AI与数学齐飞，物理共机械一色

竹筠侠

AI能做的事，是在给定边界条件、给定物理模型的前提下，完成大规模、高精度的快速计算。这是它的绝对强项，比人更快、更准、更海量。
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( H+ F' u0 ]9 U0 z但如果问题本身尚未定义？如果边界条件本身就模糊不定？如果物理过程至今没有被完全吃透？

面对这种未知，AI会立刻停滞。
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没有训练数据、没有先验模型、没有参考案例，它就没有任何前进的方向。它只会在既定框架内运算，无法自我破局。

0 ?0 l: }* m) c$ U4 X$ G而经验深厚的工程师、物理学家面对同样的未知，往往会有一种直觉：“这里大概率要出问题。”
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这种感觉，不是计算出来的。

. e0 z. I  i" N! X2 ?它来自无数次扎根现场的观察、大量疑难故障的复盘、亲手摸过的设备、亲身经历的非标工况。这是长年累月在脑子里自己长出来的系统模型。

AI没有这套东西，AI的模型是被人喂进去的，不是自己经历、自己沉淀、自己生长出来的。
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所以它极度擅长处理边界清晰、机理明确、数据充足、规则固定的标准化问题。

但只要遇到边界模糊、变量缺失、工况非标、从未发生过的全新问题，它就会彻底失去判断力。
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物理学家的核心价值，在于看见未被公式定义的规律。在现象未成体系、尚无方程支撑的时候，率先洞察底层机理。
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4 j/ g8 M; ]! \. x$ L5 n工程师的核心价值，在于看穿尚未建模的问题本质。在没有标准答案、没有参考案例的时候，精准判断问题的源头和方向，以及取舍权重。

这两个最核心、最顶层的环节，目前的AI完全无法企及。

因为它没有真实现场经历来迭代自己的认知权重，它的一切认知都是人类投喂的存量知识，无法自主生长出新的体系。
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, g" T$ `' I; Y+ @' c所以结论很清晰：
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所有可以精确建模、边界清晰、数据充足的标准化工作，一定会被AI逐步替代。

  Q6 R3 c6 I2 \- B但真正高价值的，需要先定义问题，穿透本质，判断未知的环节，AI还差得很远。

AI不是来取代工程师的，对于已知领域，它是帮我们提高速度、精准计算的工具；对于未知领域、模糊边界、非标系统，它暂时无能为力。

zhangcj3

对于未知领域、模糊边界、非标系统，它暂时无能为力。有多少人能从事这类工作呢

待业青年

这里的AI说的是大语言模型吧，但现在的智慧体已经能按工程师的功能发挥作用了，只是需要对工程师的日常工作进行蒸馏训练。