这是在某个虚幻引擎技术交流群里看到的原话。

“AI替代”早已不是新词，但加上“老板”二字，黑色幽默的小感觉挠一下就上来了。

看似是管理层的一句口嗨，实则映照出AI技术对商业项目开发模式乃至整个生产关系的深刻冲击。

谁都知道，这是当下真实发生的生产力重构。

AI不再只是离工作十万八千里的科技热词，它正带着老板们对“快”的极致渴望，强势介入从需求到交付的每一个环节

对于涉足多专业多学科的数字孪生领域，尤甚。

但好在，一切都不是空穴来风，让我们来见招拆招。

一、浪潮：从英伟达到空间智能

自2024年“AI元年”起，变革浪潮势不可挡：

• 英伟达提出打造“数字孪生地球”。

• 李飞飞推动旨在理解物理世界的“空间智能”。

• 各类3D模型自动生成工具井喷式出现。

左图为输入的图片，右图为模型生成的3D场景

这些前沿动向迅速从实验室渗透到一线商业项目。

如今，十个项目需求中，至少有八个会明确要求“接入AI”或“具备AI能力”。

从采购、项目经理到技术，整个链条都卷入了寻找“AI解决方案”的狂热。

试问：数字孪生项目的开发链路是什么？

是不是，导入模型→场景处理→UI看板设计→数据接入→交互开发。

哪里不会，哪里就借助AI去实现。

例如IT开发人员不会建模，那就拍几张照丢给AI生成模型，或者给个指令生成三维模型。

再比如，许多能源类项目都建设在广袤的自然场景中，手搓地型的事，就可以交给AI自动生成。

数字孪生时空底座生成引擎——PDG

二、冲击：“快”成为新标尺

“1秒出图、30秒生成视频、5分钟编完一个网页”

这种速度革命，直接冲击了依赖Java后端、UE渲染、前端框架的传统数字孪生开发模式。当“快”成为核心诉求，迭代缓慢、人力密集的流程自然显得笨重而昂贵。

AI动摇了传统的“技术壁垒”。

过去开发需要深厚的编程和引擎知识。现在，老板更渴望“不写代码就能实现”的解决方案，正如视频剪辑从AE+Pr转向“剪映”一体化的趋势。

驱动转变的核心，正是对“快速实现”和“降低操作复杂度”的强烈需求。

国产零代码数字孪生软件编辑界面

三、本质：AI是生产力工具，而非替代者

必须清醒认识到，AI首先是生产力工具的升级。

其核心价值在于替代“重复、低效、可标准化的工作流”，将人类解放出来，聚焦于更高价值的创造性、策略性和复杂问题解决。

在数字孪生项目中，AI的“快”具体体现为：

• 加速概念可视化： 快速生成概念图或简易场景，加速前期沟通。

• 生成基础内容： 对精度要求非极致的模型，大幅降低美术资源成本。

• 辅助代码与流程： 生成基础代码框架、自动补全逻辑，解放开发者。

• 数据分析与洞察： 处理海量实时数据，进行预测性维护与优化。

然而，AI并非万能。当前模型输出的可靠性仍存疑，难以支撑长流程复杂任务和关键决策。

AI更像是一把锋利的“快刀”，能帮开发者迅速砍掉荆棘（重复性工作），但要抵达终点（交付高质量复杂系统），仍然需要“执刀人”——开发者——具备清晰的架构思维、深刻的业务理解和整体的工程把控能力。

四、建议：从“手搓”到“智用”的转型

开发者必须拓展能力边界，在新的价值链条中找到位置。

1. 拥抱模板化与平台化开发

对于追求快速交付、功能相对标准化的项目，“万事皆有模板”已成现实。国内成熟的数字孪生或低代码平台，通过拖拽配置即可快速搭建应用。对于“求快”项目，使用成熟平台模板的效率远高于从零手写代码。

2. 强化核心引擎技能，目标在于驾驭

学习虚幻引擎（UE）、Unity等依然极具价值，尤其在对视觉、物理、大规模渲染有极高要求的尖端项目中。但学习目标不应是“手搓”每个基础功能，而在于提升低代码软件解决和AI都解决不了的那20%开发问题。