数字系统初学者从职业角度说说。除了技术点，建议关注两个交叉方向：一是芯片安全（硬件安全），包括侧信道攻击防护、硬件木马检测等，随着物联网和自动驾驶普及，需求会上来；二是芯片与软件协同，比如用ML优化EDA工具（Google有相关工作），或者为特定算法设计加速器。
在校生可以：1. 上Coursera相关课程（如硬件安全）；2. 参与CTF比赛里的硬件安全赛项；3. 学点Python和ML基础，尝试用ML解决简单EDA问题（比如布线预测）。这些方向门槛不低，但竞争相对小，未来机会可能更多。总之，别只盯着传统设计流程，拓宽视野有好处。
开源硬件和EDA生态在慢慢起来。除了刚才说的OpenROAD，还有Chisel（基于Scala的硬件构建语言）、SpinalHDL，以及RISC-V相关的开源IP。这些工具和语言能让你快速原型设计，尤其适合在校生练手。
建议：学学Chisel，因为它抽象层次高，写起来比Verilog快，而且能生成Verilog代码。可以跟着Chipyard或Rocket Chip项目做点小修改，比如加个自定义指令。另外，关注SiFive、OpenTitan这些开源项目，GitHub上很活跃。参与这些项目能积累经验，甚至为简历加分。注意，开源工具链可能不完善，但学思想和方法更重要。
新型存储器方向，比如MRAM（磁阻RAM）、RRAM（阻变RAM）、PCRAM（相变RAM）。它们有潜力替代部分DRAM和Flash，特点是非易失、速度快、寿命长。MRAM已经在嵌入式领域用上了（如STT-MRAM做缓存）。
在校生可以关注：1. 器件物理，理解存储机制；2. 电路设计，比如怎么设计灵敏放大器读取微弱信号；3. 架构应用，比如用RRAM做存算一体。学习资源方面，Springer有专门讲新兴存储器的书，ISSCC和IEDM会议也有很多相关文章。动手的话，可以用Verilog-A模型做电路仿真，或者参与高校的器件实验。
除了设计，制造端的热点是GAA晶体管（Gate-All-Around）。台积电2nm以后会用，三星3nm已经上了。这算是FinFET之后的下一代技术。虽然在校生很难直接接触工艺，但可以关注它对设计的影响，比如器件模型、寄生参数变化。
建议：学一下TCAD工具（如Sentaurus）的基本操作，了解器件仿真流程。另外，关注IMEC、IEEE Electron Device Letters上的文章。如果想走制造方向，半导体物理和工艺课程得扎牢，有机会去实习或参加学校的工艺线实践。
存算一体（Computing In Memory）最近挺火的，尤其是AI推理场景。传统冯·诺依曼架构有内存墙问题，存算一体直接在存储单元里做计算，能效比高。方向分两类：基于SRAM/DRAM的，和基于新型存储器如RRAM、MRAM的。
在校生的话，可以先从架构层面理解，比如读几篇ISSCC或VLSI上的存算一体论文。如果想深入，需要电路基础，模拟设计知识（因为很多存算一体电路是模拟域的）。可以试试用Cadence或Synopsys工具做简单仿真，或者参与高校里相关课题组。注意，这个方向偏研究，工业落地还在早期，但长远看潜力大。
最近确实有几个方向很热，Chiplet算一个。简单说就是把大芯片拆成小芯片，再用先进封装拼起来，能提升良率、降低成本。AMD的EPYC处理器就是例子。在校生可以关注UCIe这类互联标准，学学SystemVerilog和验证方法学，因为Chiplet对接口和互连验证要求很高。另外，可以看看IEEE的Chiplet相关论文，或者参加DAC这样的会议（学生有优惠）。
开源EDA也是个切入点，比如OpenROAD项目，从RTL到GDSII全开源流。虽然和工业级工具有差距，但学原理和流程足够了。GitHub上有很多项目，能动手跑一遍流程，对理解后端设计帮助很大。
