实事求是讲，这只是一种可能，或者在局部功能上，能有所替代。要想立刻全面替代，几乎是不可能的。
MATLAB的各类仿真引擎和数值计算工具比较全；苏州同元软件MWorks在局部有一定优势，它是基于Modelica物理建模，这是MATLAB起步较晚但正在快速追赶的领域。
事实上，基础功能的替代不难，真正难的是用户习惯的把握和复杂生态的建设。那些日积月累攒下的应用场景的算法、文档，并不是一朝一夕就能够打磨出来的。
你可以在一天之内用3D打印机造出一只机械手，但里面各种精细的血管，则需要花上几个月搞清它的回路。由于诸多用户的使用，它的可用性非常好，交互性和图形界面无可匹敌。这其实是完全让用户用自己的爱好打磨出来的。
ABB的分布式控制系统DCS，第一次采用Windows操作系统的时候，最早也是在三峡工程上使用。一开始也有许多BUG，都是中国用户帮着一点点打磨完善。这再次说明，软件是用户用出来的，不用不长进，光供应商一头发力是没用的。这就是工业软件难以快速发展的一个根本原因。于是到了今天，MATLAB一时间很难被替代了。多年下来，它被用户的汗水和习惯，浇灌成了钢铁长城。中国高校和工程界，也是浇灌者之一。
不过，MATLAB也有硬伤。
十几年前，MATLAB软件几乎是横扫各大领域。在汽车工业、航空工业和任何与控制信号处理的有关应用中，都处于领先地位。近十年来，才受到了Python和开源软件Octave的挑战，势头正在减弱，前面提到的国内联高软件，也是在这个开源软件基础上所做的开发。尽管MATLAB提供了方便。但是它的语言是古董级，没有办法与Python相提并论。
面对Python的攻势，连MATLAB也急了，其官方网站也开始比对Python为自己加分了。
事实上，MATLAB在国外的数据科学和工程中已经被边缘化。
中国有那么多努力聪明的学生，过多拿MATLAB进行教育，就像是给孩子吃热量高但是没有营养的冰淇淋，是时候让他们真正地学习和开发底层乐趣了。
虽然听上去缓慢，但教育往往是最短的捷径。
最近这两年，国人实实在在地看到了美国砍下来的这两刀。华为的EDA软件被断供是第1刀，哈工大的MATLAB被断供是第2刀。一刀砍在实体企业，一刀砍在大学科研。刀刀见血。这是科学和产业双脱钩的前哨战。这两刀不过是我们看得见的冰山一角，而那些没看见、没注意的刀锋刀伤其实多了去了。
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