前不久，哈爾濱工業(yè)大學、哈爾濱工程大學被禁止使用MathWorks公司的軟件MATLAB，這意味著未來這兩校將不能在公開發(fā)表的論文中出現(xiàn)任何使用MATLAB得到的圖表與數(shù)據(jù)。這是自今年5月底哈工大、哈工程被列入美國實體名單后，率先感受到的“痛擊”。消息持續(xù)發(fā)酵，引發(fā)了一系列關于國產(chǎn)軟件如何突圍的討論。
“MATLAB被禁”對學術科研界造成的影響巨大，不免會有不少人猜測，按照目前的發(fā)展趨勢，不久的將來或許會有更多的專業(yè)/行業(yè)軟件被禁 ，涉及的高校及科研單位也會更廣。
如何破局應對?很多人聊起了國產(chǎn)軟件獨立自主的重要性，大家回顧了中國的工業(yè)軟件發(fā)展之痛，批評了國內(nèi)的盜版問題、知識產(chǎn)權保護問題、重硬件輕軟件等一系列問題，同時也有人說道“那就開發(fā)一款能夠完全替代MATLAB的國產(chǎn)軟件??？ ”。
理論上說，世界上沒有任何一樣東西是不可替代的，但開發(fā)一款像MATLAB這樣的綜合數(shù)學類軟件，除了需要精通編程及具有深厚完善的數(shù)學知識外，算法上還需有自身的特點和先進之處，短期內(nèi)研發(fā)出能夠達到MATLAB的數(shù)學類軟件，可能性微乎其微。
當然也有不少人在討論替代品的可能性，MATLAB最突出的就是它的圖形仿真建模能力與數(shù)值計算能力，這也是MATLAB在大學中得以廣泛使用的原因之一。在類似電氣工程與自動化的工科專業(yè)中，有限元電場磁場分析、電機控制的矢量控制及直接轉(zhuǎn)矩控制仿真等等都離不開MATLAB，那MATLAB被禁之后，有什么產(chǎn)品能夠達到它的圖形仿真建模能力，從而替代它呢?目前我們還沒有答案。
再來看看在數(shù)值計算方面的應用吧，MATLAB能夠進行數(shù)值分析、矩陣計算、科學數(shù)據(jù)可視化，而這些功能除了MATLAB以外，其他的語言也能完成，比如Python 。但事實是語言上找到替代品簡單，那工具呢?Python作為一種解釋型腳本語言，是沒有自己的編輯器的，必須在可運行的環(huán)境下才能夠執(zhí)行語句，如Pycharm、Vscode、Jupyter Notebook等等。
以目前被科研機構與高校廣泛使用的Jupyter為例，這是一款免費、開源的交互式 web 工具。研究人員可以利用該工具將軟件代碼、計算輸出、解釋文本和多媒體資源組合在一個文檔中。
設立在哈佛大學的Rowland institute實驗室，長期致力于深入理解神經(jīng)系統(tǒng)的自適應運動控制，研究團隊全程采用的亦是基于Jupyter Notebook的交互式研發(fā)平臺，一方面其擁有著統(tǒng)一環(huán)境和便捷的分享功能，可作為教學輔助工具，另一方面，交互式研發(fā)平臺出色的人機交互頁面和結果探索機制能夠大大提升科研效率。
Jupyter確實是目前為止可以替代MATLAB的最佳方案之一，但這依舊不是我們的國產(chǎn)軟件，繞了一圈又回到了“不久的將來或許會有更多的專業(yè)/行業(yè)軟件被禁”的擔憂，我們也無法確定在將來的某一天是否會面臨“Jupyter被禁”的問題，但這確實有一定的可能性。工業(yè)軟件卡“脖子”的事件其實一直都存在，我國工業(yè)軟件市場長期被歐美軟件巨頭壟斷，MATLAB的被禁也只是冰山一角，因此這些擔憂并非多余，那怎么辦?國內(nèi)是否有類似的產(chǎn)品來解決這個問題?要想不被卡脖子，車輪子還得自己造。
和鯨科技在過去的4年中一直堅持在做一件有挑戰(zhàn)的事情，基于快速發(fā)展的Jupyter生態(tài)、Python生態(tài)，研發(fā)一款體驗出色、功能全面、自主可控、持續(xù)迭代的云端分析與建模工具 —— KesciLab（簡稱“K-Lab”） 。K-Lab作為一款國產(chǎn)數(shù)據(jù)分析與AI開發(fā)協(xié)同工具，可在線完成數(shù)據(jù)的分類、建模、分析、可視化、結果輸出，并支持私有化部署和云端協(xié)同，幫助企業(yè)、高校、科研機構開展工業(yè)級數(shù)據(jù)科學應用與人工智能研發(fā)。
和鯨K-Lab，不僅提供了Python、R語言的豐富生態(tài)，覆蓋了上百種主流數(shù)據(jù)分析工具功能，也為團隊提供了統(tǒng)一的云計算環(huán)境，只需一鍵環(huán)境配置和項目分享，從數(shù)據(jù)到模型甚至論文報告都可以一鍵共享，完成無縫實時協(xié)作。
與MATLAB一樣，K-Lab不僅支持科研協(xié)作場景的使用，也支持高校教學場景的使用。
對科研機構而言，K-Lab科研版能夠幫助導師精準把控項目細節(jié)，加快研究進度，讓團隊成員擺脫繁復的基礎工作，迅速進入研究重要階段，大幅提升科研探索效率和論文質(zhì)量。同時也讓科研團隊直接跳過瑣碎的運維管理，從繁重的基礎工作中解放，無需任何硬件部署和運維，快速在應用層開展研究工作，根據(jù)任務需求彈性調(diào)度云算力，既高效又經(jīng)濟。
對高校而言，K-Lab教育版能夠為高校提供數(shù)據(jù)科學與人工智能一站式教學解決方案，包括數(shù)據(jù)科學實訓教學平臺、管理平臺、課程體系、課程內(nèi)容、實訓項目、優(yōu)質(zhì)師資與師資培訓、就業(yè)與企業(yè)需求對接等全方位服務，使得數(shù)據(jù)科學的教學工作更加簡單高效。并與擁有10W+優(yōu)質(zhì)用戶的和鯨社區(qū)（kesci.com） 互相打通，讓學生擺脫純理論教學的桎梏，快速融入到實戰(zhàn)式學習中，大幅提高學習效果與就業(yè)水平。
具備云資源彈性調(diào)度、開箱即用的環(huán)境配置、交互式編程、便捷的代碼庫、豐富的學習資源、多人實時在線協(xié)作、任務與權限靈活管理、論文復現(xiàn)等諸多優(yōu)勢 的K-Lab ，不僅在深度學習等前沿科研領域有著很好的應用前景，在歷史、社科和經(jīng)濟學這些人文學科也有著豐富的應用。據(jù)悉，K-Lab推出后，受到了眾多高校與科研機構的廣泛關注，并已經(jīng)在國內(nèi)的頂級高校如清華大學、上海交通大學及其科研團隊中得以應用。
和鯨K-Lab科研版主要解決的問題：
1、搭建數(shù)據(jù)分析平臺費時費力，在研究工作外消耗太多精力
和鯨K-Lab：數(shù)據(jù)挖掘分析平臺一步到位，在云端即開即用Python和R，可便捷管理計算環(huán)境。
2、重復的編程工作繁瑣耗時，大量的分析算法需要適應
和鯨K-Lab：提供便捷的代碼片段收藏與調(diào)用功能，更有拖拽式編程界面，降低數(shù)據(jù)科學技術使用成本。
3、任務中間成果交接困難，多角色協(xié)作缺乏統(tǒng)一媒介
和鯨K-Lab：提供Notebook代碼級協(xié)作、評論交流，數(shù)據(jù)和模型的結構化輸出，讓分析產(chǎn)出的流轉(zhuǎn)更加順暢。
4、數(shù)據(jù)資源、分析資料分散，協(xié)調(diào)管理工作麻煩
和鯨K-Lab：平臺化的數(shù)據(jù)源管理、展現(xiàn)、調(diào)用功能，專業(yè)的云端知識庫，方便快速整合、使用科研資料。
5、科研過程解釋、復現(xiàn)不便，成果價值難以充分呈現(xiàn)
和鯨K-Lab：Notebook、Canvas可直觀呈現(xiàn)研究過程，模型解析功能讓成果更好得被展現(xiàn)、詮釋，云端分析環(huán)境支持研究結果一鍵復現(xiàn)。
6、成果的碎片化和保密性，讓其難以體系化流轉(zhuǎn)
和鯨K-Lab：支持數(shù)據(jù)、模型的輸出與發(fā)布，更方便、安全地進行成果上下游流轉(zhuǎn)，便于應用到實際場景。
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