傳統工科和計算機結合的行業是否具有發展的前途？

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計算機能否和傳統工科進行結合，進行對傳統工科的產業革命？
題主目前在一所工科類院校就讀於某工科專業，可以算是大土木的一種。我知道最近整個土建大環境都不好，知乎上土木的勸退貼有很多我也都一一拜讀過。
但是，在如今CS大熱的趨勢下，如果以後勵志於傳統工科行業與計算機行業結合的發展，也就是所謂的成為交叉性人才，是否有前途？例如：土木信息化、水利信息化。
因為題主之前諮詢過某水利信息化的工作人員，他和我說的是公司目前會開發的不懂專業知識，懂專業知識的不懂開發，以至於效率未能最大化的利用。如果有一個既懂開發，又懂專業的知識的人，是否具有遠超常人的競爭力？

中國最年輕的省長之一，張慶偉，在讀大學時很刻苦。別人學習的時候他也學習，別人娛樂的時候他開始自學英語、計算機。

那個時候這兩樣東西在中國校園裡很少見，大家都很不解：「你看的這是什麼玩意啊？一串串的，什麼字？不認識啊，好醜哦！」

1988年3月畢業，進入原航空航天部一院一部。1989年，中國首次為別國進行衛星商業發射，遇到技術難關，大家一籌莫展，眼看著期限就要到了，張自告奮勇站了出來。

我猜他心裡想：「渣渣們，勞資大展神威的時候到了！在下別無所長，編程卻是天下一流，你們靠邊站著看吧。」

張花了一個月的時間，在計算機上建立了數學模型，並實施模擬，圓滿完成了衛星入軌精度的控制工作。

那個時候人家剛參加工作沒幾天啊，還是個小鮮肉，就碾壓了多少了技術骨幹，一舉嶄露頭角。破格提拔為高級工程師。

之後，在長二捆火箭研發中，以同樣的方法先後負責助推器分離過程分析和衛星整流罩平推分離試驗兩項攻關項目，均獲得成功。再次提拔為主任設計師。

接著一發不可收拾，火箭式升遷，在航天系統工作了24年後，在2012年，51歲的張慶偉轉任河北省省長。

所以

不是說現在學計算機就一定能怎麼樣，我想說兩點

1、不管哪個年代，敏銳的眼光很重要

2、計算機和傳統工科結合能不能讓你大放異彩，這不僅要靠個人的努力，也要考慮歷史的進程。

謝謝邀請。計算機和土木工程的交叉一直在發展，以後也會翻天覆地的發展，這是一定的。但是談到是否對您的個人發展有幫助，這個要看您興趣和運氣了。

我簡單說說我個人的經歷和體會，希望有所幫助。10幾年前，我在澳洲讀博的時候，兼職給一家當地的商業結構分析設計軟體公司做研發工程師，那個時候用的是C++. 軟體中的板殼單元線性分析，幾何非線性分析，失穩分析，動力分析，組合結構扭轉常數，翹曲常數等的演算法設計和編程都是我做的。那個時候，我有極大的熱情和興趣在那個方面。軟體主要市場在艦艇製造，結構工程等領域。公司老闆對我很好，我畢業前就資助我拿到澳洲PR。那個時候，沒正式拿到學位，拿到PR是很難的，不過老闆親自給移民局電話竟然成功了……扯遠了。總之我很感激他。

這個領域的編程人員大多有土木工程背景，界面和測試是計算機系畢業的。但是後來我覺得不管怎麼努力，澳洲公司也抵擋不住美國金融資本和中國印度大規模研發人員的力量。我一畢業就離開了，去做傳統的執業工程師了。但是這些經歷給我的職業發展帶來很大的幫助。

後來著名的國際軟體公司Bently為了拓展澳洲市場收購了這家公司。

如果您準備在美國或者中國發展的話，未來幾年應該有空間，不過我個人覺得有限。其它國家估計和澳洲情況差不多，全球化大潮下，沒有什麼空間。如果您一直在科研領域，運氣好碰到德藝雙馨的院士支持您研發，在細分領域把某一問題做的特別好，可能有機會賣個國際公司用於集成。另外就是作銷售了，看您興趣了。

未來也許人工智慧和土木工程交叉才是趨勢。但是國家把大量的經費投入高校，我個人覺得這些經費沒有被充分利用。沒有做過實際工程設計的科研人員搞的研發成果最後也就是一堆文章...又扯遠了。

希望這些對您有所幫助。不過很多事情最後是看運氣的，所以先選符合個人興趣的路，不管未來運氣如何，你都會很快樂。祝您成功！

謝謝邀請．往大了說，當然有發展前途．不僅是土木工程與計算機的結合，現在哪個行業不想跟計算機結合結合，這應該說是大勢所趨．在建築領域，IOT，大數據，人工智慧這些概念肯定會越炒越火．個人認為，除了跟風這個原因之外，數據科學和計算機科學確實能提高很多傳統工科的生產力．

然而現實來看，就如其他的回答所說，該做什麼的還是做什麼．即使學土木出身的會編程，除了在科研領域或者自己干，也很少有人會雇一個土木的人去寫軟體．畢竟隔行如隔山．計算機是門科學，不是寫幾行程序那麼簡單．雖然在教育領域大家都在提倡交叉學科發展，但是其實這個社會的行業是越來越細分了．任何領域都由一萬小時定律，而人的精力有限又有惰性．很多情況下，想要廣就很難做到精．

拿BIM來說，其本質就是一種數據標準：把複雜的建築系統抽象化成一種一般化的信息儲存格式．BIM的各種應用，無論是碰撞檢測，模擬建設，成本估計，性能模擬等等，都是基於這種一般化的數據格式之上做的數據處理．所以對於BIM的開發者來說，有沒有行業知識並不那麼重要，因為BIM的數據標準，比如ifc, 已經很抽象化了．開發者只需要按照標準做相應的軟體開發就好了．其實BIM的數據標準就是按照＂面向對象＂的這個概念來的，和編程中面向對象的概念是一致的，更減少了開發難度．

但即便如此，計算機是一個非常有效的工具．即便不能當一個專業的程序員，懂一點編程也會極大的提高生產力．現在編程變得越來越簡單了．首先，類似Python這類的編程語言的出現把計算機複雜的運行機制掩蓋在其之下，用戶只需要關注於邏輯的實現而無需擔心內存管理這類繁雜的工作．這樣一來對於外行人來說，編程學習的學習曲線便不那麼陡峭了．當然這樣做的代價便是程序不那麼高效了．然而慢慢地這也不再是問題．越來越多的專業程序員為Python開發了不計取數的現成程序包．這些程序包有些是用C/C++這類更底層的語言寫的，然後為用戶提供一個基於Python的API．這樣一來，既能保留Python的簡單，又能提升程序的效率．

舉個例子，無論是土木工程里還是建築工程里都越來越多的用到了數據挖掘的技術．比如基於橋樑的震動頻率數據預測橋樑的健康程度，基於天氣等數據預測樓宇的能耗等．在Python里有一個很有名的程序包SciKit-Learn，用這個程序包基本可以做到兩行程序實現一個簡單的數據挖掘演算法．即便是更複雜的深度學習，GPU計算這類數據挖掘的技術，也有Tensor-flow或者Theano 這類用C++優化過的Python API. 只要你有一些機器學習的知識，花一天時間讀一讀這些程序包的文檔也基本能自己寫出來一個基礎的卷積神經網路．

再有，大部分的工程應用中的建模／模擬軟體都會提供給用戶一個API．如果有簡單的編程知識，用戶完全可以用這些API實現出手工無法實現的效果．比如建築中的能耗模擬軟體OpenStudio便提供了基於Ruby的介面．用這個介面用戶便可以寫一個腳本自動產生出不同的能耗模擬模型來進行設計優化或者模型診斷等等．這樣一來，原來可能幾天才能手動完成的工作只要幾行程序就能實現．

所以計算機的知識是一定對傳統工科行業的人有幫助的．但這不是說一個傳統工科行業的人去做專業程序員做的工作，而是說把計算機當做一個工具，來提升生產效率．編程對於我來說就好像英語，我不需要說的很好，只要能看懂文獻能和別人有效的交流就好了．

首先，先說下題主所說的計算機和傳統工科結合的想法，非常有用！現在行業的發展更趨向於跨行業合作作業！計算機和大土木相結合可以大大提高工作效率。舉個栗子，cad和bim軟體中有很多開發的功能，如果你的計算機能力夠強，也許別人要做幾天的任務你幾個小時就做完了！我曾親身經歷我的師傅花了半天編了一個程序，然後把公司其他人做好幾天的工作用一天完成！題主加油，多學一些有用但是別人沒學過，不願意學的軟體！之後你會發現你的競爭力會比同行超越的太多！這才是核心競爭力！

慢慢展開說一下吧。

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對本專業職業生涯而言：有極大優勢

對專業技術工作而言：可以靠軟體實現技術壁壘，但盈利模式與軟體互聯網行業有所差別，需要深度而不太需要廣度，實際並不輕鬆

我司是某建築設計研究院，大部分是研究生，而我，就因為會碼，普通本科就進來了。畢竟會一點點編程的就跨專業考計算機研究生去搞神經網路什麼的了。

一邊畫圖，一邊按需求寫軟體，比如這樣：Revit二次開發做建模和出圖插件、各種CAD插件、Midas大震彈塑性時程分析的後處理和結果可視化、基於犀牛+grasshopper的自由曲面鋼結構網格劃分、及遺傳演算法多目標優化、GH+Ansys求解非正圓的索網結構最佳張拉應力……全部都是坑。

坑有下面這幾個：

1、工程涉及的演算法沒你想的那麼複雜（大型有限元軟體除外啊）。工程是很傳統的，不容許有黑箱，每個演算法翻翻論文（大部分是5~10年前的了），都有詳細的說明和驗證。而在計算機，雖然有開源，但就比如大疆的飛控，在其他公司開源的基礎上做的十分厲害，這就是他的技術積累和技術壟斷而能賺錢的原因。所以大疆技術牛逼，但還是得靠買硬體賺錢。

2、軟體不賺錢，演算法越牛逼的軟體適用性越窄，不存在邊際成本低。頂多拿一下省科研課題的經費。而通過牛逼軟體和課題可以極大拓大影響力，接更多項目。比如自由曲面的公建，設計費一千萬起步，全國能用的上的項目一年都沒有50個，軟體賣20萬一年？而用了軟體，效率高，我們一年能接3個，這種軟體必須壟斷，才不賣呢。（於是我司今年又找了個pkpm實習會碼的土木研究生）儘管收入其實也不太比得上互聯網。

所以，以技術牽頭做的分析軟體(分析輔助，工具箱，三維，bim，可視化等)，不如直接做結構顧問，解決方案提供商；以需求牽頭做的信息集成軟體(數據交互，企業信息管理，移動端，監測，vr，5d，進度成本控制等)，又拼不過外包公司。具體更深入分析可以搜「行業軟體」或「」saas

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如果放在各行業之間：不佔優勢，靈活性差，受市場大環境制約，難以跟進潮流或風口熱錢

我以前也有你這個想法：計算機無非是幫人寫寫代碼，而對具體行業有足夠了解了，大不了花錢請人來給自己寫代碼，能解決實際問題就行。

後來發現其實無論哪個行業，行情總是有起有落，而無關具體行業、具有通用性的工作，比如律師、marketing、consultant、會計、餐飲、以及程序員，還是比較穩定的。

而且在現在這個信息化的社會，沒有什麼，是需要自己親力親為幹個十年，才能了解到的。你花幾年時間把水利和軟體交叉一下，他們已經在各行各業交叉了無數遍。我見過讀經濟做行業投資的研究員、讀律師做個小le接了個case、去某公司做個審計，給他們一個月時間，就能把要接觸的行業研究得很透徹。//他還來找我諮詢過建築行業的許多事情，問題都很有深度呢。

當然，如果沒這個能力，就變成被來自不同行業的無數甲方虐。

說實話這不算一個新興的領域，你說的這些很多年前已經有人在做了。比如我這個行業中，建科院、midas、csi系列的軟體其背後的工程師都是精通結構和計算機演算法的大神，以前在做超高層分析的時候很多結構問題，軟體問題都向他們諮詢，也學習了很多東西。

傳統工科和計算機技術近20年一直都是非常緊密的結合，共同發展的，我們這個行業由手工繪圖到現在的bim，簡直是千年未遇的爆髮式發展。但我猜想這些變化並沒有達到題主想要的那種效果，因為其仍然依附於傳統工科，並沒有在市場中起主導地位，直到現在互聯網行業的出現。

所以傳統行業中這種懂計算機技術的跨界人才並沒有互聯網行業中那樣光鮮亮麗，但是人家也依然勤勤懇懇的在為傳統工科行業的發展做共享，沒有他們我們今天估計要花10倍的時間才能設計出高樓大廈。

最後，大家有興趣，特別是結構工程師在計算機技術方面想有所造詣的，我推薦關注 DinoChen陳學偉這位大神的博客和微博。

謝邀，是否一個即懂軟體開發，又懂工程專業技術知識的人會有極強的競爭力。

我的回答軟體開發和專業技術都達到一定程度的人（最低要達到技術負責人級別）才會有極強的競爭力，但是幾乎不可實現。但是兩專業技術都僅僅是二流都不到位，或者都是浮皮潦草，那麼毫無競爭力。

軟體開發的本質同樣是一種專業技術，土木工程專業技術也是一種專業技術。只不過軟體開發比較百搭可以開發各類專業技術軟體。軟體或土木，一個人這兩條線無論哪條達到技術大牛級別都已經是具有超級強的競爭力。好比你化學或文學不論哪個拿諾貝爾獎都是競爭力無可匹敵。當然兩者都厲害那麼競爭力更強，但是目前無人一人獨攬化學和文學兩獎。

再說都是二流的情況。首先都是二流的情況下你並不能自行拆解土木技術並且用軟體來行程具程序。那麼還需要土木專業人事拆解給軟體專業人事開發。這樣的話要這類二流何用？即使你大學學了兩個專業在企業也只會把你往一個方向培養，因為技術多而不精是毫無意義的。

最終說這倆都是技術，而且基本技術是完全不同的。根本行不成交叉學科。科研一條路就夠了。在企業其實並不喜歡雙技術的人，因為他不專。

最後說一句bim，土木使用bim和軟體開發無關。你操作軟體並不是你就會開發軟體。

謝邀。

有競爭力，遠超常人未必。

計算機在各個領域都用，不是現在而是長期一直以來。建築業號稱的兩次革命:1、CAD應用 2、BIM技術。

競爭力有很多種，計算機應用只是其中一種，歸根結底還是企業發展需求，題主明顯是個新人才會問這種問題，希望得到一個明確的方向，然後努力埋頭鑽研，有朝一日放大招，祝你成功！

就行業而言，BIM作為土木與計算機的複合，絕對是趨勢中的趨勢。

就個人而言，搞不搞得成複合人才，這只是時代+個人運氣。

問題在於完全不懂BIM的人才是大多數，一個大型project里有一家不懂BIM就已經夠難受了，你能想像你跟一屋的牛彈琴有多憋屈嗎

等待普及吧

Machine Vision

謝邀，於是大概因為我計算機本建築碩所以被邀了？表示我畢業沒多久，尚未將這兩者融會貫通神馬的，然後我也只知道BIM這塊的情況，於是說一說淺顯的吧，計算機只是個工具，其他行業信息化其實都已經非常久了，建築業嘛，畢竟還是走傳統的路子，BIM算是個大勢所趨吧，不過無論是國外還是國內都是在發展中的，然後說一說編程和建築的結合點，BIM是個比較特殊的情況，一般的程序員沒有點建築的基礎的確比較難搞，畢竟BIM涉及的方面很寬，要針對某一點就得懂那麼一些，不是常規的需求說明什麼的就能解決的，而一般的建築行業從業人員又對編程並不在行，不過其實像revit二次開發這種需要的編程基礎並不多難，邏輯性強的人也完全能夠學會的，所以搞revit二開的人大部分都是建築行業從業人員又學了點編程的，畢竟是要利用程序去解決實際應用中的問題，這個需求是得專業人士才能提出並且理解的，於是並不知道自己說了些啥，囧，最後回到題主的提問吧，懂開發又懂專業知識的人的確很有競爭力，我被約面試大部分也是覺得我可以往這方面發展，這也是我未來的努力方向啦~

傳統業務量分配的方式對於BIM 等新的東西推進作用有限，人工智慧+計算機+土木大有可為，但是時機未到，即使到了，如雨後春筍，沒有平台，自己也是白搭

一般的這種既懂計算機又懂土木工程的會去做計算機，其實沒有必要一定想要結合，你計算機很專業，涉足什麼行業都是可以的，tum就有類似的專業，主修計算機，輔修力學。

絕對是有用，只是不知道什麼時候有用。

類似的事情已經有人在做了，bim軟體在很多中也已經開始應用。舉個例子，據我所知有些接觸過的鋼結構施工單位已經開始用tekla來拆詳圖了，tekla是比較成熟的bim軟體了，除了拆圖之外有很多功能，然而目前大家用它也僅僅是用來拆圖，其他的管理模塊功能並沒有人使用。

建設工程已經做了很久很久了，體系相對也健全，而且主力全部是中字頭，兩方面講：一、目前的體系成熟健全，並沒有大的困境，所以沒有太大的動機去盡行革新。二、中字頭企業以穩健為主，也沒有革新技術的動力。

所以，個人覺得建築信息化是大勢所趨，但是目前來說應用面窄，需要國家層面推行才能大放異彩。學習這方面的知識技能是很有用的，但是要做好心理準備，也許十年之後才能用到。（大學學的bim軟體工作了之後再也沒打開過。）

補充一個視頻，http://v.youku.com/v_show/id_XMTI3MjE1NDUwOA==.html

求贊啊，每次我的回答都有人評論，然而並沒有贊。

謝邀，這是我逛這麼久知乎第一次被邀請。

有一個方向是符合你的想像的。

在Rhino（犀牛）軟體中，有個輔助插件叫grasshopper ，完全符合你的想像。

這是一個參數化設計軟體，在Rhino中的牆體，地板等，不需要繪製，在這個軟體中，幾行代碼搞定，各種你想到的，想不到的造型，都可以通過代碼寫出來。

而且這個軟體的代碼是可視化設計的，不同的代碼包，通過線條鏈接，簡單易懂。

就像這樣。

對於這個軟體來說，又懂設計，又懂代碼的必然能做出別人做不出來的設計。

但是我同意@於一的觀點，兩邊都精通是很難的。

一切在轉cs時妄想再保住一點自己的老本的，都是耍流氓。

今年認識了幾個土木的學生，其中一個在做工地車輛的行人預警，每天在寫java做app，調試藍牙感測器。我覺得這種畢業了找工作完全不是問題

謝！

純屬個人見解，不同意見歡迎交流。小長文，文筆不好，輕拍…

計算機能否和傳統工科進行結合，進行對傳統工科的產業革命？

計算機能和傳統工科結合，產業革新一直沒有停過。最簡單的CAD就是一大革新，鋼構，PC（預製拼裝式建築）的自動下料生產排料，往外延伸到建築企業的統籌物料採購，成本控制都已經形成一套初步體系，作為基建狂魔的天朝在這些方面其實有很多是領先海外的。

題主目前在一所工科類院校就讀於某工科專業，可以算是大土木的一種。我知道最近整個土建大環境都不好，知乎上土木的勸退貼有很多我也都一一拜讀過。

但是，在如今CS大熱的趨勢下，如果以後勵志於傳統工科行業與計算機行業結合的發展，也就是所謂的成為交叉性人才，是否有前途？例如：土木信息化、水利信息化。

複合型人才很有前途，但是不要理解差了，複合型需要複合的是理念和基本的知識儲備，不必要太專精。土木和計算機任何一方面專精都需要大量精力。

因為題主之前諮詢過某水利信息化的工作人員，他和我說的是公司目前會開發的不懂專業知識，懂專業知識的不懂開發，以至於效率未能最大化的利用。如果有一個既懂開發，又懂專業的知識的人，是否具有遠超常人的競爭力？

個既懂開發，又懂專業的知識的人很有競爭力，但還沒達到遠超的程度。個人認為，將來的大方向是開發外包的模式。

現代所有科學的基礎知識都是數學，工科不論哪個學科都是相應的數學應用，線性、統計、概率...。你能想像不學數學的理工科？

而現在所有的計算方式都基於計算機，能交給軟體的事就盡量不要用人去干。現在還有幾個是打算盤用草稿紙的做計算？在我看來學一門計算機的語言本身就應該是和學數學語言，外語一樣的實用技能。

數學是工科的理論基礎，計算機是工科的實際應用。不是每個工程師都需要去做編程，但是學會簡單語法，常規的演算法，理解資料庫結構，那麼許多數據的處理、分析、數學模型的建立都可以用上。有了計算機的輔助，許多重複性的數據處理就能自動化了，工程師能處理的數據量必定大大超過以前手算階段，實質是自身能力的一種提升。

再退一步說，大家工作上最常用的office三件套能用好的有幾個？能用excel處理好幾百行數據的又有幾個？大多數工作情況下，並不需要做出帶界面帶交互的複雜系統。花一周學點excel就能讓你有自己的簡單系統，擁有常人百千倍的數據處理能力。當一個工作被需要大量固定的重複的時候，才有著開發成系統（也就是你說的開發）的意義。

你說的懂專業的不懂開發，懂開發的不懂專業，本質上是專業人員有著本行業的細節演算法知識，但無法描述出來，計算機行業的懂得開發語言，但專研一個行業又會浪費大量時間。所以最佳的方式是專業人員有必要學會一門較為輕的語言作為中間的交流工具，需要容錯性高，無需嚴格的語法，語法規則簡單，便於調試，便於移植。專業人員用這做出一個簡單的模型，再由專業人員用這原型去做詳細的開發。比如我根據我的需要，學Matlab，R作為數據處理，Python和Ruby作為模型和開發。vba作為office工具的應用。