學機械難度和計算機難度比較如何？

01-21

大學裡面普遍覺得機械、材料、計算機等專業比較難學，先談談自己的經歷，做過光學設計和計算機軟體工程。
剛剛上大學的時候去一個院校，記得一個學長說大學最難的專業是機械；前幾天和一個國內機械系名校的朋友聊天，我的認定計算機信息技術肯定比機械工程技術難度大，他認為機械的學習難度更大，我的認識是機械屬於傳統產業，初中高中成績不錯的人，去學都不難。想下國內你上大學馬上就轉入學 C, 關係型資料庫，計算機網路這些課程的時候，就覺得和高中所學的數學、物理沒有太大的連貫性。記得剛學 C 和計算機網路，編程裡面指針，內存和數據結構，計算機網路裡面香農公式、曼徹斯特碼和信號丟失問題就很讓我頭痛。
機械所體現的難度更多的難度受制於市場和技術積累，而計算機走到應用角度看，學習難度在於新技術發展太快了，比如計算機網路技術革新的頻率和顛覆性遠遠高於F1。
機械好學的一點在於它比較傳統，比較有型，從建築的結構力學到現在的微尺度粒子和材料技術上都有一些比較經典的理論支撐，相對來說這種學科的學習難度不大，哪怕讓我們去理解傅里葉變換下在光學機械和電磁學裡面的應用，多數人都不會覺得太晦澀。
計算機網路帶來的社會突變，不光讓過去傳統的商家無所適從，讓很多經濟學家都無法理解。10年前我暢想網路走進鄉鎮，普及；眼下你甚至可以通過計算機網路和一個摩爾多瓦或者保加利亞的女孩聯繫，計算機軟體甚至可以幫你完成同聲翻譯成對方的語言。用一句流行的話講，這個學科裡面永遠有你想不到的應用，沒有別人做不出來的產品。

國內蓬勃發展的計算機信息產業和機械產業，感覺後者很不成環境，相比很不給力，要知道歐洲很多技術含量高軟體都讓國內來做，而像汽車，傻子口袋裡面有錢都會考慮買瑞士德國手錶和進口車。
我個人對機械難度的認識是，國內搞機械受制的資源和環境因素遠遠差於計算機的，比如你想用進口DMG機床加工個什麼，必須走進口程序，還必須接受不生產軍工武器，而你要用資料庫Oracle都可以給你提供MySQL足夠你玩幾百萬用戶使用的軟體，後者容易多了！
學機械的難度：數學理論和計算，硬體設施投入，材料技術和加工，彈性模量，結構力學設計，高深點的比如材料、流體、凝聚態等等，跨學科會引入熱力學、電磁學等等
學計算機的難度：更看重數學思想，工程科學，跨學科領域知識融入面大，應用人群廣泛，挑戰性更強
我形成對機械知識簡單，和亞里斯多德最初在形而上學中定義的類似，機械偏重於技術，比如抽象性思想不及計算機技術那麼深邃，比如我接觸的光學工程裡面，現在更多的光學機械的進步在於加工工具、環境控制，100年前的光學設計和光路結構都足夠中國的這些導演們選用鏡頭來忽悠中國觀眾了。

想下計算機，技術分支和對其他學科的融入性還是很深，早期偏重於計算複雜的數據組，而後發展到通信，未來我們能看到更高級別生物醫療技術的可能，機械的未來的挑戰是什麼？或許在空間技術和微尺度方面。
機械的學習難度低，在於有通用性的標準，比如材料的密度，剛性，彈性模量，比熱容，屈伸強度，硬度等等，這些受過初等和中等教育的人都比較容易入手。機械的設計原理的通用性很強，不論你是用銅合金還是鋁合金，有數學和物理知識的人多少能夠說個所以然。
計算機光是編程的語言環境和實現工具的組合可以用有機化合物來比較了，一般人很難從高級語言理解到編譯原理的角度，首先你必須上過大學高等數學，才看得懂基礎的排序的表達。想想現在考公務員的，考研的，最頭疼的應該不是英語，往往是理工科的專業課和數學。記得上南大去看過同學的天文課題，需要在 Fedaro Core 下用 Fortran 就發現不是一般程序員能馬上接手幫忙做的。
舉個我生活的2個例子，剛剛改革開放的時候，我想計算機和機械，前者吃香很多，以前在一說測繪科技大學的大牛告訴我，當年他用 QBasic 的時候，感覺自己什麼都能解決。現在蓋個自行車論壇，我調侃他，為啥你當年認為你編程無所不能，現在坐了幾年辦公室不用你所知的計算機原理性知識把 Discuz! 下的論壇改改，比如給 secord-hand exchange 裡面加個拍賣module，在居委會裡面直接做SNS網站上的照片雲共享，免得每次上傳照片塞空間，耗伺服器存儲下的資源消耗，從QoS 到 QoE 徹底改善，結果他啞然了！
之前有幸曾師從80年代曾經在上海佘山天文台主鏡拋磨加工的一個師傅，他70多歲都還能去當地的一些工廠從事指導和加工工作，也在他指導下做過一些冷加工。談談眼下大家 N, C 大戰，明眼人不如看看100年前的英國無畏艦的照片體現的光學機械（比如高斯理想光學結構，匹茲乏光學結構），現在的鏡頭的進步在感光元件和鍍膜方面，其幾何光學看不出有任何先進之處-（比如眼下佳能、尼康類似 24/1.4 這種的廣角大光圈之戰，個人覺得都很無語，純粹滿足給那些語文+政治意識的攝影流做宏觀數字參考）。甚至聽說清華一個工程院的教授都偏好用民國時期的德國機械車床工作，不用改革開放後國產的！
從我自身學習的角度和過去的經歷上看，當年自己也考慮過考研物理和材料方面的學科，其實自己適合學機械力學領域些!

針對題主的問題，我來說說我眼中的機械。

機械設計乃集大成者
機械其實是一門綜合性很強的學科。對於一個合格的機械設計師，他應該具有機械常識、工藝知識、生產製造、質量控制、財務核算、繪圖技能等技能，題主所列舉的僅僅是理論方面的知識而已。針對不同的行業，還需要知道與之相關的知識。
純機械的發展遭遇瓶頸
和計算機相比，機械的發展歷史絕對算是悠久的。純機械的發展到今天已經遭遇到了瓶頸，機械這門學科的突破愈發依賴於材料，電氣等學科。但是！！這不代表純機械的理論就不用學了。恰恰相反，只有打好基礎，才能把自動化控制這一手段更好的融入到機械當中。
機械的學習難度低，在於有通用性的標準，比如材料的密度，剛性，彈性模量，比熱容，屈伸強度，硬度等等，這些受過初等和中等教育的人都比較容易入手。機械的設計原理的通用性很強，不論你是用銅合金還是鋁合金，有數學和物理知識的人多少能夠說個所以然。
是的，機械的一大特點就是標準化，而且標準多的令人髮指。這麼多的標準，你不可能全記下來吧？因此，在進行理論學習的時候，你只能對所學內容有一個大致的了解，只有真正接觸工作了以後，才能對機械有更好的領會。
機械與計算機另一個不同點，在於機械是有「意外」的。舉個栗子，你在電腦上輸入「hello world!」的程序，我相信只要電腦不壞，程序是能正常運行的。
而你按照書上所寫的溫度對材料進行熱處理，結果卻發現熱處理後的材料的性狀和書上不一樣。為什麼？有可能是因為材料本身的雜質，抑或是熱處理的時間沒有控制好。
既然這樣，書上為什麼不寫呢？因為現實中的「不可控因素」太多了，如果把曾經遇到過的問題都羅列出來，我相信那本書應該沒幾個人會去看。

那遇到問題怎麼辦呢？兩個辦法：要麼靠「經驗」，要麼查理論。無論哪一種方法，都得花一定的時間才能解決問題。
學習機械的成本大
第一個成本是時間成本。
正如前面所說，機械的理論知識和實際應用相差比較大。想要成為一名合格的機械工程師，必須得執行「厚積薄發」的辦法。與之對應的，則是應屆畢業生們剛入行時的低工資。這個年代，面對房子和婚嫁的壓力，有多少人能夠堅持在這個行業？
對於國家而言，時間成本是用錢換不來的。
就大家經常聽到的「發動機」問題，材料和工藝是關鍵所在。材料的元素組成，金相比例，內部結構等等都是從無數次實驗中總結出來的。因此，想要研製出合適的材料，光靠錢是不夠的。你可以山寨出相同的構造，但你山寨不出相同的性能。
第二個成本是指費用上的成本。
這點@孔祥舟已經說了，想要自學機械絕非容易的事。

最後我想說，「攻城獅」和「程序猿」本一家，相煎何太急。

咦，作為一個自認為自幼學習成績不錯，且既學 ME 又學 CS 的，果斷答了。

機械和計算機都屬於入門都容易的專業（真的比其它工程領域要容易），學到頂尖都很難。但是竊以為，學 CS 只用半瓶醋就能找到不錯的工作了；而學 ME 要很頂尖才能讓你在短時間內看到不錯的未來。

所以我一直覺得 CS 就是人生的 easy mode；自從學了 CS 以後我再也不用擔心找不到工作了，沒了後顧之憂，可以專心學 ME 了。

還有就是你說計算機學習難度在於新技術發展太快，我個人是不贊同的；比如網路方面的技術其實並不是那麼難 follow up。難的還是在於學習深入，鑽研十幾年前甚至幾十年前就有的演算法和概念，而不是跟上新技術。這也是為什麼至今人們看的和談的都是 SICP、TAOCP、 GoF 一類的書。

學 CS 的一個好處在於，你不必擁有頂尖的條件。你只要有一台電腦、願意讀書，哪怕處江湖之遠也能學到很多東西；而學 ME 的話，課堂上的東西很多時候是虛無縹緲的，因為你並沒有很多機會實際運用它們；你沒有機會自己做很多事情，因為你沒有設備；你的能力要在真正進入 industry 以後慢慢積累。

以上都是個人體驗。

最後就是，同時學這兩個專業真的很爽。

上大學時猶豫了很久，選擇機械還是計算機？出於對軍事的愛好，最終還是選擇了機械。導師在大學裡講過：機械系的學生是萬金油，機械門類之多，涉及之廣，跨出校門後才有了更加深刻的認識。我不知道計算機專業在工作後是否有學徒的概念，機械的畢業之後需要經歷很長時間的學徒期，原因就是在學校里無法獲得「經驗」。

這裡就是機械的兩個要點同時也是難點，廣和專

機械設計，機械製造工藝，機械加工，機械裝配，互換性及檢驗，這是一般工廠產品的幾個環節。其中衍生出的分類項不勝枚舉，在橫向和縱向上需要學習的東西就太多了。譬如，作為一個機械設計工程師，不僅需要學習掌握本學科的基本技能機械製圖，三維造型，力學分析，有限元分析等，還需要掌握相應的鑄造/鍛造/注塑等成型知識，熱工藝流程，冷工藝流程，裝配工藝，以及設計後工件加工公差和裝配公差，甚至跨學科的電氣等等。這也就是為什麼大學畢業之後，大家只能也必須先去工廠里實習，加工車間呆個若干月，裝配車間呆個若干月，檢驗呆個若干月，然後才能上辦公室幹些按部就班，修修改改的活。因為我們需要去理解為什麼要設計成這樣，這每個尺寸和公差的理由是什麼？（可惜中國有太多工廠等不及，很多人也等不及，我自己就後悔當初在工廠沒有呆上更長的時間）

「當你想把所有東西都精確劃分時，你會發現所有東西都是模糊的。」機械是建立在理性基礎上的，同時帶有相當大的個人「感覺」，你可以稱之為天賦或者靈感，譬如裝配上的刮研，有些老工人就是能夠在25mm×25mm上刮到25點以上，平面度達到0.01mm/500m㎡以下。另外很多加工，裝配問題，你無法通過理性的公式去進行分析，變數遠遠超出你的想像。專家就是在某一方面耳濡目染時間長，善於分析問題，用理論去指引思路，並用經驗去解決問題的人。專不光指專業，也指鑽研。因為這種經驗的積累很少能夠從書本上或者口頭上傳承下來，所以機械一切的積累，皆在自身。

機械需要時間的沉澱，需要經驗的沉澱，需要知識的沉澱。

機械的未來的挑戰是什麼？或許在空間技術和微尺度方面。

機械的未來仍是成形，你要什麼樣，什麼作用的東西，我多久能給你，無論是什麼材料，無論是什麼大小。機械一直在變化和創新，例如3D印表機給機械帶來了新機遇。

機械的學習難度低，在於有通用性的標準，比如材料的密度，剛性，彈性模量，比熱容，屈伸強度，硬度等等，這些受過初等和中等教育的人都比較容易入手。機械的設計原理的通用性很強，不論你是用銅合金還是鋁合金，有數學和物理知識的人多少能夠說個所以然。

沒錯，機械的學習入門難度低，作為現代工業社會的靈魂，機械把所需要的知識的分類也做到了流水線的級別，為了什麼就不需要我啰嗦了吧？學和學會和學好之間的距離，同樣不需多言。

小吐個槽：「我個人對機械難度的認識是，國內搞機械受制的資源和環境因素遠遠差於計算機的，比如你想用進口DMG機床加工個什麼，必須走進口程序，還必須接受不生產軍工武器」

DMG往軍工賣的不在少數，因為他們的精度夠不上，或者操作成精度不高。其實與專業軟體動則上百萬的售價來說，一台五軸加工中心的價格，也就100多萬。

小吐個槽2：「甚至聽說清華一個工程院的教授都偏好用民國時期的德國機械車床工作，不用改革開放後國產的！」 機械是靠積累的，也是靠市場的，市場需要什麼樣精度的機床，廠家就會生產什麼樣精度的機床。當然德國的機械沉澱是我國無法比擬的，但是現在國產車床的精度，是不會達不到教授需要的地步的。

人類將世界的原理抽象成科學，機械作為工具根基於科學讓人們將想像變成現實，計算機作為工具則可以讓人們超越現實。如果我們為了掌握工具的難易而煩惱，這不得不說是種浪費時間。

個人是壓力容器的小白，個人以為機械很難，因為學校學的理論有點跟不上節奏（不過以前學的是模具設計），然後在製造的任何一個環節，有微小的過失都會影響產品的質量。雖然機械的標準很多，可是大多數都是一個範圍值，在這個範圍內卻有很多的變化。特別是在有關於熱成型的方面（包括熱衝壓，鑄造）。還是說說模具算了，就模具的理論學的多一點，雖然還是小白。比去做一件好的模具，你首先要從成品的材料、精度、外形著手，精度粗糙度這東西不能亂標，如果一個零件的粗糙度需要3.2（車加工能達到）就可以了，你標的是1.6，這時候就需要磨了，如果覺得無聊，再標一個0.3，這時候就需要拋光了，成本也就可能從原來的幾百上升到幾千，做為一個設計者不光要考慮外觀，也需要考慮成本。第二，材料，材料不同，選用的模具鋼也就不同，這個。。。本人材料學一塌糊塗，自動忽略。第三，就是外形，如果那個小零件，沒折彎，又沒什麼外形精度要求，那簡單，如果有外形精度要求，那麼要鄭重設計凹模與凸模之間的間隙量，以前在模具製作實習的時候，自己太鄭重的考慮了成型模的間隙，結果自己線切割之後居然凸模和凹模成了過渡配合，只好上磨床了。如果有折彎的話，需要考慮回彈，所以有些折彎分了好幾次，最後還要整形，如果怕裂，那就熱衝壓，熱衝壓的難點在於熱變形，每一件材料會根據自己的成分不同會有相應的變形，這個就完全。。。再次省略（熱衝壓是全國難題啦）

我覺得我不能再說了。。越來越多不懂的了，果斷匿名。希望葛巾姐姐來講一下，機械對於我來說，越接觸的多就會越感到困難。

一言以蔽之：機械乃工業社會之母體。

計算機信息技術運行於晶片，晶片製造於機械技術。而這個機械技術結合了機，電，信息技術。互生互存，相輔相成。

冰山只露出一角，水下隱藏的可能是指數級的存在。

當然，現代分工的細化和發展，可以使得人們可以專心於自己所擅長的領域，鄙人認為行業之間並不存在著勝負。

ps，當年氣動射流和電子電路在邏輯驅動的競爭中，因為半導體的微型化發展，敗下陣來，要不然現在的電腦可能要叫氣腦了。。。

機械有一種看起來很容易，其實不容易的感覺。個人覺得四年機械學下來沒學到什麼。。。

建議學機械的同時向自動化方向延伸一下把編程學好你就牛逼了！

總體來說，機械肯定要比計算機難學。為什麼？

1、從廣度來說，機械涉及面絕對要比計算機寬泛得多，機械行業是個超大門類，幾乎各行各業都設計到機械，比如人類最常涉及到的「衣食住行用「，就有服裝機械、食品機械、建築機械、動力機械（汽車、船舶）等相配套。還有其他許多諸如機床、航空航天、武器導彈、家用電器、手機消費電子、模具等等，都有很大一部分設計到機械，機械設計的門類太廣，知識面太多，諸如：機械原理、機械設計、結構設計、電工電子、機械工藝學、工程材料、工程力學、材料力學、流體力學、車輛工程、高等數學、單片機、自動化、模具設計等等太多太多，所以成為一名真正意義上的牛逼機械工程師，是很難很難的，你要學很多，要做很多項目，要實戰千百回才能成為一名真正的高手。計算機是一個新興學科門類，用途領域還在不斷拓展，和機械相比，不在一個層次，但是正是因為它是一個新學科，所以，發展的潛力巨大，對個人來說，機會也很多多。

2、從深度來說，機械專業已經發展了幾千年，在這段歷史進程中，多少牛逼人物為之奮鬥終生，亞里士多德、伽利略、牛頓等牛XX不勝枚舉。機械行業已經發展到了一個相對來說接近天花板的高度，站在前人的肩膀上，你要在這個行業做出傑出貢獻和牛逼發明，我只能說你比牛逼更牛逼。計算機是上個世紀的產物，學科體系還未完善，當然也是在快速發展的，而且發展異常迅猛，牛逼人物雖然只出了幾個，但在當代社會個個牛逼的要死。比如微軟老闆比爾XX、蟬聯世界首富好幾屆，光這點就可以看出，計算機行業的發展速度遠超機械行業。

3、說點其它題外話，在等同條件下，干機械和干計算機的付出和收穫完全不成比例。干機械的工資低（好多起薪1000元/月的，媽的，實實在在上一個月班才這點錢。這裡批評一種傻逼言論：剛出來的大學生，啥都不懂，學習階段就應該是這點工資，此處不展開，只批評一下這個傻逼。），勞動強度大（大部分要上6天班或者7天班，加班是常態，問題是工資還很低哦！），工作環境差（這個就不要我多說啦），工作氛圍死板（搞機械可以把一個很靈泛的人變成一個很木訥的機器人，本人見過好多獃頭木腦的機械工程師，不知道為啥？從他們的眼睛裡看不出一點做人的自信），工作地點偏（基本在郊區、山溝溝、工業園等地方），生活圈子窄，接觸面小（接觸不到外界的動態，很多只能看看手機、上上電腦獲得信息，接觸女性的機會很少很少，機械企業里的男女比例完全失調）。

4、有人說，作機械的越老越吃香，呵呵！我只想說，中國人就是喜歡忽悠自己人，一遇到老外就他媽的會裝孫子，賤不賤啊？你怎麼不忽悠所有的人都去搞機械呢？吃不吃香和產品好不好賣是一個道理，關鍵還是市場需求，和老不老有毛關係哦？請記住，不管幹什麼，年輕才是資本，年輕的時候都混得不咋樣的，年老了也就那個鳥樣，別他媽拿極個別的特例說話，那是鳳毛菱角，比中福彩特等獎還難。現在搞計算機的隨便挑出來一個都是月薪10000+，而搞機械的基本都是月薪4000+-7000+居多。

我覺得要先考慮好職業方向而不是學什麼。不過至少我接觸的基層機械工程師和電氣類工程師，他們的計算機水平也都不差，行業需要嘛，最起碼要加工要燒個單片弄個PLC調校個液壓控制什麼的現場經驗是越老越牛。而我所熟悉的普通程序猿。。。他們不提高就就逐步被年輕人的體力打敗了。。。

反正你要是我家裡人我絕對踢你去學機械學材料弄精了不容易，再怎麼跑程序，你的程序也是跑在設備上不是？

以前聽說過一些說法，給你參考一下，「學機械的越來越牛，學計算機的越學越菜」。機械方面長久工作會有一定的經驗，知識適用於指導！計算機大多是編程與設計，如果在35歲以上還在做的話會覺得精力不行，大部分是自己親手操作，而且更新換代太快，說不定今天學的過幾天就過時了。

作為學過機械專業同時混跡互聯網的人來說一下。

1. 機械專業你指的是什麼方向？

機械設計方向，每天的工作就是CAD做圖，差不多跟互聯網公司的UI一個意思，這個學起來不難，甚至比互聯網的UI還容易些，他不需要你有專業美術功底。當然做模具設計的除外，做出像蘭博基尼這樣霸氣的作品也是需要極深造詣的。

機械程序語言的彙編，這個立馬高大上了，做為驅動機器運作的底層代碼，編輯起來需要專業素養來供給了。由於我本人上學期間不務正業，這門課終究還是沒學會，說多了露怯，就不說了。

還有學機械的話必然要涉獵動力學、材料學等等，這是個完整的科學體系。每一個方向都可以獨立出來單獨成為一門學科，這個深究下去難度就會成幾何倍數加大。

2.計算機專業同樣也要看你指的什麼方向？

傳統計算機專業方向的話，確實對於我這286的大腦還是運轉不足。以前沒有計算機專業的時候，當時這門課的前身是應用數學專業，選擇這個方向一定會對自己的數學非常自信。當年學C語言就花了我一整年的光景，現在留存下來幾乎連渣都沒了。

其他計算機領域的話，題主可以考慮一下，比如設計類等等，這個從專業角度來說難度要降低很多。

-------------------------------------------------------------------------------

題外話：我不明白這個問題的目的是什麼。如果面臨專業選擇的話，這個要看你期待的工作方式還有方向。比如你是要成為造火箭的人還是要成為讓火箭運行的人。

文不對題……摺疊我吧……

機械是一門經驗型十分強的學科，就學校里課程學習來說，沒有哪個專業是簡單的。站在整個職業生涯的層面，機械難於計算機。

可以造出最牛逼的計算機，造不出像樣的發動機。你說哪個難?