为什么人工智能领域可以力大砖飞，对过程的数值模拟不可以？且不论从所谓“第一推动力”自上而下，通过足够多的“物理场”（或许说经验）叠加，是否也能够力大砖飞？似乎不行，底层是不存在的，尺度足够小的时候这些经验不再有效。

不行，都是错的，都是没有意义的，在底层不能解释的时候，直接分析是没有意义....

不对，涌现也没法解释，人工智能通过学习语言得到了与人类相仿的智能，这些都是在脑科学没有进展的情况下通过力大砖飞出来的，通过一步一步分层得到的。

经验地叠加能得到什么，更多的经验？实际使用层面说不定是有意义的，在人类每日的劳动中所作的简单决定中，可以提供指导，就像现在的人工智能一样。

总不能将物理场拆解了，然后一步一步像搭积木一样，从底层的经验公式开始，做io，模拟，边界，鲁棒性默认值，然后构建场，叠加，得到结果。

好像是可以的，算力解放的今天是可以的。comsol，ansys，abaqus这些商业软件有这个趋势，workbench，multiphysis。易用性是做ui的和简化的需要考虑的了。可行的，足够多的经验公式迁移叠加的可以得到宏观世界的简单数值模拟，这也就够了。