今天，越来越多的业内人士开始认识到，一个智能家居产品或智慧城市系统的档次或性能基本上取决于它采用什么样的算法去处理大数据，传统型工程类产品实际上也不例外，如飞机风洞模型建立、手机、火箭、航空发动机和汽车外形设计、股市债市风险分析、制造过程或工艺分析、健康监控等等，这就是华为工程师喜欢采用MATLAB开发产品的关键所在，因为MATLAB是全球最好的大数据分析处理工具软件。

华为的成功离不开3大基础软件系统的支撑

事实上，不仅是华为，越来越多的工程类产品开发商开始认识到MATLAB的重要性。MathWorks中国有限公司资深应用工程师陈建平表示：“2015年80%的公司开始认识到大数据对公司未来发展的重要性，38%的公司认为非常重要，而2014年的比例分别只有54%和31%。”

MATLAB是美国MathWorks公司的产品，MathWorks是全球领先的为工程师和科学家提供数学计算软件的开发商。

目前，全球数以百万计的工程师和科学家正在使用MATLAB工具软件来分析和设计可改变世界的系统和产品。MATLAB广泛应用于汽车主动安全系统、行星际宇宙飞船、健康监控设备、智能电网和LTE蜂窝网络。它用于机器学习、信号处理、图像处理、计算机视觉、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。

MATLAB平台为解决工程和科学问题进行了优化。基于矩阵的MATLAB语言是世界上最自然的计算数学表示方法。内置图形使得可视化和洞察数据变得简单易行。大量的预制工具箱库可让您即刻开始使用对您的应用领域至关重要的算法。桌面环境鼓励试验、探索和发现。这些MATLAB工具和功能全部经过严格测试，并为相互协同工作而定制。

MATLAB帮助您让想法超越桌面的限制。您可以对大型数据集运行分析，并扩展到集群和云。MATLAB代码可以与其他语言集成，从而允许您将算法和应用程序部署在Web、企业和生产系统内。

遗憾的是，今天大多数公司在大数据分析处理领域都面临实实在在的3大挑战。陈建平说：“第1大挑战是大多数公司发现数据访问很困难；第2大挑战是数据非常分散而且体量大；第3大挑战是大多数公司缺乏大数据专业知识。”

不过，好消息是，尽管今天市场上熟悉大数据分析处理的工程师非常有限，但MATLAB可以帮助大多数公司的工程师非常容易地处理大数据。

总体来看，华为工程师和科学家喜欢使用MATLAB开发产品的7大理由可以归纳如下。

第一、MATLAB精通数学

工程师和科学家需要一种能让他们直接在编程中使用矩阵和数组表达运算的语言。MATLAB中的线性代数就像教科书中的线性代数一样。对于数据分析、信号和图像处理、控制设计和其他应用，也是一样的。

这就是超过1，500本教科书使用MATLAB进行教学的原因。

第二、MATLAB专为工程师和科学家设计

MATLAB的相关内容是专门为工程师和科学家设计的：1）函数名称和特征既熟悉又好记。2）调整后的界面环境更适合迭代工程和科学工作流程。3）文档的编写面向工程师和科学家，而不是计算机科学家。

第三、MATLAB工具箱得心应手

MATLAB工具箱针对广泛的科学和工程应用提供了经过专业开发、严格测试、现场强化和完全归档的功能。这些工具箱设计为协同工作，并且与并行计算环境、GPU和C代码生成相结合。

BuildingIQ首席数据科学家BorislavSavkovic说：“在MATLAB中开发算法比在Java中开发快10倍，而且更加可靠。我们需要过滤我们的数据，考虑极点与零点，运行非线性优化以及执行不计其数的其他任务。在MATLAB中，这些功能全都集成在一起，并经过商业验证，十分稳定。”

第四、MATLAB具有交互式应用

MATLABapps是交互式应用程序，对于许多算法而言，您都能直接访问或者获得即时的视觉反馈。您能立即看到不同的算法如何处理您的数据。在您获得所需结果之前反复迭代，然后自动生成MATLAB程序，以便对您的工作进行重制或自动处理。

第五、MATLAB集成工作流程

重大的工程和科学挑战需要广泛的团队合作才能使想法付诸实施。研究过程中的每次交接都会增加错误和延迟的可能。MATLAB可以帮助实现从研究到生产的整个过程的自动化。

“今天，MATLAB已经可以与超过1，000个常用硬件设备一起使用，您也可以将MATLAB集成到您的生产分析应用程序，或通过扩展到群集、云和GPU，使用大数据，更快地运行算法。”陈建平指出，“您也可以将MATLAB代码转换为可嵌入的C和HDL代码，或插入到Simulink和Stateflow进行仿真和基于模型的设计。”

第六、MATLAB迅速高效

MATLAB为使您的代码快速运行而努力工作。数学运算会被分布到您的计算机的多个处理器，库调用经过高度优化，所有代码均即时编译。

您只需将for循环更改为并行for循环或将标准数组更改为GPU数组，从而以并行方式运行您的算法。无需更改代码，即可在可无限扩展的云上运行并行算法。

第七、MATLAB备受全球业界信任

工程师和科学家信任MATLAB，无论是将宇宙飞船发送到冥王星，还是匹配接受器官移植的患者与器官捐献者，亦或是为管理层编制一份报告。这种信任建立在无差错的数值计算上，这来自于MATLAB在数值分析研究社区的强大根基。MathWorks研发工程师团队每天都对MATLAB代码库运行数百万次的测试，不断验证其质量。

今年三月初发布的2017版MATLAB和Simulink还支持深度学习和神经网络算法开发，它还内含用于设计、仿真和测试ADAS以及自动驾驶系统的工具箱。MATLABR2017a版本现已在全球上市。