我对你的说法不尽赞同，万事讲办法，中国大学里各工业专项垂直学科，每个分配一个任务，就简单多了。为啥要举国把人聚到一起呢？现在都可以做网上协同了。这个应该不算难。

开发？没戏！作为一个过气老it，我认为中国软件开发团队没能力写这些软件。话一出肯定我被群殴，但是确实没能力写。单说数学解方程，微积分，傅里叶变换，矩阵转换。。。

请问有多少年薪百万的软件工程师能写出代码，且保重高效率，高精度。

还有物理，化学，生物，电气工程，多了，都需要大量开发、验证。

那些数学模型都需要编程解算，30年前的博士都自己写程序，算数天后看数据，都不知道结果是否正确，因为没验证过啊，然后做试验验证。

现在都用现成的了，都是人家做好了拿来就现成的，也不赖我们，因为操作系统，编译系统都是人家的，轮不到我们做，我们就是做应用，matlab等软件是应用软件，但需要系统软件的开发能力，这样的人中国就没多少。

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。

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。

写matlab并不难，但要想达到目前的应用水平很难。不然，早就有人写了。

为啥这么难呢？主要是一个软件的迭代和发展，不是一日之功。刚写出的matlab也很小，能解决的问题很少，但当时也不需要那么复杂的应用。

随着这款软件的应用场景越来越多，使用范围越来越广，它进行了很多次功能完善和迭代，增加了很多功能，去掉了很多BUG，才有今天的水准。

如果谁想从头做一个matlab，这些步骤都不能少。

难题是，有没有人用这款新写出来的软件，如果没人用，就没有反馈，没有迭代方向；如果有人用，那么他的工作效率会大打折扣。

这就像造车，造车不难，四个轮子一台发动机加底盘，很早我们就有解放东风车，但造好车很难，要求不经常坏，安全，速度快，启动快就很难。

需要漫长时间的精益改进。

但现在你让运输司机开50年代的东风解放，他肯定不干。一百公里走三个小时，效率太低了。

很多时候，完善的东西不是靠横，靠砸钱就能得来的。