用人工智能积木做发动机的正确做法是构建可编程的仿真发动机模型：选用具备电机、齿轮与传感器的智能积木生态，搭建曲柄连杆与飞轮结构，以微控制器和边缘AI执行闭环控制并进行异常检测与能效优化；在数字孪生中先做参数识别与仿真验证，再落地装配与调参；通过编码器与IMU的传感器融合、PID与轻量AI策略协同，实现在负载变化下的稳定转速与安全保护。最终形成可视化、可评估、可扩展的教学与创客工程方案，兼顾国内合规优势与国外生态资源。

本文系统阐述人工智能扫盲的路径：以理解机器学习与深度学习的原理为基石，结合生成式AI的能力与局限，强调提示工程、质量评估与A/B试验的实践方法，并以数据治理、隐私合规与伦理审查为安全底座。通过场景化选型、国内与国外平台的中性对比、TCO与性能权衡，帮助个人与组织在教育、业务与公共服务中稳健落地。面向未来，小型化与多模态将普及，可信治理与终身学习将成为核心，扫盲最终把AI从“会用”提升到“会管、会评估、会持续改进”。