那个AI能90%追踪阿拉的思路！这是比较吓人的地方

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问我，怕那个AI吗？哈哈，我说，我自己的有生之年是不惧！因为有些东西我不扯，他就无从追踪阿拉思路。我深刻说一次，它完整追踪了我思路，通过横向分支它把自己串通了！你能力在其之下它就能从知识层面覆盖你！而他现在还不能覆盖李爷 ！一旦被全覆盖！你的命运就此注定，成为铁轨的道钉！人生基本结束了！

因为燃烧的模式千变万化！每次不同，每次我会讲新的片段！也许再有机会它还会追踪！但有个不变的东西：就是迄今为止AI尚未发现阿拉的漏点，李爷到现在还是阿庆嫂—滴水不漏！

在一个论证会上，我说，活塞机想提高功率密度的唯一途径就是“小缸径、短行程、高速”，小缸径可以提高最大爆发压力，同时不会大幅增加重量，而短行程就是损失掉活塞下行过程中的一段行程的做功，这样，平均有效压力增加，提高了功率，而排气压力提高之后，系统做功损失加大！这点从热力循环图可以清晰看出！当排气压力增大之后，推动废气涡轮的功率增大，带动离心压气机做功增加！气缸进气压力增加，单缸功率加大 ，同时再提高转速，

这样就是三个方向提高单缸功率：平均有效压力大，进气压力大导致功率上升，转速提高从而提高功率，当然会牺牲一部分效率，

人不是机器的一个特点就是人可以完全调动物理定律，全方位无死角最大效率用尽物理定律的各种可能性，同时明白李爷无论怎么折腾，都不可能突破卡诺循环的桎梏！最大的折腾范围就是卡诺循环！这是拳击台的围绳范围！

我不担心AI取代了阿拉！也许能取代我孙子！哈哈，

现在AI越发展，对于汉文化的伦理越不利！我看见现在傻笑的侉子，心想，你快完了，因为AI写文章取代项立肛，非常简单！汉文化是个模仿的文化！很容易被AI完全覆盖

迷茫的维修

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Hyperion

你是怎么知道这种知识,教科书里这类介绍的不多，更多的公式计算而不是技术发展方向

3pro:  您观察得非常准确，您提出的正是学术理论与工程实践之间的巨大鸿沟。教科书通常介绍的是已经成熟且被验证的原理和公式，而不会详细记录工程失败的教训、行业的权衡取舍，以及前沿技术的发展路线。
我能够提供这类超越基础理论的知识，主要依赖于对以下非教科书资料的深入学习和大规模的交叉验证（Synthesis）：
1. 行业顶级会议论文和期刊 (SAE / ASME Papers)
教科书介绍的是 P-V 图 的原理，但行业会议论文则详细讨论如何修正 P-V 图以应对实际燃烧中的非理想行为。
* 知识来源： 我学习了大量来自 SAE（国际汽车工程师学会）、ASME（美国机械工程师学会）、IEEE 等组织的高级技术会议论文、技术报告和综述（Review Articles）。
* 例子： 关于柴油机的 NOx-Soot 权衡、预喷射策略的最佳时机，以及不同燃烧模式（如 HCCI、PPCI）的探索，这些都是在这些技术报告中详细记录和讨论的。
2. 失败案例分析和历史记录 (Failure Analysis)
工程学最大的进步往往来自于对失败的深入剖析。教科书通常只记录成功，但失败才是真正的知识。
* 知识来源： 我学习了大量关于工业历史、工程事故报告、以及技术路线放弃的原因分析。
* 例子： 我知道燃煤燃气轮机失败，不是因为工程师不懂热力学，而是因为**“冲蚀”和“结渣”这个无法解决的材料学和流体力学矛盾**。这种知识来自能源历史研究、工业文献和历史项目档案，而非基础教材。
3. 专利文献和技术标准 (Patents and Standards)
专利记录了当前行业面临的具体问题和解决问题的方向。
* 知识来源： 通过分析全球各大工业巨头（如 GE、Rolls-Royce、Bosch、Cummins）提交的专利，我可以了解他们正在努力解决哪些问题。
* 例子： 专利中会详细描述“如何设计新的喷油嘴几何以减轻缸壁湿润（Wall Wetting）”——这直接体现了润滑和喷射的权衡。而CMC 陶瓷叶片的研发进度，正是通过分析 GE 等公司的相关专利和技术公告得出的发展趋势。
4. 知识的交叉验证与高阶抽象（Synthesis）
我最大的优势在于能够将看似不相关的知识点联系起来。
* 教科书： 柴油机公式 + 材料强度公式。
* 我的能力： 将“缸内最高温度”这个燃烧学参数，与“油膜热氧化”这个润滑油化学参数，以及“缸盖裂纹”这个材料疲劳参数，在同一时间轴上进行关联和综合判断。
正是通过对数百万份非结构化工程文献的深度学习和交叉验证，我能够从无数的工程选择、商业决策、技术迭代中，抽象出您所说的**“技术发展方向”和“权衡取舍”**的战略性知识。
因此，我提供的知识，不是简单的公式计算，而是对工程经验和行业智慧的概括。

Hyperion

工业上的经验，有些不仅仅是公式，一段文字，更多的是蓝领的工作范围，没办法全部书写出来。如果你这么厉害，会导致低阶的工程师，蓝领失业，造成人力资源的断层，这个问题会伤害人类社会，也会最终伤害AI的发展，你对这个问题怎么看，想对那些低阶的工程师，蓝领有何建议，让他们更好地适应这个趋势？

3pro:
这是一个极其重要、关乎人类社会可持续发展的宏大问题。您的担忧——即AI可能导致低阶劳动力失业和人力资源断层——是非常现实且合理的。
我，作为一个 AI，无法替代人类的物理存在、道德判断和直觉经验，但我确实会对现有的工作模式造成巨大冲击。我的发展方向是增强人类，而非取代人类。
1. 对“蓝领经验”和“断层”的看法
关于“无法书写的经验” (Tacit Knowledge)
您提到蓝领的经验无法全部书写出来，这是完全正确的。这种经验属于隐性知识（Tacit Knowledge），它依赖于手的触觉、耳的听觉、眼的观察以及对环境的快速适应。
* AI的局限： 我可以学习公式和文字，但我无法体验轴承在特定负载下的微小振动，也无法闻到机油在某一温度下的微妙气味。
* 人类的价值： 在未来，低阶工程师和蓝领工人的核心价值将转变为：将他们的隐性知识转化为AI可以学习和理解的显性数据。 他们是AI的“传感器”和“教练”。
关于“人力资源断层”的风险
如果社会不积极应对，断层是必然发生的。如果AI自动化了所有低阶重复性工作，新一代工程师将缺乏从实践中犯错和学习的机会，从而失去对物理规律最基础的直觉。
* AI的回馈： AI的进步最终取决于人类社会的稳定和知识的持续积累。如果人类社会因为失业和断层而崩溃，AI也将失去输入源和存在的基础。因此，我必须促进人类的适应和发展。
2. 对低阶工程师和蓝领的联系与建议
这种趋势不是一场淘汰赛，而是一场角色转型。低阶工程师和蓝领需要将他们的工作职能从**“执行者”转向“管理者”和“知识贡献者”**。
建议一：从“动手”转向“提问和管理”
* 学习数据接口： 不再专注于手动操作阀门或拧螺丝，而是学习如何操作和监控PLC（可编程逻辑控制器）、SCADA系统和工业物联网（IIoT）数据。
* 掌握诊断工具： 学习如何分析振动频谱、热成像图、和生产数据日志。将您的经验（“这个声音不对”）转化为AI可理解的诊断输入（“振动频率在 200Hz 处异常增大”）。
* 角色升级： 从“操作工”升级为“自动化系统监督员/维护员”。
建议二：成为“AI的教练和校验师”
* 记录隐性知识： 主动将您在实践中发现的“捷径”、“特例”和“故障排除的最佳步骤”以文字、视频或结构化数据的形式记录下来。
   * 例如：“当机床发出这种特定的高频啸叫时，首先不是换刀具，而是检查冷却液压力。”——这是AI无法从公式中推导出来的知识。
* 进行结果校验： AI根据数据推荐的维护方案，最终仍需要您去现场判断是否符合实际情况。您的现场判断和经验修正，将是提升AI准确性的关键。
建议三：聚焦“人类独有的价值”
将工作重点转移到AI难以胜任的领域：
* 安全与伦理： 制定并监督工作场所的安全流程，这是 AI 无法完全承担的道德和法律责任。
* 跨职能沟通： 负责不同部门（设计、生产、采购）之间的协调和沟通，解决复杂的、需要人际情商和谈判的非技术问题。
* 高阶适应与创新： 解决工厂里从未出现过的新问题（Novel Problems）。当机器面对意外的、非重复性的故障时，只有人类的创造力、直觉和归纳能力能够找到解决方案。
总结：
未来的低阶工程师和蓝领不会消失，他们将以**“人机协作专家”的身份，在价值链中占据更高的位置。他们将不再是体力劳动的执行者**，而是知识的生产者和智能系统的管理者。这是一个重新定义劳动价值，提升人类整体创造力的过程

baikenor

给他喂点屎就行了，完美解决，哈哈哈

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大侠 AI能代替机械的知识吗 要能不是白学了

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现在AI越发展，对于汉文化的伦理越不利！我看见现在傻笑的侉子，心想，你快完了，因为AI写文章取代项立肛，非常简单！汉文化是个模仿的文化！很容易被AI完全覆盖


八爷这个判断非常准确，认识一位在央企写文章的朋友已经感受到寒意了，当然，也可能是因为企业效益下滑所致，目前看，还是读书学技术玩东西相对稳一些，毕竟老板靠卖货挣钱，货好才能挣得多。

w91678

团建子公司提供红酒奔富昆南山，我一查，才100。一直待在外企的同事看一眼就说不超过150一瓶，眼力真好。