工程数据在关键业务系统和应用中已成为不可或缺的部分。无论是IT或云端的大规模数据，还是从智能传感器或嵌入式设备所获取的数据，只有灵活运用分析技术，才能使得各种企业具备开发智能产品、设备和服务能力，并通过其数据分析来拓展商业影响力。而MATLAB正是实现工程数据分析的最佳工具。
　　5月10日控制工程网版权所有，2016 MATLAB巡回研讨会在北京北辰洲际酒店隆重召开，来自MathWorks的首席战略师Jim Tung在媒体见面会上，通过实例演示深刻分析了在工程驱动分析的时代, 应该如何应用MATLAB最大程度地提高工程数据的商业价值., 并与参会记者分享了MathWorks产品和技术应用的一些最新发展。

MathWorks的首席战略师 Jim Tung

　　MATLAB的高级数据分析
　　"为何使用MATLAB？因为MATLAB具有稳健的数值算法，能够提供工业级可靠的和高度可信的数字优化程序，无可挑剔的的数值分析能力保证了可信的结果。"Jim Tung表示，高级数据分析无处不在www.cechina.cn，我们可以通过相对强大的统计方法分析产生于复杂系统中的数据，去理解发生过什么、建议决策或行动方向。而MATLAB正是这个强大的统计方法，工具箱可以与工作需求无缝的结合，将客户系统和实时数据馈入系统一起同步云端，组成实时、闭环的优化算法；此外，MATLAB还可以集成入嵌入式系统和企业IT流程之中，用基于模型的设计方法开发并部署于智能系统之中。
　　MATLAB的实例应用
　　为了让MATLAB的高级数据分析功能清晰的呈现和表达出来，Jim Tung通过"长途运输卡车开发节油驾驶辅助系统"的应用案例，将其强大的功能作了完美的诠释。该项目的最主要目的是想要通过车辆传感器融合技术，实时辅助驾驶，从而提高安全性并降低成本。通过模型，并研究车辆的关键指标，例如车轮的转速、发动机扭矩、发动机转速以及行车速度等。
　　为了开发实时的驾驶员分析系统，向货车司机提供关于驾驶的实时反馈。该项目工程师通过使用MathWorks基于模型的设计工具对驾驶系统进行建模和仿真，针对原型和生产目标生成嵌入式代码，并构建了原型用户界面。不仅减少了开发时间和工作量，提高了模型的覆盖率，还缩短了回归测试时间，成功为货车的司机提供了连续不断的前摄性评估。
　　MATLAB不仅能够应用在汽车行业，在其他的工业应用也神通广大。为了使某大型商业楼宇内的暖通空调能耗降至最低，BuildingIQ 需要将基于云的软件平台 - Predictive Energy Optimization（PEO)开发成一种实时系统，以通过前瞻性的预测优化。通过将 MATLAB 算法集成到云环境来优化人体舒适度，成功将能耗降到了最低。该团队使用MATLAB来分析和可视化大数据集CONTROL ENGINEERING China版权所有，使得算法能够在生产云中运行，实现了先进的优化算法。将 MATLAB 算法集成到云环境来优化人体舒适度，成功将能耗降了10%~25%。
　　"由于MATLAB是现有算法原型开发以及执行高级数学运算的最佳工具，它的应用领域涉及很广，除了其传统优势行业（如航天航空、汽车、通信、半导体和电子行业）的典型技术应用之外，在很多包括越野车辆、航空发动机、零售、金融、医疗管理、英特网、工业自动化、油气、医疗设备、清洁能源等等行业有其广泛的工程应用CONTROL ENGINEERING China版权所有，"Jim Tung详细介绍道。
　　MATLAB的智能制造发展
　　当下，第四次工业革命正在席卷全球，中国更是主要的推动者和实践者www.cechina.cn，《中国制造2025》的颁布和实施有力的印证了这一点。而智能制造作为其核心，自然成为其主要的发展对象，而MathWorks作为一家在数据分析和工程应用、系统建模和仿真等方面具有深厚技术积累的公司，当然不会错过这种时代发展的潮流。Jim Tung表示，"我们非常注重在工业自动化领域的发展，具体体现在三个方面：1、理论设计与研究；2、控制系统的实现；3、预测性维护。'Jim Tung进一步阐述"实际上，在此次活动上我们也展示我们最新的Robotics System Toolbox提供了在开发移动自主机器人的常用算法以及与Robot Operating System（ROS）的接口，用户基于传统的 MATLAB/Simulink环境开发的算法模型，如视频处理、控制系统等等，与Robotics System Toolbox核心算法集成，可以很方便的移植到基于 ROS 的实物机器人以及仿真器（如 Gazebo）上进一步测试和验证。在智能机器人的分析算法以及互联互通方面，我们一直在不断的开发和研究。"
　　最后Jim Tung总结道, 也许未来会面临各种各样的新的挑战，但是我们一定会迎难而上，不断的更新我们的产品，满足客户日益增长的新的需求，让我们的算法更加的智能，让每一个人都能够成为自己的数据科学家。（文 CEC 王泽红）