当我问Deepseek：AI是否会替代热设计工程师？

2月前浏览1019

在给出Deepseek的回答之前，我想先讲一点我个人的见解。

我接触AI的时间很短，之前很多AI工具包括Chat GPT，豆包，KIMI等等我都没用，今年开工试用了一下DS，虽然只用了几天，但是很震惊！！！，也很有危机感，它真的太智能了！思维逻辑和知识库强悍到可怕，是我遥不可及的高度，所以我也担心会不会哪天被AI代替了？

先说基于我目前认知的结论：暂时替代不了，但必须把AI融入日常工作！！！

再说两点原因：

1.沟通，这是AI无法完成的，热设计工程师完成项目的必要步骤就是和结构，硬件，电气等进行沟通，不断的根据各方意见并做出判断进行优化项目的热设计方案。

2.搭建复杂模型有较大难度，不可否认一些重复工作确实可以利用AI进行计算，但首先也得给AI去搭建计算模型，搭建二维计算模型可能简单一点，但复杂的三维计算模型，搭建过程可能耗时很久。

但是如果我们工作的日常熟练的使用AI，绝对能提升我们的工作效率和更快的增加我们的知识库。

把AI当做百度来用，绝对能省去我们一半的学习时间，有问题问AI，只要问的准确，就能马上得到你想要的答案，并且可能比你考虑的更加全面。

接下来回归主题，放出我的Deepseek给出的答案，可能每个人的答案也会不同，因为AI会根据你之前的问题进行学习再回答

这里Deepseek给出了更明确的时间：未来10-15年，热设计工程师不会被替代，但需转型为“AI+物理模型”的双重能力者。

然后这里提到的AI的优势我认为大部分工程师日常可能都比较少遇到，日常的仿真数据可能那么多，就几个工况而已，训练AI估计一般人难以完成，热-力-电磁耦合问题就更少遇到了。

接下来我继续问了：“AI能怎样帮助热设计工程师提高工作效率”

这里的回答可能就有点宽泛，提到的工具让人眼花缭乱，可能是我的问题不够具体

所以我又更细化了一下：“如果我用Flotherm做热仿真，AI对我有什么帮助”

这里提到的几个工具我还是挺感兴趣的，FLOAI和Python的应用，有空需要去学习一下。

然后这里提到的注意事项重点关注，1.AI效果依赖历史Flotherm项目数据的完整性和标注质量，需先规范数据管理。2.AI生成的创新方案（如异形风道）必须通过Flotherm严格验证，避免违反物理规律。

我的理解就是说目前的AI更多是基于历史项目和人为的一些提示才能进行做出自己的判断。

接下来我再叫它：“举了几个实际的案例”

来源：做个热设计

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首次发布时间：2025-02-12

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