最近和母亲聊了很久未来规划，也第一次比较系统地梳理了“为什么想换赛道”。 不是一时冲动，而是同时看到了几个信号。 第一，行业在收缩。地铁通信新建项目变少，公司效益下降，全员降薪。原来的增长逻辑正在变弱，继续待下去，个人成长和收入空间都会越来越窄。 第二，AI 正在成为通用技术。它不一定单独成为一个行业，但会渗透进几乎所有行业。我不一定非要进纯 AI 公司，但必须主动靠近 AI，掌握 AI 应用能力。对我来说，这比被动等待行业变化更可控。 第三，团队环境和我的成长诉求不太匹配。遇到问题时，缺少能扛事、能带方向的人；工作边界模糊，薪资和强度不匹配；流程里责任边界不清，协作成本高。这些不是某一个人的问题，而是整体环境的问题。 所以换赛道不是逃避，而是基于行业、公司、团队和个人发展的综合判断。 但我也很清楚：现在不能冲动辞职。现阶段的主要矛盾，是“外部行业下行不可控”和“个人转型速度不够快”之间的矛盾。主要方面，是我自己可控的能力建设、作品积累和求职行动。 所以我给自己定了五条策略： 保障睡眠和休息。这是所有行动的前提。 做好本职工作，守住现金流和职业信用，不犯重大过错。 每周稳定投入 13—20 小时学习 AI，并产出可展示作品。 减少不必要开支，在保持基本生活品质的前提下尽量攒钱。 从微习惯开始，用固定时间、固定输出和每周复盘慢慢改变自己。 关于分享，我一开始会担心自己的思考太浅、太普通。但后来觉得，重要的不是一次说得多深刻，而是持续思考、持续输出。学习有转化率，只输入不输出，知识转化率很低；只有关联已有知识、重新表达、接受反馈，才能真正变成自己的东西。 这就像 AI 的 Memory 提纯：原始信息需要被抽取、压缩、索引、检索和更新，才能影响后续判断。人也一样，我们有遗忘机制，记忆会模糊。所以更需要记录、复盘和分享，主动给自己做“记忆提纯”。 第一次分享，不追求完美，只追求真实、持续、能吸引同频的人。