工业软件简史

爬爬科技说

工业软件特指工业物理学软件

工业软件，是令人迷惑的一种产品。它既不像一般工业品，有巨大的产值、有形的形态和清晰可见的投资回报率;也不像常规的软件， 熟悉计算机语言和业务逻辑就可以编程运行。工业软件之于软件而言， 就像老虎属于猫科，但此虎非彼猫。

当前工业软件，正处于一种让国民焦灼的状态。但工业软件的边界并不容易说清楚。如果说只要用在工业领域的软件就算工业软件，那么它的范畴就比较大。

根据工信部的数据，2020年，中国软件产品实现收入22758亿元，占信息服务行业比重为27.9%。其中，工业软件产品实现收入1974亿元。

实际上，这个范畴依旧比较宽泛。工业软件的定义过于宽泛，容易导致无法把有限资源，很好地聚焦在当下最需要攻坚的地方。
笔者习惯于将工业软件分为工业物理学软件和工业管理学软件。后者诸如企业资源管理(ERP)软件、供应链管理(SCM)软件之类，其实并不是工业软件攻坚的重点。前者以研发工具如计算机辅助设计 (CAD)软件、计算机辅助工程(CAE)软件、电子自动化设计 (EDA)软件或者流程模拟软件等为主，这些才是真正的硬骨头。只将工业软件的定义聚焦到真正的工业内核上，工业软件才能有更好的发展。
国内经常有信息技术企业排行榜，Top10公司中往往有制造业的华为、海尔、中兴、浪潮和海信。这类制造业企业的软件，基本都是嵌入式软件。没有这些软件，硬件就无法工作。但这些软件，其实跟日常所担忧的卡脖子软件关系并不大，也不是本书关心的范畴。能够独立服务制造业的研制类工业软件，才是中国最需要突破的地方。
按照美国埃士信咨询公司(IHS)的软件分类，大类别有18种。其中与中国的工业软件最接近的，是“工程和科学软件”，用来支持工业和项目活动的工程和科学过程。按照IHS数据库统计，大概有5000多家工业软件供应商，提供了近2万多种不同的工业软件。实际上，大量的工业软件尚未在收录之中，因此实际数量要远大于此。
工业物理学软件，可以按照企业的业务流程进行分解，大致可以分为厂房设计、产品研发设计(包括实验室)、制造过程和产品服务等四大过程。


类别一：工厂设计软件

在民用建筑领域，建筑信息模型(BIM)也被广泛使用。它可以说是CAD软件在机械领域的发展从巅峰步入平缓(大约在2000年左右)后的新一轮崛起。这一次，CAD软件的突破口是建筑行业，背后的时代性动力依然是计算能力的提升。CAD软件植根于图形，难以充分解决建筑信息的问题。类似结构件的解决方式，基于BIM的建筑CAD软件开始出现。挥舞“结构件”大旗的Revit软件，一改机械CAD软件里面的点线面结构，实现了参数化设计，在建筑行业异军突起。
这里要提到在1988年 以“参数化建模”而彻底改变机械CAD软件的美国参数技术公司 (PTC)。是的，尽管一鸣惊人的美国参数技术公司未能在建筑领域建立权威，但从该公司出走的高管人员，以同样的思路创造了新锐的Revit 软件，而且非常前卫地采用了订阅制（欧特克公司在2002年收购了Revit软件，并在同年推出BIM白皮书）。这种方法超越了时代的脚步整整二十年，订阅制目前已成为许多CAD软件的主流。当然，抵制也是存在的。即使在2020年，Revit软件仍受到了欧洲建筑界用户前所未有的严厉批评和抵制。

工厂的设计，也离不开软件。厂房建设以及设备安置与民用建筑有所类似，但仍有很多不同之处，需要使用独特的软件来完成。有一类是专门面向建筑、工程设计和施工(AEC)的三维设计软件，包含了建筑、 结构、水暖电等;
还有一类软件是面向专业的领域，如石油化工、电力和海事(PPM)等。面向AEC领域的软件，一般用来设计民用建筑、基础设施，以及工厂的建筑和结构;而面向PPM的软件则需要考虑大面积的管道、反应容器等。
每个软件都会有自己的独特定位。
（1）比利时的BricsCAD软件以轻巧取胜(已被海克斯康公司收购)。
（2）芬兰的Tekla则是一家从事专业钢结构软件研发的公司，对各种钢结构的设计与制造有着丰富的经验。这种基于钢结构深层次的研发能力而形成特色，也使得它可以在BIM市场找到自己的一席之地。
（3）达索系统的BIM，虽然是后起之秀，但也找到了一 种进入市场的方法。普通BIM的颗粒度不会太精细，而达索系统基于 Catia 内核所开发的BIM软件，将颗粒度进一步细化，进入了可以制造的层面，在特别复杂的建筑中可占据一席之地，如助力将北京大兴国际机场建设成为一个人居体验的艺术品。大兴机场的顶部大双曲玻璃有8 000多块，每一张都是独一无二的。达索系统的BIM软件能贯穿到底， 从前端设计到后面的生产施工可以自动切换，驱动弯管机或切割机直接加工出料件。
在建筑、工程设计和施工(AEC)之外，工厂的设计，尤其是石油化工、电力和海事(PPM)等领域的基础设施设计，属于非常专业的范畴。建筑、工程设计和施工行业的供电、通风、土建以及给排水等设计，在石化、电力和海事等领域却只是一个开始。例如，在石化、电力、制药等行业，需要装备无数个大块头的反应釜和弯弯曲曲的管道， 因此安全、控制都非常重要。于是，面向工厂设计的软件，就成为一个 独立的分支。这其中的佼佼者包括AVEVA的工厂设计软件PDMS，以及美国鹰图软件(已经被海克斯康公司收购)。与面向AEC的软件更偏重于土建相比，面向PPM的工厂设计类软件更重视工艺流程走向、设备与管道的布置，以及各类设备与管道之间的碰撞干涉检查与处理等。
但也有新的机会出现。数字化交付，让这个市场重起波澜。以前的设计、施工方、主机厂等都是各管一方，前后跨度很长时间，又经过多方交接，最终业主接手的时候，一切都是以文档作为交付物。当设计院完成工艺设计和工厂模型设计之后，软件工具设计的三维数字化空间， 重新降级，以图纸文档的方式，进入建造方。在多种现场的更改(往往也不再通知设计院)之后，整套资料以卡车为单位，一卡车一卡车交到运营方手中。
这中间涉及大量的数据断点，成为石化行业最头痛的“数据黑洞”。这给国内一些做模型重构的软件公司如达美盛、中科辅龙、图为、 绥通等，留下了重新打穿数据通道的机会。如果能够建立一个数字化集成平台，将设计、采购、施工、调试等阶段产生的数据、资料、模型， 都以标准数据格式提交给业主，将是一种完美的交付方式。这就是工厂的数字化交付。
达美盛软件公司采用了构建数字流道的方式，从最初的源头开始规范数据的形态，并且将工程建设过程中产生的对工厂运维有用的信息(三维模型、文档、数据、图片、音频等)收集起来，并建立彼此之间的关系，方便业主用户在运营期间使用。
当前，石油化工、煤化工等行业都正在尝试推进工厂资产管理，设备数字孪生的建立是首当其冲的任务。它往往需要以工艺特性为基础， 建立高保真的物理模型。在这背后，正是依靠数字化交付作为一个全生命周期的支撑。
工业软件，总是隐藏得很深。宏伟的厂房，令人仰视。背后的工业软件，经常被一笔带过，甚至无人知晓，但它却是人类知识最好的传承。造物者的本意，由软件实现了精准复制。
类别二：产品研发设计-工业正向设计-基于模型的系统工程(MBSE)

MBSE是支撑复杂工业品开发的一种方法论和系统观。MBSE向来都是工业软件战场上最拥挤、最热闹的兵家必争之地， 有重兵驻扎。
MBSE以模型化的描述方法，重写了一遍系统工程的传统Vee模型。它就像是两个半山坡，左侧自上而下地分解，以及右侧自下而上地合成。它是以建模语言、方法论和工具作为MBSE的三大支柱。其中工具，正是体现在工业软件上。如果把MBSE的经典“V形”看成是一个有深度的物理峡谷，那么从左到右，处处都是工业软件驻扎的大本营。
从这个意义而言，这个V形，代表了工业正向设计的思维。与其说它是一 种方法论，用于指导开发设计，不如说它代表了一种高级的工业文明。


首先碰到的是需求管理。产品源自个人的创意。越是颠覆性产品， 越是难以从传统的经验中去寻找。对于复杂的产品，则需要有好的“概念处理”方式。但它不能只是用Word记录的纯文本，它需要有一定的结构，尤其要解决多人协同的问题，如需求的链接、跟踪，协同开发，视图等。这就需要一套需求管理软件。在这个方面IBM公司的Doors软件占据了统治性市场地位，其他软件有Cradle、宝兰公司Carliber等，还包括Jama、Goda等偏项目管理级的软件也可以使用。国内软件则有索为公司的Sysware.ORM、安世亚太公司的Sys.RE等。
体系：系统架构进行整体描述。最常见的软件是IBM公司的Rhapsody和magicDraw，后者已经被达索系统收购。国防军工、 航天航空等领域，涉及多种子系统、零部件之间的交互以及各种物理化学的反应，因此需要用一种大系统的胸怀，超越细节的纠结，完成一个系统的整体建模。
系统建模简化了细节，只从鹰眼式俯瞰功能划分、结构分解、行为规范等。这种无关乎软件实现细节的视角，让顶层架构师可以放松束缚，专注于最重要的功能和逻辑。对于一个模型驱动的产品开发——这通常被认为是数字化转型的一个重要前端，基于模型的系统建模至关重要。
美国的F22、F35联合战斗机都采用了Rhapsody作为系统建模工具。随着机电软体化的泛在，在通信、医疗、汽车和消费电子等领域，系统建模都成为全知之眼。Rhapsody最早源自美国I-Logix公司。 I-Logix公司为美国军方的装备发展提供系统建模软件，尤其擅长嵌入式软件。
2006年，I-Logix公司被更偏重于电信领域的瑞典同行Telelogic公司并购，这种融合使得Rhapsody拥有了广泛的产品线应用。2008年IBM公司收购了瑞典Telelogic公司，但受到欧盟长达一年多时间的审核。美 国军方背景的Rhapsody软件，去欧洲转了一趟，两年后回归美国。 NoMagic公司则同样从美国走进欧洲，2018年被达索系统收购，其核心产品MagicDraw可以用于系统建模领域和业务架构的开发。
走完需求和体系这两级台阶，就来到了一维(1D)建模的世界， 也就是系统级仿真。在工程师们最擅长的学科，软件登场了。机械、液 压、电气等各个学科都有自己的建模仿真工具。在这个台阶上，更多需要解决的是时间响应的动态特性，而不是具体的物理空间尺寸。
因此这个时候的仿真，并不需要高保真度。在系统工程的世界里，有各种开放标准和语言，例如产品模型数据交互规范(STEP)、Modelica建模语言、功能模型接口(FMI)、需求交换格式(ReqIF)或生命周期协作开放服务(OSLC)等。例如，常见的Modelica语言派，包括处理能源系统的Saber软件，处理流体的西门子AMESim和Flowmaster软件(2012 年被Mentor公司收购)等。
与AMESim相竞争的德国ITI工程公司的 SimulationX软件，在2013年被法国大型专业仿真技术公司ESI购。当时ITI只有区区540万欧元的收入。这也反映了工业软件的特 点，大部分公司的收入都并不高。如果单纯从GDP的角度来看，这貌似 是不值得扶持的行业。花费力气大、周期长、投入大，结果却没有多大 体量。它们最后往往成为大公司的猎物。当捕猎者吞并了越来越多的小 公司之后，会发展成为平台型公司，这也让小公司反击的余地越来越 小。
十年之后，基于Modelica语言的软件高速发展，并迎来了被并购的高峰。国际上大的软件巨头都认识到这种软件的重要性，国内在这个领 域则创造了苏州同元MWorks等。这里也涉及大量面向行业如风机、电动车等Modelica数字模型库，如南京远思智能(Simtek)就在开发类似 的基础库。在这个流派的软件中，有的基于机、电、热等模型库的丰富 性，是一个很重要的竞争力。工业软件的胜出，已经超越了靠单兵作战 的时代，目前很多都是依靠伙伴前行，成为一场生态系统之间的征战。 围绕达索系统收购的Dymola软件就形成了一个生态系统，里面生存着 很多专门开发模型库的公司，如TLK、DLR、Claytex等。其中瑞典的 Modelon是佼佼者，在Modelica模型库方面颇有造诣。围绕着模型库， 永远都是填不完的基础。这类基础模型库，如同牢固城防必不可缺的护城河。
上面的模拟，可以简单地认为是没有尺寸、只有时间的逻辑世界。 沿着V形山谷左侧继续往下走，就进入了真实对应物理世界的数字世 界。例如，一辆汽车的轮胎、发动机，具有了尺寸、材料和形态特征。 这正是最常见的计算机辅助设计(CAD)和计算机辅助工程(CAE)参 与的环节，即用CAD软件进行三维或者二维的空间尺寸描述，再用CAE 软件进行模拟仿真。这里有大量的CAD软件参与。如广州中望、苏州浩 辰等开发了机械类CAD国产软件。美国的Cadence则开发有EDA软件。 国内的华大九天、概伦电子、上海芯和半导体等，也开发出了EDA软 件。在CAE专业仿真领域，有AVEVA的电气仿真IGE+XAO，流体力学 仿真有Fluent、大连英特等的产品。在云端CAE仿真领域，则有北京云 道智造、适创科技等这样倡导普惠仿真的推动者。这类软件更加分散， 各自分工也不一样。
如果把事物高度抽象化，有一种说法认为，系统级仿真可以看成是 在零维至一维空间中进行快速建模，CAD是在二维至三维空间之中完成 几何尺寸的变化，CAE则更多是在三维空间甚至四维空间进行更加细微 的展示。 这个V形山谷下坡的最后旅程，往往需要一类多学科优化的软件，能快速连接CAD/CAE软件，寻求性能更优的设计参数方案。这方面的 佼佼者有美国Isight、比利时Optimus等。前者由美国麻省理工学院的一 个华人教授创立，并在2017年被达索系统收购，而后者则被日本一家工 业软件公司收购。市场上的工业软件锋利尖刀，就是这样一把一把地藏 于鞘中。这些小公司的消失，不会引人注意，但人类工程和科学的智慧 结晶会沉淀下来。这类软件也有后起之秀，如加拿大华人创立的Oasis 软件，在人工智能算法上独树一帜，已得到了通用汽车北美汽车厂的高 度肯定。
在这个过程中，物理结构在三维仿真阶段已经出现，在底端则更多 需要考虑可制造性、可装配性和可维修性，这就是面向制造的设计 (DFM)软件的天地。沿着系统工程的V形山谷左坡走到这里，就来到 了V形的谷底。反弹的时刻到了，物理样机、测试等正式接棒。沿山谷 的右坡向上爬，物理实体登台，“会砸到脚的东西”开始出现。 集成研发平台，就是建立一套面向管控设计过程的集成研发环境。 它要求整个过程中的任务流程、工具、标准规范、数据，以及相关联的 工程设计数据库等，都在一个平台上完成流转，而且还要与既有的信息 化系统相融合。
担负着商用飞机发动机开发的中国航发商发公司，已落地实施构建 集成研发平台。作为一个多年来一直为航空航天提供集成环境应用的公 司，索为系统提供了多方案管理、数据接口、插件分析、共性设计的解 决方案。中国航发商发发动机的集成研发，已经围绕发动机各部件系统 建设了200多个流程模板、800多个活动模板、500多个工具模板。通过 集成平台的应用，基本实现了设计过程可控，实现了设计活动规范化、 工具统一化、数据结构化、过程知识化和效率高效化。由于通过对专业 软件和设计方法的集成封装，在部分专业设计上减少了设计操作步骤和 数据处理时间，降低了人为出错的可能性，大幅提高了设计效率。如涡 轮传热数据处理，过去依靠人工交互，完成模型数据前后处理、数据导 入导出，然后编制报告，约耗时3天，目前基于该平台仅需1个小时就可 以完成，效率提高了近24倍;涡轮叶片强度分析，过去需要2天左右， 目前仅需15分钟即可完成。目前已经有超过5 000项设计任务，在该平 台上完成。该平台的知识加速器作用，正在彰显。就像飞行员的模拟训 练器，新人的技能长大曲线明显加速，而研发时间则在不断压缩。
为了爬上V形山谷的右坡，需要两个重要的概念，一个是验证与确认(V&V)，一个是硬件在环。

基于模型的系统工程，即MBSE，与传统系统工程的最大区别有两 点。第一是“以模型为中心”，取代了传统的“以文档为中心”。层层模 型，逐次叠加嵌套，在左侧山坡。第二是全过程虚拟验证，在右侧山 坡。相关的工具被称为验证与确认(V&V)软件，例如北京安怀信的 SimV&Ver等。它需要回答仿真精度问题，将实验室的测试结果与仿真 结果进行拟合。V&V利用已经确认过的试验数据作为一个计量基点， 用来判断仿真结果是否准确。要证明计算机的仿真是精确的，必须拿它 与验证过的模型去对照。如果说一个工人需要用卡尺去测量零件，那么 V&V就是标定卡尺的更高级测量工具。V&V其实是一种知识复用的典 型，企业需要通过积累V&V模型库构建自己的知识库，这是一笔巨大 的企业财富。
硬件在环，则是V形山谷右坡的另外一个重要特点。简单地说，就 是把硬件模拟器正式加入测试环境，软硬一体的实时机开始出现。例 如，汽车领域的dSpace，就是在MATLAB的基础上增加硬件，进行实时 仿真。实时计算仿真系统RT-LAB，则在电力领域长期独占鳌头。至于 更广泛的控制和仪器仪表测试，则主要有美国国家仪器公司(NI)的 Labview等。
实时仿真往往与仿真软件高度绑定。例如，Concurrent公司的实时 计算系统iHawk、瑞士Speedgoat等都跟MATLAB密切相关，而Speedgoat正是MATLAB所在公司的前员工于2007年初成立的。这再 次强化了一种印象，工业软件的发展没有不结伴前行的。单独一个 MATLAB或许不足为惧，但它早已跟其他各种软件、硬件连接成错综 复杂的综合体。牵一发而动全身，这就是企业在更换工业软件时面对的 最难问题，也是成熟软件在技术之外的更高级壁垒。
从这个角度看，以模型驱动的建模仿真与代码生成的软件系统，与 硬件厂商形成类似当年英特尔-微软联盟(Wintel)一样的关系，交叉锁 定，掌控了复杂系统产品的高端开发技术体系和手段。以汽车电控领域 为例，全球著名的奥地利汽车发动机设计咨询公司李斯特(AVL)，不 仅提供发动机台架，也提供开发测试的CAE软件。其汽车系统设计分析 软件，再加上德国实时计算设备dSpace，一软一硬，几乎全面垄断了中 国汽车电控正向设计研发技术体系。
从硬件在环而再往上一步，就是“人在回路”，也就是主观性能的测 试，以及人体行为分析。就跟酿酒厂有品酒师一样，每个汽车厂都有很 多试车员，他们要对诸如“脚踩下去没有劲是怎么回事”等问题进行回 答。在当前开始走红的汽车模拟器中，可以回答上面这个问题。简单一 点的虚拟驾驶器，可以模拟连人在内的物理样机动作。例如，三维实景的路谱由华为公司提供，硬件釆模器是Concurrent公司的，而软件则是 达索系统的Simpack等。更加细腻逼真的评估，则需要在一个大型的座 舱里，汽车试驾员可以进行各种操控，如急踩油门、提高音响、猛打方 向盘等，进行实时仿真。它往往需要提供轮胎模型、路面模型等，然后 进行模拟。例如德国VI-grade就提供这类产品。一台小的模拟器需要上 百万元，可以放在办公室里，一台多功能的模拟器则达到上亿元，需要 专门的大厂房。德国宝马汽车公司专门有一座大楼，用于放置各种汽车 模拟器。最常见的行为仿真，就是加入了硬件及驾驶者的行为。
一直走到物理验证，与模型完全一样的物理样机才开始登场。这个时候，可制造性已经达到一定成熟度。创意成型，制造的光芒即将四 射。只有完成整个漫长的下坡、上坡的过程，才算是走完一条正向研发 之路。而逆向仿制研发，往往只需要截取其中的一小段路程，甚至主要 是在右坡栖息。工业软件不仅仅是一种工具，更是一把量尺，标定了正 向研发的决心。
对于制造商而言，推动基于模型的系统工程(MBSE)需要一种前 瞻性的视角，这是向数字化转型的关键一环。美国国防经费在全球遥遥 领先，是其国家竞争力的重要保障。如美国国防部采办涉及研发、制造、维护，大约有16万人，其中近30%的人员都是系统工程师。未来 的设计，是系统性思维的考量。没有MBSE，庞大的武器装备制造是不 可想象的。
MBSE无论是在方法论、建模语言和规范方面，还是工具软件方面 都已经很成熟，唯一欠缺的是人员不足。对于复杂产品的研发工程师而 言，MBSE应该成为一种基本的门槛技能。很多工业软件公司的战略， 就是遵循MBSE的Vee模型进行布局。例如西门子软件的战略布局，可 以说是试图填满整个Vee的山谷，这让并购软件的目标锁定变得十分容 易。工业巨头们也加紧了推动MBSE在企业的战略位置。全球军火商洛 克希德·马丁公司的数字化转型，可以说就是从企业内部推动MBSE开 始。2005年，对MBSE非常热心的洛克希德马丁公司董事长选定了 MBSE专家，开始在所有的制造流程中推动MBSE的落实。十五年后， 据称这项庞大的工程，已经完成了40%左右。
类别三：制造过程

对待全球化之下的制造，需要具备全局构思和全球视角。无论是设计创新，还是国际化布局，抑或工厂现场力驱动，都离不开工业软件。 例如，一家企业建立了一个复杂而多产的全球制造体系:有6家工厂生 产和发运20多个产品系列的75 000多个SKU(库存单位)。
全球视角的大物流规划。
为了满足一 年60万份左右的全球订单，这些工厂依赖于1 000多台设备、数十条连 续流水线。在某些情况下，不同地点生产的类似产品还需要不同的产 品“配方”。如何规划这种有大量进出的订单?
这涉及一类销售与运营计划(S&OP)软件，行业内也称之为“大物 流计划”。它超越了一个工厂的范畴，是根据全球的制造能力分布考虑 海、陆、空的实际运力和成本，再设计物品的移动轨迹，最后决定不同 工厂的排产顺序。
所谓大物流，是指外物流，例如从欧美转运至中国，走海陆空，还 是走陆，是在新加坡，还是在上海洋山港转运等，是基于运力、运量、 集约分发、运费、路径、运期、工期、批量等的离散事件约束求优化规 划的问题，而不是仅仅指厂内生产物流与定班工期生产排程等。大物流 的转运，需要考虑苏伊士运河或者巴拿马运河，更需要跟地理位置结合起来，通过数字地球提供基于位置的服务(LBS)，计算路径和成本。 陆路与海路的权衡，大船倒小船的选择、是在新加坡还是在洋山港，数 十万吨标准集装箱是否分头运输等，这些都是大物流需要考虑的问题。

针对全球视角下的物流规划，美国FlexSim公司开发了FlexSim软 件，可以完成全球模型的模拟，帮助关键决策的制定。此外，达索系统 的Quintiq、西门子的Plant Simulation也是这类物流建模的软件。大型工 业软件商在这些领域将市场切分得非常精细，在全局视角的物流规划系 统之下，进一步通过不同的软件来加强现场管理能力。例如，达索系统 在2013年以2亿美元收购的Apriso和在2014年以2亿欧元收购的Quntiq， 都是用于供应链优化和高级计划排产，而在2016年收购Ortem，则进一 步巩固优化了生产运营的管理。如果仔细观察西门子和达索系统在这段 时间的并购行为，会发现二者具有高度的回声效应。二者各自努力的信 号都被对方捕捉，并产生了积极的回应，往复震荡不止，眧示着制造系统大整合时代的到来。
工厂里的机器摆放，是一门大学问。它需要从工厂的全局，来思考 业务逻辑、物流及生产工艺。借助厂房布局或者生产规划软件，可以对 各级工序的材料流进行建模，从而实现厂房级的优化。
这需要对工厂进行大工艺设计，包括机器生产线的布置、大门的设 置、物流的进出通道、线边库的布局等。当然，也包括对人进出的设 计。 机器、穿梭补料的运输设备等布局，与整个生产线的工艺路线有着 密切的关系。例如，同样一台注塑机器，放在不同的厂房，进入不同的 车间，机器的布局方式就可能会发生变化。更重要的是，规划师需要对 各种工艺、装配规划等进行模拟仿真验证，即模拟整个生产制造过程， 在投入生产前验证结果，并生成清单报表和指令等。
这种生产线的工艺仿真，显然需要对机器本身有着更多的认知和数 据来源。20世纪末，以色列的Technomatix、美国的Deneb Robotics等专 业的生产线工艺仿真软件公司进入了市场。汽车行业对它们厚爱有加， 纷纷采用，大幅促进了这类数字化生产线工艺仿真软件的发展。由于现 场机器的数据需要设计参数，机械CAD软件厂商很快意识到这是一块不 可丢失的阵地，于是纷纷进入这个领域，前面提到的两个厂家也分别被 收购。CAD软件厂商借此越过了原先的机械设计软件边界，开始在生产 车间和厂房之间逡巡。
更有意思的是对人员流动的仿真，例如AnyLogic仿真软件。这个面 向行人仿真的软件值得关注，因为终于在工业领域看到了一种来自俄罗 斯的软件。它可以实现系统动力学、离散事件、智能体的建模仿真，广 泛用于机场、博物馆、地铁等人流密集的地方。面向人的仿真需要深刻 了解人的行为模型。人的行走会受到自激励机制的影响，比如总想超越 前面的人等。这听上去很简单，实际上工厂现场的事情会复杂得多。
一家企业的物流设计，往往是邀请专业的物流咨询公司来进行。各 种物料流动的设计核心，其实是对离散事件的仿真，最常用的软件是 Automod，以及Flexsim和ProModel等[13]。Flexsim使用方便，在大型仓 储物流方面得到了广泛使用，如京东商城的立体库房，在一些相对简单 的工厂中也有不少应用。大型的装备制造业企业也表现出了对这类软件 的偏爱。物流仿真软件Automod，其实是美国最大的半导体设备制造商 应用材料公司旗下的。早在2006年，应用材料公司就以1.25亿美元从一 家自动化公司手中购买了此物流仿真软件所属的公司，以加速对半导体 行业柔性生产力的支撑，避免昂贵和高度定制化的生产线方案。设备制 造商旗下拥有商业软件并不奇怪，日本三井造船厂自己开发了一款类似 的物流仿真软件。[14]这也折射出日本软件的一个发展特色:在垂直领 域，总是会有令人意外的专业软件。


现场机器调试，可以快一些。
如何让现场的调试时间变得更短?最理想的方法是，一条生产线、 一台机器，就像是一个USB插盘一样，插入即可使用。这种理想的插拔 式工厂，成为生产线模拟仿真的最高境界。为了做到这一点，需要在前 面布局生产线的时候，加入各种设备的具体参数，对实时场景进行仿真 模拟。它把控制系统PLC，或者一个线缆的铭牌参数，都做成边界条 件，输入仿真系统。一言蔽之，生产线就像产品一样，被精密地设计。 这是传统自动化厂商所陌生的环境。而作为机器的控制系统与连接者， 以及物料的驱动者，自动化厂商被期望再往前走一步。在数字化时代， 则加剧了这种倾向。
西门子公司在2006年收购了产品生命周期管理(PLM)厂商UG之 后，拥有了生产线布局的仿真优势，之后又进一步延伸到机器虚拟调 试。这给其他自动化厂商带来非常大的压力，尤其是像美国罗克韦尔这 样体量相对小的自动化公司。最近几年，罗克韦尔公司有两步棋值得关 注。第一步是投资10亿美元入股美国参数技术公司，以换取一个战略绑 定，既加强对机器设备的物联网连接能力，也加强与其他机器数据的连 接。第二步，则是在2019年初，收购了一家从事数字模拟的工程软件开发商Emulate3D。这次并购的投入并不算大，但对机器进入数字空间来 说则是意味深长。使用该软件可以建立简单的工厂模型，但其重点是可 以与控制系统进行连接，实现虚拟控制。也就是说，它虽然不能进行工 艺仿真，但可以进行基于控制的仿真。Emulate3D作为一种可编程逻辑 控制器(PLC)仿真程序，正是罗克韦尔自动化公司需要补充的短板， 可以为PLC和其他控制系统建立起虚拟调试的仿真空间，查看程序逻辑和结果。有意思的是，这家公司原本是罗克韦尔的合作伙伴。吞并小伙伴，在软件生态领域是很普遍的现象，这种联合算是水到渠成。 另外，德国机器人公司库卡(KUKA)收购的芬兰Visual Components软 件集三大功能于一个平台:离散物流仿真模拟、机器人离线编程、PLC 虚拟调试。基于仿真模拟软件，不少企业重新开发形成自己的品牌产 品，如库卡机器人的SimPro、北京中机赛德机器人虚拟仿真系统 VisualOne等。
制造现场的运营、质量和自动化控制
让我们从最常见的制造执行系统(MES)开始。它是以机器为中 心，向上到企业资源计划(ERP)、向下到人机界面的一个管理平台， 是传统制造的核心中枢。它解决了物流计划与执行系统之间的关联。 1997年制造执行系统协会(MESA)提出的11个功能，是过去二十多年 MES发展的基石。最近几年，大量普及的物联网和传感器、无处不在的 数据采集和边缘计算，使得MES的经典框架遭遇到撼动。
在过去的发展中，既然MES处在一个中枢位置，自然就会有来自四 面八方的加入。其中，有些来自ERP厂商的由上向下发展，如SAP公司 的SAP ME、用友的JMES等;有些来自自动化供应商，例如通用电气、 西门子、罗克韦尔、浙大中控等公司;有些从下位机发展而来，如 Wonderware、亚控等公司;还有就是专注于MES系统的，例如德国的 MPDV和北京兰光等。在当今的物联网时代，大量从事数据采集和从事 物联网的公司也跟着数据的洪流挤进市场。MES是工厂制造系统的一块 重要基石。例如，西门子作为自动化巨头，其软件部门基本全是依靠收 购而建立。从2001年至2016年，西门子在15年间一共花费110亿美元， 收购各种软件企业大约20家，其中MES相关企业就有8家。彼时，正是 西门子“2020愿景”发布的时候，电气化、自动化、数字化被分为三类阶 梯。可以说，依靠这段时间的并购，西门子公司基本完成了在MES上的 布局。

然而，这类软件最大的特点是散、专、小。由于它与行业特性绑定 得非常紧密，而行业的工艺流程多变，因此这类软件中很少能够出现通 吃的寡头垄断局面，而是在垂直领域各有千秋。酿酒、制药、水泥等都 会有行业各自青睐的MES软件。

与MES相对应的高级计划排产系统(APS)，是一类叫好不叫座的 软件。APS以有限产能为出发点，理论上可以精确地统计每个机器的实 际运转时间，细化到每天的生产班次，因此更贴近实际产能的排产计 划。但由于工厂现场复杂多变，难以预测，因此尽管提出它的时间甚至 早于MES，但它很少成为市场上一支独立的力量。日本的Asprova算是 少有的独立APS软件。很多ERP、MES或者自动化厂商都会通过并购 APS小企业来增加APS模块，作为一种排产的辅助。两种相反的力量， 使得APS的下一步发展还有待观望:小批量订单，让生产调度变得更加 飘忽不定;实时数据的加强，则让APS有了更好的发挥余地。
质量软件源远流长。20世纪20年代休哈特建立了统计过程控制 (SPC)，开辟了量化质量问题的先河，至今依旧深刻地影响着制造业 的质量管理。除此之外，在质量追溯、供应商质量管理、成本管理、实 验室管理等方面，有很多不同的软件。在大众汽车公司的一家主机厂大概是分厂的规模，它的质量部门就有大约35种软件。[18]
在很多场合，MES软件中有单独的质量模块。随着质量手段的丰 富，许多质量模块也有从MES软件解耦的趋势，因为这样可以更加精细 地对具体的工装夹具等环节进行管理。这解释了为什么西门子公司在收 购多家MES企业之后，于2012年又收购了瑞士质量管理软件公司IBS。 随着当前MES的范畴扩大到制造运行管理(MOM) ，质量软件跟MES 之间平行的现象更加明显。
深入落实质量软件的最大障碍，依旧是管理层的重视度问题。质量 很难成为董事会的热门话题，质量的优先级往往排在后面。因此，质量软件也未像想象中的那样成为刚需。制药和食品等行业除外，因为这里 有着严苛的质量法令。2020年年底，流程石化行业的领头羊霍尼韦尔公 司，花费13亿美元现金，收购了质量管理软件企业Sparta Systems，而被 收购的这家企业的销售额只有5 600万美元，市值与销售比达到了23 倍。这是霍尼韦尔进军制药行业付出的成本。生物医药制造行业的质量 要求非同一般，收购一家医药质量软件公司，基本就拥有了全套质量知 识。这是工业软件背后的知识逻辑。
计算机辅助制造(CAM)软件，尽管可以放在制造过程来讲，但 它更好的位置，或许应该放在CAD软件中。因为数控机床基于利用 CAD软件设计的图纸进行加工的时候，需要使用CAM软件对机床的数 控系统进行编程。实际上西门子公司的NX软件，最早就是从CAM软件 开始的。那个时候，数控机床刚刚诞生，大量的CAM软件迎风而起。 CAM软件是工件精度的重要保障，因为是它决定了刀具在加工表面上 进退翻飞的轨迹。无论是飞机机翼的加工，还是苹果手机壳制造，都离 不开CAM软件对刀具切削轨迹的预先规划。只有规划得当，工件才能 得到精准加工。从这一点来看，CAM软件是CAD软件和机床之间的桥 梁。这也让人理解了为什么北京精雕机床当年能够进入苹果的供应商行 列，因为精雕最早就是基于CAM软件发展起来的。这是中国少数在 CAM软件领域能够脱颖而出的软件。
CAM软件并不是一个大类，很多时候，它被CAD软件的光芒所掩 盖。20世纪90年代，CAM软件迎来了大放异彩的好时光。英国的达尔 康(Delcam)、以色列的思美创(Cimatron)等都是佼佼者。2010年以 后，由于制造系统集成的需要，CAM软件开始被整体性并购。Delcam 被Autodesk收购，Cimatron被一家3D打印机公司3D SYSTEM收购。海克斯康则一口气吞并了好几个老牌的CAM软件厂商[20]。刀具企业领头 羊山特维克可乐满公司(Sandvik Coromant)也在2020年吞并了业内小 有名气的Esprit。曾经独立的CAM软件阵营，纷纷归降。而在CAD软件 厂商如西门子、达索系统、美国参数技术公司的地盘，其CAM软件往 往与CAD软件紧密捆绑在一起。这种努力随着智能制造的推进而在加 强，甚至CAM软件本身的名称也在逐渐丢失，工业软件公司更愿意将 其纳入数字化制造(DM)的范畴。 可以想象的是，CAM软件市场充斥着大量的独步者。不同的加工 方式，无论是铣削抛磨，还是切割焊接，抑或3D打印，工艺和轨迹产生方式是完全不同的[21]。CAM软件只能按照按行业进行细分。国内上 市公司柏楚电子，吃透了激光设备市场，占据85%以上的市场份额，因 此凭4亿元的产值，市值可以达到200多亿元。虽然市场上的CAM软件 多如牛毛，但很少有能够通吃的。找准一个细分领域，慢慢积累经验， 会更容易找到好的发展机会。 值得一提的是，再强大的CAD软件或CAM软件，也离不开两家主 要的CAM软件内核厂商，那就是德国的Moduleworks和MachineWorks。 前者占据了绝大部分市场，各种数控系统、CAM软件或者机床厂商， 基本都是这家公司的客户。Moduleworks有200多人围绕着路径优化、刀 具轨迹在从事工程计算，其中75%的人是开发人员。
自动化软件总是要被提及的。与MES软件和下层控制系统PLC相关 的软件，是一类人机交互的界面，有时也包括数据采集与监控 (SCADA)软件。顾名思义，它是由数据采集、实时数据库和可视化 展示而构成的。由于机电一体化设备的控制系统实在太多，很多小众的 设备的数据格式是非常独特的。可以说，没有任何一个品牌SCADA软 件，能够采集所有设备的数据。目前这类软件中比较知名的是施耐德电 气AVEVA旗下的Wonderware，而国内的则以北京亚控、力控等公司的 软件为代表。也有公司专注于提供数据采集领域的软件，如美国 Keppware(被产品生命周期管理系统公司PTC收购后，成为它的一块响 当当的物联网招牌)、美国Redlion等。国内的华龙讯达，则凭借近二十 年的对电气控制的配套和升级改造经验，也掌握了数据采集的能力，在 工业物联网时代得以大展身手。
说到控制系统，用于离散制造的PLC和流程行业的DCS各有所长， 但也有很多共性。控制系统背后也是软件，包含了组态编程软件、运行 时软件和HMI软件等核心组件。这类自动化软件要么由PLC厂家自己开 发，要么由第三方提供。西门子PLC的编程软件是Step7，后来被整合到 TIA博途平台。三菱、欧姆龙等公司往往使用自家的自动化软件。德国 KW-Software在没有被菲尼克斯公司收购之前，为多家PLC厂商采用。 贝加莱的Automation Studio在作为自己的PLC编程软件的同时，也对外 开放使用。自从贝加莱被ABB公司收购之后，ABB的机器人和贝加莱的 PLC编程环境得到了进一步融合。在上述情况下，第三方的编程软件如 Codesys，显得尤其珍贵，已经是数百家PLC控制器厂家的首选，成为 PLC领域的安卓。尽管也有国内企业在寻求发展，但要冲击它的霸主地 位，尚需时日。

企业资产管理(EAM)软件，是另一个品类，在流程工业等重资 产行业中尤为重要。国外的维护、维修、运行(MRO)软件如IBM Maximo，还有SAP、Oracle的很多软件都驻守在此。最近几年还涌现出 许多数据分析公司，与物联网相结合，主要围绕着设备的备件、能耗、 预测性维护等开展应用。
类别四：产品服务

产品服务往往与嵌入式软件有密切关系。嵌入式软件是跟终端设备 密切捆绑的一类软件，通常随着产品被一起销售出去。随着智能产品的 快速发展，机械产品与电子设备的融合越来越强，因此嵌入式软件市场 也在高速增长。据统计，2020年中国嵌入式软件市场规模达到1 000亿 元。就销售额而言，华为、海尔、南瑞、中车等都是领头羊企业。这类 软件的行业跨度很大，而且已经与机、电、液压等融合在一起，因此并 非独立销售的产品。
很多自动化产品也都有大量与硬件相捆绑的嵌入式软件，这类产品 被称为嵌入式系统。像制造业中最常见的控制系统PLC，就是一个嵌入 式系统。其中，嵌入式操作系统最引人注目。人们对安卓、ISO等消费 者级操作系统已经很熟悉，而工业级操作系统则主要有美国风河的 VxWorks、加拿大的QNX、开源的Linux系统，以及中国翼辉的SylixOS 等。与消费者级操作系统最大的不同是，工业级操作系统需要很强的实 时性、可靠性和对恶劣环境的适应性。操作系统之下是硬件，上面是中 间件和应用软件。应用软件与行业密切相关，也最丰富多彩。美国风河 公司的起家，与美国国家航空航天局密切相关，并在发展中逐渐渗透到 军工、网络通信、工业控制等领域。随着边缘计算和泛在连接的发展， 嵌入式操作系统可以更好地实现边缘智能和机器端决策。嵌入式软件是 高端装备的重要组成部分。全球最大的军火商洛克希德·马丁有时也被 看成是工业软件巨头，就是因为它制造的军机、导弹等也装备大量的嵌 入式软件。但对外单独出售成熟软件，却并不是这类企业的商业模式。 因此从独立性和商业性的角度出发，嵌入式软件也不作为本书的研究对 象。然而，在开发汽车、家电、医疗器械等产品的嵌入式软件的时候， 却需要大量的研发工具软件，这些则是本书的重点。
工业软件五大特点

工业软件是制造行业的基石。它是一种支点产业，产值很小， 跟“高大上”无关。或者说，它不高(不可见)、不大(无产值)，也不上脸(隐藏在最底层)。以国内当前最受关注的卡脖子芯片行业为例。 全球半导体市场规模近5 000亿美元，往上，支撑起数万亿美元的电子 设备，并进一步支撑起几十万亿美元的数字经济市场;往下，它需要 500亿美元产值的半导体生产设备来支撑;再往下，才会看到一个100多 亿美元的电子设计自动化软件。若没有这种软件，芯片支撑的世界，就 成了一个沙塑宫殿。这样的例子可以举很多。例如仿真CAE软件，就是这样一个奇特行 业。中国每年的CAE软件市场可能只有几十亿元人民币的规模，能不能 成为一个“行业”都难说。在这个领域，一家企业能有几千万元的收入， 就是优等生。CAE软件的类别众多，各行各业都有它们的身影，它们就 像是大自然丰富多样的物种。在每一个狭窄的缝隙里都会长出CAE软 件，比如，挖掘机挖斗里滚动的泥块或者制药颗粒的成型，都在用一种 叫做散料仿真的软件模拟。
作为一种工业品形态，中国工业软件呈现了五个令人难堪的特点，可以概括为:难、冷、穷、小、重。
难

攻关不易。工业化沉淀留下了无数的深坑。只有扔进去钱、知识和人才，才能填满它。就通用CAE软件而言，国内还没有一家公司能够正面挑战行业全球领先者。这些领头羊的工业软件，早在电气化开启的时代，就开始与工业界共同不懈探索。大量的工业化知识，沉淀在这些工业软件之中。这是自主工业软件难以攻克之处。
穷

没有钱。中国制造业用户，长期未能认识到软件的知识价 值，“重硬轻软”成为一种压倒性的潜意识。这其实也是制造业进化的一 种幼稚症。在荷兰光刻机厂商阿斯麦在发展初期，市场被尼康和佳能统治。芯片代工厂台积电由于工厂失火，日本设备一时供应不上，就转向阿斯麦。阿斯麦光刻机一向是硬件和软件兼顾，但在这个时候，它突然发现，亚洲的客户除了愿意购买机器设备，并不想为软件付费，也不想为软件升级而付费。这样的场景，至今依旧存在。
冷

冷清的行业。这个行业严重缺血。大学生人才的培养，已经基 本断档。对于CAE软件、CAD软件、EDA软件等，绝大部分高校里没有 相关学科。现有的从业者，则往往被互联网行业轻松挖走。
小

市场之小，几乎不可见。全球芯片约有5 000亿美元的市场， 但支撑芯片设计的软件可能只有上百亿美元的市场。
重

小尖工业软件，大国重器担当。如果没有工业软件， 很多设计、研发、运行都会停摆。工业软件其实是无法分类的。如果硬 要给它分类，那不妨把它列入国民经济。这表明了它的重要性。工业运 行的逻辑，归根结底是知识结晶。这些知识结晶的最大容器，就是工业软件。抽掉工业软件，整个制造业将分崩离析。
工业软件强国启示录

美国:国家意志的力量

美国最早发展CAE软件是从美国国家航空航天局开始的。在国家资 金的支持下，美国国家航空航天局开发了著名的有限元分析软件 Nastran。1971年MSC公司改良了Nastran程序，使之成为美国仿真软件的鼻祖。
国家战略投资计划：CAE软件产业的萌芽是在领先的美国航空航天和国防科技工业中诞 生的。美国的科学家认识到，计算正在成为与理论和实验并列的第三种 科学研究范式。他们清晰地定义了这种变化，并将之呈报给美国政府。 美国政府采纳了科学家的观点，并通过各种国家战略计划投资众多科学 计算基础设施，实施了大量产业培育举措。这是CAE软件产业最早在美 国得到蓬勃发展的一个重要因素。
美国国家科学基金会和半导体研究共同体的交互配合，在一定程度 上弥合了创新前段由于知识需求和商业关注之间的巨大差距形成的“创新死亡谷”[39]。 美国在对产业扶持的同时，也非常关心国际上的进展，欧洲是关注 对象之一。虽然没有专门针对EDA技术的项目，但许多欧洲国家都有国 家项目支持信息和通信技术(ICT)、纳米技术、嵌入式系统、高级计算和软件技术等领域的研发，这些领域涉及EDA技术的各个方面。最新 的Eureka计划之一是Catrene(欧洲纳米电子学应用和技术研究集群)， 它是一个2008年到2012年的计划。Catrene有30亿欧元的预算，合作伙伴 包括大学、半导体制造商(英飞凌、NXP、飞利浦等)，还有空中客车 和大众汽车等，当然也少不了美国EDA软件公司Cadence。其中就有两 个项目明确地指向EDA技术。
另外一个欧洲研发项目在2001年至2008年期间的预算为40亿欧元， 总资金的75%来自公司。它支持了70个项目，其中15个聚集于EDA技 术。 这些动向，引起了美国国家科学基金会的注意。美国国家科学基金 会专家们经过估算，认为欧洲投入EDA技术研究的资金，比美国政府和 产业界投给EDA技术研究的资金多出几倍。作为全球最强大的EDA技术 基地，美国国家科学基金会认为需要加强对EDA技术研究的投资，而且 对全球任何其他地方在该领域的基础研究，都投以警惕的目光。
美国拥有培养完整的从基础研究到应用转化，再到商业应用的EDA 全科技产业链条。虽然美国企业占有绝对垄断地位，虽然美国产业界拥 有开放的协同创新体系，美国科学界依旧在持续地进行前瞻性研究，仍 然在不断呼吁加大基础研究的投资力度。 只有充分做好前端的数学、物理机理和工程系统的基础研究突破， EDA软件的发展才会表现出充足的活力。
德国:围绕制造发展工业软件

根据德国联邦外贸与投资署(GTAI)2019年的报道，德国拥有世界第五大信息与通信技术市场，2017年市场总值约为1 600亿欧元。德国也拥有欧洲最大的软件市场[40]，2017年市场总值约为230亿欧元，并 拥有超过6%的年复合增长率。整个欧洲2018年的软件收入大约为1 093 亿欧元。其中，德国公司占22.3%;英国尾随其后，占21.6%;法国排名 第三，占12.1%。


国际商业软件联盟(BSA)的研究发现，2011年，德国的IT竞争力 排世界第15名。根据Truffle 100的2011年欧洲前100位软件公司排名，德 国的SAP、Software AG以及DATEV这3家软件公司进入了前5位;在前 100位软件公司中，德国有14家软件公司入选，实现总收入约181亿欧 元，占前100位软件公司总收入的49.4%，具有非常高的市场集中度。
与之相对照的是，英国有22家软件公司入选，实现总收入约55亿欧 元，占14.6%。排在第三的法国有19家软件公司入选，实现总收入约40 亿欧元，占前100位公司总收入的10.6%。可以说，从欧洲软件业头部企 业的收入来看，德国软件企业撑起了欧洲软件业的半边天。
然而，作为世界第三大IT市场和欧盟第一大IT市场，德国鲜有与此 相对应的大规模IT企业。除了欧洲最大的两家拥有工业软件的公司—— 一家是SAP公司，另一家是西门子公司——是两盏耀眼的明灯，其他软 件公司的国际知名度其实都不算太高，而且散落在不同的行业之中。标 准软件、娱乐用电器以及芯片与显示器市场，则全部由亚洲和美国公司 占据。德国参与国际标准制定的工作，也显得略微不足。德国在嵌入式 系统、数控系统、自动化控制软件等领域很发达，而在设计工具CAD软 件、CAE软件、EDA软件领域，几乎只有西门子公司独家撑起一片天 地。
大多数软件公司的主要业务，是为企业用户提供应用程序解决方 案，而不是基础设施。这些解决方案针对的目标行业主要是信息通信 业、制造业和金融业。B2B市场的解决方案大多数都有一定程度的复杂 性，需要根据客户需求进行定制。相应的，许多德国软件公司都是以销 售代理商作为他们的销售渠道。
大多数德国软件公司都面临着激烈的市场竞争，成功的软件公司都 在“低成本”和“差异化”之间找到了平衡。不管是产品公司，还是服务公 司，都是高度整合的，服务公司更加注重核心竞争力的积累，倾向于大 量使用第三方外包公司。
德国Hoppenstedt商业数据库[41]将软件业划分为一级软件业 (Primary Software Industry)[42]和二级软件业(Secondary Software Industry)。一级软件业是从事数据处理服务商以及数据处理设备的供 应商，是以软件开发和销售为主要经营目的，包括独立软件开发者，其 中以应用软件高居多。
二级软件业的企业，多数源于传统商业和制造业，如电子技术、通 信、机械制造等。在德国软件行业中，大约90%的人才都集中在这个领 域。它最大的特点，是为了配合硬件产品而开发软件，软件开发自身并 不是这些企业的主要经营目的。嵌入式系统，就是典型的二级软件业。 在中国，不销售软件的华为和海尔，却在中国电子信息百强排行榜中屡 屡排名第一、第二，就是这个道理。德国二级软件业的销售规模，明显 比一级软件业要大，因为软件是其产品及服务的重要组成部分。这类企 业用于软件开发的经费约占其研发经费的15%，在电子、电信企业中这 个比重更高，用于软件开发的经费能够占据研发经费的25%和23%左右。
从软件开发的方式来看，在德国一级软件企业中，大约73%都是自 主开发原始软件;二级软件企业，则有大约87%的企业会在采购的基础 软件之上进行二次开发，以解决生产和服务过程中的具体问题。也有软 件企业同时采用上述两种方式。
德国并无专门鼓励工业软件的政策。工业软件被作为IT产业的基础进行鼓励。在工业软件的发展上，起到主导作用的是企业而不是政府。德国2007年启动的“信息通信技术2020——为创新而科研”规划[44]， 旨在推动IT产业的发展，其主要方法是发挥政策推动、科研推动和市场 拉动的合力，按照规划完成创新项目和成果转化。规划执行期为十年， 2007年至2011年期间预算资金为32亿余欧元，即每年6亿多欧元。它的 资金流向，对我们颇有启发意义。其中，17亿欧元用于资助马克斯·普 朗克科学促进学会、莱布尼茨科学联合会、弗劳恩霍夫协会等科研机 构;剩余约一半，用于资助申请经审核后得到批准的研发项目。

IT的概念在德国与中国并不一样。凡是想获得德国IT学位的学生， 必须辅修一门其他专业课程，如机械、化学、经济学等。只有拿到其他 专业证书，软件工程的研修者才能获得IT学位。这样的做法反映了一个 朴素的道理，优秀的算法工程师，必须懂数学、机械或某个专业。在中 国、美国，都设有单修的信息工程、计算机工程学位，这可能会导致IT 与机械的脱节。在德国，机械工程专业毕业的学生，去学习代码搞编 程，也是非常普遍的事情。二者的融合是天然的，在德国，机械工程师 待遇很高，完全可以跟IT工程师相媲美。

作为旗下工业软件众多的工业巨头，西门子公司目前已经将软件上 升到重要的企业战略。实际上，在20世纪，西门子也同样开发过二维和 三维的CAD系统:SIGRAPH 2D和SIGRAPH 3D。SIGRAPH 2D系统十 分成功，使用方便并具有参数化设计的功能。SIGRAPH 3D的内核采用 了英国赫赫有名的科学家的ROMULOS系统，这是由创建Parasolid内核 的同一批人开发的。但在当时，ROMULOS基本已经过时，势头正旺的 是Parasolid，法国达索系统的ACIS也已经诞生。内核技术的不足，似乎 决定了SIGRAPH 3D的寿命。西门子公司在20世纪90年代初曾经用 SIGRAPH软件与中国机械工业电脑应用技术开发公司(MICT)合作。 但90年代以后，西门子的CAD软件基本上销声匿迹。 2007年，西门子公司花费35亿美元的高价购买了已被几次转手的美 国UGS公司软件，重新捡回丢失的宝贝。以此刻为起点，并购软件成为 西门子最频繁的扩张举措。软件战略，重新回归制造业巨头西门子的怀 抱。对UGS公司的收购再加上后续对一些仿真软件的收购，尤其是并购 了作为全球三大EDA软件公司之一的Mentor，使得西门子的软件范围覆 盖到工业的更多角落。与此同时，西门子不断丢掉硬包袱，将旗下的微 电子、计算机、医疗器械、家电和能源电力部门依次剥离。西门子已经 成为一个积极“拥抱软件”的工业典范。
日本:重视硬件，软件沦为外包行业

日本和德国在工业嵌入式软件机器人、汽车控制模块、数控机床等 领域都称霸市场，这跟它们的机械工程强势有直接关系。日本在20世纪 80年代提出的“机电一体化”，对其嵌入式软件发展起到了很大的促进作 用。但为什么美国通用汽车可以造就CAD软件的兴起，日本丰田却没有 催化出一个国际通用的CAD工具软件呢?实际上，无论是在钢铁、造 船，还是在汽车、家电等行业，日本都成功地塑造了一些国际化的品 牌。
日本工业软件，是少数几个没能冲向国际化的行业之一，这应该与 日本的“硬件优先”传统有着直接关系。
在1980年前后，统领日本计算机硬件市场的五大厂商是IBM、富士 通、日立、NEC和Univac，合计占据了90%左右的市场份额。从富士通公司和日立公司在1974年引入IBM兼容机开始，到1980年前后，IBM兼 容机已经占据了日本计算机市场59%的销售份额。IBM系列产品支配了 硬件市场，这吸引了很多由IBM操作系统支持的计算机软件进入日本市 场。
在日本公司的IT开支中，只有7%的费用用于外包定制软件开发， 不到1%的费用用于购置商用货架软件。日本公司绝大部分都是用自研 软件。外部的软件商，则严重依赖计算机主机厂。在这段时期，大多数 软件公司的主要业务是为计算机主机厂提供服务，来自计算机主机厂的收入占据此类公司收入的60%左右。[46]

1980年前后，日本软件的价格几乎全部是根据开发成本或者是工作 量来决定的。这意味着大多数软件公司不出售技术，仅依靠人力资源提 供技术服务。 在日本软件产业发展过程中，这是一种作坊式的开端。软件工业很 大程度上依赖于个人，程序人员水平的提高优先于软件产品的改善。日 本软件业的从业者仅仅被看作是程序设计劳动力的来源，而不是熟练的 专业设计师或系统工程师。

日本政府于1985年开始的国家项目SIGMA，是一项“软件生产工业 化”行动，以消除“软件危机”为愿景，推行软件生产工业化。它期望建 立一个能为日本软件开发者提供生产软件所需情报工具软件的计算机系 统。所设想的商业模式是，在SIGMA系统开始经营后，运营费用可以 用用户交的租金来支付。 然而，这个软件生产工业化的目标，却依旧指向为硬件服务。而且 这些日本公司误判了形势，依旧在进行大型机方面的攻关，并没有注意 到当时的一种大趋势，那就是软件业正在独立地蓬勃发展。根据一位日 本人士的看法，这个项目注定会失败，因为它是在计算机尚不发达的前 提下开发的。很多人在项目进行中注意到了这个前提的荒谬，却无法停下来。因为一旦冠以“国家项目”的称谓，就不能轻易中断。五年后，这个国家项目到了难以维持的地步，因此由50家计算机制 造商和软件公司出资成立了一家与项目同名的商业公司，算是为这个项 目站好最后一班岗。1991年，日本与UNIX国际标准化组织达成了通用 规范，这标志着日本放弃了抵抗软件标准化的路线。SIGMA公司无疾 而终。
这次失败，是日本试图寻求软件自主化遭遇的一个重大挫折。 SIGMA项目意图对抗的是一个全球软件标准化程序的潮流，这个逆潮 流的急先锋项目很快就变成了一堆废弃的石头。日本为此损失了230亿 日元投资，以至于之后再也无法组织像样的振兴软件国家行动。
缺乏强势的通用软件，但企业自研能力很强。日本电产株式会社(NIDEC)主要生产中小型马达、轴承等零部 件。自1994年起，日本电产开始量产用于硬盘驱动器的液态动压轴承 (Fluid Dynamic Bearing，简称FDB)。随着硬盘驱动器在数据存储密 度方面的惊人进步，传统的滚珠式轴承制造在理论上已经无法做到让每 一颗滚珠的大小都完全一致。因滚珠间的尺寸差异产生的非周期性振 动，将导致磁头无法精准地在高精细、高密度的磁道上刻录/读取数 据。为了探索液态动压轴承的最佳结构，日本电产逐渐走上了内部开 发、自主研发建模技术和仿真软件之路。
日本是全球第三大经济体，拥有世界一流的制造业。日本软件在销 售方面仅次于美国软件，机床、机器人和汽车行业的嵌入式软件独步全 球，日本软件的质量与生产率也不在美国软件之下。然而，日本的软件 产品与服务却越来越缺乏全球竞争力，丢失全球存在感。日本软件业在 强大的软件开发能力与虚弱的软件能力之间横亘着巨大的鸿沟，这是日本软件业留给人们的巨大迷思。
不少学者也注意到了这个现象。美国伯克利大学的Cole和Nakata教授在2014年对此进行了详细的分析。[49]

其中有两点结论令人印象深 刻:一个原因是日本软件业中有大量IT软件外包公司，为具有适度软件 技能的员工创造了“蓝领”职位，而对优秀软件架构师/设计师的需求不 足，进而导致软件创新度不够。另外一个原因则是日本对“造物”的崇 拜。硬件工程师无论是收入，还是社会地位，都比软件从业人员要高。 日本卓越的硬件制造形成的“路径依赖”，使得软件行业无法成为一个吸 引优秀人才的行业。美国五分之一的软件开发者接受过研究生教育，而 在日本这个比例仅为十分之一。在博士学位方面，两国软件开发者之间 的差距更大。
20世纪90年代初，日本大型制造和服务公司的信息技术能力有所减 弱。大公司将其IT部门剥离为子公司，开始更多地依赖这些子公司和其 他系统集成商及其分包商。在随后的三十年，尽管电子公司已进化成IT 公司，但传统电子工程师思维依然统领企业高级职位。日本公司重硬轻 软，其组织结构往往是机械工程师、化学工程师在顶层决策位置，而电 子工程师、软件工程师位于底层。以硬件为中心的路线长期延续，而软 件的角色依旧被视作功能的辅助和控制器。

大多数日本人喜欢进入大公司工作，因为比较体面，进入小公司的 人则比较少。这也导致日本创业公司比较少，限制了软件业所需要的蓬 勃活力。 日本的工业软件，在国家行动失败后，选择了高度嵌入全球化的策 略。以通用软件为基础，将自己的行业制造专业知识加载其中，然后与 用户紧密绑定，这种策略成就了强大的日本制造业。但是，对于国产化CAD软件、CAE软件以及EDA软件，日本恐怕已经早已失去了目标和动 力。
法国:成功源自沃土

法国没有闪亮的工业互联网公司，也没有非常知名的IT公司。但 2019年，法国的软件市场收入依旧达到了156亿美元[50]，在欧洲仅排在 德国的软件市场和英国的软件市场之后。
在法国的软件市场中，达索系统一家就独占20%以上的份额。这说明，法国软件行业真正挑梁的反倒 是工业软件。这恐怕是任何一个国家都不曾有的现象，
工业软件成为软 件行业的领头羊。普华永道咨询公司曾经给出2014年全球软件业务收入 前100强，法国有两家公司上榜，分别是年收入27亿美元、排名第15位 的达索系统和年收入8亿美元、排名第55位的施耐德电气，全都是做工 业软件的。[51]
工业软件是推动法国软件产业增长的火车头。2014年法国软件产业 收入增长中的41%来自工业软件公司。除了达索系统和施耐德电气之 外，法国工业软件的阵营中还有虚拟样机软件厂商ESI、建筑工程软件 厂商Graitec、激光切割系统和软件供应商Lectra，以及电气行业PLM软 件供应商IGE XAO等。
众所周知，计算机革命及CAD/CAM技术是从美国发源并席卷全世 界的。事实上，法国也是CAD技术的起源地。法国CAD技术的发展同 样与法国汽车产业的发展相伴。可以说是法国汽车的工程需要，激发了 法国数学家的灵感，并反哺工程应用领域。
最早用数学描述表面的技术之一，是美国麻省理工学院的史蒂文· 孔斯(Steven Coons)在20世纪60年代中期开发的“Coons Patches”(孔 斯曲面);另一个关键的曲面数学研究活动聚集地，是法国。 早在1958年，在雪铁龙汽车厂工作的保罗·德卡斯特利亚乌就开发 了一种定义曲面的数学方法。出于保护竞争优势的考虑，直到1974年雪 铁龙才披露他的研究成果。 此时，许多学术和工业研究人员已经开始采用其他技术。1960年左 右，皮埃尔·贝塞尔向雷诺汽车管理层提议，开发一种定义汽车表面的 数学方法。到了1972年，雷诺已经建立了大量的数字模型，并使用这些 数据来驱动铣床。该系统被称为UNISURF，并最终成为达索系统 CATIA软件的重要组成部分。这项工作推动了贝塞尔曲线(以这位天才 工程师的名字命名)和曲面的发展，并成为很多图形应用程序的基础。
发展工业软件最重要的因素之一是大型工业企业的推动。法国的工 业十分强大，在高铁、航空、核电、汽车等领域占据领先地位。法国的 工业软件，正是诞生在这样强大的工业体系中。在汽车公司雷诺和雪铁 龙中诞生了最早的曲面定义技术，在航空制造公司Matra中诞生了 EUCLID，在法国核电下属的计算机服务公司中诞生了CISIGRAPH。这 些昔日发源于制造技术的条条河流，最终都汇集到诞生于达索飞机公司 的达索系统的大江之中，成就了达索系统，使之成为全球工业软件巨头。
法国的工程师教育体系由拿破仑创立，是享誉世界的精英教育体 系。“工程师”头衔在法国地位很高，这个称号在法国受法律保护，是名 誉载体。法国的工程师教育对学生的选拔十分严格，淘汰率也很高。法国的 高中生只要拿到高中毕业文凭就可以直接进入大学学习。排名前10%左 右的高中生，需要先在预科学校进行两三年的准备学习，通过严格考 试，才有资格进入理想的工程师学院。工程师学院培养出来的毕业生不 仅具备深厚的基础科学知识，尤其是数学知识，也拥有广博的技术知 识，还拥有包括项目管理、复杂系统和计算机技能在内的工程实用知识。这为工业软件企业提供了高素质的人力资源。曾有报道说，中山大 学送往法国顶级工程师学校格勒诺布尔大学培养的留学生，回国后首选的工作岗位是开发核电软件。
加拿大：围绕工业优势

实际 上，人口只有3 700万的加拿大，开发了许多全球著名的工业软件，比 较而言，可以说是与美国、法国不相上下。
2019年，加拿大的信息通信技术(ICT)行业GDP产值为940亿美 元，占全国GDP的4.8%。其中，90%以上是来自软件与计算机服务行业 的贡献。 常用的图像处理软件CorelDraw、科幻影片《阿凡达》所使用的特 技3D软件，都是来自加拿大。
就科学计算软件而言，世界上除了美国 的Mathematica和MATLAB，还有加拿大滑铁卢大学开发并早在1980年 就对外发布的Maple，形成三足鼎立的局面。在Maple基础上开发的建模 仿真系统MapleSim，是多学科建模和高性能仿真方面的佼佼者，在机器 人开发的仿真方面拥有独到的特色。中国上海的磁悬浮项目就是采用了 这个软件进行物理建模和仿真。
加拿大在信息技术领域深受美国的影响，拥有很多美国产品的姊妹 版。例如，实时微内核操作系统QNX软件，于1982年就已经面世，与美 国风河公司的VxWorks定位类似。它广泛被用于核反应堆和轨道交通设 备，而且在全球汽车的车载平台领域具有优势地位。全球显示芯片巨头 ATI公司，在被美国AMD收购之后，其研发业务留在了加拿大，继续与 全球霸主英伟达公司抗衡。在芯片设计领域，除了美国Synopsys、 Cadence和Mentor(被德国公司收购但总部依旧在美国)三大霸主之 外，加拿大的EDA依然有自己的地盘，如Solido Design。主攻存储器、 模拟/射频和标准单元的变化感知设计软件的Crosslight(原为Beamtek) 则是全球首家推出量子阱激光二极管仿真软件的商业公司。
在热门的人工智能领域，加拿大的表现也令人瞩目，人工智能的学 术研究和产业化均极为强大。至2020年，加拿大已经拥有60多个AI实验 室、大约650家AI初创企业、40多个加速器和孵化器。著名的人工智能 专家理查德·萨顿，是强化学习的开创者，他的学生后来缔造了“阿尔法 狗”，让人工智能由此享誉天下，成为新一轮AI的起点。来自多伦多大 学的深度学习鼻祖杰弗里·辛顿则几乎凭一己之力，将神经网络从边缘 课题变成人工智能的中心舞台。凭借如此雄厚的人才基础，加拿大有可 能成为下一个瞩目的全球人工智能中心。
将工业优势转化为工业软件
加拿大是全球最富裕的国家之一，2019年人均GDP达到4.6万美 元，在发达国家G7集团中仅次于美国。这与它得天独厚的自然资源相 关。加拿大的原油储量高达1 730亿桶，位居世界第三，同时也是第三 大矿业国。
人口不多而资源丰富，就容易走上贸易立国的路线，外贸依存度会 相当大，对邻国尤其如此。加拿大的对外出口地区相对单一，美国、中 国、墨西哥、英国和日本这五大出口国合计占据了加拿大85%以上总出 口份额。2020年加拿大出口美国的产值达到2 870亿美元，占整个加拿 大出口总产值的73%以上。向中国出口虽然排第二位，但只占加拿大出 口总产值的4.8%。美国人口约为3.3亿，几乎是加拿大的十倍，而且美 国是一个庞大而成熟的市场，这给加拿大本来就非常活跃的技术创新， 留下了充足的发挥空间。它的技术发展，有着稳固的后方市场。
能源、制造、矿业是加拿大国民产业经济的重要支柱。[56]加拿大 是世界第三大飞机制造国、第十大汽车制造国。加拿大麦格纳公司，是 全球最大的汽车代工制造商，以制造的汽车数量而言，它是全球第三大 汽车制造商。这些行业优势，都被加拿大转换为工业软件的优势。加拿大是全球排名第六的发电量大国，发电量仅次于中国、美国、 印度、俄罗斯和日本，在电力工业软件也颇有造诣。电力仿真软件、电 力系统软件几乎都曾经是加拿大的天下。加拿大拥有全面的解决方案， 包括配电网仿真软件CYME、接地仿真软件CDEGS、电磁暂态仿真软件 PSCAD、大规模电网仿真软件DSA-Tools等。加拿大的HYPERSIM则是 基于魁北克水电公司(Hydro-Quebec)多年研究开发的超大型电力系统 的仿真测试软件和硬件。
加拿大软件企业的一个特点，即愿意抱团。加拿大 软件公司大多数是微型企业，企业的员工一般不超过10人，通常依附大 公司开展设计与开发。可能意识到了软件业生态的重要性，加拿大的软 件战略联盟比较普遍。例如，两个软件企业签订协议一起进行开发，相 互嵌套但独立实施销售、产品开发等。这是一个结伴而行的策略。
英国：去工业化使得被收购成为主旋律

英国软件产业具有悠久的传统和基础，比如，在数据库、支撑软件 包、虚拟现实、金融财务软件和娱乐软件等领域。实际上，英国一直是 欧洲独角兽中心，在打造快速发展的全球公司方面，紧随美国和中国之 后。根据亿欧数据统计，2019年有8家英国公司迈入独角兽公司阵营 ，这意味着英国已经产生了77家估值10亿美元以上的公司，总数达 到了德国(34家)的两倍、以色列(20家)的三倍。
在工业软件领域，也能看到非常显赫的英国创立者荣光。目前全球 商业化的CAD软件主流几何内核，是Parasolid和ACIS，由英国剑桥大学 的同一个教授开发，当时被看作是一代和二代产品。在计算机辅助设计 制造(CAM)软件领域，英国也有着非常悠久的传统。如英国达尔康 (Delcam)公司的CAM软件PowerMILL广受赞誉。根据美国调研机构 CIMdata 2012年的报告，其销售额连续第13年保持全球领先的桂冠。
2013年，欧特克公司收购英国达尔康公司[61]，被认为是CAM软件领域 的一次出人意料的事件。此后，英国的许多CAM软件被大肆并购。第 二年，营业额约计8 000万欧元的英国CAM软件公司Vero被海克斯康公 司全面并购，成为后者测量检测和质量管理部门的一部分。经过多年的 并购，Vero已拥有很多响当当的品牌软件，如Edgecam、SurfCAM和 WorkNC等。
被国外公司收购像是一曲主旋律，一直在英国工业软件界回响。 2020年，海克斯康再次收购英国齿轮设计技术公司Romax，后者在旋转 机械如风机齿轮箱、电动汽车变速箱等的仿真技术领域具有独特的地 位。Romax的软件被用来补充海克斯康的仿真软件MSC的产品线，加强 海克斯康在低碳新能源和电气化方面的发展。
英国至今保持着高度的创新活力。然而，工业软件行业的长大需要 工业产业的土壤。去工业化曾经是英国的国策，导致英国制造业一直在 衰落。英国制造业增加值从1994年GDP占比达到16.4%的高点之后，一路下滑，2019年只有8.6%。[64]早年领先的汽车行业、机床行业都逐渐 在走下坡路。随着制造业的落败，英国机床行业的品牌相继陷落，比 如，在中国改革开放初期一度走红的英国桥堡机床(Bridgeport)于 2004年被美国哈挺公司收购。这些都会对CAM软件的发展带来深远的 影响。整体而言，不可逆转的去工业化，给英国工业软件的发展也带来 了损伤。
有强大的制造业伴行，工业软件才能有更好的发展。法国、加拿 大是正面的例子，英国则让我们看到了另外一面。这再次验证了，一个 国家的制造对工业软件所起到的支撑性作用。
工业软件的基础规律

座头鲸少、深海物种多

在这片广袤的工业软件海洋中，品类相对齐全、产值达10亿美元以 上的头部企业，例如达索系统、西门子工业软件、ANSYS、Synopsis 等，就像座头鲸般显眼。
一些主营计算机辅助设计(CAD)软 件、计算机辅助工程(CAE)软件、电子设计自动化(EDA)软件等的 明星企业，例如法国的ESI、美国的MSC和Altair、日本富士通旗下的迪 普勒、广州中望、苏州浩辰等，则像那些海豹、章鱼，只要稍加注意也 能被辨认出来。
然而，更多的工业软件是深海物种，千姿百态，需要深 度下潜才能一睹它们的芳容。正是这些不动声色、不为常人所知的深海 生物，用另外一种方式，统治着海洋。当前被热捧、追逐、为人熟知的 那些工业软件，仅仅是海洋中热闹的一角。
对于专业性软件的发展来说，行业协会、研究所和大学往往可以起到很重要的作用。日本AMTEC软件可以用于类齿轮传动设计领域、塑 料/粉末冶金齿轮设计分析领域，是日本齿轮协会下属机构所开发的一 套齿轮传动设计分析工具软件。Windows LDP则是美国俄州立大学机械 工程系齿轮动力学和齿轮噪声实验室开发的齿轮载荷分布分析软件。国 内的齿轮传动CAD集成系统软件ZGCAD，则是由郑州机械研究所开 发，囊括了常见的齿轮传动设计计算方法。
各行各业孕育着不同的工业软件

专业工业软件的数量难以数清楚，现存数万款不同的软件是完全可 能的。为了找到并理解这些不同的软件，需要从国民经济行业分类代码 开始。因为每一个行业背后，都有着工业软件的痕迹。
例如，随着复合材料在工业化的更广泛应用，需要围绕复合材料进 行结构设计、分析和尺寸优化。作为一款专业软件，HyperSizer将数百 种分析失效方法囊括其中。凭借着快速的分析和复合材料优化能力，它 在国内外航空航天项目中起到至关重要的减重作用，例如洛克希德·马 丁公司的高空高速侦察机SR71、格鲁门公司的全球鹰的机翼、空客 A350客机的发动机短舱等项目，都使用了HyperSizer软件。中国商飞 C919客机的复合材料后机身、中央翼、平尾和垂尾，也应用这款软件进 行优化设计。它最早起源于美国国家航空航天局(NASA)兰利研究中 心，这是一家以气动研究和风洞而知名的实验室。游泳冠军菲利普斯的 大名鼎鼎的鲨鱼皮泳衣，也是诞生在这里。那是材料与仿真的一次完美 体验。这种技术现在由美国Collier公司持有，能与常见的商用有限元软 件相结合，对各个部件自动生成安全裕度报告。这是美国国家航空航天局基础研究向外扩散成商业化软件的又一个典型案例。
一个行业中的企业，往往会采用综合的软件体系。例如一个造船 厂，会使用法国施耐德电气AVEVA这类厂房设计软件，因为设计一艘 船，就如同设计一个工厂或者一个城市。然后，它会采用西门子公司收 购的西递安科(CD-adapco)公司旗下的通用CFD软件STAR CCM+，进行多面体网格划分和流体解析。这个软件从1980年开始，一直在跟 湍流、热传递和氧化燃烧打交道。尽管手握这些巨头公司的工具，造船 业依旧给很多不起眼的工业软件小公司留下足够大的空间。例如，比利 时的NUMECA公司，依然在为船舶与海洋工程打造专业的CFD软件 包。这个软件包含有全六面体非结构网格生成器HEXPRESS和功能强大 的后处理工具CFVIEW，再配上由法国国家科学院开发的不可压黏性流 场求解器ISIS-CFD，可以用来模拟船舶周围的单流体和多流体流动。
工业软件代表着工业文明的最高形态、难度极高

工业软件是数学、物理、化学、生物等自然科学知识，与人类设计制造实践相结合，相互浸润、长期磨合而成。


国外软件经过几十年的发展和数轮并购，基本上已经完成了形态的 彻底改变。国外大部分软件的创立者，往往都是在数学、物理或者工程 有着很深的造诣的人。先行者打造了一把钢刀，后人则反复锤炼。初学 者求胜心切，绝非正途。
发展工业软件要从工具软件开始。因为只有深入工具软件，才会发 现数学的硬核、物理的基础和自然科学的世界。但除了基础科学之外， 还需要一些其他条件。中国科学院计算数学与科学工程计算研究所的创 始人、计算数学的奠基人冯康先生，是国际公认的有限元权威。在有限 元国际大会和学术文章中，也不乏中国人的身影。可以说中国是有限元 研究大国，但为什么中国在有限元分析商业化CAE软件领域却基本无所 作为?
这就涉及工业软件的第二个特性:用户侧的知识反哺。工业软件 是用户用出来的，用则进，不用则废。
若要用户真正介入，则要依赖工 业软件的第三个特性:协同生态。好的软件，一定是配有一批丰富的组 件、插件、接口，以及大量的模型库、参数库、物性库等。没有数学基 础，就没有软件;没有用户哺育，就没有商业产品;没有协同生态，就 没有产业化规模。三者相互锁定，无法单一解锁。
根据联合国产业分类，工业包括制造业、采掘业、建筑业、纺织 业、交通运输业、电力生产、水生产等41个大类。工业软件是指在工业 领域应用软件，其产业属性本质上属于工业、制造业门类，而不是信息 产业。工业系统本质上是信息物理系统，一方面工业、制造知识不断软 化为工业软件;另一方面，工业软件不断硬化入芯片、控制器、设备、 生产线，直至工厂系统。
工业软件应用于制造、电力、石化、国防等行业，与各行业的工艺 环节，如研发、生产、管理、协同等紧密相连。工业软件主要包括研发 设计类软件、生产控制类软件、管理运营类软件，以及服务保障类软 件。
工业软件中最难征服的三座“高山”，是CAD软件、CAE软件、EDA 软件。“高山”之间还遍布着大大小小的“丘陵”，如计算机辅助制造 (CAM)、拓扑优化、工程数据库等。工业软件的这三座高山，乃是 集人类基础学科和工程知识之大成者。
国防军工是工业软件之母

就代码的数量而言，全球头号军火商洛克希德·马丁很早就超越微软成为最大的软件商也就毫不奇怪了。随着美军向“网络中 心战”(Network-centric warfare，简称NCW)转移，各类武器统一上 网，指挥中心将一统天下，洛克希德·马丁公司自然也成为赢家。一个 单兵就是全系统，这是未来武器的发展方向。这背后，需要大量软件的 支持。
可能会让所有人都感到惊讶的是，美国国防部其实是全世界最多软 件的拥有者。在美国，军事软件一直是可以独立成章的类别。在最近几 十年的商业史中，密密麻麻写满了软件的传奇故事:无论是Windows 95 开创的个人PC机的巅峰时代，还是辉煌一时的互联网，或者是打爆天 下的移动互联网、云计算、人工智能、App。然而，从1990年开始到现 在的三十年间，虽然应用软件数量经历了大爆炸般激增，美国军事和国 防应用软件的数量，依然牢牢地占据了16%的比例。美国国防军工的应 用软件的发展势头依旧，从未减速。
美国军工行业一直高调而持久地推动着民用工业软件的发展。工业 软件其实是一桩看不见的军火生意。从这个意义上来说，军工是工业软 件之母。
中国工业软件发展

艰难的起步

20世纪80年代初，伴随着昂贵的IBM大型机、VAX小型机、阿波罗 (Apollo)工作站的引入，图形和设计CAD软件也进入中国科研工作者 的视野。最早有实力引进这些昂贵计算机硬件的研究所和高校，由此开 始了模仿和开发工业软件的征程。这个时期所开发的工业软件，大部分 都是以二维CAD绘图软件为主。
当时中国政府相关部门早期重点支持的也是二维CAD软件，后来进 一步被总结成简单实用的“两甩”工程，即甩图板、甩账本。这对于二维 CAD软件的普及取得了一些成效，先后出现了高华、数码大方、开目、 浙大大天、山大华天等公司的一批软件产品。即使在开发难度比较大的 三维CAD软件领域，也出现了北京航空航天大学的PANDA CAD系统 (后称金银花系统软件)等软件。从“七五”到“十五”(1986—2005)期 间，国家对于国产自主工业软件一直是有扶持的。当时主要的扶持渠道 是电子部、机械部的“CAD攻关项目”和国家科委(后来的科技部) 的“863/CIMS、制造业信息化工程”。随着电子部、机械部的机构改革， 对CAD技术的支持工作渐渐由科技部接管。

20世纪70—80年代，以北京航空航天大学、清华大学为代表的一批 高校和科研人员开始进行相关的软件开发。北京航空航天大学的唐荣锡 先生等，成为国内第一代从事CAD软件开发的标志性人物。随着 CAD/CAE软件在制造业的推广普及，清华大学、浙江大学、华中科技 大学、大连理工大学等一批高校和中国科学院、中国航空研究院等一批 科研院所先后开展了CAD/CAE软件自主研发，并取得了一些研究成 果。CAE软件领域出现了一个百花齐放的小阳春，涌现出中国科学院的 飞箭、郑州机械所的紫瑞、大连理工大学的JIFEX、中航发展研究中心 的APOLANS、中国航空研究院的HAJIF等商业化和大企业自用软件。
在“十五”和“十一五”期间，科技部对研发设计软件的重点支持，转 到了三维CAD软件。在“十二五”期间，中国的信息化走上两化融合的道 路，研发设计软件的工作转由工业和信息化部负责，“863项目”被合并 到国家重点科技研发计划中，科技部也不再分管信息化工作。由于工业 和信息化部并不对属于基础科研的工业软件研发进行补助，国家对三维 CAD软件研发的资金投入变得越来越少。
随着两化融合的试点示范和两化贯标等深入，通过企业应用拉动制 造业信息化的建设得到普及，也培养出一批人才。但一个间接的后果 是，国家补贴的大量两化融合资金，往往都被用于购买国外的工业软 件。
可以说，从20世纪90年代到21世纪的第一个10年，中国的CAD软件 和CAE软件发展也是自成一派。之后随着两化融合的大举投入，国外工 业软件兴旺发达，而中国自主软件的发展则步履维艰。
虽然设计研发数字化技术主流的发展转向三维CAD/CAE一体化， 但对三维CAD/CAE软件的研发资金投入强度一直非常低。在“十五”“十一五”期间，对三维CAD软件研发的总投入是4 000万—5 000万元的规 模，CAE软件则主要通过国家自然基金委的一些项目，每年大约有1 000万元的投资。再加上“十二五”搞两化融合的一些间接性的促进，这 三个五年规划之中，国内对三维CAD/CAE软件等核心工业软件研发的 投资强度并不大。
国内投入的这些资金与国外软件厂商的投入相比，可以说是杯水车 薪。全球最大的CAE仿真软件公司Ansys，2016年在研发方面的投入为 3.5亿美元，大约为20亿人民币。
从产业发展的角度来看，中国工业软件的发展，似乎是陷入了“失 去的三十年”。
中国的CAD软件之路

2019年5月华为公司发生“备胎危机”，仿佛有一道闪电划破了黑暗 的长空，那些隐藏的卡脖子技术在亮光之中露出了牙齿。备胎危机空前 地普及了人们对于“工业暗器”的认识:它不动声色地潜伏在工业领域， 体量很小，却为工业创造了巨额财富。人们离不开它，却看不到它。它 虽是最不起眼、最中性的工具，在极端的情况下却会成为致命的政治武 器。在中国已经发展了近半个世纪的计算机辅助设计(CAD)软件，会 同其兄弟软件如计算机辅助工程(CAE)软件、电子设计自动化 (EDA)软件等，都可能成为这样一种“工业暗器”。
对于一个独立自主的经济体而言，CAD软件产业具有重大的战略意 义，作用于技术创新的源头，关系到整个国家的设计能力。1989年美国 工程科学院评出近25年来全球7项最杰出的工程技术成就，其中第4项是 CAD/CAM技术。1991年3月，美国政府发表跨世纪的国家关键技术发展 战略，列举了6大技术领域中的22项关键项目，而CAD/CAM技术与其中 的2大领域11个关键项紧密相关。
根据公开的财务报告，西门子和达索系统的年收入都在40亿美元左 右。而中国的CAD软件厂商，年收入基本是在2 000万元到2亿元人民币 之间徘徊。四十多年以来，自主CAD软件产业从紧随国际，到热火朝 天，再到艰难生存，保留火种至今。虽然艰难，但国产软件找到了利基 市场，并顽强地生存下来。
中国工业软件再出发

几十年来，中国工业软件一直不缺乏技术突破的火种。但在现实制 造环境中，其火苗一直比较暗淡，部分原因是工业意识的缺位。盗版软 件不仅仅与知识产权的薄弱意识相关，也与制造业水平不高息息相连。 盗版软件的滋生土壤，正是贫瘠的工业意识所带来的。软件的价值，迟 迟不能被广泛认可，也是发展工业软件的一大沼泽地。正版软件每年要 支付的维护费，往往不被国内用户所理解。从财务角度来看，传统上软 件一直被当成硬设备来采购，采用了设备台套的概念，而非软件的持续 完善和持续交付能力。这些多年来形成的固有思维，还需要一段时间来 打破。
在当下，全球化制造格局正在发生重大变化，中国制造业面临着往 更高价值链爬升的全新关口。知识产权是人类创新的最坚硬保护盾牌。 如果盾牌闪亮，让工业软件的智力投入，可以得到足够的回报，中国工 业软件也就迎来了彻底的翻身机会。对工业软件的重视程度，则是一把 体现工业文明的高级量尺。
中国工业软件产业的一个特点是，在每一条细小的赛道中，都向国 外工业软件发起挑战赛。虽然二者的体量往往不成比例，但这并不妨碍 顽强的国内选手，数年甚至数十年紧盯着目标不放。只要盯紧，就会有 结果。国内苏州同元紧盯德国系统建模仿真公司Modelon不放，取得了 很好的效果。在厂房管理软件与数字孪生软件PDMS方面，对标法国施 耐德AVEVA和美国鹰图的软件，国内的达美盛、图为和中科辅龙等公 司的管道软件研发，都取得了突围。在家居设计领域，法国的KD、加拿大的2020 Design[28]等软件在中国市场的份额被广州圆方(尚品宅配旗下)、酷家乐、数码大方等的软件攻占，中国软件开创了智能家居的个性化定制的一派美好景象。

四大顽疾：目前中国工业软件的短板是，底部中空缺少根基，基础研究相对缺乏;软件厂家大多自身羸 弱，没有造血能力;用户无心陪伴，拿来主义至上;协同舢板不成局， 企业依旧是单打独斗，缺乏组件与生态的配合。可以说，上述四大顽疾 不破，工业软件难进。
制造业再次升级:从机电一体化到机电软体化

20世纪七八十年代，日本人发明了机电一体化的概念，以解决电子 与机械的互动。任何一个产品，都要同时从机械和电气两个方面来看 待。就像质子和电子一样，它们相互作用形成了一种不可分割的力量。
许多仿真技术公司最早是从机械仿真起步，后来则通过大量收购电 气、电子方面的软件，加强了多物理场的耦合，提高了仿真的精度，从 而使得仿真结果向现实物理世界进一步靠拢。
然而，制造业正在发生新的变化，数据变成了全新的战略资产，物 联网则成为释放数据的超级明星，以数据为食粮的人工智能也得到了快 速的应用。这进一步激发了人们寻找数据、分析数据的热情。这几种不 同的方向的技术，推动了软件业的繁荣。作为知识的数字化载体，软件 开始受到空前的瞩目。
最早的仿真，是基于子系统、组件进行计算。随着数据流的蔓延， 把所有数据和工作流都汇聚在一起，成为工程师尝试的新方向。这个时 候，诸如对一辆汽车整体开发的考虑，催生了系统级仿真的出现。
这也意味着，工业正在形成全新的维度，从机电一体化，走向机电 软体化。这个世界的物理形状，正在被一层看不见的软件覆盖——如果 不是说吞噬。机电软体化的本质，就是MED——“机械+电气电子+数 据”，三者交互发挥作用。
可以说，从机械到电气，是一个台阶的跃升。对于从事机械制造的 传统工程师而言，完全可以靠提升技能而掌握它。机电一体化的融合， 使得很多制造业门类都顺利升级。在中国许多企业中，能够看到很多掌 握技术要领的企业，都从机械时代几乎“无师自通”地进入电气化和自动 化时代。然而，从机电一体化到机电软体化的升级，则要跨越一道鸿 沟。物理世界的传统逻辑出现断层，软件与机电一体化的融合，形成一 个全新维度，无法再靠迈台阶的方式突破。认识到这一点，对于中国传 统制造业而言尤为关键。缺乏工业软件思维的企业家，将面临一种新的 游戏规则，面临事关企业生存的一场挑战。
数据传递“全屏化”

在相当长的工业发展时期，无论是设计，还是车间生产，晒蓝的二 维图纸，象征着总工程师的权威。指令，往往就是“一纸之令”，这是一 种传递决策的古老方式。越是复杂的制造，数据传递就越复杂，传递路 径就越长，因此通过纸张、看板等载体实现信息传递，出现差错的可能 性也就越高。
无纸化，是波音公司早在20世纪90年代提出来的。作为一个简洁易 懂的目标，其背后含义重大。告别简单的晒蓝图纸或许容易，但在设计 与制造之间以及整个工厂实现无纸化则非常困难。从1990年开始研发的 波音777客机，是最早采用数字化技术设计的飞机，但直到现在，波音 依旧在致力解决无纸化问题。
无纸化，是一个解决信息孤岛问题的方向。在这种理念之下，所有 的纸张和表格，都是孤岛数据的象征，意味着工厂出现了“数据阻塞”。 不过，这也是当下很多工厂的普遍特点。
然而，彻底解决这样的问题，看上去也是有希望的。增强现实 (AR)作为一种全新的媒介，有可能重新定义数据传输方式。设计研 发工程师像《钢铁侠》中的主角那样，在空中进行拖拽式的设计，已经 有了萌芽——洛克希德·马丁公司正在做这样的尝试;在工厂的车间现 场，以丰富软件支撑的增强现实设备，已经来到操作工人的身边。美国 参数技术公司的ThingWorx Operator Advisor采用了全新的3D设计和工作 指令的方式，可以通过AR把相关信息传递到任何一线操作工的手中。 全球最大的风机设备制造商丹麦维斯塔斯(Vestas)公司，率先进入这 样的3D时代。它正在通过简化关键操作数据的收集、合成和传递方式 来解决“断点数据”问题。
这意味着，在车间里向员工传递信息的方式将被彻底改变，“文 本”和“纸令”时代将有可能宣告结束。三维数据和指令，不完全是数据 下发问题，而是通过一种类似“知识感受”的方式传递信息。这种传递是 体验，是感受，而不是文本说明。
这时候需要的指令，不再是用纸说明，而是通过屏幕来传递，是一 种感受。无纸化是一个灯塔，它现在有了更加具体的方式:“屏幕”将成 为新的载体。在西班牙巴塞罗那的2019年世界移动通信大会上，美国参 数技术公司宣布自己的增强现实Vuforia解决方案已经在微软的HoloLens 2中内置，通过新手势、语音增强和跟踪功能，可以抛开繁复的编程工 作。空气工程公司Howden，已经开始采用这种技术，提高客户使用其 设备的体验。
鼠标让人手成为鼠标垫上的爬行物;AR则将人的手解放出来，成 为在空中翻动的飞鸟。无论是在设计室，还是在工厂，人们将像指挥家 那样挥舞双手，那是他们驱动数据的全新方式。
然而，这种发展背后的潜台词，则意味深长。全球最大的工程机械 制造商卡特彼勒(Caterpillar)已经不再为用户提供图纸。若需要维修 油路，非授权的维修工程师今后恐怕只能依靠猜测。用户可以拥有一切 细节，却看不到它的数据。 那么，下一代工人是什么样子的? 他们都是装有“第二血管”的互联工人。在“第二血管”中，穿梭着各
种数据。借助于AR技术，这些工人可以看见它们。 撕掉每一张纸?“全屏化”成为精益的标配?这将挑战一个工厂以往几十年所形成的标杆实践和灯塔文化。
从永久性授权到持续订阅

随着云平台的普及，软件的订阅制也开始盛行。软件使用授权有两 种模式:年租(ALC，Annual License Cost)和永久性授权(PLC， Perpetual License Cost，也称为一次性买断)。年租主要是收取服务费 (或者维护费)，大概为软件价格的20%左右。
订阅模式的软件并不一定都是基于云部署，依旧可以在企业内部安 装，但是需定期获得授权密码。 在欧、美、日市场上，达索系统、西门子公司每年营收的70%— 80%都来自年租，只有20%—30%来自一次性买断。70%—80%的年收入 是可以提前锁定的，这是工业软件行业在发达工业国家的通行规则，也 意味着工业软件企业的日子过得很舒服。
对于软件公司而言，订阅制可以确保用户产生持续的现金流。虽然 当期某个用户企业带来的收入较少，但是几年下来，订阅服务的收入会 超过销售固定使用权的营收。而且，用户常久使用软件会产生大量数 据，由于日后数据难以迁移，因此用户会对软件产生更多的黏性。
从软件发展的动力来看，显然软件供应商也会更喜欢订阅模式。持 续用户的存在，会激励开发者的热情和雄心，也会使得软件收入变得非 常稳定。在订阅的模式下，长期的更新显得更加合理，工程师们可以专 心搞研发。
在国外，很多企业用户会选择签续订协议。一旦新版本发布，就按 协议更新版本。

但国内企业通常习惯一次性购买。一次性买断几乎是压倒性的策 略，订阅制的发展并不顺利。一旦新版本发布，软件厂商就开始催促国 内企业用户续订、更新软件。如果想得到更新版本，那就要再买一次。 在这种情况下，很多国内工程师不得不继续使用老版本的软件。 这种软件使用模式也与中国的采购管理体系有关。在中国财务记账 模式中，软件通常当作固定资产记为一次性投入，按资产折旧的模式计 算。这使得订阅模式无法实现。软件购买是有标准预算的。如果购买软 件服务，则很难有对应的财务预算科目。软件服务在中国的价值，并没 有被广泛认可，尽管服务才是软件的核心价值。这是一个根深蒂固的旧 思维方式，国内用户往往只肯为新功能付费，而不认可软件的服务费。 软件服务无法产生正常的收入，也是国内一些自主软件企业生存困难的 重要原因之一。

当然，国外最开始推动订阅制时也碰到一些困难。欧特克公司在推行订阅制时并不顺利。自2015年开始，欧特克公司便希望能将商业模式 从传统的软件买断过渡到订阅制。2017年11月，欧特克公司在全球裁员 1 100多人，激进地推动订阅制。之后，欧特克公司所有的产品都只能 订阅，不卖永久许可。这一步迈得很大，对欧特克公司当时的销售产生 很大的负面影响。然而，欧特克公司不为所动，继续组织重整，坚决聚 焦订阅服务模式。随后两年的发展，证明这一步是相当有战略眼光的选 择。
在互联网普及度不高的时代，软件厂商或作者利用网络进行持续地 维护与升级比较困难，很多软件的销售基本就是“一锤子买卖”。现在， 随时更新版本的条件基本成熟，为产品提供完善的客户服务支持和迭代 升级，完全可以通过在线实施，几乎没有任何障碍。云计算更是加速了 这种操作的普及。由于软件厂商与用户之间利用网络进行持续维护与升 级非常容易，商业模式也变得更加丰富。例如，软件厂商可以通过下载 免费、部分功能使用免费、更多服务需付费的订阅方式，吸引那些因为 一开始就需要付费而知难而退的用户。跨过部分功能免费使用的门槛， 一部分体验用户往往会发展成订阅付费的用户。以前的买断制就像是只 购买了一款软件，现在的订阅制更像是购买了软件厂商提供的持续服 务。
订阅模式是否容易推动，也跟行业属性有关。半导体行业更倾向于 工艺软件的订阅制，因为芯片工艺更新速度很快，软件每年都要升级， 否则无法达到最新的标准。既然需要持续维护，订阅制就要好很多。相 反，在传统行业，如机械、航空、汽车等领域，对软件更新的需求要慢 得多。事实上，80%—90%的用户对新版本的功能并不需要。他们购买 一款新软件，仅仅是为了获得一款软件而已，许多软件功能配置(甚至 达80%)是被浪费的。
在十年前，云CAD产品就被广泛谈论，但大家都觉得困难重重。最 知名的CAD软件架构师之一，欧特克的创始人之一迈克·瑞德(Michael Riddle)当时指出，云CAD产品的复杂性是桌面CAD软件的十倍以上。 这并不完全是因为这类程序动辄数千万行数的代码，而是指建模的难 度，以及复杂的可能性。重建架构体系是必需的，但这简直是成熟软件 厂商的梦魇。1994年，AutoCAD第13版隆重发布，然而市场反馈是差评 如潮。这是一个重建架构、代码几乎完全重写的全新软件，却给欧特克 带来一场代价高昂的灾难。
从SolidWorks出走的元老，在2012年创立了Onshape公司，单一提 供在线CAD服务。借助于创始人的专家效应，一时间引起了强烈的反响。Onshape公司在2016年4月一共获得了四轮1.7亿美元的投资，但之 后再无下文。看上去，Onshape公司起了大早，赶的却是晚集。它的冲 击力并没有原来想象的那么强。云CAD产品有云模式带来的技术优势， 有商业模式的创新，但是说到底，还是要把基本建模做好，否则并不能 被用户广泛接受。尽管在2019年Onshape公司被老牌CAD软件厂商美国 参数技术收归门下，但Onshape公司的举动，还是唤醒了诸多传统CAD 软件厂商。
除了欧特克以Fusion360迅速跟进之外，2018年达索系统也在 3DEXPERIENCE平台上推出了xDesign，其界面颜色与SolidWorks保持 基本一致。这些行动旨在应对OnShape等在线设计软件带来的冲击。
在线CAD服务带来了巨大的协同效应，使得“众包众创，集体协同”成为一种可能。这是在线设计的魅力之一。随着工业云的进一步普 及，会有大量的中间软件商，提供各种软件之间的数据转换服务。这种 服务可以把云CAD等工程数据与云平台进行无缝、简洁的连接。
为了云平台这样一个战略方向，达索系统甚至考虑到云计算设施的 硬件资源。2011年，成立不到一年的云计算公司Outscale获得了达索系 统的战略投资;2017年6月，达索系统追加投资，获得其多数股权。通 过Outscale全球十多个数据中心提供的云计算服务，达索系统的3D EXPERIENCE平台可以充分发挥硬件、软件的集成优势，并向各种规模 的企业进行部署。
这种基于独立基础设施的云平台，可以从云端交付Windows应用程 序和工作流。Frame就是这样一种独立服务商，打破了传统的虚拟化桌 面解决方案(如Citrix或VMware)，后者是为非弹性的、单租户的数据 中心基础设施设计的。以虚拟化方式发展，还是以软件即服务(SaaS) 的方式发展，也许在今天并不能泾渭分明地区分，但未来会在商业模 式、部署方式、生态开发上有所不同。远算科技的新一代介于虚拟化与 SaaS的技术，也许是另外一条更具有生命力的方式。
天生云端，架构轻盈，符合用户对于工业云的弹性访问，正是工业 软件在云端被看好的地方。
在这个领域，中国的软件正在迅速作出反应。浩辰、利驰等都加强 了线上CAD产品。2021年9月山大华天发布了基于云架构的三维CAD平 台Crown CAD。在CAE应用领域，这更像是新型小企业的选择。很多国 产CAE软件公司，例如北京云道、上海数巧、蓝威、远算科技等正走在 这条道路上。这是避开强敌锋芒、找到利基市场的一次良机。
工具向平台进化

把工业软件看成工具的时代，或许已经过去。2019年2月，达索系 统宣布，走过了21年的“SolidWorks World”大会将不再保留原名称，而 是成为“3D EXPERIENCE World”。这发出了一个重要的信号，任何单 一软件工具的品牌不再重要，平台将统领一切。达索系统正在主推它的 3D EXPERIENCE平台，这是一个顶层战略。
工业软件作为一种强烈存在的工具属性，正在被降低它独立存在的 意义。当你想要一把斧头，对方会问你，难道你想要的不是一根木头 吗?也许是对的，你想要的的确是一根点燃篝火的木头。
这也意味着商业模式的更新。工业软件供应商正在试图从设计到制 造的全过程中，进一步挖掘价值。制造即服务，是这个理念的核心。这 就是为什么达索系统致力于将前端的设计与后期的制造直接打通。它在 2014年收购面向营销和展示的高端3D可视化软件RTT公司，正是秉承了 这样一种理念。
从这个大趋势来看，就能理解近几年计算机辅助制造(CAM)软 件风雨飘摇的市场。曾经独立的CAM软件商，纷纷退场。英国CAM软 件公司达尔康在2013年出乎意料地被欧特克吞并;海克斯康于2014年并 购了英国CAM软件公司Vero;同年年底，增材制造巨头3D System则以 一亿美元的价格收购了以色列优秀的CAM软件厂商Cimatron。围绕 CAM软件，2017年SolidWorks推出了面向CAM的版本，而海克斯康在 2018年吞并了法国CAM软件公司SPRING。 独立的CAM软件商，正在成为软件平台服务的组成部分。
支撑平台最大的秘密，在于社区，在于协同。其实，社区的概念早 已有之，20世纪90年代末，因为欧特克公司扶持打造合作伙伴生态，出 现了一大批二次开发的工业软件企业。但在欧特克并购二次开发企业德 美科之后，国内的二次开发者一时无还手之力，只能纷纷转型。 随着工具向平台的转移，国内的各种小软件公司将越来越多地成为 附在巨舰船舷上的一块块海藻。所谓的合作伙伴，也就是铁与草的关 系，如此而已。
这样的平台存在，对中小企业有着巨大的诱惑力。这也意味着平台 型的企业必须做好“全能选手”的准备。工业软件企业也需要做好迁移平 台、服务中小企业的准备。
2018年底达索系统以4.25亿美元的价格完成收购制造业ERP软件公 司IQMS。将设计端的数据与经营数据相结合，这是PLM软件商拓展疆 土的历史中，跨出的最大一步。2019年初，达索系统SolidWorks推出 3DEXPERIENCE Works，为中小型企业用户提供了一个单一的数字环 境，将社交协作与设计、仿真、制造甚至ERP功能相结合。

有意思的赛道：自动驾驶仿真

自动驾驶仿真，也成为汽车制造商的逐鹿之地。为了获得足够的安全验 证，往往需要十亿级甚至上百亿千米的模拟测试。由于真实道路测试效 率较慢，目前很多车企对于自动驾驶都倾向于选择仿真测试。据称，自 动驾驶测试的90%将通过仿真完成，9%通过测试场完成，只有1%到实 际道路上进行。既然智能网联是未来汽车的重点，这里自然驻扎了仿真 界的重兵，包括仿真平台(如VI-Grade软件)、场景仿真(如ESI公司 的Pro-SiViC软件)、动力学仿真(如SimPack软件)、车联网仿真软件 (如德国戴姆勒汽车信息技术创新研究所开发的VSimRTI软件)、硬件 在环(如NI公司的软件和硬件)等，有三四十种软件产品聚集在这个尚 未建设完全的新处女地，日以继夜地进行密集计算轰炸。成立于2005年 的德国VI-grade公司，凭借着德国汽车产业界的优势，在系统级仿真领 域提供高级应用软、硬件产品和服务。该公司提供的汽车驾驶模拟系 统，可以大幅度减少对物理样车的需要。
自动驾驶的仿真，可分为两大类。
第一类是关于自动驾驶的环境交互问题，基本可以依靠仿真解决约 90%。开发一个自动驾驶的系统，要经历软件仿真，硬件在环仿真，车 辆在环仿真，室内实验室测试，再到室外受控场地进行测试。当这些验 证合格之后，它终于可以到完全真实的公共道路上进行大规模的路测[37]。谷歌很早就为自己的无人驾驶车辆Waymo，创建了模拟场景软 件Carcraft，并建立了真实的测试场Castle。实际马路、真实测试场的路 线，被重新组合后，形成了复杂多样的虚拟城市。谷歌Waymo车队，天 天在虚拟城市里穿梭不停，从而快速掌握了自动驾驶的本领。场景库是 高级驾驶辅助系统软件中很重要的一个概念，也是中国厂商比较拿手的 地方。它需要提供基于地图的场景和法规之间的逻辑，积累起来较快， 例如腾讯TAD Sim场景库、百度Apollo场景库等。
为了应对高级驾驶辅助系统对交互环境的需要，仿真软件会加强构 建各种场景的能力，将实际路线重新组合成多种不同的路线。许多自动 驾驶仿真方案，会采用跟谷歌Waymo车队的虚拟城市Carcraft一样的思 路:一个1 000千米的路测场地，可以变换成数十万甚至上百万千米的 道路。与此同时，这些企业也在进化，通过并购人工智能软件加强对数 据的处理。 把自动驾驶仿真看成是一个游戏场景的延续，也并无不恰当之处。 从本质来讲，自动驾驶软件其实是一套非常复杂的嵌入式系统。
第二类仿真，针对的则是整车的动力性能、安全性等。把一辆汽车 的模型参数化，涉及车体、轮胎、制动等诸多因素，需要处理大量的机 械动力学、电磁场、声光电等物理问题，其中许多依旧是传统的仿真问 题。这与互联网企业面向以场景为主的高级驾驶辅助系统测试有所不 同。早期的仿真软件主要关注车辆的动力、稳定性、制动等方面。例 如，创始于1996年的车辆动力学仿真软件CarSim，脱胎于美国密歇根大 学交通运输研究所，其主要创始人是国际知名的车辆动力学专家。同门 的TruckSim软件包则主要用于仿真中型到重型卡车以及客车的动力学特 性。
一辆汽车的安全性、舒适度、操控性能、燃油效率、电池散热以及 排放等，分别是由各自的子系统完成的。因此，需要用一种系统观的角 度，提前解决各种子系统相互交互带来的干扰。这意味着，很多子系统 必须在整车环境下进行开发。但此时，物理样机根本没有介入，因此这 个问题需要在数字世界进行解决。这是基于模型的系统工程最拿手的地 方。如德国IPG公司的CarMaker作为乘用车的动力学仿真软件，提供了 车辆动力模型，囊括了从发动机、底盘，到悬架、传动和转向等。它既 可以完成开发流程前期所需要的V形山谷左坡的离线仿真，也可以在右坡接入ECU、子系统总成等做硬件在环测试。作为一个附加产品，它也 能为其他高级驾驶辅助系统仿真软件提供丰富的模板库。
PreScan是由荷兰国家应用技术研究院开发的一款测试仿真软件， 重点是解决主动安全避撞系统，也可用于高级驾驶辅助系统的仿真。该 软件在2017年8月被西门子公司收购。除了添加场景之外，它还可以对 传感器的特性进行模拟，重点解决控制器、各种硬件与动力学模型问 题。
电控系统方面做的比较好的是德国的dSPACE公司。发动机、变速 箱、传动机构的控制器的开发和测试，都可用dSPACE的软硬实时机完 成。汽车主机厂需要将各种不同的零部件集中在一起，进行综合测试。 dSPACE公司在MATLAB基础上开发的面向汽车的硬件模拟方案，可以 无缝连接软硬件，快速搭建原型，一体化实现模型在环、硬件在环和系 统仿真这三个完整的工作。dSPACE公司提供的仿真和验证解决方案在 汽车行业中已经被广泛使用，在航空航天、电力电子、风机等领域，也 都有着巨大的影响。在2008年，该软件被禁用于中国军工行业，但对汽 车行业依旧是放开的。在新车型上路前的很长时间，汽车制造商及其供 应商，需要使用dSPACE端到端解决方案来测试新车的软件和硬件组 件。

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