为什么阿里、腾讯这样的公司不去研发被卡脖子的工业软件呢？
下面我将从多个角度详细解释：
一、 核心商业模式与战略重心差异
阿里与腾讯：以用户为中心，连接与服务
阿里： 起家于电商，核心是构建商品、商家与消费者的连接平台（淘宝、天猫），并围绕此提供支付（支付宝）、物流（菜鸟）、云计算（阿里云）、营销、金融等一系列服务。其商业模式的本质是平台经济和交易撮合。
腾讯： 起家于社交（QQ、微信），核心是构建用户之间的连接与社交网络，并围绕此提供游戏、内容、支付、小程序生态等服务。其商业模式的本质是社交网络和内容生态的构建与变现。
共同点： 两家公司的核心竞争力在于用户增长、流量运营、大数据分析、AI应用（在用户侧）、支付和云服务等面向消费者（C端）或企业（B端）服务平台的能力。它们擅长的是软件应用层面的创新和生态构建。
工业软件：以生产为中心，赋能制造与设计
定义： 工业软件是指用于工业生产过程中的各种软件，包括但不限于：
PLM (Product Lifecycle Management)：产品生命周期管理 管理产品从概念、设计、制造、服务到报废的整个生命周期。
CAD (ComputerAided Design)：计算机辅助设计 用于产品设计和工程图纸的绘制。
CAM (ComputerAided Manufacturing)：计算机辅助制造 将设计信息转换为制造指令。
CAE (ComputerAided Engineering)：计算机辅助工程 进行仿真分析，如结构强度、流体动力学等。
MES (Manufacturing Execution System)：制造执行系统 监控和管理车间生产过程。
SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition)：数据采集与监视控制系统 实时监控和控制工业过程。
ERP (Enterprise Resource Planning)：企业资源规划 管理企业核心业务流程。
核心特点： 工业软件直接与物理世界的生产设备、工艺流程、材料科学、精密工程等深度耦合。它们要求极高的数学算法、物理建模、工程知识、精度控制、实时性、可靠性、安全性以及长期稳定性。其商业模式的本质是赋能物理世界的生产效率和产品质量提升。
战略匹配度：
阿里和腾讯的核心战略是围绕数字经济生态的扩张，通过互联网技术解决信息不对称、交易效率低下、连接不畅等问题。工业软件则属于实体经济的底层技术支撑，需要的是与制造业深度融合的行业知识和工程技术积累。
虽然两家公司都在积极布局“产业互联网”和“数字经济”，并提供云计算、大数据、AI等底层能力，但这与直接研发和主导核心工业软件的开发存在性质上的区别。它们更倾向于为工业软件提供基础设施或应用平台，而不是从零开始构建那些高度复杂的、依赖深厚工程底蕴的“卡脖子”工业软件。
二、 技术与知识壁垒的巨大差异
互联网软件： 主要依赖于算法、分布式计算、海量数据处理、用户交互设计、网络安全、大规模基础设施运维等技术。这些技术在过去二十年得到了中国科技企业的快速发展和积累。
工业软件： 涉及以下高度专业化和跨学科的知识与技术：
数学与物理模型： 对复杂物理现象（如流体力学、材料力学、热力学）进行精确的数学建模，需要极高的理论基础。
工程科学： 深入理解机械、电子、航空航天、汽车制造等特定行业的工艺、流程、材料特性、生产设备。
数值计算与高性能计算： 需要开发高效的数值算法和能够充分利用高性能计算资源的软件架构，以处理复杂的仿真和优化问题。
几何学与拓扑学： 在CAD/CAM/CAE等领域，对曲线、曲面、实体进行精确的几何表示、操作和分析至关重要。
实时控制与嵌入式系统： 对于SCADA和MES等软件，需要与硬件紧密结合，实现实时、精确的控制。
可靠性与安全性： 工业生产环境往往要求软件具备极高的稳定性和安全性，任何错误都可能导致巨大的经济损失甚至安全事故。
长期维护与迭代： 工业软件一旦部署，往往需要数年甚至数十年的维护和升级，其生命周期比消费级互联网产品长得多。
阿里腾讯的积累： 尽管阿里和腾讯在云计算、AI算法、大数据等方面拥有领先的技术实力，但这些技术更多是通用能力，与直接掌握工业领域物理规律和工程细节的底层算法和核心逻辑，仍然有很大的距离。它们擅长的是在既有规则上优化，而不是重塑规则或创造全新的物理/工程计算模型。
三、 市场需求、盈利模式与回报周期
市场需求：
互联网软件： 面向海量C端用户或数量庞大的B端企业用户，市场广阔，需求多样化，可以快速迭代以适应市场变化。
工业软件： 市场相对小众但价值极高，用户主要是大型工业企业。需求往往高度定制化，对软件的稳定性、精度和可靠性要求极高，用户决策周期长，信任成本高。
盈利模式：
互联网软件： 主要通过广告、佣金、会员费、增值服务等方式变现，通常具有快速的现金流。
工业软件： 主要通过软件授权费、定制化开发费、服务费等获取收入。其盈利模式更偏向于高技术门槛带来的垄断利润和长期服务合同。
回报周期：
互联网软件： 可以通过快速的产品迭代和用户增长，在较短时间内实现商业化和盈利。
工业软件： 研发周期长，投入巨大，需要长期的技术积累和市场培育才能看到回报。一款核心的工业软件可能需要投入数十亿美元和数十年时间才能达到国际领先水平。
阿里腾讯的考量：
优先级： 面对广阔且回报周期短的互联网市场，阿里和腾讯自然会优先投入资源。
风险与回报： 投资研发被卡脖子的工业软件，需要承担巨大的技术风险、市场风险和漫长的回报周期，这与它们追求快速增长和规模效应的基因不符。
竞争格局： 工业软件市场已被Dassault Systèmes、Siemens、Autodesk、SAP、Oracle等国际巨头长期占据，它们拥有深厚的技术积累、品牌影响力、客户基础和专利壁垒。后来者要想打破这些壁垒非常困难。
四、 人才与文化差异
人才类型：
互联网企业： 偏好具备编程能力、产品经理能力、运营能力、市场推广能力的复合型人才。
工业软件企业： 需要大量具备深厚数学、物理、工程背景的科学家、工程师，以及对具体工业领域有深入理解的专家。
企业文化：
互联网企业： 文化通常崇尚快速试错、迭代创新、颠覆式创新，对结果导向和用户体验非常重视。
工业软件企业： 文化更强调严谨、精确、稳定、可靠，对工艺细节和工程实践的理解要求极高，创新往往是渐进式的优化。
阿里腾讯的挑战： 即使它们想进入工业软件领域，也面临着招聘和留住所需高端工程人才的巨大挑战。传统的互联网人才结构和企业文化可能难以适应工业软件的研发需求。
五、 发展路径与生态构建
阿里腾讯的策略： 它们并非完全忽视工业领域，而是采取了另一种更符合自身能力和优势的策略：
提供底层技术支撑： 它们在云计算（阿里云）、大数据平台、AI平台、工业互联网平台等方面发力，为工业企业提供数字化转型的基础设施和通用能力。
赋能解决方案提供商： 与专业的工业软件厂商合作，或者投资于那些在特定工业领域有专长的公司，通过生态合作的方式参与到工业数字化进程中。例如，阿里云为很多工业SaaS应用提供云服务，并帮助合作伙伴构建其平台。
利用自身优势： 例如，在制造企业的供应链管理、物流优化、智能工厂管理等方面，利用其在数据分析、AI、物联网方面的能力提供解决方案。
“卡脖子”的本质： 很多被“卡脖子”的工业软件，其核心价值在于其底层算法、建模技术、方法论和长期的工程实践积累。这往往是国家级战略和大型央企等长期投入才能建立的优势，而非互联网企业通过市场化竞争就能轻易获得的。
总结来说，阿里、腾讯这样的公司不去研发被卡脖子的工业软件，是其商业模式、技术积累、市场定位、人才结构和风险回报考量共同作用的结果。 它们更擅长在已有的规则框架内通过技术实现效率提升和模式创新，而非直接进入需要深厚工程底蕴和长期投入的底层技术领域。当然，这并不代表它们不参与工业数字化，而是采取了与传统工业软件巨头不同的发展路径。
要突破工业软件的“卡脖子”问题，可能更需要国家层面的顶层设计、持续的战略投入、产学研的深度融合以及一批专注、坚守的工业技术人才和企业。互联网企业可以在其中扮演重要的赋能者和生态构建者的角色。
网友意见
因为没有市场。
软件这个东西唯一重要驱动是市场而不是技术。就像中国现在人脸识别以及各种识别特别牛逼，还有什么电商软件，mcn管理之类的肯定比美国强。而大多数工业软件的技术含量是比不上人脸识别的。
美国是软件业最早发展的地方，所以占据了先发优势，所以它已经把市场占了。如果是互联网或者手机半导体这种一直在发展的行业也就罢了，发展这些行业软件可以随着发展超车，而大多数工业软件的上限就那么回事，市场也就是那么大。所以你去搞工业软件，最多只能让别人少挣钱，自己是挣不到钱的。举个例子，大家津津乐道的盾构机，确实让外国人少挣钱了，但是能发展起来的最大原因是全球最大的国内市场，如果没有这个市场，你搞盾构机就亏废了。而其实搞盾构机的公司也没见的挣钱了，这还是国家扶持的大国重器，有100%确定市场的。
而工业软件，国内的市场其实不大。中国人不太爱为软件付钱。
所以如果要搞工业软件，只能靠国家补贴，有那种我挣不到钱也不让外国人挣钱的气势，所以你不能指望资本家去干这个。
另外说工业软件，我现在搞得也勉强算，绝对可以称得上世界领先，只是作为内部使用。但是如果拿出去卖，全世界有没有100个客户都成问题。这个市场上是有3家大公司搞这个，我们不参与竞争。
曾经有人问我这个项目国内再来一遍要花多少钱，我想了一下，我们公司大概花了2000万美金，每年大概还要150-200万美金的云计算费用维持，另外200万美金以上各种人力支撑费用。对了，我们公司其实也买了市场上另外那3家的软件（一年也几百万美金），开发自己的软件只是为了多个比较结果。一般中国哪怕是头部企业也很少有这种魄力来砸钱这么干的。
如果我们被分出来也进入市场，那么结果也就是让那3家过得难受点，就是个内卷。
所以挣不到钱的……
阿里腾讯和那些工业软件开发商看起来都是IT公司，都是靠程序员写代码做产品的，似乎都一样。
但是其实本质是不同的，做个形象的比喻吧。
阿里腾讯 好比建筑公司，但是他们是建低密度住宅的，都是盖平房或者两三层的别墅，虽然建筑规模很大，有成千上万个小房子，但是每个房子的建筑规模并不大，每个房子都是一个小规模的施工队也就几十人，建筑难度也不高，多个房子可以并行施工，可以一边施工一边出售出租，有些房子已经在赚钱了，有些房子还在盖。而且每个房子都可以有不同的设计，有些设计可以边施工边改进，即使个别房子出来问题，影响也不大，房子都比较低矮，也出不了死人的大事故。
而工业软件则不同，它更像是盖摩天楼的，动不动就几百米高，上百层。摩天楼不会有很多，每个建筑施工队一般就同时只盖一座楼，一个施工队可能就数千人，一座楼就要盖很久，从挖坑打地基，慢慢一层层往上建，层和层之间很难并行，内外装修只能最后搞，每个步骤基本都是串行的，都是依赖前面的工作的。盖摩天楼一定要在施工前就把各个总体架构设计好，施工过程要小心翼翼，时刻检验测试质量，总体完工后还要全面检测验收。摩天楼是不能出重大设计缺陷的，不能有大事故，一旦出了事故就是几百条人命。
盖平房别墅的可以是普通施工队，甚至是家庭个人，也许都没有相关资质，而盖摩天楼的都是专业设计施工监理公司，相关人员大多要有专业资质。
互联网公司的软件架构基本都是微服务化，每个服务承担的任务都很少很单一，各个服务之间靠接口和协议通信，服务之间耦合度很低，每个服务都部署多个实例，靠冗余换可靠性。不同业务的服务不会互相影响，即使个别业务出了大故障也不会导致其它业务垮掉，除非是特别基础的设施的故障，比如断网和停电。
而工业软件则是非常庞大的代码工程，模块间环环相扣紧密耦合，一个环节出bug整个都会挂掉，比如辅助设计类的客户端里哪怕一个小字符串指针错误，整个进程都崩溃了。所以工业软件的测试力度都很大，时间很长，自然发布节奏也很慢，通常也不能搞灰度发布，不能拿客户当小白鼠去做实验。
这种工业软件通常都有几百万甚至数千万行代码，一般都经历了十余年的持续开发改进，是个漫长而艰辛的过程，期间要保持团队人员的稳定，技术能力的传承，而不能像互联网公司那样有很大的人员流动性。
互联网公司的软件规模也是随时间不断增长的，但是这种增长主要在横向上，是面积的增长，而工业软件则主要在纵向上积累，是高度深度的增长。显然后者积累出来的技术壁垒更高。
阿里腾讯这样的公司无论是技术能力，组织架构，还是业务需求，都不能支持他们去开发工业软件，就像你不能把几十个只盖过别墅的设计施工队联合在一起就去盖摩天楼。
和阿里B端业务、腾讯B端接触过，简单的交流说一下结果。
上来就让我们提需求，上来就吹他们的软件多好！PPT一讲完，全是概念，或者就是应用场景有限，最极端的我遇到过问到技术细节部分，直接说目前的技术还达不到，但是按我们的进度，3年后可以实现………3年后………
本质上：
他们的东西完全适用不了制造业批量生产的要求，而是强行过来洗脑，搞互联网“免费”输出那一套，完全不顾应用场景的问题。
举个栗子，比如墨西哥政府需要开一个深海油田，而我们遇到的一个问题就是现有的技术没办法探测到海底真实的情况，无法做宏观的方案设计；IBM这时走过来，带来了他们先进的设备，做了详勘，然后出了一个演示D；在坐下来告诉你，给我们100万，你这个问题我给你解决。
于是，我们开始和IBM探讨具体的技术协议，领导开始和IBM探讨价格能不能便宜点。
而腾讯、阿里的做法是，我们不要100万，我们的软件免费给你用。但是我们觉得你们其实不需要弄清楚，这是你们思维的问题，我们的思维是这样的……
他们吧，连看门的狗都在行业里当爹当习惯了，似乎大概可能也许是忘记了，工业领域你稍微微有点问题，几百亿的投资有可能黄了不说，水下作业人员、平台施工人员生命安全都会受到致命危险。
就拿我自己来说，当年调试高压变频器的时候。为了响应发改委国产化到达70%的要求，变频器就用了某国产的灭弧装置，结果断路器合闸还真拉弧了，高压电弧直接把业主的一个工作人员身体烧穿了，大部分内脏直接碳化，还是隔着另一个电气柜几层钢板……
整个国内工业行业现状是这样的：
互联网公司：懂软件开发，不懂工业。
工业公司：懂工业生产，不懂工业设计，更不懂软件开发。
工业设计公司（国内）：认爹、洗钱。
互联网+工业2.0：二级市场割韭菜，做的事和工业基本没关系。
而既懂工业、工业设计、软件的优秀人才：硅谷上班，不想在国内996福报。
而可能会成为懂工业、工业设计、软件的初期研发人员：被房价限制死死的，每天只想刷kpi。
而即将成为懂工业、工业设计、软件的中期研发人员：快要收到IBM的off，因为他们，给的实在是太多了！
说个大佬们答得少的，游戏引擎属于工业软件，是现代游戏工业的基石。大部分大家叫得出名字的厂商，都有一款传家引擎（虽然其中很多真的很烂）。
在游戏引擎领域，国内虽然离世界顶尖差距显著，但Unity和Epics完全没有要卡中国脖子的意思，反而为了扩大市场一直在努力帮助国内厂商，其结果就是两个头部厂商在国内市场份额不断提高。
那么腾讯和阿里在这个领域做了什么呢？
腾讯的大部分头部产品，是直接用的两家引擎巨头的引擎，王者荣耀是u3d，和平精英是ue4，据我所知天美和光子的大部分在研项目也都用的这两款引擎。但腾讯在引擎领域也不是完全没有建树，水银的QuickSilver虽然在很多性能上可能离业内顶尖还有差距，但是在天刀和天刀手游上的表现效果还是不错的。
阿里在游戏领域积累不深，王牌产品三国志战略版用的是u3d。这里用网易替换会比较好，网易目前大量的产品采用自研的牛叉和Messiah。但是在新人里存在这么一种现象，被分到自研引擎组的会羡慕被分到ue4组的，被分到ue4组的也会暗自庆幸，所以情况也不容乐观。
一个很现实的问题就是，厂商确实可以选择自研工业软件。但是工业软件要有人用才有生命力，在技术相对落后的情况下，选择自研的工业软件就意味着c端竞争力下降。而绝大多数企业，都在c端面临着极其激烈的竞争，竞争力下降很可能就意味着死亡。
而哪怕是腾讯这种死不掉的巨头，具体到各个工作室，生存压力也是很大的。而具体到个人……不会有人觉得在深圳买房很容易吧？
我们作为旁观者，往往会把国家或者企业人格化，组织的一个个部门和团队似乎如臂指使。但现实是组织中每一个团队，每一个个人，都有不同的利益诉求，使得组织很多时候不得不短视。
当年新闻联播上每天提到的改革的深水区也是如此。
本质上还是研发工业软件比研发互联网App难度大得多，而工业软件的市场总量又比互联网App小太多。即工业软件的投入产出比不如互联网项目，对互联网巨头是件吃苦不讨好的事情。
这里我给大家介绍两款来自德国的工业软件平台：Codesys和TwinCAT。
Codesys是一个工业控制系统。具体来说，最简单的应用就是把它安装在工控机或单片机上搭建出自动化生产线上大量使用的PLC。目前除日系如三菱，松下，安川，基恩士等公司的PLC以外，欧系美系PLC产品都在大量基于Codesys Runtime。国产PLC如汇川步科禾川等也都在使用Codesys Runtime开发PLC产品。
只要了解过工业生产的朋友，都知道PLC是自动化生产的基础设备。而如果把PLC看作智能手机，Codesys就类似于智能手机上的安卓系统，这样一类比大家也都会明白Codesys这样的工业控制系统对工业有多重要。除了PLC，Codesys还大量应用在风电，核电，高铁，化工，建筑机械等领域。
TwinCAT基于Codesys开发，在Codesys之上封装了不少运动控制算法库，是一个运动控制软件平台。基于TwinCAT可以开发数控机床，工业机器人以及3D打印等一系列工业控制器。也就是说多轴数控机床，工业机器人，半导体设备等控制系统短板都可以通过这个软件平台有所突破。搞产业互联网，智能制造最好也是基于这样的平台。
从我上本科时，国家提出“中国制造2025”对标德国“工业4.0”开始，其实就有不少金主叔叔让我帮他在国内寻找这类公司投资，因此我也对这类公司需要什么样的技术团队做过一些分析。
我认为做这样的工业控制软件平台，得有足够数量且优质的数学专家开发运动算法库，足够的操作系统工程师开发实时操作系统内核及补丁，大量软件工程师配合电气机械自动化工程师开发配套应用软件及参考案例，最终还得适配到从Windows，Linux到VxWorks，μcos这类的小众系统。要是再加上智能制造，工业互联网元素，还得一些人工智能，互联网和物联网人才。
与开发互联网应用时，从前端到后端，从数据库到手机端App，甚至各种并发组件及开发模式都有大量西方开源代码参考相比，工业软件系统几乎都是闭源，上手难度极高。具体来说，打开B站随便一搜就大量有“千万级高并发互联网项目”的码农课程，可如果搜运动控制，工业控制之类的就没几个能看。
看似这样的工业软件平台技术含量很高，也对工业生产的帮助很大，应该非常赚钱。但实际上倍福在2020年的全球销售总额才9.23亿欧元，约合人民币70.5亿。而倍福的全球员工人数则达到4500人，每位员工年产值156万。相比于腾讯6万员工，年销售额4800亿，每位员工年800万产值，简直不值一提，反而拖累腾讯业绩。更何况倍福的产值里还有大量如伺服驱动器，工控机之类的硬件产品，利润率必然也要比腾讯低不少。
如果把倍福的数学专家给腾讯，腾讯让他们去开发游戏引擎也比开发工业运动控制软件划得来。要是把倍福或codesys的操作系统工程师给菊厂，他们只要参照安卓开源项目官网就能随便开发出世界第三的爱国手机操作系统，为什么要费劲心思从零起步。把倍福和codesys的软件工程师给阿里美团字节，他们随便运用国外开源框架做做社区团购社交平台打车软件，面向十几亿的市场，搞几千亿市值不是更爽？至于物联网人才，去小米绿米搞搞智能台灯不也能卖到欧洲。人工智能专家别说搞金融平台项目融资，就是卖课也能财富自由。
因此，那些工业软件相比国内的互联网产业都比较低端，赚不到什么钱，中国根本看不上。咱们随便搞个共享单车软件就能烧几百亿，深圳上海拍一块地就是几十亿到账。咱们有的是钱，还要怕卡脖子？所以应该多培养点具有国际化背景的金融法律管理人才，通过跨国收购来解决卡脖子问题即可。
8000万人口的德国都让洪水淹麻了，咱们不正好利用“德国毁堤淹田”的大好时机，多开几个楼盘把德国相关公司买下来？工业软件这些又脏又累还赚不到钱的活，咱直接搞资本运作占领董事会，指导德国中层带领俄毛阿三码农在底层加班加点开发不就好。
倍福的码农税后年薪也就合人民币30来万，这点钱在京沪深不靠父母能买什么样的房子，大家去 @郑天玑 的评论区问问那些觉得韩国收入很低的江浙广土著，有谁看得上这点钱。分明就是做工业软件已经不符咱们的产业高端水平，属于被淘汰的落后产业啊。
不过呢，要是哪里的公司能大量解决卡脖子问题，我一定会推荐好朋友去考这里的编制，买这里的房子，从政策指导和住房需求上服务国产替代。
这事儿吧，说得太白了容易被夹，说得太细了大部分人也听不懂。
赶着去吃烧烤，我大概说一下，看得懂的人就看吧。
-
工业软件的最终目的是什么？提升效率。
提升效率干什么？无非两个目的，节约资源（人力），扩大产能。
这两件事，都有前提，才能成立。
节约人力的前提，是人力值钱。
扩大产能的前提，是人手里有钱，才消化得掉。
这两件事，在国内，都不成立。
吃人口红利已经吃麻了，要啥工业软件，人列计算机不好用吗？
-
现在国内的很多领域，搞电气化、自动化、数字化，都是上面定了标准，指了方向，给了补贴，就去搞一搞。
我亲身经历，采购了自动化设备，但不用。为什么？
第一，这套自动化设备启用，原本 15 个员工，可以精简至 2 个，剩下的 13 个人，往哪里安排？
第二，以前的流程、规矩跑了几十年。你作为一个小领导，维持现状，不出岔子，就是最大的功绩。
特别搞笑的是什么？理论上，采用了自动化设备之后，值班人员是不需要定时「巡检」的，所有数据都实时记录在电脑上了，有任何异常会报警。
但领导觉得，让大家都躺在岗位上，「风气不好」，睡觉玩手机怎么办？所以仍然要求巡检，虽然也就是巡个寂寞。
明白了吧？
腾讯阿里我不是特别熟悉，先不讲。
迂回一下，讲一下我特别熟悉的领域，也就是现在工作的领域。
金融工业化这个词儿，我不知道大家听说过没有。
想必没有。
但其实国外，工业化并不稀奇了。
啥是金融工业化呢？就是换了皮吹流水线，吹高效率投资研究。
举个很典型的例子，譬如鼎鼎大名的Aladdin IAS，贝莱德黑石的。
这东西有多厉害呢……
专业上我不好形容。
说点数据。
就说黑石为了这个系统搞了二三十年，专门成立了一个子公司。
这个子公司有1000多个码农，还有2000多个金融技术领域（也就是我这样的）员工，
一年靠这个系统的授权使用费，能挣6亿刀乐还是多少来着……
这个系统难吗？
难。
难在什么地方？并不是难在技术性上，而是难在专业性上。
也就是实践过程当中，碰到的无数的坑和问题。
你怎么搞模型？怎么搞研究？怎么让资管投研流水线化？
研究人员自己的屠龙宝刀不想把他落到纸面上怎么办？
基金经理不尊重研究员的研究成果，又怎么办？
这样的问题，实施起来可以写几亿个不带重的。
人家核心资产不是这个系统。
是实施这个系统一路走过来趟过的坑，挨过的打，这些丰富积累的经验。
这些经验能帮助他们迅速建立壁垒，拓展业务，增加系统本身的实力来战胜对手。
简单讲，核心价值在几千个人搞的蓝图上。
回到我们自己企业头上来，领导一听，噢哟，这东西技术不难啊？来，我们也做。
做个屁啊做。
人家花了3000*20年的人力，来把这些坑一个一个踩平，这是阿拉丁为什么牛逼的核心。
你有多少人？一个信息部门20口人，会写代码的才3个，外包10个，你就想做个阿拉丁了？
这不是宏图大志，这是脑子有毛病。
更不要说，会写代码的3个通常毫无话语权，有话语权的既不懂资管研究，也不懂代码。
所有细节问题一个都不确定，业务人员根本不甩你一个臭敲键盘的……
要是这种项目都能做成，
我戴森球都可以给你搞出来你信不信？
类似专门领域的工业软件这种宏大叙事的玩意儿，离不开三个基础。
第一个，有绝对领导权的领导绝对支持，起码是CEO。
有时候CEO都不够，最好是董事长乃至董事会。
并且要么放权，要么能沟通。
第二个，钱，钱，钱，钱，钱。
第三个，坚持，坚持，坚持，坚持，坚持。
回到腾讯阿里上。
他们有啥？
钱，钱，钱，钱，钱。
第一和第三都没有。
所以就别想做这种工业软件的事儿了吧……
洗洗睡吧，啊，乖。
=========================
当然，如果反过来说，钱已经有了是吧？
如果第一第三如果也有了，那以后就能搞成了，因为技术上的确不是最难的……
所以你看腾讯阿里在自己的专业领域里，一些基础件早就不被掐脖子了，不是吗？
因为其实没有卡脖子啊。。
我之前做工业机器人研发。公司的博士们人手一台没有网的台式机。安装一个破解的matlab。一个个用的不亦乐乎。公司的硬件工程师们人手一台没有网的台式机。安装一个破解的Protel。一个个用的不亦乐乎。公司的结构设计师人手一台没有网的台式机。安装一个破解的模具设计软件。一个个用的不亦乐乎。公司的外形设计师人手一台没有网的台式机。安装一个破解的Photoshop。一个个用的不亦乐乎。
做好的模具设计文件用U盘复制出来，通过邮件发给工厂，工厂的结构设计师人手一台没有网的台式机。安装一个破解的模具设计软件。模具设计文件用U盘拷进去打开就能开模。。
且不说阿里、腾讯这样的公司做不出来这些卡脖子的工业软件，就是做出来了，也没人用。
1. 阿里、腾讯这样的公司已经为中国解决了一些卡脖子的软件问题了。
2. 要不是阿里、腾讯这些公司搞的“去IOE”，中国现在还在被IBM小型机和Oracle数据库卡脖子呢
3. 要不是阿里云、腾讯云这些国产云，说不定我们现在正在被AWS和Azure卡脖子呢
4. 写个阿里云出来并且稳定运行，技术含量不见得比写个Matlab 或者AutoCAD 低吧
5. Amazon、Facebook、Microsoft 这样的公司也没有研发工业软件。互联网和工业软件在技能树上是两个分叉。工业软件还是要从工业界沉淀的，造了那么多手机、修了那么多高铁、做了那么多年基建狂魔、修了那么多房子，还造了航母、送人上了天、还有无比牛x的歼20和东风21，这些足够沉淀一些工业软件出来了吧？如果连这些都没沉淀出一些工业软件解决卡脖子问题，那又是为什么呢？
6. 如果说是因为阿里、腾讯有钱所以要研发工业软件为国分忧，那以前两桶油、四大行、电信移动联通有研发工业软件吗？四大行和招行都有规模不小的软件研发中心的。对了，现在阿里、腾讯也没以前那么有钱了，千夫所指、万人唾骂，股票都跌成这样了。
7. 短短四五年前，2017、2018那时候，很多人还在为“新四大发明”自豪。怎么才短短四五年时间，大家的态度就180度反转了？就像牛魔王的老婆说的，“以前陪人家看月亮的时候，叫人家小甜甜， 现在新人换旧人了，就叫人家牛夫人”。
8. 饭要一口一口吃。从上海大众第一辆桑塔纳到今天国产电动车遍地开花、从国外手机诺基亚爱立信摩托罗拉到国产手机小米华为Oppo，都花了二三十年的时间。软件也是。互联网行业的风水轮流转也花了二十年时间。二十多年前是中国抄美国，把硅谷的东西直接抄过来。直到最近几年，美国人开始说“Copy from China”了。饭要一口一口吃的。
9. 说不定过几年，钉钉、语雀、飞书、腾讯文档 就把微软Office 在中国的市场份额给抢过来了，完成了WPS三十年前的未尽事业。
（利益相关：前阿里员工）
我说点实际的吧。
前几年做个智能设备，先后找了阿里，腾讯，百度，诺基亚，亚马逊等公司里的人开发（合作伙伴推荐的）。
基本上就是这样：
- 苹果系统不能录音
- 这个是硬件，涉及录音放音了，我不会
- 我不知道什么叫正弦波
- 我不知道如何提取峰值
好吧，我现学oc，苹果官网上一堆例子，怎么就不能录音里？
调用个Api就是硬件了？
这些可都是年薪几十万（>50）的程序猿，连基本的学习能力都没有吗？
做板子这边也不顺利，拿着百万年薪的家伙，画的板子单片机都不给我留调试口，至于说程序，哦，我的老伙计，那是软件，我不会。
嗯，最后是我画板，我做单片机程序，我写录音放音模块，他们不会的我都会，即使不会也可以学会。
顺便，某里出身的十年经验的产品经理，连个PPT都整不出来。
最近员工声称被上司qj的某司，曾宣传某博士在现场爬上爬下，但是，那不是做工业自动化的基本操作吗？有啥值得说的呢？
还有个兼任100多家公司的总工，您练了分身术吗？
多点实在的，少吹牛！
更新，一个个的说给钱少了，话里话外充斥着优越感，各种不屑。
还有叫我这个50多的老猿弟弟的。
你们知道给了多少吗？就说钱给少了？
好吧，就算少了，不正说明某些人钱挣得太容易了？
给钱不少的，前后花了200多万呢，价格都是他们提多少，基本就给了。
我并非大股东，我占股最少，说只负责技术框架，最后实际上几乎全部由我完成，包括准备各种资料专利。
最后的App也不是这些“大拿”完成的，因为事实教育了合伙人，这些人真不好使。
那个阿里出来的10年经验的产品经理也是股东，负责ui设计，app界面设计，产品宣传资料，结果出个简单的产品介绍都出不来，还能说啥？
我只是看到这个问题，有感而发，评论区真的是很有趣！
原因就是并没有被卡脖子……
软件行业的最大的特点就是边际成本约等于零。边际成本约等于零的行业是几乎不会有后来者和第二名的。因为只要你敢去做，第一名就可以降价，它可以降到零把你弄死……
但是一旦第一名被禁运，也就是你说的卡脖子，那么国内公司就有利润去研发了……
所以为什么阿里和腾讯能做起来，原因不就是人为禁运么？如果不这么干，今天的中国互联网行业和欧洲也是一个样……
首先纠正一个观点，很多网友觉得MATLAB这样的专业软件是天顶星科技，互联网公司的研发是无脑圈钱体力活。事实上工业软件不比互联网基础设施更有技术含量，支撑淘宝和12306的高并发高可用的计算和存储架构的复杂度是高于ANSYS之类的领域专业软件的。我在美国某互联网公司，我同事有Mathworks矩阵计算部门和AMD的GPU驱动开发部门跳槽过来的，他们都觉得云计算领域做的东西对程序员更有深度和趣味。
评论区有自称程序员觉得云计算高并发没有技术含量。。。那我就说一些我觉得有趣味的细节吧，也不敢说深度了，知乎人均院士鄙视互联网短平快呢。不同的一致性哈希算法，在load balance和minimal disruption两个评价尺度上有什么表现，适用什么场景？gossip和中心化的一致性协议怎么证明收敛性，实践里有什么效果？云计算共享CPU的时候怎么防止spectre attack？gvisor的轻量级系统虚拟化是怎么实现的？再扩大一些，到泛web技术栈里，V8怎么管理内存和变量生命周期，GC算法经过了哪些演化？JIT有哪些哪些工程优化？QUIC作为乱序字节流怎么实现高效压缩？redis怎么用24个bit在32位以上的系统实现LRU算法？broadcast协议里怎么用bloom filter？一行代码没写的喷子说啥倒无所谓，网络上这些自称面对工业软件自惭形愧的所谓挨踢人真的去深钻了其中一个吗？也不要说这些国内大厂没有做，都有做得很深能发顶会的架构组的。哪个行业没有不做研发无脑搬砖的人？互联网是罕见的研发人员和研发支出占大头的行业。但有趣的是互联网行业很多能力只够搬砖的，吃着行业红利物质生活优裕，居然开始觉得自己没有技术深度是行业不给机会，真的是太搞了。
工业软件研发不成，真不是程序员或者互联网行业的锅。专业软件开发的难点不在于软件工程，在于该领域的各种模型和算法。美国的工业软件公司的程序员质量也比互联网行业拉胯。Mathworks的人挤破头往FLAG跳，不妨碍人家的垄断地位。世界上没有哪个工业软件是互联网公司立项搞出来的，正常的流程是某个领域的教授研发了一款计算工具，然后拿出来卖，逐渐丰富生态扩大规模。所以本质上是我国高校相关专业的研发能力弱，而不是互联网行业的研发能力弱。互联网行业有互联网行业的使命，应该在网络设备，存储引擎，编译器，自研芯片这些领域扩展技术深度和广度，做云计算时代一流的基础设施。在我看来其实做得很不错，近年很大一部分CNCF和Apache孵化项目都是国人主导。
从互联网公司的角度，确实是又脏又累又赔钱又不赚吆喝。大厂投入的项目里，有难度大的，比如自研数据库，网关和服务器芯片，但是收益高；有市场小的，比如字节的某些奇怪APP和腾讯的小众游戏，但是开发成本小；有市场小而且研发难度大的，比如量子计算机和deepmind，但是人家逼格高可以拿来当门面。工业软件这种既没有市场，又没有逼格，研发需要的人力和时间又大的，可以说是debuff齐全了。不是所有公司都可以研发一个软件就让全国人民沸腾的，况且能通过沸腾buff增加手机销量的公司也没有去搞跟自己业务无关的工业软件。
从公司的角度研发这个不合算，从国家利益的角度这种逆历史周期的研发也是不理智的。前十年的科技热点是移动互联网，现在的热点是云计算，未来十年是智能汽车。我国的计算机大学教育质量极低，虽然凭着人口基数搞出了规模不小的互联网产业，但是能进行复杂软件工程的高端程序员是一直紧缺的。如果把有限的资金和人才资源都用来研发技术已经很成熟的工业软件，导致错过了新的产业风口的话，是得不偿失。拿Mathworks换阿里云或者tiktok，你愿意吗？况且逆周期砸钱砸政策做工业软件，大概率不成，云计算行业野蛮生长却做出了很大的成就。个人和国家都是不能和历史趋势作对的。
高赞的答案我认为有些言过其实了
工业软件是什么？
这个概念貌似是很含糊的，这里面既包括了大多数IT行业的操作系统、中间件、数据库、Office等办公软件、CAD等辅助设计软件。还有和硬件设备关系非常紧密的控制软件，小到数控机床的控制软件，大到汽车成产线的管理系统，这些控制软件一般都是和硬件绑定一起卖的。
在那些领域我们被卡脖子了？
如果把上面那些软件都放在一起叫工业软件，我们在很多地方被卡住脖子，很多地方也正在和西方争夺市场。
在操作系统、数据库、中间件、办公软件等领域，包括腾讯阿里在内，他们正在和努力扩大市场份额。国产的软件基本上解决了有没有的问题，但是好不好的问题还是很严峻的。现在国家主导的信创项目，就算是给软件公司机会来做这件事。
在CAD类软件里面，我们就很难了，只有个位数的软件厂商，像matlib这种产品，几乎没有对应的产品。那些和硬件深度绑定的控制软件，自然是无法直接替代，只有换设备换生产线，问题是国产同类设备和生产线有没有？在不同的领域差异就太大了。
我们为什么在工业软件方面落后了？
简单说，投入不够，不管是时间还是钱。就和芯片问题一样，你以为国家拿出几千亿来砸芯片，就是大投入了？美帝从七十年代砸进去的钱岂止万亿，硅谷倒闭的公司就多如牛毛，把各种技术路线都用穷举法砸一遍，活下来的那条是现在用的，死的那些难道不要钱？
回到软件上，国产软件起步就是投入不足加上水平不够，只能从最简单的管理软件办公软件抄起，需要时间和投入最多的操作系统数据库，自然是没有办法去竞争的。
现在有点钱了，想起来这些底层软件有可能被卡脖子，现在赶还来得及。操作系统有了一堆从Linux基础上发展起来产品，数据库也有了五六个看上去马马虎虎的产品，腾讯阿里的数据库云服务，真的给Oracle带来非常大的竞争压力。
然而还有比操作系统数据库更加小众的东西，搞设计的用户才有多少，做科学计算的用户才有多少，消费群少造成了买软件的消费根本养不起开发投资。而且因为以前没搞过，不知道从哪里开始，不理解用户需求，不知道用什么样的人来做，这些问题比钱更麻烦。没有捷径，回去把对标产品抄一遍，抄到你彻底理解了，再一点一点改。最需要的不是钱，最需要的是耐心，不缺10个亿的一次性投资，缺每年5千万持续投20年。
腾讯阿里为什么不搞工业软件？
怎么没搞？计算云和数据库云大大降低了很多小型系统的部署成本，腾讯文档等互联网产品，给了中小企业一个低成本的选择。当然腾讯阿里也从战略角度出发，选择那些和互联网有点关系的领域，扬长避短发挥优势吗，这不难理解，也很正确。
高赞答案说的腾讯阿里在2B业务上的问题，我也有同感，我前一段时间接触腾讯区块链团队，跟他们说的最多一句就是，你们这么搞2B业务可不行。在这里腾讯阿里真的碰上了DNA问题，互联网行业围着产品转，而2B业务是围着客户转，销售见了两次客户讲了几页PPT就问什么时候下单，你开什么玩笑？2B客户都是理性有余的主，产品再好不适合我等于零，花钱数字和考察周期成正比，耐心是必须的，无论是在销售还是在交付上。
至于CAD、matlib这类小众的工业软件，和圆珠笔头一个道理，市场份额太小了，资本不会投的。
那工业软件要怎么搞？
其实上面已经说了，用户群大的领域，操作系统、数据库、中间件、办公软件等领域，让国产软件充分自由竞争，信创就是把政府国企这块市场拿出来定向培育，问题自然是很多的，野蛮生长和台下交易都是必然的，该抓的抓，但是方向没错。
用户群少的领域，理智的资本估计不会进来的，投资期10年20年，收不收的回来还两说，稍微有点脑子的投资者都不会买这种股票。国家如果不想有一天被卡脖子，要么补贴来扶持，要么就得给国企下政治任务，当然这两个做法都会引起一些副作用，这就是另说了。如果真能碰上有理想的带头人，5000万连续砸20年，会有成果的，起码能当个备胎顶一下。另外，军工领域在这些方面不可能完全没有积累，适当的军转民也是应该的。
第一，特朗普之前，你没想过很多东西会被卡脖子。今天我们突然听说什么东西被卡脖子了，好像已经没什么稀奇了，但是在特朗普之前，我们其实没有想过这些民用的东西会真正的被卡脖子。这是事实。那作为一个正常经营的公司，你在创业的时候你咋知道什么东西30年后会被卡脖子？
第二，企业没有义务帮助你打破西方卡脖子。题目问问题的这个方式其实就是在耍流氓。简单的说叫做：匈奴未灭，啥也不能干。网上类似的逻辑很多。比如，
你们居然在这里吃喝玩乐，你知道有多少贫困学生连书都读不起，饭都快吃不上了吗？
你们居然追娱乐明星，老一辈科学家，抗美援朝老战士，他们才是我们改追的明星……
在这种逻辑框架里面，只要台湾还没解放，只要我们国家扶贫攻坚问题还没有完全解决，只要还有贫困山区的孩子上不了学，那么城市里面的人就啥也不能干，无论你干啥，他都可以出来质问你，你为什么不救助贫困儿童，你为什么不解放台湾？你为什么不解决卡脖子的问题？
没错，解决这些问题看似人人有责，但不是说解决这些问题变成了我们的首要义务。每。一个人每一个企业组织有自己的战略和愿景，有自己的能力，有自己的资源禀赋和天赋状况。为什么要要求每一种人每一种企业都来做这个事情呢？
那我想问问提这个问题的题主自己你是学什么专业的，你为什么没有学这个领域致力于解决被卡脖子的这些问题呢？你为啥还在这刷手机玩知乎，而不是去做研究做实验呢？
第三，无论是腾讯阿里还是其他的公司，在别的领域赚了钱是要交税的，税交给了国家国家再通过财政的手段，把这些钱给到科研院所手里面科研院所进行研究，去攻克那些有可能卡我们脖子的问题，这本身也是变相的在帮助国家解决问题，而且是把钱给到了最会最适合最懂的那些人手里面去解决，这样解决问题不是更有效率吗？对于我们每个人也是一样？，我们把税交了国家用这些钱去解决问题，比我们自己关起门来在家研究不是更有效率吗？
第四，有些东西之所以没有，是因为应用生态体系的问题，而这些不是怪哪一个单独的厂商。比如为什么很多人用苹果手机而不换到鸿蒙手机？很多人都会说，因为软件因为生态，生态可不是一个公司的问题。有那么多第三方开发者为苹果开发应用，可没有那么多给鸿蒙开发，我想使用那些应用就必须使用苹果的产品。
工业软件不行是因为搞工业的人不行，而不是搞软件的人不行！
程序员就一写代码的，各行各业，各种复杂的模型、经验公式啥的，他一写代码的懂个屁？
搞工业的自己抽象不出具体的逻辑、公式，写不好需求，就整天指着Matlab、cad说“我要跟这个一样的”，程序员难道把各行各业的知识学一遍再给你抽象逻辑？
等搞工业的能正儿八经把实际需求写出来，出个正儿八经的pm，自己把整个逻辑理顺了，写代码算啥事？保证写出来能跑（性能另说，毕竟也没几个工业软件性能好的）
你自己想想，哪些人能把某个行业的知识理顺清楚？一群该领域各方向的博士，你们谁养得起这一群博士，或者组织起这样一批博士，让他们每天写需求，再来谈为什么搞软件的写不出工业软件了吧。
换句话说，这（组织起一群博士写需求）不是工业行业自己该解决的事吗？怎么怪到写代码的人头上了？怎么怪到软件公司的头上了？
其实 整个国家都不重视，你说美国制造业空心化，但在我们的宣传口径里，工业软件属于空心化的原罪之一，美国gdp 30%都是工业服务业 也包括工业软件。
整个国内买硬件可以，高价买软件会被骂， 都是买了最低的授权，我读书那会儿全校（西安交通大学）就买了一份ansys，全部用盗版，你说咋弄。
只能说我们过去十几年高速发展是不健康，很多工业制造业的隐性成本，都没有支付，自媒体说什么什么卡脖子软件被突破，这些都特马胡扯，我国现在绝大部分人都没有理解工业软件对于制造业的价值，工业软件是服务业，工业软件的发展是和制造业的流程工序一样不断发展和迭代的。大部分人认为没了工业软件 充其量忙点，都不承认工业软件对于企业的价值，不愿为此付钱
如果说工业软件开发中，代码工人负责的这部分工作交给你列举的这些公司的程序员做，肯定是会有提升的：实际上非科班出身的程序员，很多都会把原来专业的专业软件开发当作一个跳板；考虑到他们的平均教育程度，理解需求并不会太难。
但是代码工人的工作也只是工业软件开发的一个环节而已。
因为工业软件首先是工业。然后才是软件。
单纯的技术多fancy，概念多先进，根本不重要。
到最终就是“这个文件格式你是否支持？ 我们出模用的都是这个。”
“这个同样的功能，你们有没有？我们觉得那个软件这一块很好”
算法、效率、都是其次的。
好用、灵活、自动化、集成，对业务的理解是第一位的。
倒个文件格式，苦活累活，爷985毕业的凭啥干这个？爷应该调着参数刷paper. 不好意思，别人软件其它功能更强劲的，文件格式还比你倒得好。你凭啥就不能倒文件格式？
互联网总想着说“我要去改造xxxx”
工业的铁拳会告诉你 “你来试试，出了人命你负责？”
现在有一个算法，哪怕效率再慢，算法再差，我用了三十年了，没出过错，或者说出过错我也知道怎么应对。
你比他快了10000倍，算法比他好10000倍，但我怎么知道用上你的东西我的一切生产工作还能照旧呢？
我倒认为，现在摆在中国工业软件产业前面的，是一个百年变局，即是一个被外国产业控制的根深蒂重的烂摊子，又是一个群雄激荡，风云莫测的革命年代。
像极了清朝末年那个样子。所以我还是呼吁年轻人更多的参与到这样的事业中来，放下所谓“CS的身段”，一手摸产业需求，一手写代码，摆正心态，才有可能逐步逐步做好为工业赋能这件事
因为对广大制造业的老板/领导们来说，阿里研发出钉钉比搞出来工业软件更有意义。
让互联网企业去不计成本砸工业软件，本身就是非常可笑的问题，应该是谁被卡脖子谁去投入，而不是谁有钱谁去投入。
论有钱，中国一切卡脖子项目都应该让中国烟草来干，时常有人吹嘘中国烟草交税多么多，养活一个军队，如何如何，好像中国烟草大善人，把赚的钱都交税了，实际上中国烟草的税率远低于WHO建议水平，世界排名102，中国烟草消费量世界第一，比2-28名加起来还多，一个国家占全世界40%的烟草消费量，中国人口才占全世界20%。
本质上是一个「国有合法毒品公司」以较低烟草税率培育了全世界最大而且是碾压性的「合法毒品吸食群体」，这种挣不干净钱「黄赌毒之一」的企业还这么有钱，让他们不计成本投资应该很合理吧？
论卡脖子，工业软件卡的又不是互联网公司的脖子？为什么让人家去投入，你又劝人当带善人？
相反，真要可能卡脖子，人家早就提前布局了，被卡脖子受损失的最大的是人家企业，可不是宁这种敲键盘的。
阿里云获得国家科技大奖
布局服务器芯片
企业跟键盘侠本质区别是，键盘侠希望听到我们有自主研发攻克xx难题，突破国外封锁，沸腾啦！！！！钱从哪里来，人才从哪里找，技术如何应用变现服务大众，他们不在乎，他们只需要我们突破封锁，沸腾就完事了。
企业考虑的是，能不能服务业务，投入产出比如何，如果被卡脖子还有没有回旋余地，因为企业的目的是盈利，企业不计成本投入的下场是倒闭，到时候企业经营困难键盘侠是一分钱也不会支援的，大概率还会说风凉话，阿里云搞飞天系统是布局云计算产业，自研系统让自己对大规模云端计算有更高的可控度，布局服务端芯片是为了自己的阿里云计算业务服务，一方面从长远上降低成本、一方面避免芯片危机，归根到底，技术要为业务服务，没有业务支撑的技术，为了技术而技术，那是键盘侠的一厢情愿，除了体现键盘侠匮乏的社会经验和逻辑能以外，体现不出任何东西。
从全球顶级科技工业公司来看，软件更需要的是行业巨头自研而不是指望找某个工业公司去买。
首先把腾讯和阿里并列这个是不合适的，你从财报是能看出来阿里的研发投入是比腾讯高很多的。
阿里对于自己的业务需求已经解决了被卡脖子的问题还进行了反向输出。
例如去IOE的成功，例如研发全球第一的微服务框架Spring cloud alibaba，例如全球顶尖的数据库，至今南京银行等企业都在用，例如基于安卓开放协议研发的操作系统。
曾经和很多其他校友互相学习，美国夸张到什么程度，连百来人的小基金公司，都招自己的软件研发人员进行软件研发，尽量不招外包和购买。
为什么要这么做？根本原因是只有你是这个行业的公司你才能真正理解需求、理解业务场景，我有同学在券商当产品经理和那些综合知识储备有限的快餐外包团队的程序员普及什么是头寸空多、套期保值等都说了半天结果还是一知半解，这就很痛苦了.....
以SpaceX为例，马斯克当初创业十几人就组建软件研发团队，坚持软硬件同等重要不外包、自主研发，飞控等软件全部自主研发。有一定阅历的航天人应该知道，早期马斯克也有自己的难处，作为十来个人的团队开发PLM软件还是难了点，找德国西门子买的，但是.....等SpaceX翅膀稍微硬一点点就立刻招聘理工名校的计算机学子进行自研，并成功研发出自己的PLM软件。
不过西门子还是很大度的，在SpaceX首次完成人类史上运载火箭回收的时刻官网对马斯克等进行祝贺，为SpaceX曾经使用过他们的工业软件表示骄傲。
很多人可能会反问，中国大量机构喜欢买软件、招外包不是更有利于中国出现专业的工业软件公司吗？
错！大错特错的错！你没有自研的力量，反而会让很烂的工业软件挂上民族自主研发的噱头大吃特吃，全部的精力都放在软件购买或租用后的返点（很多能返20-30%）。
比如很多三甲医院，如果有哪怕一个不到十人的小而美研发团队，能让现在一大堆垃圾的要死的电子病例系统还是只能跑在windows xp上的那种横行？
软件开发，虽然听起来都是软件，但是软件和软件之间是不同的。
我不同意工业软件远比阿里，腾讯他们的应用难，他们都是难的，只不过难的方式不太一样。
对阿里，腾讯这样的互联网公司来说，如果要开发工业软件，需要有另外一种不同于他们现有的工程方法论和实现流程来做。这一来并不是他们熟悉的领域，二来也并没有多少利润可图，所以是一个高成本（因为要学习，更改流程和进一步招聘），低利润（比他们自己的正常业务要差的太多了）的领域。所以靠他们自己自发的去搞这种研发是根本不现实的。
唯一有可能的是政府去牵头，以国家战略为依托，组建相关的委员会，让阿里腾讯这样的公司为一些其他公司，高校和工厂提供某种层面的软件支持。可能还稍微可行一点。
都在做啊。
比如阿里每年的客户与技术大会，发行的案例集里面不是有很多宣传案例吗，很多就是生产线数字化、大数据、人工智能融入等相关的实践。
这个事情不仅仅是资本与意愿的事情，而是工业软件与人之间的竞争问题。你品品。
再比如化工企业，最关键的就是配方以及依靠配方赚钱的职员，一旦你数字化了、大数据了，职员如何赚生活，企业配方泄露，老板靠什么赚生活？阿里的上述实践，第一条合作原则就是企业所有者或者管理者的高度认同与支持。但是断人财路等同杀人父母，企业所有者在执行阶段也极可能屈服于自己的员工群体意见。
很多事情不是大家不知道或者没想到，而是要天时地利人和，也即所谓的市场资源的高效有效配置。
忙着卡对方脖子呢……
类似的话题
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有