去年，工業(yè)軟件的重要性在社會范圍的大眾認知進一步提升，隨之而來的則是工業(yè)軟件賽道持續(xù)受到資本市場青睞，概念股漲停或大幅拉升屢見不鮮。

轉(zhuǎn)眼間今年已行至過半，當我們再去關(guān)注工業(yè)軟件賽道的股市表現(xiàn)，截至6月26日，中國工業(yè)軟件相關(guān)上市公司今年股價總體走低，股價相較于年初持平已是難得。與去年的明星賽道人工智能相比，國內(nèi)的工業(yè)軟件行業(yè)缺少持續(xù)出現(xiàn)的“爆點”吸引二級市場關(guān)注。

但業(yè)內(nèi)人士對此已經(jīng)習以為常，工業(yè)軟件包羅萬象，本就是需要深度耕耘、持續(xù)投入的長周期產(chǎn)品，它的重要性不隨輿論聲量而沉浮?，F(xiàn)階段，工業(yè)軟件已經(jīng)滲透和廣泛應(yīng)用于幾乎所有工業(yè)領(lǐng)域的核心環(huán)節(jié)，工業(yè)軟件也出現(xiàn)在廣東、深圳、南京等地區(qū)的行動規(guī)劃中。正如中國工程院院士譚建榮所言：“工業(yè)軟件是由中國制造走向中國創(chuàng)造的關(guān)鍵?！?/p>

在行業(yè)恢復(fù)到冷思考的節(jié)點，則是一個盤點競爭格局、梳理行業(yè)現(xiàn)狀、探討未來機遇的最好時機。為了深入了解當前工業(yè)軟件領(lǐng)域的現(xiàn)狀和存在的問題，從產(chǎn)業(yè)一線了解AI在工業(yè)軟件上的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展前景，工控網(wǎng)邀請了羅克韋爾自動化、施耐德電氣、九思易和Maplesoft，共同商討行業(yè)風向。

國內(nèi)VS國外，市場環(huán)境各有千秋

公開數(shù)據(jù)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；同期，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（11.1%）。截至2023年底，我國工業(yè)軟件企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率達到了62.2%，數(shù)字化研發(fā)設(shè)計工具普及率達到了79.6%，研發(fā)設(shè)計類工業(yè)軟件市場份額占比達10%，較2019年翻了一番。我國工業(yè)軟件市場規(guī)模僅占全球份額的6.7%。在各細分領(lǐng)域國內(nèi)產(chǎn)品市場占比均有一定增加，但是企業(yè)綜合實力仍與國外存在差距。

羅克韋爾自動化（中國）有限公司軟件產(chǎn)品經(jīng)理王贇鵬認為，隨著中國推進智能制和工業(yè)4.0轉(zhuǎn)型，工業(yè)軟件在提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化供應(yīng)鏈和創(chuàng)新能力方面發(fā)揮著關(guān)鍵

作用。從政策方面看，政府出臺了多項支持工業(yè)軟件發(fā)展的政策，如《十四五”軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》等，提出推動軟件產(chǎn)業(yè)鏈升級，提升產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)保障水平，強化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展能力等。從市場角度看，在高精度、高復(fù)雜性需求的工業(yè)軟件領(lǐng)域，外資企業(yè)在高端市場仍占據(jù)主導(dǎo)地位，中國企業(yè)在ERP、MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）、PLM（產(chǎn)品生命周期管理）等領(lǐng)域表現(xiàn)突出，正在逐步縮小與國外巨頭的差距。在創(chuàng)新技術(shù)方面，越來越多的企業(yè)開始采用云計算和軟件即服務(wù)（SaaS）模式，國內(nèi)外軟件供應(yīng)商紛紛調(diào)整產(chǎn)品策略，向云端遷移。工業(yè)軟件集成了越來越多的人工智能和大數(shù)據(jù)分析功能，幫助企業(yè)實現(xiàn)更高效的生產(chǎn)和決策。

而由于生長土壤不同，國內(nèi)外工業(yè)軟件各有優(yōu)劣。Maplesoft分析稱，受益于大環(huán)境改變和政策支持，各種類型的國產(chǎn)工業(yè)軟件如春筍般涌現(xiàn)，但技術(shù)上還處于起步或發(fā)展階段，其優(yōu)勢是可以提供本地定制化開發(fā)。國外工業(yè)軟件得益于國外長期良好的營商環(huán)境，歷經(jīng)幾十年技術(shù)積累和迭代開發(fā)，技術(shù)優(yōu)勢比較明顯，弱點是缺少本地化的研發(fā)能力，核心的研發(fā)都不在國內(nèi)，本地實施應(yīng)用有一些局限性。未來，國內(nèi)工業(yè)軟件會依據(jù)現(xiàn)狀逐步改善，國外工業(yè)軟件也會不斷調(diào)整經(jīng)營策略從而適應(yīng)正在變化的本地需求，兩者會在今后并存和互補，迎來良性的競爭和合作共存的格局。

聚焦于國內(nèi)工業(yè)軟件領(lǐng)域，九思易觀察到，近幾年，國內(nèi)傳統(tǒng)工業(yè)自動化圈逐漸擴大朋友圈，IT、互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的廠商大幅涌入，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、數(shù)字孿生等概念逐漸滲入傳統(tǒng)工業(yè)軟件，大家都在努力彌補短板，發(fā)揮自身原有優(yōu)勢，以迎合市場需求。但從相關(guān)企業(yè)近幾年的發(fā)展來看，除了個別外國專業(yè)自動化軟件廠商在持續(xù)更新原有平臺外，更多具有綜合自動化業(yè)務(wù)的外企也很難在軟件平臺上做修改甚至重新布局，顯而易見，并購是一個最常見的手段，市場成分居多，技術(shù)更新?lián)Q代成色不足。近幾年，中國本土企業(yè)也動作頻頻，通過豐富業(yè)務(wù)類型和各種概念跟隨，來試圖保持業(yè)務(wù)增長。但很明顯，在智能化時代的背景下，這些轉(zhuǎn)變都不足以滿足用戶和市場已經(jīng)被吊起來的胃口，市場需要的是真正徹底的技術(shù)革新。

數(shù)據(jù)困局沉疴仍在，云端化、一體化是大勢所趨

當前工業(yè)軟件市場的參與者想要在競爭中站穩(wěn)腳跟，依舊靠產(chǎn)品說話，核心競爭力主要依靠三方面：一是成熟度高，已有應(yīng)用案例；二是適用場景明確，復(fù)制效應(yīng)明顯；三是單價低，標準化程度高，操作便捷。

產(chǎn)品競爭力離不開企業(yè)對產(chǎn)品實際應(yīng)用情況的深度探究。綜合多家企業(yè)反饋，工業(yè)軟件在實際應(yīng)用中主要面臨的挑戰(zhàn)有以下幾方面：

1.數(shù)據(jù)：越來越龐大的數(shù)據(jù)量對數(shù)據(jù)采集、存儲、管理提出挑戰(zhàn)，統(tǒng)一的管理標準和治理機制依然缺位；

2.技術(shù)和系統(tǒng)：不同供應(yīng)商、不同時期的設(shè)備之間，不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間，因缺乏標準化在數(shù)據(jù)整合、業(yè)務(wù)邏輯聯(lián)動方面存在挑戰(zhàn)；

3.人才：既懂技術(shù)又懂設(shè)備的復(fù)合型人才依然供不應(yīng)求；

4.安全：數(shù)據(jù)泄露和系統(tǒng)攻擊問題依然存在。

為此，工業(yè)軟件供應(yīng)商近幾年也有新的嘗試以解難題。在創(chuàng)新技術(shù)方面，羅克韋爾自動化（中國）有限公司軟件產(chǎn)品經(jīng)理王贇鵬談到，綜合以上挑戰(zhàn)，羅克韋爾軟件在際應(yīng)用過程中有以下心得體會，一是通過數(shù)據(jù)集成和治理平臺可幫助客戶集中管理數(shù)據(jù)并支持決策：如FactoryTalk DataMosaix集中化管理客戶數(shù)據(jù), 幫助企業(yè)將分散在不同系統(tǒng)和設(shè)備中的數(shù)據(jù)進行集成和管理，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫。這也是進一步實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，使企業(yè)能夠?qū)\營數(shù)據(jù)進行全面可視化展示和深度分析挖掘。FactoryTalk Innovation Suite數(shù)據(jù)支持決策可通過對生產(chǎn)過程、供應(yīng)鏈、設(shè)備狀態(tài)等數(shù)據(jù)的實時分析，支持客戶從數(shù)據(jù)中獲取信息，從而優(yōu)化生產(chǎn)流程和決策效率。二是生產(chǎn)管理套件幫助提升效率和靈活性。在自動化和智能化方面，羅克韋爾MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）和SCADA（監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集）系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化和智能化，減少人工干預(yù)，提高生產(chǎn)效率; 在敏捷生產(chǎn)和響應(yīng)能力方面, 通過使用羅克韋爾PLEX（計劃與排程）軟件，可幫助客戶更好地應(yīng)對市場需求的變化，調(diào)整生產(chǎn)計劃，優(yōu)化資源配置。

工控網(wǎng)認為，工業(yè)軟件當前存在三個趨勢：一是軟件形態(tài)逐步微小型化；二是軟件架構(gòu)逐步走向微服務(wù)架構(gòu)；三是軟件開發(fā)逐步走向開源、開放群智協(xié)同開發(fā)。

正如施耐德電氣工業(yè)自動化中國區(qū)數(shù)字化能力中心負責人劉文所分析的，如今的工業(yè)軟件已經(jīng)不再是單一的零散產(chǎn)品，而是平臺架構(gòu)加模塊化的產(chǎn)品組合，覆蓋全流程，滿足行業(yè)差異。工業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型要“以客戶場景需求為中心”，軟件不能“單打獨斗”，軟件需要與硬件協(xié)同，與場景結(jié)合，切實切入客戶的應(yīng)用場景和實際痛點，才能將價值真正落到實處。企業(yè)不應(yīng)以傳統(tǒng)眼光看待軟件，只有機電軟網(wǎng)一體化協(xié)同，才能真正落實先進設(shè)備的價值。施耐德電氣推出的EcoStruxure?開放自動化平臺即是為此而生。該平臺基于IEC 61499標準，將硬件廠商在統(tǒng)一標準下進行整合，由軟件定義自動化，通過對軟件和硬件進行解耦，推動了工業(yè)自動化領(lǐng)域的“即插即生產(chǎn)”。

生成式AI釋放工業(yè)軟件潛力與價值

上文提到，新興技術(shù)正在涌入工業(yè)軟件，生成式AI就是其一。如果匯總今年眾多對外發(fā)聲的企業(yè)家對生成式AI的態(tài)度，積極樂觀者占多數(shù)，盡管目前生成式AI的應(yīng)用深度有限，他們依然看好這門技術(shù)的潛在價值。微軟公司制造與移動業(yè)務(wù)副總裁多米尼克.韋表示，生成式AI可以重塑整個工業(yè)價值鏈流程。

從投資趨勢來看，2024年，IDC對全球制造企業(yè)進行調(diào)研的數(shù)據(jù)顯示，已經(jīng)開始布局投資、僅PoC測試和未進行投資生成式AI的企業(yè)比例分別是37%、50%和13%。與上年相比，已經(jīng)開始投資的比例從27%提升到37%，關(guān)注熱度持續(xù)提升。

中國制造企業(yè)對這門技術(shù)的熱情同樣持續(xù)高漲，但在實際行動中有所差別：汽車、半導(dǎo)體、消費品等行業(yè)的頭部企業(yè)，數(shù)字化意識強、基礎(chǔ)扎實，IT預(yù)算充分，已經(jīng)開始各種場景的探索；而大多數(shù)制造業(yè)企業(yè)現(xiàn)階段則持觀望態(tài)度。

生成式AI技術(shù)無疑會帶來巨大的創(chuàng)新機會和變革潛力，在工業(yè)軟件層面，主要有以下影響：

1、創(chuàng)新和設(shè)計：AI可以更加高效快捷地自動生成創(chuàng)新設(shè)計方案，助力快速迭代、快

速優(yōu)化。

2、優(yōu)化生產(chǎn)與運營：AI可以實時動態(tài)分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)與市場需求，生成最優(yōu)計劃與資

源配置方案，并可通過預(yù)測模型可以優(yōu)化供應(yīng)鏈管理策略，優(yōu)化庫存和物流管理，降低風險和成本。

3、智能運維和業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新：AI可以生成復(fù)雜數(shù)據(jù)分析報告，識別關(guān)鍵指標，幫助

快速做出趨勢決策；根據(jù)模型分析實時數(shù)據(jù)，生成運維建議和風險預(yù)警，提升制造企業(yè)對運營異常和設(shè)備故障的響應(yīng)能力。

上述影響幾乎覆蓋生產(chǎn)制造全產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)，提前在此方面積極布局，將幫助企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中獲得顯著的競爭優(yōu)勢，而本次工控網(wǎng)采訪到的四家企業(yè)都已做出前瞻布局：

羅克韋爾加速為客戶提供更新迭代的軟件應(yīng)用產(chǎn)品，幫助客戶快速實現(xiàn)AI賦能，并開發(fā)更多垂直應(yīng)用，打造用于產(chǎn)品設(shè)計的AI輔助工具，為客戶提供預(yù)測規(guī)范維護的AI優(yōu)化系統(tǒng)和智能專家系統(tǒng)。羅克韋爾可借助AI實現(xiàn)優(yōu)化資產(chǎn)管理。例如羅克韋爾

Fiix CMMS高效協(xié)同系統(tǒng)能夠支持供應(yīng)鏈上下游高效協(xié)同和信息共享，縮短交付周期，減少庫存成本; FactoryTalk AssetCentre資產(chǎn)管理系統(tǒng)則可以支持自動化資產(chǎn)和無形資產(chǎn)等保護，并幫助客戶實現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備的庫存管理。此外，羅克韋爾還打造了智能預(yù)測性維護系統(tǒng)涉及到設(shè)備健康IIoT系統(tǒng)，通過使用AI技術(shù)和IIoT（工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）平臺，企業(yè)可以實時監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，識別潛在問題，降低設(shè)備故障率。預(yù)測性維護系統(tǒng)如Guardian AI利用大數(shù)據(jù)和機器學習技術(shù)，工業(yè)軟件能夠預(yù)測設(shè)備的維護需求，提前安排維修，減少非計劃停機時間。

九思易的智能化管控平臺無論是在軟件的架構(gòu)設(shè)計，還是在可擴展性方面都充分考慮了對AI技術(shù)和算法的擴展支持。在實際應(yīng)用中，該智能化管控平臺在煤礦領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了人員行為（安全帽、吸煙、工服）、環(huán)境/安全（火災(zāi)、煙霧、非法闖入）的AI模型應(yīng)用，在安防領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了基于SCADA、雷達、視頻、人工智能（AI）和增強現(xiàn)實（AR）等技術(shù)的綜合應(yīng)用，為安全防范和調(diào)度指揮提供決策依據(jù)。

施耐德電氣通過AI技術(shù)為用戶提供了切實可行的解決方案，覆蓋生產(chǎn)排班預(yù)測、化工裝置自動開車、工藝流程的優(yōu)化與暖通設(shè)備的節(jié)能管理等方面。這些解決方案不僅幫助用戶在實體場景中實現(xiàn)智能化管理，還顯著提升了運營效率和能源使用效率。施耐德電氣自身工廠以及與行業(yè)頭部客戶的合作案例表明，基于AI技術(shù)的解決方案能夠有效降低約5%-10%的能耗，并提升3%-5%的工作效率。

Maplesoft積極擁抱新技術(shù)，在2020年就成立了AI研發(fā)團隊，已經(jīng)在不同的產(chǎn)品中應(yīng)用AI技術(shù)，例如圖片公式識別、內(nèi)置自然語言模型和自然語言函數(shù)包等。該公司認為，AI技術(shù)會對工業(yè)軟件產(chǎn)生革命性的影響，特別是會降低了工程師的技能要求門檻，讓工業(yè)軟件的應(yīng)用更加普及，從而降本增效。同時，Maplesoft計劃將源代碼開放給國內(nèi)分支機構(gòu)，確保中國客戶可以永久使用Maplesoft技術(shù)。Maplesoft中國認為，中國一些高科技領(lǐng)域需要采用國際先進的工業(yè)軟件，才能在時間上與發(fā)達國家競爭。如果過度強調(diào)自主可控的國產(chǎn)軟件，可能會使我們的研發(fā)手段處于落后和被動的局面。為了讓國產(chǎn)工業(yè)軟件有足夠的時間逐漸成熟，可以先鼓勵那些國際競爭性不太激烈的領(lǐng)域的客戶，率先使用國產(chǎn)軟件。這將使國產(chǎn)軟件得到充分的打磨和提升，進而擴大到讓參與國際競爭激烈領(lǐng)域的國內(nèi)客戶來使用。

工控網(wǎng)認為，新一波AI浪潮中，有兩個場景值得注意：首先，隨著企業(yè)知識庫的積累與沉淀，ChatGPT對企業(yè)工作流程的優(yōu)化與效率的提升的影響更大也更容易實現(xiàn)，如跨模態(tài)知識檢索、工藝知識檢索/推理、工藝輔助、報告生成等；其次，AI增強開發(fā)將賦能軟件及測試工程師的軟件開發(fā)、編碼、測試環(huán)節(jié)。

其中更具優(yōu)勢的廠商包括兩類：一類是制造業(yè)大廠。一方面，他們的行業(yè)know-how積累強，對需求掌握度高，另一方面，軟件/硬件設(shè)備容易進入應(yīng)用驗證階段，促成良性循環(huán)，但這些巨頭間的“智造力”將是區(qū)分重點；第二類則是數(shù)據(jù)治理與AI能力雙強的企業(yè)，對數(shù)據(jù)理解與分析能力更強，價值挖掘能力和理解能力更強。

據(jù)工控網(wǎng)研判，同樣火熱的工業(yè)大模型在企業(yè)運營中的應(yīng)用是未來趨勢，但需謹記兩點：第一，沒有萬金油的大模型，脫離場景、實際問題的大模型暫時不成立；第二，脫離工程化的大模型是不實用的。

結(jié)語

今年四月中國科學家與美國NASA之前的故事即可證實這兩點。中國科學家在論文中指出，NASA的高超音速模擬分析軟件Vulcan-CFD在模擬高超音速環(huán)境的過程中沒有計入“微觀渦流對傳熱傳質(zhì)傳動及其導(dǎo)致的化學反應(yīng)的瞬態(tài)影響”，而這個變量在高超音速下至關(guān)重要。究其原因，則可以追溯到美國在風洞技術(shù)上遠遠落后于中國，致使NASA缺少更高速度氣流環(huán)境下的實驗數(shù)據(jù)，出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺位。

這也為在新技術(shù)浪潮中沉浮的工業(yè)軟件各類玩家敲響警鐘——工業(yè)先行，工業(yè)軟件的核心永遠會回歸到知識沉淀和真實經(jīng)驗上。