文章核心观点 - 文章通过对比中美两国在工程人才数量、质量及发展趋势上的巨大差异，并结合对美国过度依赖AI解决工程人力短缺问题的批判性分析，论证了中国庞大的、扎根于实体产业的工程师队伍是其核心战略优势，并指出工业发展没有捷径，物理世界的实践经验积累不可替代 [5][10][15][23][43][46][52][55] 中美工程人才数量与结构对比 - 中国每年授予的工科本科学位数量约为130万至140万，而美国同类数据稳定在13万至14.5万之间，两者存在约10倍的差距 [5][7][10] - 若包含计算机科学，美国STEM毕业生可达20万以上，但严格意义上的“工程师”统计通常不包含纯CS；若中国统计口径放宽至专科或全部STEM领域，年毕业生人数可达500万级别 [7][10] - 美国每年有超过10000名STEM领域的博士从联邦政府机构流失，带走了累计超过10万年的隐性知识（Tacit Knowledge） [12][32] 美国工程领域“脱实向虚”与人才流失 - 美国顶尖大学毕业生的职业选择高度集中于金融、科技（如SaaS、Web3）等领域，传统制造业（如航空、能源）对人才吸引力不足，导致支撑国家物理骨架的“硬工科”（土木、机械、电气）人才寥寥无几 [18][19][20][22] - 除了私企高薪诱惑，美国政治环境中的“反智主义”倾向，导致专家意见被轻视、科研预算被削减，进一步加剧了顶尖科研人才从国立机构（如NIH, NASA, FDA）的流失 [29][30] 美国以AI应对人力短缺的策略与潜在风险 - 美国商界与资本将希望寄托于AI（特别是代理式AI），认为其能替代工程师60%的“脏活累活”（查规范、调参数、写文档），实现“1个工程师+AI=以前的10个工程师”，试图以算力优势对抗中国的人口红利 [16][35][36][37][38][39][43] - 文章批判该策略存在“学徒制悖论”：工程学是一门需要肉身碰撞物理世界的学科，被AI取代的初级工作恰恰是人类工程师建立物理直觉和“手感”的必经之路，跳过此过程将导致未来出现“中间层真空”——顶层架构师老化，底层是AI劳工，而承上启下的人类工程师阶层消失 [46][47][48][50] - 过度依赖AI可能掏空工业根基，创造一个“极度愚蠢的国家”和一个“极度聪明的控制系统”，对资本家有利但对国家长期竞争力构成风险 [50] 中国工程师队伍的优势与启示 - 中国每年约130万工程师毕业生中包含大量能深入一线（如车间、施工现场）的实践型人才，正是这支队伍将特高压电网、高铁网络等蓝图变为现实 [23] - 中国工程师的规模优势带来了极高的资源可及性和效率，例如在深圳寻找特定工程师可能只需几小时，而在美国类似招聘可能耗时六个月且成本高昂（至少2万美元签字费） [25] - 中国规模化、成体系且能忍受枯燥训练的工程师队伍构成了制造业最坚硬的战略护城河，不应因教育方式或工作内容看似基础而妄自菲薄 [52][53] - 真正的竞争力来自兼具深厚物理直觉和AI工具运用能力的“超级个体”，工业发展没有捷径，必须经历艰苦的物理积累过程 [55][56]

公司技术管理问题 - 资深全栈工程师在两个月内独立开发出体积仅300KB的SaaS产品，上线后立即产生收入，获得CTO公开称赞[5] - 该工程师被派往支援的团队存在严重开发流程混乱：频繁使用Git强制推送、覆盖他人代码提交、篡改开发分支[6] - 测试流程极不规范，仅用一个Jira任务追踪成千上万项问题，持续6个月手动核对，违背敏捷开发原则[7] 安全漏洞处理不当 - 工程师发现后端返回错误信息时会泄露敏感数据包括API密钥，存在严重安全风险[9] - 后端开发人员采用敷衍的黑名单过滤方式修复，仅判断"apiKey"字符串，未能真正解决问题[10] - 工程师提供正确修复方案后反被指责"不懂装懂"，专业建议未被采纳[10] 人才管理失误 - 公司在明知工程师技术能力突出的情况下，以其"给其他开发人员造成压力"为由解除劳动合同[11] - CTO承认工程师指出的问题全部正确，但仍决定解雇，显示公司文化存在严重问题[11] - 该事件在开发者社区引发广泛讨论，被认为反映了初创公司重结果轻过程的普遍现象[14] 行业文化反思 - 社区观点认为该工程师实际避开了有毒的团队文化，避免未来职业声誉受损[14] - 事件暴露部分初创团队缺乏工程文化，仅追求"能跑就行"而忽视安全规范[14] - 建议工程师利用技术能力独立开发更好产品，通过商业手段实现竞争[14]