MathWorks：加速推进四大战略，助力全球数字化转型

作为全球知名的数学计算和基于模型设计的软件提供商，MathWorks为全世界数以百万计的工程师和科学家提供系统和产品的分析与设计工具。日前，借2021 MATLAB EXPO中国用户大会召开之际，MathWorks中国区总经理曹新康和MathWorks中国区行业市场经理李靖远接受了《电子工程专辑》的采访，分享了数字化时代下MathWorks如何在众多应用中帮助科学家及工程师加速开发进程。

MathWorks中国区总经理曹新康(左)和MathWorks中国区行业市场经理李靖远(右)接受媒体采访

受到疫情影响，全球数字化转型的进程大大加速。从您个人或者从MathWorks角度来看，数字化转型未来会呈现怎样的趋势？MathWorks在这一过程当中扮演着怎样的角色？

全球，尤其是中国，在数字化基础设施建设领域起点高，进步快，怎样将大量的数据快速利用起来，是一个很大的课题。我们一方面看到各行各业当前对数据分析和机器学习的需求非常旺盛；另一方面，很多企业都在积极实践基于模型的系统工程(MBSE)，都在积极讨论数字孪生技术，但MBSE要实现真正意义上的落地，要把对象真正实现模型化，采用“基于模型的设计”理念会是首选，MATLAB和Simulink会是非常好的平台。

尽管各个行业有不同的专业知识和发展方向，但从MathWorks的角度来看，他们对数字技术其实有两方面的共性需求，一是需要包括深度学习、图像处理、信号处理与分析在内的大数据和人工智能平台；二是数字孪生技术，包括基于模型，甚至是大规模超大模型的实施平台仿真。除此之外，软件无处不在、人工智能、自主系统、数字化转型(设备、运营、营销、产品研发体系)、电力化无处不在，也将成为未来技术发展的重要趋势。

但一部分软件开发人员其实不太愿意使用工具，更喜欢自己编写程序来解决问题，您如何看待这样的现象？

事实证明这是一种非常低效的开发方式，是需要改变的。谷歌在人工智能和深度学习领域做了很多工作，但你知道吗？他们也同时使用了大量MATLAB AI工具与自己的开源工具协同工作。现在越来越多的科研院所或者企业都在设立软件开发中心，就是因为看到了软件定义无线电/软件定义汽车这样的趋势，越来越多的工程技术人员开始使用软件工具进行开发。

MATLAB和Simulink都是属于工程师和科学家的语言，前者是一个集算法开发、数据分析、可视化和数值计算于一体的编程环境；后者则是模块化建模环境，面向多域和嵌入式工程系统的仿真和基于模型的设计，在很多工程领域运用非常广泛。随着目前AI的发展，应用范围正变得越来越广。

相比于其他工具最明显的优势是，MATLAB/Simulink拥有非常完整的工具链，从数据准备、算法开发，到测试优化、代码生成，再到嵌入式系统部署，能够为开发者提供一站式解决方案，尤其是算法开发并测试通过之后，支持自动生成产品级代码并快速地部署到嵌入式系统、企业IT/OT系统、云端等，极大地节省了软件工程师代码实现的工作量。

人工智能是当前最为热门的领域，与其它从事AI算法开发的公司相比，MathWorks AI工具的独特优势体现在哪里？

AI算法包括四大步骤：数据准备、AI建模、仿真测试、以及模型部署，MathWorks提供全套的工具链，这些工具链都是在业界长期经过大量的实际项目锤炼的结果。MathWorks产品更突出的一个优势还在于算法的部署，能够一键自动生成C、C++、HDR或者是CUDA代码，直接导入相关的CPU/GPU/控制器中。同时，MATLAB也是一个兼容的平台，可以和C++、C、Python、JAVA等其他工具进行交互，MATLAB可以生成被这些平台所调用的函数库通过使用开源平台调用这些算法。

工程师实现 AI 驱动的完整工作流的四个步骤。

其实相比开源软件，MATLAB优势体现在以下几个方面：第一，目标客户不同。对于开源软件来说，算法开发对于人员的编程能力要求很高，但MATLAB的客户群是具有行业背景的专家和工程技术人员，他们不一定要精通编程，但可以借助MATLAB快速实现系统构架和AI算法。第二，产品定位不同。开源软件可以轻松容易的免费获得，但MATLAB是基于工业界的标准和流程，以及几十年之内不断累积的行业经验所制成的工具箱。第三，对用户的支持力度不同。MathWorks会对其商业软件提供大量的技术支持，以帮助客户构建需求，设计系统，实现算法和硬件部署。第四，曝光度不同。开源比较容易获取，曝光度多。但科学工程技术人员的核心动力是算法和产品IP，不会随意曝光，这也是为什么MATLAB的曝光度相比Python略低一些的原因所在。

在算法模型的更新迭代方面，MATLAB有什么措施？

MATLAB是一个基础工具平台，涉及的行业达到40-50个，我们不会同某一种具体算法进行比拼，而是致力于提供一个科学计算、建模仿真的平台，提供一个集算法开发、数据分析、可视化和数值计算于一体的编程环境，让所有的用户都能在这个平台上，结合自己的专业知识，开发属于自己的算法。

在MATLAB的生态圈中，无论是MATLAB File Exchange、GitHub上超过20万个的代码库，还是基于各行各业的代码库，都是开源的。当前MathWorks在全球有超过190个国家和地区、超过500万的用户在使用MATLAB来构建其系统设计和控制策略开发产品，同时在全球有超过10万家的企业用户、政府研究机构及大学用户在广泛地使用MATLAB。同时，MathWorks还与超过500家的第三方公司在编译器、模拟仿真、硬件在环测试等领域展开合作，他们都可以基于MATLAB构建属于自己的产品体系。

基于云平台，基于云原生应用的方式，帮助企业更容易地将各种系统从本地迁移上云，正变得越来越普遍。MathWorks在这一方面是如何考虑和布局的？

云端是一个不可逆的趋势。MathWorks公司早在五年前就开始准备云端化，我们现在提供的MATLAB Mobile、MATLAB Online、Simulink图形化界面都是基于云端的，目前已基于微软Azure和亚马逊AWS实现上云。

在国内，很多云服务供应商也找到MathWorks，希望提供生产制造云端化的体系，以及针对科研产品研发的云端化体系，将MATLAB纳入到其云端研发平台上，MathWorks也在与多家企业进行合作。相信在不久的未来，我们基于本地的云端解决方案也会推出来。

MathWorks是一家开放型的公司，致力于通过自身提供的产品和服务，加速基础教育、科学研究和工程应用的进步。在接下来几年时间内，您对于扩大MathWorks的生态系统和合作伙伴有什么样新的想法和策略？

在未来的发展战略上，MathWorks将主要从四大方面加以推进：一是深耕教育，MathWorks全球有超过三分之一的人力资源以及投入是在教育行业，在全球为超过6500家高校提供校园版软件及24小时技术服务，并支持各种学生竞赛；二是深耕行业，在汽车、通讯、航空航天以及新能源领域进行深耕合作；三是深度支持，通过与客户之间的深度合作，帮助客户建立控制系统，进行算法设计和原型开发；四是广泛合作，MathWorks在全球有超过500家的合作伙伴，基于MATLAB的生态环境开发他们的产品。

特别值得一提的是，Gartner Group每年都会进行数据分析和机器学习领域的领导者象限评选，从2019年开始，MathWorks就是领导者象限的领先厂商。之所以会成为领先厂商，我觉得有这样几个因素：首先，数据分析和机器学习就是我们的战场，MATLAB 和Simulink天生是我们的优势；其次，广大开发者在MATLAB社区中贡献了各种各样的模型和算法，涵盖各行各业。对于任何一个开发者来讲，上手很容易，很快就能将工作开展起来；第三，开发者在工作中遇到任何问题，都能在社区中得到解答和帮助，这其中既有同行，也有MathWorks自己的工程师团队。