【帖子】软件测试经典资料大推荐（十四）---赢在测试 中国软件测试先行者之道
【文章】大疆遭美国设计软件封禁！国产厂商已出手协助迁移，网友：这波是在送人头？
【文章】华为之后大疆或将也遭“制裁” 这一次美方的理由是“中国无人机会发送敏感数据”
嵌入式工程师AI挑战营（初阶）：基于RV1106，动手部署手写数字识别落地
有奖直播 瑞萨新一代视觉 AI MPU 处理器 RZ/V2H：高算力、低功耗、实时控制
消息称三星和 AMD 签署价值 4 万亿韩元的 HBM3E 12H 供货协议
Nature盘点的这些代码，个个都改变了科学：Fortran、AlexNet还有arXiv等
ADI公司收购Test Motors，扩展面向工业4.0的机器状态监控方案
AD8213,pdf,datasheet (precision current sense amplifier)
不，这既不是一个玩笑，也绝非科幻小说里面描述的场景，而是很可能即将在现实中发生的事情！
3月12日据多家大型新闻媒体报道，UI设计协作工具软件Figma已经封禁中国大疆，并封停所有被美国制裁名单的公司账号，也就是大疆和这一些企业都不能再使用Figma公司的软件，此消息已经被大疆公司确认。
Figma是何方神圣，值得美国如此大动干戈？联想到这几年美国不断给中国高科技施压，Figma难道是「卡脖子」的核心工业软件之一？
搜了一下才发现，其实Figma是一款基于Web的UI设计工具，它把软件开发项目时刻保存在云端，方便多方用户对设计进行实时评论或修改。自从进入中国市场后，Figma深受UI设计师信赖，不少设计师从其他平台转移到了Figma，大疆也是用户之一。
类似这样的UI设计协作工具，在网络上一搜，类似的UI工具软件一抓一大把。即使评测文章中对Figma称赞有佳，一个基于Web版UI设计工具软件，即使被封禁了，可以迅速切换到其他平台工具软件中，并不会对整个软件研发过程，造成太大的困扰。
这简直是向中国工业软件敲响了刺耳的警钟——如果美国逐步加强制裁，全面封禁工具软件（尤其是核心工业软件）的中国的应用，那么中国将如何应对？
截至2021年底，被美国列入「实体清单」中，已经有611家中国公司。其中很多是中国高科技领域的IT公司。
比如在汽车领域，和半导体、人工智能技术等相关企业（如华为、中芯国际）被被纳入到黑名单；在智能驾驶领域，科大讯飞、旷世科技、大华科技、商汤科技、依图科技等AI领域企业赫然在榜。在中国IT行业内广为流传的一句笑话是——如果不进美国的实体清单，都不好意思说自己是科技公司。
工业软件与基础原材料、高端工艺、高端芯片等制造产业制高点并驾齐驱，彰显了巨大的战略价值。其中工业软件在现代智能制造业中居于基础和核心地位，被大范围的应用于制造业，涵盖研发、设计、生产、协作等所有的环节之中。
工业软件既关乎产业当前紧迫的需要，也关乎智能制造产业的长远发展。制造业转变发展方式与经济转型，急需工业软件作为「硬核」支撑，工业软件已被列为当前科技攻关最为紧急、最迫切的问题之一。
然而中国工业软件仍处于起步阶段，国产化率较低，其中研发设计类工业软件国产化率最低，国内厂商市场占有率仅5%左右。而且多数研发设计类工业软件，还仅应用于机理简单、系统功能单一、行业复杂度低的领域。
在市场需求和政策支持的双轮驱动下，近几年国内工业软件行业驶入快车道，然而实际产品和技术水平距离智能制造业的发展，还有巨大差距。目前中国可以融合流程制造业运营需求的工业软件开发能力较弱，与国外工业软件的差距较大，难以支撑流程制造业数字化、智能化、自动化的转型需要。
尤其在高度复杂、高度综合、技术上的含金量极高的工业核心软件领域（如EDA软件），国产软件还远不能胜任重担，市场还为国际巨头所把控。如国外EDA三大巨头公司——Cadence、Synopsys及Mentor，就占据了全球该行业每年总收入的70%，国产软件在这样的领域，远远没有话语权。
虽然中国也有自主研发EDA软件系统，如华大九天EDA和EasyEDA等产品，也拥有很多成功用户案例。但国产EDA与美国主流EDA工具相比较，虽然在设计原理上并无显著差异，然而在功能上却存在巨大的「代际差距」，主要体现在对先进的技术和工艺支持不足等重大缺陷。
这些工业软件成为国际竞争中「卡脖子」的症结，显示出中国工业软件行业存在的重大短板，不解决这样一些问题，迟早会形成「人为刀俎，我为鱼肉」的困局。
面对西方越来越凌厉、越来越露骨的攻势，中国工业软件企业应怎么来面对？笔者提出以下几项措施，供产业人士、有关部门决策者参考。
对于处于研发外围的UI及原型设计这类工具软件，仍然有员工使用习惯上的适应性问题，此类国产软件已经有相当多的优秀产品，可以替代国外产品，因此可先行使用起来。
像Figma这样的UI设计软件都被封禁的话，那么核心工业软件被封禁的可能性就更大了，简直是毫无疑问，因此中国工具软件企业有必要重新审视技术框架和开发路线，提高国产化和开源软件的比例，避免因制裁造成的平台切换、人员培训、交付延长等损失。
当前主流人工智能框架，无疑美国主导的企业占优势——无论是Google的TensorFlow，还是FaceBook的PyTorch，还是MicroSoft的CNTK，都不是完全开源的。万一被封禁，则意味着核心技术被压垮。
国内能够独立开发深度学习框架的公司并不多，典型的有清华大学的计图（Jittor）、旷视的天元（MegEngine）、华为的MindSpore、百度的PaddlePaddle（飞桨）和OneFlow（一流科技）等，这一些企业致力于通用性深度学习标准框架的研发和推广使用。
华为MindSpore深度学习框架（来源：华为MindSpore官网）
虽然与Google、FaceBook这样的国际巨头相比，还有相当大的距离，但至少在中国面临深度学习平台「断供」的时候，至少有相应的替代平台可以替代。
人工智能平台是工业软件必需品之一，国内工业化软件平台问题的解决，也需要极大加强核心技术的研发力度。面对技术封锁和其他不确定性的增加，中国企业一定加强核心技术的研发，应对未来美国等西方国家越来越露骨的挑战。这需要数以几十万的软件工程师、算法工程师的参与。
工业软件的开发成本和周期，要远超于普通应用系统软件的开发，需要在某个领域内长期投入人力和资金来深度开发。
比如芯片设计和生产的「必备神器」——EDA工业软件巨头美国Xilinx（中文名为「赛灵思」，现已被AMD公司收购）在FPGA领域持续研发30多年时间，主要制造和销售高级集成电路、EDA软件设计工具，大幅度缩短电子设备制造商产品的开发周期，大量节约了开发成本。
对中国企业来说，如果要在短期内研发出与赛灵思相匹敌的高性能工业软件，是十分艰难的。因此加强企业之间、企业与科研机构之间的分工和协作，是非常必要的，这样会大大加快软件的研发周期。
工业软件特别需要高素质的研发技术人员，尤其是精通数学和算法的数学专业人才，是人工智能、大数据等核心技术的对人才素质的必然要求，还需要大量精通制造工艺和材料的物理和化学专业方面技术人才，而中国这方面的尖端人才，是极其稀缺的。
另外，从事人机一体化智能系统、机器人、工业自动化等研发、应用、调试的技术工程师，也是非常需要的。在半导体、机器人、机器视觉、高端装备等所有的领域，每个领域都需要数以百万计的高素质技术人才，他们在软件和硬件的设计、制造、工艺、材料、品控等所有的环节，都扮演不可或缺的角色。
因此，需要加强工业软件各个层次人才的培养，弥补在核心技术、产生、制造等方面的劣势，是中国工业软件的必然之路。
在公众号内回复您想搜索的任意内容，如问题关键字、技术名词、bug代码等，就能轻松获得与之相关的专业方面技术内容反馈。快去试试吧！
如果您想常常看到我们的文章，能进入我们的主页，点击屏幕右上角「三个小点」，点击「设为星标」。