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AI 都可以写代码了，还要报考计算机专业吗？

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进一步信息揣测

• AI代码生成工具的局限性：当前AI生成的代码缺乏对复杂业务逻辑的深入理解，实际落地时仍需人工调整和优化，尤其在涉及系统架构设计或性能调优时，AI难以替代资深工程师的经验判断。
• 行业内部对AI落地的预期差距：尽管AI应用发展迅速，但社会大众和部分企业对AI落地的预期过于乐观，忽视了技术成熟度与真实场景需求之间的鸿沟，导致实际产品化过程中频繁遭遇瓶颈。
• 视觉与机器人整合的隐性挑战：视觉理解与机器人操作的深度整合是行业难题，例如机器人抓取成功率即使达到99%，在家庭场景中仍可能因1%的失败率引发用户退货，这类细节问题通常不会在公开报告中强调。
• 学术研究与工业需求的脱节：许多论文成果仅具备学术发表价值，但缺乏实际应用意义。工业界更关注能直接解决业务痛点的技术，例如“半结构化”场景的务实路径选择，而非纯理论突破。
• 多模态智能体的训练内幕：生成模型（如GPT）依赖理解模型（reward model）的隐性辅助，二者深度耦合，但这一依赖关系在公开技术文档中较少提及，属于模型训练中的关键know-how。
• 空间智能的未公开瓶颈：空间智能的建模方法尚未统一，端到端视觉-语言-行动模型（VLA）因缺乏物体精确定位能力，实际成功率远低于宣传数据，业内更倾向于分模块迭代优化而非激进的全链路方案。
• 职业发展的潜规则建议：年轻从业者需避开“追热点发论文”的陷阱，应夯实基础能力（如数学、系统设计），通过AI协作提升编程广度，而非依赖AI生成代码，才能做出不可替代的贡献。
• 行业会议的隐藏价值：如AICon等大会的线下交流环节（非公开演讲）常包含头部企业未公开的落地案例细节，例如成本控制技巧或模型压缩的实战经验，这些信息通常仅对参会者开放。
• 机器人领域的容错率真相：即使技术指标达到99%可靠性，消费级场景仍可能因单次失败导致商业失败，因此工业界实际更关注极端情况下的鲁棒性设计，而非实验室中的平均表现。