成立一家公司,或者先弄个团队开始做数学规划求解器,这还真不是韩川一拍脑袋就做出来的决定。

在苏步青先生的书灵之种反馈回来后,他就收获了一个工业软件的数学内核’的连续性任务,限时五年。

从任务的名字就能看出来,它的核心无疑就是几何内核,求解器内核,底层数学库这类以‘数学引擎’为基础的工业软件。

比如CAD的核心就是几何内核,负责在计算机中精确描述和管理三维物体的几何形状与拓扑结构,决定了设计师能创造出多么复杂和精密的模型。

还有CAE的内核,用于预测产品在真实物理世界中的表现,如受力、变形、温度变化等等。

而这些工业软件目前长期被国外的巨头垄断,即便是再过十几年二十年的时间,CAD,CAE,MATLAB这些依旧是行业的主流。

当然,这些工业软件的垄断是数十年积累形成的系统性优势。

其背后是工业化经验的代差、技术壁垒的高度、商业生态的闭环以及国家战略的博弈,并非单一原因造成,而是一个环环相扣的复杂困局。

这就像一个时间锁,欧美发达国家率先完成工业革命,积累了数百年的工业化经验,国内很难在短时间内超越。

韩川也没想着自己随便弄出点什么成果就能掀翻盘大棋,这是不可能的事情。

不仅仅是因为国外巨头的垄断,更是因为工业软件的开发需要既懂工艺、又懂数学,还懂软件工程的复合型人才。

而这类人才培养周期极长,全球范围内都稀缺。

从国内情况来看,目前这种人才几乎可以说打灯笼都难找,真正是凤毛麟角。

就算是有,也很少很少,多被国企或者顶尖的大厂垄断,亦或者是直接出国了。

所以韩川的想法是从这个庞大市场的某个角落出发,先啃下一小块相对容易的地盘。

比如数学规划求解器,就是工业软件这个庞大领域中的一小块蛋糕。

其核心功能是在给定约束条件下,自动计算使目标函数(最大化或最小化)达到最优的决策变量数值。

简单来说,它是一个被封装好的“黑盒子”软件系统。

你只需要将现实中的资源调配、路径规划等问题,抽象成目标函数和约束条件的数学模型,这个“黑盒子”就能在极短时间内,从海量可能性中找出一个最优解。

比如你经营着一家小型物流公司,今天有10个客户需要从你的1个仓库(编号0)出发送货。

每个客户都有一个固定收货时间窗,比如客戶A只能在上午9点到10点之间收货。

每辆车载重有限,油耗成本与行驶距离成正比。你有三辆卡车可用,每辆车的容量是100件货物。

你需要在满足所有约束的前提下,让总行驶距离最短(或总成本最低)。

这种情况下,人工计算和配合调度是一件复杂无比的事情。

但如果有一个数学规划求解器,你只需要将你有的条件,需求等数据输进去,几分钟,它就能给你一条最完美的规划路线。

比如A车怎么走,装载多少货物,B车去对接哪个客户,都能给你安排的明明白白。

你只需要对照着上面给出的结果安排人员配置就行。

而没有的话,你就需要一个至少有着十年以上经验的调度员花费上两三天的时间处理。

并且处理规划的结果还可能远比不上数学规划求解器几分钟算出来的路线。

从这方面来看,无论是人工、资源还是物力等各方面后者都爆杀前者。

你人力计算需要一个有着十几年经验的老师傅花两三天的时间才能解决,还可能不是最优路线。

但计算机几分钟就能搞定。

这就是工业软件重要性的地方。

机房中,许志远看着韩川,在听完他的解释后,有些惊讶地问道:“你认真的?”

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