工業軟件是對工業技術和知識的程序化封裝

、複用，是工業化的頂級產品。在實際工業場景中，如汽車製造、船舶製造等，人們中獲得了訣竅、技能、經驗，通過程序化、算法化、模型化等手段，封裝成了工業軟件。工業軟件能夠控製生產設備、優化製造和管理流程
，提高生產率，是現代工業的“靈魂”。

工業軟件可大致分為研發設計類、生產控製類
、運營管理類、嵌入式等，而CAD（計算機輔助設計）

、計算機輔助工程（CAE）長期被海外產品主導，比如CAE領域的Ansys、Altair、海克斯康（收購MSC），CAD領域的西門子、達索、PTC
、Autodesk。國產廠商近年也取得一定進展，但存在研發不足、商業化能力弱
、壟斷競爭帶來的絕對差距。

AI大模型的發展
，將成為國產化工業軟件發展賽道上的關鍵變量。

大模型加速工業軟件新突破

據2024年6月24日舉行的2024南京軟件大會上發布的《中國工業軟件產業發展研究報告（2024）》顯示，2023年全球工業軟件市場規模約5028億美元，折合人民幣約3.56萬億元。我國工業軟件市場規模約2414億元
，同比增長12.3%，高gao於yu軟ruan件jian行xing業ye平ping均jun增zeng長chang水shui平ping。同tong時shi工gong業ye軟ruan件jian關guan鍵jian環huan節jie取qu得de多duo項xiang標biao誌zhi性xing進jin展zhan，開kai源yuan體ti係xi建jian設she邁mai上shang新xin台tai階jie，產chan業ye發fa展zhan生sheng態tai加jia速su完wan善shan。我wo國guo的de工gong業ye軟ruan件jian企qi業ye也ye不bu斷duan加jia強qiang自zi主zhu創chuang新xin，提ti升sheng全quan球qiu競jing爭zheng力li，提ti升sheng產chan業ye鏈lian供gong應ying鏈lian韌ren性xing和he安an全quan水shui平ping。

截至2023年底，我國工業軟件企業關鍵工序數控化率達到了62.2%
，數字化研發設計工具普及率達到了79.6%，研發設計類工業軟件市場份額占比達10%，較2019年翻了一番。

事實上


，2015年後我國重視工業軟件發展
，相關政策密集出台
，但仍處於起步階段


，國產化率較低，其中研發設計類工業軟件國產化率尤其低。2020年以來，在國外技術封鎖下國內企業加快研發進度，國產化有所提高，行業迎來新發展期。

“隨著新一輪科技革命和產業變革的加速演進，工業軟件已經廣泛應用於幾乎所有工業領域的核心環節，是推進新型工業化的重要支撐。”工信部電子五所總工程師萬舉勇在2024南京軟件大會上說，我國工業軟件企業關鍵工序數控化率整體呈現上升發展趨勢。

“隨著數字化轉型的深入和新型工業化的持續推進，軟件產業尤其是工業軟件領域必將迎來更大的發展空間。”工業和信息化部信息技術發展司副司長楊亞俊說。

隨著技術發展和需求變化，工業軟件也在不斷演進和創新，以適應製造業數字化、智能化的發展趨勢。尤其是AI大模型的發展，更為工業軟件產業發展帶來新的期望。

中國工程院院士李培根在2023中國企業數字化轉型峰會暨賽意用戶大會上發表演講《AI與工業軟件發展》
，就曾說道
，人工智能技術對於工業軟件領域中
，尤其是對於創新設計、製造工藝與裝備的重要意義。他指出

，需要基於AI和前瞻大模型的應用大力發展能“定義製造”的(de)軟(ruan)件(jian)，現(xian)在(zai)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的(de)發(fa)展(zhan)已(yi)經(jing)在(zai)局(ju)部(bu)領(ling)域(yu)超(chao)越(yue)人(ren)的(de)智(zhi)能(neng)，在(zai)製(zhi)造(zao)中(zhong)融(rong)入(ru)了(le)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的(de)某(mou)些(xie)軟(ruan)件(jian)完(wan)全(quan)有(you)可(ke)能(neng)在(zai)製(zhi)造(zao)的(de)特(te)定(ding)方(fang)向(xiang)超(chao)越(yue)人(ren)的(de)能(neng)力(li)。

去年12月
，信通院牽頭、多家單位聯合編製的《工業大模型技術應用與發展報告》指出，AI與大模型將加速賦能新型工業化，從2022至2032年工業AI市場規模將以46％的年均複合增長率高速成長。工業各環節圍繞語言、專用
、多模態和視覺四類大模型開展探索。當前以大語言模型為主
，4類模型應用占比：75%、15%、8%和2%。通用模型的場景化適配調優是主要部署方式，問答交互為主要應用模式。

今年3月，騰訊研究院發布的《工業大模型應用報告》指出，工業正處於從數字化向智能化邁進的階段，而大模型憑借其卓越的理解能力、生成能力和泛化能力，成為推動工業智能化的關鍵力量，有望拓展人工智能與工業融合的新空間。

產業布局迎來新氣象

眾企業看到了AI大模型帶來的新機遇，自然也成為各企業發力的重點。

2024年3月27日
，創新奇智的奇智孔明工業大模型2.0版本（AInno-75B）及多款大模型原生應用發布。升級後的奇智孔明工業大模型參數量級實現了新突破，達到750億以上參數，進一步增強了海量知識管理、複雜邏輯推理、長流程任務編排、Agent智能體以及更多工業模態的生成能力。

作為產業鏈上遊的，傳統的CADruanjianshichangchangqibeiguowaichangshangzhudao，jiemianfuzaqieshiyongmenkangao。weidapozheyijumian
，chuangxinqizhijianggongyedamoxingjishuyinrugongyeshejilingyu，tuichuzizhukekongdeText-to-CAD類應用—“ChatCAD生成式輔助工業設計”。通(tong)過(guo)簡(jian)單(dan)的(de)對(dui)話(hua)問(wen)答(da)，係(xi)統(tong)便(bian)能(neng)迅(xun)速(su)理(li)解(jie)設(she)計(ji)師(shi)的(de)創(chuang)意(yi)意(yi)圖(tu)
，並(bing)自(zi)動(dong)生(sheng)成(cheng)符(fu)合(he)要(yao)求(qiu)的(de)工(gong)業(ye)設(she)計(ji)圖(tu)
，還(hai)支(zhi)持(chi)導(dao)出(chu)到(dao)傳(chuan)統(tong)工(gong)業(ye)設(she)計(ji)軟(ruan)件(jian)進(jin)行(xing)手(shou)動(dong)微(wei)調(tiao)。

中工互聯在去年6月推出了智工·工業大模型，思謀科技同年11月推出了工業多模態大模型IndustryGPT V1.0，科大訊飛投資成立的羚羊工業互聯網平台，也發布由訊飛星火提供技術底座的羚羊工業大模型。

去年12月
，京東方推出顯示工業大模型。該大模型在原有的AIoT技術底座基礎之上，深度融合京東方半導體顯示行業知識與經驗，涵蓋多個細分業務版塊。其第一期成果“缺陷檢測視覺大模型技術方案”已在京東方半導體顯示工廠穩定運行，有效助力產線缺陷模型迭代及檢測係統上線效率提升10倍以上。
，推動了核心工藝缺陷檢測流程從全人工模式向人機協同模式演進。

2024年3yue
，jinfengkejifengdianxingyedayuyanmoxing，jiangshengengxingyeduoniansuochendiandehailiangfengjiyunxingshujuyufengdianxingyezhuanyezhishikujinxingronghe
，goujianfengdianxingyedayuyanmoxing
，jichengfengjiguzhangzhinengzhenduanxitong，moxingzhenduanzhunquelvjunzai95%以上。

2024年5月，隆基綠能基於多模態大模型的生產合規視頻檢測技術
，在隆基綠能嘉興基地的生產過程中
，每隔18秒就可以判斷出12串組件是否有缺陷
，同時能識別和追溯缺陷組件產自哪條流水線
、哪個機台。

巨頭PTC的新布局

PTC是一家全球性軟件公司
，更是工業設計軟件CAD的頭部企業。根據PTC發布《PTC 2023年度報告》

，2023財年總收入20.97億美元
，同比增長了8%，總利潤16.56億美元，同比增長7%。PTC的產品組合主要分為大類：產品生命管理PLM和計算機輔助設計CAD。其中CAD軟件收入7.61億美元
，呈現小幅負增長（-4%）。PLM軟件在2023財年的收入11.86億美元，實現了21%的增長。

近日PTC推出其Creo®計算機輔助設計（CAD）軟件的第十一個版本以及Creo+™SaaS CAD解決方案的最新版本。Creo使工程師能夠在更短的時間內完成最佳設計，Creo 11在電氣化、複合材料、基於模型的定義、仿真驅動的設計和製造方麵提供了廣泛的增強功能。

“隨著人工智能生成設計和基於安世亞太的集成仿真的改進
，Creo使客戶能夠在開發過程中更早地采用仿真驅動設計，從而縮短產品上市時間，提高初始產品質量


，降低製造成本。”PTC CAD部門副總裁兼總經理Brian Thompson表示。

“產品設計完成之後
，基本上就決定了其80%的碳足跡。所有的企業


，尤其是加工製造型的企業，需要將節能減排
、零碳的重心轉移到研發階段，通過選擇更加利於回收
、製造成本更低的材料、減重
，實現這樣的目標。事實上Creo 11就可以在幫企業用戶解決相關的問題：一方麵是幫助企業選擇更好的材料；另一方麵通過創新設計降低企業碳足跡。”PTC公司中國區CTO施戰備說道。

據了解
，PTC在2013年收購主流物聯網信息平台ThingWorx，2015年收購大數據分析平台ColdLight之後，PTC就開始對人工智能產品的投入。2019年和2020年，PTC分別收購了雲原生CAD軟件廠商Onshape和 PLM解決方案提供商Arena Solutions。這正是PTC開始布局SAAS平台雲化工業軟件的第一步。“Onshape帶來的SaaS軟件模式

，使得我們在AI創新設計方麵，也有了新的產品。”CTO施戰備補充說道，到今天，PTC又與微軟Copilot協作實踐

，從而幫助企業實現數字化轉型在未來企業全麵應用AI數據大模型和人工智能——不僅是在Creo
、Windchill
、Codebeamer，未來的售後服務的ServiceMax，都會全麵采用Copilot的解決方案。同時，除了目前PTC已經推出的AI能力和應用外，PTC會從Creo、PLM、ALM、IoT/AR和SLM領域
，全麵推出PTC在AI大模型方麵的應用和能力。

在AI技術的支持下，PTC的整個數字主線遠景也會與AI實現緊密地結合：以往，PTC實際上為企業用戶提供了一個閉環的數物融合的數字主線；未來
，在這個數字主線上，無論是從市場需求到產品的工程設計，再到仿真驗證

、生產製造，最後交付之後的運營服務
，PTC都會全方麵引入Copilot與PTC軟件融合後的AI技術，從而幫助企業實現數字化轉型的能力。

按照財報中提到的，PTC的長期發展戰略是加速數字線程解決方案，加快產品創新，加速SaaS轉型。雲化、AI大模型將成為PTC這家CAD巨頭未來市場競爭中成敗的關鍵變量。

專家支招破解融合難題

工gong業ye數shu據ju往wang往wang涉she及ji企qi業ye機ji密mi，數shu據ju隱yin私si保bao護hu成cheng為wei重zhong要yao挑tiao戰zhan。工gong業ye領ling域yu具ju有you高gao度du的de專zhuan業ye性xing和he複fu雜za性xing
，大da模mo型xing需xu要yao深shen入ru理li解jie特te定ding行xing業ye的de知zhi識shi和he規gui則ze，才cai能neng提ti供gong有you效xiao的de解jie決jue方fang案an，否fou則ze可ke能neng出chu現xian“水土不服”的情況。大模型的決策過程和輸出結果可能難以解釋，這在工業領域可能導致決策風險
，尤其在涉及安全關鍵和高價值決策的場景中。

在過去一兩年來
，有很多數字化技術在衝擊著整個工業領域，首當其衝的就是AI。據不完全統計，國產大模型數量目前已超過200個，但在製造業領域，從目前來看應用AI還是非常困難的，施戰備分析認為，主要有以下幾個方麵原因。

首shou先xian是shi數shu據ju。因yin為wei大da語yu言yan模mo型xing最zui關guan鍵jian就jiu是shi數shu據ju海hai量liang的de數shu據ju，但dan在zai製zhi造zao業ye
，數shu據ju問wen題ti比bi較jiao大da。其qi實shi我wo們men今jin天tian所suo有you的de製zhi造zao企qi業ye在zai講jiang的de製zhi造zao業ye轉zhuan型xing升sheng級ji、數字化轉型升級
，都是在解決數據的問題難題。

第二，製造業企業對於大語言模型結果的準確度要求很高。對於製造業企業而言，不能夠容許99%或者98%的準確率，因為隻要存在誤差，那麼就存在導致工廠生產線出問題的可能性，這是不能容許的。

第三
，數據的隱私和安全的保護。所以，在施戰備看來

， 企業用戶事實上都在各個領域探討、深入研究應用AI的(de)可(ke)能(neng)性(xing)，但(dan)是(shi)目(mu)前(qian)看(kan)來(lai)
，應(ying)用(yong)真(zhen)正(zheng)的(de)大(da)語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)也(ye)還(hai)差(cha)距(ju)比(bi)較(jiao)大(da)。短(duan)期(qi)內(nei)，在(zai)某(mou)些(xie)領(ling)域(yu)做(zuo)單(dan)點(dian)的(de)小(xiao)規(gui)模(mo)應(ying)用(yong)

，或(huo)者(zhe)企(qi)業(ye)內(nei)部(bu)的(de)探(tan)索(suo)和(he)嚐(chang)試(shi)
，是(shi)有(you)可(ke)能(neng)性(xing)的(de)；但是在整個工業級的大語言模型應用
，目前難度比較大。

“企業最核心的資產之一，就是與產品相關的數據。那麼
，有多少企業願意把數據拿出來共享？我們看到所有大企業在談到IT應用的時候
，第一反應都是安全性和保密性，甚至連應用公有雲服務都會有顧慮。”PTC全球資深副總裁兼大中華區總裁劉強說道，對於製造業企業而言，其核心競爭力就體現在產品數據上。如果沒有數據，企業應用AI，訓練大模型隻能在企業內部，所以在工業領域，機器學習或者AI
，什麼時候能夠完全取代設計工程師

，實現行業的這種顛覆性成長，本身就是一個問題。

在工業互聯網產業聯盟工業大數據組副主席、上海優也信息科技公司首席科學家、原(yuan)寶(bao)鋼(gang)中(zhong)央(yang)研(yan)究(jiu)院(yuan)首(shou)席(xi)研(yan)究(jiu)員(yuan)郭(guo)朝(chao)暉(hui)看(kan)來(lai)，學(xue)術(shu)界(jie)總(zong)把(ba)工(gong)業(ye)軟(ruan)件(jian)當(dang)成(cheng)科(ke)技(ji)問(wen)題(ti)，這(zhe)是(shi)完(wan)全(quan)錯(cuo)誤(wu)的(de)。其(qi)本(ben)質(zhi)是(shi)經(jing)濟(ji)問(wen)題(ti)，要(yao)看(kan)工(gong)業(ye)軟(ruan)件(jian)的(de)市(shi)場(chang)在(zai)哪(na)裏(li)，工(gong)程(cheng)問(wen)題(ti)才(cai)是(shi)工(gong)業(ye)軟(ruan)件(jian)問(wen)題(ti)。算(suan)法(fa)其(qi)實(shi)是(shi)次(ci)要(yao)的(de)。在(zai)郭(guo)朝(chao)暉(hui)看(kan)來(lai)，工(gong)業(ye)大(da)模(mo)型(xing)主(zhu)要(yao)對(dui)研(yan)發(fa)服(fu)務(wu)過(guo)程(cheng)有(you)輔(fu)助(zhu)做(zuo)用(yong)
，對(dui)生(sheng)產(chan)過(guo)程(cheng)的(de)影(ying)響(xiang)不(bu)是(shi)很(hen)大(da)
，而(er)生(sheng)產(chan)過(guo)程(cheng)才(cai)是(shi)最(zui)基(ji)本(ben)的(de)工(gong)業(ye)過(guo)程(cheng)。

杉數科技聯合創始人兼首席科學官葛冬冬曾談到，我國基礎工業行業在轉向智能化的過程中

，主要麵臨以下三方麵挑戰：運營體係複雜度大幅上升。產業鏈全球化及生產規模擴大帶來協同難度放大，產業進步又使得各個環節的交叉及融合程度大大加深
；響應靈敏度要求更高。在現代工業的生產和運營中，為了達到最優效益

，對生產和決策的響應度要求提高
；jishubileigao。jichugongyexingyejuyoujishumijixinghezibenmijixingdetedian
，jishubileiheyanfachengbenjiaogao，erwoguozaizhefangmiandejishujileiherencaichubeidoubuzu。

“有很多創業公司在做行業模型的優化和微調。相對於其他行業
，製造業核心工藝相關公開數據相對較少

，比較難預訓練大模型。”yamaxunyunkejidazhonghuaquzhanlveyewufazhanbuzongjingligufanzengshuodao。duiyuzhizaoyekehu

，damoxingyingyonghexinshixuyaozhaodaomoxingzhunqueduhetuilichengbenzhijiandepinghengdian。ruguoxiaomoxingnenggoujiejuewenti，chengbenyekekong
，najiubujianyitihuandamoxing。

根據浙商證券發布的工業軟件行業研究報告指出
，目前 AI 大模型在工業領域處於初步探索階段，未來四類核心模型有望賦能工業領域多個細分場景。AI+工業有望在流程控製、質量優化、機器人應用等領域賦能生產力的大幅提升。隨著工業軟件逐步走向標準化
、生態化和微服務化
，核心技術朝平台化、智能化發展，我國國產工業軟件在開發、技術、市場應用和服務模式上呈現明顯的發展趨勢，未來工業軟件與雲服務、AI、大數據等智能技術相結合的市場空間廣闊。