补课·超车·布局——本土工业软件如何走向“好用”

近日，工业和信息化部公示第二批重点培育中试平台初步名单（全国共计111家）。在信息技术领域，“工业软件中试平台”是唯一上榜的平台。无独有偶，国家人工智能应用中试基地（工业软件）也于日前启动建设；标志着人工智能和工业软件产业进入了融合发展的新阶段。大连理工大学力学与航空航天学院教授、大连工业软件创新发展研究院常务副院长梅跃表示，中试平台为解决工业软件“不好用”问题提供了新路径，特别是在弥补数据和场景短板方面具有积极作用，但要真正发挥“催化剂”效应，还需在运营机制、行业适配和效果评估等方面持续探索和优化。


 
中试验证：“不好用”的破局之匙
如何看待中试平台在推动工业软件技术发展中的作用？梅跃从三个方面进行了总结。第一，中试平台为工业软件提供了“集中补课”的机会。工业软件“不好用”的深层原因并非代码写不出来，而在于缺乏足够的真实场景数据进行迭代验证。中试平台通过模拟或接入真实工业场景，能够加速验证数据的积累，缩短“实验室成果”与“工程可用”之间的距离。第二，中试平台是协同迭代的“催化剂”。它不应仅扮演“出具验证报告”的角色，其更深层的价值在于搭建起连接软件厂商、应用单位和测试平台三方协同的桥梁，通过真实场景数据反向驱动软件迭代，加速工业软件走向成熟。第三，中试平台的建设尚处于起步探索阶段，这恰恰意味着广阔的发展空间和创新潜力。目前虽未形成统一的运营模式和评估标准，但为各地方、各行业结合自身特点进行差异化探索留出了充分余地。工业软件品类繁多，覆盖研发设计、生产管控、经营管理等不同环节，对验证环境的需求各有侧重，这也对中试平台提出了多样化的能力要求。
 
 
技术突围：深耕底层与拥抱AI
中试平台解决的是“从有到好”的验证迭代问题，但工业软件的崛起不能仅靠单点突破，还需在底层技术、标准建设、生态协同等多维度协同发力。梅跃认为，发展工业软件，应以“深耕底层”的定力和“拥抱AI”的魄力，在夯实根基与前瞻布局中寻求破局之道。
第一，夯实底层根技术，补齐核心算法与求解器的短板。几何建模内核、网格生成引擎、求解器引擎等，是工业软件的“芯片”级技术，决定了软件的精度、效率和可靠性。必须依靠高校、科研院所、软件厂商和应用单位的协同力量，在数学物理基础理论和计算方法上持续攻关，从底层解决精度、稳定性与计算效率等关键问题。
第二，把握AI战略机遇，构建差异化竞争优势。AI技术为本土工业软件提供了“换道超车”的历史性机遇——既可利用AI优化设计流程、提升工具层智能化水平，也可探索AI赋能底层算法、提升计算效率和精度。但需要清醒认识到，AI在工业场景中泛化能力不足的根源，在于其缺乏对CAD、CAE模型等底层语义的理解。工业设计的底层逻辑是严密的数学方程和物理定律，而非单纯的数据模式识别。因此，AI赋能必须从宏观的端到端应用下沉至数学物理底层，同时辅以“数据”与“标准”的双轮驱动，才能真正为AI能力的实质性提升奠定基础。
 
生态集聚：因地制宜构建差异化产业版图
无论是夯实底层技术，还是探索AI赋能路径，最终都需在具体的产业场景中接受检验。梅跃指出，我国幅员辽阔，不同区域的产业基础各异，这决定了工业软件不能走“一刀切”的发展路子，因地制宜、差异化布局才是务实之策。
从当前布局来看，我国工业软件产业已初步形成多类型高地并存的态势。一是核心城市群引领型。北京、上海、广州等一线城市，依托雄厚的科研资源和人才储备，聚集了安世亚太、索辰、中望软件等一批头部企业，成为研发创新的主要策源地。二是场景驱动型。 以山东为代表，该地区拥有海尔、海信等家电巨头及潍柴、济南二机床等重型装备企业，丰富的制造业场景为工业软件提供了天然的验证场和迭代土壤。三是技术驱动型。深圳、杭州等地凭借人工智能领域的技术积淀，将“AI+工业软件”作为重点方向，致力于以智能化赋能工业软件。
梅跃强调，区域集聚并非简单扎堆，而是工业软件产业发展的内在规律使然。工业软件的成长需要形成“硬件—软件—测试—应用”紧密耦合的闭环生态，尤其是在涉及敏感行业数据时，本地化资源的获取和协同效率往往决定着成败。但某一地区的成功模式不能也不应被简单复制，工业软件与地方产业基础深度绑定，各地须走差异化发展之路。例如，湖南可依托工程机械、轨道交通与航空发动机等产业，陕西则可立足军工领域的特殊需求。只有找准自身定位，避免同质化竞争，才能在全国工业软件版图中形成各具特色、协同互补的发展格局。

(本文不涉密)
责任编辑：杨光

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