AI能否超越人类？DeepSeeK是否可以取代仿真工程师?
导读：经济下行，裁员成为社会新常态，人工智能领域的新生力量 DeepSeek 凭借强大的技术实力与创新能力，如破竹之势迅速崛起。它在诸多领域展现出卓越的应用能力，引发了社会各界对就业市场变革的激烈讨论 ，“人类工作将被人工智能取代” 的担忧甚嚣尘上。在现代工程设计和优化过程中，仿真技术已经成为不可或缺的工具。传统的仿真方法，尤其是通过有限元分析（FEA）软件如Abaqus进行的分析，帮助工程师预测和优化结构、热、流体等系统的行为。然而，随着人工智能技术的迅猛发展，特别是深度学习和机器学习在工程领域的应用，许多工程任务开始从传统的手工计算和分析中脱离，转向自动化和数据驱动的方法。DeepSeek ，作为一种先进的深度学习平台，正逐渐引起工程领域的关注。它能够通过大数据分析和模式识别优化设计过程，快速发现潜在的设计问题并提供优化方案。
然而，随着DeepSeek 等AI技术的发展，很多人开始提出一个问题：“AI是否能够取代仿真工程师？”尤其是在复杂的工程仿真领域，DeepSeek 是否能够完成传统仿真工程师的工作，甚至超越人类的能力？
一、未来人类会被AI超越吗？
DeepSeek 作为人工智能领域的重要参与者，在特定的知识和推理任务中展现出了惊人的实力。以 DeepSeek - R1 为例，它在数学竞赛题这类推理任务上成绩斐然。在 AIME 数学竞赛题中，其 Pass@1 准确率从最初的 15.6% 大幅跃升至 71.0%，通过多答案投票机制更是提升到了 86.7% ，这一成绩已十分接近 OpenAI o1 - 0912 模型。从这些数据可以看出，在数学推理等特定领域，DeepSeek 在学习和推理能力上已经超越了人类平均水平。其采用的自我强化学习模式，突破了传统 RLHF 模式受人类认知局限、训练成本高且效率低的瓶颈，从理论上来说，这种不断自我优化的模式让它有超越人类智能天花板的可能性。
然而，人类拥有着丰富的情感、独特的创造力、敏锐的直觉以及强烈的同理心等综合能力。例如，一位画家在创作一幅表达对家乡思念之情的画作时，他是凭借内心深处的情感和直觉来构思和创作，而 AI 虽然也能生成绘画作品，但它并不具备真正的情感体验，无法像人类一样从内心深处激发创作灵感，所以从综合能力角度而言，DeepSeek 远远不能超越人类。
二、DeepSeek是否可以取代仿真工程师?
接下来，笔者将通过对DeepSeek的功能和优势的分析，与传统的仿真工程师的职责和能力进行对比，探讨DeepSeek是否可以取代仿真工程师，并进一步分析两者在未来可能的合作方式。
DeepSeek是一种基于深度学习的分析平台，主要应用于工程设计和优化的多个领域。通过深度学习模型，DeepSeek能够识别并分析工程数据中的复杂模式，从而在设计初期就发现潜在的问题。与传统的仿真方法不同，DeepSeek通过训练大量的历史数据，能够从中提取出特征，并以此为基础进行预测和优化。DeepSeek不仅限于传统的结构分析，还扩展到多个领域，包括热学、流体力学以及多物理场耦合等复杂系统的分析。它能自动化处理大量的设计变量，优化设计参数，提高设计效率。通过训练神经网络，DeepSeek能够识别出设计空间中的瓶颈，并为工程师提供优化建议。这种技术大大减少了对人工干预的依赖，尤其是在处理复杂的参数化设计和多目标优化时，能够大幅提升效率。仿真工程师是进行有限元分析、结构分析、热学分析等多种仿真工作的专业人员。他们通常利用如Abaqus、ANSYS等仿真软件，通过输入各种物理参数、边界条件以及负载情况，建立虚拟模型并进行仿真分析，从而预测结构在实际环境中的行为。仿真工程师的职责不仅仅局限于操作仿真软件，他们还需要具备丰富的物理知识和工程直觉，以合理选择合适的模型、方法和分析过程。尤其是在面对复杂的工程问题时，仿真工程师需要运用专业经验来调整模型假设、优化仿真设置以及调试计算过程中的收敛问题。
DeepSeek的优势在于其自动化数据处理和模型训练的能力。传统的仿真工程中，建立模型往往需要大量的先验知识和手动调整，工程师需要对模型进行多次迭代，以确保分析结果的准确性。而DeepSeek则通过深度学习算法，从大量历史数据中自动学习规律，能够在较短的时间内完成复杂模型的训练与优化。这种数据驱动的方式大大提高了设计效率，尤其在多维度优化中，DeepSeek能够快速扫描设计空间并提供优化结果。然而，传统仿真工程师的优势在于对模型和仿真过程的深刻理解。他们能够基于对工程系统的经验直觉，选择合适的物理模型、确定合理的假设，并在仿真过程中调整模型参数，以适应复杂的工况和现实中的不确定性。
DeepSeek的自动化优势使其能够在一些简单的优化任务中取代人工干预，尤其是当设计空间非常庞大时，DeepSeek能够通过自动化算法迅速找到最优解。对于重复性强、参数空间广泛的任务，DeepSeek能够显著提高效率，减少人工干预。然而，复杂的工程系统通常涉及许多不确定因素，例如材料的非线性行为、接触问题以及复杂的几何形状等。这些问题往往需要工程师根据经验来进行模型修正和调整。DeepSeek虽然在处理大量数据和简单优化任务方面表现出色，但在面对这些复杂问题时，仍然依赖人工干预进行优化调整。仿真工程师的另一个重要优势是他们的经验和工程直觉。在面对不规则的、难以建模的复杂系统时，经验丰富的工程师往往能够通过直觉判断模型的合理性，提出针对性的调整方案。DeepSeek虽然能够在已知数据中学习规律，但它缺乏对工程实践的直观理解，无法像经验丰富的工程师那样从复杂的物理现象中提取出有价值的信息。DeepSeek在许多方面展现了巨大的潜力，尤其在数据处理、模式识别和优化方面。然而，它也有一定的局限性。虽然DeepSeek能够在一些标准化的任务中高效地完成工作，但对于需要丰富物理知识和工程经验的复杂问题，依然无法替代仿真工程师的角色。例如，在Abaqus进行非线性静力学分析时，仿真工程师需要根据实际情况调整模型参数，并在出现收敛问题时进行调试和优化。而DeepSeek则依赖于已有的数据进行学习，无法直接应对这些突发性的问题。尽管DeepSeek在许多场景中可以提供辅助和优化，但它更适合作为仿真工程师的工具，而非替代者。AI可以帮助工程师提高效率、提供优化方案，但在处理复杂的工程问题时，工程师的经验和判断依然至关重要。例如：以下来自仿真秀某讲师撰稿《DeepSeek如何助力CAE工程师》探索DeepSeek&ANSA二次开发小脚本。
DeepSeek甚至贴心的告诉你脚本的使用方法！但是代码还是有些问题，比如创建窗口这里，他用了一个莫名其妙的函数，ANSA里根本就没有这个函数！但是我们可以让他反复修改代码，最后总能让你满意！
三、仿真工程师如何应对DeepSeek发展新趋势
DeepSeek等深度学习工具在工程领域展示了巨大的潜力，但其并不能完全取代仿真工程师。人工智能能够处理大量数据并优化设计，但在涉及复杂物理现象和工程决策时，经验丰富的仿真工程师依然是不可或缺的。在未来，DeepSeek和仿真工程师的协同合作可能会成为趋势。人工智能将在仿真过程中提供数据支持和优化建议，而工程师将继续主导决策过程和复杂问题的解决。通过人机合作，工程师能够更高效地进行设计优化，并应对日益复杂的工程挑战。那仿真工程师到底怎么做呢？
仿真工程师首先要积极提升自身的数字化素养，深入学习与 DeepSeek 等深度学习工具相关的知识，了解其数据处理逻辑、模型构建方式以及应用场景，这样才能在合作过程中与 AI 实现高效对接。不仅要学会熟练运用这些工具来获取更精准、全面的数据支持，还要能够根据实际工程需求，对 AI 给出的优化建议进行合理筛选与整合。例如在机械制造的模具设计环节，工程师可以借助 DeepSeek 对大量历史模具数据的分析结果，结合自身对模具性能、材料特性以及制造工艺的理解，挑选出最适合当下产品需求的设计优化方向。
2、夯实理论基础和工程实践专业知识
同时，仿真工程师要持续深化自己在物理原理和工程实践方面的专业知识。感兴趣的朋友可以关注我的力学与有限元基础理论课程《结构动力学仿真新手高效学习指南》、《新手自学材料力学高效学习指南》、《张量分析与连续介质力学》和《塑性力学助你筑牢模拟仿真根基》。另外有限元分析课程也上架了，欢迎识别下方二维码试看。
有限元分析理论与实践合集23讲：打造工程仿真与科研创新双引擎
当我们在面对复杂物理现象时，凭借深厚的理论基础和丰富的实践经验，准确判断 AI 模型是否准确地反映了实际情况，当出现偏差时，能够迅速找出问题根源并加以修正。比如在建筑结构抗震仿真中，AI 可以提供各种结构设计在不同地震工况下的模拟结果，但工程师需要依据结构动力学、材料力学等知识，判断这些结果是否符合实际的抗震要求，确保建筑在地震中的安全性。
3、培养工程师跨学科的综合能力
此外，仿真工程师还应培养跨学科的综合能力，因为现代工程问题往往涉及多个学科领域。除了传统的工程专业知识，还需了解计算机科学、材料科学、控制科学等相关学科知识，以便更好地与 AI 协作，从多维度解决复杂工程问题。在新能源汽车电池热管理系统的开发中，工程师既要掌握热传导、流体力学等知识，又要了解 AI 在电池性能预测、热管理系统优化等方面的应用，从而通过与 AI 的协同，开发出更高效、更安全的电池热管理系统。通过以上这些方面的努力，仿真工程师能够在与 DeepSeek 等深度学习工具的协同合作中，充分发挥自身价值，推动工程领域的不断发展与创新。
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