科技领域里，科研和工程的工作范围向来没有明确划分，这种模糊状况经常引起讨论。围绕这个话题，马斯克和LeCun之间产生了分歧，这个事件让矛盾更加明显，接下来我们详细分析。
自持链式反应评估
Edward Teller和几位物理学家曾设想过一种情形，Hans Bethe随后被指派去考察是否存在持续的链式反应。他最终认定，这种反应几乎不可能实现。这样的客观分析展现了科学研究的严肃态度，也为后来的研究工作指明了方向。
研究与工程区别观点
有人主张科研与工程存在显著差异。这种差异体现在方法、宗旨以及衡量尺度等多个层面。如果不加以区分，可能会阻碍长远且突破性的创新成果的出现。这一看法点明了两者的根本不同，告诫科技从业者要恰当处理这两者之间的关系。
马斯克的看法
马斯克认为“研究员”是学术领域过时的概念，他们常常自视甚高，却缺乏明确的职责。他主张实际工作才是关键，只有动手制造出具体成果才有意义。他相信严格的工程操作才能带来真正有竞争力的革新，这表明他非常看重实践层面的工作。
研究与工程差异方面
科研和工程在操作模式、研究思路、对外沟通以及衡量方法上存在不同之处,科研的衡量尺度更注重想法的新颖性、理论说明能力等方面,这种区别也要求对从事这两种活动的人员采用不同的鼓励和考核方式。
企业人才情况
OpenAI有些出类拔萃的成员并未获得博士学位，他们依靠在公司的实际操作中掌握本领。这表明在现实的企业环境中，实践操作同样能够造就出色的人才。Meta旗下的AI研究机构FAIR，在招募“资深研究员”时，侧重于进行长期的根本性研究，各个岗位有着不同的任务分配和考核方式。
成功模式借鉴
贝尔实验室堪称典范，依靠持续资金保障，使科研团队得以无拘无束钻研根本性课题。该机构孕育了晶体管、激光等颠覆性技术，彰显了独立研究机构在推动重大创新中的核心价值。MTS身份契合当代多元文化，营造了公正竞争的氛围。
社会各界对于人工智能飞速发展的背景下，究竟更需探索型专才还是应用型专才，持有不同看法，欢迎各位发表意见，同时请支持本文的点赞和转发。
