前言：隨著工業互聯網的不斷演進，工業數字化轉型的不斷深入，工業軟件市場呈現出海量工業數據的處理和分析、數字孿生技術的應用、便捷開發與快速迭代、軟件云化等新需求。面對新需求，融合物聯與分析技術、推動數字孿生應用、聚焦云化部署、提升低代碼開發能力等成為未來工業軟件發展的新趨勢。

工業軟件發展未來可期

當前，隨著工業互聯網發展的不斷推進，萬物互聯、數據驅動、智能主導、軟件定義等工業新趨勢凸顯，工業軟件面對工業互聯網背景下的企業數字化轉型的需求變化，加快軟件產品體系調整，推動軟件產業創新發展呈現四大趨勢。

一是融合“物聯﹢分析”，助力軟件拓展升級。

借助物聯網的泛在連接，充分融合人工智能技術，以數據科學為新驅動推動現有產品的智能化創新升級和領域拓展，不斷成為工業互聯網企業發展的新趨勢。第一，聚焦人工智能技術的潛在價值，拓寬現有產品的應用領域。如日本發那科公司在工業互聯網平臺Field System中引入機器學習與深度學習技術，實現平臺新增人工智能伺服監視（AIServo Monitor）和良莠判斷功能。第二，強化AI技術在工業軟件的應用，助推現有軟件智能化。如PTC集團在最新CREO的版本中深入融合AI技術，實現CREO對尺寸和形狀的自動優化。第三，以物聯網為基礎，整合領先的智能技術，推進現有產品體系的創新升級。如SAP公司以SAP Cloud Platform云平臺為基礎，融合機器學習、數據智能等技術構建SAP Leonardo產品體系，推進現有產品體系的智能化創新升級。

二是聚焦研發與運營集成交互，推動數字孿生深入應用。

研發與運營業務的集成交互，促進多模型融合集成，推動數字孿生由設備狀態描述向數字工廠自主優化的轉變。第一，研發設計軟件與經營管理軟件基于統一數據源的BOM實現數據集成交互，提升設計、仿真、生產、經營等工業全鏈條數字化整體解決方案能力。如PTC依托CreoSimulation Live集合了PTC和ANSYS在設計及仿真方面的能力，與Rockwell共同發布FactoryTalk InnovationSuite，打通研發設計與運營管理鏈條。第二，基于虛實映射、智能決策、動態優化的數字化工具的全面集成，支撐多源數據流通與復雜場景的數字孿生技術應用。如Bentley在2019年推出新的iTwin云服務，融合地理信息系統GIS、建筑信息模型BIM等多個數據源，幫助用戶創建和管理數字孿生模型。第三，依托工業互聯網平臺實現研發與運營領域的多模型深度交互應用，拓展數字孿生技術的應用范圍與深度。如Dassault依托3D EXPERIENCE平臺推進CAD、CAE、PLM、MES、ERP等軟件產品中模型與數據交互集成，構建從產品設計到運營管理的數字孿生，提升生產決策優化能力。

三是聚焦云化部署，助推軟件云化發展。

工業互聯網時代的新變化，加之云計算的高靈活性、可擴展性和高性比的特點，對工業軟件的發展帶來了啟示，工業互聯網巨頭均在多措并舉加速工業軟件的云化。第一，云企合作，夯實工業軟件云化發展基礎，推動產品云化發展。如Software AG公司與德國電信合作，打造Cumulocity平臺的云基礎，未來為全球物聯提供服務。第二，構建云上開發能力，助推軟件靈活創新。如Oracle推出集成云服務，便于用戶進行集成應用的開發和部署。第三，深化邊緣與云的協同發展，擴展邊緣能力。如GE利用Field Agent技術，促進PredixCloud與 Predix Edge深度協同，提高數據的實時分析能力。第四，調整銷售模式，順應工業軟件云化趨勢。例如，達索不斷推廣軟件訂閱銷售模式，將軟件的訂閱收入提升到70%~80%，有力推進了軟件的云化發展。

四是聚焦低代碼開發，加速軟件創新迭代。

低代碼開發技術具備“敏捷開發”“快速迭代”的特點，是工業App能夠根植于復雜工業場景、滿足不同工業應用需求的先決條件，能有效推進平臺沉淀應用、加快軟件創新升級。一方面，低代碼開發技術將提升工業應用軟件的創新能力。如西門子Xcelerator產品將數字工業軟件產品組合與低代碼開發平臺Mendix結合在一起，使任何人都可以輕松地構建、集成和擴展現有系統。另一方面，低代碼技術將改變工業軟件創新生態，借助低代碼的便捷開發，工業軟件的開發模式將由IT部門按需開發方式轉變為工業部門直接開發，實現快速開發、測試、部署、驗證和迭代，大幅加快工業軟件創新迭代速度。2019年阿里云推出的IoT Studio 最新版本，提供可視化應用開發的功能，基于可視化拖拽實現各種組件、圖表與設備相關數據源的關聯，無須任何編程經驗，將開發過程從幾周縮短到短短的幾天。

我國工業軟件發展遇挑戰

我國的工業軟件隨著物聯網、大數據、云計算等新技術的應用實現了跨越式發展，加之工業互聯網的普及催生了各類新模式、新業態，為工業軟件的應用創新培育了新空間、新動力。但我國工業軟件與國際企業相比面臨如下挑戰：

一是我國工業軟件基礎薄弱。

我國工業軟件市場尤其是核心軟件基本被國外品牌所占領，如2018年國內CAD軟件市場規模約為7.33億美元，但95%以上的市場被國外軟件所占據，國內企業僅占5%左右；經初步分析，相比國外巨頭，我國工業軟件領域差距主要體現在：工業軟件生態微弱，工業建模與虛擬仿真等基礎能力不足，工業軟件國內標準缺失，綜合集成應用程度不夠，等等。

二是工業軟件企業呈點狀發展。

我國工業軟件企業尚處于培育發展期，工業軟件領域方面呈現點狀分布，如在設計、加工和分析領域，工業軟件被歐美廠商100%壟斷，國產工業軟件幾乎全軍覆沒；在平臺及軟件產品方面，由于開放合作的生態機制仍不完善、軟件開源的意識嚴重缺乏等問題，難以構建完整的產業生態體系，嚴重限制了我國工業軟件的創新發展。

三是國內工業軟件企業投入不足。

相比消費軟件，工業軟件的發展需要大規模的投入而且需要很長時間才可見到回報，造成國內工業軟件企業積極性不高，與國外工業軟件企業相比國內工業軟件企業投入有限，如收并購方面，與國外西門子收購Mendix，施耐德電氣先后并購INVENSYS、Aveva等國外工業軟件企業大規模收并購相比，國內很少有工業軟件大規模的收并購情況。

推動我國工業軟件產業創新發展

結合工業軟件發展趨勢以及我國發展現狀，亟須發揮我國體制機制優勢，以多元化的工業應用場景為牽引，推動信息技術、工業制造、數據服務等各領域企業優勢互補、開放合作，打造以工業互聯網數據開發利用為紐帶的創新生態，推動工業軟件產業創新發展。

 一是瞄準未來數字工業需求，突破核心工業軟件組件。

圍繞多學科聯合研發工具、特定領域工業機理模型、低代碼開發平臺、集成化運營管理軟件、工業人工智能應用等方面，組建大型企業牽頭的聯合攻關團隊，發揮我國央企、軍工企業長期自主研發的優勢，培育一批可商用推廣的安全可靠核心工業軟件，實現“從無到有”的突破。

二是打造協同合作開放生態，提升產業綜合競爭能力。

以工業互聯網的建設推廣為契機、企業數字化的市場需求為紐帶，深化軟件企業、制造企業、信息技術企業合作，實現不同領域企業的優勢互補、協同創新，構建“平臺﹢軟件﹢生態”的工業軟件產品體系，建立以數據開發利用為驅動的產業合作機制，打造開發者社區和開源平臺，營造安全可靠的軟件產業發展生態。

三是發揮互聯網人才與數據科學優勢，實現跨越式發展。

加快“新工科”建設，培養一批面向工業互聯網、工業軟件等工業數字化領域創新型人才。支持建設工業互聯網創新中心、產業實訓基地，吸引互聯網領域的軟件開發人才投身工業軟件創新與應用，強化工業軟件人才隊伍，打造涵蓋工業知識、數據科學、軟件技術等領域專家在內的聯合團隊。

 來源：人民郵電報