總有人覺得工業軟件沒難度，完全用互聯網思維去想工業互聯網嗎？
2021-02-23 分類： 網站建設
工業軟件需要行業專業技術知識和經驗，并非計算機專業畢業的程序員就能開發出來的。比如說飛機引擎設計軟件，需要的是物理學人才、材料科學研究者、流體力學專家、熱力學專家，而不是你去招聘兩三百個百度、淘寶、騰訊、京東、華為的軟件專家團隊就能搞定的。它的一個算法可能就涉及到多篇學術論文，需要專業研究者理解這些論文，利用自己的專業知識和經驗，分析業務需求，設計算法，然后才能交給這些程序員去寫代碼。軟件和算法的檢驗，還需要工業本身。如果你實現了一個飛機引擎設計工業軟件，但是你還是沒有能力生產制造這個飛機引擎，你根本就不知道你這軟件有用沒用，更談不上人家購買使用你的軟件了。
而且很多軟件和算法，需要行業積累的經驗數據去進行優化和驗證。不是這個行業的龍頭企業，或者沒有這個行業產業鏈的支持，就做不下去。打個比方，人臉識別技術，需要幾萬個采樣數據來進行學習和優化。一開始做人臉識別技術時，是需要招募實驗者，或者從高校、政府等機構獲取這些原始數據，然后才能進行算法研究，不斷提高識別率。現在，谷歌等公司開放了自己的人臉數據庫給科研使用，這個數據庫就是它的原始數據積累。類似的，核彈爆炸模擬軟件，美國做到了，因為它進行了大量的核爆數據采集，已經完成了軟件和算法優化。而其他國家，就算你能開發軟件，但是沒有這么多原始數據進行分析、檢驗、優化，這個軟件就無法正確模擬核彈爆炸的實驗。
所以，工業軟件的難度，不在軟件編寫本身，而在背后的專業技術知識、經驗積累和產業鏈支持。你的工業生產都還沒這水平，就談不上開發出的工業軟件了。如果這個軟件沒有這個行業的公司使用、驗證、提需求和故障，那么這個軟件也無法生存和發展。
當前題目：總有人覺得工業軟件沒難度，完全用互聯網思維去想工業互聯網嗎？
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