神他妈的工程师物理学家 不用计算 只靠直觉

寂静回声

鸡窝那帮玩意，老以为自己可以做什么深刻探讨。你看这都是胡说八道什么玩意？

鸡窝们的通病，就是喜欢造对立、造神话。
要么把 AI 吹成无所不能的颠覆者，要么把 “老工程师经验” 捧成脱离理论的玄学；
一边高喊尊重工程，一边连最基本的 CAE 和 AI 的技术边界都分不清；
一边批判 AI 的局限性，一边自己用同样的思维方式，把另一个东西也神化了。


那句 “给定边界条件、给定物理模型下，AI 能完成大规模高精度快速计算”，是典型的概念混淆。
具备 “高精度、有理论保证的物理计算” 能力的，从来不是 AI，而是有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）这类传统 CAE 数值方法。
有限元 / CAE 的根基是确定性物理方程：它从弹性力学、纳维 - 斯托克斯方程、热力学定律等第一性原理出发，通过网格离散把连续偏微分方程转化为线性方程组求解。每一步计算都有明确的物理意义和数学边界，结果的正确性由物理定律兜底，只要模型和边界正确，解就是收敛且可信的。
当前主流 AI（大模型、数据驱动的神经网络）的根基是统计拟合：它不求解物理方程，而是从海量已有数据中学习输入输出的映射关系。它给出的 “仿真结果” 本质是插值预测，精度严格受限于训练数据的覆盖范围；遇到训练集外的工况，结果就可能完全偏离物理规律，且无法自证正确性。

不存在 “人算不出来、只有机器能算出来” 的物理问题，有限元的本质就是把复杂连续体拆成无数小单元逐个计算，人手工也能算粗网格，只是算力限制了规模和精度。计算的正确性锚点是物理理论，而不是 AI。如果一个结果人从原理上都无法验证，那它本身就不具备工程可信度。
AI 在仿真领域的真实定位，从来不是 “替代计算”，而是加速工具：比如用代理模型快速近似仿真结果、辅助前处理网格划分、从历史数据里归纳失效模式。它能把 “小时级” 计算压缩到 “秒级”，但代价是牺牲了严格的物理确定性，只能做设计迭代的初步参考，最终校核依然要回到传统求解器。把 CAE 的功劳算在 AI 头上，本质是偷换概念制造噱头。


把工程师的 “直觉” 描绘成脱离计算、脱离理论的神秘天赋，一边强调实践一边否定理论，这是完全违背认知规律的。
工程直觉从来不是凭空长出来的 “感觉”，它是显性理论知识经过海量实践内化后，形成的潜意识快速推演。
从认知科学的角度，它符合知识转化的螺旋规律：
人先通过学习掌握显性知识，也就是力学公式、材料本构、失效理论这些理论体系；
再通过大量现场调试、故障排查、非标工况处理，把显性知识和真实场景反复碰撞、校准；
最终理论框架和经验数据共同内化为大脑里的 “隐性系统模型”，遇到问题时能跳过显式计算步骤，快速完成模式匹配和量级判断，表现出来就是 “直觉”。
资深工程师那句 “这里大概率要出问题”，本质上是大脑在瞬间完成了一整套简化计算：应力集中系数、疲劳裕度、热变形耦合、加工公差叠加…… 这些判断的底层坐标系，依然是基础物理和力学理论。没有理论打底的 “经验”，只是零散的个案记忆，不具备可迁移性，更不可能支撑对全新问题的预判。
那不是直觉，是瞎蒙。
反过来，只懂理论没有实践，确实会陷入 “理想模型脱离真实工况” 的误区，但这是理论应用的深度问题，不是理论本身的问题。理论定义了物理世界的边界和规律，实践负责补充边界内的非线性细节、修正理想假设，二者是螺旋上升的互补关系，绝不是非此即彼的对立。把 “实践重要” 偷换成 “理论不重要”，是非常低级的逻辑谬误。

frazil

这家伙好像比较鄙视数学，其实很多地方都离不开数学，甚至结果是反直觉的。说的有限单元法，我比较佩服王勖成，有耐心把这些东西搞透，目前，在我的认知里面，没找到第二个人，包括龙驭球，个人觉得也不如他思维清晰。也佩服当年的自己，是怎么学进去的，好长时间不用，现在都生疏了。
这本书，被很多人吐槽不实用，那是没有好好学，学完之后，再用商业软件操作的时候，你就知道他们里面每一个参数的意义了，不用照葫芦画瓢的建立有限元模型、搞边界条件、划分网格、选择单元类型及阶数，也知道法向刚度存在的意义，并且知道壳单元和实体单元什么时候可以近似的不做选择得用，什么条件下选错了会有巨大误差。可惜这是一个长期的过程，并没有多少人愿意努力去干。