工业人的思维方式与学术界差别很大
从专业技术看，工业软件开发其实也不是特别难。关键是思维方式要融合，还要融合得天衣无缝。
我经常讲一个段子：老婆让程序员出去买五个包子；如果遇到卖西瓜的，就顺便买一个过来。结果，程序员买了一个包子回家。他的理由是：看到卖西瓜的了。如果这是个段子的话，下面的故事是真实的：我的一位软件专业硕士毕业的同学让一位程序员在“386”上加上“111”。结果，程序员给他的数是“386111”。
程序员的思维方式与“正常”的思维确实不太一样。正如司机选择路线的逻辑，和步行者不一样。前些日子，我参与一个讨论：如何把大的软件，拆成小的app。我说：没有必要把大的拆小，只要把其他功能封闭就可以了。在物理世界里，“拆”是更经济的，但在软件的世界里，“封”往往更经济。最近大数据技术之所以称为热点，是因为计算机的发展，让一些“笨办法”变得更有效了。
我曾经要同事写段程序。写完后，他让我检查。看完后，我要求他重写这段代码。他问我：什么地方错了？我回答说：我看不出哪里错了，但我无法证明你是对的。
这个故事则反应了工业软件的特点：对可靠性要求特别高。这种特殊性，让工业软件的思维方式，与普通软件开发又有所不同。
有位同事，写了3000行程序。调式结束后，我让她把三个全局变量改成两个。这样，整个程序都要重写。我对她讲：这样做的目的，是让检查的人方便。因为做检查的时间，比写程序的时间要长。可谓“一天编码、十天检查”。所以，检查的效率高了，整个研发的效率也就高了。有时候，工业软件往往是“一行代码描述功能，十行代码防错”。因为工业软件往往不允许在使用过程中出现严重的bug。
为了提高可靠的程度，写软件时要考虑到各种意外的场景与异常。正常的场景只有一个，而意外的场景可能有很多。可谓“一种正常场景，十种异常场景”。而现实中，最难防备的就是“预料之外”的问题。这就要求对工业场景特别熟悉
工业人的思维方式，与学术界差别很大：你以为某个技术可以提高产量，但现实中可能不能用：因为它可能影响质量。你以为某个改进可以提高质量，现实中可能也无法用：因为它可能影响安全、稳定。不理解这些“约束”，就写不出合用的软件。
要解决这些问题，本质上都是要解决知识融合的问题。对于不善于交流、不喜欢讨论的中国人来说，知识融合是个很大的挑战。有时候，与其让别人说明白，还不如自己成为这个领域的专家。其实，我的建议是：至少你要成为半个领域专家，才能去开发工业软件。
本文来源：郭朝晖
原文标题：工业软件与知识融合
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我曾经要同事写段程序。写完后，他让我检查。看完后，我要求他重写这段代码。他问我：什么地方错了？我回答说：我看不出哪里错了，但我无法证明你是对的。
这个故事则反应了工业软件的特点：对可靠性要求特别高。这种特殊性，让工业软件的思维方式，与普通软件开发又有所不同。
有位同事，写了3000行程序。调式结束后，我让她把三个全局变量改成两个。这样，整个程序都要重写。我对她讲：这样做的目的，是让检查的人方便。因为做检查的时间，比写程序的时间要长。可谓“一天编码、十天检查”。所以，检查的效率高了，整个研发的效率也就高了。有时候，工业软件往往是“一行代码描述功能，十行代码防错”。因为工业软件往往不允许在使用过程中出现严重的bug。
为了提高可靠的程度，写软件时要考虑到各种意外的场景与异常。正常的场景只有一个，而意外的场景可能有很多。可谓“一种正常场景，十种异常场景”。而现实中，最难防备的就是“预料之外”的问题。这就要求对工业场景特别熟悉
工业人的思维方式，与学术界差别很大：你以为某个技术可以提高产量，但现实中可能不能用：因为它可能影响质量。你以为某个改进可以提高质量，现实中可能也无法用：因为它可能影响安全、稳定。不理解这些“约束”，就写不出合用的软件。
要解决这些问题，本质上都是要解决知识融合的问题。对于不善于交流、不喜欢讨论的中国人来说，知识融合是个很大的挑战。有时候，与其让别人说明白，还不如自己成为这个领域的专家。其实，我的建议是：至少你要成为半个领域专家，才能去开发工业软件。
本文来源：郭朝晖
原文标题：工业软件与知识融合
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