大家好，今天看见c9中的哈工大被美国取消Matlab授权，导致此后的各种研究都会被延误，哈工大的一个研究生还在网上哀叹，工程软件业和国外差距在30年以上!

　　Matlab只是冰山一角而已，我们对海外技术的依赖大的超乎想象。作为在美国有十几年工作经验的高级软件工程师，以及美国理科博士背景的我来谈谈，为什么会有这个问题，到底是因为钱不够多，还是人才质量不够高，或者还是因为我们不够重视才有现在的问题。

　　首先我们的确有世界最大的交易流量网站阿里巴巴，但是另外一面超过99.99%的工业基础软件都是需要美欧授权，其实一个是基础层面，一个是应用层面，工业软件跨多个基础学科的，一个是纯信息计术产业的应用，基础不牢，上层应用只能模仿别人的。

　　阿里巴巴的确牛，但是你说，你是从下而上的独立技术吗?恐怕连马云都不敢说这句话，毕竟电商这个观点也是他去美国学来的。

　　就拿Matlab而言，国人能独立设计出来吗?从应用层角度上来说，我认为不难，这个事应该国家出面，教育部牵头，投入资源金钱去研发一个中国版的matlab。用途就是给国内各个高校和国内企业使用。所有高校都来用，这样就有市场了。

　　有人觉得matlab好强大!我认为其实你拆开来看，里面的内容是很简单的。算法模块有各种开源的c++，python库。前端软件界面就更不用说了，太简单了，都是模块化的东西，最重要的还是你调用的各种库函数，如果有企业把这些开源算法整合到一起，也就那么回事。

　　真正有技术含量的是算法的第一次创建，而不是去学会调用matlab的库函数!工业软件很难的，不仅仅是编程的问题。

　　举一个例子，如果我要用工业软件做一个汽车建模，那就需要这个软件支持空气动力学，材料学，力学等等这才能模拟出真实的情况，需要转件工程师拥有跨专业的能力。

　　中国不缺码农，也没必要懂你们领域的东西。只要你们要搞明白自己的东西，把他流程化，剩下的才是交给程序员的。

　　软件问题的棘手在于缺软件背后的市场生态，工程软件的问题还在于研究水平，你所提到的国内外30年差距只能称之为研究水平差30年(具体差距不清楚)，不要动不动软件差30年。

　　专业级别的软件不赚钱，一般的公司肯定不愿意花大力气去研发，可是不研发就没得用，这是个死循环。

　　中国在高精尖方面还是和西方一些国家有很大差距的，这是不得不承认的。数据库技术有市场，投入有回报，所以可以大力投入去做，科研类软件，市场太小，算法太复杂，路还很长啊……

　　唉，被别人掐脖子的感觉真的很不爽有些国产软件开发出来，绝大多数不是一边用一边帮助改进，而是直接与国外软件进行比较，说不好，直接抛弃不用，国产软件就不可能发展起来，现在被外国禁止了，开始呼唤国产软件了。

　　如果一开始大家形成国家共识，全面国产、系统化，我认为我们现在也不至于被挨打的这么痛，这么被动!

　　不过现在从形势看来，禁了最好。如果不禁，就会一直依赖。禁了虽说三五年内影响很大，起码给上面的人看看行业软件的短板，然后会有公司努力进入这个空白市场。

　　不是国产的不能用，而是习惯了头部产品的便利。国产一步一步走，会有出头之日，只要动力足够，问题会解决。这些软件的制作难度在于会写程序的不一定有工科背景。

　　做这些软件需要拥有至少硕士以上工科背景，并且在软件领域有很高能力的人。这些人本来就不多，而且工资怎么的也得要30万一年(这还是最基本的)不说别的，我认识很多国内所谓的开发者，百分之八十都是码农!

　　专业领域的软件工程师更是凤毛麟角!工业级的软件就是精雕细琢出来的，花的不仅仅是金钱，还有相关人员的试验验证等步骤。想要赶上，脚踏实地才是王道。

　　这不是一个软件的问题，这是整个基础与科学应用的问题，仿真软件核心是数学和物理以及化学等基础科学加上软件开发，里面软件开发的技术难度并不高!

　　该来的总是会来的，中美这样一点一点挤牙膏式的软脱钩总比一夜之间彻底中断的硬脱钩好，至少能让国内相关行业人员警惕和有关键的缓冲时间，从这点来说，这样也未必是什么坏事。

　　很多人觉得开发一个软件能有多难，如果仅仅是写代码，考虑算法的话，肯定能短时间想办法搞出来。但是作为工程仿真软件，远远不是写代码那么简单。

　　更多的是做大量的基础学科的研究工作，搞清楚工程领域各种复杂情况内在的联系，同时进行合理的简化，使结果能尽量贴近工程实际。有人，有钱还不行，更需要时间与实践的积累，我认为这恰恰是我们缺乏又难以在短时间补上的。

　　基本不会有钻研此类专业性很强的软件公司了，要么是游戏公司，要么是鼓吹大数据的公司，一旦用到很专业的软件，发现全是别人的。短期内没任何利润，后续有需要大量专业投入的事，除非涉及国家安全，剩下的基本在中国没戏，没人没钱，现在国人太浮躁了，没几个专心搞技术，都是捞块钱，搞资本运作。就想我经常用到的摄像机就索尼、松下、富士，国产就是比不过，也许镜头专利过期了山寨一个，但是主机的算法永远搞不出来，就是丢焦跑焦，没法用。说实话我国在很多方面还是比较落后的，认清现实，别活在了不起我的国的大梦里。

　　有句名言:不要去造轮哪天轮不让你用了，只能走路。

　　感觉阿里巴巴，拼多多这种公司，改变了商业业态，相当将走变成了跑步，效率大规模提升。但是工业软件，相当于把爬行变成直立正走，速度不见得有多明显。但是前一秒是动物，后一秒成为了人。我们的专注点都用在房地产这种可以快速赚钱的行业了，最核心最底层的东西，少得可怜!这些软件难点不在软件，而是模型!建立模型除了堆钱堆时间还得堆人才。

　　罗马不是一天建成的，但是如果用正确的方式给30年，必然会有一所世界仰慕的罗马城!

 　　大家好，今天看见c9中的哈工大被美国取消Matlab授权，导致此后的各种研究都会被延误，哈工大的一个研究生还在网上哀叹，工程软件业和国外差距在30年以上!

　　Matlab只是冰山一角而已，我们对海外技术的依赖大的超乎想象。作为在美国有十几年工作经验的高级软件工程师，以及美国理科博士背景的我来谈谈，为什么会有这个问题，到底是因为钱不够多，还是人才质量不够高，或者还是因为我们不够重视才有现在的问题。

　　首先我们的确有世界最大的交易流量网站阿里巴巴，但是另外一面超过99.99%的工业基础软件都是需要美欧授权，其实一个是基础层面，一个是应用层面，工业软件跨多个基础学科的，一个是纯信息计术产业的应用，基础不牢，上层应用只能模仿别人的。

　　阿里巴巴的确牛，但是你说，你是从下而上的独立技术吗?恐怕连马云都不敢说这句话，毕竟电商这个观点也是他去美国学来的。

　　就拿Matlab而言，国人能独立设计出来吗?从应用层角度上来说，我认为不难，这个事应该国家出面，教育部牵头，投入资源金钱去研发一个中国版的matlab。用途就是给国内各个高校和国内企业使用。所有高校都来用，这样就有市场了。

　　有人觉得matlab好强大!我认为其实你拆开来看，里面的内容是很简单的。算法模块有各种开源的c++，python库。前端软件界面就更不用说了，太简单了，都是模块化的东西，最重要的还是你调用的各种库函数，如果有企业把这些开源算法整合到一起，也就那么回事。

　　真正有技术含量的是算法的第一次创建，而不是去学会调用matlab的库函数!工业软件很难的，不仅仅是编程的问题。

　　举一个例子，如果我要用工业软件做一个汽车建模，那就需要这个软件支持空气动力学，材料学，力学等等这才能模拟出真实的情况，需要转件工程师拥有跨专业的能力。

　　中国不缺码农，也没必要懂你们领域的东西。只要你们要搞明白自己的东西，把他流程化，剩下的才是交给程序员的。

　　软件问题的棘手在于缺软件背后的市场生态，工程软件的问题还在于研究水平，你所提到的国内外30年差距只能称之为研究水平差30年(具体差距不清楚)，不要动不动软件差30年。

　　专业级别的软件不赚钱，一般的公司肯定不愿意花大力气去研发，可是不研发就没得用，这是个死循环。

　　中国在高精尖方面还是和西方一些国家有很大差距的，这是不得不承认的。数据库技术有市场，投入有回报，所以可以大力投入去做，科研类软件，市场太小，算法太复杂，路还很长啊……

　　唉，被别人掐脖子的感觉真的很不爽有些国产软件开发出来，绝大多数不是一边用一边帮助改进，而是直接与国外软件进行比较，说不好，直接抛弃不用，国产软件就不可能发展起来，现在被外国禁止了，开始呼唤国产软件了。

　　如果一开始大家形成国家共识，全面国产、系统化，我认为我们现在也不至于被挨打的这么痛，这么被动!

　　不过现在从形势看来，禁了最好。如果不禁，就会一直依赖。禁了虽说三五年内影响很大，起码给上面的人看看行业软件的短板，然后会有公司努力进入这个空白市场。

　　不是国产的不能用，而是习惯了头部产品的便利。国产一步一步走，会有出头之日，只要动力足够，问题会解决。这些软件的制作难度在于会写程序的不一定有工科背景。

　　做这些软件需要拥有至少硕士以上工科背景，并且在软件领域有很高能力的人。这些人本来就不多，而且工资怎么的也得要30万一年(这还是最基本的)不说别的，我认识很多国内所谓的开发者，百分之八十都是码农!

　　专业领域的软件工程师更是凤毛麟角!工业级的软件就是精雕细琢出来的，花的不仅仅是金钱，还有相关人员的试验验证等步骤。想要赶上，脚踏实地才是王道。

　　这不是一个软件的问题，这是整个基础与科学应用的问题，仿真软件核心是数学和物理以及化学等基础科学加上软件开发，里面软件开发的技术难度并不高!

　　该来的总是会来的，中美这样一点一点挤牙膏式的软脱钩总比一夜之间彻底中断的硬脱钩好，至少能让国内相关行业人员警惕和有关键的缓冲时间，从这点来说，这样也未必是什么坏事。

　　很多人觉得开发一个软件能有多难，如果仅仅是写代码，考虑算法的话，肯定能短时间想办法搞出来。但是作为工程仿真软件，远远不是写代码那么简单。

　　更多的是做大量的基础学科的研究工作，搞清楚工程领域各种复杂情况内在的联系，同时进行合理的简化，使结果能尽量贴近工程实际。有人，有钱还不行，更需要时间与实践的积累，我认为这恰恰是我们缺乏又难以在短时间补上的。

　　基本不会有钻研此类专业性很强的软件公司了，要么是游戏公司，要么是鼓吹大数据的公司，一旦用到很专业的软件，发现全是别人的。短期内没任何利润，后续有需要大量专业投入的事，除非涉及国家安全，剩下的基本在中国没戏，没人没钱，现在国人太浮躁了，没几个专心搞技术，都是捞块钱，搞资本运作。就想我经常用到的摄像机就索尼、松下、富士，国产就是比不过，也许镜头专利过期了山寨一个，但是主机的算法永远搞不出来，就是丢焦跑焦，没法用。说实话我国在很多方面还是比较落后的，认清现实，别活在了不起我的国的大梦里。

　　有句名言:不要去造轮哪天轮不让你用了，只能走路。

　　感觉阿里巴巴，拼多多这种公司，改变了商业业态，相当将走变成了跑步，效率大规模提升。但是工业软件，相当于把爬行变成直立正走，速度不见得有多明显。但是前一秒是动物，后一秒成为了人。我们的专注点都用在房地产这种可以快速赚钱的行业了，最核心最底层的东西，少得可怜!这些软件难点不在软件，而是模型!建立模型除了堆钱堆时间还得堆人才。

　　罗马不是一天建成的，但是如果用正确的方式给30年，必然会有一所世界仰慕的罗马城!