问题——研发设计“卡点”仍在，核心工具供给能力待提升； 工业软件被普遍视为工业知识沉淀、工程方法固化和产业能力输出的重要载体，直接关系到产业链供应链安全和制造业价值链提升。近年来，在政策引导与企业转型升级需求的带动下，我国工业软件产业规模持续增长。工信部数据显示，2024年信息传输、软件和信息技术服务业增加值占GDP比重达4.7%；工业软件产品收入为2940亿元，同比增长7.4%。但研究报告指出，我国2024年工业软件市场规模占全球份额仍仅约7.6%，整体竞争力与国际成熟厂商相比仍有差距。尤其在研发设计类软件领域，核心产品工程化验证不足、行业经验沉淀不够，成为制约“由制到创”的关键短板。 原因——技术门槛高、周期长、案例少，CAE尤需长期投入与生态协同。 工业软件按产品生命周期可分为研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节。其中，研发设计类软件对基础理论、工程经验、算法能力和行业场景理解的要求最高。以计算机辅助工程（CAE）为例，其覆盖方案选型、仿真分析、性能验证与设计优化，可缩短研发周期、降低试制成本、提高一次成功率，是航空航天、船舶、汽车、电子信息等领域数字化研发的重要工具。由于CAE涉及多学科耦合求解，面向复杂非线性系统，并高度依赖真实工程数据和行业案例的持续反馈验证，产业呈现“高壁垒、高投入、长周期、快迭代”的特征。受起步时间、生态成熟度和产品通用性等因素影响，国际厂商在CAE市场长期占据主导地位，部分统计显示其涉及的市场份额超过九成，国产替代仍需持续推进。 影响——数字化转型加速放大需求，关键软件能力决定创新效率与产业韧性。 随着制造业数字化转型深入，新型工业化对高端装备、先进材料、复杂系统的研发效率提出更高要求。工信部发布的《工业重点行业领域设备更新和技术改造指南》提出，工业软件是重点更新方向之一，预计到2027年将完成约200万套工业软件和80万台套工业操作系统更新换代任务。业界认为，这轮更新不仅带来市场扩容，也对自主可控、可持续迭代的软件供给提出更系统的要求。研发设计软件能力的强弱，将直接影响企业产品创新速度、质量可靠性与成本结构，进而影响产业链韧性与国际竞争力。 对策——以智能赋能CAE，构建“物理规律+数据驱动”的新型工程研发范式。 在技术路径上，智能技术与CAE的融合被视为重要突破方向。“物理智能”强调在学习能力基础上引入物理约束与工程机理，形成由物理定律与数据共同驱动的智能系统，实现对复杂物理问题的优化求解与结果预测，并在真实世界与数值仿真之间建立动态闭环。业内分析认为，“智能赋能CAE”是物理智能工程化落地的重要抓手：机器人运动规划、自动驾驶仿真验证、数字孪生运行优化等核心场景，都离不开大量仿真数据与物理一致性的约束条件。通过在电磁、结构、流体等领域引入学习方法，可在部分环节提升求解效率，加速逆向设计与参数寻优，减少对反复试错的依赖，为工程研发提质增效提供新路径。 同时，发展路径也更清晰：科研机构侧重基础算法、关键模型与单点技术突破，探索增强甚至在部分环节替代传统求解器能力；产业龙头则着力推动工程化落地，聚焦可复用工具链、可解释性、可靠性以及与行业流程的深度嵌入。对国产软件而言，更需要围绕真实行业场景建立“数据—模型—工具—验证”闭环，形成可持续迭代的产品体系与应用生态。 前景——政策窗口与产业需求叠加，国产CAE有望在重点行业实现突破并带动生态升级。 综合来看，制造业升级带来的刚性需求、设备更新与技术改造形成的政策窗口，以及智能赋能带来的技术范式变化，共同构成研发设计工业软件的增长动力。预计未来一段时期，CAE将在航空航天、先进制造、汽车电子、能源装备等领域更深化应用。国产软件若能在高端场景中形成标杆案例、完成工程可信验证，并在核心算法、工业知识库、行业数据体系与开发者生态上持续投入，有望逐步缩小与国际成熟产品差距，推动产业由“工具替代”走向“能力重构”。
工业软件的竞争，本质是工业知识体系与工程能力体系的竞争。抓住设备更新与技术改造带来的应用窗口，走通“场景验证—产品迭代—生态完善”的路径，同时推动工程仿真与智能算法在物理规律约束下深度融合，才能把关键能力掌握在自己手中，为制造业向高端化、智能化、绿色化迈进提供更坚实的支撑。