上一篇《制造創(chuàng)新與工業(yè)軟件》，這的確是一個值得探討的話題，之后有朋友微信留言共同探討工業(yè)軟件，有朋友提出幾個問題，包括（1）.工業(yè)軟件的本質；（2）.創(chuàng)新的難點與路徑;（3）.智能時代的工業(yè)軟件有什么老傳統(tǒng)和新特點，國內如何發(fā)展工業(yè)軟件？覺得這幾個問題的確是一個非常有必要探討的問題，因此再此著文以期拋磚引玉。

　　1.工業(yè)軟件的本質總結

　　早先與趙敏老師就探討過工業(yè)軟件的分類，大致可以分為CAD/CAE/CAM這類工業(yè)設計類的軟件，其在整個工業(yè)流程中主要在機電設計與建模仿真類，包括機械、材料、控制、流體、安全等設計規(guī)劃類軟件，第二類是在工業(yè)領域運行管理類軟件包括MES/SCADA/DCS這類，第三類則是嵌入式工業(yè)軟件，即，運行于嵌入式系統(tǒng)中的軟件，嵌入式包括RTOS、runtime、工藝Know-How軟件。

　　無論如何的分類，對于工業(yè)軟件的整體而言，其本質在于知識的封裝與復用，這些軟件總體來說是將工業(yè)中的知識以軟件形式封裝，并形成可復用的模塊，在后續(xù)的開發(fā)中提高系統(tǒng)的開發(fā)效率，因此工業(yè)軟件的價值在于提升知識復用與系統(tǒng)工程效率。

　　2.工業(yè)軟件創(chuàng)新難點與路徑分析

　　2.1創(chuàng)新難點

　?。?）.測試驗證所需的代價：要使得工業(yè)軟件成熟、高效，必須得有大量的試錯成本沉積其中，因為工業(yè)軟件針對的制造過程充滿了變化，往往會需要針對變化的材料、被加工產品的尺寸規(guī)格、加工流程等進行工藝的匹配，而這種變化會形成無數(shù)中組合，并在其中尋找最佳匹配。這是所有制造業(yè)創(chuàng)新過程所具有的共性。

　?。?）.行業(yè)屬性：工業(yè)軟件不像商業(yè)軟件、辦公軟件、移動互聯(lián)網軟件具有大量的消費者進行成本的分攤，而其往往具有相當強的行業(yè)特性，在每個行業(yè)都有其差異巨大的應用場景，即使在一個塑料行業(yè)，薄膜吹塑成型、注射成型、中空吹塑成型、片材擠出成型等成型工藝也會有其獨特的差別，在一個印刷行業(yè)，也包括凹版、柔版、膠版工藝的差異，又根據材料、速度/加速度、印刷幅面等形成巨大的差異，而流程工業(yè)如化工過程、冶金又與離散工業(yè)差別巨大，在化工里又分為有機、無機、精細化工、生物化工等多種細分應用場景的差異。

　　每個垂直行業(yè)往往又是一個方向，因此，工科院校都會有大量的專業(yè)分工的原因，相信“術業(yè)有專攻”

　?。?）.知識的積累是一個跨學科的復雜過程：

　　從現(xiàn)場的工程數(shù)據中累積有價值的信息、將信息轉化為知識，將這些知識轉化為數(shù)學模型，通過建模仿真過程生成控制軟件、再經過測試驗證，并形成可復用的軟件功能、平臺架構，這個過程往往需要將多個學科的知識、方法進行集成應用，對于一個機器的開發(fā)過程而言，包含了機械傳動結構設計、傳感器信號采集與處理（對高精度加工，測量系統(tǒng)的精度影響控制所能達到的精度上限）、控制與傳動、網絡通信（工業(yè)控制基于等時同步-因此工業(yè)通信是基礎）、工藝—這里的工藝包括溫度控制、行業(yè)特殊的工藝控制（如紡紗的勻整、印刷套色），這些多個維度的問題被凝聚在同一個系統(tǒng)里予以解決，因此，工業(yè)系統(tǒng)往往具有跨學科的融合的需求，因此，對于軟件的開發(fā)而言，需要機電軟一體化的能力，而對于大量的企業(yè)而言，往往通過在某個領域數(shù)十年的積累才能形成競爭優(yōu)勢，而這種競爭優(yōu)勢對于新進入者而言是巨大的壁壘，這也是因何大家發(fā)現(xiàn)很難突破的原因，因為，如果錢能解決的問題一定不是事。

　　對于這種需要長久積累的領域來說，突破往往來自于“顛覆式創(chuàng)新”—但是，盡管人們說“3D打印”的增材加工模式會對傳統(tǒng)的減材加工帶來成沖擊，但是-3D打印技術本身也需要經歷長期的工程積累，就目前而言，增材加工仍然只是制造中的輔助加工模式并未成為主體。數(shù)字印刷會對傳統(tǒng)的印刷帶來沖擊，但是，與傳統(tǒng)凹版的印刷品質及大量印刷時低廉的成本相比，仍然還有比較長的路要走，3D打印和數(shù)字印刷偏重于更為個性化的生產，個性化需求決定其需求，電動汽車希望替代傳統(tǒng)燃油汽車的發(fā)動機瓶頸，但是，就電動汽車的污染、全生命周期的成本還存在爭議。

　　每個領域都存在著顛覆者，但是，對于工業(yè)領域而言，它的難點在于即使是顛覆者，也需要長期的工業(yè)軟件知識積累，也并非一蹴而就能夠達成的。

　　2.2路徑分析

　　就目前的產業(yè)發(fā)展來看，知識轉化為工業(yè)軟件分為兩個重要路徑：

　　（1）.機理模型：這個機理模型的發(fā)展過程經歷了最為悠久的歷史，它的發(fā)展來自于科學技術上百年的積累，包括我們說牛頓三大定律、能量守恒定律、麥克斯維爾電磁方程、伯努利流體方程，以及數(shù)學上微積分、拉普拉斯變換、概率統(tǒng)計、群論等數(shù)學方法的發(fā)展，以及在20世紀40年代開始的系統(tǒng)論、控制論、信息論等與工業(yè)的融合，使得通信技術、控制工程等融入到控制中，也包括了系統(tǒng)設計方法的進步，這些科學與工程技術的融合，發(fā)展起來的，這是一個長期的積累形成的過程，大量的工程技術方法在這個過程被不斷的積累，這也是為何任正非先生不斷提到基礎學科對于制造業(yè)的發(fā)展的重要性。

　　機理模型就是遵循“第一性原理”，從根本上去解決機器與系統(tǒng)的設計，從原理性，包括材料工程、機械傳動、電氣控制等相融合來解決傳統(tǒng)工業(yè)問題，凡是可以被數(shù)學描述的，最終也可以被軟件實現(xiàn)，工業(yè)軟件的積累首先是可以數(shù)學建模，再進行軟件的架構、程序編寫、測試，封裝，復用。

　　（2）.數(shù)據驅動

　　數(shù)據驅動這一方法與機理模型相比是最近幾十年發(fā)展起來的，建立在概率統(tǒng)計方法、大數(shù)據挖掘技術、機器學習與深度學習基礎上發(fā)展起來的，這一方向主要用于解決非線性類問題，包括變化的、不確定、不可測量或不易測量的工業(yè)問題解決，其中將機器學習深度學習都歸于數(shù)據驅動的方法，這一方法有其優(yōu)勢，即通過計算機系統(tǒng)的算力、模型優(yōu)勢來解決過去需要大量時間積累的模型，它存在的問題在于模型的不可解釋性，可以結合機理與強化學習形成白盒，數(shù)據驅動隨著計算機算力和商業(yè)領域成功所帶來的成本降低，易用性提高也發(fā)展非?？?，但是，數(shù)據驅動方法同樣需要大量的專業(yè)人員，至少得精通數(shù)學方法來融合產業(yè)實際來尋找解決問題的路徑。

　　兩者并非完全競爭，而是相互結合發(fā)揮各自優(yōu)勢的方法，總之，工業(yè)軟件中，知識被積累和封裝、復用的過程并非可以被“走捷徑”。

　　3.工業(yè)軟件的發(fā)展

　　工業(yè)軟件的發(fā)展包含了兩個重要的過程，創(chuàng)新在過去被認為是很難的，但是，今天，有很多方法被應用于制造業(yè)的發(fā)展，總體來說，必須是技術、管理兩者相互融合，技術為核心，而管理用于工業(yè)軟件效率的提升。

　　3.1軟件工程方法的價值

　　今天，大家所討論國內的工業(yè)軟件發(fā)展難題在于“工具軟件”的缺乏，應用軟件中國已經采用國外的軟件進行了大量的開發(fā)，在各個領域這些都是應用，中國制造業(yè)的優(yōu)勢在于試錯場景大量存在，只是缺乏自己的工具平臺軟件，而這個必須依賴于工程方法來架構，在軟件設計中，架構師是關鍵，目前來說，比較優(yōu)勢的架構師并不在制造業(yè)中，但是，制造業(yè)中有大量的工藝大師，這些人的知識如何被一種方法論來實現(xiàn)標準化、顯性化，這是第一步，然后才能在一個良好架構下進行內容填充，這個過程中需要強大的架構能力。

　　在整個架構下，基于標準化—這個標準化仍然建議遵循國際標準，有兩點說明：

　?。?）.遵循國際標準，這個是快速實現(xiàn)結構化的辦法；標準化在于已有的經驗的凝聚，而遵循國際化也是學習的過程，并且保持與國際先進技術的同步性。

　　（2）.應用并主導：對于標準的主導權而言，當然是由用戶來決定的，先采用標準然后主導標準，這是一個過程，完全自己做一個標準不現(xiàn)實，而且投入巨大，在第一階段跟隨標準，第二階段影響標準，第三階段主導標準，這是一個學習的過程。

　　遵循統(tǒng)一的國際標準好處在于簡化了自身軟件開發(fā)的架構，使得最終各自開發(fā)的軟件通過標準接口連接，其次，就是這個連接不會落后于國際前沿。

　　3.2生態(tài)系統(tǒng)建設

　　對于國內的工業(yè)軟件發(fā)展，個人觀點就是依賴于單體公司而言是非常困難的，如果要更快的發(fā)展，必須借助于生態(tài)系統(tǒng)建設來實現(xiàn)，必須由EndUser、OEM、軟件廠商共同構成一個完整的生態(tài)系統(tǒng)，各自發(fā)揮作用。

　　EndUser必須有一定的測試條件提供給下游廠商，這個可以由國家提供項目資助，但是，必須有一個知識產權的保護與分享機制，因此，生態(tài)系統(tǒng)中的分工與利益分享機制必須保障投資各方的利益，否則，就無法真正推進。

　　其實，道路誰都明白，唯一需要說明的其實是“真的去行動”，這顯然是條艱難的道路，但是，必須有人認真的走，2019年美國科技戰(zhàn)已經讓我們必須發(fā)展自己的制造業(yè)創(chuàng)新了，仍然不愿意擺脫賺快錢的思維、仍然還沿襲過去的拿項目、獲得補貼的思維必須消除，否則的話，再明確的路都走不下去。

　　想來想去，我給朋友留言“思來想去，似乎就兩條重要：1.道路一定是艱難的，2.必須下定決心去走”，沒有什么捷徑，行動最重要。