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人工智能重大进展，中国的“工程师红利”可能的逆转与应对

文摘 2025-01-09 09:00 上海

图片 | 上文图片为上海临港中建东孚总部项目，来源于FTA。

原创整理 | FTA产服，FTA建筑设计事务所

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近期，OpenAI举办的“12天12场”直播活动引起了全球科技界的广泛关注。特别是在第一场直播中，科学家展示了一项令人震撼的演示：人工智能系统ChatGPTo1不仅能够解读复杂的工程师手写草稿，还能够推理并完成一项涉及太阳能供电数据中心散热片计算的任务。从识图、理解到推理和计算，ChatGPT完美地完成了这一任务。细思极恐，这不就是一个能不知疲倦工作的高级工程师吗？

这一进展对全球科技格局带来了深远的影响，尤其是在中美科技竞争的背景下。长期以来，中国凭借“工程师红利”在制造和技术领域取得了显著进展，而如今，人工智能的迅速发展很可能会颠覆这一局面，帮助美国逆转中国的工程师红利优势。FTA将探讨人工智能如何影响全球科技竞争格局，特别是它将如何帮助美国在科技领域重新崛起，以及中国在应对这一挑战时，应做出哪些调整，特别是在科学教育领域。

01

人工智能可能逆转工程师红利

Artificial intelligence engineer

所谓“工程师红利”，是指在一定的社会经济条件下，大规模、高质量的工程师和技术工人的供给，使得国家能够在技术创新、产品设计和生产等方面迅速赶超其他国家。中国正是凭借庞大的人才储备和强大的工程教育体系，构建起全球制造和技术输出的竞争力。

以中国的电动车产业为例，得益于中国庞大的工程师队伍和人才优势，特别是在电池、充电设施和整车设计方面，中国的电动车技术迅速赶超美国、欧洲等国，涌现出了比亚迪、蔚来、小鹏等一批有影响力的企业，成为全球最大的电动车市场。此外，中国在半导体产业的崛起也离不开工程师红利的支持。尽管中国在半导体制造的起步较晚，但凭借着大规模的研发投入和工程师队伍的迅速成长，已有一些中国公司，如中芯国际、华为海思、中微公司等，逐步掌握了先进的半导体制造技术，并在全球市场中占有一席之地。

产业界普遍认为，中国的这个红利将不断延续，最终在各个领域颠覆美国的领先地位，实现全面的科技碾压。实际上，面对这个挑战，美国智库和产业界早已察觉，并提出了策略：一边使绊子，一边加速实施美国版弯道超车。所谓使绊子就是各种限制，让你发展慢一点；但美国人一点不傻，知道使绊子是个权宜之计。他们真正憋的大招，是加速人工智能的发展，实现弯道超车甚至是换道超车。

02

人工智能对工程师红利的冲击

Artificial intelligence engineer

随着人工智能技术的快速发展，传统的“工程师红利”可能面临挑战。AI不仅能够帮助提高生产效率，还可能取代大量传统依赖工程师手工完成的工作，特别是在复杂计算、数据分析和设计优化等方面。

以自动化设计为例，在过去，工程师需要进行大量的人工计算和数据分析来优化产品设计，尤其是在涉及到复杂工程问题时。例如，在半导体行业中，芯片的设计和优化通常需要大量的工程师团队进行反复推敲和验证。而现在，借助AI技术，工程师可以使用自动化设计工具（如自动化电路设计工具）来加速这一过程，甚至部分AI系统可以独立进行设计和验证，从而大大减少了对传统工程师的大规模依赖。

另一个例子是AI在电动车产业中的应用，随着AI的不断发展，电动车的研发流程得到了极大的简化。例如，AI可以帮助优化电池设计、提升充电效率和车载智能系统的表现。传统的工程师团队可能需要数个月甚至数年的时间来解决某些设计难题，而AI可以在短时间内完成复杂的优化和模拟工作，这减少了人力需求，并加速了产品的研发进程。

03

美国在耐心谋划新机会

Artificial intelligence engineer

美国每年向人工智能技术投资数千亿美元，并已经开始利用这一技术突破工程师红利的局限，提升其在科技领域的竞争力。通过AI技术，美国的目标是弥补工程师数量的不足，加速技术创新和产品研发的周期。硅谷的科技公司和创新园区，通过AI技术的支持，大大提升研发效率；有做AI+医药研发的，有做AI+工业自动化管理的，有做AI+人形机器人的……。我们在硅谷看到了大量不到十个工程师的创业AI公司，每个公司挑战的任务都是以往几百个人的工程师团队才能完成的工作，而其中有些公司的估值动辄几亿甚至十几亿美元。对很多技术攻关，顶尖人才带着他们的AI AGENT一起参与创新工作，就像无形中多了很多放在口袋里的博士级工程师助手；这种产业变化，使得美国在工程技术的创新速度上不再依赖庞大的工程师队伍，而是转向更加灵活快速反应的模式。

如果工程师红利迅速消失，最需要抓紧改变的不是中国的产业界，而是中国的教育体系。

04

应试教育的局限

Artificial intelligence engineer

中国的教育体系长期以来以应试教育为主，强调学生的考试成绩和标准化测试。这种教育模式虽然在培养学生的基础知识和应试能力方面发挥了巨大作用，但在思维创新和跨学科融合方面的培养则存在很大的不足。应试教育侧重记忆和标准化的解题技巧，忽视了培养学生独立思考、创新和解决复杂问题的能力。

面对人工智能的快速发展，单纯的知识积累和应试能力无法满足未来科技创新的需求。学生要能够有提出有价值的问题的能力，道理很简单：当你能提出有价值的问题，让AI来协助你找解决方案，这时候离正确答案已经接近了一半。而提出有价值的问题，反映的是一种洞见能力和思考深度，这个和死记硬背无关，而这正是中国当前教育体系所缺乏的。

05

人工智能时代对人才具体有什么要求？

Artificial intelligence engineer

在人工智能时代，人才的需求不仅仅是大量的技术工程师，而是能够与AI协同工作、进行创造性思维的人才。AI擅长的是大量数据的处理、模式识别和执行任务，但在创造性问题、技术伦理和跨领域创新等方面，仍然需要大量依赖人类的智慧。

以AI在药物研发中的应用为例，AI能够快速筛选数百万种化合物，预测其对人体的影响，帮助科学家在药物研发中实现大幅度的加速。然而，AI并不能完全代替科学家对药物研发创新路径的思考。并且人类在面对伦理问题、临床试验设计以及药物的长期安全性等方面的判断依然至关重要。

06

中国教育要迅速拿出应对策略

Artificial intelligence engineer

为了应对人工智能带来的挑战，中国的教育体系需要有相适应的调整：减少单一应试压力，让学生有更多的机会进行自主学习、探究和创新。鼓励学生在实际问题中应用知识，培养他们的批判性思维和解决问题的能力。

马斯克创办了一所叫“Starbase”小学，马斯克的理念就是你不愿意变，那我就打个样，让你学习和教育应该如何适应未来的变化。这所学校的创新点很多，例如，它没有传统的作业。马斯克认为，传统的作业方式并没有带来学生真正的兴趣和学习深度。学校的课程设计强调个性化学习，鼓励学生根据自己的兴趣和能力来选择课题。另外，学校没有传统的学科划分，而是通过跨学科的项目来进行学习。例如，一个关于机器人技术的项目，可能同时涉及数学、物理、编程和工程等多个学科的知识。再有，传统学校通常有年级划分，而Starbase学校则采用了灵活的年级和能力分层，学生的学习进度和内容根据他们的个人能力和兴趣来决定。这种做法打破了年级限制，更能适应每个学生的独特发展速度。

政府官员和科技人才的国际化视野也很关键。随着全球化进程的加深，中国的科技人才不仅要具备国内竞争力，还需要出海能打，具备国际化的视野和跨文化交流能力。改革开放的四十多年，大量的政府官员和科技人才走出去学习和交流，现在这种交流（特别是政府领导）的频次似乎比原来有减少，出国考察的便利度应该增强，开放是中国教育培训提升的利器。FTA认为加强外语教学和国际合作，吸收全球先进的科技理念和创新经验很重要，我们自己的TOP研究院和整个FTA Group就是因为坚持放眼全球的定位，获得了产业界的高度认可。中国人很聪明，一看就能学得会，关键是要放开机会多出去看看。

人工智能的发展对全球科技竞争格局带来了深远的颠覆性影响。美国在技术创新方面有可能借助AI的助力，逐步逆转中国的工程师红利。然而，中国仍然拥有巨大的潜力，在应对这一挑战时，出路就是迅速调整教育和人才战略。只有在教育和创新领域取得突破，中国才能在新的全球科技竞赛中继续保持优势，迎接新的人工智能+雄厚工业基础的新红利。

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