导读：

电脑算速极慢、只能存储12KB数据，临时存储空间仅1KB……在这样的条件下，“码农女神”玛格丽特·汉密尔顿把阿波罗11号送上了月球。

从那时兴起的工业软件，在之后的几十年里创造了哪些奇迹？谁才是智能制造的幕后英雄？

作者：赵敏 宁振波

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01 “码农女神”和比她还高的代码

工业软件，原本兴于工业巨头。NASA、波音、洛克希德、福特等航太、汽车企业，从20世纪60年代就开始了软件的研发。软件代码所形成的控制指令，早就像血液一样流淌在产品之中，像中枢神经一样控制着产品行为。

早年习惯用打印机将软件程序打印成册，供程序员审核查阅。作者在20世纪80年代初学习计算机的时候，还必须使用穿孔纸带来保存自己的作业程序。在那个时候的软件开发中，因为计算机少，可用机时有限，因此不得不把成千上万行软件程序打印出来，在纸面上仔细审阅修改。

三十多年后的今天，别说是穿孔纸带，就连在纸面上打印程序，基本上都没有人做了，因为程序代码量实在是太多了！靠打印在纸上去查阅的方式已经无法满足程序员在短时间内阅读和调试大量代码的工作需要，这个工作已经交给了专业代码调试软件。

在20世纪60～70年代阿波罗飞船计划实施时期，软件代码是一定要打印在纸上的，以方便查阅和备份。

大家是否知道，当年NASA的“码农女神”——软件首席工程师玛格丽特·汉密尔顿，给阿波罗登月飞船写的导航和登陆程序的代码量有多少？打印纸堆起来比她本人的身高还要高！

▲玛格丽特和她为阿波罗11号飞船写的源代码

1968年12月21日，绕月的阿波罗8号飞船升空第5天，宇航员误操作删除了所有导航数据，致使飞船无法返航。玛格丽特带领MIT的程序员们连夜奋战9小时，设计出了一份新导航数据并经由巨大的地面天线阵列上传到阿波罗8号，让它顺利返航。

1969年7月20日，阿波罗11号飞船登月前，危机再次发生。当年电脑算速极慢，系统只能存储12KB数据，临时存储空间仅1KB。飞船登月前几分钟，电脑因过度计算几近崩溃。

正是玛格丽特首创的“异步处理程序”，让阿波罗11号学会了“选择”：当电脑运行空间不足时，最宝贵的存储空间只留给最关键的登月任务，其他任务暂停，由此而让登月舱成功降落在月球表面。

从绕月到登月，玛格丽特写的软件有序地控制了飞船，把人类首次送上月球。用软件程序通过赛博空间（Cyberspace）来远程控制物理设备，在1969年就已经实现了。以程序化指令不限时空地控制物理设备，其实一直是软件的终极使命。

以今天的视角来看，上述代码数量与现在先进设备中的代码数量相比，简直是微不足道。航太领域本来就是工业皇冠上的明珠，是先进软硬件技术的发祥地。普通人可能会惊讶和欢呼于载人航天的成功和人类首次登月，但是对于这些看不见、摸不着的软件在其中所起的“灵魂”般的控制作用，基本上不了解。

更重要的是，玛格丽特走通了一条对当今工业来说极其重要的技术路径：软件可以在赛博空间中，不限时空地传输和安装，不限时空地运行其中的指令，体现人类设定的逻辑和执行过程，让遍布各处甚至远在天边的物理设备按照人类意愿工作。

当传输软件的赛博装置从地面巨大的天线阵列与航天器之间点对点传输，变成无处不在的互联网数据传输，可以随时上传/下载软件时，软件就已经向着“泛在化”大举进军了。过去曾经严重阻碍工业发展的一些瓶颈问题，因为时空限制被软件和网络打破，而从梦想变为了现实。

02 软件正在吞噬整个世界

软件是典型的数字虚体。

• 从形态上说，它无形无态，没有任何人能够直接看到软件的存在状态，只能在屏幕上间接看到它的外在表现形式；

• 从存储上看，它实际上就是一系列按照一定模式或模型组成的二进制数据；

• 从作用上看，软件生成的特定指令代码，既可以驱动显示器/打印机等外设，也可以通过设备的控制器来直接操控设备；

• 从传输上来看，软件本身和软件生成的数字产品可以跨越时空界限被传输到任何赛博空间能够覆盖的范围。

软件，大隐者。“隐于市”且“无形”，看不见，摸不着。因此，很多人也就对其忽视、轻视或者无视。但是软件又如同空气之于人类一样，它让人类社会中的无数设备以正确的逻辑保持正常的高速运转，以维护社会基础设施的正常运营，须臾不可或缺。今天，一个没有软件的社会是不可想象的失控场面。

• 40年前，软件只是芯片的附属物，其作用范围限定在单片机之内，普通百姓不知道还有“软件”这么一个东西。

• 30年前，软件开始崭露头角，其作用范围限定在操作系统中的小工具，大家对软件的印象就是“算算数”或者“玩游戏”而已。

• 20年前，人们开始重视电脑的应用，因为软件无法像硬件一样可触可见，而且无法做成固定资产，因此，很多企业领导都愿意花钱买一大堆电脑摆在屋里，好看且有面子。而对于软件，领导的想法就是去拷贝几个盗版用用，或者轻蔑地说：“软件好办，找几个学软件的人花几万元自己开发一个！”

近十几年来，软件大举进入了机器，成为机器中的“软零件”“软装备”，进而成为机器的大脑和灵魂，主宰了机器世界的运行逻辑；同时，开发任何复杂产品，都已经离不开软件手段的支撑，从此，世界上再不能缺少软件。

而两大类软件——研发和管理手段数字化软件（非嵌入式软件）、产品本身数字化软件（嵌入式软件），统称为工业软件。

网景创始人、硅谷著名投资人马克·安德里森（Marc Andreessen）认为：

60年前的计算机革命，40年前的微处理器发明，20年前的互联网兴起，所有这些技术最终都通过软件改变各个行业，并且在全球范围被广泛地推广。

他的研究结论正如他写的文章名称“软件正在吞噬整个世界”。

这一切，隐于不知不觉，始于青萍之末，行于涟漪之间，荡在时空之中。酝酿了几十年之后，一场软件定义、软件控制、软件赋能/赋智、软件化生存的风暴，已经来临。

03 智能制造的幕后英雄

如果说五十年前的阿波罗飞船上的软件还只是航天工业领域的软件，那么在今天，软件已经融入日常生活，支配工业设备，甚至影响人类行为。

• 每天清晨，人们生活的打开方式，早已经不是50年前的收音机、10年前的电视机，而是放在枕边、桌上的智能手机。

• 启动汽车，自驾上路的打开方式，也已经不是钥匙点火和挂挡、查阅纸质地图，而是按键点火，自动或手动设置汽车驾驶模式程序，设定导航目的地。

• 进入车间，蓝领工作的打开方式，也已经不是摊开图纸工艺卡、开会讨论问题，而是参阅电脑屏上的CAD图纸，启动数控程序。

• 还有那看不见的深嵌在产线、设备、车辆、仪表等物理设备中的嵌入式软件，也在悄悄地用数字指令规范着机器的行为，配合着操作者的意图。

无论是手机中的APP，还是汽车上的数字化驾驶界面，或是数字化图纸、数控程序或数字指令，它们都有一个共同的名字——软件。

软件不仅嵌入了我们身边的器物，还在逐渐替代某些物理元件或零部件。我们不妨仔细观察身边的事物：家中的电器、代步的座驾、随身的手机、车间的设备、试验的仪器，一件一件，都已经开始了软件替代部分实体零件和相关操作的进程。以下列举几例：

• 例1：手机（或电脑）上的时钟，已经完全由软件图形界面实现，自动网络授时。我们可以看到精准的数显时间，但是已经找不到任何曾经熟悉的“座钟”“腕表”“电子表”等物理形态。

• 例2：汽车的“电子外后视镜”，可利用车后方的一个摄像头采集图像，由软件做一定的算法和裁剪，将后方路况显示在车内显示屏上，替代传统的后视镜。显示仪表的指针/刻度，都变成了软件中的“函数”。

• 例3：在F22/F35机舱中用一块大液晶屏替代过去上百个仪表，以交互性良好的动态折叠菜单替代成百上千的物理按键。每一架F22/F35战斗机都有14台超级计算机，内有数千万行软件代码，是典型的“飞行电脑”。

• 例4：在高铁站熙熙攘攘的进站人流旁，数字闸机（检票机）发挥着巨大的作用。一两秒间，乘客即可数字化检票进站。同时，乘客所有信息（起始/终点、身份、车次、总人数等）实时统计完成，前方车站立即获知这些信息和可售剩余座位。过去手动检票绝不可能在同样时间内完成这些工作。

在那些看得见或看不见的角落里，软件都在发挥着我们想象得到或者想象不到的作用。在这些设备中，软件“体量”或大或小，从几十行代码到几十万行代码不等。有些特殊机器设备中的软件含量，已经达到了令人咋舌的地步。

根据德国汽车制造商公布的技术资料，奔驰、宝马、奥迪等豪华汽车已经拥有1亿行以上软件代码（大众公司认为未来几年将达到2亿～3亿行），一辆特斯拉汽车拥有2亿行软件代码，而一架波音787飞机则拥有超过10亿行代码！毫不夸张地说，机载软件已经成为当今民用飞机的大脑与灵魂。

这仅仅是开始。有人说“智能制造的核心是产品大数据”“大数据是‘互联网+’的DNA和血液”或者说“按需制造的核心是数据”，其实这些话只说对了一半，没有软件，再多的数据也体现不出其价值。未来所有的数据都是天量的，是人力处理或单机电脑上的普通软件所不可企及的。

因此，真正的幕后英雄是软件，是基于云计算架构的新形态软件——所有的数据都要靠无处不在的软件来进行分析和处理，才能判断其是否具有使用价值和如何去使用它们，而人工是既不可能、也没必要去分析大数据的。

大家看到的是被市场热炒的大数据，而看不到的则是读取数据、处理数据、给出分析处理结果、洞察数据中隐含的信息/知识的默默无闻的软件。

现在，软件进入各行各业（特别是工业领域），与各种传统的物理设备相结合，是一个不以人们意志为转移的大趋势。于无声处，软件在积蓄着惊人的能量，在酝酿着靓丽的闪电与震天的惊雷。在软件定义下，在软件赋能/赋智的加速推动下，工业文明将发展到一个前所未有的崭新阶段，促进人类社会从数字社会走向智能社会。

20年前，美国学者尼葛洛庞帝在其《数字化生存》一书中说，人类生存于一个虚拟的、数字化的生存活动空间，由此而形成了一个“数字化生存”的观点。其实今天看来，如果能够再延伸一点的话，作者宁愿说人类最后将走向“软件化生存”。

未来，使用软件的能力，将是人类一种基本的生存能力，不会用软件可能就缺乏基本的岗位胜任能力甚至是生活能力。这不是一个你想不想、要不要、会不会的问题，而是一个你何时开始学习、何时达到基本要求的问题。

软件，特别是工业软件，依靠算法、机理模型、数据分析模型、数据和知识来驱动物理设备，以期更好地定义和优化物理世界，加速工业体系升级换代，促进工业文明创新转型。

过去人们经常说，一代材料、一代设备，而今天的世界是由软件和材料来共同决定的，是以软件的速度和节奏来发展的。所有的企业、组织和个人，必须要跟上软件发展的速度和节奏。因为软件将会决定你的生存状况。

本文摘编自《铸魂：软件定义制造》，经出版方授权发布。

延伸阅读《铸魂：软件定义制造》

点击上图了解及购买

转载请联系微信：DoctorData

推荐语：本书详细描述了工业软件如何建立了数据自动流动规则体系，如何打造了工业产品的“大脑、神经和五官”，如何集成、模拟、加速、放大、优化、创新了传统制造过程，如何精确定义和控制了产品在数字空间和物流空间的状态和行为，并由此而形成了一种新工业智能模式——软件定义制造，并推动了一个制造新范式的诞生：智能制造。

世界因你们而美丽

桃李不言下自成蹊，程序媛们不仅在技术领域有着诸多贡献，还不忘传承着自己的经验与学识，为后继者的学习之路保驾护航，今天我们精选9本国内外杰出程序媛的作品，祝程序媛们节日快乐！

1

《编译原理（原书第2版）》

作者：Monica S. Lam 等

全面、深入地探讨了编译器设计方面的重要主题，包括词法分析、语法分析、语法制导定义和语法制导翻译、运行时刻环境、目标代码生成、代码优化技术、并行性检测以及过程间分析技术，并在相关章节中给出大量的实例。

关于作者

Monica S. Lam是首位在斯坦福计算机系任教的亚裔女教授,也是编译理论圣经“龙书”《编译原理》的联合作者，是斯坦福MobiSocial计算机实验室的创始主任，ACM Fellow（美国计算机协会院士）、Omlet公司联合创始人兼CEO。Monica S. Lam从事教育工作30年，深信技术改变一切，向往“人人都是创造者”的世界。

我们作为教育者，也希望技术能更好造福世界，这种愿望与盈利无关。深入地研究技术本身就是了不起的事情，它能够带来的是长远的利益。

——Monica S. Lam

2

《分布式机器学习：算法、理论与实践》

作者：刘铁岩，陈薇，王太峰，高飞

微软亚洲研究院机器学习核心团队潜心力作！鄂维南院士、周志华教授倾心撰写推荐序！

人工智能和大数据时代，分布式机器学习解决了大量最具挑战性的问题，《分布式机器学习：算法、理论与实践》全面分析了分布式机器学习的现状，深入分析其中核心问题，讨论该领域的未来发展方向。

关于作者

陈薇，微软亚洲研究院机器学习组主管研究员，研究机器学习各个分支的理论解释和算法改进，尤其关注深度学习、分布式机器学习、强化学习、博弈机器学习、排序学习等。2011年于中国科学院数学与系统科学研究院获得博士学位，同年加入微软亚洲研究院，负责机器学习理论项目，先后在NIPS、ICML、AAAI、IJCAI等相关领域顶级国际会议和期刊上发表文章30余篇。

3

《计算机组成与设计：硬件/软件接口》

（原书第5版·ARM版）

作者：戴维·帕特森 约翰·亨尼斯，译者：陈微

本书由2017年图灵奖得主Patterson和Hennessy共同撰写，是计算机体系结构领域的经典教材，强调软硬件协同设计及其对性能的影响。

本书采用ARMv8体系结构,讲解硬件技术、汇编语言、计算机算术运算、流水线、存储器层次结构以及I/O的基本原理。新内容涵盖平板电脑、云基础设施、ARM（移动计算设备）以及x86（云计算）体系结构，新实例包括IntelCorei7、ARMCortex-A53以及NVIDIAFermiGPU。

关于译者

陈微，博士，副教授，国防科技大学计算机学院计算机系统教研室副主任，中国计算机学会教育工作委员会委员、体系结构专委会委员。主要研究领域为计算系统结构、高性能微处理器设计。主持并参研多项国家/军队科研任务，在天河工程中作为骨干成员从事自主设计飞腾微处理器的研发工作。参与建设了国家级精品课/国家精品资源共享课“计算机原理”，是“计算机原理MOOC”（中国大学MOOC上线）的主讲教师。曾获全军科技进步一等奖，国家级教学竞赛一等奖，军队级教学竞赛一等奖。

4

《大数据分析与算法》

作者：斯里尼瓦斯·萨加 等

本书详细介绍了数据科学领域的相关智能技术，包括数据分析、基本学习算法、模糊逻辑、人工神经网络、基因算法和进化计算、使用R语言进行大数据分析等。本书可以作为高等院校计算机专业本科生和研究生，以及其他专业研究生的人工智能课程的教材，也可以作为相关教师和数据分析技术人员的参考书。

关于作者

斯里尼瓦斯·萨加，印度 Sardar Patel大学计算机科学系教授，她的研究领域包括基于知识的系统、软件工程、智能系统等。她参与编写的论文、期刊文章超过100余篇，并参与编写多部著作，她为多个学术期刊担任编辑，并参与组织过多个国际性学术会议。

5

《AI嵌入式系统：算法优化与实现》

作者：应忍冬 刘佩林

ARM中国教育计划推荐。阐述面向人工智能嵌入式应用的机器学习算法优化理论、设计方法与实现。理论与实践相结合的AI嵌入式算法设计与开发参考书和教材。

关于作者

上海交通大学电子信息与电气工程学院教授，博士生导师。研究领域包括音频、视频、3D信号处理与智能分析，面向机器人的环境感知、人机交互、定位与导航，以及类脑计算与低功耗电路设计等。2017年起任上海交通大学类脑智能应用技术研究中心主任。

6

《原型设计：打造成功产品的实用方法及实践》

作者：凯瑟琳·麦克尔罗伊

本书深入剖析了原型设计的基本原理及实践，并提供了经过验证的流程。通过本书，你将学习如何以多种方式测试你的想法并获得有用的见解，成功打造用户喜欢的产品。

关于作者

凯瑟琳·麦克尔罗伊，得克萨斯州奥斯汀市IBM移动创新实验室的设计师。她是一位屡获殊荣的设计师和摄影师，对未来的技术、人工智能、智能对象以及开源硬件和软件充满热情。她经常谈论设计思维、原型设计和用户体验设计，她热衷于告诉人们，迈出制作电子产品的第一步是多么容易的事。

7

《企业私有云建设指南》

作者：孙杰 山金孝 张亮 张婷婷

资深云计算专家、架构师和运维技术专家撰写，9位行业领袖和技术专家联袂推荐。基于VMWare和OpenStack两种解决方案，从技术选型、规划和建设、设计和部署、平台建设和管理、优秀实践、成熟度评估6个维度展现私有云建设的全景图。

关于作者

张婷婷，中国移动通信研究院云计算高级研究员，中国云计算开源联盟私有云成熟度评估项目组组长。在云计算领域深耕多年，熟悉企业级私有云规划建设方案的制定，对开源架构以及云计算运营、运维管理方法等有深入理解，申请云计算技术专利近10个，开创国内首个云计算量化成熟度评估体系，在国内外标准化组织中推广应用。

8

《TensorFlow深度学习实战》

作者：阿米塔·卡普尔 等

本书将介绍如何有效地使用Google的开源框架TensorFlow进行深度学习。通过学习，你将实现不同的深度学习网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度Q learning网络（DQN）和生成对抗网络（GAN），以及如何使用TensorFlow的高级封装Keras工具。

关于作者

阿米塔·卡普尔，德里大学电子学系副教授。她在过去的20年里一直在积极地教授神经网络课程，曾获得2008年度国际光电子大会颁发的最佳演讲奖，在国际期刊和会议上发表了40多篇文章。

9

《OpenStack CI/CD：原理与实践》

作者：董文娟 尚小冬 张军

中兴官方出品，团队对社区贡献排名全球前3，以系统管理员角度阐述OpenStack CI/CD系统的组成、架构和原理。

关于作者

董文娟，中兴通讯高级软件工程师，2015年参与开源社区，从事故障管理和根因分析等相关的工作，是OpenStack社区Vitrage项目和OPNFV社区Doctor项目的核心贡献者。一直从事企业内部CI/CD方面的研究，对CI/CD的基础设施搭建有丰富的实践经验，致力于研究构建企业级高性能、高可靠的DevOps平台的解决方案。

扫码关注【华章计算机】视频号

每天来听华章哥讲书

更多精彩回顾

书讯 | 2月书讯（下）| 新年到，新书到！

书讯 | 2月书讯 （上）| 新年到，新书到！

资讯 | Python迎来31岁生日，蝉联年度编程语言排行榜冠军

书单 | 成为优秀Java开发者，我看了这几本书

干货 |一文带你掌握计算机体系结构核心内容

收藏 | 大脑如何做算术？加减法都有专用神经元，符号文字都能激活同一组

上新 | 深入浅出隐私计算：技术解析与应用实践

赠书 | 【第94期】存储系统又慢又杂太难用？我们推荐这几本书帮你解决问题

点击阅读全文购买