工程師和科學家的思維方式有什麼重要區別？

看了一下眾多答案，我覺得很多沒有科研經歷的人對科研有一個誤解，就是認為科學家都是理想主義的，工程師都是現實主義的，認為科學家就是非常浪漫地去問 why, 工程師就是一直苦逼的修電腦。其實根本不是這樣。在科研里，你問 why 只是一瞬間，然後你去要考慮你問的這個 why 有沒有意義，能不能幫你拉到經費，你和你手裡的學生和博後有沒有時間和能力解決這個問題，你需要查很多文獻跟很多同行交流，確定你的問題沒有人做過，或者沒有人做完過。有人說科學家不關心問題有沒有用，你在你的 proposal 里寫這個問題什麼用都沒有，看你能拉到經費么~~這個過程可能是一天的時間也可能是數年，然後你就要和團隊開始試圖解決這個問題。從這時開始科學家和工程師乾的事情基本上差不多。根據問題規模的不同，你需要把問題細分，然後一個一個解決，解決的過程中會引入很多新的問題，你需要隨時評估團隊的實力，決定如何分配資源，需不需要放棄等等。沒有科學家能做到小說中的那樣一拍腦袋靈光一閃就發文章了。舉一個實際的例子，我們現在做的課題需要做大規模的數值計算，數據處理的工作很繁瑣，我們幾個人商量了一下以後決定寫一個 scheme 解釋器用來自動化，引入一個標準中沒有的處理大量數據（TB 級別）的內建類型，然後簡化對這個數據的垃圾回收（不然不夠快）。這基本就是一個 cs 畢業的工程師很可能遇到的問題。另一個例子，我們系一個做高能實驗的教授需要一個精確的強磁場，，精確到產生這個磁場的線圈不能由人手工繞。於是他先造了一個機器人，然後用這個機器人來繞這個線圈。當然你可能會說那是因為我們做的是數值工作，那個教授是做實驗的，那些做理論推導的就不需要考慮這些實際細節，一陣算就可以了，真理就是終極目標，手中的筆就是武器，一往直前，永不退縮。你這麼想可能是因為看了牛頓愛因斯坦的動人故事，現在大部分人在推導的時候都會藉助機器，因為好算的都被牛頓這幫人算完了。如果一個算式展開以後有好幾萬項，每一項都是個無窮維積分（一個剛畢業的哥們的畢業論文），你真的願意一項項手算么？如果你要用機器算，你是自己寫程序呢，還是用別人寫好的程序呢？如果你自己寫程序，你就暫時變成了一個程序猿；用別人寫好的么？那你首先得把程序看一遍吧？不然你能保證它算出來是對的么？恭喜你，你還是一個程序猿。所以我覺得科學家和一個優秀的工程師在思維上沒有什麼本質的區別，只是遇到的問題不同。科學家遇到的問題相對來講規模更大（你去看看 LHC 的規模就知道了）更本質更前沿。一個科學家必須同時也是一個優秀的工程師。那些每天都試圖推翻愛因斯坦，或者試圖用太極的思想解釋現代物理的「民科」倒是更有那種浪漫思想家的思維方式。