首页/文章/ 详情

国产工业软件,怎么打碎,怎么重组,怎么建设?

9小时前浏览3
如果把软件比作一件优美的瓷器。如果我们没有打碎这个瓷器的魄力,我们又如何看到瓷器的本质?又如何知道这个瓷器的材料,烧制过程?


工业软件不是瓷器,也不是古董!不是拿来收藏的!是要打碎并且重组的!即使打碎并且重组,也只是模仿!怎么实现本质上的创新建设?


谁来告诉我们,怎么打碎,怎么重组,怎么建设?


国内软件的缺陷就在于,国外是和硬件同步发展的。国内是先有硬件,再补上。缺少硬件测试数据的平台化问题。


如果日本机床也奔溃,那么日本的法兰克大畏这些系统也必然会衰落。软件层面不仅仅是开发出来,还要维护还要完善,还要优化。硬件层面不稳定,系统层面就会不稳定,那么基于系统和硬件层面的数据优化就不成立。


硬件开发,最重要的就是0-1创新。说起来很难,做起来更难。后发优势不明显。除非一开始就是引导地位。让其他硬件围绕你的硬件做匹配,这样才能影响到软件体系。中国恰恰是硬件软件都是后发。先有唯一性后有普遍性!


目前,国内硬件软件是相互隔离状态。华为之所以成功,就是硬件软件双强。你会发现,不管北京精雕,还是大连科德,都是软件硬件都强,或许没有第一,但是生存发展不成问题。中科龙芯也是,有技术不愁吃喝。所以问题很明显了,那些硬件制造商,靠哪边,还是自己研发?四处树敌?


中国,是利用美国计算机,培育中国的计算机市场,保证最大可能性的用户存量,然后利用差异化,普及国产计算机硬件,最终推出国产芯片,才能让龙芯和鸿蒙至少立于不败之地。而美国实体清单,正好进一步推动了整个中国计算机产业的内聚力增强,这是阳谋。美国必须打压中国计算机产业。这是必须的选择。没有其他选择。这样做有多种有利。第一,迫使整个计算机人才结构产生变化。第二,系统软件领域确实需要新的力量,这是历史趋势不容改变。第三,助推中国计算机人才结构进行弹性改变。这个很有利。第四,就是打破美国的计算机垄断神话,这个过程是通过美国自己的努力实现的。这个对整个计算机业来说,也是有利的。


不过国内由于缺乏实践经验积累,所以暂时只能模仿达索和欧克特的模式,中小软件企业模仿的ugs模式,机床企业就得模仿西门子的部分模式。达索的问题,就在于硬件系统软件不匹配。catia这样的软件,达索这样的企业还是心有余而力不足。欧克特的问题就是他对参数的贡献太少,如果欧克特采用双参数模式,就没有ug什么事了。。美国一开始就喜欢通过资本传递来发展技术。这是因为美国的技术并不深化。他们善于创新,但缺乏能力实现创新若国内拿到俄罗斯C3D技术,基本上经过五年,欧美软件基本对中国而言没有什么遮遮掩掩的。。唯一的办法就是利用资本,快速循环,吸收人才,实现创新。。


中国现在学习美国模式是错误的,因为国内少算了两个关键问题。硬件系统和货币霸权。。这两个关键最终体现在文化和人才数量上。。。


思想再先进的没有人去执行和普及思想也就会迷失方向,最终消散在茫茫人海中。


中国人在怎么聪明,也要不断实践才能提高。知道,做到,方为知到!


一句话,世界需要改变,中国需要改变,计算机业需要改变,工业软件需要改变。

来源:山涧果子
CATIAUG芯片材料
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-01-21
最近编辑:9小时前
山涧果子
大专 签名征集中
获赞 204粉丝 52文章 1058课程 0
点赞
收藏
作者推荐

华为发布工业软件五大难题之AI技术提升六面体网格生成自动化问题

信息来源:中国科学院数学与系统科学研究院—华为 π实验室技术背景1. 业务场景:在使用工业软件对各物理场问题分析过程中,相对于其他网格,六面体网格具有更好的计算精度、更高的计算效率、更强的抗畸变能力并能更自然地顺应边界和物理场的走向。目前,六面体网格主要依赖半自动半手工模式--扫掠法来得到。2. 技术选题的关键性:六面体剖分以扫掠法为主,对一些复杂的工程问题,所需工作量要以人月甚至人年记。如能提升六面体网格生成自动化程度,将大幅减轻工程师的劳动强度,显著提升工作效率,缩短仿真时间和产品开发周期。3. 技术选题的泛用性:六面体网格生成技术是工业软件和一些相关领域的通用技术,并不局限于某个特定的应用场景。技术挑战1. 设计基于AI的三维几何体分块算法,将物体分割为一些适合于扫掠的块。2. 对于分割后剩余的不可扫掠块,设计AI指导下的空腔填充算法,以填充剩余块内部。3. 空腔填充算法也应适用于四面体网格。技术诉求1. 可自动剖分模型的复杂程度:用基本体素进行10次以内布尔运算得出的几何模型(占比30%)。2. 对更复杂模型可减少交互工作量30%以上。3. 单元质量要求:雅可比值不低于0.1。参考文献[1] Pietroni N, Campen M, Sheffer A, et al. Hex-mesh generation and processing: a survey[J]. ACM TOG , 2022,42(2): 1-44.[2] Fang X, Xu W, Bao H, and Huang J. All-Hex Meshing using Closed-Form Induced Polycube. ACM TOG , 2016; 35(4).[3] Tautges TJ, Blacker T, Mitchell SA. The whisker weaving algorithm: A connectivity-based method for constructing all-hexahedral finite element meshes. IJNME, 1996; 39(19): 3327–3349.[4] Price MA, Armstrong CG. Hexahedral mesh generation by medial surface subdivision: part II. Solids with flat and concave edges. IJNME, 1997; 40: 111-136.[5] Livesu M, Pietroni N, Puppo E, Sheffer A, and Cignoni P. LoopyCuts: practical feature-preserving block decomposition for strongly hexdominant meshing. ACM TOG(SIGGRAPH) ; 2020: 39(4).[6] Lu Y, Gadh R, Tautges TJ. Feature based hex meshing methodology: feature recognition and volume decomposition. Computer Aided Design, 2001; 33(3): 221–32.[7] Lei, Na , et al. "Quadrilateral mesh generation II: Meromorphic quartic differentials and Abel-Jacobi condition." Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering , 2020.[8] Liu JF, Sun SL, Chen YQ. A new method of quality improvement for quadrilateral mesh based on small polygon reconnection, Acta Mechanica Sinica , 2012, 28(1):140-145.[9] Biesbroeck A V , Shang F , Bassir D . CAD Model Segmentation Via Deep Learning[J]. International Journal of Computational Methods, 2020.来源:山涧果子

未登录
还没有评论
课程
培训
服务
行家
VIP会员 学习计划 福利任务
下载APP
联系我们
帮助与反馈