文章核心观点 - 中国制造业向高端化、智能化跃迁，对可信、可验证、可部署的工程能力需求日益迫切 [1] - 高科技初创企业面临工程化能力缺失等挑战，需要全方位支持以存活和成长 [2][3] - 苏州国际科技园与MathWorks的战略合作，旨在为AI、工业、医疗等领域初创企业提供工具链与技术支持，延伸服务链条至“工具层” [1][3][4] - “软件定义硬件”和“工程化实现能力”正成为衡量企业核心竞争力的新标尺 [4] 合作项目与背景 - SISPARK与数学计算软件开发商MathWorks签署战略合作协议，启动“面向初创企业加速器”项目 [1] - SISPARK隶属苏州工业园区，该园区2024年GDP突破4000亿元，工业总产值达7000亿元，研发投入占GDP比重达5.61% [1] - SISPARK此前已布局数据中心、超算中心，并与微软、华为、IBM等企业共建创新中心 [4] - 此次合作标志着SISPARK的服务链条延伸至“工具层” [4] 行业挑战与工程化需求 - 当前创业公司仅有核心技术，普遍缺钱、缺人、缺市场 [3] - 一个隐性瓶颈是工程化能力缺失，特别是在AI应用“下沉”至边缘设备的趋势下 [3] - 关键挑战在于AI系统的可解释性与合规性，例如医疗、航空航天、自动驾驶等领域的安全关键代码不能是黑盒子，必须是白盒 [3] - MathWorks的核心价值在于提供一条从数据到部署的完整、可信的工程化路径 [3] 重点发展行业与趋势 - 汽车行业：政策要求新能源汽车“三电系统”中至少有一个是软件自研，推动主机厂建立研发团队，对确保代码可靠性、进行系统仿真和测试验证的专业工具需求应运而生 [4] - 低空经济：被视为未来产业规模可能比肩汽车行业的巨大赛道 [5] - 医疗设备：正处于从低端制造向高端研发迈进的过程 [5] - 人形机器人：汽车公司将其在汽车开发中积累的能力复用到人形机器人研发，使得用于复杂系统建模、仿真和控制的工具链至关重要 [5] - 这些高安全性、高可靠性要求的“硬科技”领域，随着产业升级深化，对强劲工程化能力的需求将增长 [6]

软件定义产品（SDP）的崛起趋势 - 软件定义从单一行业概念发展为跨领域系统性重构，涵盖汽车、工业、医疗、航空航天、能源、家电等多个领域 [2][4] - 行业案例：德国工业设备厂商KRONES通过数字孪生+仿真实现生产线测试与部署，医疗机器人手术系统Corindus和航空飞控系统也依赖软件定义能力 [6] - 软件定义赋能任何嵌入式系统执行功能与算法的行业 [7] SDP的三大核心价值 - 客户期望演进：从功能交付转向体验交付，强调可持续性、安全性与数字连续性 [10] - 技术平台升级：支持电气化、自动驾驶、车载互联等功能的模块化更新 [10] - 商业模式重塑：按需付费、功能订阅、应用商店式服务成为新营收增长点 [10] 企业转型的三大障碍 - 专业割裂：系统工程、软件工程、电气设计等团队孤立工作，缺乏协同平台 [11] - 软硬件协同复杂化：边缘智能环境中MCU、MPU、FPGA等异构架构增加部署难度 [11] - 开发流程碎片化：从需求定义到OTA更新缺乏统一工具支撑 [11] 模型驱动开发（MBD）的解决方案 - MBD构建全流程协同框架，覆盖需求建模、算法开发、代码生成、系统仿真，支持MCU、DSP、FPGA等多种硬件自动适配 [14] - 与英伟达、意法半导体等合作建立芯片模型库，实现"模型即代码、模型即沟通"的并行协作机制 [16][17] - 案例：AWS自动驾驶项目中实现软硬解耦开发，开发流程从线性串行转为可并行迭代的敏捷体系 [18] AI在工程开发中的应用 - 生成式AI辅助编写MATLAB脚本、设计滤波器，并自动生成Simulink模块模板 [20] - 强调"系统内可验证的AI功能"，如预测性维护模型需通过虚拟环境仿真验证安全性与可靠性 [20] - 提供行业专属工具包（如DO Qualification Kit、医疗合规包），兼顾平台统一性与行业个性化需求 [20] 软件定义的未来方向 - 云端作为"第二大脑"：支持5G/云实时数据汇聚、并行仿真、DevOps高效化，构建"云原生工程中台" [22] - 产品生命周期闭环：通过OTA更新实现"交付只是开始"，提升客户粘性与资源效率 [24] - "设计左移"与"验证右伸"理念：早期发现潜在问题，后期持续优化性能 [24] 工程思维的深度重塑 - MATLAB和Simulink作为"工程平台的操作系统"，连接算法与硬件、数据与模型，实现全生命周期闭环 [26] - 软件定义不仅是工具升级，更是从功能构建到价值释放的工程范式转变 [27]