本期工程师专访主人公梁召思，目前担任欧立腾中国（ALTEN China）软件工程师。他着重探讨了一个“十年命题”。过去一年，AI辅助编程从技术极客的玩具，迅速演变为研发团队的标配。IDE里的自动补全、需求文档一键生成基础代码、测试用例批量产出，效率的提升肉眼可见，但当“写代码”这件事本身正在被机器接管，一个更底层的问题浮出水面：工程师的长期价值，究竟建立在什么之上？

梁召思的回答是：我们正在完成的，不是一项工具升级，而是一场观念范式的转型。

十年：从“写代码”到“定范式”

过去十年的软件工程，建立在“人力编写全部代码”的假设之上；而未来十年的AI原生开发，则建立在“人机协同设计”的新假设之上。从“写”到“设计”，从“实现”到“定义”，这不仅是工作方式的变化，更是工程思维的底层重置。

梁召思认为，这一代工程师恰好站在两个时代的交汇处。他们既熟悉传统工程方法，又最早拥抱AI工具；既保留对人的判断力的敬畏，又敢于将重复性劳动让渡给机器。正是这种“双语者”身份，使他们成为传统工程与智能时代之间不可替代的桥梁。

这座桥梁承载着两项关键任务：

知识工程体系的传承

将行业积累的规则、模式、最佳实践，以AI可理解的方式重新编码；

价值评估体系的转换

在效率与安全、速度与责任之间，建立适应新范式的权衡标准。用十年时间完成这场转型，或许正是这一代工程师留给行业最深刻的印记。

不可替代性，首先在于“定义问题”

AI生成代码的能力越强，“定义问题”的能力就越珍贵。

模糊的需求、矛盾的业务预期、隐含的非功能性约束，这些才是常态。资深工程师的价值体现在将混沌的商业意图拆解为AI可执行、逻辑严密的任务框架。

这不仅是提示词工程，更是对问题域的深度理解：识别边界、预判异常、抽象通用能力。AI擅长在既定框架内生成最优解，但框架由谁定义？“正确”与“快”之间如何取舍？答案依然落在工程师的肩上。

更高阶的博弈：在多元约束下做出系统决策

真正的工程智慧，体现在性能、成本、可维护性、安全性、团队节奏等多维变量的动态权衡中。一个架构选型，影响未来三年的技术演进；一次数据存储方案的设计，关乎合规与商业风险。这些决策无法被自动化——因为它们涉及价值排序，而价值排序本质上是商业命题，不是技术命题。工程师必须为最终成果负责，承担安全、伦理、数据隐私、业务连续性等无法自动化的综合判断。这是岗位赋予的责任，也是AI难以逾越的边界。

行业转变：汽车的“移动”再定义

身处汽车行业，梁召思观察到的下一个重大转变，不再是续航或加速，而是“移动”本身的内涵重构——车辆将从代步工具，进化为自主移动的智能空间与伙伴。这意味着工程师的思维必须完成一次范式切换：从“技术实现者”转向“人机协同导演”。未来几年最大的挑战，不在于学习新框架，而在于学会用“导演”的视角组织AI能力、设计交互体验、平衡机器决策与人类掌控感。

打破刻板印象：工程师首先是协作者

在真实的一线团队中，工程师并非外界印象中“孤僻的技术宅”，而是极具协作精神的构建者：深度倾听产品经理的未言明需求，清晰向测试团队解释复杂逻辑，与运维共同设计可观测性体系。

梁召思特别提到，最有价值的非技术技能，是深度的倾听与提问能力——这不仅关乎工作，更关乎人与人之间的基本连接。能提出正确的问题，往往比给出正确答案更难，也更珍贵。

AI不会取代工程师，但会用AI的工程师将取代不用AI的工程师。而真正让优秀工程师脱颖而出的，依然是那些无法被编码的“人的特质”：定义问题的洞察力、权衡取舍的判断力、协同共情的沟通力。

这些，才是技术变迁中不变的命题。