工業(yè)軟件是對工業(yè)技術和知識的程序化封裝、復用。在實際工業(yè)場景中，如汽車、船舶制造中獲得了訣竅、技能、經(jīng)驗，通過程序化、算法化、模型化等手段，封裝成了工業(yè)軟件。工業(yè)軟件能夠控制生產(chǎn)設備、優(yōu)化制造和管理流程，提高生產(chǎn)率。

工業(yè)軟件可大致分為研發(fā)設計類、生產(chǎn)控制類、運營管理類、嵌入式等。而CAD（計算機輔助設計）、CAE（計算機輔助工程）則長期處于被海外產(chǎn)品主導的局面。比如CAE領域由Ansys、Altair、?？怂箍担ㄊ召廙SC）占據(jù)主導地位；CAD領域則由西門子、達索、PTC、Autodesk長期把持。國產(chǎn)廠商仍存在研發(fā)不足、商業(yè)化能力弱、壟斷競爭帶來的差距問題。

隨著大模型的發(fā)展，工業(yè)軟件企業(yè)似乎正迎來轉機。

工業(yè)軟件變革

《中國工業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報告（2024）》顯示，2023年，全球工業(yè)軟件市場規(guī)模約5028億美元，折合人民幣約3.56萬億元。我國工業(yè)軟件市場規(guī)模約2414億元，同比增長12.3%，高于軟件行業(yè)平均增長水平。

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

事實上，2015年后，我國開始重視工業(yè)軟件發(fā)展，相關政策密集出臺，但不可否認，產(chǎn)業(yè)仍處于起步階段，國產(chǎn)化率較低，特別是研發(fā)設計類工業(yè)軟件國產(chǎn)化率尤其低。2020年以來，在國外技術封鎖下，國內(nèi)企業(yè)加快研發(fā)進度，國產(chǎn)化有所提高，行業(yè)迎來新發(fā)展期。

“隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的加速演進，工業(yè)軟件已經(jīng)廣泛應用于幾乎所有工業(yè)領域的核心環(huán)節(jié)，是推進新型工業(yè)化的重要支撐。”工信部電子五所總工程師萬舉勇。

中國工程院院士李培根表示，我們需要基于AI大模型的應用，大力發(fā)展能“定義制造”的軟件，現(xiàn)在人工智能的發(fā)展已經(jīng)在局部領域超越人的智能，在制造中融入了人工智能的某些軟件完全有可能在制造的特定方向上超越人的能力。

去年12月，由信通院牽頭、多家單位聯(lián)合編制的《工業(yè)大模型技術應用與發(fā)展報告》指出，AI與大模型將加速賦能新型工業(yè)化，從2022至2032年，工業(yè)AI市場規(guī)模將以46％的年均復合增長率高速成長。工業(yè)各環(huán)節(jié)圍繞語言、專用、多模態(tài)和視覺四類大模型開展探索。

產(chǎn)業(yè)布局顯現(xiàn)

AI大模型帶來新機遇，也成為各企業(yè)發(fā)力的重點。

2024年3月27日，創(chuàng)新奇智的奇智孔明工業(yè)大模型2.0版本（AInno-75B）及多款大模型原生應用發(fā)布。升級后的奇智孔明工業(yè)大模型參數(shù)量級達到750億以上，增強了海量知識管理、復雜邏輯推理、長流程任務編排、Agent智能體以及更多工業(yè)模態(tài)的生成能力。

作為產(chǎn)業(yè)鏈上游，傳統(tǒng)CAD軟件市場長期被國外廠商主導，界面復雜且使用門檻高。為打破這一局面，創(chuàng)新奇智出自主可控的Text-to-CAD類應用——“ChatCAD生成式輔助工業(yè)設計”。通過簡單的對話問答，系統(tǒng)便能迅速理解設計師的創(chuàng)意意圖，并自動生成符合要求的工業(yè)設計圖，還支持導出到傳統(tǒng)工業(yè)設計軟件進行手動微調(diào)。

2023年12月，京東方推出顯示工業(yè)大模型。在原有的AIoT技術底座基礎之上，融合京東方半導體顯示行業(yè)知識與經(jīng)驗，涵蓋多個細分業(yè)務版塊“缺陷檢測視覺大模型技術方案”有效助力產(chǎn)線缺陷模型迭代及檢測系統(tǒng)上線效率提升10倍以上。

2024年3月，金風科技將行業(yè)多年沉淀的海量風機運行數(shù)據(jù)與風電行業(yè)專業(yè)知識庫融合，構建風電行業(yè)大語言模型，集成風機故障智能診斷系統(tǒng)，模型診斷準確率均在95%以上。

2024年5月，隆基綠能基于多模態(tài)大模型的生產(chǎn)合規(guī)視頻檢測技術，在生產(chǎn)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(chǎn)自哪條流水線、哪個機臺。

PTC是一家全球性軟件公司，據(jù)財報顯示，2023公司財年總收入20.97億美元，同比增長了8%，其中CAD軟件收入7.61億美元，呈現(xiàn)小幅負增長（-4%）。

近日，PTC推出其CreoR計算機輔助設計（CAD）軟件的第十一個版本以及Creo+TMSaaSCAD解決方案的最新版本。“Creo使客戶能夠在開發(fā)過程中更早地采用仿真驅動設計，從而縮短產(chǎn)品上市時間，提高初始產(chǎn)品質量，降低制造成本。”PTC CAD部門副總裁兼總經(jīng)理Brian Thompson表示。

“產(chǎn)品設計完成之后，基本上就決定了其80%的碳足跡。所有的企業(yè)，尤其是加工制造型企業(yè)，需要將節(jié)能減排、零碳的重心轉移到研發(fā)階段，通過選擇更加利于回收、制造成本更低的材料、減重，實現(xiàn)這樣的目標。”PTC 公司中國區(qū)CTO施戰(zhàn)備對中國工業(yè)報說道。

據(jù)了解，PTC 在2013年收購主流物聯(lián)網(wǎng)信息平臺Thing Worx，2015年收購大數(shù)據(jù)分析平臺Cold Light之后，就開始對人工智能產(chǎn)品投入。2019年和2020年，PTC分別收購了云原生CAD軟件廠商Onshape和PLM解決方案提供商Arena Solutions。這也是PTC開始布局SAAS平臺云化工業(yè)軟件的第一步。

施戰(zhàn)備表示，當下，PTC 又與微軟Copilot協(xié)作實踐，從而幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型。同時，會從Creo、PLM、ALM、IoT/AR和SLM領域，全面推出PTC在AI大模型方面的應用和能力。

破解應用難題

近年來，數(shù)字化技術影響著整個工業(yè)領域。據(jù)不完全統(tǒng)計，國產(chǎn)大模型數(shù)量目前已超過200個。但在制造業(yè)領域，從目前來看，應用大模型還是非常困難的，施戰(zhàn)備認為原因有三點：

首先是數(shù)據(jù)。大模型應用的關鍵就是，要有海量數(shù)據(jù)提供場景化訓練，但在制造企業(yè)，這個數(shù)據(jù)難題并未被解決。

第二，制造業(yè)企業(yè)對于大模型結果的準確度要求很高。不能夠容許99%或者98%的準確。只要存在誤差，就存在導致工廠生產(chǎn)線出問題的可能性。

第三，數(shù)據(jù)的隱私和安全的保護。“企業(yè)最核心的資產(chǎn)之一，就是擁有與產(chǎn)品相關的數(shù)據(jù)。但是，有多少企業(yè)愿意把數(shù)據(jù)拿出來共享？我們看到，所有大企業(yè)在談到IT應用的時候，第一反應都是安全性和保密性，甚至連應用公有云服務都會有顧慮。”PTC全球資深副總裁兼大中華區(qū)總裁劉強告訴中國工業(yè)報，對于制造業(yè)企業(yè)而言，如果沒有數(shù)據(jù)，企業(yè)訓練大模型只能在內(nèi)部進行。所以，用機器學習或者AI完全取代設計工程師，目前看起來仍不現(xiàn)實。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟工業(yè)大數(shù)據(jù)組副主席、上海優(yōu)也信息科技有限公司首席科學家郭朝暉告訴中國工業(yè)報，學術界總把工業(yè)軟件當成科技問題，但其本質是經(jīng)濟問題。我們要看到真正的應用場景在哪里，算法次要的。在他看來，工業(yè)大模型目前主要對研發(fā)服務過程有輔助作用，但生產(chǎn)過程才是最重要的。

亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務發(fā)展部總經(jīng)理顧凡曾表示，對于制造業(yè)客戶，大模型應用核心是需要找到模型準確度和推理成本之間的平衡點。