深耕行业“Know-How”，填补工程短板

作者：毛烁

“对于大多数初创企业来说，挑战并不是如何把产品做出来，而是如何把产品卖掉。” MathWorks公司MATLAB产品家族市场总监David Rich一语道破了初创科技企业的核心痛点。

MathWorks公司MATLAB产品家族市场总监David Rich

针对这一点，MathWorks正在塑造其在商业生态中的角色。通过其“加速器计划（Accelerator Program）”，深度介入到全球及中国硬科技创新的底层脉络中。

01 补齐工程能力短板

硬科技创业的源头，往往是来自学术界的突破。然而，学术界的评价体系与产业界的商业化标准有着天壤之别。

学术界认可的是“概念成立”，技术是否领先，论文是否足够有突破性；而产业界则关心创新成果能不能稳定地变成产品，持续地创造价值。

这也是许多硬科技初创企业容易陷入的误区。创始团队习惯于向外界展示“Concept”或者漂亮的Demo，却忽略了商业世界并不为概念买单，客户真正愿意付费的，是稳定、可靠、可量产、可交付的产品。

这也正是MathWorks加速器计划设立的初衷——帮助创业者用工程化的方式，把创新成果真正转化为产业能力。

对于许多硬科技初创团队而言，真正的难题从来不只是提出好的想法，而是如何把实验室里的成果，变成可以交付、可以量产、能够持续迭代的产品。

在这一过程中，往往横亘着巨大的工程鸿沟。

科研人员擅长的是模型、算法和原理创新，却未必擅长底层代码实现、硬件部署和复杂的系统验证。让一位创业者把大量时间耗费在手写C 语言、排查指针错误、处理复杂的硬件部署上，显然是对创新资源的消耗。

MathWorks的价值，正是在于帮助团队跨过这道门槛。

通过MATLAB®的图形化开发（低代码开发），以及自动代码生成（Code Generation）能力，创业企业可以将大量面向硬件部署和产品化落地的复杂工作标准化。从Idea到可运行的软件，再从软件到具备交付能力的产品，整个流程被大幅简化的同时，还能够满足工业级场景对稳定性、可靠性和合规性的严格要求。

这是效率的提升，更是在帮助创业企业补齐能力短板。

02 差异化是“行业Know-How”

在当前的科技创投圈里，像NVIDIA、微软这样的科技巨头，往往都有成熟的创业加速计划。但如果把视角放到硬科技创业的深水区，就会发现，不同平台所提供的价值，其实并不在同一个维度。

在David Rich看来，MathWorks与NVIDIA、微软最大的差异，是“通用基础设施”与“垂直行业Know-How”的区别。

前者更多提供的是算力、云资源、开发框架等，帮助创业企业把产品“搭起来”；而 MathWorks更关注如何让这些产品真正能够进入高门槛行业，并最终完成从研发到落地的闭环。

其实，在医疗、航空航天、汽车等典型的硬科技领域，决定一家初创企业能否持续发展的，往往在于能不能通过严苛的行业认证。这里面既包括流程认证，也包括产品方案认证和最终制造方案认证。大量国家级、行业级的法规（Regulation），构成了创业企业难以跨越的门槛。

David Rich举了近几年极为火热的例子——eVTOL（电动垂直起降飞行器）。eVTOL的机载软件开发通常需要满足DO-178C等适航软件标准要求，这对初创企业的工程流程、验证能力和文档体系都提出了极高要求。

而在传统航空制造体系里，走完整套认证流程，往往需要以“年”为单位来计算。这其中涉及复杂的工程流程，更包含大量隐性的专业知识、工程经验和标准模板。这些能力长期掌握在少数头部航空机构手中，外部几乎无法获取。

所以，对于初创企业来说，即使技术路线正确，也可能因为无法认证而止步不前。

然而，过去几十年里，MathWorks持续服务于全球顶级航空航天客户，在长期项目中积累了大量关于认证体系的实践经验。 MathWorks将这些原本只存在于大型企业内部的工程方法、认证模板和辅导经验，沉淀进自己的产品和服务体系中。

“所以，创业企业使用我们的产品，就可以获得认证相关的知识和工程模板，帮助他们更顺利地通过评审。”David Rich 如是说。

除了航空航天领域，在同样竞争激烈的智能汽车赛道上，ISO 26262功能安全标准/合规要求、ASPICE过程评估框架，同样是自动驾驶企业和造车新势力必须面对的“大考”。

解决这些问题深度依赖行业经验、工程体系和流程方法。而MathWorks提供专业领域的高价值工具包，可以深入智能汽车企业的研发流程，形成长期协同效应。

不难发现，在这个初创和加速器生态里，MathWorks扮演的，或许是硬科技创业者身边，“技术合伙人”的角色。

03 创投版图的“AB面”

如果把视线拉远，在全球创投环境持续变化的当下，不同区域的硬科技创业生态，呈现出“AB两面”底层逻辑。在长期与全球各类孵化器、加速器合作的过程中，David Rich对中国市场与海外市场之间的差异，有着非常直接的感受。他认为，中国初创企业的客观条件更具优势。

在海外，许多硬科技加速器最核心的工作，往往是想尽办法把创业者的Idea，与上下游供应链拼接起来。很多时候，技术本身并不是大问题，真正困难的是如何把“能做”变成“能造”。

而在中国，这件事顺畅得多。

中国完善的制造基础设施、成熟的产业链配套，以及高度集中的工程资源，这大幅降低了原本复杂的供应链协同门槛。

但硬币总有另一面。

供应链是中国创业环境的优势，那么资本决策逻辑，则体现出另一种截然不同的节奏。在海外，VC（风险投资）更倾向于“投人”，即便是年轻团队，只要创始人足够优秀、团队具备长期成长潜力，资本往往愿意给予更长周期的耐心和更高的试错空间。

而在中国，VC 的判断则更加务实，也更加结果导向。他们更关注Idea是否成立，方向是否正确，以及能不能尽快落地。

所以，对中国创业者而言，时间本身的价值被进一步放大。项目如果无法在足够短的窗口期内完成验证、形成产品、获得市场反馈，往往就意味着被资本放弃。这也是为什么，中国硬科技创业往往呈现出极强的“加速度”。

为了适应这种极度追求效率的“中国速度”，MathWorks给出的解法是把研发流程尽可能前置。借助 MATLAB®、Simulink®建模与仿真平台，创业企业不必等待物理样机制造完成后再测试验证，而是可以直接在虚拟环境中提前完成大量研发工作。先在数字世界里解决问题，再进入昂贵且缓慢的制造阶段。

这种基于仿真的工程路径，大幅缩短了产品To Market（推向市场）的周期，也压缩了从概念验证到实体原型落地的时间成本，帮助创业企业在资本看重的时间窗口内，拿到关键的信任票。

不过，MathWorks对中国市场的初创加速计划，并不建立在短期回报之上。

David Rich坦言，这是一场陪伴种子长成大树的长期投资。MathWorks更在意企业能否真正成长起来。因为只有创业企业活下来，生态才真正成立。

这背后，是典型的长期主义。

MathWorks对自身的定位很清晰，不做孵化器，而是通过产品、工具和人才体系，去支撑创业生态。作为软件工具提供方，MathWorks在第一年对加速器内的创业企业免费提供10 个用户许可证（MATLAB、Simulink 和 100＋个附加工具箱）支持，后续几年则以远低于商业版的价格持续“陪跑”，尽可能降低创业者的早期试错和创新成本。

04 “三维赋能”迎战“复杂性危机”

当创业企业跨过“把想法变成产品”的阶段，真正的挑战才刚刚开始。进入产业化之后，最大的考验则是如何让复杂系统稳定运行。尤其在智能汽车、机器人、航空航天等高端制造领域，随着系统复杂度持续攀升，现代工程体系正进入前所未有的“复杂性危机”。

近年来，汽车的电驱系统、功率器件、IGBT（绝缘栅双极型晶体管）越来越精密，机器人的感知、控制与决策链路也在指数级扩张。当系统复杂度突破人类依靠经验和直觉所能管理的边界时，研发过程中原本分散的问题，往往会在后期集中爆发——性能目标彼此冲突、安全机制相互牵制、成本与交付周期不断拉扯，最终演变为项目延期、成本失控，甚至整个产品路线的失败。

然而，对于初创企业而言，这种复杂性甚至比资金问题更致命。因为资金短缺尚且可以通过融资解决，而一旦系统架构层面“踩坑”，后期几乎没有低成本纠错的机会。面对这一问题，David Rich阐述了MathWorks提供的“三维赋能”。

第一维，是在系统架构层面提前化解复杂性。在子系统尚未开发完成之前，通过System Composer先进行顶层架构设计，明确各子系统的边界、接口与约束关系，再放入整体系统中开展早期虚拟仿真。这种“左移开发”策略，能将原本在项目后期暴露的问题前置到研发初期解决。

但是，这要求团队在立项阶段就梳理清楚性能、安全、成本等核心目标之间的冲突关系，将关键决策提前完成，避免研发过程中路径失控。

第二维，是预置行业级的成熟架构。“我们不可能每次都从零开始搭建复杂系统。”David Rich直言。因此，在MathWorks的工具链中，预置了大量成熟的行业方法论，帮助企业先搭好系统的基础骨架。这意味着，初创企业无需反复摸索底层工程逻辑，能将更多精力投入真正的创新上。

第三维，在于物理建模与大模型、Agent工作流的融合。在MATLAB与Simulink产品系列的R2026a产品版本中，MathWorks正进一步把生成式AI引入工程开发流程。用户可以直接用自然语言描述需求，由系统生成低代码模型，再进一步转化为C语言代码，最终编译为可部署的二进制文件。

截取自《MATLAB智能体AI指南》

从“写代码”到“描述目标”，工程开发的入口已经发生了变化。

而更关键的变化，来自MATLAB Model Context Protocol（MCP）工具的引入。过去，大模型在工程软件中的作用更多是问答和辅助层面，无法真正进入具体的研发流程。通过 MATLAB MCP Core Server，AI智能体可以直接调用MATLAB和Simulink，完成模型创建、模型修改、模型理解、代码生成、代码执行和迭代优化等任务。

截取自《MATLAB智能体AI指南》

这意味着，AI真正进入了工程执行环节。

为了让这一能力更贴合实际的研发，MathWorks还推出了MATLAB Agentic Toolkit 和 Simulink Agentic Toolkit，为 Coding Agent提供 MATLAB与Simulink工作流中的专业知识和使用规范，这让生成式 AI能够按照工程习惯完成建模、自动生成测试、诊断和修复错误，并更高效地调用已有工具箱能力，减少重复开发和无效消耗。

与此同时，R2026a版本还进一步强化了嵌入式软件质量管理。新推出的Polyspace as You Code，把代码分析前移到开发阶段，用户在编写C/C++代码的同时，还能实时检查编码规范和潜在缺陷；新的Polyspace 桌面应用，更是统一了配置和结果管理流程，让软件质量控制贯穿开发到持续集成的全过程。

05 写在最后：做硬科技长跑的“铺路人”

今天，面对中国乃至全球方兴未艾的硬科技创新大潮，MathWorks正在重塑自己的底色。通过其加速器计划，精准地切中了科技企业从“实验室”走向“流水线”的痛点。

“从一个加速的种子公司，到一个成熟的、能够盈利的商业体，其实经历的时间很长，我们要持续看这个事。”这是David Rich反复强调的理念。

在浮躁的创投圈，所有人都在寻找下一个风口，而在泥泞的硬科技赛道里，MathWorks 选择做耐心的“铺路人”。

毕竟，那些未来能改变世界的硬核科技，不仅需要天马行空的想象，更需要稳如磐石的工程底座。