- 主题:青椒们觉得工业软件的研发真有难度吗？@mizhahu
个人英雄主义早就过去了，那是电脑出现的早期，用纸片打孔的年代。
Linus当年写linux也是求爷爷告奶奶请社区的人帮忙一起写的。更不用说现在linux几千万行代码了。
这类基础工具，有一个就行了，不代表别人写不出来。
目前的技术领域，基本都是团队作战了。
本版qingjiao不也一直都在说，搞科研都靠大团队才能出成果了嘛。靠个人的年代已经过去了。
【 在 tongxl 的大作中提到: 】
: 这话咋听着这么熟悉呢？比如一个女的怀孕十个月，那么十个女的，咱们加班，是不是可以一个月就把孩子生下来？
: 你看看idsoft首席程序员卡马克，从早年wolf3d，到后面的quake，他要是不把游戏引擎开源，现在全世界第一人称设计
: 都找不到北呢。vim的原型早年的vi，就是一个人一上午的成果。unix，是两个人一年的成果，而且是第一年用汇编写的
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发信人: JavaGuyHan (苔丝狄梦娜之吻), 信区: ITExpress
标 题: 做了>10年国产EDA的人来说说工业软件，不吹不黑
发信站: 水木社区 (Tue Apr 26 11:55:37 2022), 站内
1.大多数国产工业软件的问题主要在于生态，由于多种原因没有和制造企业形成深度绑定，导致打磨机会少、闭门造车，另外国内盗版和用户用惯了进口软件也是问题。但并不在于软件开发技术，事实上多数工业软件纯从软件开发方法学上不如大型应用软件来的先进，技术路线都比较传统保守，比如不采用敏捷化开发方法、也不愿意上云计算等。要解决生态问题，可以说老大们已经很重视了，但是关键是呵呵，这里是中国，上有政策下有对策，什么事情要落地都有很复杂的牵扯，比如很多制造企业先期建设投入了几百亿，现在也被md卡着脖子，它自己都不敢和国产工业软件企业走的太近。然后一些zf部门，虽说有钱有项目也想扶持，结果报名来抢的一窝蜂，它也分不清谁能做出来、谁是骗子，也不懂技术，干脆最后只好从财务支出上来评估，但是软件开发这个恰恰90%的支出是发工资，这又犯了国有资产流失fb风险的忌讳。。。科研改革，难啊！
2.But有少数几款工业软件，其难点确实是技术门槛太高。比如十亿门以上级集成电路的逻辑综合和自动布局布线技术（18年HW事件后余大嘴演讲中强调的两个EDA难题），这里面融合了高级图论、布尔可满足性、超规模NPHard等问题，其难度丝毫不亚于任何如王坚等应用软件开发的院士成果的水平。更大问题是人才奇缺，别说中国，全世界除了Synopsys外，还在研究逻辑综合技术的估计不到50人，他们的水平能解决28nm中等规模电路逻辑综合估计都够呛。Synopsys现在已经发布了可以支持到3nm的AI加持平台Fusion Compiler，可以说有能力降N维打击全球。任何事情从0到1最困难，国内要说5-10年能解决希望渺茫。
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【 在 tongxl 的大作中提到: 】
: 真敢说呀，那个年代英雄辈出，求伯君，吴晓军，朱崇军，都是在没有啥像样开发工具前提下，那个年代真的是资料，工具都缺乏
: 很多人机器连turboc 都没有，masm要是很久以后事情，就这样，很多人楞是用dos下面一个debug，能汇编手撸一套中文系统，键盘、
: 显示中断都截获处理。
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你干脆说饺子是韩国发明的，面条是意大利人引进的好了。
【 在 tongxl 的大作中提到: 】
: 你大概不知道，j20座舱盖材料也是乌毛子技术吧，就是用的干法，成品率比美国低不少，反正技术买来了。
: 神州可以说就是汉化的联盟飞船。
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怎么不说是哲学呢。
最讨厌这种两个字概括一个领域的作风。
有个段子，说博士答辩，教授问，你能不能一句话说明白你在做啥，博士立刻怼回去，一句话说明白了还要我干这么多年几百页论文干啥。
【 在 mrredsnow 的大作中提到: 】
: 我以前的一个老师，课间休息跟学生聊天，说过一句话，工科学生，学到最后，都是在学数学。
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这话说的，好像java开发不需要专业知识一样。
马云傻乎乎的给java程序员几十万几百万工资股票。
【 在 liuzhlai 的大作中提到: 】
: 需要很专业的知识
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连事实和证据都不顾，就靠喊口号讨论，我懒得反驳你们这些
【 在 liuzhlai 的大作中提到: 】
: 你这么无知就别来讨论这问题了
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说明任务太小了，压根没到分解的级别。。。
所以那几个人老是吹牛逼，自己一个人开发一辈子的工业软件云云。
让他们一辈子搞一个阿里淘宝12306自动驾驶出来看看。
【 在 FLYBBS 的大作中提到: 】
: 还是没高手把这些任务分解。
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不算专业，哪有老板给钱啊。
【 在 FLYBBS 的大作中提到: 】
: 计算机知识也算专业知识了？
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你自我陶醉在这些细节当中。
码农其实也喜欢吹嘘各种程序技巧，怎么设计缓存，不崩溃，不宕机。说上七天七夜也说不完。
【 在 tongxl 的大作中提到: 】
: 我不做有限元，历史上，冯康先生也是独立于欧美发明了有限元算法，我们这边计算数学论师承，倒是受益于先生。
: 近些年来谱元法也稍微有所涉猎，但是工程实践没做过。
: 里面东西，真的够学习一辈子。不是那些看了几天课本，跑个个python或者开源的例子，
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就算你说的对，是数学，又咋样？有意义吗？
卖煎饼的收银，找钱，也是数学，又咋样？
工业软件，数学，又咋样？实际问题，该解决还是解决，解决不了还是解决不了。
大部分人只是用一下数学的过程而已。
那个@tongxl老是说什么色散收敛云云。有本事就去数学系证明一下，把问题formulate一下，证明到底是有解还是无解。
很多数学上无解的东西，工程上是可以降维打击的。
比如压缩感知，其实也是一种问题的降阶，基于自然界大部分信号实际上是可以压缩的，不用理论上那么严格限制。
还有现在的深度学习的图像补全，超分辨率，都是逆向于数学理论的。
【 在 FLYBBS 的大作中提到: 】
: 根本不懂实际专业吧？
: 每个专业的终极问题都是物理化学问题，
: 物理问题完全依赖数学，化学问题根上也是数学，但是有很多半经验规律与实验数据可以直接用。
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