学科

这算是一场发生在科学各个学科领域的学科结构重构，最终淘汰的或许不是传统科研，而是夹在中间的科研惯性。

对于包括环境、化学、地理等在内的这些应用型基础学科而言，看来是要告别中间内卷、跳出模板化研究，接下来要么向下扎根筑牢理论根基，要么向上生长攻坚前沿难题，也许才是适配AI时代的可行科研出路。

而立足前沿的AI应用研究者，攻坚复杂系统、跨界难题，拓展学科边界。

没人明确指出问题出在哪，但所有人恐怕都能隐约感受到，一股无形的挤压正在重塑整个学科生态。

但如今，扎根底层的基础研究者，深耕公理定义、理论建构，专注于筑牢学科根基。

猜测一下，未来的理工科研究，或许不再需要大量重复性、标准化的中间层工作，只会留存两类核心价值，一是守住学科根本、构建理论体系的底层深耕者，另一个是依托基础理论、借助AI工具、攻坚复杂难题的前沿开拓者。

AI擅长拟合数据、复刻流程，但恐怕永远无法独立建立学科的底层逻辑框架。

与之形成鲜明对比的，是学科底层根基的不可替代性，这或许也是传统科研真正的立足之地。

在笔者比较熟悉的环境科学、化学、地理学等学科，其更多是紧贴自然规律、又高度依赖数据与实验，这种变化或许并非技术迭代的小更新，而更像是学科底层格局的彻底重构。

我们可以分析一下他的深层次的东西，它未必触及学科底层的公理逻辑、核心概念和第一性原理，不搭建原创性理论框架，同时又通常不触碰多变量耦合、复杂系统动态演化、极端场景适配等前沿硬核难题。