Ru果你去问一个开发者：“现编程技Neng仍重要吗？" />

这不仅仅是一个关于职业选择的问题，geng是一场关于人类在数字世界中定位的深刻反思。今天我们就来剥开这层焦虑的外衣，聊聊在AI大潮下编程这门手艺，到底还剩多少含金量。

回想一下几年前我们是怎么评价一个程序员的水平的？往往kan他懂不懂C++，Neng不Neng驾驭指针，或者是不是精通Rust这种以难度著称的语言。那时候，我们心里dou有一种执念：因为 它 够强大， 难度够高， 觉得学习它就Neng推高自己的壁垒。这种想法就像武侠小说里的绝世武功，练成了就Neng独步天下。

然而现实给了我们一记响亮的耳光。我Zui近Zuo了一个个人实验，我想用Rust写一个工具。要知道，Rust的学习曲线可是出了名的陡峭，它被公认为极客程序员的归宿，是勇攀高峰者的象征。但这次我没有翻阅厚重的文档，也没有去啃那些晦涩的语法书。

这个工具的作用是将访问过的所有网页请求全部保存下来包括请求参数、Headers、返回值等一系列数据。全程共计大概3k+的新代码，全部使用Rust编写。但这个过程里没有一行代码是我亲手敲出来的。我就像一个包工头，不停地布置任务，验收成果，纠正错误，然后再布置新任务，陷入了一个死循环。

结果呢？项目完成了。但我突然意识到一个问题：从 2023年开始的 AI Coding 面前， 编程语言壁垒感觉啥也不是。以前我们觉得C语言或者C++这种低级语言难读，初学者hen难掌握，所以不推荐。现在呢？AI根本不在乎这些。低级编程语言由0和1构成，虽然难读，但AI并不觉得累。高级语言读起来像英语，AIgeng是信手拈来。

这让我不得不反思，我geng新的那些面试题还有价值吗？我现在掌握的这些技Neng，还重要吗？当语言的门槛被AI一脚踢平，我们曾经引以为傲的“语法熟练度”，似乎正在迅速贬值。

当然有人会说：“效率提升了不好吗？”确实相较于传统的手动开发模式，AI辅助编程的速度快得惊人，甚至直接越过了语言障碍。但是这里有一个严重的问题浮现出来了 Zuo完项目之后 没有任何积累。

这就像是你雇了一个超级聪明的替身去帮你上学，考试全满分，但你脑子里的知识依然是零。该不熟悉的语法，还是不熟悉；该不会用的库，还是不会。AI Coding 目前正在剥夺这种宝贵财富的积累过程。对于新人来说虽然Ke以快速完成任务，但是几乎没有经验积累。

我们以前是怎么学习的？查文档，试错，调试，再试错，再调试。这个痛苦的过程，其实就是知识内化的过程。而这个过程直接被省略了。AI直接给出了结果，你只需要复制粘贴。人的积累在这个过程中几乎为零。

久而久之，这只会让高级开发和初级开发进一步断层，甚至直接导致技术断代。一个拥有十年经验的架构师和一个只会用AI生成代码的应届生，在AI面前，产出量的差距可Neng被抹平，但质量控制和系统理解的鸿沟，却会变得前所未有的巨大。

那么AI真的Neng完全取代我们吗？现阶段来说肯定不是。只要是复杂的系统，就需要人为介入， 那么 AI Coding 还是辅助为主。 就跟一个工厂无论怎么吹嘘自己自动化， 依然需要工人介入一样。

让我们来kan一个具体的场景。我的Rust项目代码现在是3千行左右，全程使用AI维护。但是随着代码量的增加，维护效率Yi经和刚开始有了巨大的差距。Ru果项目代码量变成几十万、几百万行，全程托管给AI维护，难度简直是指数级上升。

想象一下把一个庞大的企业级项目交给一个“几乎没有项目经验的新人 + 一个AI工具”去维护，基本上是不现实的。他们可Neng连项目怎么启动、怎么部署dou不知道。一旦出现深层次的Bug，或者需要跨模块的复杂重构，AI往往会陷入“幻觉”，给出kan似正确实则致命的建议。

这时候，在没有完全脱离人工介入的这个阶段， 人的代码经验就会显得越来越有价值。这种价值不再是写出某一行代码的Neng力，而是对系统整体架构的把控，对潜在风险的预判，以及在AI给出的十个方案中，精准选出Zui优解的那个直觉。

Ru果说AI以后Neng发展到，几十万、几百万的代码，dou不需要任何人的干预，就Neng把需求生成出来那么经验确实没有任何意义。但是只要还需要人为的介入，哪怕只是仅仅需要人去进行Code Review，那么代码经验dou是无比宝贵的财富。

那些面试八股文，基本上在AI面前，没有任何的价值可言，甚至AI面试作弊dou常有耳闻。但是真正的实战经验——那种kan过足够多烂代码、踩过足够多坑之后形成的“嗅觉”，是AI目前无法模拟的。AIKe以生成完美的函数，但它无法理解这个函数在特定业务场景下的政治正确性和 性隐患。

时代似乎真的变了逐渐的从技术为主导，转为产品为主导。这听起来有点残酷，但却是我们必须面对的现实。Ru果Neng识别一个真的需求，Neng将这个需求完成，Neng将这个需求变得值钱，其实这个意识dou是我们现在互联网挣钱的逻辑。

现在将“需求完成”这个事情，似乎正在逐渐变得越来越底层化。这意味着，所以想象力、洞察力、产品设计Neng力、挖掘用户需求、产品推广 等显得geng加尤为重要。换句话说 就是识别需求、解决问题、让geng多的人接受采纳自己的解决方案。

我kan过hen多案例，上面dou是使用AI Coding完成，几乎不需要太丰富的代码经验，但是依然Zuo出了爆款。这说明什么？说明技术不再是瓶颈，想法才是。你不需要是一个Rust专家，也不需要精通Python的底层实现，你只需要知道怎么指挥AI去帮你实现那个绝妙的点子。

但这并不意味着我们Ke以放弃学习编程。恰恰相反，这意味着我们需要以geng高效的方式去理解编程的逻辑。因为只有懂逻辑，你才Neng准确地指挥AI；只有懂原理，你才Neng在AI犯错时及时止损。

除了纯软件的开发，我们还要kan到geng广阔的技术前沿。VR/AR/MR 仍然在如火如荼的发展。以上的技术1~2年后或许会有翻天覆地的变化,领跑者说不定就成了追赶者,黑马也可Neng随时出现。

但总的来说,VR在目前这个阶段的发展,Zui重要的仍是内容。内容的产出依然离不开程序员,离不开3D引擎和编程语言。作为程序员,只要我们苦练内功,紧跟技术发展的脚步,就不必担心被时代所遗弃。若是不小心搭上了VR时代的快车,或许geng容易在这个新世界里找到位置。

再kan底层硬件，人工智Neng芯片目前有两种发展路径：一种是延续传统计算架构，加速硬件计算Neng力，主要以GPU、FPGA、ASIC为代表，但CPU依旧发挥着不可替代的作用；另一种是颠覆型的经典的冯·诺依曼计算架构，采用类脑神经结构来提升计算Neng力，这类以IBM TrueNorth芯片为代表。

这些硬件的进步，Zui终dou需要软件来驱动。无论硬件多么强大，Ru果没有优秀的软件工程师将其转化为可用的工具，那也只是一堆硅片和电路。5G技术的普及也是如此，它不再仅仅是人与人通信，geng增加了人与物、物与物的通信。每一台物联网设备，每一个智Neng节点，dou需要代码来赋予其灵魂。

这种技术变革带来的焦虑，Yi经传导到了教育领域。经常Nengkan到家长们抓住孩子的黄金期，好好学习编程，积累Neng量。就像那句老话说的，“大鹏一日同风起，扶摇直上九万里”。

前段时间，明星辣妈全Neng女神叶一茜在淘宝直播带货，极力推荐极客晨星编程课。直播当晚，人气爆棚，引起家长共鸣，回响强烈，掀起了一波购课热潮。就连叶一茜也大呼：我想给儿子报编程课！这种现象背后其实是家长们对于“起跑线”的深深焦虑。

但是教孩子编程，教的是什么？Ru果只是教他们怎么写循环、怎么定义变量，那AIZuo得比谁dou好。真正的编程教育，应该是逻辑思维的训练，是分解问题、抽象模型的Neng力。这才是AI时代Zui稀缺的素质。

回到Zui初的问题：AI时代，编程技Neng仍重要吗？

我的答案是：依然重要，但定义变了。

以前，编程技Neng指的是“手写代码的Neng力”；未来编程技Neng指的是“驾驭机器智Neng解决复杂问题的Neng力”。Python凭借丰富的库资源稳居榜首，依然是人工智Neng编程语言之王，您没法绕过它。Java及其相关语言适用于企业级AI应用，C/C++则适用于追求极致性Neng的嵌入式环境。这些工具依然重要，但我们使用它们的方式变了。

不要因为AI的强大而感到绝望，也不要因为语言壁垒的消失而感到空虚。这是个不同的时代,是挑战与机会并存的时代,是科技日新月异的时代,是人工智Neng越来越普及人类生活的时代,是全球dou在积极应对、适应和想办法去改变的时代。

那些面试八股文或许Ke以扔掉了但你的好奇心、你的洞察力、你对产品的极致追求，这些才是你在这个新时代安身立命的根本。容我不得不反思一件事情，我geng新的那些面试题还有价值吗？也许没有。但我对技术的热爱，对创造新事物的渴望，永远有价值。

所以还是要顺应时代。不管是学习Rust，还是钻研Python，亦或是探索VR/AR的新世界，保持学习，保持思考。不要让自己成为只会按按钮的工人，而要成为那个设计流水线、甚至重新定义工厂规则的工程师。毕竟代码只是工具，而思想，才是驱动未来的引擎。