理論上說，世界上沒有任何一樣?xùn)|西是不可替代的，但開發(fā)一款像MATLAB這樣的綜合數(shù)學(xué)類軟件，除了需要精通編程及具有深厚完善的數(shù)學(xué)知識外，算法上還需有自身的特點(diǎn)和先進(jìn)之處，短期內(nèi)研發(fā)出能夠達(dá)到MATLAB的數(shù)學(xué)類軟件，可能性微乎其微。

當(dāng)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(jì)算能力，這也是MATLAB在大學(xué)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(jī)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(dá)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(jì)算方面的應(yīng)用吧，MATLAB能夠進(jìn)行數(shù)值分析、矩陣計(jì)算、科學(xué)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(shí)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(yùn)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(jī)構(gòu)與高校廣泛使用的Jupyter為例，這是一款免費(fèi)、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(jì)算輸出、解釋文本和多媒體資源組合在一個(gè)文檔中。

設(shè)立在哈佛大學(xué)的Rowland institute實(shí)驗(yàn)室，長期致力于深入理解神經(jīng)系統(tǒng)的自適應(yīng)運(yùn)動控制，研究團(tuán)隊(duì)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(xué)輔助工具，另一方面，交互式研發(fā)平臺出色的人機(jī)交互頁面和結(jié)果探索機(jī)制能夠大大提升科研效率。

Jupyter確實(shí)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(dān)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(shí)有一定的可能性。工業(yè)軟件卡“脖子”的事件其實(shí)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(dān)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(gè)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(jiān)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(yàn)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(jié)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(jī)構(gòu)開展工業(yè)級數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)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(tuán)隊(duì)提供了統(tǒng)一的云計(jì)算環(huán)境，只需一鍵環(huán)境配置和項(xiàng)目分享，從數(shù)據(jù)到模型甚至論文報(bào)告都可以一鍵共享，完成無縫實(shí)時(shí)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(xué)場景的使用。

對科研機(jī)構(gòu)而言，K-Lab科研版能夠幫助導(dǎo)師精準(zhǔn)把控項(xiàng)目細(xì)節(jié)，加快研究進(jìn)度，讓團(tuán)隊(duì)成員擺脫繁復(fù)的基礎(chǔ)工作，迅速進(jìn)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(shí)也讓科研團(tuán)隊(duì)直接跳過瑣碎的運(yùn)維管理，從繁重的基礎(chǔ)工作中解放，無需任何硬件部署和運(yùn)維，快速在應(yīng)用層開展研究工作，根據(jù)任務(wù)需求彈性調(diào)度云算力，既高效又經(jīng)濟(jì)。

對高校而言，K-Lab教育版能夠?yàn)楦咝Ｌ峁?shù)據(jù)科學(xué)與人工智能一站式教學(xué)解決方案，包括數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)訓(xùn)教學(xué)平臺、管理平臺、課程體系、課程內(nèi)容、實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目、優(yōu)質(zhì)師資與師資培訓(xùn)、就業(yè)與企業(yè)需求對接等全方位服務(wù)，使得數(shù)據(jù)科學(xué)的教學(xué)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(xué)生擺脫純理論教學(xué)的桎梏，快速融入到實(shí)戰(zhàn)式學(xué)習(xí)中，大幅提高學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)資源、多人實(shí)時(shí)在線協(xié)作、任務(wù)與權(quán)限靈活管理、論文復(fù)現(xiàn)等諸多優(yōu)勢 的K-Lab ，不僅在深度學(xué)習(xí)等前沿科研領(lǐng)域有著很好的應(yīng)用前景，在歷史、社科和經(jīng)濟(jì)學(xué)這些人文學(xué)科也有著豐富的應(yīng)用。據(jù)悉，K-Lab推出后，受到了眾多高校與科研機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注，并已經(jīng)在國內(nèi)的頂級高校如清華大學(xué)、上海交通大學(xué)及其科研團(tuán)隊(duì)中得以應(yīng)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(fèi)時(shí)費(fèi)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(jì)算環(huán)境。

2、重復(fù)的編程工作繁瑣耗時(shí)，大量的分析算法需要適應(yīng)

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(xué)技術(shù)使用成本。

3、任務(wù)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(jié)構(gòu)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(fù)現(xiàn)不便，成果價(jià)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(jié)果一鍵復(fù)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?jǐn)?shù)據(jù)、模型的輸出與發(fā)布，更方便、安全地進(jìn)行成果上下游流轉(zhuǎn)，便于應(yīng)用到實(shí)際場景。

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