中國工業軟件行業發展研究報告

工業軟件行業丨研究報告

摘要：

工業軟件具有發展的緊迫性和必要性，且當前處于政策紅利帶的有利時間窗口期。

當前，我國工業和經濟達到分水嶺，經濟體發展需要創新驅動，而工業軟件作為工業知識的載體，既是新型工業化的核心生產資料和關鍵生產力，又是工業大腦和數字基石，其自主可控意義深遠。不同于國外工業軟件是先工業后軟件的自然生長，我國的工業軟件先是用市場換效率，后是工業和軟件同步的壓縮式發展，現在是追趕核心技術可控，保障供應鏈安全。因此，當前工業軟件既有發展的必要性，又有發展的緊迫性。
工業軟件是一個慢行業，發展需要耐心和長期主義思想，同時在變化與重構中，也為企業帶來機遇與挑戰。

中國的工業軟件市場是千億的大盤子，2024年市場接近3000億，市場增長穩健，但核心技術空心、產業結構失衡等問題凸顯。當前，研發設計類工業軟件是卡脖子最為嚴重，其本質是與數學與基礎學科相關的根技術缺乏海量真實工業場景試錯進行工程優化，表現為實體就是核心組件/引擎層受限。值得注意的是，根技術的突破沒有捷徑可走，只能死磕。
工業軟件產業處于動態發展中，未來產業、市場、產品的發展方向值得探討與思考。

1）針對產業：工業軟件核心演變路徑為工具-系統-平臺-基因，前兩個階段主要針對產品服務范圍，后兩個階段主要針對數據價值。

2）針對市場：市場盤子大，但企業需要根據自身情況瞄準市場。頭部客戶既是主要客戶群，又有國產替代和信創的需求，為工業軟件技術突圍帶來可能；腰部客戶可以成為共同體；長尾客戶有助于擴大營收空間。

3）針對產品：當前工業軟件主要是買產品，未來，隨著數據資產的有效積累與利用，工業軟件將走向賣“智慧”的階段，表現為工業智能體的誕生。

工業軟件發展背景-緊迫性&必要性

工業軟件有助于工業和經濟體的創新和轉型，它是新型工業化的核心生產資料和關鍵生產力，也是其工業大腦和數字基石，發展意義強大

從2018年開始，我國的人均GDP達到了1萬美元，這意味著我國的工業和經濟達到分水嶺，即經濟體達到中等發達水平，更進一步的發展需要靠創新驅動。在這個階段，工業主要有兩個特點：1）控制權逐漸轉移：生產的控制權從硬件設備逐步向軟件轉移，算法強則工業強的趨勢逐漸凸顯；2）知識載體發生變更：之前的工業知識存在于老師傅的大腦和圖紙，現在則逐漸被封裝在軟件代碼中。而工業軟件是對工業各類生產環節規律的代碼化，支撐了絕大多數的生產制造過程，它不但可以控制產品和裝備運行，而且可以把產品和裝備運行的狀態實時展現出來，通過分析、優化，作用到產品、裝備的運行，甚至是設計環節，實現迭代優化。因此，工業軟件的發展具有緊迫性和必要性。

工業軟件的定義、內涵及特征

工業軟件是工業知識的“代碼化”表達，能將計算能力轉為化生產能力，進而顯著提升全要素生產率

工業軟件是以計算機信息技術（IT）為載體，在工程科學、計算機科學和計算科學的理論指導下，融合工程方法和工業知識，通過程序化的抽象、封裝與復用，實現在數字空間對物理空間全生命周期工業過程的描述、仿真、控制、管理和優化，進而顯著提升全要素生產率及整體效益。工業軟件的本質是工業知識的沉淀與代碼化表達，具有門檻高、行業壁壘高、會不斷迭代演進等特點。

工業軟件的驅動因素-政策

工業軟件角色之變：“工具”-“基石”-“大腦”，地位逐步提升

從兩次五年規劃中工業軟件的定位來看，工業軟件逐漸從“工具”逐漸轉為“基石”的角色，對工業軟件的發展目標也從強調應用到強調供應鏈韌性和核心技術公關，即工業軟件自給自足。基于十五五規劃建議文件，期望制造業保持合理比重的同時，也希望綠色化、融合化、智能化發展。我們猜測“科技產業融合”換道將是主要的行動邏輯，而對于工業軟件 ：1）定位：將更近一步，處于“工業大腦”和“引領創新”的地位；2）發展目標：強調工業軟件+AI深度融合，推動產業賦能與創新；3）行動：強力推動AI與工業軟件深度融合，發展基于AI的工業軟件和行業模型。

工業軟件的驅動因素-新技術&補貼

大模型推動工業軟件研發加速，政策補貼刺激工業軟件應用創新加速

工業軟件的發展還得到技術和補貼的雙重加持。對于技術，主要是大模型提升了工業軟件本質基礎之間的轉化效率，即工程能力、數學能力、計算機能力的轉化效率提升，有利于工業軟件的研發和應用加速落地。對于政策補貼，2025年一線城市基于AI+工業軟件這個大主題下，紛紛推出了補貼政策，目的就是刺激工業軟件的創新發展。

工業軟件的驅動因素-需求市場

企業側需求重市場實用性，同時兼顧國產替代；政府側重頂層規劃和行業推動；科研院所重視實訓實驗室和產教融合

企業是招投標的主體，政府單位次之，科研院所排在末尾。雖然三者采購的都是工業軟件，且基本上都是研發設計、生產控制、企業運維等類別，但側重點還是有所區別：1）企業側的采購類別最為廣泛，同時還有國產替代的招標需求；2）政府側更多是工業互聯網平臺相關軟件集成、運維等需求，同時還兼顧舉辦工業軟件大會等地方或全國性的活動；3）科研院所則更多聚集于實訓實驗室或者某個課題（如工具開發、仿真等）的研發。對于項目金額，波動非常大，多集中在百萬左右。而對于項目服務周期則相對集中在1-2個月。

全局與困境：千億市場，但核心技術卡脖子 嚴重 ，且是技術 - 場景 - 生態 - 商業的系統性問題

工業軟件的市場規模與市場特征是什么？

2024年中國工業軟件整體市場規模近3000億，但千億賽道背后存在著核心技術空心、產業結構失衡等問題，核心技術亟待在窗口期進行突破

根據工信部電子第五研究所發布的數據看，中國工業軟件是一個千億級的市場。但是提到工業軟件，“卡脖子”一詞就會被多次提及，但需要澄清的是：1）研發設計類才是卡脖子的重災區，主要原因是因為幾何內核、求解器等根技術的缺失，且此類技術無法繞過，只能死磕，國產工業軟件企業可把握政策紅利帶來的窗口期，加速淬煉自身根技術。2）當前產業結構失衡，呈現管理軟件強、工程軟件弱的特點，故經營管理類的國產化率高，卡脖子現象相對輕。除此之外，產品趨于平臺化、重視數據增值服務等也是我國工業軟件市場的主要特點。

工業軟件的產業鏈情況大概是什么樣的？

上游賺“技術壟斷費”，壁壘極高，通常上游內核決定中游產品；中游主要賺“行業know-how溢價”，同時其文件格式也影響下游客戶的遷移成本；下游用戶主要賺“效率提升帶來的毛利”

研發設計類工業軟件為何卡脖子嚴重？

海量真實工業場景試錯的缺失導致工程優化的欠缺是研發設計類工業軟件被卡脖子的真實原因，卡脖子實體則主要是核心組件/引擎層

國產工業軟件發展的主要難點有哪些？

當前中國工業軟件企業面臨的不是單一的技術問題，而是技術-場景-生態-商業的系統性問題，是技術債傳導的結果

起步晚、資金少、早期用市場換技術導致錯過發展期等是提到國內工業軟件發展難點時大家都會提到的，也是事實。但回到產業鏈和工程化的深層邏輯來看，國產工業軟件的主要難點：根技術缺失/不足-產品切入供應鏈難度高，場景驗證不足，難以打通上下游并構筑自身生態圈-難以實現商業成功，這是一個系統性的問題，是技術債傳導的結果，很難依靠單點突破來解決。

規律與機制：接受并理解行業慢的特性，時間累積下的技術實踐驗證是硬道理

工業軟件的產業價值如何流轉？

技術保持硬通貨地位不變，數據增值服務有望成為新的增長極；產業整體有“技術單向溢價&數據價值溢價”協同并進的態勢

工業軟件產業價值流轉也趨近于微笑曲線。工業軟件的分錢邏輯可總結為：客戶付費→實施上/集成商→軟件廠商→根技術廠商，越靠近根技術廠商門檻越高、話語權越強，利潤也越高，故原本工業軟件產業是技術單向溢價的分配邏輯。但隨著圍繞工業數據的整套數據服務產業鏈（如數據采集、集成、流轉、分析/挖掘等）的興起與逐步走向成熟，工業軟件的數據價值溢價逐步顯現。未來很長一段時間，工業軟件將呈現賣工具功能&售賣數據智慧協同發展的態勢。至于數據增值服務的最終利潤空間與競爭格局，還需要等待市場發展與檢驗。但當前，對于產業內的玩家來說，誰能打通數據回流線，把下游的數據變成上游的智慧，誰就能吃到這一輪產業升級的紅利。

工業軟件企業當前主要盈利模式有哪些？

以軟件授權、運維、定制化開發為主，平臺與生態分成在積極探索中

當前工業軟件的盈利模式比較明確：歐美企業以軟件授權、維護與服務費為主，中國企業以定制化開發與實時、維護與服務費為主，而平臺與生態分成的部分模式則仍在積極探索中。對于軟件授權，主要分為永久授權和訂閱兩種模式，其中訂閱模式是市場所積極追求的，且歐美巨頭也跑在中國企業之前，如Autodesk、PTC等基本實現了全部轉為訂閱制，西門子和達索也在積極探索。工業發展階段不同、付費習慣與知識產權環境不同是歐美與中國企業盈利模式差異大的主要原因。

值得注意的是，未來若制造即服務、生成式設計成為可能，工業軟件“按產品抽成”的收費方式也并非不可能。

工業軟件主要玩家成長邏輯是什么樣的？

歐美工業巨頭是“順勢而為的工業溢出”，而中國企業是“逆流而上的場景反哺”，歐美先工業后軟件之路不可復制，需把握場景反哺技術契機

工業軟件本質是工業知識的“容器”而不是IT行業，故不可參照單純的技術成長邏輯。中國工業軟件企業需要注意：1）成長本質需認清：歐美工業巨頭表面上是通過大量并購整合而成長為巨頭，但實際上，“伴隨工業化進程的自然生長+工業訣竅的代碼化+資本并購拼圖完善覆蓋”是其成長本質，他們具有三大特點：其一，無論出身如何，專精先行，底層軟件/硬件技術扎實；其二，發展策略都是點-線-面逐漸鋪開；其三，部分企業憑借硬件基因+捆綁，在IT和OT的融合方面相對具有先天優勢。2）具有不可復制性：其一，在時間上，歐美巨頭工業軟件跟隨工業化走了40年，而中國是壓縮式追趕；其二，在市場上，歐美企業起步時還是藍海市場，而中國當前大部分處于存量博弈，少量國產替代/信創市場有較強窗口期；其三，在資本上，歐美并購主導性強，而中國當前地緣政治激烈，出海并購受限，而國內企業多而散且多為營收服務，難以深度整合。3）場景反哺技術可能是突圍方向：中國具有龐大的工業場景，依托項目獲得接觸工業現場的機會，借助國產替代的窗口期，綁定共同成長的工業企業，打磨產品，贏得逐步突圍的機會。

變量與重構：抓住變量，重視新技術、新產品形態、渠道及管理模式帶來的改變

云原生對研發設計類工業軟件開發的影響？

依托于“架構代差”帶來的解耦和萬核算力資源為軟件開發部分模塊賦能

云原生對研發設計類工業軟件的開發主要通過改變底層架構而實現的，它解決的是“運行”，而不是“邏輯”的問題，故對數學驗證與原型、核心內核研發這兩個階段的影響較小。云原生對研發流程的影響主要聚集于兩點：1）通過解耦增強協作能力：在階段4和階段6，既賦能協作能力，又基于數據庫打破“文件鎖”，提升開發效率；2）通過萬核算力實現按需調用算力：在階段7，用算力換時間，縮短測試時間，助力產品上市。就基于云原生產品進入市場時可能的影響可總結為：雖然云原生無法改變核心數學內核的研發過程仍需補課這一現狀，但基于云原生的產品在差異化競爭和商業緩沖期上，有極強的作用，具體表現為：1）通過增強協作與降低算力門檻，可能有助于占領下沉市場；2）基于開發和應用的云平臺化，有設計-制造-訂單一體化的可能。

AI/大模型對研發設計類工業軟件開發的影響？

傳統AI賦能幾何、拓撲和視覺處理，大模型賦能代碼生成、人機交互等

AI和大模型對研發設計類工業軟件開發的影響略有不同，其中：1）傳統AI主要是在三維幾何數據方面發揮優勢：其一，賦能階段4的幾何拓撲修復，提高參數化建模的強健性；其二，賦能階段5的異構數據讀取難題，進而將原本無法編輯的“死模型”轉化為“語義化的特征集合”，這是打破國外巨頭“數據鎖死”護城河的關鍵步驟。2）大模型則主要通過輔助代碼生成和改變人機交互方式而在階段6、階段7賦能。

企業價值左移對企業管理的影響在哪？

價值左移趨勢下，企業數據資產尤其是研發類數據價值釋放將是客戶關注重點，利好管理類服務的發展

當前，隨著工業企業數字化轉型的推動，企業的數據資產得到累積是有目共睹的。但是，企業的數據依然面臨如何發揮數據價值、賦能哪些方向等問題，而這是供給方企業在提供產品服務時就需要考量的。當前工業領域價值左移（如質量管理左移、設計驗證左移等）的主張提的較多，故研發類數據價值挖掘將備受關注。提供研發設計服務的廠商、端到端全流程打通能力的平臺型廠商這兩大類企業將有效賦能研發類數據價值挖掘。前者通過構建“需求-功能-邏輯-物理”全鏈路追蹤而賦能，后者通過輔助企業管理或企業研發管理體系構建與流程固化而賦能。

思考1-工業軟件產業下一階段通向何方？

工業軟件產業的核心演變路徑為：工具→ 系統 → 平臺 →基因，深入探索平臺化、積極摸索基因化是業內當前和未來的發展重點

工業軟件產業隨著產品主要功能/主要解決任務的變化而變化 。截至目前，工業軟件產業基本完成了工具化、系統化的發展階段，分別對應個人效率、業務效率的提升。未來，工業軟件產業主要聚焦于數據流動效率、數據價值效率提升2個發展方向：1）逐步深入平臺化，主要有兩點表現：其一，應用層功能進一步解耦，實現積木式組裝適配；其二，盈利模式逐步轉向訂閱或者按需付費。2）進行基因化摸索。基因化的本質就是將工業知識內化為參數/代碼，其形態可以是機理模型、業務規則、工藝參數等。基因化時代，工業軟件將逐步轉化為數字工程師，即面對需求，智能體可根據自身所具備領域知識進行自主規劃與執行，最終實現需求。

思考2-國產工業軟件玩家市場該如何錨定？

頭部客戶+政策紅利有望驅動技術突破；腰部客戶賦能現金流轉及行業基因沉淀；長尾及海外客戶有助于擴大營收空間

當前工業軟件市場以國內企業類客戶為主，政府、高校、海外是重要補充。國內企業類中：1）頭部市場在國產替代和信創的需求驅動下，為工業軟件玩家技術突圍帶來了窗口期，有能力的企業應積極把握。2）腰部市場場景豐富且具有較強的付費能力，工業軟件玩家：其一，可綁定客戶共同成長；其二，促進行業套件形成。3）長尾市場：其一，巨頭忽略的賽道，有助于“農村包圍城市”戰略的實施與突破；其二，海量數據的收集有助于AI模型的訓練。

思考3-工業軟件玩家的產品將走向何方？

技術紅利驅動下的“產品-技術-服務”三維重塑與“工業智能體”的誕生，未來產品將從賣軟件走向賣“智慧”

在云原生、AI等技術的加持下，工業軟件企業的的產品、技術、服務鐵三角將得到重塑。當前，主流工業軟件企業的產品都在走向平臺+生態化，主要強調兩個方向的能力：1）產品流程/場景的覆蓋增加，如設計仿真一體化、協同平臺等；2）平臺架構上的解耦和商業上的生態化，即產品逐步成為能力底座，核心能力下沉為API和SDK。其中，技術門檻降低有利于平臺化發展，平臺化的成熟有助于服務方式的創新與多樣化。新技術帶來的這些變化并不是終點，而是起點。我們認為未來工業軟件將不再是一個“工具箱”，而是具備感知、思考、調用平臺能力的、能自主完成任務的“數字工程師”，即工業軟件將從功能工具跳躍成為工業智能體。工業智能體具有3大特征：1）交互形態方面懂人話；2）能力內核層面是知識內嵌+自主編排的結合；3）交付層面可組裝交付。

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