关于问题中国多久可以写出一套 matlab?一共有 2 位热心网友为你解答:
【1】、来自网友【小虎有话说啊】的最佳回答:
环境问题,国外许多厉害软件是开源软件,而我们没有,我们是拿着开源软件一改,号称自己软件,各种捞钱。
阿里云是一个云服务平台,用来跑现成的商业应用的。matlab 是一款仿真软件,创作论文必不可少的工具软件。不是一个层面的东西,哪个好做出来没有可比性。但是老美有亚马逊云,比阿里云强。而我们除了老美的 matlab,没有自研的可替代的仿真软件。
写出一套 MATLAB,也许不是很难,因为这只是把一些数学公式数学知识集成到这个软件中,但需要做大量的基础性工作,在中国没有这样的气氛,没有这样的氛围去做这样的事情。有点能力的大学生研究生,都去做短平快的事情,都去做更快的挣钱的事情。爱好到哪里去了?理想到哪里去了?国家也只是鼓励能够更快更多的挣钱,鼓励能够创造更多的经济效益。一些基础性的工作,目前国家也开始注意了,但是与当前的社会氛围格格不入,很难取得一定的成绩。
我上学那会用 matlab 写了个算法,导师让我一师兄改成 C 的。他用了一下月改好,还志得意满地说,虽然他程序文件挺大,但效率一定比我原版的高,毕竟是 C 嘛。结果我用 matlab 跑完不到 1 分钟,他的程序用了 7–8 分钟。最后,他挺尴尬地让我别给导师说。
原来我们国家准备做汽车的时候,也是一片质疑,事实证明做比不做好,不做就永远不会进步。飞机也是一个道理,如果我们把阻碍我们发展的主要项目在国家层面立项,那就没有做不成的事,关键是我们要做的太多,有个急缓。没有 MATLAB 是不是就不能搞科研了,显然不是,其实自己编程序也不错,就是慢了一点,但是编程水平却提高了,这也许又会有另外的边际效益。事情总有正反面。
我们即使搞出来了也不能解决问题,美国的东西多了去,他制裁一个你就搞一个?美帝的这种垄断做,我们必须找到反制措施,他搞技术脱钩,我们可以在经济上、外交上(联合国世界热点问题美帝也需要中国配合)、军事上(被美帝欺负够狠的国家时刻想报仇)等等地方为难美帝。原来是有功能完善的国外软件可用,国内的没有市场和发展空间,就是所谓的不需要重复发明轮子。现在国外的不让用了,这就空出来国内的市场空间了,国内的软件就有发展机会了,产品开发出来,后续的试错和优化的机会也多了,所以说,这次禁令对国产同类软件公司来说,是一次难得的机会。写出线性代数算法肯定没问题了,纯粹矩阵计算某些情况下比 matlab 高也正常,但它的核心是各个领域的专业库。
以我常用的机器视觉来说,实现并优化各种视觉算法才是最困难的,否则 numpy 就可以代替 matlab 了。如果您能自己写一个最常用的相机标定程序,效率和精度都比 matlab 好,那确实非常厉害。模仿着 matlab 的功能来做,当然简单了。就如你模仿开发和微信一样功能的 APP,几天就能开发好。 但是这些软件在开发时,做了多少背后的需求分析,应用场景分析,性能优化,才有了最终成果。 任何摸石头开发难度都很大,模仿个一模一样的 matlab 很容易,但是一定会被告!独立开发,估计时间不短!
而且 matlab 主要用于科研,也就是商业价值相对不大,这样资金来源有限,更加剧了开发难度。
高校就应该做到支持国产软件,尤其是以维护国家安全为重点,做到发展国产软件,支持使用国产软件。matlab 确实没有国产替代的,但是 CAD,CAE,Solidworks,office 有啊,这些怎么不去支持国产,发展国产,提交功能改变。
落后就要挨打。 单纯靠国家经费,是不会有好的工业软件开发出来,没市场,没氛围,没人材,没基础,也给不到国外工程师的待遇,即便给了,也是打水漂了。 被打了,简单的打回去,是鲁莽,不吭声,迟早被打死。 比较合理的解决的办法,是从其他当面限制美国,把自己能做好的事情做好,就好像专利授权,大家手上都有几百个专利,总能在某些方面说了算,才能在全局站稳脚跟。
我的一个学计算机的朋友说,凡是你能看到的软件,要高仿一个出来是很简单的,有大批的人干得了这个事,原来没搞是因为有现成的,我们搞了也没人用,现在不搞也得搞了,没得选择。反倒是高端制造领域的材料学、高精度多轴加工中心等倒是很难快速突破。
Pro/E、UG、PM、Cimatron、mastercam,z 这几个软件有多少人知道?整个制造行业都在用,但全是外国的!!!国内只有(我知道的)北京精雕勉强能凑数,而且藏着掖着,别人想用用不了!而一旦这些国家禁入这些软件生产的产品,呵呵,恭喜大家,可以休息了,房价会跌到你想是多少就多少!这就是全社会都瞧不起的制造业的威力!
做 Matlab,EDA 这样的工业软件,核心不是在功能上,而是在充分性,正确性,和稳定性上。需要有非常专业的 validation 和 verification,在这之后才能够被广泛使用。中国大部分的软件从业人员都 developer,有几个懂计算机科学相关内容比如计算理论,静态分析,动态分析,形式化验证的?而这些恰恰是开发这些工业软件以及相关配套工具的基础,就算你从表面照样画葫芦去开发,也用不起来。
客观地说,确实很难,matlab 这样成熟的专业软件,需要底层理论基础,不同使用场景靠很长时间累积才能完成,没有捷径。 自然科学发展的历史的原因,对方不遵守全球分工的游戏规则(利益面前规则都是虚的),不能全怪我们相关科研人员不作为,但确实缺少了远见卓识的布局,也不怪对方,这就是现实,人类生存斗争的现实。
现实唯一长久的办法,无论五十年,一百年,二百年,哪怕明天因为别的斗争又让用了,也要开发,国家牵头投入,一定要去做。 核心领域都要如此。每个领域配几百人的顶尖专业团队,估计最多也就上百个专业领域吧,花个 10 年时间,应该也能出个勉强能用的版本吧,最大的问题可能是国内不太好找基础领域顶尖团队吧!
看是很简单,其实写好了很难,这种软件还有个特点不能纯理论。你们用书上公式写简单但没实原应用价值。人家有很多是实验成果别太看扁别人。中国以现在的环境根本写不出这类软件,只能仿到表面像而以。国产软件根本弄不出成套东西只能东拼西凑。
以前没有人写,是因为有现成能用的,就不去费力气写了,现在人家不给你用了,不自己写怎么办,其实我们国家真的要重视这些基础工业软件以及专业软件,这些才是搭建信息化国家的基础。总而言之就是很难,因为不单是技术问题也是时间积累的问题,但是大家都望而却步的话,那永远都没有机会去实现了。所以对这类似基础学科或者项目的开发应该要让国家来牵头,而且现在已经有存在的东西了,总比开发 matlab 的初期阶段要条件优越。
这个也和多工业软件一样,要实现某方面的功能 国内应该短时间可以模仿好,全面的功能是人家 10 几年的积累来的,不可能一下子做成,这也是人家尊重版权的理念基础上才能一直这样发展下去,我们版权理念还没有普及,这样的软件公司在国内根本发展不下去,也就是说国内只利用了廉价的劳动力成本在发展,对知识的价值的尊重和提升才是发展的路线。
【2】、来自网友【机器人观察】的最佳回答:
仔仔细细的想了一下流程,难度系数在并不是非常的大,但也在 85 分以上。(等级 100)
我们简单的将 Matlab 的功能,拆分成:
(1)数据计算:包括纯数学计算(微分,线性代数,矩阵等),数据分析(建模,比较,递归等等分析)
(2)数据仿真:(主要用在工业中,例如工控领域,运动学逆解算法,金融领域,电子工业领域)
第一层:数学计算,可能难度是最低的技术
熟悉 matlab 的都知道,大部人喜欢用 matlab 做各种数据计算,可以将各种微积分,各种复杂的函数,快速的构建出来模型。
曾经在大学期间,尚且不会 matlab 的时候,用 excel 实现过较为低级的数据计算。(不要乱喷啊,咱们一步步的讨论,数据计算的问题)
excel 肯定是比 matlab 要 low 多个数量级的,并且在处理数据,上面便捷性也差非常多。
本身 excel 也不是是一个计算为主的工具,主要是一个简单的办公的软件。
但是,从 excel 我们延伸来说:
作为最简单数据计算工具,熟悉 excel,vb 编程的都知道,WPS 和 OFFICE 是有很大差距的。大量的函数,wps 是实现不了的。
【我们不去深究,当年到底是 office 抄袭了 WPS,还是其他的情况!】
但现实放到今天就是,在数据处理办公软件中,各种数据展示,查找,WPS 还是要低于 office。
所以,从数据计算的角度讲,金山算是培养了最早一批的人才,并且有一定的实力,做针对性软件。但是合格实力好像还有待提高。(评价要委婉点)
excel 行业的人才不行,那我们转向 python 看看,有没有人能够担负大任?
近年来,国内大数据,人工智能,国内培养的人,多数都在做 python。
python 数据可视化,以及发展至今的各种开源库,确实很多。
说实话,确实可以替代 matlab。
但是问题在于,python 好学,只是语法好学。不是应用好学!
想要所有人,都学会 python,并且能够达到数据处理的能力级别,是不显示的。
因为达到这个级别的人,python 技术都已经可以“出栏”销售了。
那么用 python 开发一个平台,封装好各种库,直接在软件上面调用。就是做一个 app,这样可以吧!
可以用 python 替代 matlab,理论上国内人工智能算法前列的几个公司,都可以做到。
从各种数据计算的处理角度讲,人才储备,以及实际的应用。
目前最接近的就是,国内人工智能算法的几家大企业,BAT。
国内做出一款,可以替代 matlab 在计算功能方面的应用。3-5 年是完全可以实现的。
但是难点在第二层:数据仿真
如果从开发的角度讲,如果 python 可以替代 matlab 的简单计算,那么将多领域,多行业的数据计算模型贡献出来,做出第二层面的仿真,难度就非常大了。
这有一个非常重要的条件:
matlab 机器人运动学逆解
那就是要国内,尤其是各个企业都贡献。由于不同的行业,例如金融,电子,运动控制等等都要贡献出在本行业中,已经优化后的计算方式,尤其是各种参数的调试方式。
一旦谈到联合,这就演变成了一个问题:行业标准,以及学会的交流
从制造业从业者的角度来说:
看了这多年的各行业标准,除了特高压行业,只有中国研发,并且使用,各国都没有主力研发。这个领域全球使用中国的标准外。
工控领域,通讯领域大量的标准都使用的外国的标准。
如果要实现替代 matlab 的仿真应用,就必须要各个行业,贡献出基于统一标准的各种算法以及数据结构。这是最快的开发方式。
从速度上面来说,我们现在已经算是比较取巧了,不少算法,都经过了实际验证,甚至曾经都是 matlab 推算出来的。
现在从新的反向编译,用另外一套语言,实现这个仿真,理论上是比较快的。
但是,我也发现国内大量的学会,协会,甚至国家主导的标准机构,好像没怎么有过多的建树。(不深聊)
那么行业联盟,实现不了工业仿真的快速贡献,就剩下一条路了。
工信部牵头,校企联合开发,国企贡献工艺数据。这个总是可以吧。工信部可以指挥得了国企。
这个时候,你就发现核心的症结:
国内校企联合的紧密程度,只在三个时候出现:
(1)学校要学生就业了。企业来招聘,以及输送人才。
(2)企业是校友,学校希望企业捐款,企业希望学校建立相关科研机构,说不定有采购合作。顺带企业也有一个名气,有个站台。
(3)真的到了,技术转化商业应用的时候。基本上都是自己出去开干。然后同高校的交流,又回归到上面两种了。
理想中的:理论——实践相互结合,共同发展的情况。差距堪比银河系!
这就造成了,学校交的都是外资推荐过来的应用,产品,教材。
外资赞助一个实验室,几百套软件。甚至 matlab,大量进入校园,在坐的老师,难道不知道怎么回事吗?
当年我熟悉的三菱,西门子 PLC,数控系统进入,本科,专科,高职校园。人家就是直接送,不要一分钱。
培训出来的人才!最熟悉的就是三菱,西门子。
你告诉我,这玩意对国产软件的贡献在哪里,贡献都在优化了三菱,西门子的数据控系统。
从这一点上说,想要实数数据的仿真,那至少需要 5 年-10 年。因为理顺这个关系都要很长时间。
最后说一点,我们应该认识到的问题:教育还是不能图省事
数据仿真 Matlab,真的不算是卡主工业的喉咙。还有大量的更狠的存在。所以今天讨论替代 matlab 的时候,不要激动,还有更多需要你激动地存在,哪天 SolidWorks 等等开始考虑替代的时候,那真的要认真对待
(图片来自:南山林雪萍,版权归属南山林雪萍,如有侵权,立刻删除)
思考一下,每个大学必学的课程,什么 matlab 操作方式,什么 solidworks 操作方式,什么 cad 应用,PS 使用技巧。直到有一天发现,这个不是天生就有的东西,这个是需要对方许可才能够使用的东西。
高校就应该做到支持国产软件,尤其是以维护国家安全为重点,做到发展国产软件,支持使用国产软件。matlab 确实没有国产替代的,但是 CAD,CAE,Solidworks,office 有啊,这些怎么不去支持国产,发展国产,提交功能改变。
matlab 事件告诉我们,虚拟空间的 license,也是有国界的,你不被对方认可就不能进入,跟有钱没钱,没关系。
license 就是 cyberspace 的国籍,这会是未来世界的共识。