计算机思维的自动化本质涉及两个核心要素：抽象与自动化。以下是具体解析：

一、抽象的本质

超越物理限制

计算思维的抽象不仅限于数学中的量与空间关系，更包括对现实问题的符号化表示。例如，用算法描述复杂系统，而非直接模拟物理过程。

符号化与模型化

通过定义符号规则和构建模型，将实际问题转化为计算机可处理的形式。例如，用二进制代码表示逻辑关系，或用数据结构模拟现实场景。

二、自动化的本质

算法与计算能力

自动化依赖计算机执行预先设计的算法，完成对抽象数据的处理。例如，排序算法（如快速排序）可自动对大量数据进行排序，无需人工干预。

人与机器的协作

自动化并非完全脱离人类控制，而是人类通过编程设定计算规则，计算机则负责高效执行。例如，程序员设计算法后，计算机自动完成迭代计算。

三、两者的协同作用

计算思维通过抽象简化问题，再通过自动化高效求解。例如，在人工智能中，神经网络通过抽象特征学习数据模式，自动化地进行模式识别。这种机制使计算机能够处理传统方法难以应对的复杂问题。

综上，计算机思维的自动化本质是 利用算法和计算能力，对抽象问题进行高效求解，并通过人与机器的协作实现复杂任务的自动化处理。