芯耀
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中国工业软件，在“十四五”经历了历史上最热烈的资本拥抱。这是工软在中国最为茁壮的生长周期。那么在“十五五”的开局之年，它处在一个什么样的发展位置？
1.1 中场淘汰赛，清局的时刻
中国工业软件在2025年底，出现了罕见的资本扎堆现象。有三家电子设计自动化EDA软件如上海芯合、上海合见工软，以及深圳全芯微杀入IPO的征程。山东的二维三维CAD软件山大华天，与以系统仿真软件为主的苏州同创，也都出现在其列。难得一见的工业软件企业密集排队上市，这似乎是资本最后的狂热。如果这些公司都能够顺利上市，那意味着在芯片设计、三维CAD、电磁仿真领域都出现了上市公司。而能够在多物理场的CAE仿真软件，还没有露出王者的面目，这可能会是下一个竞争上市的焦点。
2021年资本开始加速向工业软件倾斜。广州中望CAD在当年3月上市，可以看成是工具类工业软件第一股。这掀起了一个显著的资本为工软而醉心的高潮。第二个月，上海霍莱沃也在科创板上市，它的业务方向是人们难以理解的天线仿真。人们或许更容易记住它，在于它为嫦娥一号提供了卫星天线布局仿真。这样的业务，狭窄而专业，居然也能够被资本所青睐。如果说中望是人们迫切期望工业软件打翻身仗的热烈情绪的开始，那么霍莱沃则显示了资本开始为数学方程求解器而买单。数学家的时代，到来了。8月份上海柏楚电子以其简洁实用的激光切割数控系统软件而上市。柏楚成功地占领了中小激光切割机的大部分市场。在之前的几年，随着中国激光器的高速发展，激光设备迎来了爆发的年代。然而，那些传统复杂的西门子、三菱的数控系统，对中小制造商难以驾驭而且昂贵。柏楚为激光切割机专用的数控系统出现，代表着中国激光设备成为一种主流机器。浙大中控以其在化工领域的自动化控制系统DCS软件，也名至所归地完成上市。当资本高歌猛进、对未来弥漫乐观主义的时代来临，任何一种软件的上市，都被赋予了独特的时代象征意义。而到了年底，以模拟电路仿真为主的上海概伦也闪电过市，领先了历史悠久的华大九天。芯片资本的热潮，毫无悬念地进入了半导体设计的领域：电子设计自动化软件EDA。
到2022年，EDA龙头的华大九天、芯片制造的广立微都不出意外地成功上市。而在2023年，从事更加平民化电磁仿真业务的上海索辰，以及以二维设计软件为主的苏州浩辰，都成功地搭乘了资本的快车。幸福的列车跑的太快，2023年下半年的寒冬已然出现。2024和2025年，人们试图看着这些工业软件的表现。工业软件的“体量低、成长慢”的天生特性，开始暴露在人们的视野之内。人们需要思考工业软件的未来估值在哪那里。
资本市场其实已经呈现疲惫的状态。而工业软件的上场队员，却越来越多。
从全球来看，工业软件里市值最高的EDA软件，经过五六十年的洗礼只剩下三个寡头。这三家收入为160亿美元的EDA公司，主导了全球6000多亿美元的半导体设计市场。而在中国，过去几年中，工业软件公司突然从个位数变成了100多家。而国内EDA软件市场加上半导体知识产权SIP收入，年度只有130亿元人民币左右。僧多粥少的局面，十分显著。仅仅三家EDA上市公司在2026年1月的市值，已经接近1000亿元人民币。华大九天一家的市值超过600亿元，其收入大约为15亿元人民币。这样的狂热市场，全球难以找到。2025年全球最大的EDA两家软件，新思收入70亿美元，市值2200亿美元；排名第二的Cadence收入50亿美元，市值为1100亿美元。中国的EDA软件市场，被过于放大。它在未来真实的市场，能够养活的可能也只有三四家企业。
市场上的资金，已经出现明显的动力不足。无论是投资，还是支持国产软件使用的资金，都在减少。工业软件应该已经走过了 “热烈拥抱期”，现在就进入了一个正常的商业环境。这个时候，才是真正展示了中国工业界对国产软件的态度和真正的市场容量。
企业对购买软件会非常谨慎，进入了真买真用期。没钱的季节，才是真爱的时光。中国工业软件正在从政策市，逐渐转入商业市。市场竞争的大清盘艰苦面，已经开始出现。
在寒冬之下，融资能力更强，商业模式更灵活的，才可能熬过去。否则就会出局。而更多瘦弱的虾米，为资本市场的先行者，带来了更多的猎物。市场只能采用收敛的方式，通过震荡来清盘。
这是一场最后的淘汰赛。但人们也可以看到资本角逐的背后，也有城市实力的竞争。在这一轮工业软件大比武的过程之中，上海呈现了志在必得的“工软之城”的姿态。作为EDA软件第一股的概伦电子，是从济南迁移到上海而快速入市。来自上海的两家电磁仿真软件都拿到了快速的入场券。
2025年底，三家要上市的EDA软件公司，有两家来自上海。而专注射频设计工具研发的湖北九同方微电子NineCube，一直是华为哈勃在 EDA 领域布局的核心标的之一。它在2025年7月将总部迁至上海，更名为上海九同方技术有限公司。同样做三维CAD软件的杭州新迪，也迁入到上海。在这里，它获得了足够的能力，能够以获得源代码的方式，吞并了西门子表现平平的SolidEdge软件在中国的版权。
没有一个城市能像上海这样，如此倾注心力。北京虽然是早期大量出现CAD和CAE公司的城市，但只有华大九天得以上市。而重庆则呈现了积极进取的态势，并支持重庆诺源公司以11亿美元的代价，收购了老古董的三维PLM与CAD早期软件iDEAS公司。
资本接力赛也同样在加速进行。上海阿卡思微电子专注物理验证工具研发，最早是华为哈勃投资。而在2021 年后，由华大九天接手完成收购。上海的鱼塘里加速放入更多的鱼苗，更多的饲料投喂进来，这也使得大鱼吃小鱼有了丰厚的猎物。
市场正在回归商业的本质。而中国工业软件什么时候进入沉寂期，那就是它的最好发展时期。在每一个战壕每一个阵地里，都会传来刺刀相向的清脆声。那是个体的格斗，也是资本泡沫最后相互挤压的时刻。活着走出来的工软企业，才有资格往前进入更加危险的过渡期。
在中国，从0到1的幼苗已经遍地种下，但关键的突破还有漫长的时间。工业软件全面落后的现象，依然十分突出。那么，是什么阻碍了中国工业软件的发展呢？
1.2 商业模式是工软发展的第一顽疾
中国工业软件的攻坚，呈现了跟海外软件发展完全不同的路径。国外首先要确定的是技术优先，其次是组织的协同。而商业模式几乎不用多加考量。商业模式可以看做用户使用工业软件的方式，对知识产权的敬意。发达工业国家对工业软件的智力结晶，留出了足够多的钱。然而在中国，阻碍工业软件发展的最大障碍，首先是商业模式。其次是工业软件的编队组织方式，而最容易攻克的反而是技术。
就工业软件的生长环境来看，中国工业界可能是全球最不友好的。中国制造业增加值占比全球30%以上，但中国工业软件的市场容量，始终不到全球的5%左右。多方原因的交织，顽强地阻碍了中国工业软件的发展。
在使用软件的主力阵营中，国企对工业软件的资产认定，微妙地反映了知识产权体系的真实状况。软件的价值，都要按照费用进入财务科目，而不是按照资产进行处理。这意味着工业软件无法按照资产折旧的方式，进入公司的资产体系。这种将工业软件，与机器装备对立起来的记账体系，明晃晃地展示了人们对软件知识产权体系的漠视。重硬件轻软件，并非只是一种思维习惯，而是真实地体现在财务报表之中。一次性软件版权的费用计算，使得软件公司的每年可持续性收入获取，变得非常艰难。这对于工业软件公司，是一个天生的硬伤。也正是这样的原因，使得以订阅制为主的工业软件或者SaaS类软件，在中国很难有存活的机会。
企业对于国产软件的态度，整体上在好转。这是一种对地缘政治风险断供的应激式反应。然而，很多国企对于国产软件属于叶公好龙，买了不用。很多购买，只是为了被动性地完成任务。采购之后，工程师们依然使用原有显然更顺手的软件。实际上，在进行软件采购的决策过程中，真正的使用者，是排斥在外的。在工业软件国产替换的过程中，第一使用人的工程师，必须要介入进来。然而这些真正的使用者，往往从来不曾在采购谈判桌上出现。具有决策权力的人，往往并非软件的使用者。使用者是否用的顺手，并非是采购者的第一考量。杀价到底，才是采购者最热衷的工作。当沉默的使用者的意见被忽略的时候，那些采购回来的软件也会很容易被抛弃。
盗版依然是一个头疼的商业问题。卡脖子工业软件，真的是在突围吗？绝大部分行业用户或许都是三心二意。
就芯片设计软件EDA而言，很多国产软件商会发现他们的对手，并不是全球三大EDA巨头，而是盗版软件。这就像是一支游击队，从偏门突破了正规军守护的防线之后，却发现围城里真正遭遇战，却是难缠的山大王。
芯片设计软件，分为前端设计和后端设计。前端设计解决性能描述，例如上海合见、芯华章等。而后端设计解决物理实现，跟制造紧密相关。例如深圳鸿芯微纳、南京芯行纪和上海巨霖。从这两种软件上，就能看出中国工业软件突围所碰到的真正敌人。
前端软件，跟工厂里的工艺耦合度并不高。在这种情况下，盗版软件如果在性能上满足要求，就可以使用。因此即使很多行业头部客户Fabless设计用户，依然可能会使用盗版软件。它带来的麻烦，不过是有些卡顿、没有服务而已，或者偶尔划过心头的道德感负担，仅此而已。
EDA后端设计软件则不同，它跟下游晶圆厂Foundry的工厂规范紧密相连。因此，Foundry用户一般不会使用盗版软件。深圳鸿芯微纳的综合验证和布局布线软件，就需要同时跟芯片厂Fabless和晶圆厂Foundry保持同步一致。他们更不容易受到盗版软件的攻击。
这意味着EDA设计软件的前端设计，处在一个尴尬的局面。他们作为突围者、反卡者将拥有双重身份。一面是技术创新的英雄，数字验证仿真器需要挑战EDA公司三大家Synopsys VCS、Cadence Xcelium和Mentor Questa的设计软件。然而另一方面，这些杀出重围的企业，不过成为供应商清单里的替补队员，他们甚至成为盗版软件的候补者。这些突围成功的软件供应商，缓解了被卡脖子企业的“供应链焦虑”，却成为失意的备胎者。
一个反常的现象出现了。国产软件在芯片前端设计的突破进度慢，而在后端设计的突破进度快。软件突破的进度似乎跟技术难度无关，而跟盗版软件繁荣程度成反比。
工业软件的突围，被放到了国产替代的最优先位置。然而，工业软件历来是国家工业文明水平的标杆。若高端制造不能普及，尊重知识产权的工业文化思维未能扎根，那么工业软件便无从生长。这场国产替代的战争，正是将矛头对准了外部的敌人。但从不曾指向心中的一个大敌，那就是对IP的不敬。盗版依然猖獗，工业软件也很难快速长大。某种意义而言，国内生态是偏向“默许性盗版“的灰色版本。
可能，中国工业界从来没有准备来一场全面替换的战争。或者这个供应链的世界并不需要这样做，或者这样做的代价太高。看上去，工业软件的国产替代，其实是一场局部人员参加的局部战斗。
很多甲方公司，对于体量瘦小的工业软件乙方，呈现了非常强势的态度。很多企业在做项目的时候，还需要软件方提交源代码。这就像是喝了可口可乐觉得味道不错，就需要对方提交糖浆的配方。所有商业软件的源代码，都是一种代表企业生死的最高商业机密。软件一向代表了工业智力的最高资产，是最复杂的智力载体。甲方在获得软件之后同时附带索取源代码，这就是一种不动刀枪的思想抢劫。代表工程师集体知识结晶的IP知识产权，被完全无视。这种令人难以启齿的可怕工业陋习，不知道为什么会如此平静地成为一种习以为常的交易。
漠视工业软件自身特点的落后观念，可以说是是中国工业软件发展的最大障碍。“技术明确，商业迷雾“，这是中国发展工业软件的悲哀。
1.3 谁是主力突破手，似乎没有共识
中国工业软件存在一个“大把缺钱大把浪费”的发展悖论。中国软件的发展最缺钱，但也最舍得浪费大把工程师的精力。中国缺少像西门子NX、达索CATIA和美国PTC的高端CAD，其实也没有追上中端CAD的达索Solidworks。然而很多大型央企，却躬身入局去开发CAD。
在船舶领域，已经出现了两款3D CAD。一个是中船集团最近两年开发的珊瑚CAD，另一款则是沪东造船厂长期开发的SPD，它在多年以前就开始对标造船CAD的Tribon软件。二者形成并列的关系。
三维CAD跟所有的工业软件一样，使用者越多越好用、使用者越少越难用。由于它具有通用工具的特点，其实并不适合依赖单一集团或单一行业而独立存在。最好的方法，是在国产三维CAD通用产品的基础上，二次开发做成行业专用版。正如法国CATIA通用三维CAD的基础上，进一步开发出造船的版本。
船舶版CAD不需要头到尾全做，而是进行价值链分工，才是最好的。如果一个集团企业试图把垂类CAD完成，其实要投入的资金过大。即使珊瑚CAD，也很难在造船领域进行全域推广。
同样的事情，发生在石油化工领域。在石化工厂三维设计软件中，瑞典海克斯康旗下的鹰图软件，和施耐德旗下的AVEVA软件，占据了全球80%以上的份额。它也是中国石化设计院最为顺手的三维设计软件。现在，每个大型企业，都有一种跃跃欲试的想要征服两座高峰的雄心。
中石化正在跟北京绥通进行合作，试图敲开流程行业工厂三维设计的大门。中国化学则同样寻找自己的战略伙伴，在三维设计软件与构力联盟，而PID则希望采用高佳科技。后者也是从最早的三维工厂设计软件中科辅龙而来。中石油旗下天然气集团的昆仑数智，则希望通过鹏锐来完成三维CAD软件。
很多央企成立的数科公司，在最近十年的智能制造过程，起到了耐人寻味的作用。它们原来都是信息化的公司，是软件的使用方。而自从2017年开始工业互联网浪潮，和2022年工业软件热浪之后，开始显著改变角色。他们更有动力来主导软件工具的走向，而非此前定位于服务集团的信息化。昆仑数智源自中石油瑞飞信息技术公司，在2020年重组而成。它有着将近3000人的IT团队，这是任何一个工业软件公司都望尘莫及的规模。然而开发商业化软件，和围绕集团的信息化服务，是两个完全不同的方向。这种跨角色的尝试，将在很长时间之后，人们才能看清它的意义和代价。
中国需要三维CAD，需要三维CAD的几何建模引擎。但是，中国并不需要各个集团都去独自去开发。CAD软件发展这么多年，市场基本稳定。而它所需要的几何引擎，主要就是Parasolid、ACIS这两种。无论是船舶，还是飞机的CAD，都可以在几何引擎上二次开发，加上用户界面和交互框架即可。行业真正需要的是基本可用的CAD框架，而不是内层的几何引擎。几何引擎在中国，被认为神化，从而人们以为所有的CAD都要从几何引擎开始。这是一个极其纯粹的数学计算器，它只需要倾注数学家的结晶。可以说，几何引擎天生是一个供应链公共品，它就像麦克斯韦方程的解法一样，属于每个工程师。
几何引擎与工程化没有关系，也跟某一个行业没有关系。如果是从自主可控的角度而言，全中国可能也只需要一款几何引擎，或者来个第二款进行良性的竞争，仅此而已。而现在，所有有钱有资源的企业，都要搞出一套几何引擎。这是中国数学科学史的巨大浪费。
从几何内核到三维CAD，仍然有漫长的路要走。中国开发工业软件进入了历史上最大的误区。一方面，最缺钱来发展。另一方面，也是最浪费工程师，去做重复的攻关任务。而绝大部分工程师的成果，都是“功百步半九十”，这些成果会腐烂在最后一刻。
中国工业软件正在进入资本寒冬，这也使得工业软件进入一个清冷期。那些依靠资本支持的软件公司，很多可能将无法熬下去。而那些靠项目支撑的软件，能够走多远还是很难说。在一个最缺钱的领域，人们用一种情绪正确的高调姿态，大量挥霍着取之不尽的工程师资源。
1.4 不是替代软件，而是在替代知识包
为什么大型集团开发通用工具软件，很难成功？这是由工业软件的知识容器特性所决定。工业软件向来并非单纯的工具，而是一个复杂的知识容器。工程师脑海里知识，在使用工具的过程中完成结晶，跟一行行代码融合在一起。当各个工程师前赴后继、日积月累地使用各种版本工具的时候，他们让那些代码大量浸满了人的智慧。
硬件与软件最大的区别在于它们用不同的方式，展示着人类的智慧。一台机床，可以看见它的结构形体，但却看不见它的技术体系。而一段代码，人们看不见它的形体却能继承它的知识。工业软件具有最强的知识传递性，它能够将知识完整地交给下一个接手的人。这是硬件设备完全不具备的。一个造船厂，一个飞机制造厂，一个钢铁厂，最重要的就是一代人又一代人，在通用软件上进行的二次软件开发。那里面站满了人的力量。
因此，像造船、飞机或者化工工厂，真正要开发的软件，并不是公共品，而是二次插件。这些提高效率的工具，才是发挥行业工程师价值的最佳战场。那些通用工具软件，更多时候需要的是物理方程和数学偏微分方程。这些数学公式级的求解器，并非构成一个化工行业或者造船行业的壁垒。Hypermesh是全球第三大CAE公司Altair最成功的网格划分产品，每个汽车厂都使用它。但这些汽车厂即使使用相同的工具，依然能够做出差异性的产品。从保时捷，到特斯拉，再到小鹏汽车，从来不会因为使用Hypermesh而产生同质性产品。实际上，每个汽车厂都会在此基础上，开发上百个提效工具，也就是内部软件。这些二次开发的内部软件，才是企业真正的竞争力所在。
为什么即使中船的珊瑚三维CAD专为造船而用，也很难被其他造船厂所使用？
因为这些造船厂围绕通用CAD所建立的数百个二次开发的软件，是最珍贵的资产。如果珊瑚无法将这些软件的格式、企业特有的语法和自动化编排的脚本都全部接过去，那么它就不会得到广泛使用。而实际上，它很难接过去。因为开发CAD软件工程师，还要忙于修补内核、修补约束求解器等公共功能。
如果开发出一套成熟的网格前处理软件投入是1亿元人民币，要支撑上面所形成的生态，那就需要再加100倍。这就是工业软件需要长期迭代的根本原因。它并非只是一个软件，就像一棵大树并非只有眼前的主干和支干。它在地底下四处延伸的根须，才是它的力量所在。
如果要做工业软件的替代品，必须考虑到生态问题。历史数据的重复使用，二次开发的提效工具插件也要重复使用。这两点如果不能承接，可替代性会极度下降。国产软件不管替代谁，这两点都必须克服。这需要底层健壮的架构。
很多使用工业软件的企业，往往已经都在二十年以上，尤其是大型国有企业等。一个航天部门在一款CAD软件上进行二次开发的投入，会远超过工具的本身。航天部门最重要的资产，不是这套CAD软件，而是围绕这套软件所产生的知识。这些二次开发模块和大量沉淀下来的数据，就是企业的命根子。二开，才是企业最宝贵的知识结晶。
中国CAD软件，要替换的不仅仅是三大CAD巨头Cero、SolidWorks、NX这些软件工具，而是这些软件背后的生态花园、二开和几十年投入的竞争。
这意味所有的软件替换，必然是一个长期而漫长的过程。
EDA软件的国产替代，在纳米级的尺度上，展开一场痛苦的遭遇战。每个公司并非仅使用一家EDA公司的产品，公司也有一套内部设计方法学。每个公司都选择搭乘自己的辅助工具。内部有一个部门负责编写许多自动化脚本，使整个输入输出非常顺畅。这样的过程导致内部流程固化。一旦更换软件，之前所有搭建的自动化脚本全部失效，需要自己重新搭建一遍。如同一个演奏团，突然将一个大提琴手做了单独替换，这引起了所有乐手的不适应。
而且每个企业的工程师都有“语法方言”。数字电路设计，都是先写成Verilog的代码。然而不同公司的高手，使用Verilo代码的风格不同，语法用法也有所差异。在不同的公司。对EDA软件的要求是适应公司几位大牛的写法和习惯，他带领的徒弟都是如此书写。如果企业更换一家软件公司，则犹如一个人去了新的城市，需要重新适应当地的方言。
而对于化工行业的工厂软件，很多设计院的工程师都会参与进来。最重要的是，要把原来在美国鹰图、美国本特利、法国AVEVA上二次开发的东西全部移过来。工程师希望移动的不只是牡丹花、茉莉花，而是一整个大花园。人们的攻关心切，容易将目标简化，好像眼前只有一个高耸的城堡要攻破。其实在逼近城池之前，城墙四周的地雷阵、护城河、绊马索等各种障碍物，同样是必须突破的堡垒。
国产替换是一次浩浩荡荡知识大搬家的过程。如果只是将屋子里值钱的大件搬过去，那是远远不及格的。各种犄角旮旯里的瓶瓶罐罐，才是搬家真正的工作量。
一个叫上名字来的CAD，或者CAE软件，只是雷达上最大的亮点。真正的难点在于那些无数叫不上名字的小软件。它们在雷达扫描器上，甚至连个小点点都不曾出现。
1.5 EDA：面目全非，全球分流
芯片是中美科技战斗前沿阵地，而芯片设计软件则已经短兵相接。
美国对新一代的芯粒Chiplet和2纳米制程全环栅GAA技术已经全面切断对中国的供应。中国目前能够购买的深紫光刻机DUV，它的极限值只能到达7纳米。如果再往前突破，中国半导体的进程只能在3D封装的先进制程上进行突围。这虽然会损失效率，但也是眼下最现实的方式。
换言之，中国按照7纳米既有大平层平铺的方式，已经无法参与国际竞争，只能更积极地走盖楼房一样采用2.5代甚至3代IC封装技术。由于中国更迫切地需要解决先进封装，意味着工业软件也要加速突围，解决多物理场的力热磁电等混合效应。
以前芯片设计，只需要做好芯片的事情。散热问题、电路板受热翘曲的问题，都是下游的事情。然而从先进封装的角度而言，芯粒Chiplet的设计，将不仅仅是芯片自身，而且需要考虑到在电路板上、系统和整个机柜的散热。
CPU和存储的单芯片工艺各自不同，它们各自形成单芯的片上系统SoC。之后，存储芯片、计算芯片和互联网络三者都要同时叠加在一起，巨大的散热场开始出现。而宏观尺寸的异构芯片之间会有相互的热、电的干扰，电源信号的完整性也需要保障。当这些电路板，被做成AI芯片塞入到数据中心的大机柜的时候，液冷散热也是关键瓶颈。一百千瓦的AI机柜，已经出现。
对于一个物理场仿真CAE厂商，面对的是芯片级的散热问题。原先的网格划分和技术方案，都会跟宏观物理场完全不同。上亿颗元器件集中在一起，这是一个巨大的挑战。而对于EDA设计软件，很少会碰到宏观物理场的仿真CAE。这是一个双向不理解的过程。
对于仿真软件而言，一个前所未有的超级尺度同框的现象出现了。软件模拟的世界，将沿着纳米级的微观尺度的仿真，进入中观尺寸的毫米级，最后延伸到米级的产品。从原子颗粒，到汽车仪表盘，前后跨度整整达到10个量级。中国仿真软件，将要面对这样的时刻已经提前到来。
那些技术受限的企业，将相互联手，集体走出一条新的路径。技术路线如同光线在空间中行走，受到某种巨大引力而发生弯曲。两条不同的路线，就此产生不同。而它将彻底影响中国EDA软件今后的发展，成为“中国特色流”的EDA软件。
这意味着供应链大分流，已经实际性地发生，而且形成了自我实现的预期。中国采用了全新的进化路线。
这种曲线进化的路线选择，为中国继续跟跑提供了一点时间窗口。而从更长远角度分析，中国依然需要在光刻机和工艺技术上实现决定性的突破。那将是一次性历史性的大决战。
在半导体最早只能为高端国防使用的时候，电子设计自动化EDA软件并没有独立存在过，它一早属于电子画图软件。然而随着芯片的发展，EDA软件开始独立，并且有了微观电路仿真的特点。而仿真CAE软件则沿着大尺寸的机械流体电磁的方向而独成一派。如果没有2025年全球最大的EDA软件新思收购全球最大的CAE软件ANSYS，那么芯片世界正在发生的微观尺度与宏观尺度融合的现象，就不会暴露得这么彻底。
西门子具有强大的宏观物理场的仿真CAE软件，它通过收购EDA软件Mentor而走向了EDA。而反过来，EDA的霸主，则通过并购最大的CAE仿真软件Ansys将自己的地盘扩展的CAE。二者形成了一个融合，将先进封装的芯片级Chipilet，与先进封装中的多物理场结合，放入整个汽车内。它具有系统级的特点，这正是新思与西门子的最终目标。
从海外的角度来看，已经通过EDA软件与CAE软件的整合，来完成这项未来的挑战。而在国内，这个行业的秩序还尚未确立主导者。
华大九天正在芯片级，完成闭合工具链。这包括芯片设计的前端和后端。之后进入PCB板级，例如上海芯合软件的板级仿真。然后是传统的多物理场仿真CAE软件需要进场。北京云道智能的电子散热软件伏图已经在华为、中兴等头部公司得到深度的嵌入，成为完全在架的商业化产品。而它在结构、流体和电磁的底层求解器已经打磨完善。如果云道智能可以将这四大物理场的商业产品全部推出的时候，就可以成为一个全能打的多物理场的王者。
整个芯片世界，正在呼唤EDA软件拿出更快的行动，完成从芯片到板级的整合，再到整个机柜或者整个汽车的多物理场的仿真联调。这是工业软件史上在过去六十年，所经历的一次最彻底的融合。两条平行线被强行地打成结，变成一条线。而中国工业软件将要以更快的阵型进行重新编队。
在当下最热的EDA领域，芯片设计的前端设计有上海合见工软、芯华章等。芯片的后端设计来完成布局布线和综合仿真，如上海巨霖科技、南京芯行纪和深圳鸿芯微纳。上海芯合负责电路板级的封装仿真，而深圳全芯微则做全工具链。上市公司也在展开身手，上海概伦在IP方面下了更多的功夫，而杭州广立微则更是进入工厂，围绕制造的良率而展开。
北京华大九天正在全面布局工具链。华大九天通过九天盛世EDA基金投资无锡亚科鸿禹，补齐FPGA原型验证与硬件仿真加速器。这就强化了“模拟全流程“与“数字验证”的互补。2004年成立的思尔芯是国内数字前端 EDA 验证领域的头部企业。华大九天在2025 年 12 月完成对思尔芯约 8% 股份的收购。这些接连不断的行动，都是在不断补齐数字 EDA 验证环节短板，从而可以对齐Synopsys HAPS、Cadence Protium 等老牌行业解决方案。
这种左右开弓的收购气势，展现了龙头企业的气概。而大开大合的模式，也在上海合见的身上得以体现。上海合见工软一开始呈现了高举高打的局面。它以EDA芯片设计软件的前端软件为主，重点突破数字仿真器和硬件加速器，同时拓展后端软件。而就在成立的第二年，合见工软收购了专攻FPGA设计的新致华桑。这使得合见工软有机会推出PD-AS这样的原型验证平台，从而向Synopsys HAPS、Cadence Protium等主流原型方案去看齐。这种大开大合的做法，加速了国产 EDA 工具链的布局。
可以说，中国正在拥有空前多的独立作战单元。连级编制已经广泛到位，各自形成单点作战的能力。中国EDA软件正在经历一个历史上最适合羽化成蝶的关键时点。从EDA软件技术周期而言，它正在看见六十年大变局的山崩下雪花融合的时刻。而需求方而言，中国芯片行业则进入最密集的火力突围周期。中国EDA软件最需要的就是解决多年的“组织失灵”问题。只有组织协作分工形成集中火力的合成营编制，中国EDA软件才能借助这种“双重周期”的巨浪向上，实现关键一跳。
1.6 CAD：波澜不惊，生态乏力
从过去十年的软件发展轨迹可以看出，云计算并没有改变CAD或者CAE市场的竞争格局。1995年前后基于PC电脑的CAD软件，有力地冲击基于小型工作站的软件体系，引发了CAD软件行业的海啸。然而云化CAD，没有做到这一点。云化的CAE，也没有。没有一家软件工具公司，能够借助于云化的力量脱颖而出成为显著性的黑马。
美国Snaptrude通过云化BIM来挑战Autodesk的Revit，未能见到显著性成果。它在2017年成立以来，并没有成为一只黑马。它的格式，依然要跟Revit、本特利的MicroStation，或者天宝Trible的SketchUp的格式去兼容。纯粹的云原生三维CAD美国OnShape已经被传统CAD软件PTC所收购。SimScale的云原生仿真的光芒，也在日渐消散。
向过去看，云不曾撼动格局。而向未来看，AI在未来也不会成为改变CAD秩序的力量，尽管它会提高每个企业的效率。瑞士的Neural Concept是通过AI减少CAD与CAE的鸿沟。它可以将三维几何造型，与仿真紧密连接，摆脱传统的有限元网格划分。这样三维设计工程师，可在概念设计阶段就能自己进行仿真。将CAE功能前置，从而让设计师可以尝试一些传统仿真工程师的测试工作，是CAD与CAE一体化的最佳实践。而NC用AI的方法，加速了这一点。很显然，AI赋能，已经是每个工软公司都在使用的方式。它形成了先知先觉与后知后觉的差距，但对于打破市场格局的影响力却是微乎其微。
Zoo，Leo，gNucleus，都是刚起步的AI原生的CAD创业公司。这是CAD行业出现的新鲜血液。每一个时代总是能唤醒传统的行业，呈现新的形态。
中国三维CAD市场约为30亿元人民币，跟中国制造的体量相比，实在少得可怜。这是所有工业软件在中国的尴尬。就国产CAD软件而言，中国3D软件的市场份额在8%的销售额左右，如果按照套数则达到12%。虽然离改变局面还相差甚远，但整个行业已经算是有了突破性的进步。在军工和国企，对于三维CAD能够有少量支持，但真正决胜盘还是在商业市场。
当下的国产三维CAD，与三年前相比，认知度已经有大幅度的提高。中国在三维设计CAD领域，依然卡在中端CAD之下。从终端用户而言，欧特克的Inventor和达索系统的中端软件Solidworks是中国厂家主要进攻的对象。至于高端CAD的三驾马车如德国西门子的NX、法国达索系统的CATIA和美国PTC公司，则在中国很少碰到像样的竞争。
中国CAD采用了分段蚕食的进攻方式。上海新迪与一家手机ODM厂家合作，就采用了一种五年规划的长期协作方式。第一步可以从生产部门的三维工装卡具开始，这里对曲面建模的要求，相对简单。Solidworks的很多功能，在这里被逐渐替换。而当生产完成之后，国产替代软件的指针转向前端的产品设计。在这类，存在着很多多变的曲面，需要多样化的建模。这里面有大量的用户经验需要承接，因此需要更多的时间来打磨功能模块。
实际上，CAD最现实的发展路径，就是先占领中低端3D市场。随着西门子的SolidEdge源码已经交给新迪，那么中国企业最重要的进攻对象就是SolidWorks。实际上SolidWorks也在备受压力，不断调整销售策略。以前需要多套购买，而现在也接受几套甚至一套的方式。每个跨国公司都要在中国这个竞争激烈的赛场，做出选择。
在从边缘段逐级蚕食既有软件市场的同时，海外市场也是一个重要的方向。国产3D CAD软件的广州中望和二维CAD软件的苏州浩辰，都在积极开展海外市场，尤其是日本和韩国公司。日本和韩国有着强大的制造业，却没有发展出自己比较知名的工业软件。这一点令人惊讶。在日本，一种硬件至上的信念压制了软件行业的发展。最近两年，日本制造业加强了与软件的融合。汽车电子和芯片为主的日本瑞萨，2024年以近60亿美元收购了澳大利亚的电路板级软件Altium。上海青越锋就在这种PCB板级软件领域，与Altium贴身肉搏。在日本制造需要多样化的软件而又没有强大的本土3D CAD软件之时，中国工业软件就可以在这个看似最难进攻的堡垒里插进一把尖刀。而中望收购英国凤凰流体仿真软件，以及苏州浩辰收购匈牙利的BIM软件，都在展示了一种中国工业软件向外扩张的局面。
这一点并不奇怪。即使美国对中国的EDA软件和很多CAE软件都采取了断供的方式，但美国市场依然是中国CAD或者CAE软件值得一试的地方。美国的制造业呈现空心化，但依然有很多大大小小的工厂存在。这些企业对于CAD的软件，都是刚性而真实的需求。同样，在欧洲，这也是中国工业软件可以前往一试的地方。
不妨说，在中国工业软件市场依然不成熟的季节，海外CAD市场可能才是中国工业软件的希望之地。中国工业软件的增长，虽然被报以厚望，但成长还是有规律可查询。目前国内CAD的巨头，年营收在10亿元人民币左右。而年收入60亿美元的美国欧特克，在CAD方面的销售额（不包含在建筑领域）为25亿美元。这意味着即使中国龙头按照35%的年度复合增长率去发展，还需要10年才能追齐巨头昔日的脚步。这意味着，只有在全球作战，才能真正接近竞争对手。
从供应链的角度看，中国工业软件一直是分工不足。工业软件行业普遍缺乏的是相互的信任。过惯了艰苦日子的奋斗者，反而最难在一起报团取暖。内心创业守业的情结和战略洁癖，压倒了商业的理性。这一点也与海外成熟软件有很大的不同。
要发展三维CAD，需要有一个几何建模引擎，来完成对各种物理曲面的构建。全球最通用的两个几何建模内核是西门子的Parasolid和达索系统的ACIS。西门子、达索系统和ANSYS在工业软件领域，是广泛的竞争对手。然而彼此之间依然构成一种合作关系。Parasolid几何建模内核，Ansys也会使用。同样，西门子对竞争对手达索旗下的Solidworks三维CAD软件，也会使用。而达索的ACIS也在广泛被行业所使用。这类接近内核级的工程化产品，往往被看成是一个属于公共品的数学算法，就像高斯方程的求解属于所有人一样。
然而在中国则不同。几何建模引擎在神化成“皇冠上的明珠”之后，几乎人人都想获而得之。做CAD软件的公司，都希望构建自己的几何建模引擎，而没有注意到这样的一个产品，其实可以交给公共第三方来开发。
中国CAD软件厂商，本来就在各自领域艰辛撑开市场。广东中望、山大华天、上海新迪、上海子虔云CAD或者中船海舟的珊瑚等，都在挑战强大的对手。如果继续花更大精力去开发几何建模引擎，其实反而会耽误打磨商业化软件的精力。
在这个生态位上，深圳泊松决定打造三维CAD的核心零部件：几何建模引擎和约束求解器。应该说，这选择了一条最难的路。面对西门子旗下的几何建模引擎Parasolid和约束求解器D-Cube这样的软件零部件，泊松就是为打擂而来。
实际上几何建模引擎作为三维CAD软件的一个零部件而言，市场价值太小，以至于它根本无法构成一个商业闭环，但一定要有人做这样的工作。
泊松的起步，提供了中国工业软件光谱上一个独特的波段。它从最难硬骨头开始，开启了一条独特的工业软件探索之路。各种打不死的兵团突围，呈现了中国工业软件的破局万象。然而，这样的产品也很难养活一个公司，那就意味着泊松需要进一步向下开拓三维CAD——它实际也这么做了。这给其他CAD厂家带来了一个新的不安 ，从而可能远离这样的公共品。这意味着公共供应链的商业形态，在中国无法实现。
在计算机辅助制造软件CAM的狭小缝隙里，也挤入了国内的CAM软件。随着MasterCAM、达尔康和Cimatron等垂直行业领导者陆续被收购，CAM软件似乎正在丧失了它独立存在的地位。只有如德国Tebis这类因为在叶轮加工积累了非常深厚的算法，而保持独立。即使在国内，很多CAM软件要么跟CAD厂家集成在一起，例如中望CAD同时带有CAM功能，要么就是北京精雕机床都自己开发CAM软件。全球工业软件正处于门类收缩的时代，小而美的软件越发变得难以独立生存。
而在中国，这些小而美软件，却刚刚开始露头，依然有着顽强的生命力。中国企业采用了很现实的迭代性追踪策略。上海青翼CAM的创始人已经有近四十年在中国推广CAM的经历，熟悉各种应用场景。从用户需求作为驱动，大大加速了青翼CAM的开发周期，自2024年发布第一个版本之后，做到每年更新一个版本，从三轴发展到固定五轴（3+2轴）再到真5轴机床。这种进步得到了用户的认可，并制定了可行的三步走策略，用三年时间完成从试用到局部替代，再到全面替代的过程。而苏州千机公司从事叶轮和叶盘的生产,并且在向电机方向发展。
工业软件可能是中国跟全球制造强国差距最大的行业，但缩小这个距离，至少需要10-15年的时间。知识要沉淀到工业软件里，犹如煤的形成，需要经历生物化学反应在前、物理化学反应在后的漫长过程。时间，则是最优秀的催化剂。耐心资本，和耐心企业家，都是必不可少的。耐心企业家，其实并不缺乏。真正缺的，是市场和资本的长期陪伴。然而，企业之间如果无法建立互信，都是各自为政的状态，那么工业软件的振兴依然来日方长。
1.7 CAE：比翼双飞，尖刀崛起
作为AI芯片的超级霸主，英伟达对于CAE的兴趣显得格外令人注意。它不仅投资了最大的EDA软件Synopsys，而且跟最大的仿真软件ANSYS以及西门子的仿真软件，都有密切的战略合作。实际上它正在建立一套基于仿真的战略体系。AI的能量无法改变CAD的技术路径。然而CAE软件则有所不同。AI对于CAE软件的改变，似乎更具有杠杆效应。
CAE天生是一个高度碎片化的市场。在中国仅仅结构仿真软件，国内有30款。大连英特、大连理工多年孵化的集创等都是这个方向。同样，散热、流体力学等也各有不同的公司。实际上，在各个行业的每个场景对求解器会有不同的要求。
然而从底层来看，基本传统CAE软件主要是关于热、力、电磁和流体四大物理场。跟CAD的通用性几何造型所不同，CAE软件有很强的行业属性。不管是汽车的碰撞，还是5G基站的天线分布，或者是空调流道的几何布局，工程师都需要通过CAE仿真计算，以最大限度逼近真实情况。而能够同时拥有四大物理场求解器的玩家，将会成为未来CAE的王者。
无论是汽车还是消费电子，都有大量的电磁波。在电磁仿真领域，主要是美国Ansys HFSS（被称为海飞丝）、达索收购的德国CST Studio Suite以及澳汰尔Altair的FEKO。这其中各司其职，HFSS负责高频天线和微波，CST负责全波散射和时域。然而这些电磁软件在国内的用户正在收缩，这对于国产电磁软件也是一个利好消息。很多HFSS的代理商，也开始转向国产软件。像上海东峻的电磁仿真，就能感受到了一个好时代的涌动向前的力量。然而这种国产软件的突破，并非只是照猫画虎地复制经典，而是要寻找新的价值点。东峻采用了GPU加速的特点，使得它比CST的仿真要快3倍。传统软件的古老历史架构，是欧美软件公司的软肋。CST的创始人已经80岁，这使得它只能做GPU加速，而对于CPU加速则只能暂且放在一边。对于很多传统CAE软件，新技术只能以修补的方式插入进来，进而影响力它的效率。
东骏同时还自研了一套脚本语言系统，类似Python和Matlab这样的编程语言环境，自行编译。有了更加底层的脚本体系，它对于算力调用的效率就更加高效。而对于熟悉Python和Matlab的工程师而言，东峻的“脚本对脚本、树根对树根”的软件，会更加轻松使用。而与此同时，国内的无锡飞谱电子，上海同济系的觅玄电子，以及上市公司的上海霍莱沃、上海索辰，也都在寻求取得新的突破。
CAE有着高度的行业属性，呈现出“行业三棵树”法则。在每个领域，全球CAE软件拼杀，最后都只剩下三家公司。在电子散热领域，也同样有着CAE三棵树的现象：西门子的Flotherm，ANSYS的IcePark和6Sigma。
Flotherm采用了古董级的科学编程语言Fortran，开启了一个全新的历史篇章，此前的散热软件都是基于流体模型而编写。而Flotherm则以面向对象的仿真计算软件，计算效率很高。它显著降低了工程师的建模门槛，使复杂散热系统的仿真效率提升数倍。Flotherm顶峰时期能占到全球电子散热软件80%的市场。在CAE领域的每一个软件的突破，鼻祖级的软件都有留下独树一帜的技术刀锋，开创一个新的流派。Flotherm在解决电子器件散热的独特潜力，很快被半导体行业率先挖掘出来。2008年的时候，Flotherm就被三大EDA软件公司之一的Mentor收购。这意味着，在大约45纳米的芯片制程时，芯片设计公司已经感受到散热的压力。此时苹果第一代手机刚刚使用90nm的芯片，而芯片设计公司早已经想得更远。CAE的突破，明显是工程师极客的影子。这在中国，也会出现同样的故事。
IcePak则是在ANSYS流体求解器Fluent的基础上，建立了一套流体散热的仿真软件。它最大的好处是，可以轻松地跟其他电磁或者结构力学的软件进行耦合。这是一种多变形战士的优势。
第三家电子散热软件公司6SigmaET，是由Flowtherm软件的员工出走公司之后而创立的。它主要面向笔电和手机的快速热设计。
仿真软件是所有工业软件中，最能体现行业工程师特性的软件。它源自行业之内难以表达的隐性知识体系。在文字出现之前，人们靠一种讲故事的“口头传统”来传递知识。而CAE软件的知识传承，正是师傅用身体用嘴巴，传给徒弟的那种“口头传统”。
Flotherm在中国得以成熟，最好的老师来自华为。华为的设计创意，给了软件公司提供大量的场景试验场。现在华为作为用户老师，也再次用心调教一个国产的徒弟，那就是来自北京的云道智能。Flotherm采用Fortran语言的版本，只能使用CPU进行计算。而云道智能以GPU并行技术为基础进行研发，同时兼具CPU求解能力。这次，老师是更有经验的老师傅，而徒弟则是拥有底层求解器和GPU原生的新锐先锋。知识的激荡，正在形成仿真软件战壕里的新榜样。
CAE软件同样具有“建设生态”的迫切性。仿真软件在进行方程求解之前，需要提前对仿真对象进行网格划分，仿真之后需要对数据进行可视化分析。这被称之为前后处理。这其中网格划分软件Hypermesh和ANSA，成为佼佼者。前者所在的澳汰尔已经被西门子收购。后者所在的BetaCAE仿真软件则被Cadence收购。小鱼被大鱼吃掉，大鱼也在被吃掉。池塘里正在变得空荡荡起来。
现在Hypermesh迎来了认真的追赶者。上海戴西在2023 年完成对美国 ETA 公司的网格处理器Presys的收购。PreSys知名度不高，但来头很大。它可能要算是第一款专门用于仿真的前处理网格。在它发布的相当长的时间里，一直是非线性结构力学仿真第一把交椅LS-Dyna的御用前处理网格。正是ETA公司研发Presys人员，离职来到澳汰尔而创建了前处理网格HyperMesh。现在Presys回到了中国人的手里。
戴西还获得了另外一个虚拟试验场VPG仿真软件，也是采用了Presys的网格。秉承ETA多年服务汽车的经验，VPG内置了很多欧美法规模型（假人、壁障、安全带等）。这使得它可以支持汽车系统级别的碰撞仿真。汽车与人发声碰撞时候，发生了什么？工程师需要提前了解保险杠触及到人的一刹那，那千分之一秒和百分之一毫米以内，所发生的可能性。
这种仿真能力，使得VPG可以继续赢得特斯拉汽车的订单。然而，在当时收购的时候，戴西高管则是以身家做担保，咬牙负债将软件收购到手。而在收购之后，戴西在两年的时间完成了四个版本的迭代。收购软件有时候就是一个窗口期，错过时间就不再。这需要企业家即时决策的巨大魄力，而从长期看这是中国软件发展不可缺位的经历。
就系统仿真软件而言，中国企业也开始出现了显著的突破。随着中国新能源汽车的研发周期加快，对于机载软件的要求会越来越高
比较有名的西门子AmeSim，达索的Dymola、SimulationX等仿真软件，都是属于面向受控对象。而Mathworks公司的Simulink软件则生成控制代码，需要成为嵌入式软件。这可以看成是模型驱动开发MBD。它涉及到两个对象：一个是控制对象，一个受控对象。受控对象是正常事物的数字虚拟物，如一个开关。而控制对象，则是一种算法，最后要进入实体空间，继续完成它对不同实体的控制。
Mathworks公司有两款软件，一款是大名鼎鼎的Matlab，它是做矩阵计算，通过各种函数，进行数学与工程计算。另外一款是不为外界所熟悉的Simulink做控制器，Simulink更加跟与工程化实践相关，它直接与受控对象联系在一起。
而在航空领域的模型驱动开发的控制算法软件Scade，则早已经被被ANSYS收购。这些算法，要么成为汽车上的车载软件，或者飞机上的机载软件，或者烧结在机器控制板卡上。这个领域控制仿真的软件，还是比较稀缺的。
进入机器的软件，要求都非常高。例如国际标准ISO26262，就是符合汽车安全认证标准的车规级的车载软件。有时候汽车车锁会自动锁定，往往就是车载代码出现故障。而如果是飞机的机载软件，则需要符合DO178标准。好消息是，北京世冠科技的GCKontrol已经通过了26262的标准认证。这也是一个巨大的突破。而国内的上海控安、同元软控也在往这个方向做出努力。国内的风场正在从“跟网型”向“构网型”进化，这也要求风机也能具备惯量支撑。这需要更多的控制仿真软件进行调试，同元也在跟金风风机紧密协同。
而达索虽然早早地收购Dymola，但实际并没有类似Simulink这样的控制软件。这意味着达索系统更加倾向建立物理系统建模与全流程平台化，而非控制算法的开发工具。这些留下来的缝隙，正是中国工业软件努力所填充的。
然而，CAE软件以其对物理世界严谨的求解，正在成为AI世界的新宠儿。人工智能由于大语言模型所掀起的对话风暴，而彻底进入人们熟悉的世界。下一个AI焦点，转向了具身智能。作为分支之一的人形机器人，最为受到青睐。然而具身智能的“大脑智能”，却一直低于人们的期望值。谁来为物理智能提供可靠的数据支撑？传统CAE仿真，意外地进入了物理智能的第一主攻手的位置。
1.8 物理智能，AI风雷
中国工业软件当前能够产生的最大的惊喜，将是来自仿真软件CAE。AI的引入，会显著性地改变CAE的技术走向。AI给传统CAE软件，带来了两种价值。
一方面是CAE软件的架构，是基于GPU框架，充分适配GPU的大规模并行计算。GPU算法，跟CAE这种高度离散化与网格化的处理逻辑，是高度一致的。对于基于CPU计算的传统CAE软件，这是一件痛苦的事情。它需要重新建立软件架构，重写代码。而更多的时候，则是不断地打补丁。然而对于新的AI原生的CAE软件，则形成了一种架构上的优势。
作为传统的流体仿真CFD的头牌软件，ANSYS Fluent已经对芯片单核性能进行了极限优化。它的提速，主要依赖于增加CPU芯片数量。而GPU原生的Flexcompute 则通过重写代码，利用GPU海量内核来进行大规模的并行计算。它聚焦在单一的流体动力学物理场，对汽车挡风玻璃的风阻和电池热管理的“仿真-测试-迭代”，能够显著缩短周期。而蔚来汽车已经在60个案例傻瓜验证了它的威力，覆盖了轿车到SUV。
Flexcompute属于GPU原生的软件，天生嫁接在AI的平台之上。例如CUDA 与 Tensor Core。这样，可以轻松实现百倍速的加速仿真能力。而传统仿真软件的架构往往是采用CPU计算，因此GPU只能作为辅助加速。FlexCompute续写了CAE传奇，通过算法与算力的底部融合。
然而还有更彻底的新物种出现。英国伦敦的 PhsicsX放弃传统偏微分方程，而直接通过AI求解器来获得结果。PhysicsX与传统 CAE（如 ANSYS、Abaqus）的本质区别在于，PhysicsX 以 AI 推理为核心，而非单纯“用AI优化求解器参数”。传统 CAE 依赖网格剖分与数值迭代，而PhysicsX 可通过数据驱动绕过部分高计算成本环节。实际上，它用深度学习替代传统求解器。
PhysicsX采用一种大模型的方式，通过超过2500万个几何体的语料库进行训练。而训练数据则包含数百亿个网格元素，并且通过传统仿真软件的结果，进行深度训练。这使得它的仿真效果，从以前的“以天计算”进入了“以秒计算”。这使得这种软件在F1赛车实时调校和航空发动机健康管理等场景，独具优势。这也使得它现在估值已经超过10亿美元。它延续了数据资产的概念，与工业互联网、数字孪生等市场相关，因而也形成了较大的想象力空间。
Luminary Cloud正在形成毫秒级实时反馈，对气动数据进行更新。这对于流体CFD仿真带来了极大的新意。尽管这种效果的严肃性还有待验证，但人们很容易走向“AI粗算“与“物理精算”相结合 的混合模式。先用AI算法快速收敛到几个最优解，再用GPU原生的求解器加速收敛。任何一个传统CAE公司，可能都要成为这样一个长枪和短枪结合的快枪手。
LS-DYNA的软件购买3万核还是512核，价钱完全不同。然而LS-Dyna的线性加速比在到了128核之后，就不再增加。因此128核，和512核或者3万核，计算速度是一样的。只是核数越多，并行计算的任务就越多。如果500核能同时做10个并行任务，那么3万核就可以同时做60个。这对于大型企业的快速计算，会非常有吸引力。
而现在有了AI求解器，原来10小时的计算，现在可能只需要10分钟。当然这也是一种粗算的方式。因为AI求解器需要大量的训练，不同行业不同场景全然不同。这就缺乏了LS-DYNA非线性结构跨行业的弹性。但即使如此，对很多特殊场合，用户多了一个选择。这意味用户，可能无需大规模购买3万核。
PhysicsX与面向游戏的仿真如英伟达的PhysX也有很大的差别。前者追求工业级精度与工程可解释性，而后者则追求实时性与视觉效果，精度与可靠性要求不足。实际上英伟达正在逐渐放弃PhysX，而是采用谷歌提供的多物理场开源仿真Mujoco。
英伟达的意图，最值得琢磨。实际上，它在过去几年一直推动一个全新的版图，那就是物理智能。这些新型AI求解器的身后，都有着英伟达的影子。英伟达推动仿真软件的大发展，似乎已经从算力消耗的视角切换出来。它正在为芯片之外，建立第二条收入来源：数据训练营。英伟达需要为它5万亿美元的市值，讲出芯片收入之外的故事。
人工智能的先锋李飞飞在2026年CES大会上，展出了”空间智能”的概念。一个人可以通过拍照一张客厅图，就直接生成一个三维空间的房屋实景。它拥有景深，拥有高度和宽度。这真是一个二维到三维的惊人成就。然而空间智能的真正价值，在于空间具有真实性。在这里，书本会因为重力而落到地板上，拖动椅子会有摩擦力。有了这样一个具有“物体恒常性”在起作用的智能空间，具身机器人就可以在这里进行训练。换言之，有了这样的“数据训练场”，物理智能将像ChatGPT一样得到足够的语料训练而具有平行宇宙的真实价值。
ChatGPT这样的对话机器人，用尽了互联网上所有的语料。而具身机器人所需要的场景，语料数据要素严重不足。一种方法是真机训练，那就是让具身机器人不断熟悉各种场景。这就像自动驾驶软件的成熟，是通过汽车行走过程中自动采集“影子数据”那样，而形成数据闭环。然而机器人的真机训练成本非常高。于是，拥有多物理场定律的仿真软件，可以提供接近于真实实现的数据，就显得无比宝贵。
仿真软件CAE，在人们热烈追寻通用智能AGI的时代指向了物理世界的“数据合成器”。这是绝度高质量的数据，此一刻，数据就是内容。物理智能需要高质量的数据作为语料进行训练，这给CAE仿真软件注入了全新的生命。北京云道智能在传统多物理场继续突破国外软件封锁的同时，已经全力以赴打开物理智能PI的通道。PI正成为这家公司四大物理场求解器基础之上的新的支柱，提供高质量、符合物理规律的数据。仿真数据所形成的数据训练场，正在受到物理智能的广泛重视。李飞飞的空间智能，已经跟光轮智能形成战略合作，由后者提供带有物理定律的仿真数据。
具身智能机器人，即将迎来了大规模训练的大脑。实际上，这样的机器人已经初见端倪。
波士顿机器人在2026年CES亮相的时候，出了一个bug但没有出洋相。它的脚腕掉了（真的掉了!），然而它只是滑动了一下，却没有摔倒。这是一个非常惊艳的动作。它是怎么做到的？
AI本身是基于统计和概率，这对于CAE工程师是很难接受的。AI的计算，不是基于物理场，不是基于数学偏微分方程，而是通过数据去映射。这种黑盒子模式，对于从不扔骰子的CAE工程师而言，那就变成一种不可知论了。
然而这种概率论，却依然有着很好的“大尺度混沌有秩序”的价值。而CAE对于输入条件有着病态般的敏感性，稍微变化就变得求解过程难以收敛的长周期计算。然而AI的概率结果对于目标范围的确定，则有着更好的敏感性。这提供了一种“结果为大”的反向牵引力。
这个具身机器人，引入了一种物理智能的模糊正确，来强化了处理随机噪声的能力。它把运动控制的局部纠偏，注意力调整到优先的身体平衡，例如身体下沉一下、趔趄一下。而传统运动控制，就会在局部反复调整电机的力度，死磕公式来完成控制回路的反馈效应。于是脚底打滑的微小的初始误差，经过几个关节的力矩放大，可能会导致机器人不到1秒就会摔倒。这是一种局部调整，反而导致输入误差被反复放大的微观诅咒。
很显然，在进行CAE迭代计算的小循环中，引入外部环路的大系统目标的调优路径指引，是一种首尾呼应的系统论方式。它从整体目标的系统性纠偏，来解决CAE对输入参数过度敏感过度纠缠而陷入效率沼泽地之中。
驱动AI求解器的仿真，其最大推手，还是在于英伟达。这种基于算力与AI的方式，究竟能走多远，还要时间检验。令人振奋的新闻，能够引起很多人的焦虑，而对冷静的工程师可能要走的路还太长。然而基于多物理场的传统求解器，却在反向给物理智能带来全新的期待。合成数据训练场，合成数据宇宙，里面充满了真实的数据。具身智能机器人在那里，就像胎儿通过胎盘一样获得前所未有的能量。AI的边界，我们还远远看不清楚。实时仿真的极限能力，仍然处在黑暗探索之中。
1.9 流程行业的软件突破
拥挤的赛道，新来者应该如何挤进来？流程模拟软件的五大巨头，统治着石油和化工领域。这里有美国软件巨头Aspen的Plus和西门子gPROMS，更偏化工。而Aspen的HYSYS、霍尼韦尔的UniSim则偏重炼油。施耐德旗下的AVEVA软件APS，则在收购的炼油模拟软件ProII的基础上，重新编程来覆盖炼油和化工。而日本横河收购的Petro-SIM也可以同时覆盖炼油和化工。
炼油和化工的不同，自有奥妙。而广州辛孚的流程模拟软件，则采用统一的视角，将“炼油和化工一体化”来考虑。原来的炼油和化工软件，分别使用不同大小的分子结构。简单说，炼油软件适应大分子，而化工适用小分子。
它用统一的分子库，将二者连接在一起。它的核心，就是“分子链管理技术”，把重质油和化工轻链烃两个世界打通。这一次，重量级和轻量级拳击手，可以用同一个标准来衡量。辛孚能够做到这一点，在于分析化学的测量技术突破，可以看清楚大分子的结构。传统软件有大量的历史包袱Legacy需要缝合，而后发的软件则可以借助全新的技术。很多国内企业的流程模拟，还是复刻传统软件所走过的技术路线，要么盯炼油，要么盯化工。这是一条最漫长的路。只有走新一代分子级机理模型的路线，才是后发优势的关键。
流程行业三维工厂设计软件，主要来自海克斯康旗下鹰图的Smart3D 或者 AVEVA 的E3D。然而国内依然有认真的挑战者。北京的达美盛，一直寻求底层的突破技术。达美盛采用了一种新的浏览器/客户的架构，取代传统的客户端架构，从而能够为用户带来新的体验。而最早源自中科辅龙的北京高佳、中维数通等，也在积极尝试。
在三维工厂的数字化交付领域，则主要是由北京达美盛、南京强思、深圳图等在积极参与。对于存量老工厂的数字工厂重构的时候，强思采用了一种将AI生图与原有的AVEVA三维CAD软件结合的方式。强思与南京大学建立了联合实验室，开发了智能建模系统。通过标注与语料训练，可以根据激光扫描的点云，直接生成三维模型。这是一个逆向生成三维图纸的过程。它不需要再次打开一个三维CAD软件。这样大大减少三维软件的使用。工程师无需在建模的时候，就开始使用CAD。只需要在最终的时候，直接作为一个成品文件导进去，然后直接就是个可用的文件。之后，只需要把工厂里的PID图导入进去，就可以完成对整个工厂建立一个高精度的有几何尺寸、有物理参数的工厂模型。
而北京互时公司则将更广阔的工程技术数据，纳入统一管理体系之中。这需要一种全新视角来看待工程数据ET的复杂性。
对于一个投资200亿元人民币的大型化工厂，往往有30个主装置，基本都是压力容器。每个装置有50万个焊缝，工厂就有1500万个焊接点。这之外还有阀门与管道的连接点。而这些焊缝与连接点，就需要全生命周期的监控。而这些连接点，都有一套工程数据在发挥作用。然而，这些工程数据集由于体量庞大，而难以有效管理。这是一个难以导航的海底黑洞。挪威一家从事油田和风电的企业孵化了一家Cognit公司，致力于用AI技术对黑洞数据进行管理。它将那些已经沉默而无声的海量数据，从海底打捞出来，重新构建一套数据资产。这些数据资产，与过程自动化的数据如时序数据结合起来，为决策者提供洞察力。
Cognite其实采用了跟美国战争部的宠儿Palantir软件公司一样的方式，基于本体论为流程行业构建了一套数据驱动的知识体系。它指向了每个决策者。在2024年收入已经达到1亿美元，而且订阅收入超过70%。这是一种全新的IT与OT之外的基于工程数据OT的自动化，给行业带来新的想象力。北京互时希望能有一种新的航海导航图，跳出工厂三维设计的地盘，进入数据驱动创造价值的环节。
国产软件的突破有很多方式，紧跟国际同行亦步亦趋是常规成法。然而也有不同寻常的奇点时刻。那些提前感知风向而调整迎风角的舵手们，在时代大拐弯的一刹那，迎头追上。我们赞叹创业者那辛辣的视角，也醉心于科技弧线的优美感。工业软件的苦行僧，其修心若苦，其行亦可悦目赏心。
1.10 小记：炮轰隆隆，再送一程
人们对工业软件，容易产生一种不切合实际的态度。有的人采取轻视不睬的态度，认为国产软件一概不行。还有一种过度乐观，热情洋溢。这很容易造成倾注厚望，之后极端失望的局面。
唯有以平常态方能夺胜持久攻坚战。中国工业软件的万马奔腾的赛马时代快要结束了，优劣已经初见分晓。尽管这中间有巨大的浪费，但这也是一个必要的遴选。而接下去如何走，将更值得仔细考量。
融资寒风，正在吹过每个市场玩家的躯体。而这一刻，正是幸存者靠着真本领进化的冲锋时刻。
“十四五”规划对工业软件的促进有目共睹，而“十五五”规划则继续值得期待。过去五年，工业软件开了一个好头。但现在正是关键相持阶段，还需要定心政策和耐心资本再护送一段。产业政策的设计焦点，或许不再是选苗而是育苗，不再是孵化个体而是培育环境。营养不良的病株或可忽略，而更多的阳光留给健康植株。收缩弹药，让已经在各个缝隙站稳脚跟的拼搏者，开始二次冲锋。广撒好种子的时代已经结束，培育好苗子的时刻正在到来。
工业软件还处于“断奶期”的阵痛中。中国制造业占比全球1/3，但工业软件的市场份额只有5%。二者的反差，代表了中国制造业对软件工具的需求，仍处于初级阶段。中国制造业的低利润，还养不起与之体量相匹配的工业软件。随着中国制造业走向高端化，对工业软件的真需求，就会上涨。在那个时候，工业软件在市场才能真正完成商业闭环。
突破的消息，会在那个黎明时刻穿透而至。那些穿越炮火的勇者们，烟迹满脸。聚精会神的现场，那是最后的决战时刻。
（全文完）
作者简介
林雪萍：上海交大中国质量发展研究院客座研究员，《大出海》、《供应链攻防战》作者
鸣谢：北京联讯动力咨询公司行业研究员王健的贡献
