为什么我们搞不出Matlab这种行业软件？

[导读]来源：雷尼尔雪山2020 前言最近国内有一堆人哭着喊着说Matlab又卡脖子了。如果matlab就卡脖子了，那么有一堆行业软件ProE, Ansys, Solidworks, CATIA, Fluent纷纷表示不服。我在2000年左右开始接触matlab，2005年左右因为正版化的要求，曾经尝试过去Matlab

来源：雷尼尔雪山2020

前言

最近国内有一堆人哭着喊着说Matlab又卡脖子了。如果matlab就卡脖子了，那么有一堆行业软件ProE, Ansys, Solidworks, CATIA, Fluent纷纷表示不服。

我在2000年左右开始接触matlab，2005年左右因为正版化的要求，曾经尝试过去Matlab，根据我的阅历说说我的观察与理解。

初识Matlab

2000年，我从一个盗版光盘的小贩那边买到一张光盘。当时蛮流行一张光盘里塞满各种软件包的。这张光盘里恰巧有Matlab 6和mathmatica 3.0。

我这种调皮捣蛋小屁孩最喜欢的事情是把各种软件装一遍，然后找本教程玩一下，然后再卸载掉，毕竟那个时代存储也是蛮宝贵的。硬盘5.4G已经非常大了，即便这样我还要分三个区。

初上手，我最喜欢的是mathematica，原因有两个:

1. 颜值高。

帮助文件中有很多很多非常漂亮的demo。虽然你不懂公式啥意思，一按回车就能给你画一个非常漂亮的曲线和曲面。我当时也记住了 wolfram research。

2. 做作业太方便了。

各种微分方程，各种积分，一输入就出结果，太爽了。

其实当时我还是很有互联网思维的，还想把mathematica变成一个在线版，这样大家都可以用了。结果卡壳在Mathematica那牛逼的公式编辑器上了。直到今天我也没有看到web版这么牛逼的公式编辑器。

Matlab 当时还是6.0版本, 在做矩阵运算的时候特别好用。

但是随着时间的推移发现Matlab很好用了：

1. Matlab可以做复杂的编程。

2. Matlab的各种工具包非常多，非常好用。

比如信号工具箱非常好用，在做数字信号处理的时候非常有用。

比如小波分析的时候，Matlab的工具包几乎是唯一的选择。

3. Simulink博大精深。

在做模拟的时候，数字图像处理的时候，做数值分析的时候，根本离不开matlab。

而且随着Matlab功能的升级也越来越强大，你自己可以写DLL被Matlab调用，还可以把Matlab代码转成C++调用的库（效率极低，但是忽悠足够了）。

Labview也很牛

很快matlab变成了研究的必备工具。

替代Matlab

2005年左右，因为种种原因不能再用Matlab了，所以当时就开始物色替代品。

最开始是裸写用C++库，当时正好Intel推出了OpenCV，里面的矩阵计算库CvMat还蛮好用的。但是如果用C++做稍微大点的研究，人要疯掉的。但是用C++写好处是运行效率高。一旦算法敲定，立马就可以投入实用。但是用C++写太麻烦了。

再后来，选定开源的Scilab来替代一些Matlab数值计算的功能。基本能满足数值计算的需求。但是仅此而已，他的那些周边的工具箱，很难找到替代品。

这个界面是不是和早期版matlab版本很像？

截图里面INRIA是法国超级牛的研究机构

我们最后在数值计算和图像处理方面替换掉了matlab，代价也非常大，比如大量matlab库函数需要重写。

为什么中国没有Matlab的竞品？市场化与盗版！

我先举一个我认识的人的故事：我认识的一个老师实验室在20年前开发了一套机械设计的CAD系统，叫小雨点CAD系统。在机械设计方面做的非常好，是当时整个行业中少有的完全自主开发的CAD系统。他们就是在做科研的时候把程序写好，不以发论文目的。

2000年的机械CAD系统

用visual C++ 6 开发的

然而在5块钱一张的AutoCAD+ ProE的围攻下，挂了。

一个非常简单的问题：

国内有面向国内客户靠卖license挣钱的大中型软件公司么？

据我所知，在很长一段时间内，这样的公司几乎没有。金山，用友这几年开始新的盈利模式，开始回血了。有一段时间，金山软件在日本挣了不少钱，在中国市场几乎都是白嫖。

Matlab能够在美国成功，是因为市场给他正向反馈，做的好了，有人要，有人愿意付钱。挣了点钱，养的起一个人，就养一个人，开发新功能，愿意付钱的人更多了，就可以养十个人，功能也越来越多。市场经济在起作用。

Matlab在中国，毫不夸张的说，很长一段时间国内理工科学生的电脑上基本都有盗版的Matlab，而且还都是最新版本的。爱不爱学习再说，但是matlab是装机必备的。带来一个结果就是，任何最基本的国产替代都是徒劳的。

还有一点，行业软件难做的一个原因是背后的算法，数据，经验的积累。很多人以为中国现在科技水平真是坐二望一了，然而很多稍微复杂一点大型行业软件背后都是有大量算法支持的。这些算法背后就是科研水平的差异，这才是最根本卡脖子的地方。

开源软件打磨之痛

这里首先吹一波阿里。

阿里是中国互联网公司中最具有领袖气质的公司，阿里的很多项目开源，大大促进了中国互联网公司的发展。比如阿里的dubbo 现在几乎成了国内soa的事实标准.阿里的tengine 也是国内很多互联网公司web 服务器的担当，阿里的Blink是国内实时计算最流行的框架。阿里的开源项目有很多很多，上万星的项目一大堆。

阿里是中国的一个另类。远远要强于，腾讯，百度，华为，美团等为开源社区作出的贡献。

现在有人抱怨Matlab卡脖子，但是绝大多数人的使用场景Scilab和python就可以解决了。在国外由于正版软件非常贵，而且license有各种限制，导致很多公司，机构都在寻找替代方案，一个重要选择就是开源社区。

但是开源社区是一个双向的关系，你从开源社区受益，为了社区良性发展，你也要回馈社区。这样大家站在前人的肩膀上，更上层楼。很多著名的开源软件都是经历了很长时间的迭代。有个人爱好，也有各家公司的资金投入。数学工具类的开源社区其实很发达，真心想替代，砸钱支持开源社区好了。

然而中国很多公司和机构在开源社区声名狼藉。尤其是一些机构，比如中科院在最近两年中简直丢人丢到家了：

红芯浏览器，chrome直接拿过来。声称自主知识产权。最后是不了了之。
木兰编程语言，换皮python

麒麟os抄freebsd
还有抄android的，抄Debian的。
然后都号称自主知识产权，而且不少都来自于中科院系统。

大家想过为什么一而再，再而三发生这种事情？

为什么阿里能搞好？很多响当当的机构缺搞不好？

是不是某些评价体系出了问题？

最近有人提出 ”提交软件或者工具也可以作为评职称的依据“。

呸！

那只会有更多的开源软件遭殃，只会出现更多的红芯浏览器，更多的木兰编程语言出笼。