总有人觉得工业软件没难度，完全用互联网思维去想工业互联网吗？

工业软件需要行业专业技术知识和经验，并非计算机专业毕业的程序员就能开发出来的。比如说飞机引擎设计软件，需要的是物理学人才、材料科学研究者、流体力学专家、热力学专家，而不是你去招聘两三百个百度、淘宝、腾讯、京东、华为的软件专家团队就能搞定的。它的一个算法可能就涉及到多篇学术论文，需要专业研究者理解这些论文，利用自己的专业知识和经验，分析业务需求，设计算法，然后才能交给这些程序员去写代码。软件和算法的检验，还需要工业本身。如果你实现了一个飞机引擎设计工业软件，但是你还是没有能力生产制造这个飞机引擎，你根本就不知道你这软件有用没用，更谈不上人家购买使用你的软件了。

而且很多软件和算法，需要行业积累的经验数据去进行优化和验证。不是这个行业的龙头企业，或者没有这个行业产业链的支持，就做不下去。打个比方，人脸识别技术，需要几万个采样数据来进行学习和优化。一开始做人脸识别技术时，是需要招募实验者，或者从高校、政府等机构获取这些原始数据，然后才能进行算法研究，不断提高识别率。现在，谷歌等公司开放了自己的人脸数据库给科研使用，这个数据库就是它的原始数据积累。类似的，核弹爆炸模拟软件，美国做到了，因为它进行了大量的核爆数据采集，已经完成了软件和算法优化。而其他国家，就算你能开发软件，但是没有这么多原始数据进行分析、检验、优化，这个软件就无法正确模拟核弹爆炸的实验。

所以，工业软件的难度，不在软件编写本身，而在背后的专业技术知识、经验积累和产业链支持。你的工业生产都还没这水平，就谈不上开发出的工业软件了。如果这个软件没有这个行业的公司使用、验证、提需求和故障，那么这个软件也无法生存和发展。

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