立正把AI替代的对象说成“你已经解决过的那一层”：一旦某个问题被标准化、自动化，它就不再值得你亲手做，被拿走的是那层浅层工作，不是你这个人⁠1。他判断AI先冲击的是白领里大量“信息搬砖”——用键盘搬运信息、降低信息成本的那类工作，而不是产生新知识或别人替代不了的智力劳动⁠2。机械工程师里，画标准件图、整理规格表、写重复的工艺文档、做常规选型计算，属于这一层；判断一个结构在真实工况下会不会失效、为整机结果负责，则不属于。所以问题不是“机械工程师会不会被取代”，而是你日常时间有多少花在可被标准化的那层。

一篇访谈里提到，工程师转型做FDE（把模型能力落到客户业务里的角色）可能是个避风港，因为其中大量涉及人的成分——理解客户、建立信任、做判断、处理冲突、定义成功标准、对结果负责，这些很难被AI取代；AI可以写代码、出方案，但最后仍需要人对结果负责⁠3。这个逻辑对机械工程师同样成立：能对一台设备能不能交付、一个设计在产线上会不会出问题负责的人，比只会执行单一技能的人更稳。立正也说过，单一技能的可替代性在提高，越靠近业务结果、越能对结果负责的人越难被取代⁠3。

立正用英国工业革命早期的“恩格斯停顿”提醒：生产率上去了，普通工人的实际工资长期没怎么动，手织工先因需求上升进入高收入期，随后又因为自己变贵而刺激动力织机改进，收入崩塌⁠4。他还提到，中短期会造成大量失业和痛苦，长期才可能更好⁠4。对机械工程师的含义是：不要假设“AI会创造新岗位”会及时落到你身上；被替代的那一代人，个体重新学习的速度往往跟不上。所以更现实的做法是尽早把时间从可标准化的那层，挪到需要判断和担责的那层。