在数字化时代，人工智能已经深刻影响了我们的日常生活和工作方式。随着技术的进步，我们开始意识到，虽然AI已经在许多领域取得了巨大的成功，但在某些方面，它可能无法完全替代传统的物理方法。

在建筑、机械制造等领域，传统的物理知识和实践仍然非常关键。物理世界的复杂性和多样性意味着，即使是最先进的AI系统也需要依赖于实际操作的经验和技术。

尽管AI在未来可能会改变许多事物，但我们不能忽视传统物理技能的重要性。它们是我们理解和适应物理世界的关键工具，也是我们在面对未来的挑战时不可或缺的一部分。

如何让AI更好地融入物理世界呢？这需要我们从多个角度进行思考。

我们需要重新评估现有的AI模型，看看它们是否可以更好地模拟和理解物理现象。这可能包括改进算法，使其更准确地捕捉到复杂的物理规律，或者开发新的AI框架，以便更好地处理物理系统的复杂性。

我们需要培养更多的人工智能研究人员，让他们掌握更多的物理知识和技能。这样不仅可以提高他们的研究效率，也可以帮助他们更好地理解AI在解决物理问题上的局限性。

我们也需要鼓励公众参与进来，让更多的人了解和尊重物理世界的价值。这可以通过教育和宣传来实现，让人们认识到，只有当我们把物理世界放在首位的时候，AI才能真正发挥其潜力。

虽然AI在许多方面已经取得了重大突破，但它仍然需要依赖于传统的物理知识和实践。我们应该继续努力，使AI更好地融入物理世界，从而推动科技进步，创造更加美好的未来。