MATLAB 2025a 发布：全新功能亮点 – wiki基地

MATLAB 2025a 发布：引领科学计算与工程创新的新纪元

引言

每年的春季，对于全球数百万科学家、工程师和研究人员而言，都伴随着一份期待——MathWorks 新版本 MATLAB 和 Simulink 的发布。这些更新不仅是软件迭代的周期性事件，更是科学计算、数据分析、模型构建以及系统设计领域不断创新与进步的里程碑。今天，我们激动地宣布 MATLAB 2025a 版本的正式推出！

MATLAB 2025a 版本凝聚了 MathWorks 持续投入研发的最新成果，旨在进一步提升用户的生产力、拓宽应用领域、优化工作流程，并为应对日益复杂的工程与科学挑战提供更强大、更智能的工具。从核心语言和编程环境的深度优化，到人工智能、仿真、自动化系统等前沿领域的突破性进展，2025a 版本带来了诸多激动人心的全新功能与显著增强，必将帮助用户以前所未有的效率和能力，将创意转化为现实，推动各行各业的创新发展。

本文将深入剖析 MATLAB 2025a 的主要新功能亮点，涵盖核心平台、数据科学与人工智能、仿真与建模、应用开发、高性能计算、硬件支持等多个关键领域，带您领略这一最新版本带来的变革性力量。

一、核心平台与编程环境的增强：效率与灵活性的飞跃

MATLAB 的核心编程环境是用户日常工作的基石。2025a 版本在这一基础层面进行了多项关键改进，旨在提升代码编写、调试、执行和管理的效率与灵活性。

更智能的代码编辑器与调试器：
- 增强型智能提示与自动完成： 编辑器现在能更精确地预测用户意图，提供上下文感知的函数、变量和属性建议，包括对复杂对象属性链的智能推断，显著减少输入错误并加快编码速度。
- 即时性能反馈： 在编写代码时，编辑器可以直接标记出潜在的性能瓶颈或效率低下的模式，并提供改进建议，帮助用户在早期阶段优化代码，避免后期重构的麻烦。例如，对于向量化不足或不必要的循环结构会给出警告。
- 强大的可视化调试： 除了传统的断点和单步执行，2025a 的调试器引入了“状态快照”功能。在断点处，用户可以保存当前工作空间的完整状态，稍后加载进行离线分析或与另一个执行路径的状态进行对比，这对于诊断复杂 bug 或理解程序不同执行阶段的数据变化极为有用。此外，对于大型数组和表格变量，调试器现在提供内置的可视化浏览器，无需跳转到变量编辑器即可快速查看数据概览、统计信息甚至简易图表。
优化的内存管理与执行引擎：
- 自动内存优化建议： 对于处理大型数据集或长时间运行的程序，MATLAB 2025a 引入了实验性的自动内存分析工具。它可以监控程序的内存使用模式，并在检测到潜在的内存泄漏或效率低下（如不必要的数据复制）时发出警告，并提供代码级修改建议，帮助用户编写更节省内存的代码。
- 惰性计算选项的扩展： 2025a 版本进一步扩展了对大型数据集和数组的惰性计算（Lazy Evaluation）支持，特别是在使用 tall 数组或与其他数据存储（如数据库、云存储）交互时。这意味着数据仅在需要时才被加载和处理，极大地提高了处理超出内存容量数据的能力，并优化了计算性能。
- 更快的启动速度与文件加载： 底层优化显著减少了 MATLAB 环境的启动时间以及大型 .m 文件和 .mat 文件的加载时间，让用户更快地投入工作。
现代化语言特性与语法糖：
- 结构化绑定（Structured Binding）： 借鉴其他现代编程语言，2025a 引入了结构化绑定语法，允许用户更简洁地从元胞数组、结构体或对象属性中提取多个元素到单独的变量，提高了代码的可读性。例如，[a, b] = myFunc(); 现在可以更灵活地用于不同返回类型的函数。
- 内置枚举类型增强： 2025a 版本的枚举类型功能得到了增强，支持更复杂的成员属性、方法以及与整数或字符串类型的更紧密集成，使得创建和使用枚举来管理离散状态或选项更加方便和类型安全。
- 函数输入参数验证的改进： 输入解析（Input Parsing）功能得到了增强，支持更复杂的验证逻辑、自定义错误消息以及与对象验证机制的结合，使得编写健壮且易于使用的函数更加容易。
项目管理与协作工具升级：
- 增强型项目文件 (.prj) 功能： 项目文件现在可以管理更复杂的项目依赖关系，包括对外部库、数据文件和编译生成物的跟踪。新的“依赖图谱”可视化工具可以清晰展示项目内部文件之间的依赖关系，帮助用户理解项目结构、识别潜在问题和进行重构。
- 集成式版本控制改进： MATLAB 对 Git 的集成更加深入，提供了更友好的分支管理界面、冲突解决工具以及与常见代码托管平台（如 GitHub, GitLab, Bitbucket）的无缝对接，提升了团队协作效率。
- 代码度量与质量分析工具： 2025a 版本内置了更强大的代码度量工具，可以分析代码的圈复杂度、行数、函数耦合度等，帮助团队评估代码质量、识别需要重构的部分并监控代码演进。

二、数据科学与人工智能：从数据到洞见的加速

人工智能（AI）和数据科学是当前技术发展的核心驱动力，MATLAB 在这一领域持续投入，2025a 版本带来了多项重量级更新，旨在简化 AI 模型开发流程、提升模型性能并扩展应用边界。

深度学习的重大飞跃：
- 原生支持更多先进网络架构： 2025a 增加了对 Transformer、Diffusion Models 等新兴深度学习网络架构的原生支持，提供了相应的层、工具和预训练模型，让用户能够更容易地探索和应用这些最前沿的技术，例如，用于自然语言处理、图像生成等任务。
- 改进的训练性能与分布式计算： 优化了深度学习训练引擎的底层算法，显著提高了训练速度，特别是在使用 GPU 进行训练时。同时，对多 GPU 和集群上的分布式训练支持更加完善和易于配置，可以轻松扩展到更大的数据集和更复杂的模型。
- 强大的模型解释性工具： 提供了新的工具箱或功能，用于理解深度学习模型的决策过程。这包括更先进的 Grad-CAM、LIME 等可视化技术，以及用于分析模型鲁棒性和对抗性样本的工具，帮助用户建立对模型的信任并满足法规要求。
- 自动化深度学习开发 (AutoDL)： 引入了初步的 AutoDL 功能，可以自动搜索最优的网络结构、超参数和训练策略，帮助不具备深度学习深厚背景的用户也能快速构建高性能模型，或帮助专家用户加速模型探索过程。
机器学习与统计分析的强化：
- 新增高级机器学习算法： 增加了对 XGBoost、LightGBM 等高性能梯度提升树算法的原生支持，以及更先进的图神经网络 (GNN) 算法，拓宽了 MATLAB 在结构化数据和复杂关系数据上的分析能力。
- 增强型特征工程工具： 提供了更丰富的自动化特征选择、特征提取（如基于树的方法、深度学习特征提取器）和特征转换工具，简化了数据预处理流程，提高了模型性能。
- 交互式统计建模应用： 对现有统计应用（如 Classification Learner, Regression Learner）进行了大幅改进，提供了更丰富的模型类型、可视化选项和结果解释工具，降低了机器学习的入门门槛。
- 时间序列分析与预测的深化： 增加了对非线性时间序列模型、多变量时间序列预测以及异常检测的更强大支持，特别是在金融、工业物联网和信号处理等领域。
数据预处理与数据管理：
- 统一的数据导入与清洗界面： 引入了一个全新的、图形化的数据预处理中心，用户可以在一个集成环境中连接各种数据源（文件、数据库、云存储），进行数据导入、清洗、格式转换、缺失值处理、异常值检测等操作，并能自动生成可重复的代码。
- 更高效的大数据处理： 对 tall 数组和 datastore 功能进行了性能优化和功能扩展，使其能够更高效地处理 PB 级别甚至更大的数据集，并与 Spark、Hadoop 等大数据生态系统更好地集成。
- 数据可视化与探索工具的增强： 增加了更多现代化、交互式的数据可视化图表类型（如旭日图、树状图），并改进了现有图表的定制能力和大数据可视化性能，帮助用户更快地发现数据中的模式和洞见。
与 Python 生态的深度集成：
- 更灵活的 Python 环境管理： 2025a 提供了更便捷的方式来管理 MATLAB 中使用的 Python 环境，包括创建、激活和安装 Python 包，使得在 MATLAB 中调用复杂的 Python 库（如自定义 PyTorch/TensorFlow 模型、特定的数据科学包）更加容易。
- 增强的数据类型转换： 改进了 MATLAB 和 Python 数据类型之间的自动转换，减少了手动转换的需要，提高了互操作性代码的编写效率和可靠性。
- 直接在 MATLAB 中执行 Python 脚本： 提供了新的函数或接口，允许用户直接在 MATLAB 环境中执行完整的 Python 脚本，并方便地在两个环境之间共享变量，极大地便利了混合工作流。

三、Simulink：模型化设计与仿真的飞跃

Simulink 作为基于模型设计的核心工具，在复杂系统开发中扮演着至关重要的角色。2025a 版本在仿真性能、模型复杂性管理、协作与验证方面取得了显著进展。

仿真性能与效率的极致提升：
- 自适应求解器优化： 改进了 Simulink 求解器的自适应步长算法，使其在处理包含刚性（stiff）和非刚性 dynamics 混合的模型时更加高效和鲁棒，减少了不必要的计算开销。
- 并行仿真与模型引用加速： 对多核处理器的并行仿真能力进行了深度优化，特别是对于包含多个模型引用（Model References）的层次化模型，可以更有效地利用计算资源，显著缩短大型模型的仿真时间。
- 即时加速模式 (Just-In-Time Acceleration) 增强： 进一步扩展了 JIT 加速模式的支持范围，使其能够应用于更多类型的模块和模型结构，提供接近于生成代码的仿真速度，同时保留了交互式仿真的灵活性。
模型构建与管理的高级功能：
- 智能连接与布局辅助： 在构建模型时，Simulink 编辑器提供了更智能的模块连接建议和自动布局工具，可以根据模块功能和连接关系自动排列模块并优化连线路径，提高建模效率和模型的可读性。
- 模型差异与合并工具改进： 对于团队协作中常见的模型合并场景，2025a 提供了更强大、更直观的可视化差异比较和合并工具，可以清晰地显示模型元素（模块、参数、信号线）的更改，并提供灵活的合并选项，降低了版本冲突解决的难度。
- 基于组件的设计 (Component-Based Design) 支持深化： 提供了新的工具和最佳实践指导，帮助用户更好地使用模型引用、库和子系统来构建可重用、模块化的系统组件，促进了大型复杂模型的管理和团队协作。
物理建模与特定领域仿真：
- Simscape 功能扩展： Simscape 物理建模家族增加了对更多复杂物理系统（如热液系统、新型电力电子元件）的模型库和建模支持，使得跨领域物理系统的集成仿真更加便捷和准确。
- 增强的信号处理与通信系统建模： Signal Processing Toolbox 和 Communications Toolbox 的 Simulink 支持得到了增强，提供了更多用于实时信号处理、无线通信系统建模和仿真的模块。
- 汽车与航空航天领域模型库更新： Powertrain Blockset、Aerospace Blockset 等特定行业工具箱的模型库根据最新的行业标准和技术趋势进行了更新和扩展。
验证与确认 (V&V) 工具链提升：
- 更智能的模型 Advisor： Model Advisor 增加了更多规则和检查项，可以自动检测模型中的潜在问题（如可读性差、仿真效率低、代码生成兼容性差），并提供详细的改进建议。
- 需求追溯性与管理工具增强： 2_025a 版本提供了更强大的需求管理接口，可以与 DOORS、Jira 等外部需求管理工具进行更紧密的集成，并实现模型元素与需求的双向追溯，简化了符合行业标准（如 ISO 26262、DO-178C）的 V&V 流程。
- 自动化测试生成与管理： Simulink Test 工具进行了优化，支持更复杂的测试序列设计，并可以基于模型覆盖率或需求自动生成测试用例，提高了测试效率和覆盖率。

四、应用开发与部署：从原型到产品的加速通道

MATLAB 不仅仅是分析和建模的工具，也日益成为构建交互式应用和部署独立软件的重要平台。2025a 版本在 App Designer 和部署工具方面带来了显著改进。

App Designer 的革新：
- 新增高级 UI 组件： App Designer 增加了更多现代化的用户界面组件，如可定制的表格、树形视图、进度条、交互式图表控件（允许用户在图表上直接进行缩放、选择区域等操作），使得创建功能丰富、用户体验友好的应用更加便捷。
- 更灵活的布局管理器： 引入了更强大和灵活的自动布局管理器，可以轻松创建能自适应不同屏幕尺寸和分辨率的响应式应用界面，无需手动编写复杂的布局代码。
- 模块化应用架构支持： 提供了更好的工具和模式来构建模块化的 App Designer 应用，支持将大型应用拆分成更小、更易于管理的组件，促进了团队协作和代码复用。
- 低代码/无代码功能的初步探索： 对于常见的数据可视化和报告生成任务，2025a 在 App Designer 中探索性地增加了一些低代码/无代码功能，允许用户通过拖拽和配置即可创建简单的交互式数据面板。
部署工具链的优化：
- 更简单的独立应用程序打包： MATLAB Compiler 提供了更向导化、更简化的流程来打包 MATLAB 应用为独立的桌面应用程序（Windows, macOS, Linux），减少了配置步骤和潜在的兼容性问题。
- Web 应用部署改进： MATLAB Compiler SDK 和 MATLAB Production Server 对 Web 应用的部署提供了更多选项和更好的性能。特别是对于基于 App Designer 构建的 Web 应用，部署流程更加顺畅，并且支持更灵活的用户认证和权限管理。
- 与云平台的集成深化： 提供了更方便的工具和文档，指导用户将 MATLAB 生成的可执行文件、组件或 Web 服务部署到主流云平台（如 AWS、Azure、Google Cloud），并利用云平台的弹性计算资源。
- 容器化部署支持增强： 对 Docker 容器化的支持更加完善，提供了生成 Dockerfile 和构建容器镜像的工具，使得应用的部署和扩展更加标准化和便捷。

五、高性能计算与并行计算：突破算力瓶颈

面对日益增长的数据量和模型复杂度，高性能计算（HPC）能力变得越来越重要。MATLAB 2025a 在并行计算和与 HPC 环境集成方面提供了更强大的支持。

Parallel Computing Toolbox 增强：
- 更智能的并行化建议： 集成了更高级的代码分析工具，可以自动识别 MATLAB 代码中适合并行执行的部分，并提供使用 parfor、spmd 或其他并行构造的建议，帮助用户更轻松地利用多核处理器和 GPU 的计算能力。
- 分布式阵列 (Distributed Arrays) 性能优化： 对处理分布式阵列的底层算法进行了优化，提高了在计算集群上处理超出单机内存容量的大型矩阵和数组的效率。
- 与 HPC 调度器集成简化： 提供了更便捷的界面和配置选项，与常见的 HPC 作业调度系统（如 Slurm, LSF, PBS Pro）进行集成，使得在集群上提交和管理 MATLAB 并行作业更加方便。
GPU 计算能力的扩展：
- 原生 GPU 函数覆盖率增加： 更多的 MATLAB 内置函数和特定工具箱（如信号处理、图像处理）函数现在支持在 GPU 上直接执行，无需手动转换数据类型。
- 更灵活的 GPU 内存管理： 提供了更精细的 GPU 内存控制选项，允许高级用户根据具体硬件和任务需求优化内存使用。
- 与 CUDA 的深度互操作性： 改进了 MEX 函数中与 CUDA 代码的集成，使得在 MATLAB 中调用自定义 CUDA 核函数更加高效和灵活。

六、特定领域工具箱的更新与扩展

除了上述通用性增强，MATLAB 2025a 的多个特定领域工具箱也迎来了重要更新：

Robotics System Toolbox： 增加了对更多机器人类型和传感器的支持，提供了更先进的运动规划、状态估计和多机器人协作算法，特别是在自动化制造和物流领域。
Autonomous Systems Toolbox： 引入了更丰富的感知、决策和控制算法库，包括基于学习的规划方法和多传感器融合技术，加速了自动驾驶、无人机等自主系统的开发。
RF Toolbox & Wireless HDL Toolbox： 增加了对新型无线通信标准（如 Wi-Fi 7、5G Advanced）的建模支持，提供了更复杂的射频链路分析和 HDL 代码生成功能。
Computational Finance Toolbox： 增加了更多现代金融模型和分析方法，特别是在风险管理、投资组合优化和高频交易策略开发方面。
Image Processing Toolbox & Computer Vision Toolbox： 增加了对 3D 图像处理、体素分析、生成式视觉模型（如 GANs, VAEs）的支持，并优化了现有图像处理算法的性能。
Stateflow 的模型执行与分析： Stateflow 状态机建模工具在模型执行性能、调试能力和形式化验证方面有所增强。

七、用户体验与学习资源

MathWorks 始终关注提升用户体验并提供优质的学习资源。

改进的文档与示例： 2025a 的在线文档进行了全面更新，提供了更清晰的解释、更丰富的示例和更便捷的导航。许多示例现在支持直接在浏览器中运行（通过 MATLAB Online）或一键下载到本地进行实践。
交互式教程扩展： 增加了更多交互式教程，涵盖了新功能、特定任务工作流程以及深度学习、强化学习等热门主题，帮助用户快速掌握新技能。
社区与支持： MathWorks Central 社区平台的功能有所增强，方便用户提问、分享代码、获取帮助和参与讨论。

结论

MATLAB 2025a 版本是 MathWorks 在科学计算和工程设计领域持续创新精神的集中体现。从核心平台效率的显著提升，到人工智能与数据科学领域的突破性进展，再到 Simulink 仿真能力的飞跃以及应用开发与部署的便捷化，2025a 版本在多个维度上为用户带来了强大的新工具和改进。

这一版本的发布，不仅能够帮助用户更高效地处理现有任务，更能赋能他们去探索新的领域、解决更复杂的挑战，无论是在推进前沿科学研究、开发下一代工程系统，还是在构建智能化的数据驱动应用。MATLAB 2025a 是一个更加智能、更加高效、更加开放的平台，它将继续作为连接 идеи 与现实、理论与实践的强大桥梁。

我们鼓励所有 MATLAB 和 Simulink 用户积极探索 2025a 版本带来的全新功能，体验这些改进如何加速您的工作流程并拓展您的创新边界。访问 MathWorks 官网，下载试用或升级您的许可证，立即开启 MATLAB 2025a 的非凡旅程！

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