MATLAB：软件定义大潮的弄潮儿

在科技发展的长河中，总有一些技术与工具如影随形，它们如同双剑合璧的侠侣，支撑着无数创新的诞生。软件定义、MATLAB 便是其中的缩影。

软件定义：深入千行万业

软件定义技术的发展可以追溯到 20 世纪末，其核心思想是通过软件来抽象和控制硬件资源，实现功能的灵活定义和部署。21 世纪初，随着云计算的兴起，软件定义网络（Software-Defined Network，SDN）和软件定义数据中心（Software-Defined Data Center，SDDC）成为新的发展方向。SDN 通过将网络控制平面与数据平面分离，实现了网络资源的集中管理和灵活调度；SDDC 则通过软件对数据中心的计算、存储、网络资源进行统一管理和分配，提高了数据中心的资源利用率和运维效率。

在行业应用方面，软件定义首先在 IT 领域取得突破，随后逐渐向其他行业渗透。在制造业，软件定义制造（Software-Defined Manufacturing，SDM）理念的提出，推动了智能制造的发展，通过软件实现对生产流程、设备管理和产品生命周期的全面控制；在能源领域，软件定义能源系统（Software-Defined Energy System，SDES）帮助实现能源的智能分配和优化管理。

这个过程中，不得不提的是软件定义汽车（Software-Defined Vehicle，SDV）。传统汽车的功能主要由硬件决定，而软件定义汽车则通过软件实现对汽车功能的定义和升级，让汽车从一个机械产品转变为一个智能移动终端。在自动驾驶领域，通过复杂的算法和模型，软件定义帮助自动驾驶系统实现了环境感知、路径规划和决策控制等功能；在智能座舱方面，软件定义让汽车座舱变得更加智能和个性化，车载信息娱乐系统、人机交互界面等都可以通过软件进行定义和升级。

软件定义汽车的发展不仅改变了汽车行业的生产模式和商业模式，也为用户带来了全新的出行体验。它证明了软件定义在复杂产品中的巨大潜力，为其他行业的软件定义转型提供了宝贵的经验。

正如人们更多关注的是具体的应用和服务，而不是技术本身那样，软件定义目前也鲜有人提及。而实际上，目前软件定义已深入千行万业，软件定义大潮势不可挡。

MATLAB：为软件定义而变革

诞生于 20 世纪 80 年代的MATLAB®，最初是为解决矩阵运算问题而开发的数学软件。凭借其强大的数值计算、数据分析和算法开发能力，MATLAB 成为理工科学生学习编程和算法的首选工具之一。

而在工程领域，MATLAB 则是工程师的得力助手。从信号处理到控制系统设计，从通信仿真到图像处理，MATLAB 提供了丰富的工具箱和函数库，让复杂的工程问题得以简化。例如，在通信领域，工程师可以利用 MATLAB 的通信工具箱快速搭建通信系统模型，进行链路仿真和性能分析；在控制系统设计中，Simulink® 可视化的建模方式让控制系统的设计和调试变得更加直观。

因此，许多人对MATLAB的第一印象或许是高校实验室里用于数学计算的工具，或是工程师手中处理数据的软件。

然而，这种传统印象正随着软件定义技术的发展而改变。在日前举行的2025 MATLAB EXPO中国用户大会北京站期间，我们从MathWorks 全球行业总监Arun Mulpur 博士那里，感受到了MATLAB在推动软件定义的变革力量。

MathWorks 全球行业总监Arun Mulpur

MATLAB：从工具到平台的转变。传统上，MATLAB 是一个强大的数学计算工具，而现在它正逐渐转变为一个软件定义的平台。通过丰富的工具箱和开放的生态系统，MATLAB 为各行业的软件定义提供强大的支持。在算法开发方面，MATLAB 提供了从算法设计、仿真到代码生成的完整流程。工程师可以在 MATLAB 中快速开发和验证算法，然后利用代码生成工具将算法转换为可在目标硬件上运行的代码。

Simulink：可视化建模推动软件定义。Simulink 是 MathWorks 推出的 MATLAB 中的一种可视化建模和仿真工具，它在软件定义中发挥着关键作用。通过 Simulink，工程师可以以图形化的方式构建系统模型，实现对复杂系统的软件定义。在控制系统设计中，Simulink 的可视化建模方式让控制系统的结构和逻辑更加清晰。工程师可以通过拖拽模块的方式搭建控制系统模型，然后进行仿真和调试。这种方式不仅提高了设计效率，还降低了设计门槛，让更多工程师能够参与到复杂系统的设计中。此外，Simulink 还支持多领域建模，能够将机械、电气、液压等不同领域的系统集成到一个模型中进行仿真和分析。这种能力对于软件定义产品的开发至关重要，因为现代产品往往是多领域系统的集成。

云化产品深入人心：随着云计算和大数据技术的发展，MATLAB 也推出了云化产品和服务，推动软件定义向云端延伸。MATLAB 的云化理念不仅是将工具迁移到云端，更是将软件定义的能力扩展到云端。通过云平台，用户可以利用强大的计算资源进行大规模的仿真和数据分析，同时实现团队协作和资源共享。例如，在汽车研发中，多个工程师可以在云端共同开发和调试自动驾驶算法，提高研发效率。

与 AI 和大模型深度融合：MATLAB 内置了丰富的机器学习和深度学习工具，支持工程师开发和部署 AI 算法。同时，MATLAB 还与大模型进行集成，例如，用户可以通过自然语言与 MATLAB 交互，生成滤波器设计代码等，提高开发效率。这种融合让软件定义更加智能化。

MATLAB+软件定义：让行业创新无处不在

随着技术的演进，MATLAB 早已超越了传统工具的范畴，在软件定义的浪潮中重新定义自身，为推动各行业创新与变革贡献核心力量。

例如，针对自动驾驶系统开发，可以采用 MATLAB 和 Simulink 作为核心开发平台，利用 MATLAB 开发环境感知、路径规划和决策控制算法，通过 Simulink 构建系统模型进行仿真和验证。在传感器融合方面，可以利用 MATLAB 的信号处理和机器学习工具，对激光雷达、摄像头和毫米波雷达等传感器的数据进行融合处理，提高环境感知的准确性和可靠性。通过代码生成工具，将开发好的算法转换为 C++ 代码，部署到车载计算平台上。这样一来，可以缩短开发周期，提高系统的性能和稳定性，为用户带来更好的驾驶体验。

再如，针对智能生产线优化，可以利用 Simulink 对生产线的各个环节进行建模，包括物料输送、加工设备和质量检测等。通过仿真，可以优化生产线的布局和工艺流程，提高生产效率和产品质量。例如，在物料输送环节，通过仿真分析不同输送方案的效率和能耗，选择最优方案；在加工设备控制中，利用 MATLAB 开发先进的控制算法，提高加工精度和设备利用率。此外，还可利用 MATLAB 的云服务，实现对生产线的远程监控和优化。通过收集和分析生产线的运行数据，工程师可以在云端对生产策略进行调整和优化，及时解决生产中出现的问题。

类似的行业应用不胜枚举。而未来，随着软件定义与人工智能、物联网、5G/6G 等新兴技术深度融合，行业应用也将迎来更多的想象空间。

可以说，在这个软件定义的时代，MATLAB 已不再仅仅是一个工具，而是成为了连接技术创新和行业应用的桥梁，让软件定义无处不在，为各行各业的发展注入新的活力。

MATLAB，正在成为软件定义大潮里的弄潮儿。