- 主题:青椒们觉得工业软件的研发真有难度吗？@mizhahu
有挑战吗？有人搞吗？如果能搞成，名利双收，既解决国家卡脖子问题，也能做产品赚大钱。
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不需要很多人。人数比阿里电商支付宝12306等等要少很多。
那个@tongxl就是搞这个的老人了。思维还停留在上个世纪。
其实阿里电商等等系统的复杂性，底层架构的理论深度，都是堪比港珠澳大桥的。
特定领域的仿真软件，撑死了几十号人，搞几年就有了。所谓什么研究一辈子都是扯淡。
用到的数学知识牛逼，不代表你做的东西牛逼。卖煎饼的小贩天天收银还做算术呢，也是研究了几千年的经典数学理论呀。
包括通信领域也一样，没落了。你把什么傅里叶、小波变换吹得再牛逼，也没有任何贡献。
【 在 mizhahu 的大作中提到: 】
: 需要招募很多毕业的码农
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说的好像互联网不用数学一样，芯片不用数学一样，数据库不用数学一样，编译器不用数学一样。
BAT，华为，那么多顶尖算法专家，科学家，哪个不是常春藤顶级博士毕业。
【 在 mizhahu 的大作中提到: 】
: 工业软件的难点在应用数学和计算数学
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无知者无畏。不用数学。。。
@mizhahu，喊几个计算机专家来喷一喷他。
【 在 DamonA 的大作中提到: 】
: 你举的例子除了芯片之外确实不用什么数学，工业软件主要做数值模拟的呀，面向物理世界的建模，互联网这么多年了，其实本质上还是超文本共享和管理。
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主要还是够用了。
现在飞船照样上天，大船照样下水，大飞机照样飞。说明没啥影响。
【 在 dukenuke 的大作中提到: 】
: 还得有长期的历史数据积累。
: 例如：做设备安全的用的可靠性数据，欧洲的失效数据厚厚一大本。国内的为0。这个你让软件怎么做？模型怎么建？那个全是历史数据统计出来的概率，没法凭空建模，没法瞎编。
: “是很简单，但并不容易”，没有至少10年事无巨细的数据积累，就是做不出来，就别提后面的什么建模、大数据、智能预测等等空炮了.....
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中科院声学所就搞这些的。还有jun方搞潜t的科研单位，都搞这个。
技术未必落后。
微电子版的网红狼博就是声学所的，现在搞芯片，奔着财富自由去了。
【 在 dcc1031 的大作中提到: 】
: 大部分同意，真实情况应该也差不多，还是那句话，基础不足，只能拿来主义，上层的应用会使得看上去的效果还可以。
: 我是做通信的，做物理层的，其实有的时候真的感觉行业走偏了方向。这个版上大家都在讨论优化、凸优化、RIS，有几个人还记得要做编码、调制、信号检测，再到更底层的功放预失真、射频电路设计呢。
: 讲句实在话，我们跟华为合作多，其实国内通信行业的真正高技术确实是在华为手里，前两年任总在国内高校一通调研，说你们应该顶天立地，不要做眼前的研究，其实换句话来说，就是你们做的没什么卵用。
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按照通信的思路，先找大牛推个boundary出来，然后去逼近。
不过没啥意义。工程上很可能会降维打击。用不同领域的方法去解决。
就跟自动驾驶一样，激光雷达，视觉，多传感器融合，方案百花齐放。
【 在 dcc1031 的大作中提到: 】
: 嗯嗯，您虽然不是做这个方向的，但您这个理解确实跟我们行内人差别不大，可见您确实是科研一线有丰富经验的人，这个年头值得一个大大的赞。
: 说回Singer的这个思路，超声波主要是频段比原来的水声宽，能传视频，水下声速慢，潜艇运动速度也慢，或者说态势变化速度也慢，延迟主要还是群时延，假设能传1km，群时延也不到1秒，但对原来只能传传话音的现有水声来说，对于态势感知的优势是巨大的。感觉Singer在换能器实现方面有独到的思路，加上美帝在高端制造上完整的产业链结构，结合他在电信号域做信号处理的优势，才能做成这个事。
: 压缩感知方面您说的很有道理，其实压缩感知从理论上是很好的算法，但在实现上确实存在稳定度的问题，像经典的OMP类方法，其处理复杂度随终止条件变化，而终止条件反过来又依赖于传输信道条件，道理是这么个道理，但用起来就需要根据场景单独做优化了。而且压缩感知复杂度挺高的，一堆矩阵算子，工业上真的用这个东西，还是要好好适配应用环境。
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所以没啥作用。准不准无所谓，有个大概范围就行了。
工程上关注怎么实现就行了。不可能去卡一个很margin的东西的，这样的系统很脆弱，不可用。
【 在 mizhahu 的大作中提到: 】
: 本青天天推导bound
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这就是问题所在，只做了一个点，却敢鄙视整个面。
什么波动云云，就跟大学生论文一样，加了一堆定语，解决了一个这个那个情况下的一个小问题。
人家互联网解决的是切切实实让全世界几十亿人上网做生意，自动驾驶解决的是切切实实全世界的车自己开的问题。
压根无法比较。工业软件的人哪来的底气看不起互联网。
【 在 tongxl 的大作中提到: 】
: 很难得，一个领域做到极致，就是人类对世界认知的极限
: 在波动仿真这块，matlab可以秒学术界的人，甩开他们十条街
: 但是，我们几个做波动的人，这方面可以甩开matlab很远。
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你的思维已经固执了，迷之自信。反正也影响不了行业，所以我们的争论都是口头之争而已。
不是我一个人的观点，worklife回帖里面很多人的观点，都认为工业软件的难度，没有你吹嘘的这么牛逼这么大。
计算机领域，不仅仅是java一个词就能概括的。懂java语言，还要懂jvm，还要懂java web框架，还要懂前端，后端，数据库，编译器，网络。
每个人的时间都是24小时。你干一辈子的成果，怎么可能跟人家十几万程序员搞出来的东西去比，可能比人家牛逼吗？
你所谓的要学一辈子的东西，流体力学云云，其实也是一大堆烂专业的博士硕士搞若干年，结果找不到工作，工资一两万不得已转行去培训机构当中学老师的下场。
工程领域，本来就是分工模块的，研究流体力学，就让几个牛的博士去研究好了，你编程就编程，仿真就仿真。没有必要夸大这个项目的牛逼程度。
人家java程序员，几年积累起来的知识体系，我不信你也掌握了。原因很简单，你没时间。你一辈子也就几十年，怎么可能学会各个方向的知识体系？每个方向光是学，都要几年功夫。
说白了，你就是思想老套。
我不是想跟你个人恩怨，而是你代表了一大批思维固化out的人。那些回帖里无脑说工业软件牛逼的，很多人技术还不如大专java程序员，他们之所以喊口号，只不过是zzzq的表达而已。你不用当真。
真的支持工业软件，很简单，请你掏钱，投资。投个100亿。
【 在 tongxl 的大作中提到: 】
: 不知道这几天你各个版本到处发文，是找骂呢？还是为了显示自己无知呢？
: 我自然敢瞧不起互联网搞技术的，是因为我那个年代走过来的搞计算机的，我算是天赋好的
: 读书时候，汇编玩的就很溜，从3544病毒学习开始。那是一个可以感染com，exe，硬盘磁盘主引导扇区病毒
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