MathWorks发布MATLABR2026b，AI与电子融合驱动工程系统新变革

随着现代工程系统日益融合软件、电子和人工智能技术，工程团队在开发、验证和部署解决方案时面临前所未有的复杂性挑战。为应对这一趋势，MathWorks近日正式发布了MATLAB和Simulink的2026年第二版（R2026b），旨在帮助工程团队更高效地管理日益增长的系统复杂性。

R2026b版本引入了多项新产品和重要功能增强，覆盖从设计仿真到部署的整个工程流程。其中，SimulinkVariantManager的推出，为工程团队提供了强大的产品变体管理工具。通过提高模型开发过程中的一致性、可追溯性和协作性，团队可以更高效地开发产品系列和基于平台的设计，显著减少管理复杂流程的时间。

在人工智能赋能的检测与感知领域，VisualInspectionToolbox结合了先进的图像处理技术和人工智能算法，简化了工业和制造环境中视觉检测应用的开发与部署。此外，新的PointCloudToolbox扩展了对Lidar、摄像头、Radar和SLAM类工作流的支持，这些工作流被广泛应用于机器人、自动化和交通运输等传感器驱动的应用场景。

软件质量方面，PolyspaceTestServer通过在持续集成环境中自动进行测试和代码覆盖率分析，帮助团队完成合规性检验并减少手动验证工作量。这一功能特别适用于需要严格遵守行业标准的嵌入式软件开发。

MathWorks负责设计自动化方向的产品管理与营销主管AvinashNehemiah表示："工程团队面临着交付日益复杂产品的挑战，这些产品融合了软件、AI、电子和互联系统，同时还要保持其质量、合规性和开发速度。R2026b通过将设计、仿真、测试和部署工作流连接起来，使团队能够更快地从概念进入生产。"

除了新产品，R2026b还在多个关键领域进行了重要更新。MATLAB新增了基于TOML的工程文件、GoogleSheets集成以及面向数据驱动工作流的性能提升，显著改善了工程管理、源代码管理和数据访问能力。Simulink则增强了仿真性能和协作能力，支持无需重新构建即可重用的已发布模型，以及由SimulinkCopilot生成的AI辅助分析建议。

在特定应用领域，R2026b也带来了显著的功能扩展。AerospaceToolbox通过高保真轨道推演、机动策略建模和星座设计等功能，扩展了任务设计与分析工作流。AudioToolbox则通过Simscape集成和基于射线追踪的声学传播模拟，增强了对完整声学系统建模、仿真和评估的支持。

DeepLearningToolbox的新TimeSeriesModeler应用程序简化了时间序列相关的AI工作流，同时支持在MATLAB和Simulink中协同执行PyTorch模型，极大提升了跨平台开发效率。StatisticsandMachineLearningToolbox则增加了用于试验设计和GageR&R研究的交互式应用程序，简化了测试系统变异性和试验结果分析相关工作。

MathWorks表示，R2026b版本的发布，标志着公司在推动工程系统数字化转型方面的又一重要里程碑。通过整合最新的AI、电子和软件技术，该版本将帮助工程团队更好地应对日益复杂的系统开发挑战，加速创新产品的上市进程。