——专访MathWorks中国区总经理

曹新康

  复杂生命遗传系统，由DNA双链四个碱基两两配对控制的，从而指挥着无数的蛋白质合成，最后形成复杂的生命体。宇宙混沌虚无，光子、电子、质子、中子在内的所有有形态物质都是热粒子的聚合态，聚合态热粒子就是宇宙中的万物。现代科技包罗万象，人工智能、5G、物联网各类前沿概念不断迭代，但无论技术如何进步，最本质的创新与发展仍离不开基础科学。数学为基础科学之基础，简单至极的符号，却能描绘自然万物隐藏的规律。

  大道至简，这是数学的承载力，也是MathWorks诞生之初就携带的基因。

  本期“封面人物访谈”，《中国电子商情》编辑部有幸专访了MathWorks中国区总经理曹新康先生。作为一名数学专业毕业的管理人才，曹新康先生在谦逊低调，注重理性和逻辑的同时，却又健谈活跃，注重创新，身上有着很典型的个人特质，表露出MathWorks长期沁润的文化特征。

起始，因数学结缘，为管理奠基

  与大多数企业高管不同，曹新康并不热衷于一直坐在办公室盯着电脑，他对自己的描述也很简单，“我喜欢奋战在一线，也始终认为，只有一线才能更好更真实地了解到客户需求”。

  谈及个人的领导风格和管理风格时，他十分谦虚地笑了笑，“风格谈不上”只能说是某些特征吧。

  1981年，曹新康参加高考，数学本不是他的第一志向，他当时填报了同济大学的管理专业，但因为个人家庭原因，无奈落选这个专业，当时同济大学的数学系找到他，他一想，自己也对数学十分感兴趣，就觉得学学也不错。正是这个“学学也不错”的决定，让他的人生从此与数学有了千丝万缕的缘分与联系。

  在同济大学完成本科学业后，始终追求卓越的曹新康意识到，既然学都学了，不如和顶尖的高手过过招，于是冲劲一上来，他就报考了复旦大学的数学研究生学位。在复旦大学求学的过程中，曹新康结识了众多数学界的人士，这也为其日后在MathWorks的工作提供了极大的帮助。在加入MathWorks工作之后，一次偶然的机会，中国数学学会需要举办中国大学生数学建模竞赛，MathWorks作为承办方，需要与各个数学大佬建立联系，曹新康当时承接了此项工作，他一到中国数学学会，就惊奇地发现，学会内众多人士都是自己的老相识，同门师兄弟的关系让曹新康的工作开展得十分顺利。时至今日，曹新康仍保持着和老师和同学的密切联系。

  在与数学持续打交道的学业生涯里，曹新康也养成了Data-Driven Analysis（以数学分析的逻辑思路进行管理和领导）的思维习惯，用量化的指标管理，通过完善的数字报告系统进行业务运营跟踪，这样的思维模式使得他在进入MathWorks之后显得十分的得心应手——MathWorks是为工程师和科学家提供数学计算和基于模型的设计的软件开发商和供应商，十分强调数据和理性思维的重要性。整个公司管理体系拥有大量的报表和指标系统，这对于习惯于用数据说话的曹新康来说驾轻就熟。

  在日常工作中，曹新康还有一个特别的习惯，他总是会将大大小小的事物整合在一起，并将其进行分级，罗列出重点事项。3是数学里一个很特别的数字，是2与4之间的自然数，同时也是奇数、正整数。3是从0开始的第二个质数，3是第三个非零自然数，也是第一个梅森素数。而在东方哲学里，3也是一个非常神奇的数字，“概天地始生，万物由三而定，量变过三则质变，所以我们会常常听到“事不过三”、“三顾茅庐”等等典故，3也是曹新康工作习惯中较为喜欢的数字，在繁重多样化的工作处理过程中，他习惯抓大放小，梳理出重点，在他看来，重点最好不超过三个，超过三个就会过犹不及。良好的习惯也使得在他即使工作十分忙碌也能游刃有余。

  MathWorks客户群体十分广泛，涉及航空航天、汽车、通讯、工业自动化、医疗设备、生物科学、能源等多个行业，作为一名拥有多年销售经验的管理者，曹新康在与客户打交道的过程中，往往能收获一些别样的发现。“我常常能感觉到exciting。”曹新康坦言，他有时候会惊喜地发现客户在做一些非常前沿的事情。在他看来，不断探索新的行业趋势和商业应用在这个行业来说十分重要。而他自身也能时刻保持好奇心，这个特质也与科技行业的特点高度契合。

碰撞，融合是唯一的焦点

  曹新康在进入MathWorks之前，曾先后任NCR、SGI华东区销售总监、Anixter中国区总经理、EMC华东区总经理、BakBone大中华区总经理、Quest和Dell数据保护业务大中华区总经理等职位。早年也曾亲自参与软件的研发和管理工作。

  一个既懂技术，亦懂市场的管理者与一个拥有超6000人的公司碰撞，产生的火花亦十分璀璨。

  在研发岗位的那几年，他从一个小小的程序员开始做起，慢慢地寻求改变，不断进步，精进技术的同时，也在不停地提升自己的管理能力。在曹新康看来，研发经历对于管理岗位也十分有益，研发经历使他能更容易理解专业行业的应用场景，同时销售工作的经验能在潜移默化中加深他对行业市场的理解。两者结合，他在管理岗位就更能顺应产品、技术发展的趋势，通过发展战略保持团队的核心竞争力，引领团队创造更大的效益。

  员工与企业是水手与船的关系，在团队这条船上，每个人都肩负着与企业同呼吸共命运的责任。MathWorks的企业文化是努力打造富有愉悦感、活力感和参与感的理性工作环境，让每个员工都能收获成长、得到支持、培养责任意识；欣赏多样性，鼓励员工发挥主动性和创造性；重视团队合作，鼓励分享成功、认可卓越。用心对待总有收获，MathWorks连续多年被评为员工幸福感最强的软件公司。

  对于团队的管理，曹新康至今都保持着经常和一线员工进行交谈的习惯，他认为，沟通是管理工作的灵魂。没有切实的交流，就无法真实地了解团队的需求。不过，再强大的船长也需要优秀船员的支持才能让船只在航道上顺利航行。曹新康也坦言，对于人才的筛选，MathWorks一直以来十分慎重，信奉永远只招揽最优秀的人才，这也是MathWorks团队持续迸发生机与活力的关键要素。

  20世纪70年代，美国新墨西哥大学Clever Moler教授为了能让学生更好地掌握线性代数与数值分析，就自己动手去写一个 MATLAB 小工具从而方便学生使用。这其实就是MathWorks最开始的起源。

  时间来到2023年，MathWorks在中国已经深耕多年。中国市场在MathWorks全球业务中占据着非常重要的地位，一家外企在拥有着巨大市场的中国扎根，自然会有诸多碰撞之处，针对中国市场的特点，MathWorks中国团队也推出了众多本地化策略。

  · 扎根教育：培养潜在客户群和未来工程师群体，推动产学研融合。

  · 深耕行业：重点行业领域积极推进，深化合作，广泛开拓新兴行业和市场。

  · 深度支持：重点客户深度支持，提供完整工具链和合作推动客户端研发体系落地。

  · 广泛合作：积极开展跨平台，跨领域合作，推动健康生态系统发展。

  在这其中，最能让MathWorks区别于其他软件公司的一个特点便是对于教育的投入。这也是对Clever Moler最开始创立MathWorks的初衷最好的传承。提及教育，曹新康两眼放光，顿时来了兴致，他表示这是他非常愿意与人探讨的一个话题。

  据他所言，“1+4”是MathWorks在中国教育市场的做法，其中的“1”，是指MathWorks专门为教育客户提供的Campus-Wide License（正版全校授权），一套采购，在校的任何学生、老师、员工，在任何地方、任何设备，都可以使用全部工具箱的最新版本产品。其中的“4”，是指由四个团队所构成的服务体系：

  第一个是对学校IT老师的支持团队，MathWorks为所有的合作高校都定制了学校的专属微信页，囊括了从安装、入门、进阶，到课堂、教学、分享等全套资源，有些甚至是官网上都没有的资源。

  第二个是支持高校教学与科研的技术团队，这个团队绝大多数的时间就是每天都在与高校的老师们、教授们进行课程改革与加速科研上的支持。

  第三个是MathWorks遍布各个领域的应用工程师，他们具备丰富的行业应用经验，是教育团队最坚强的技术后盾。

  第四个就是支持教育的市场团队，通过学生竞赛、图书计划、校园讲座、学术会议、微信公众号、B站平台等多种形式在更广泛的范围内推广“计算思维”与“基于项目的学习”的理念。

  教育本就是长期工作，是润物细无声之事，MathWorks坚实而稳固的教育后援团队，源源不断地为中国教育注入源泉。

共鸣，MathWorks让科学界人士同频共振

  物体共振，发出声响，这是物理学上的共鸣。

  由别人的某种思想感情激发出来的相同的感受，这是情感上的共鸣。

  而MathWorks不断迭代的MATLAB被业界誉为“科学家和工程师的语言”，在不断地编译和描述事物的同时也在不断地在科学界引发一场极大的“共鸣”。

  科学家和工程技术人员具有丰富的工业知识和背景，但是对计算机和编程却不擅长，由于科研和工业上的应用需要，又必须借助计算机程序来做大量的数值运算和数据处理类的任务，MathWorks推出的MATLAB简单、高效，只要懂数学或者具有一定的工业背景，无需丰富的编程经验就能很快上手，同时提供交互式的APPs应用，使得开发过程更加直观有效；MATLAB针对各个行业和领域的应用推出了一系列丰富的工具箱，加上科学家和工程技术人员的领域知识，就可以达到事半功倍的效果；MATLAB提供了完整的更贴近于工业应用的完整工作流，覆盖了工程上从数据采集、整理、分析到产品发布的各个重要环节，可以帮助实现从研究到生产的整个过程的自动化。

  曹新康表示，MATLAB与生俱来的数学基因使它可以在各个行业工程应用和科学领域发挥作用，无论是研究天体物理学，还是开发一个机器人，最终都要落到数学的解算上来。

  其实这一点和芯片领域产业链的情况也极其相似，自2008年起，我国芯片发展就频频受制于外围的限制，最初业界重视工艺问题，频出大招进行追赶，追赶了许久，发现受制于人的是设备与材料，于是铆足马力去建设。结果发现国内无可用人才，基础科学的落后使得时间成为了最大的难题。重剑无锋，大巧不工，太宏大的叙事往往会使读者分不清真正的表达，洪水猛兽般的限制与打压，也往往会让人看不透这背后的本质，从而无法及时真正握住发展的时机。其实无论是多高深的技术难题，多先进的芯片制程，最终都得回归到本质的需求，即芯片的发展也离不开一寸一寸的打磨，扎扎实实的积累，离不开底层基础科学日积月累的突破。

  MathWorks与芯片产业生态没有直接关联，但实际上芯片领域的顶尖企业，包括ASML、英特尔、台积电等皆是MathWorks的客户，MathWorks为芯片设计行业提供了下至晶体管，上至模拟、数字、射频、热管理等多领域系统开发工具，涵盖系统设计，算法设计、快速原型、测试验证、代码生成、系统部署等一系列开发环节。此外，MATLAB在芯片制造领域也有大量的应用，特别是先进制程，比如ASML公司大量使用MATLAB和Simulink提供的深度学习、预测性维护和图像处理等技术，部署带有故障检测功能的光刻机系统，加强半导体工艺控制，提高产品成品率。可以说，在芯片产业，MathWorks或许鲜为人知，但始终贯穿在方方面面。

  为芯片制造注入灵魂，由此编织起巨大的科技应用之网，是MathWorks在其中充当的角色。而科技发展至今，技术的进步和产品复杂度的不断提升提高了跨学科研究合作的需求，以目前如火如荼的自动驾驶汽车为例，包括雷达传感器技术、图像处理技术、车载网络技术、机器人自主导航技术，甚至融合了电驱动技术、电池的电化学技术等各种跨领域技术，很少有哪个领域的产品和科学研究是孤立存在的。

  在这一趋势下，基于模型的设计理念正是MathWorks长期以来一直在业界推动的方向。

  MATLAB和Simulink是MathWorks公司推出的两大产品平台，MATLAB是一个集算法开发、数据分析、可视化和数值计算于一体的编程环境；而Simulink则通过图形化、模块化的工具进一步简化科学家和工程技术人员对于编程的依赖，让他们更好地融合自身的领域知识进行产品开发和科学研究。通过MATLAB和Simulink提供的一体化、数字化平台就可以把各领域的模块化系统进行整合，真正实现系统级的仿真、验证和产品部署。

  在采访中，曹新康也强调，基于模型设计已经不再局限于传统的模块化设计，MATLAB平台上推出的AI训练模型已经可以导入到Simulink平台和其他图形化设计进行集成，更好地推进跨领域、跨学科、跨平台的产品开发。

  新时代带来的市场潮流不断袭来，源于MathWorks出生就自带的创新之音与不断变革的科技应用领域的“撞击”回响不断，在人们耳边萦绕，引发无数共鸣，为当代科技与经济发展增添了无限活力。

超越，真正的创新是优于过去的自己

  人们对科技探索的脚步从未停止，一个个里程碑也见证了科技的巨大创造力，“我不知道风往哪吹”，著名诗人徐志摩的这句话在21世纪的当下俨然成为了众多科技从业者的感慨。

  借助政策东风，新能源汽车来势汹汹；近期ChatGPT大火，AI热度不减。在时代的变革中、在市场的潮流之下，拥有近40年历史的MathWorks始终却保持着它的优势。

  曹新康介绍，汽车行业是MathWorks的传统优势行业。MATLAB和Simulink为汽车行业提供了完整的工具链，涵盖了从需求管理、架构设计、算法开发、测试验证、代码生成、系统集成、系统仿真、标准认证等一系列的完整流程，帮助用户建立标准化的开发流程，提高开发效率和产品设计严谨性。其次，针对汽车行业的应用，MathWorks不断优化产品线，陆续推出了一系列的针对性产品，如电机控制工具箱、自动驾驶工具箱、传感器融合工具箱、导航工具箱、RoadRunner工具箱、Powertrain Blockset™等等一系列产品推动汽车行业的应用。

  随着汽车产品功能的提升，虚拟车辆仿真平台对仿真规模化、工程协同化的要求越来越高，MathWorks拥有相应的产品和方案：针对系统设计复杂性，Requirements Toolbox™、System Composer等工具进行系统需求管理和架构设计；针对仿真性能的问题，推出并行计算、Simulink compiler等工具加速仿真过程，以及对仿真进行部署；针对工程协同化问题，MATLAB和Simulink本身就是一个兼容并包的工程化协同平台，能够让主机厂和供应商直接通过模型传递信息，用户可以直接仿真，免去繁琐的交互过程。

  在如火如荼的AI应用方面，曹新康表示，大数据和AI在各行各业的广泛应用是未来发展的必然趋势，不仅是一些新兴行业大量使用AI的产品，所有的传统行业，如汽车、军工、能源、机械等也在拥抱AI技术。

  以ChatGPT为例，大模型需要大数据+大算力+强算法才能产生我们所说的涌现效应，真正实现AI的落地，所以如何能够使其成为人人都能用得起的AI才是人工智能技术普及的关键，其中受到三大制约因素：

  · 硬件效率的制约

  · AI算法模型代码的精炼度

  · AI形态的产品化，包括产品的通用性和针对特殊场景的适应性等。

  MathWorks为科学家和工程师提供了高效易用的低代码甚至无代码的AI工具，通过MathWorks提供的机器学习、深度学习、强化学习等一系列工具箱，他们可以无需编程就能快速实现自己的AI算法，得到AI模型，自动生成代码并部署到系统中。

  在曹新康的表述中我们发现，拥有近40年历史的MathWorks，业务庞大、部门众多，但每年都实现盈利，这背后与MathWorks不断坚持自我革新不无关系。MathWorks每年有两次的产品发布；每年召开全球用户大会（EXPO）倾听用户的声音；在全球有超过500家的第三方合作伙伴源源不断地给MathWorks提供产品反馈。同时，MathWorks还有强大的产品设计和行业应用团队，紧跟业界的技术趋势、业界协会和标准化组织以及市场前沿需求，不断优化产品线。问渠那得清如许？为有源头活水来。在近40年内，没有任何其他产品可以有效替代MATLAB和Simulink，这是MathWorks的产品力，也是其敢于突破，不断自我革新，超越自我的最佳佐证。

  在采访的最后，谈及对于想进入行业的年轻人的建议，曹新康用了“脚踏实地，志存高远”，这八个字来回答，这是曹新康对年轻人的期待，也体现了曹新康的职业发展和MathWorks所承载的企业文化中非常重要的两个词：“实干”和“创新”。MathWorks是科学领域的一流企业，科学本就宏大，拥有无数定律，MathWorks业务范围极广，客户众多，在旁人眼中，这样的公司长足发展之道，一定非常高深，但在曹新康的身上以及MathWorks的成功之中，真正起决定性的定律也许没有我们想象的那么复杂，踏踏实实地实干，志存高远创新，非常简单，却又异常关键。

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