作为一个工程师，有哪些通用的思维方式或者思维习惯？这是一个很大的而且比较抽象的问题，想了一段时间，只是罗列出来一些条目，还没有理清楚。科研和工程设计大概有两种情况，一种是创造型的，一种是继承型的。两种类型的思路一般不同。
1. 几种思维方式
- 系统思维
系统思维的特点是自顶向下，逐步细化，模块化设计优化，而后系统集成。比如计算机编程、数字系统设计、自动控制系统设计等等都需要应用系统思维。大概过程是，提出功能需求，划分模块，理清模块之间的联系和接口，细化、调试子模块，系统的整合集成。古人所说的“致广大而尽精微”也可以用来解释这种思维方式，它也像画画一样，先构图，有总体的立意、基调，而后局部细化，最后再整体协调。面对工程中的实际问题，也需要采用系统思维的方式，先看看需要哪些功能、哪些模块，如何安排各个模块之间的衔接关系、完成时间的先后顺序，有哪些通用的技术或者数据可以整合共享，等等。
- 底层思维
底层思维是强调遇到问题要从最基本的原理来思考，不重不漏地、从基本原理开始去分析可能产生这个问题的原因或是可能解决这个问题的方法。应用底层思维，一是科研或者工程中不少应用已久的结论或是方法或多或少有它们的前提条件或者假设，如果当下的情况不符合要求就不能贸然使用，需要从底层的基本原理开始重新推导。另外一个原因是很多时候我们去寻找原因或者解决办法，不容易一针见血的找到答案。不妨用笨办法，使用底层思维，不重复且不遗漏的罗列出所有可能的原因或者解决办法（需要理清其中的包含关系或者逻辑联系），然后再从中选择所需的答案。在自己能力范围内达到的清空大脑的状态下所得到的备选项就一定包含了自己所能得到的最终答案，这样也更容易让自己放心。
- 理性思维
理性思维是一个很宽泛的概念，或者也可以理解为科学思维。理性思维是不要凭情绪、道德观念等感性去思考，而是尊重基本事实，加上逻辑演绎，得出相应的结论。比如，事物都有因果关系，原因和结果之间是充分条件、必要条件还是充要条件？比如事物的一些特征如何定量，至少应该如何定性的去分析理解？过于绝对的结论常常不是理性思维的结果，需要验证商榷，这些我们在看广告或者新闻报道的时候多留意一下就会有发现。
2. 工程设计中的思维模式
- 科研类-创新
在科研工作中，有一些典型的思维流程，根据自己的了解有下面几类：
a. 发现问题——分析问题（数学建模，定量分析）——提出假设——验证假设——解决问题——结论
b. 发现问题——传统方法及局限——改进方法——验证——结论
在分析问题中，通常需要完成复杂度适中的有效的数学建模，这是考验数理基本功的地方。验证假设或者新方法时，也是有一个先后顺序的。对于复杂系统，可以先在小规模的理想条件下验证，再逐步过渡到复杂的实际系统中，最后再检查新方法或者新结论的局限性或是应用条件。
- 工程类-应用
如果说科研是创新，那工程设计更多是应用，甚至更夸张的说，是通过查表来解决问题。思维流程可能是这样的：
3. 一些工程设计的常识
- 能量守恒，物质守恒。有进有出，有产生有消耗。
- 投入和产出有trade off，不能又要马儿跑，又要马儿不吃草。需要定位清楚。
- 总有未知的，不确定的变量或者外部条件，需要给出合理的裕度或冗余度。
- 事物都是发展变化的，外部条件变化后导致前人的结论可能会出现错误。
- 工程设计中的低级错误更麻烦，不能忽略前人工作中低级错误的存在。
- 其他科学规律。
4. 科学与艺术
科学与艺术有很大的不同，科学是理性的，艺术是感性的。科学是要求可重复、可复制、可推广的，艺术强调独特性，要求有一定的天赋。科学解决是什么的问题，艺术尝试去回答应该是什么的问题。
现在也可以去尝试着用科学的方法或者思维方式去拓展实现艺术的效果，比如欧阳修写的卖油翁的故事，可以通过熟能生巧来实现这个效果，也可以通过现代化的自动控制系统来实现。比如对某个领域达到100%的掌握可能需要天赋，但是可以通过科学的培养和练习达到70%~80%的效果。比如对公司的管理，可以是管理者有管理天赋，深谙人性。也可以是公司有比较完善的管理制度和流程，即使天赋一般的普通人也能做得比较好。
科学与艺术也在相互融合，去探索如何通过科学的思维方式实现艺术的效果，也是有趣的一个问题~
（version 1.0 于2015-4-12）
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