本期话题：
00:30 “工业之魂”——建模仿真有何优势？
04:17 本土工业软件赛道缺的是什么？
07:26 AI应用能否在未来赋能工业软件？
“工业之魂”——建模仿真有何优势？
幻实（主播）：
欢迎大家关注芯片揭秘，我是主播幻实，在同元软控新品发布会上，我们遇到了同元软控的一位战略合作伙伴，他就是来自南京科瑞达电子装备有限公司的科技委委员、副总工程师刘亚。刘总，您在发布会上做了一段非常精彩的演讲，首先我想问您一个问题，你们和同元软控从哪一年开始合作？当时是什么原因促成了这个合作呢？
刘亚（嘉宾）：
我们和同元软控从2019年开始合作，因为当时我们的产品处于基础发展阶段，所以我们希望在建模仿真领域找到一些可以合作的生态伙伴，也就在那个时候，我们和同元开始了一些相关的接洽，而这种接洽从最初的交流和探讨，一直保持到后续实质层面的合作实践工作的开展。
芯片揭秘主播 幻实（右）对话南京科瑞达电子装备科技委委员、副总工程师 刘亚（左）
幻实（主播）：
您刚刚提到了建模仿真，我想请您从用户的角度出发帮我们解读一下，建模仿真能解决什么问题？它能给大家的日常管理以及研发和生产带来怎样的变化呢？
刘亚（嘉宾）：
在没有建模仿真支持的时候，大家用传统设计方法和模式，大多是基于文档来传递设计方案，设计技术细节以及设计不同学科之间的交流，技术产品不是太复杂，所以，在产品数量不多的情况下，一些单位能用这种方式实现它的产品研制和生产。
但随着技术的飞速发展，根据大数据的统计，产品的复杂程度越来越高，产品的形态变化越来越快，而这些传统技术的应用在各行各业都已经无法满足市场的需求，传统的基于文字的口口相传、线下会议开展项目研制的模式，已经跟不上时代的步伐。在这种情况下，我们就要换一个思路，习总书记说我们要数字化转型，而这种数字化转型其实转的就是一种理念、一种方法，转的也是实践活动，所以这三点要结合起来。
建模仿真应用场景（图源：网络）
幻实（主播）：
理念、方法和实践活动。
刘亚（嘉宾）：
没错，我们也是工业领域里一家普通的研制和生产型企业，同样地，我们也面临着产品越来越复杂，周期越来越短，要求越来越多的处境。在这样的情况下，我们一定要转变以前那种传统的设计模式，要基于模型和数据来开展新一轮的产品研制与生产。
这样的方式有什么好处呢？第一，我们可以把很多的设计过程集中在一个虚拟的阶段，这样一来，就节省了很多的资金成本。我们可以在计算机上去模拟仿真，预先知道最终产品的功能、性能是否满足实际的使用需求，在虚拟的空间里，如果能把80%的产品模型做出来，那么我们一次投产成功率就大大提高了。对于企业而言，研制周期和研制成本都得到了有效的控制；第二，如果能通过模型和数据把不同阶段的过程记录下来，那么对于企业而言，也是一种智力资产。随着人员的变动，对于设计师技能的要求也会降低，因为我们始终是站在前人的肩膀上往前跑。
我国部分工业软件市场渗透率 （数据来源：数据化企业研习社、中泰证券）
幻实（主播）：
以前就是人走了就把东西也带走了。
刘亚（嘉宾）：
是的，但是现在如果用数据和模型把它沉淀下来，那么人走了也没关系，这也是企业持续发展的有力保障。随着我们国家的数字化发展战略的不断实施，对我们来说，用数字化的方式开展我们的工作同样势在必行。这样的情况下，我们选择和同元开展相关的工作实践，以及随着同元的发展，我们的能力水平也在不断提升，这是一个多赢的局面，可以预见最终的结果就是，我们的产品质量好、周期短、成本低，又能满足用户的最终需求。
本土的工业软件赛道缺的是什么？
幻实（主播）：
当时您在选择供应商的时候，为什么会选同元软控这样一家国产供应商呢？因为我们都知道工业仿真这块技术其实海外的领先程度远远超过我们国内常规的本土供应商，您当时是怎么考虑的呢？
刘亚（嘉宾）：
其实在2019年的时候，包括美国制裁、中兴制裁等在国内都已经出现了，在这种情况下，首先考虑到的就是我们不能受制于人，自主可控是我们想的第一个要素，第二个就是要有完整的技术团队去攻克技术，第三个就是双方要有合作的意愿，而这三个条件恰恰同元软控都满足。
幻实（主播）：
是的，当时大家都很担心，万一再次陷入同样的断供风险怎么办？
刘亚（嘉宾）：
没错，这是最主要的一个原因。
幻实（主播）：
因为存在这种不确定性，所以要和一家还不够庞大的国内本土团队共同发展应该是一件很辛苦的事情，毕竟当时他们的很多产品肯定有不足的地方。
刘亚（嘉宾）：
是的，但是我们始终和同元一起沿着技术发展路线，共同努力前进，因为对同元来说，MWORKS是它的产品，而我们是它的用户，我们双方都面临着产品能否满足用户需求的问题，但对用户来说，这就是一场供给侧和需求侧之间的完美碰撞。
幻实带你进21世纪最贵的圈
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幻实（主播）：
这是一段非常特别的经历， 您参与了这种国产团队的陪伴式成长，也见证了他们的发展过程，所以如果想请您对我们本土的工业软件赛道提一些看法和建议，您会怎么说？
刘亚（嘉宾）：
这几年随着对信息化工作的深入，我们发现工业软件其实是一个风口，很多人都在做，但很少有同元这样用报国的情怀沉下心来，始终坚持不渝地沿着技术发展方向往前走的公司。我认为不要太急功近利，这是对中国工业软件发展最重要的，千万不要把它当成一个赚钱的好机会，我们国家和欧美发达国家相比，缺的就是基础科学，缺的是真正能用的工业软件，而不是形式上的工业软件。
2014-2020全球工业软件行业市场规模及预测 （数据来源：Gartner、赛迪智库、中商产业研究院）
幻实（主播）：
我觉得您讲的这些话应该很多人都有同样的感慨，这些年冒出来做工业软件的公司确实非常多，也有很多企业得到了资本的青睐，但是有哪些公司在踏踏实实做事儿不好说，不乏有些公司在迎合资本的表演，而像同元软控这样的公司，十几年、二十几年一直在坚持提升，我相信大家也都看到了他们的付出，所以我今天在现场听到了很多客户都对他提出了非常多的要求来“虐”他，让他成长。
刘亚（嘉宾）：
这实际上也是一个成长的过程，因为从这种数字化转型发展来看，我个人认为摆在第一位的是工具好不好用，如果这一点做不到，想法再多、PPT做得再好看都没有用，因为它是产品，最后都要交付给用户。
AI应用能否在未来赋能工业软件？
幻实（主播）：
是的，最后还想请您提一些建议，您觉得以同元软控为代表的国内工业软件企业，他们发展到现在还有哪些不足？您作为这个行业的客户，工业软件是你们的一个工具，那么您觉得现在国内本土企业的成熟度对用户来说还有哪些地方需要成长？
刘亚（嘉宾）：
其实工业软件和我们使用的普通办公软件有一个完全不一样的地方，工业软件一定和我们的具体使用密切相关，很多人推出的工业软件，从功能上或从完整性上没有太多问题，但却往往用不好，这是因为他做我用，而我需要什么他不知道，他做的时候不了解我们的行业，不了解我们的专业和真正需求的核心是什么，形式上可能看不出什么，可一旦到了用的时候就全是问题。
幻实（主播）：
就是逻辑讲得很对，但产品未必好用。
刘亚（嘉宾）：
没错，所以顶层思维和底层逻辑一定要做到真正的契合。
2014-2020我国工业软件行业市场规模及预测 （数据来源：国家工信部运行监测协调局、）
幻实（主播）：
其实这也进一步说明我们国内的工业软件团队必须要花心思去学习用户所在的行业知识，要站在用户的角度去思考问题。
刘亚（嘉宾）：
是的，他首先得是一位行业专家，否则做出来的工业软件最后想要成熟会很难，这个过程必定会很漫长，要经过多轮的迭代，走很多的弯路才能到达。
幻实（主播）：
这样看来工业软件的要求确实不低。
刘亚（嘉宾）：
我们为什么总说国外的工业软件好，实际上他们也是从实践中孵化、成长出来的，而不是先有软件再用于实践。行业自身有需求，所以我选择它，然后进行不断的打磨，最终把它变成一个独立的产品给大家用。
幻实（主播）：
您今天给的这些建议，我相信对很多投资机构也好，或是想加入这些本土创业公司的团队也好，都是非常有益的，所以大家如果想关注工业软件，一定要看它的底层逻辑是不是重点花在了对产业的理解上。
那么最后我还想再问问您，2024开年这段时间，我们又被Sora AI这种大模型刺激到了，您觉得他们会不会在工业软件上实现一些替代和应用呢？当然，很多人也会担心中国在这一波AI大数据模型上是不是落后了，会不会落后得越来越远？很多行业知名的创业者、企业家也都在网络上发声，那作为行业切切实实的用户，您怎么看国内和国外的AI路线之争以及未来发展格局之争？
刘亚（嘉宾）：
就AI技术本身而言，我个人认为没有任何问题，它做得越好，功能越强大，对我们而言，就更是一种有利于开展想象空间的工具。但到了各个行业内部，是否就能把AI大数据和具体产品结合起来呢？我认为有待衡量，不同的行业可能有不同的诉求，可能在某些行业里就不太适用。
幻实（主播）：
就比如同元的科学计算与系统建模仿真平台MWORKS，其实很多时候大家会觉得仿真是一种数字化的建模，假如我写了一句话，它就马上能生成数字化模型，如果是这样的话，是不是就颠覆了目前同元的产品体验呢？作为外行有这样的担忧是否有一定的道理呢？
同元软控新一代科学计算与系统建模仿真平台 MWORKS 2024a发布（图源：同元软控官网）
刘亚（嘉宾）：
这里其实有几个要点，第一个是AI要具有算力，即必须有大量的计算资源和大量的GPU；第二个要具有算法，什么叫算法？就比如刚才提到的，写一句话，它就马上能生成数字化模型，那么它怎么生成？这就需要经过大量的训练，它要有一个合理、合适的算法经过大量的学习才能得到一个模型。就工业领域而言，不同的行业，包括航天、航空等领域，这些样本数据从哪儿来？我们的算法是什么？我们最后想要得到的模型到底是什么？如果能把这些问题都想清楚，那么AI就可能在我们这些行业有所应用，否则，我认为还是先不要冒险。
幻实（主播）：
像一些样本量比较大的行业，如影视传媒行业或许可以先试一试。
刘亚（嘉宾）：
文化产业样本量大，拥有大量的垂直文本、视频语料，应用AI技术可以更好地带来存量的效率提升与增量的新应用场景，同时也能反哺，为大模型提供源源不断的养分。
工业较其他领域其广度和深度更为复杂，例如航天、航空等领域，如何真的让大模型推动工业的发展，仍面临诸多挑战，需要慎重考虑。某种程度上我们也不得不用逆向思维来思考，AI会不会是一个陷阱呢，我们跟着跑会得到什么？
幻实（主播）：
是的，很多时候我们无法推测AI的演变。
刘亚（嘉宾）：
所以科学有它的两面性。
幻实（主播）：
好的，非常感谢刘总今天做客芯片揭秘，并且给我们科普了工业软件、AI应用以及未来产业的发展趋势，最后，也祝福您的公司发展越来越好，谢谢。
工业软件作为数字经济蓬勃发展的重要底座，是所有复杂系统研发设计、仿真验证和数字制造的必备工具，也是我国从“制造大国”走向“制造强国”的必由之路。在传统工业软件领域，我们一直处于落后状态，尤其是研发设计类工业软件，高端研发设计工业软件95%被欧美垄断。自2018年以来，工业软件已经被普遍认为是中国“缺芯少魂”的卡脖子瓶颈问题。2020年美国MathWorks公司对哈工大、哈工程等高校禁用MATLAB，正是高端工业软件卡脖子的典型体现。
随着大模型技术的跃迁式发展，生成式AI 同工业领域加速融合，为工业软件创新发展提供了重要实现路径。2024年2月25日，国内企业同元软控全面推出国内最完整的自主科学计算与系统建模仿真平台——MWORKS 2024。过去十年间，软件政策红利不断释放，产业链上下游协同研发，目前我国工业软件正值拥抱开源生态，加快推广应用，做大做强的关键时期，加速国产化大势所趋，潜力极大。随着人工智能快速进化，第四范式或将提前从第三范式中夺取定义预测世界的令旗，开启人类预测未来的决战时刻。一方面，Sora的横空出世催生了全新的创新模式，推动第四范式大步向前。另一方面，中国工业软件正处于破局关键期，亟待更多参考样本。
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