總有人覺得工業(yè)軟件沒難度，完全用互聯(lián)網(wǎng)思維去想工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)嗎？

工業(yè)軟件需要行業(yè)專業(yè)技術(shù)知識和經(jīng)驗，并非計算機(jī)專業(yè)畢業(yè)的程序員就能開發(fā)出來的。比如說飛機(jī)引擎設(shè)計軟件，需要的是物理學(xué)人才、材料科學(xué)研究者、流體力學(xué)專家、熱力學(xué)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(tuán)隊就能搞定的。它的一個算法可能就涉及到多篇學(xué)術(shù)論文，需要專業(yè)研究者理解這些論文，利用自己的專業(yè)知識和經(jīng)驗，分析業(yè)務(wù)需求，設(shè)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(yè)本身。如果你實現(xiàn)了一個飛機(jī)引擎設(shè)計工業(yè)軟件，但是你還是沒有能力生產(chǎn)制造這個飛機(jī)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(yè)積累的經(jīng)驗數(shù)據(jù)去進(jìn)行優(yōu)化和驗證。不是這個行業(yè)的龍頭企業(yè)，或者沒有這個行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的支持，就做不下去。打個比方，人臉識別技術(shù)，需要幾萬個采樣數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí)和優(yōu)化。一開始做人臉識別技術(shù)時，是需要招募實驗者，或者從高校、政府等機(jī)構(gòu)獲取這些原始數(shù)據(jù)，然后才能進(jìn)行算法研究，不斷提高識別率。現(xiàn)在，谷歌等公司開放了自己的人臉數(shù)據(jù)庫給科研使用，這個數(shù)據(jù)庫就是它的原始數(shù)據(jù)積累。類似的，核彈爆炸模擬軟件，美國做到了，因為它進(jìn)行了大量的核爆數(shù)據(jù)采集，已經(jīng)完成了軟件和算法優(yōu)化。而其他國家，就算你能開發(fā)軟件，但是沒有這么多原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、檢驗、優(yōu)化，這個軟件就無法正確模擬核彈爆炸的實驗。

所以，工業(yè)軟件的難度，不在軟件編寫本身，而在背后的專業(yè)技術(shù)知識、經(jīng)驗積累和產(chǎn)業(yè)鏈支持。你的工業(yè)生產(chǎn)都還沒這水平，就談不上開發(fā)出的工業(yè)軟件了。如果這個軟件沒有這個行業(yè)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(fā)展。

當(dāng)前題目：總有人覺得工業(yè)軟件沒難度，完全用互聯(lián)網(wǎng)思維去想工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)嗎？
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