工業(yè)軟件行業(yè)觀察：知識(shí)沉淀與經(jīng)驗(yàn)累積為核心，AI賦能成新趨勢(shì)

去年，工業(yè)軟件的重要性在社會(huì)范圍的大眾認(rèn)知進(jìn)一步提升，隨之而來(lái)的則是工業(yè)軟件賽道持續(xù)受到資本市場(chǎng)青睞，概念股漲?；虼蠓龑乙?jiàn)不鮮。

轉(zhuǎn)眼間今年已行至過(guò)半，當(dāng)我們?cè)偃リP(guān)注工業(yè)軟件賽道的股市表現(xiàn)，截至6月26日，中國(guó)工業(yè)軟件相關(guān)上市公司今年股價(jià)總體走低，股價(jià)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(guó)內(nèi)的工業(yè)軟件行業(yè)缺少持續(xù)出現(xiàn)的“爆點(diǎn)”吸引二級(jí)市場(chǎng)關(guān)注。

但業(yè)內(nèi)人士對(duì)此已經(jīng)習(xí)以為常，工業(yè)軟件包羅萬(wàn)象，本就是需要深度耕耘、持續(xù)投入的長(zhǎng)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(dòng)規(guī)劃中。正如中國(guó)工程院院士譚建榮所言：“工業(yè)軟件是由中國(guó)制造走向中國(guó)創(chuàng)造的關(guān)鍵?！?/p>

在行業(yè)恢復(fù)到冷思考的節(jié)點(diǎn)，則是一個(gè)盤(pán)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)格局、梳理行業(yè)現(xiàn)狀、探討未來(lái)機(jī)遇的最好時(shí)機(jī)。為了深入了解當(dāng)前工業(yè)軟件領(lǐng)域的現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題，從產(chǎn)業(yè)一線(xiàn)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(qǐng)了羅克韋爾自動(dòng)化、施耐德電氣、九思易和Maplesoft，共同商討行業(yè)風(fēng)向。

國(guó)內(nèi)VS國(guó)外，市場(chǎng)環(huán)境各有千秋

公開(kāi)數(shù)據(jù)顯示，2023年，全球工業(yè)軟件市場(chǎng)規(guī)模約5028億美元，折合人民幣約3.56萬(wàn)億元；同期，我國(guó)工業(yè)軟件市場(chǎng)規(guī)模約2414億元，同比增長(zhǎng)12.3%，高于軟件行業(yè)平均增長(zhǎng)水平（11.1%）。截至2023年底，我國(guó)工業(yè)軟件企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率達(dá)到了62.2%，數(shù)字化研發(fā)設(shè)計(jì)工具普及率達(dá)到了79.6%，研發(fā)設(shè)計(jì)類(lèi)工業(yè)軟件市場(chǎng)份額占比達(dá)10%，較2019年翻了一番。我國(guó)工業(yè)軟件市場(chǎng)規(guī)模僅占全球份額的6.7%。在各細(xì)分領(lǐng)域國(guó)內(nèi)產(chǎn)品市場(chǎng)占比均有一定增加，但是企業(yè)綜合實(shí)力仍與國(guó)外存在差距。

羅克韋爾自動(dòng)化（中國(guó)）有限公司軟件產(chǎn)品經(jīng)理王贇鵬認(rèn)為，隨著中國(guó)推進(jìn)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(tái)了多項(xiàng)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(dòng)軟件產(chǎn)業(yè)鏈升級(jí)，提升產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)保障水平，強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展能力等。從市場(chǎng)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(chǎng)仍占據(jù)主導(dǎo)地位，中國(guó)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(guó)外巨頭的差距。在創(chuàng)新技術(shù)方面，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始采用云計(jì)算和軟件即服務(wù)（SaaS）模式，國(guó)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(lái)越多的人工智能和大數(shù)據(jù)分析功能，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更高效的生產(chǎn)和決策。

而由于生長(zhǎng)土壤不同，國(guó)內(nèi)外工業(yè)軟件各有優(yōu)劣。Maplesoft分析稱(chēng)，受益于大環(huán)境改變和政策支持，各種類(lèi)型的國(guó)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(shì)是可以提供本地定制化開(kāi)發(fā)。國(guó)外工業(yè)軟件得益于國(guó)外長(zhǎng)期良好的營(yíng)商環(huán)境，歷經(jīng)幾十年技術(shù)積累和迭代開(kāi)發(fā)，技術(shù)優(yōu)勢(shì)比較明顯，弱點(diǎn)是缺少本地化的研發(fā)能力，核心的研發(fā)都不在國(guó)內(nèi)，本地實(shí)施應(yīng)用有一些局限性。未來(lái)，國(guó)內(nèi)工業(yè)軟件會(huì)依據(jù)現(xiàn)狀逐步改善，國(guó)外工業(yè)軟件也會(huì)不斷調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略從而適應(yīng)正在變化的本地需求，兩者會(huì)在今后并存和互補(bǔ)，迎來(lái)良性的競(jìng)爭(zhēng)和合作共存的格局。

聚焦于國(guó)內(nèi)工業(yè)軟件領(lǐng)域，九思易觀察到，近幾年，國(guó)內(nèi)傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化圈逐漸擴(kuò)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(jì)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(bǔ)短板，發(fā)揮自身原有優(yōu)勢(shì)，以迎合市場(chǎng)需求。但從相關(guān)企業(yè)近幾年的發(fā)展來(lái)看，除了個(gè)別外國(guó)專(zhuān)業(yè)自動(dòng)化軟件廠商在持續(xù)更新原有平臺(tái)外，更多具有綜合自動(dòng)化業(yè)務(wù)的外企也很難在軟件平臺(tái)上做修改甚至重新布局，顯而易見(jiàn)，并購(gòu)是一個(gè)最常見(jiàn)的手段，市場(chǎng)成分居多，技術(shù)更新?lián)Q代成色不足。近幾年，中國(guó)本土企業(yè)也動(dòng)作頻頻，通過(guò)豐富業(yè)務(wù)類(lèi)型和各種概念跟隨，來(lái)試圖保持業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。但很明顯，在智能化時(shí)代的背景下，這些轉(zhuǎn)變都不足以滿(mǎn)足用戶(hù)和市場(chǎng)已經(jīng)被吊起來(lái)的胃口，市場(chǎng)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(shì)所趨

當(dāng)前工業(yè)軟件市場(chǎng)的參與者想要在競(jìng)爭(zhēng)中站穩(wěn)腳跟，依舊靠產(chǎn)品說(shuō)話(huà)，核心競(jìng)爭(zhēng)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(chǎng)景明確，復(fù)制效應(yīng)明顯；三是單價(jià)低，標(biāo)準(zhǔn)化程度高，操作便捷。

產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力離不開(kāi)企業(yè)對(duì)產(chǎn)品實(shí)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(shí)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(lái)越龐大的數(shù)據(jù)量對(duì)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、管理提出挑戰(zhàn)，統(tǒng)一的管理標(biāo)準(zhǔn)和治理機(jī)制依然缺位；

2.技術(shù)和系統(tǒng)：不同供應(yīng)商、不同時(shí)期的設(shè)備之間，不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間，因缺乏標(biāo)準(zhǔn)化在數(shù)據(jù)整合、業(yè)務(wù)邏輯聯(lián)動(dòng)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(wèn)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(dòng)化（中國(guó)）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(guò)程中有以下心得體會(huì)，一是通過(guò)數(shù)據(jù)集成和治理平臺(tái)可幫助客戶(hù)集中管理數(shù)據(jù)并支持決策：如FactoryTalk DataMosaix集中化管理客戶(hù)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(jìn)行集成和管理，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫(kù)。這也是進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，使企業(yè)能夠?qū)\(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)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(guò)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程、供應(yīng)鏈、設(shè)備狀態(tài)等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，支持客戶(hù)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(dòng)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(guò)程的自動(dòng)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(guò)使用羅克韋爾PLEX（計(jì)劃與排程）軟件，可幫助客戶(hù)更好地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)需求的變化，調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，優(yōu)化資源配置。

工控網(wǎng)認(rèn)為，工業(yè)軟件當(dāng)前存在三個(gè)趨勢(shì)：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(kāi)發(fā)逐步走向開(kāi)源、開(kāi)放群智協(xié)同開(kāi)發(fā)。

正如施耐德電氣工業(yè)自動(dòng)化中國(guó)區(qū)數(shù)字化能力中心負(fù)責(zé)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(tái)架構(gòu)加模塊化的產(chǎn)品組合，覆蓋全流程，滿(mǎn)足行業(yè)差異。工業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型要“以客戶(hù)場(chǎng)景需求為中心”，軟件不能“單打獨(dú)斗”，軟件需要與硬件協(xié)同，與場(chǎng)景結(jié)合，切實(shí)切入客戶(hù)的應(yīng)用場(chǎng)景和實(shí)際痛點(diǎn)，才能將價(jià)值真正落到實(shí)處。企業(yè)不應(yīng)以傳統(tǒng)眼光看待軟件，只有機(jī)電軟網(wǎng)一體化協(xié)同，才能真正落實(shí)先進(jìn)設(shè)備的價(jià)值。施耐德電氣推出的EcoStruxure?開(kāi)放自動(dòng)化平臺(tái)即是為此而生。該平臺(tái)基于IEC 61499標(biāo)準(zhǔn)，將硬件廠商在統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)下進(jìn)行整合，由軟件定義自動(dòng)化，通過(guò)對(duì)軟件和硬件進(jìn)行解耦，推動(dòng)了工業(yè)自動(dòng)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(jià)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(duì)外發(fā)聲的企業(yè)家對(duì)生成式AI的態(tài)度，積極樂(lè)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(mén)技術(shù)的潛在價(jià)值。微軟公司制造與移動(dòng)業(yè)務(wù)副總裁多米尼克.韋表示，生成式AI可以重塑整個(gè)工業(yè)價(jià)值鏈流程。

從投資趨勢(shì)來(lái)看，2024年，IDC對(duì)全球制造企業(yè)進(jìn)行調(diào)研的數(shù)據(jù)顯示，已經(jīng)開(kāi)始布局投資、僅PoC測(cè)試和未進(jìn)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(kāi)始投資的比例從27%提升到37%，關(guān)注熱度持續(xù)提升。

中國(guó)制造企業(yè)對(duì)這門(mén)技術(shù)的熱情同樣持續(xù)高漲，但在實(shí)際行動(dòng)中有所差別：汽車(chē)、半導(dǎo)體、消費(fèi)品等行業(yè)的頭部企業(yè)，數(shù)字化意識(shí)強(qiáng)、基礎(chǔ)扎實(shí)，IT預(yù)算充分，已經(jīng)開(kāi)始各種場(chǎng)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(wú)疑會(huì)帶來(lái)巨大的創(chuàng)新機(jī)會(huì)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(jì)：AI可以更加高效快捷地自動(dòng)生成創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案，助力快速迭代、快

速優(yōu)化。

2、優(yōu)化生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)：AI可以實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)與市場(chǎng)需求，生成最優(yōu)計(jì)劃與資

源配置方案，并可通過(guò)預(yù)測(cè)模型可以?xún)?yōu)化供應(yīng)鏈管理策略，優(yōu)化庫(kù)存和物流管理，降低風(fēng)險(xiǎn)和成本。

3、智能運(yùn)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(bào)告，識(shí)別關(guān)鍵指標(biāo)，幫助

快速做出趨勢(shì)決策；根據(jù)模型分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，生成運(yùn)維建議和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，提升制造企業(yè)對(duì)運(yùn)營(yíng)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(gè)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(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，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(hù)提供更新迭代的軟件應(yīng)用產(chǎn)品，幫助客戶(hù)快速實(shí)現(xiàn)AI賦能，并開(kāi)發(fā)更多垂直應(yīng)用，打造用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)的AI輔助工具，為客戶(hù)提供預(yù)測(cè)規(guī)范維護(hù)的AI優(yōu)化系統(tǒng)和智能專(zhuān)家系統(tǒng)。羅克韋爾可借助AI實(shí)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(kù)存成本; FactoryTalk AssetCentre資產(chǎn)管理系統(tǒng)則可以支持自動(dòng)化資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)等保護(hù)，并幫助客戶(hù)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備的庫(kù)存管理。此外，羅克韋爾還打造了智能預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)涉及到設(shè)備健康IIoT系統(tǒng)，通過(guò)使用AI技術(shù)和IIoT（工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）平臺(tái)，企業(yè)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，識(shí)別潛在問(wèn)題，降低設(shè)備故障率。預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)如Guardian AI利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，工業(yè)軟件能夠預(yù)測(cè)設(shè)備的維護(hù)需求，提前安排維修，減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間。

九思易的智能化管控平臺(tái)無(wú)論是在軟件的架構(gòu)設(shè)計(jì)，還是在可擴(kuò)展性方面都充分考慮了對(duì)AI技術(shù)和算法的擴(kuò)展支持。在實(shí)際應(yīng)用中，該智能化管控平臺(tái)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(dá)、視頻、人工智能（AI）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（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(guò)AI技術(shù)為用戶(hù)提供了切實(shí)可行的解決方案，覆蓋生產(chǎn)排班預(yù)測(cè)、化工裝置自動(dòng)開(kāi)車(chē)、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(hù)在實(shí)體場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)智能化管理，還顯著提升了運(yùn)營(yíng)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(hù)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(tuán)隊(duì)，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(shí)別、內(nèi)置自然語(yǔ)言模型和自然語(yǔ)言函數(shù)包等。該公司認(rèn)為，AI技術(shù)會(huì)對(duì)工業(yè)軟件產(chǎn)生革命性的影響，特別是會(huì)降低了工程師的技能要求門(mén)檻，讓工業(yè)軟件的應(yīng)用更加普及，從而降本增效。同時(shí)，Maplesoft計(jì)劃將源代碼開(kāi)放給國(guó)內(nèi)分支機(jī)構(gòu)，確保中國(guó)客戶(hù)可以永久使用Maplesoft技術(shù)。Maplesoft中國(guó)認(rèn)為，中國(guó)一些高科技領(lǐng)域需要采用國(guó)際先進(jìn)的工業(yè)軟件，才能在時(shí)間上與發(fā)達(dá)國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)。如果過(guò)度強(qiáng)調(diào)自主可控的國(guó)產(chǎn)軟件，可能會(huì)使我們的研發(fā)手段處于落后和被動(dòng)的局面。為了讓國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件有足夠的時(shí)間逐漸成熟，可以先鼓勵(lì)那些國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)性不太激烈的領(lǐng)域的客戶(hù)，率先使用國(guó)產(chǎn)軟件。這將使國(guó)產(chǎn)軟件得到充分的打磨和提升，進(jìn)而擴(kuò)大到讓參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)激烈領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)客戶(hù)來(lái)使用。

工控網(wǎng)認(rèn)為，新一波AI浪潮中，有兩個(gè)場(chǎng)景值得注意：首先，隨著企業(yè)知識(shí)庫(kù)的積累與沉淀，ChatGPT對(duì)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(shí)現(xiàn)，如跨模態(tài)知識(shí)檢索、工藝知識(shí)檢索/推理、工藝輔助、報(bào)告生成等；其次，AI增強(qiáng)開(kāi)發(fā)將賦能軟件及測(cè)試工程師的軟件開(kāi)發(fā)、編碼、測(cè)試環(huán)節(jié)。

其中更具優(yōu)勢(shì)的廠商包括兩類(lèi)：一類(lèi)是制造業(yè)大廠。一方面，他們的行業(yè)know-how積累強(qiáng)，對(duì)需求掌握度高，另一方面，軟件/硬件設(shè)備容易進(jìn)入應(yīng)用驗(yàn)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(diǎn)；第二類(lèi)則是數(shù)據(jù)治理與AI能力雙強(qiáng)的企業(yè)，對(duì)數(shù)據(jù)理解與分析能力更強(qiáng)，價(jià)值挖掘能力和理解能力更強(qiáng)。

據(jù)工控網(wǎng)研判，同樣火熱的工業(yè)大模型在企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用是未來(lái)趨勢(shì)，但需謹(jǐn)記兩點(diǎn)：第一，沒(méi)有萬(wàn)金油的大模型，脫離場(chǎng)景、實(shí)際問(wèn)題的大模型暫時(shí)不成立；第二，脫離工程化的大模型是不實(shí)用的。

結(jié)語(yǔ)

今年四月中國(guó)科學(xué)家與美國(guó)NASA之前的故事即可證實(shí)這兩點(diǎn)。中國(guó)科學(xué)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(guò)程中沒(méi)有計(jì)入“微觀渦流對(duì)傳熱傳質(zhì)傳動(dòng)及其導(dǎo)致的化學(xué)反應(yīng)的瞬態(tài)影響”，而這個(gè)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(guó)在風(fēng)洞技術(shù)上遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于中國(guó)，致使NASA缺少更高速度氣流環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)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(lèi)玩家敲響警鐘——工業(yè)先行，工業(yè)軟件的核心永遠(yuǎn)會(huì)回歸到知識(shí)沉淀和真實(shí)經(jīng)驗(yàn)上。