Matlab如何赋能人工智能发展？

99ANYc3cd6 人工智能 2026-02-28 1

Matlab 是一个功能强大且高度集成的技术计算环境，它在人工智能，特别是机器学习和深度学习领域扮演着至关重要的角色，它并不是一个纯粹的编程语言（如Python），而是一个“为工程师和科学家设计的语言”，其核心优势在于将算法、数据、交互式应用和硬件部署无缝地整合在一起。

（图片来源网络，侵删）

下面我们从几个方面来详细阐述。

为什么 Matlab 在 AI 领域如此重要？

Matlab 的核心优势使其成为 AI 研究和开发（尤其是工业界）的首选工具之一。

强大的算法库和工具箱
- MATLAB Central 和 MathWorks File Exchange 提供了海量的社区贡献算法，从经典的机器学习算法到最新的深度学习模型,应有尽有。
- 官方提供的工具箱经过了严格的优化和测试，稳定性和可靠性高，这对于关键领域的应用（如自动驾驶、医疗设备）至关重要。
交互式探索性环境
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- 命令行窗口 允许用户快速执行代码、查看变量、调试算法，极大地缩短了“想法 -> 代码 -> 结果”的迭代周期。
- Live Editor 是一个革命性的功能，它允许你将代码、输出（图像、数据）、格式化文本和数学公式整合在一个交互式文档中，这使得实验过程、结果分析和报告撰写变得异常流畅,非常适合研究和教学。
数据预处理和可视化能力
- AI 项目的成功很大程度上取决于数据的质量，Matlab 提供了强大的数据导入、清洗、标注和转换工具（如 readtable, detectImportOptions, appdesigner）。
- 其可视化功能（plot, scatter3, imagesc, surf 等）非常直观，能帮助研究人员快速理解数据分布、模型训练过程和结果。
从算法到代码的自动转换
- 这是 Matlab 在 AI 领域最独特的优势之一，你可以在 Matlab 中设计一个复杂的深度学习模型，然后使用 MATLAB Coder™ 或 GPU Coder™ 将其自动转换为高效的 C/C++ 或 CUDA 代码。
- 这意味着你无需手动重写代码，就能将训练好的 AI 模型部署到各种硬件平台上，如嵌入式系统、FPGA、云端服务器等。
全面的生态系统
- Matlab 不仅仅是 AI，它还集成了 Simulink®，这是一个基于模型的多域仿真环境，这使得 AI 算法可以与物理系统（如机器人、汽车动力系统、传感器）进行联合仿真，是智能系统开发的利器。
- 它与 Python 无缝集成，你可以轻松地在 Matlab 中调用 Python 库（如 TensorFlow, PyTorch），也可以将 Matlab 算法导出为 Python 模块。

Matlab 在 AI 各个领域的具体应用

机器学习

Matlab 提供了一个统一的 App 工作流,让机器学习变得简单直观。

Regression Learner App: 通过图形界面，你可以轻松尝试和比较不同类型的回归算法（如线性回归、支持向量机、高斯过程等）来预测连续值。
Classification Learner App: 类似地，你可以用于分类任务，如图像识别、文本分类等，App 会自动为你尝试多种算法并展示性能对比。
Statistics and Machine Learning Toolbox™: 提供了实现各种经典机器学习算法的函数，如 fitcsvm (支持向量机), fitcknn (K近邻), treeBagger (集成树) 等。
数据标注: Image Labeler, Ground Truth Labeler 等工具可以帮助你高效地标注图像、视频和点云数据,这是训练监督学习模型的关键步骤。

深度学习

Matlab 在深度学习领域提供了从零开始构建模型到部署的全套解决方案。

Deep Learning Toolbox™: 核心工具箱，提供了构建、训练和深度神经网络所需的所有层、激活函数和训练函数。
预训练模型: 提供了在大型数据集（如 ImageNet）上训练好的模型（如 VGG16, ResNet, YOLO, BERT），你可以直接使用它们进行迁移学习,极大地加速了模型开发。
App 支持:
- Deep Network Designer: 一个拖放式的图形化网络构建工具,让你像搭积木一样创建复杂的神经网络。
- YOLO v4 Object Detector App: 提供了训练和部署目标检测模型的完整工作流。
训练和优化:
- 自动支持 GPU 加速（需要 Parallel Computing Toolbox™）。
- 提供了 trainNetwork 等高级函数,封装了复杂的训练细节。
- 提供了网络剪枝、量化、知识蒸馏等模型压缩技术,以便于部署。

强化学习

Matlab 是强化学习研究和应用的前沿平台。

Reinforcement Learning Toolbox™: 提供了创建和训练智能体以与环境交互的框架。
预定义环境: 包含了经典的强化学习环境，如 CartPole, MountainCar 等。
自定义环境: 你可以使用 Simulink 或自定义 MATLAB 函数来创建自己的复杂环境（如机器人控制、金融交易策略）。
算法支持: 支持主流的强化学习算法，包括 Q-Learning、策略梯度、DQN、A2C 等。

计算机视觉

Computer Vision Toolbox™: 提供了用于图像处理、视频分析和三维计算机视觉的算法和函数。
功能包括: 图像增强、特征提取（SIFT, SURF）、目标跟踪、立体视觉、3D 点云处理等。
与深度学习工具箱结合，可以实现更高级的视觉任务，如语义分割、实例分割等。

Matlab vs. Python：如何选择？

这是一个非常常见的问题，两者并非“你死我活”的对手,而是在不同场景下各有优势的互补工具。

特性	Matlab	Python
易用性	极高，语法简单，专为数学和矩阵运算设计，调试和可视化非常直观。	中等，语法灵活，但需要管理依赖库（如 `pip`），环境配置可能较复杂。
生态系统	统一、稳定、商业支持，工具箱由 MathWorks 官方开发和维护，质量高，文档完善。	庞大、开放、社区驱动，拥有海量的第三方库（PyPI），覆盖面极广，更新快。
AI/ML 库	Deep Learning Toolbox, Statistics and ML Toolbox，集成度高，开箱即用。	TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras，是学术界和开源社区的事实标准。
性能	核心计算基于高度优化的 JIT 编译器和底层 C/Fortran 代码，性能优异。	纯 Python 较慢，但通过 NumPy, Pandas 等库可以高效进行数值计算，AI 框架底层也是 C++。
部署	核心优势，一键式代码生成，支持嵌入式、FPGA、云端等多种硬件。	灵活性高，可通过 ONNX, TensorFlow Serving, TorchServe 等部署，但过程相对复杂。
成本	商业软件，价格昂贵，需要按年/永久许可证付费。	完全免费。
应用领域	工程、金融、信号处理、控制系统、硬件在环仿真，工业界应用广泛。	Web 开发、数据科学、通用编程、学术界研究，应用领域更广。

总结选择建议：

选择 Matlab
- 你是工程师或科学家，主要进行算法研究、原型设计和系统仿真。
- 你的项目需要最终部署到硬件（如嵌入式系统、汽车、机器人）。
- 你需要将 AI 算法与物理系统（通过 Simulink）进行联合仿真。
- 你的团队重视商业支持、稳定性和统一的工作流。
- 预算充足。
选择 Python
- 你是数据科学家或软件开发者，专注于快速原型验证和大规模数据处理。
- 你需要使用最前沿、最新的开源 AI 框架和算法。
- 你的应用场景偏向于Web 服务、数据分析、通用编程。
- 你是学生或个人开发者,预算有限。
- 你的团队已经拥有强大的 Python 开发经验。