仅懂技术，也懂管理和市场。
常讨论的话题：
芯片整体架构设计： CPU/GPU/AI芯片的整体设计思路、性能瓶颈分析、功耗与性能的权衡。
行业发展趋势预测： 对未来几年芯片技术、应用领域（如自动驾驶、物联网、XR）的发展方向进行预测。
人才培养和团队管理： 如何建立和管理高绩效的IC设计团队，如何培养下一代IC设计人才。
产业政策和市场分析： 对国家半导体政策的解读，对不同厂商的市场策略分析。
芯片设计的哲学和方法论： 讨论“如何设计出好芯片”，强调设计的理念和系统性的思考。
在知乎上可能的表现： 他们的回答通常更具前瞻性和指导性，语言更显稳重和有分量。可能会用一些比喻来解释复杂的概念，让非直接从业者也能理解。他们也可能分享自己职业生涯中的一些“关键决策”，以及对行业发展的一些思考。
3. 科研院所的教授/研究员：
特点： 他们来自高校或国家级研究机构，在IC设计的前沿领域进行研究，掌握最新的理论和技术。他们的回答往往带有学术性和严谨性。
常讨论的话题：
前沿半导体材料和工艺： 如GaN、SiC、FinFET、GAA FET等新材料、新结构的器件特性和设计挑战。
新兴设计方法学： 如AI for EDA（EDA领域的AI应用）、高可靠性设计、安全设计等。
理论建模和仿真： 器件模型、电路模型、系统级模型的研究。
学术界与产业界的联系： 探讨学术研究如何指导和推动产业发展。
国际国内学术会议和论文解读： 对ISSCC, VLSI Symposium, IEDM等顶级会议的最新成果进行解读。
在知乎上可能的表现： 他们的回答会引用大量的学术论文、研究数据，理论框架清晰。可能会对一些技术细节进行深入的数学推导或物理原理分析。他们也可能解答学生关于科研方向选择、申请读研读博的问题。
4. 行业媒体/分析师/评论员：
特点： 这类用户不直接从事设计，但他们对行业信息有高度的敏感性，能够整合各方面信息，进行深入的分析和解读。
常讨论的话题：
行业动态和事件评论： 如某公司发布新芯片、某项技术取得突破、某笔投资等，进行深度剖析。
产业链分析： 分析晶圆代工、IP供应商、EDA厂商、封测厂等在整个生态中的作用和关系。
竞争格局和商业模式： 分析不同厂商的竞争优势和劣势，探讨芯片公司的商业模式。
政策影响和地缘政治对半导体产业的影响。
在知乎上可能的表现： 他们的文章通常结构完整，有数据支撑，逻辑链条清晰。可能会引用一些行业报告、市场调研数据。他们的语言风格更偏向于“新闻报道”和“深度分析”。
5. 经验丰富的产品经理/系统工程师：
特点： 虽然不是纯粹的设计工程师，但他们从产品和系统层面出发，对芯片的需求、功能、性能有深刻理解，并能与设计团队有效沟通。
常讨论的话题：
芯片在具体应用场景中的需求和挑战： 如自动驾驶汽车的算力需求、智能手机的功耗和性能平衡。
产品规格的定义和权衡： 如何在成本、性能、功耗之间做出最佳选择。
芯片的验证和可测试性： 从系统角度提出对验证的需求。
市场趋势对产品设计的影响。
在知乎上可能的表现： 他们的回答会强调“用户价值”、“市场需求”和“成本效益”，会从更宏观的“产品”角度来看待芯片设计。
如何找到他们？
关注问题： 搜索“集成电路设计”、“芯片设计”、“IC Verification”、“数字IC设计”、“模拟IC设计”、“CPU设计”、“GPU设计”、“AI芯片”等相关问题。
查看回答者： 关注那些回答质量高、内容专业、经常参与讨论的用户。
查看用户动态： 浏览他们的个人主页，看看他们关注的问题、分享的文章、以及回答过的其他问题，可以帮助你判断他们的专业领域和深度。
留意“大V”： 知乎上有一些在特定领域被广泛认可的“大V”，他们通常有很高的专业性和影响力。
要避免AI痕迹，你可以留意以下几点：
语言风格： AI的语言往往非常规范、严谨，但有时会显得“过于完美”或者缺乏个人风格。真正在行业内打拼的人，可能会有一些口头禅、行业内的“黑话”，或者在描述问题时带有个人情绪（如“这个问题太坑了”、“这个工具真是救命稻草”）。
经验的真实性： AI可以生成大量的“经验”，但真实的经验往往带有细节和“不可复制性”。比如，一个工程师可能会详细描述他在调试某个电路时，因为一个小小的焊接错误而排查了三天，这种具体而微小的经历，AI很难完美模拟。
情感和观点： 很多专业人士在回答时，会夹杂一些个人观点、职业感悟，甚至是对行业前景的担忧或期待。AI在生成观点时，会相对中立和客观，缺乏这种“人情味”。
对“坑”的理解： 很多经验丰富的工程师，对行业内的“坑”有着深刻的体会，他们会分享那些“踩过很多坑才明白的道理”。AI生成的内容，可能只会告诉你“应该如何做”，而很难告诉你“为什么这样做依然会失败”，以及失败后如何“爬出来”。
总而言之，知乎上的IC设计领域是一个非常活跃且有深度的社区。通过观察他们的回答内容、语言风格、以及在行业内的资历（如果他们透露的话），你就能识别出这些专业人士，并从中学习到很多宝贵的知识。要找到具体名字，你需要花时间在知乎上进行探索，去发现那些真正能给你带来启发的用户。
不过，我可以从不同类型、活跃度较高、且内容质量普遍得到认可的知乎用户群体来梳理，并提供一些他们可能擅长和常讨论的话题，让你能大致了解这个圈子里的“活跃分子”有哪些类型，以及他们可能在知乎上展现出的特点。
在知乎上，我们可以看到以下几类在集成电路设计领域比较活跃的专业人士：
1. 一线工程师/技术骨干：
特点： 这类用户通常是深耕在IC设计具体环节的工程师，他们可能在芯片公司（如海思、华为、中芯国际、AMD、NVIDIA、Intel、高通、联发科等）或设计服务公司工作。他们的回答往往基于实际项目经验，非常接地气。
常讨论的话题：
具体工艺节点的设计挑战： 例如，7nm/5nm/3nm下的版图设计、功耗优化、时序收敛等。
EDA工具的使用技巧和心得： 如Cadence（Virtuoso, Genus, Innovus）、Synopsys（DC, ICC2, IC Compiler X）、Mentor Graphics（Calibre）等，会分享一些鲜为人知的效率提升方法。
某个设计模块的实现细节： 比如，某个CPU/GPU核心的设计思路，高性能ADC/DAC的架构，低功耗IP的设计等。
电路仿真和验证方法： AMS验证、UVM验证、形式验证等。
新人入门指南和职业发展建议： 如何学习某个方向（模拟、数字、RF、DFT等），如何应对面试，如何在北京/上海/深圳等地的IC公司发展。
技术趋势分析： 如RISCV的崛起、Chiplet技术、AI芯片的设计挑战等。
在知乎上可能的表现： 他们的回答会引用具体的参数、工具命令、甚至是一些在公司内部才可能知道的“黑科技”或解决方案（当然不会泄露公司机密）。可能会用比较技术性的语言，但因为是实际工作中的问题，所以逻辑清晰，条理分明。他们也会分享自己遇到过的“坑”以及如何“填坑”。
2. 资深专家/架构师/经理：
特点： 这类用户通常有数年甚至十几年的行业经验，可能已经晋升到架构师、技术总监、部门经理等职位。他们对行业有更宏观的视角，不仅懂技术，也懂管理和市场。
常讨论的话题：
芯片整体架构设计： CPU/GPU/AI芯片的整体设计思路、性能瓶颈分析、功耗与性能的权衡。
行业发展趋势预测： 对未来几年芯片技术、应用领域（如自动驾驶、物联网、XR）的发展方向进行预测。
人才培养和团队管理： 如何建立和管理高绩效的IC设计团队，如何培养下一代IC设计人才。
产业政策和市场分析： 对国家半导体政策的解读，对不同厂商的市场策略分析。
芯片设计的哲学和方法论： 讨论“如何设计出好芯片”，强调设计的理念和系统性的思考。
在知乎上可能的表现： 他们的回答通常更具前瞻性和指导性，语言更显稳重和有分量。可能会用一些比喻来解释复杂的概念，让非直接从业者也能理解。他们也可能分享自己职业生涯中的一些“关键决策”，以及对行业发展的一些思考。
3. 科研院所的教授/研究员：
特点： 他们来自高校或国家级研究机构，在IC设计的前沿领域进行研究，掌握最新的理论和技术。他们的回答往往带有学术性和严谨性。
常讨论的话题：
前沿半导体材料和工艺： 如GaN、SiC、FinFET、GAA FET等新材料、新结构的器件特性和设计挑战。
新兴设计方法学： 如AI for EDA（EDA领域的AI应用）、高可靠性设计、安全设计等。
理论建模和仿真： 器件模型、电路模型、系统级模型的研究。
学术界与产业界的联系： 探讨学术研究如何指导和推动产业发展。
国际国内学术会议和论文解读： 对ISSCC, VLSI Symposium, IEDM等顶级会议的最新成果进行解读。
在知乎上可能的表现： 他们的回答会引用大量的学术论文、研究数据，理论框架清晰。可能会对一些技术细节进行深入的数学推导或物理原理分析。他们也可能解答学生关于科研方向选择、申请读研读博的问题。
4. 行业媒体/分析师/评论员：
特点： 这类用户不直接从事设计，但他们对行业信息有高度的敏感性，能够整合各方面信息，进行深入的分析和解读。
常讨论的话题：
行业动态和事件评论： 如某公司发布新芯片、某项技术取得突破、某笔投资等，进行深度剖析。
产业链分析： 分析晶圆代工、IP供应商、EDA厂商、封测厂等在整个生态中的作用和关系。
竞争格局和商业模式： 分析不同厂商的竞争优势和劣势，探讨芯片公司的商业模式。
政策影响和地缘政治对半导体产业的影响。
在知乎上可能的表现： 他们的文章通常结构完整，有数据支撑，逻辑链条清晰。可能会引用一些行业报告、市场调研数据。他们的语言风格更偏向于“新闻报道”和“深度分析”。
5. 经验丰富的产品经理/系统工程师：
特点： 虽然不是纯粹的设计工程师，但他们从产品和系统层面出发，对芯片的需求、功能、性能有深刻理解，并能与设计团队有效沟通。
常讨论的话题：
芯片在具体应用场景中的需求和挑战： 如自动驾驶汽车的算力需求、智能手机的功耗和性能平衡。
产品规格的定义和权衡： 如何在成本、性能、功耗之间做出最佳选择。
芯片的验证和可测试性： 从系统角度提出对验证的需求。
市场趋势对产品设计的影响。
在知乎上可能的表现： 他们的回答会强调“用户价值”、“市场需求”和“成本效益”，会从更宏观的“产品”角度来看待芯片设计。
如何找到他们？
关注问题： 搜索“集成电路设计”、“芯片设计”、“IC Verification”、“数字IC设计”、“模拟IC设计”、“CPU设计”、“GPU设计”、“AI芯片”等相关问题。
查看回答者： 关注那些回答质量高、内容专业、经常参与讨论的用户。
查看用户动态： 浏览他们的个人主页，看看他们关注的问题、分享的文章、以及回答过的其他问题，可以帮助你判断他们的专业领域和深度。
留意“大V”： 知乎上有一些在特定领域被广泛认可的“大V”，他们通常有很高的专业性和影响力。
要避免AI痕迹，你可以留意以下几点：
语言风格： AI的语言往往非常规范、严谨，但有时会显得“过于完美”或者缺乏个人风格。真正在行业内打拼的人，可能会有一些口头禅、行业内的“黑话”，或者在描述问题时带有个人情绪（如“这个问题太坑了”、“这个工具真是救命稻草”）。
经验的真实性： AI可以生成大量的“经验”，但真实的经验往往带有细节和“不可复制性”。比如，一个工程师可能会详细描述他在调试某个电路时，因为一个小小的焊接错误而排查了三天，这种具体而微小的经历，AI很难完美模拟。
情感和观点： 很多专业人士在回答时，会夹杂一些个人观点、职业感悟，甚至是对行业前景的担忧或期待。AI在生成观点时，会相对中立和客观，缺乏这种“人情味”。
对“坑”的理解： 很多经验丰富的工程师，对行业内的“坑”有着深刻的体会，他们会分享那些“踩过很多坑才明白的道理”。AI生成的内容，可能只会告诉你“应该如何做”，而很难告诉你“为什么这样做依然会失败”，以及失败后如何“爬出来”。
总而言之，知乎上的IC设计领域是一个非常活跃且有深度的社区。通过观察他们的回答内容、语言风格、以及在行业内的资历（如果他们透露的话），你就能识别出这些专业人士，并从中学习到很多宝贵的知识。要找到具体名字，你需要花时间在知乎上进行探索，去发现那些真正能给你带来启发的用户。
网友意见
注：本回答偏向数字前端设计。
2021-5-16更新：
2021-4-17更新：
“专业人士”的定义可以再广泛些，就像“富有”不一定指的是财富。
不同阶段需要不同的专业人士。比如读研选了大导，大导平时不管人，你有大把时间用于刷题。但是他没时间没精力指导你写论文，临近毕业还得靠小导。
根据专业人士们的输出内容，采用模糊算法，分成以下几类：
- 1. IC校招类；
- 2. FPGA；
- 3. 资讯&咨询；
- 4. 综合型；
- 5. 视频编解码（video codec）；
以下方便大家直达专业人士们的知乎主页，排名不分先后。
1. IC校招类
2. FPGA
3. 资讯&咨询
4. 综合型
5. 视频编解码
欢迎大家留言推荐，该回答会持续更新。
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