MATLAB еще двадцать лет назад был незаменимым инструментом для инженеров, работающих в автомобилестроении и аэрокосмической отрасли. Его возможности казались революционными: инженеры могли быстро проводить анализ, моделирование и оптимизацию систем, благодаря интеграции с Simulink. Последний позволял создавать симуляции поведения транспортных средств и автоматически генерировать встраиваемый С-код, который успешно запускался на реальном оборудовании. Это значительно ускоряло процесс разработки и обеспечивало высокую точность соответствия реальной работы систем задуманным проектам. Такой подход был особенно ценен для стартапов, которые могли провести испытания прототипов и быстро вносить корректировки, оставаясь в рамках единой экосистемы MATLAB.
Однако ситуация существенно изменилась в последние пятнадцать лет. Традиционный набор инструментов, включая MATLAB и Simulink, стал все меньше востребован среди новых инженеров и стартапов. Популярность MATLAB пошла на снижение, а его место занял бесплатный и открытый Python, который получил широкое распространение благодаря мощным библиотекам NumPy, SciPy и Pandas. Эти инструменты позволяли выполнять сложный анализ и научные вычисления без необходимости платить дорогостоящие лицензии. К 2015 году многие специалисты предпочитали именно Python, что обусловило снижение интереса к MATLAB.
Еще более весомым фактором стала стремительная эволюция областей компьютерного зрения и машинного обучения. Новые алгоритмы и методы этих направлений практически всегда появлялись сначала на Python, и только спустя долгое время адаптировались в MATLAB. Такая задержка могла составлять от 18 до 24 месяцев — срок, критичный в быстро развивающейся научной сфере. В результате большинство исследователей и практиков предпочитали развивать свои проекты именно на Python, используя современные инструменты и библиотеки, такие как PyTorch и TensorFlow. Попытки работать с машинным обучением в MATLAB зачастую воспринимались как устаревшие и менее эффективные.
Значительно изменилась и роль программного обеспечения в автомобильной и аэрокосмической промышленности. Если раньше основная сложность заключалась в управляющем коде с минимальной связью с интернетом, то сегодня системы существенно усложнились и вошли в эру «софтверных» транспортных средств. Большинство современных продуктов оснащено интернет-подключением и интегрировано в обширные программные экосистемы. В этом контексте Simulink с его сгенерированным кодом разочаровывает специалистов по разработке программного обеспечения. Автоматически сгенерированный С-код редко читаем и поддерживаем, плохо взаимодействует с системами контроля версий и инфраструктурами непрерывной интеграции.
Добавить сюда высокую стоимость лицензий и закрытость экосистемы MathWorks, и становится понятно, почему многие компании начинают отказываться от MATLAB. Несмотря на эти вызовы, компания MathWorks по-прежнему демонстрирует рост доходов. Этот успех во многом обусловлен долгосрочными контрактами с крупными корпорациями — оборонными, аэрокосмическими и автомобильными гигантами, закладывающими бюджеты под огромное количество лицензий. Однако главный вызов для MathWorks — это смена поколений инженеров. В прошлом компания активно распространяла MATLAB через образовательные учреждения, что обеспечивало поток молодых специалистов, знакомых с этим инструментом.
Сегодня же все больше университетов переходят на обучение Python, а молодые сотрудники приходят на производственные предприятия уже с привычкой работать в открытой среде, свободной от дорогостоящих и закрытых инструментов. Если посмотреть в прошлое, то схожие изменения уже происходили в программировании аэрокосмической и автомобильной отрасли. Еще в конце ХХ века FORTRAN считался основным языком, чей уход был непредставим для инженеров. Тем не менее переход к С и С++ состоялся и сегодня эти языки доминируют в индустрии. Такой сдвиг был неизбежен, а нынешние традиции и опыт лишь отчасти могут замедлить адаптацию новых технологий.
Аналогично, сегодня мы наблюдаем рост интереса к языку Rust — безопасному и высокопроизводительному современному инструменту, который многие считают естественным эволюционным продолжением С/C++. Rust благодаря строгим компиляторным проверкам минимизирует необходимость в ручном управлении памятью и значительно снижает риски ошибок, что особенно важно в критически значимых системах. Rust становится все более привлекательным для разработки системного программного обеспечения и быстро завоевывает доверие крупных технологических компаний и сообществ. В то время как MATLAB теряет позиции в рейтингах предпочтений разработчиков, Rust неизменно занимает лидирующие места среди наиболее желаемых языков. Это указывает на глобальный сдвиг в сторону более безопасных и современных инструментов для разработки, которые способны повысить качество и надежность программного обеспечения.
Возвращаясь к MATLAB, становится ясно, что его будущее сильно зависит от способности адаптироваться к этим изменениям. Старые инструменты зачастую не легко трансформировать и обновить, особенно если речь идет о поддержке огромного количества устаревших решений и огромных проектов с длительным циклом эксплуатации. Внедрение и признание новых языков и платформ требует усилий не только разработчиков, но и крупных индустриальных игроков, привыкших к проверенным временем методам. Современные подходы к средствам разработки стремятся быть более открытыми, гибкими и интегрируемыми. Редактор кода и рабочие процессы становятся более похожими на практики из консолидации работы программистов с GitHub и другими системами контроля версий.
Такой подход улучшает прозрачность, сотрудничество и упрощает сопровождение проектов. Ветер перемен несет новые решения, которые позволяют не просто работать внутри закрытых экосистем, но создавать высококачественный и масштабируемый код, отвечающий самым современным требованиям рынка. Одним из таких решений является Pictorus — инструмент нового поколения, нацеленный на замену древних, проприетарных и настольных систем MATLAB браузерной, открытой средой с Python и Rust. Подобные платформы обещают сделать процесс разработки встроенного ПО более гибким, прозрачным и удобным для софтверных команд. Это важный шаг на пути к тому, чтобы большие отраслевые компании не теряли конкурентоспособность из-за устаревших технологий и ориентировались на современные, поддерживаемые и безопасные средства разработки.
Прогнозы на будущее стимулируют крупные корпорации задуматься о планах преемственности и цифровой трансформации. Невозможно замедлить общий тренд развития индустрии, где бесплатное и открытое программное обеспечение становится нормой, а доверие к проприетарным, дорогостоящим платформам постепенно снижается. Перемены неизбежны, и вопрос в том, кто сумеет приготовиться к ним вовремя, адаптировать свои процессы и сохранить лидерство в своих сегментах. Наконец, важно признать, что отрасли, связанные с авиацией, космосом и автомобилестроением, по-прежнему остаются консервативными и ориентированными на безопасность и надежность. Несмотря на это, чтобы не остаться позади, они вынуждены принимать новые технологии, встраивать современные языки программирования и развивать инструменты, способные обеспечить необходимые стандарты качества.
И только гибкость, стремление к инновациям и готовность к изменениям позволят инженерам и их компаниям сохранить свое место в будущем мире высоких технологий.
