在工业制造智能化浪潮下，研发效能已成为企业核心竞争力的关键。我们有幸专访了仙工智能联合创始人兼首席技术官叶杨笙先生，深入探讨了工业产品研发如何借鉴计算机软件开发领域的先进理念与实践，实现效能的跨越式提升。
一、研发范式的融合：从“硬件主导”到“软硬协同”
叶杨笙指出，传统工业产品研发往往遵循硬件优先、线性推进的“瀑布模型”，周期长、试错成本高。而现代计算机软件开发中广泛采用的敏捷开发、持续集成/持续部署（CI/CD）、DevOps等理念，正为工业研发带来深刻启示。
“关键在于思维的转变，”叶杨笙强调，“工业产品，尤其是智能装备，本质上是‘软件定义的硬件’。我们必须将软件的系统性、迭代性和协作性思维，深度融合到从架构设计、模块开发到测试验证的全流程中。”他举例说，仙工智能在自身AMR（自主移动机器人）等产品的研发中，就引入了“数字孪生”和“仿真优先”策略，在虚拟环境中快速迭代算法和控制逻辑，极大压缩了实体样机的调试周期与成本。
二、提升效能的核心方法论：模块化、自动化与数据驱动
谈及具体提升路径，叶杨笙分享了三大支柱：
- 架构模块化与平台化：借鉴软件开发的“高内聚、低耦合”设计原则，将复杂工业产品解构为标准的、可复用的功能模块或软硬件组件。这不仅能实现并行开发，加速进程，更能通过平台化沉淀技术资产，支撑产品的快速定制与衍生开发。仙工智能的“SRC核心控制器”及上层软件工具链，正是这一思想的体现，它作为统一的“大脑”，赋能了多种类型的机器人产品。
- 流程自动化与工具链集成：将软件开发中成熟的自动化测试、自动化构建部署工具，适配到工业研发场景。例如，自动化的代码审查、单元测试、硬件在环（HIL）测试等，可以确保每次迭代的质量基线。构建一体化的研发工具链，打通需求管理、设计、编码、测试、发布各环节数据，是实现高效协同的基础。
- 研发运营数据驱动：效能的提升不能凭感觉，需要客观度量。应像管理软件项目一样，建立覆盖代码提交频率、构建失败率、缺陷分布、需求交付周期等指标的研发效能度量体系。通过数据分析，精准定位瓶颈，驱动流程与工具的持续优化。
三、挑战与未来展望：文化、组织与人才
叶杨笙也坦言，转型之路并非坦途。最大的挑战往往不在技术，而在组织与文化。工业研发团队需要打破固有的部门墙，建立跨硬件、软件、算法、测试的融合型团队，并培育快速试错、持续学习的敏捷文化。对复合型人才的需求空前迫切——既要懂工业知识，又要具备软件工程思维。
叶杨笙认为，随着工业互联网和人工智能技术的深入，工业产品的研发将越来越像一个复杂的“软件系统”的构建过程。“软件定义”的范式和开发效能的最佳实践，将成为智能时代工业制造企业不可或缺的核心能力。谁能在软硬协同的研发新生态中率先建立效能优势，谁就将在未来的市场竞争中占据主导地位。
本次专访揭示了一条清晰路径：工业产品的研发升级，必须主动拥抱软件工程的智慧。通过理念革新、方法落地与组织进化，实现研发效能质的飞跃，这正是中国智能制造迈向高质量发展的关键一课。
