AI必须用MATLAB吗？

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这是一个非常好的问题，答案是：人工智能可以用MATLAB，但它并不是AI领域最主流或唯一的工具。

（图片来源网络，侵删）

MATLAB在AI领域的定位是：一个强大的、集成的、以研究和工程应用为导向的平台，它在特定场景下（如学术研究、原型设计、嵌入式AI、控制系统中的AI应用）具有无与伦比的优势，但在大规模的工业级AI模型开发中,Python生态系统更为流行。

下面我们从几个方面来详细拆解这个问题。

MATLAB在AI领域的核心优势（为什么用？）

MATLAB之所以在AI领域占有一席之地,主要得益于其独特的优势：

强大的工具箱
（图片来源网络，侵删）
- Deep Learning Toolbox™: 提供了构建、训练和部署深度神经网络所需的一切，包括各种层（卷积层、LSTM层等）、激活函数、优化器和预训练模型（如ResNet, VGG, BERT等），它的API设计直观,非常适合快速搭建和实验模型。
- Statistics and Machine Learning Toolbox™: 提供了大量的传统机器学习算法，如支持向量机、决策树、聚类、降维等，以及数据预处理、特征工程等工具。
- Computer Vision Toolbox™™: 专门用于图像和视频处理，集成了图像增强、特征提取、对象检测、图像分割等功能,与AI模型无缝集成。
- 其他相关工具箱: 如Reinforcement Learning Toolbox™ (强化学习), Audio Toolbox™ (音频处理), Automated Driving Toolbox™ (自动驾驶)等,都为特定领域的AI应用提供了强大的支持。
一体化开发环境

从数据导入、预处理、算法开发、模型训练、仿真到结果可视化，MATLAB提供了一个“一站式”的闭环，你不需要在Python、C++、命令行之间频繁切换，所有操作都在同一个IDE中完成,这对于研究和原型验证非常高效。
卓越的数值计算能力

MATLAB的核心是矩阵运算，这对于AI和机器学习（本质上是大量的线性代数运算）来说是天然契合的，其底层的优化和数值计算引擎经过长期打磨,非常稳定和高效。
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无缝的代码生成和硬件部署
- 这是MATLAB相对于Python的一个巨大优势，MATLAB Coder™可以将你的MATLAB算法代码自动转换为高质量的C/C++代码。
- 这意味着你可以轻松地将训练好的AI模型部署到各种硬件平台上，如：
  - 嵌入式系统: 使用MATLAB Coder生成C代码，再通过Embedded Coder™进行优化，可以部署到微控制器、FPGA上。
  - 物联网设备: 生成适合在树莓派、Jetson Nano等边缘设备上运行的代码。
  - 实时系统: 与Simulink结合，可以构建包含AI算法的复杂动态系统仿真,并生成实时代码。
强大的Simulink集成

对于需要AI与传统控制系统、物理系统相结合的场景（如机器人控制、自动驾驶、智能电网），Simulink是无可替代的工具，你可以在Simulink中搭建整个系统的仿真框图，其中嵌入由MATLAB训练的AI模块,进行系统级的设计和验证。

MATLAB在AI领域的局限性（为什么有时不用？）

尽管优势明显,MATLAB在AI领域也面临一些挑战：

生态系统和社区规模
- Python拥有一个庞大、活跃且开源的AI生态系统，PyTorch、TensorFlow、Keras、Hugging Face Transformers、Scikit-learn等框架拥有全球数百万开发者和研究人员。
- 这意味着你能找到海量的开源模型、教程、论文实现和第三方库，而MATLAB的工具箱是商业软件，虽然质量高,但开放性和社区广度不及Python。
灵活性和可定制性

对于研究前沿、非常规的AI模型结构，Python和PyTorch/TensorFlow提供了更大的灵活性，你可以更自由地修改底层代码，实现高度定制化的操作，MATLAB虽然也支持自定义层和函数,但灵活性稍逊一筹。
成本

MATLAB及其工具箱是商业软件，需要付费购买许可证，对于个人开发者、学生或初创公司，这是一个不小的开销,而Python及其所有主流AI框架都是完全免费的。
大规模数据处理和分布式训练

虽然MATLAB可以处理大数据，但在处理TB级甚至PB级的数据，以及进行大规模分布式模型训练方面，Python与Spark、Dask等大数据框架的结合更为成熟和常见。

MATLAB vs. Python：如何选择？

特性	MATLAB	Python
定位	研究、原型设计、工程部署	通用编程、大规模开发、社区研究
核心优势	一体化环境、强大的工具箱、卓越的代码生成和硬件部署能力	庞大的开源生态系统、灵活性、社区支持、免费
学习曲线	相对平缓，特别是对于有工程背景的用户	较陡峭，需要掌握语言本身和多个库
部署	非常方便，尤其针对嵌入式和实时系统	需要额外工作（如使用ONNX, TensorRT, Flask/Django等）
成本	昂贵（商业软件）	免费
典型应用	- 学术论文原型 - 信号处理与控制系统中的AI - 嵌入式AI（如无人机、传感器） - 自动驾驶算法仿真 - 工业领域的预测性维护	- 大型互联网应用（推荐系统、搜索） - 计算机视觉研究（如目标检测） - 自然语言处理（如ChatGPT） - 通用数据科学项目

人工智能“要用”MATLAB吗？

如果你是以下角色，MATLAB是你的绝佳选择：
- 研究人员和工程师：在学术界或工业界从事算法研究，需要快速验证想法,并将算法部署到硬件上。
- 控制/信号/通信工程师：需要将AI算法（如模型预测控制、智能滤波）与传统的物理系统或控制系统相结合。
- 需要将AI部署到嵌入式或实时系统中的开发者：MATLAB的代码生成能力是降维打击。
- 学生：尤其是在工程、物理、数学等专业的学生，MATLAB是必修课,用它来学习AI概念非常直观。
如果你是以下角色，Python可能是更主流的选择：
- 数据科学家和机器学习工程师：从事大规模数据分析和模型开发,需要利用最前沿的算法和最大的社区资源。
- 全栈AI开发者：从数据处理、模型训练到Web服务部署,希望在一个统一的生态中完成所有工作。
- 个人爱好者或初创团队：预算有限,追求最大的灵活性和免费资源。