“工业互联网平台+数字仿真”发展白皮书

1、前言一、“平台+数字仿真”发展背景当前，全球新一轮科技革命和产业变革深入推进，数字仿真软件作为工业软件皇冠上的明珠，加速与大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术融合，在数字空间对物理世界运行规律进行全方位、高精度模拟，深刻变革传统试验手段。ANSYS、西门子、达索等国际巨头企业凭借技术先发优势，打造了一批数字仿真解决方案，广泛渗透应用于经济社会各领域，不断巩固和强化制造业领先地位。随着新一代信息技术与制造业加速融合，连接工业全要素、全产业链、全价值链的工业互联网平台成为制造业开展数字化、网络化、智能化转型升级的重要载体。工业互联网平台封装有大量的云化工业机理模型，与数字仿真软件形成互促共进的

2、发展态势。“平台+数字仿真”成为数字仿真的重要发展趋势，进一步强化技术供给、扩展应用范围、完善产业生态，功能体系得到全方位提升，更加高效赋能制造业转型升级。在此需要说明的是，数字仿真的起源是单机的数字仿真，近年来才逐渐衍生出“平台+数字仿真”的发展趋势。因此，第 一章节，国际仿真产业呈现寡头垄断态势和国内自主仿真在 探索中艰难前行两部分主要聚焦数字仿真，“平台+数字仿真” 创造换道超车机遇部分主要聚焦“平台+数字仿真”。二、本书主要内容白皮书分为“平台+数字仿真”发展现状、“平台+数字仿真”趋势展望、“平台+数字仿真”内涵特征以及“平台+数字仿真”架构体系共四个部分。本白皮书中，“平台”是指基

3、于工业互联网平台或工业云平台的通用研发平台，“数字仿真”是指广义的基于信息技术实现的仿真。（一）“平台+数字仿真”发展现状该部分主要介绍了国际、国内“平台+数字仿真”方面的发展现状以及该领域的创新探索。从整体、技术、企业、生态等维度对国际和国内数字仿真行业发展现状进行了梳理，通过对比呈现出国内外数字仿真领域的巨大差距。（二）“平台+数字仿真”趋势展望该部分主要给出了“平台+数字仿真”的发展趋势研判。从技术供给、应用范围、产业生态三个角度分析发展趋势。从技术供给看，呈现部署方式云化、服务形态APP化、新兴技术融合化趋势。从应用推广看，使用用户普惠化、覆盖行业多元化、应用场景复杂化将成为发展趋势。

4、从产业生态看，开发范式自主化、开发环境开源化、开发主体协同化将成为发展趋势。（三）“平台+数字仿真”定义内涵该部分主要剖析了“平台+数字仿真”的定义内涵。结合专家、学者以及企业代表对仿真的定义，指明“平台+数字仿真”是基于工业互联网平台的资源、渠道和能力，构建仿真模型进行模拟实验，开展平台化仿真服务的过程。模型解耦重构是基础，平台开放共享是核心，新型能力打造是关键。随着 “平台+数字仿真”的快速兴起，将对制造业起到提效率、降成本、优流程等作用。（四）“平台+数字仿真”架构体系该部分主要介绍了“平台+数字仿真”架构体系，可概括为 “一二二三三”，即一个基于工业互联网平台的通用研发平台，系统仿真、

5、实物仿真两大体系，传统机理模型、数据算法模型两类模型，模拟验证、预测评估、迭代优化三大功能，以及设备、产线、工厂三大作用领域。目录 HYPERLINK l _bookmark0 一、“平台+数字仿真”发展现状 1 HYPERLINK l _bookmark1 （一）国际仿真产业呈现寡头垄断态势 1 HYPERLINK l _bookmark2 从整体看：美欧一骑绝尘，CAE 技术积累深厚 1 HYPERLINK l _bookmark3 从技术看：形成技术壁垒，多领域知识系统化富集 1 HYPERLINK l _bookmark4 从企业看：头部厂商领跑，并购成为主要扩张路径 2 HYPERL

6、INK l _bookmark5 从生态看：商业模式成熟，习惯培养汇聚广大用户 2 HYPERLINK l _bookmark6 （二）国内自主仿真在探索中艰难前行 3 HYPERLINK l _bookmark7 从整体看：仿真意识薄弱，数字仿真应用程度不高 3 HYPERLINK l _bookmark8 从技术看：遭遇双向挤压，尚缺乏高层次仿真产品 4 HYPERLINK l _bookmark9 从企业看：市场潜力巨大，国产仿真开展多点尝试 5 HYPERLINK l _bookmark10 从生态看：公共服务优化，成果转化机制逐步完善 6 HYPERLINK l _bookmark1

7、1 （三）“平台+数字仿真”创造换道超车机遇 7 HYPERLINK l _bookmark12 平台聚焦云化架构，助力仿真技术体系升级 7 HYPERLINK l _bookmark13 平台贯穿制造过程，助力仿真应用场景培育 8 HYPERLINK l _bookmark14 平台汇聚资源要素，助力仿真生态体系构建 8 HYPERLINK l _bookmark15 二、“平台+数字仿真”发展趋势展望 9 HYPERLINK l _bookmark16 （一）技术供给趋势：部署方式云化+服务形态 APP 化+技术融合 HYPERLINK l _bookmark16 化 9 HYPERLIN

8、K l _bookmark17 部署方式云化，软硬件集成式演进 9 HYPERLINK l _bookmark18 服务形态 APP 化，仿真软件加速解构重组 10 HYPERLINK l _bookmark19 新兴技术融合化，仿真软件性能持续提升 10 HYPERLINK l _bookmark20 （二）应用推广趋势：用户普惠化+行业多元化+场景复杂化.11 HYPERLINK l _bookmark21 使用用户普惠化，仿真市场规模持续增长 11 HYPERLINK l _bookmark22 覆盖行业多元化，仿真赋能广度加速拓展 11 HYPERLINK l _bookmark23

9、应用场景复杂化，深度模拟工业场景运行 11 HYPERLINK l _bookmark24 （三）产业生态趋势：开发范式自主化+开发环境开源化+开发主 HYPERLINK l _bookmark24 体协同化 12 HYPERLINK l _bookmark25 开发范式自主化，国产仿真再迎风口期 12 HYPERLINK l _bookmark26 开发环境开源化，应用开发质量有效提高 12 HYPERLINK l _bookmark27 开发主体协同化，仿真产业链条日趋完善 13 HYPERLINK l _bookmark28 三、“平台+数字仿真”内涵特征 14 HYPERLINK l

10、_bookmark29 （一）“平台+数字仿真”的定义 14 HYPERLINK l _bookmark30 （二）“平台+数字仿真”的内涵 14 HYPERLINK l _bookmark31 模型解耦重构是基础 15 HYPERLINK l _bookmark32 平台开放共享是核心 15 HYPERLINK l _bookmark33 新型能力打造是关键 16 HYPERLINK l _bookmark34 （三）“平台+数字仿真”对制造业的重要作用 16 HYPERLINK l _bookmark35 基于数据闭环驱动研发设计 16 HYPERLINK l _bookmark36 基于

11、动态交互进行虚拟实验 17 HYPERLINK l _bookmark37 基于要素连接开展远程服务 17 HYPERLINK l _bookmark38 基于数字孪生发挥产品效益 17 HYPERLINK l _bookmark39 四、“平台+数字仿真”架构体系 18 HYPERLINK l _bookmark40 （一）一个平台：基于工业互联网平台的通用研发平台 18 HYPERLINK l _bookmark41 （二）两大仿真：系统仿真+实物仿真 19 HYPERLINK l _bookmark42 系统仿真 19 HYPERLINK l _bookmark43 实物仿真 20 HY

12、PERLINK l _bookmark44 （三）两类模型：工业机理模型+数据算法模型 20 HYPERLINK l _bookmark45 工业机理模型 21 HYPERLINK l _bookmark46 数据算法模型 21 HYPERLINK l _bookmark47 （四）三大功能：模拟验证、预测评估、迭代优化 21 HYPERLINK l _bookmark48 模拟验证 21 HYPERLINK l _bookmark49 预测评估 22 HYPERLINK l _bookmark50 迭代优化 22 HYPERLINK l _bookmark51 （五）三大作用域：设备、产线、

13、工厂 23 HYPERLINK l _bookmark52 设备仿真 23 HYPERLINK l _bookmark53 产线仿真 23 HYPERLINK l _bookmark54 工厂仿真 24一、“平台+数字仿真”发展现状（一）国际仿真产业呈现寡头垄断态势1.从整体看：美欧一骑绝尘，CAE 技术积累深厚在 CAE 领域，ANSYS、西门子、达索系统、ESI 集团等厂商长期以来处于垄断地位，占据全球市场的 95%以上。从工业积累看，美欧企业工业底蕴深厚。凭借多年的行业知识库、模型库和系统应用经验的积累，在数字仿真产品功能的完备性、业务方案的灵活性、数据架构与分析能力上形成了一定的支配优

14、势，主导了多项技术标准。从 IT 技术看，美欧产品引领技术潮流。美欧企业利用其积累的行业数据优势，积极发展工业智能、工业 SaaS 等新型服务模式，谋求工业互联网时代竞争新优势。同时，通过收购、兼并等方式快速扩张、完善技术体系，加快形成一体化数字仿真解决方案。 2.从技术看：形成技术壁垒，多领域知识系统化富集 纵观国外 CAE 软件企业的发展历程，国外仿真产业始终坚持把工业知识的沉淀和技术创新放到首位，立足客户需求，加速推动数字仿真与工业化进程协同发展。一是强化基础技术，持续迭代优化。借助数字仿真软件，进行指标、功能、系统等分析，剖析工业流程中蕴含的知识原理，支撑和指导工业设计。二是发展关键技

15、术，满足特定需求。针对工程问题的重大需求，加快几何建模、网格剖分、求解器等细分技术研发和迭代，不断提出新的解决方案并研发相应的工业软件。三是融合先进技术，保持领先水平。面对新一代信息技术发展浪潮，国际仿真巨头纷纷紧跟人工智能、工业互联网等相关技术的发展步伐，探索基于云平台提升仿真能力有效路径，以此保持自身优势地位。从企业看：头部厂商领跑，并购成为主要扩张路径2000 年以来，国际各大CAE 厂商并购与重组速度明显加快，在技术上以通过并购实现横向扩展为主。近二十年来仅 AN SYS、MSC、达索和西门子这四家厂商就并购了 100 多家软件企业，力求拓宽企业竞争“护城河”，打造体系化解决方案，满足

16、用户的多样化、跨领域需求。例如，ANSYS 为扩大自身商业版图，收购了 ICEM CFD Engineering、CFX、Century Dynamic、CADOE.S.A.、Harvard Thermal、Fluent、Ansoft、 Esterel、Phoenix Integration 等一批知名公司，不断扩充自身技术支撑体系，提升用户服务能力。从生态看：商业模式成熟，习惯培养汇聚广大用户国外优秀 CAE 软件之所以垄断国内市场，除了其本身的技术优势外，商业化的运作也是非常关键的因素。一是培育用户习惯。国外仿真厂商通过免费试用等方式培育了用户习惯，使大量工程师在“学习-实习-入职”的过程

17、中，形成了对ANSYS、西门子等仿真软件的使用惯性，汇聚了一批长期软件用户，从下向上倒逼工业企业对相关仿真软件形成依赖。二是深化产研合作。一方面，高校、研究所的技术研发借助孵化器或外部资本产业化，加快技术成果落地（如斯坦福大学产学研转化模式改变了传统的专利转让制度，让学校的专利可以快速向企业转让并获利）。另一方面，技术服务商通过和用户企业不断交流，加快打造成熟的解决方案产品并向市场大规模推广。三是推广“普惠”仿真。自国际仿真协会提出“DEMOCRATIZING CAE”（大众化仿真）以来，仿真行业加速从传统软件模式向以仿真 APP 为代表的工业互联网平台模式转型。ANSYS、SIMULIA 等

18、国际企业纷纷加快新模式转型步伐，推动仿真软件上云和仿真 APP STORE 建设。例如，基于 SIMSCALE 仿真平台用户可以得到低门槛、广连接的仿真体验，不需要下载软件即可实现无缝模拟仿真，并在社区进行交流。COMSOL 推出的仿真 App 开发器可以提供定制化界面，使开发者通过简单操作实现多物理场仿真，降低应用开发门槛。（二）国内自主仿真在探索中艰难前行从整体看：仿真意识薄弱，数字仿真应用程度不高整体来看，中国的 CAE 市场在全球 CAE 市场中的占比较小，这与我国制造业增加值占全球制造业约 30%的制造大国地位极不相符。比如，2019 年美国 ANSYS 公司的全球总销售额为 15.

19、16 亿美元，同比增长为 17.16%；在中国总销售额为 6473 万美元，占全球总销售的比例仅为 4.27%，中国市场销售收入排在美国、日本、德国、韩国和法国之后，仅居第 6 位，在中国销售额同比增长为 12.44%。表 1-1 美国 ANSYS 公司全球营业收入分布国家2020 年 1-9 月2019 年 1-12 月2018 年 1-12 月金额（USD）占比金额（USD）占比金额（USD）占比美国4.659 亿44.05%6.379 亿42.08%5.063 亿39.14%日本1.338 亿12.65%1.622 亿10.70%1.460 亿11.28%德国8505 万8.04%1.5

20、88 亿10.48%1.405 亿10.86%韩国5411 万5.12%9008 万5.94%7272 万5.62%法国4422 万4.18%6855 万4.52%6766 万5.23%中国4202 万3.97%6473 万4.27%5757 万4.45%总计10.58 亿100.00%15.16 亿100.00%12.94 亿100.00%数据来源：美国 ANSYS 公司各年度财务报告（上市公司财报）仿真技术在我国普及率较低，根本在于制造企业对仿真技术应用的重视程度不够。由于受到技术、资金等局限，一些大型制造企业只将仿真技术作为产品测试验证的手段，而部分中小制造企业甚至很少主动使用仿真技术。

21、不过，中国制造业正处在大规模转型升级的进程中，随着大量技术从跟随模仿转向自主研发，必然带来对仿真技术的大规模市场需求，这将为国产数字仿真发展带来新机遇。从技术看：遭遇双向挤压，尚缺乏高层次仿真产品一般来说，世界知名的工业软件公司都是在计算机技术服务高端工业的正向研发、内生发展过程中成长起来的。例如，ANSYS 公司诞生于美国西屋电气公司的太空核子实验室；达索系统诞生于法国达索航空，用于飞机、汽车的设计制造等。从内部看，中国的工业仿真发展历史与西方不同，开展正向研发的内生发展需求相对较少。从外部看，我国部分产业发展是基于外部国家核心技术基础上之上的，数字仿真自主发展的需求意识相对滞后，自主数字仿

22、真企业起步较晚，工业沉淀和模型积累相对不足。因此，在高端仿真软件产品方面我国与国外有较大差距，特别是缺乏成熟的“杀手级”软件应用产品。在仿真物理场 算法研发和部分关键技术方面，尽管高校、研究机构和企业 进行了大量工作，仍与国际巨头存在一定差距。从企业看：市场潜力巨大，国产仿真开展多点尝试027.423.443.236.731.62051.54061.874.46091.180112.5140120100中国CAE行业市场规模及预测近 5 年来，中国 CAE 行业市场容量持续稳定释放，市场规模从 2014 年的 23.4 亿元增长至 2018 年的 43.2 亿元，年复合增长率为 16.6%。C

23、AE 市场容量有望持续扩大，预计到 2023 年将达到 112.5 亿元。图 1-1 中国 CAE 行业市场规模及预测数据来源：公开资料整理我国的仿真技术服务市场规模较大，预计未来有望形成千亿规模的市场需求。从服务供给看，我国已有数百万仿真工程师，仅在仿真科技论坛() HYPERLINK /锛変笂娉唽鐨勪豢鐪熷伐绋嬪笀灏辫揪104 上注册的 HYPERLINK /锛変笂娉唽鐨勪豢鐪熷伐绋嬪笀灏辫揪104 仿真工程师就达 100 多万人。从应用场景看，我国拥有巨大的制造业体量和丰富的场景需求，是全世界唯一拥有联合国产业分类中拥有全部 41 个工业大类、207 个工业中类、666个工业小类的国家，

24、具有世界上门类最齐全的工业体系。仿真技术在国外制造企业得到大量应用的场景，在我国均有对应的应用需求。为抢抓国内数字仿真产业发展机遇，加快赋能制造业数字化转型，国内数字仿真企业开展了诸多尝试，从经营类型和发展路线上看可以分为销售代理、二次开发、系统集成和国产替代等。从生态看：公共服务优化，成果转化机制逐步完善我国创新资源存在着既“分散”又“重复”的矛盾现象。各创新载体相对分散，在资金、设备等资源配置方面又存在一定的重复浪费现象。应用类成果较多，突破性、颠覆性科技成果相对较少，创新体系整体效能亟待提升。近年来，各级政府出台一系列行业支持政策和标准，持续完善技术成果转化机制，以标准建设、技术评价、成

25、果孵化等环节为抓手，加快打通技术成果转化链条，引领数字仿真企业主动嵌入产学研创新链、产业链、价值链，有助于加快重点技术迭代升级，健全行业标准体系，引导行业快速健康有序发展。例如，在 GB/T31054-2014机械产品计算机辅助工程有限元数值计算术语中，规定了机械产品设计领域中 CAE 有限元数值计算的常用术语以及术语定义，为相关技术开发与应用提供标准化支撑；在软件和信息技术服务业十二五发展规划等文件中，明确提出要“重点关注工业产品研发设计、生产控制、生产管理等关键环节，推动计算机辅助设计和辅助制造（CAD/CAM）、计算机辅助工程（CAE）等工业软件在航空、航天、机械、汽车、电子等工业领域的

26、广泛应用”，为行业发展指明了方向。（三）“平台+数字仿真”创造换道超车机遇平台聚焦云化架构，助力仿真技术体系升级工业互联网平台作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、料、法、环的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型数据采集体系和模型构建体系。通过打造工业数据枢纽，构建起“描述-诊断-预测-决策”的数据流通闭环，有利于企业加快实现数据的全面感知、动态传输与实时分析，提升工业知识沉淀、复用和传播效率，加强在制造工艺、质量管理、设备维护和能耗管理等具体场景中的数据支撑。同时，借助工业互联网平台可将仿真模型、工具等微服务化、在线化、标准化，以“拖拉拽”等形式代替代码

27、编程执行仿真，极大简化了数字仿真的过程和流程，降低了仿真门槛。平台贯穿制造过程，助力仿真应用场景培育随着相关技术的日益成熟，平台基于数据、模型、软件 等方面的优势，正不断加快与数字仿真技术的融合发展。工 业互联网平台连接研发、生产、制造等工业过程，通过对业 务流程的优化和梳理，分析工业共性需求和垂直行业个性需 求，可深度挖掘潜在应用场景，助推数字仿真向工业领域更 广范围、更深层次渗透。预计未来数字仿真的应用场景和范 围将得到进一步扩展，在数字化设计、安全生产、节能优化、 等方面发挥巨大作用，全面支撑社会治理和产业数字化转型。平台汇聚资源要素，助力仿真生态体系构建工业互联网平台可汇聚各方主体和技

28、术资源，串联梳理从研发设计到用户应用的全过程，有利于汇聚资源要素，构建平台化仿真创新体系。一是重塑共性知识复用体系。平台将行业技术、工艺和经验等共性知识通过模型化、算法化、代码化进行封装，以数字化模型的形式进行共享、复用和传播，可大幅削减研发创新者的重复性劳动，有效降低产业创新成本和风险，提高研发效率和水平，加快重构共性知识的价值体系。二是变革研发创新协作方式。工业互联网平台促使产业体系在数字空间解耦和重构，通过重塑产业组织方式促使创新主体从单企业向多企业演进、创新流程从串行向并行演进、创新体系从封闭向开放演进，可大幅提高协同研发效率和融合创新水平。三是构建快速迭代创新机制。工业互联网平台能够

29、汇聚包括运营企业、解决方案企业、行业企业、社会创业者、用户在内的多方主体，形成多方参与、相互促进、快速迭代的创新生态，可有效缩短新技术产品从研发、小试、中试到量产的周期，为新技术产品的快速迭代升级乃至成熟提供便利。二、“平台+数字仿真”趋势展望工业互联网平台作为基于云的开放式工业操作系统，向下连接海量工业设备，向上对接面向各类工业场景的工业 APP，承载着工业经验与知识模型，是数字仿真软件向云生态演进的重要载体。“工业互联网平台+数字仿真”正成为仿真领域未来演进的重要趋势，在技术供给、应用推广、产业生态等方面的发展水平将持续提升，对于推动我国制造业数字化、网络化、智能化转型升级具有重要意义。（

30、一）技术供给趋势：部署方式云化+服务形态 APP 化+技术融合化部署方式云化，软硬件集成式演进用户对仿真软件应用的便捷性、安全性要求将越来越高，传统的本地单机部署方式暴露出硬件成本高昂、功能集成困 难、用户粘性不高等问题。众多企业加速将数字仿真软件部 署到工业互联网平台上，有利于加快数字仿真软件上云步伐，驱动仿真软件使用方法和部署方式变革，使用户企业可以在 云端低成本、高性能实现大规模并行计算，优化网格剖分、图像处理、公式运算等求解过程，实现软件资源和硬件设施的弹性供给和动态配置。服务形态 APP 化，仿真软件加速解构重组数字仿真软件的开发基础是技术、经验、机理模型等工业知识，由于开发定位单一

31、、软件架构固定等原因导致通用性不强、可拓展性不高，一般只适用于特定工业场景。数字仿真解决方案提供商基于工业互联网平台加速数字仿真软件的解构重组过程，通过微服务接口进行精准调用，开发具有灵巧化、独立化、可复用、易扩展等特点的工业 APP，并按照一定的逻辑需求组合成为适用于复杂工业仿真场景的解决方案。同时，数字仿真 APP 形态有利于降低仿真使用门槛，加速商业模式由一次性许可向订阅付费转变，实现工业知识的高效流动。新兴技术融合化，仿真软件性能持续提升随着大数据、人工智能、5G、AR/VR 等技术理论成果不断突破，新一代信息技术与工业互联网平台应用的结合日益紧密，不断提升数字仿真软件性能潜力。例如，

32、基于大数据和人工智能技术，可以深度挖掘和分析海量复杂工业机理模型，提升数字仿真精度；基于 5G 技术，可以在物理空间和数字空间之间建立低延时、高可靠的数据流通渠道，对物理世界进行实时仿真，强化仿真结果的指导意义；基于 AR/VR技术，仿真结果可以更加直观的展示出来，实现仿真过程与实际场景的三维交互。（二）应用推广趋势：用户普惠化+行业多元化+场景复杂化使用用户普惠化，仿真市场规模持续增长数字仿真能有效支撑企业创新流程实现从试验验证向模拟择优转变，在实际应用中具有良好的经济效益。各类大中小企业对数字仿真软件的应用需求日益强烈。数字仿真软件和仿真 APP 通过在工业互联网平台中的部署应用，将大幅降

33、低仿真硬件部署成本和软件应用门槛，有利于满足大中小企业对数字仿真的应用需求，助力企业用户降低产品研发成本并缩短产品上市周期，加速仿真知识的普惠推广，扩大数字仿真市场空间。覆盖行业多元化，仿真赋能广度加速拓展当前，数字仿真在航空航天、轨道交通、核能、船舶等大国重器领域已得到大量应用。数字仿真和工业互联网平台的深度融合，可将数字仿真的应用场景拓展至工业互联网平台中汇聚的海量企业用户，通过全面连接工业全要素、全产业链、全价值链，进一步拓展数字仿真赋能广度，助力更多行业基于数字仿真开展数字化转型，提高经济效益水平。应用场景复杂化，深度模拟工业场景运行数字仿真软件应用领域覆盖研发设计、生产制造、运维服务

34、等多种工业场景，不同工业场景的运行机理各不相同，对仿真结果的准确性要求各有差异。工业互联网平台有利于加速各类工业机理模型与数字仿真软件之间的协同调用，加快将数字仿真应用下沉到更为复杂的工业场景，在结构、热力、流体、电磁等多物理场环境中，对工业场景运行规律进行精准模拟，辅助企业生产决策优化。（三）产业生态趋势：开发范式自主化+开发环境开源化+开发主体协同化开发范式自主化，国产仿真再迎风口期数字仿真软件已广泛应用于研发设计、生产制造、运维服务等产品全生命周期，对降低研发成本和缩短研发周期的作用愈发重要。当前，以 ANSYS、西门子、达索等为代表的国际仿真软件巨头仍然占据着我国数字仿真市场的主体部分

35、。这些软件的技术源头大部分都是美国，具有一定风险。因此，未来政府侧、产业侧、学术侧对数字仿真的重视程度将进一步提高，具有自主可控优势的国产数字仿真软件将迎来重要风口期。开发环境开源化，应用开发质量有效提高工业互联网平台与数字仿真软件的融合发展，可以推动数字仿真软件的开发环境从封闭独立走向开源共享，有效降低软件开发成本。我国工业互联网平台、数字仿真软件开发领域的开源社区建设步伐将不断加快，仿真模型资源池不断扩大，通过“拖拉拽”等无代码开发形式，为更多开发者节省开发时间，提高开发效率，驱动工业知识的高效流动和复用，加速适用特定场景的仿真解决方案的开发进程。开发主体协同化，仿真产业链条日趋完善数字仿

36、真软件涉及众多的专业知识和行业机理，单靠一家企业的开发力量难以短时间内形成一家独大的行业竞争格局。参考国际仿真巨头并购发展史，我国数字仿真领域龙头企业将加快并购重组步伐，以仿真软件平台为基础，快速吸纳整合各专业领域的先进解决方案和网络、云、算力等优质基础设施，进一步完善数字仿真软件功能体系和硬件运行环境，提升仿真软件核心竞争力，加快仿真产业链条系统性完善。三、“平台+数字仿真”内涵特征（一）“平台+数字仿真”的定义仿真自上世纪 50 年代开始兴起，已经走过了大半个世纪的发展历程，逐渐成为军工、航空航天、船舶、汽车等行业举足轻重的工具。如今，随着工业互联网平台的快速发展，工业软件领域创新日趋活跃

37、，数字仿真与工业互联网平台的结合日益紧密，“平台+数字仿真”已然成为一种新型业态。国内目前对“平台+数字仿真”定义尚未统一，部分关于仿真概念的定义如表 3-1 所示：）表 3-1 仿真定义统计表序号年份专家定义11961 年指在实际系统尚不存在的情况下，对于系统或活动本质的复现。G.W.Morgenthler21966 年雷诺（T.H.Naylor仿真是在数字计算机上进行试验的数字化技术，它包括数字与逻辑模型的某些模 式，这些模型描述某一事件或经济系统（或者他们的某些部分）在若干周期内的特征。31978 年科恩（Korn）用能代表所研究的系统的模型做实验。41984 年Oren仿真是一种基于模

38、型的活动。521 世纪李锦云、唐国元通过对系统模型的实验来研究一个存在的或设计中的系统。它是将所研究的对象用其他手段加以模仿的一种活动。数据来源：公开资料整理基于以上业界理解，我们认为：“平台+数字仿真”是基于工业互联网平台的技术、资源和能力，构建仿真模型进行模拟实验，开展平台化仿真服务的过程，对缩短研发周期、提升生产效率、加快企业转型等具有重要意义。（二）“平台+数字仿真”的内涵模型解耦重构是基础“平台+数字仿真”基于工业互联网平台微服务架构，支持以功能组件“拖拉拽”的方式搭建模型，以模型解耦重构的方式重塑仿真模型开发体系，持续提高模型构建效率和质量。一是工业模型解耦。基于工业互联网平台微服

39、务架构，支持传统仿真模型解耦成为一个个功能组件，促进工业领域的技术原理、行业知识、流程规则等沉淀、传播和复用，减少重复建设的成本。二是工业模型重构，基于工业互联网平台 PaaS 系统，支持单一模型的二次开发和算法优化，有利于多模型按照一定的业务逻辑组合进行封装，提高仿真模型构建效率。三是工业模型管理，基于工业互联网平台构建仿真模型统一管理系统，有利于促进仿真模型的标签化、可追溯和跨平台跨区域的调用，加强算法、算力的开放共享，实现高效率、低成本的仿真计算。平台开放共享是核心“平台+数字仿真”围绕数据、工具、知识等领域，通过搭建基于平台的开放共享渠道，有效降低仿真软件开发门槛和使用门槛。一是数据开

40、放共享。依托平台打造工业数据流动枢纽，有利于企业获得全方位感知能力，提高数据的及时性、准确性和完整性，提高复杂系统被仿真语言精准描述和编码能力。二是资源开放共享。基于工业互联网平台，实现仿真软件云端部署，促进软件开发工具、模型组件等软件资源和处理器、存储器、运算器等硬件资源汇聚和共享，实现仿真资源的平台化共享应用，提高仿真效率，降低应用成本。三是知识开放共享。通过工业互联网平台，汇聚广大开发者、行业高端人才以及软件服务商，建立自由交流渠道，促进仿真模型构建、软件开发、服务应用等知识的普及。新型能力打造是关键“平台+数字仿真”通过数字仿真技术和工业互联网平台的融合应用，有利于充分发挥技术渗透融合

41、的叠加效应、聚合效应和倍增效应，助力企业衍生出面向仿真软件开发和制造业转型升级的新型能力。一是打造面向仿真软件开发应用的新型能力。基于工业互联网平台搭建开发者社区，构建软件开发技术环境、硬件基础和人才条件，提高软件开发能力。通过建设仿真云生态，推动仿真软件服务化，实现数字仿真向订阅服务和弹性租赁的形式转变，扩大仿真服务深度和广度，惠及大中小企业。二是打造面向制造业的新型能力。通过“平台+数字仿真”的融合应用，助力数字仿真向数字孪生演变，构建虚拟模型和物理实体实时交互映射的响应系统，推动产品研发、验证、制造、服务业务在赛博空间的快速迭代，支撑制造企业数字化转型升级。（三）“平台+数字仿真”对制造

42、业的重要作用基于数据闭环驱动研发设计目前，部分传统企业的仿真过程尚未建立起数据流通闭环，产品迭代升级能力相对不足。“平台+数字仿真”有利于充分利用工业互联网平台的数据实时采集能力，与产品建立起动态交互关系，构建起产品设计、打样、实验、分析的过程数据流通闭环，经过基于平台的仿真模型反复迭代，不断优化产品设计流程，促进产品研发快速成熟，提升产品质量和效益。基于动态交互进行虚拟实验传统的仿真以虚拟实验的方式替代物联实验，大大提高了产品验证效率，但部分企业只关注产品研发过程，对实际场景中的实时仿真和交互关注度不足。通过“平台+数字仿真”协同发展，有利于在赛博空间构建起现实物理环境、产品或系统模型的映射

43、，动态反映真实系统的运行状态，提高仿真效率和准确度，打造企业核心竞争力。基于要素连接开展远程服务传统仿真软件大部分在本地部署，无论是模型数量还是服务范围都受到地域限制。基于“平台+数字仿真”可以在线采集设备性能、状态参数等数据信息，经过平台端线上的建模、仿真、分析等过程，及时发现设备运行过程中的健康状态和存在的问题，在线配置云端资源，按需求进行设备远程维护，节省人力物力，保障设备正常运行。基于数字孪生发挥产品效益产品的价值很大程度取决于其使用寿命，部分产品会因为零部件管理不当而导致整个产品被弃用。基于“平台+数字仿真”技术，有利于实时监测产品健康状态，构建产品全生命周期数字孪生体，通过低成本的

44、数字体验和虚拟预测，评估产品健康水平，预测各个零部件损坏程度，有效进行产品剩余价值评估，提供保养、零部件更换、维修等建议，延长产品使用寿命，发挥产品潜在价值。四、“平台+数字仿真”架构体系“平台+数字仿真”架构体系，可概括为“一二二三三”，即一个通用研发平台，实物仿真、系统仿真等两大模拟，工业机理模型、数据算法模型等两类模型，模拟验证、预测评估、迭代优化三大功能，以及设备、产线、工厂三大作用领域。 “平台+数字仿真”架构体系如图 4-1 所示。图 4-1 “平台+数字仿真”架构图（一）一个平台：基于工业互联网平台的通用研发平台数字仿真涉及模型、数据、算力等大量数字化资源，导致传统仿真软件成本高

45、、使用门槛高，亟需基于工业互联网平台，将底层内核和仿真开发环境等进一步封装成仿真平台，实现仿真模型可视化开发和云平台部署，从而降低仿真模型 开发难度和成本，统一调配云端计算资源，快速沉淀仿真知 识和专家经验提高仿真分析效率。一是加快模型沉淀。通过“工业互联网平台+数字仿真”有利于深度融合先进数字化技术，将行业知识、经验等代码化、算法化、模块化，沉淀为可复用、可传播的技术内核，为工程仿真、人工智能、大数据等计算密集型应用场景提供高品质解决方案。二是降低共性成本。平台可提供高性能计算与正版商业软件资源，助力企业通过集中计算、应用资源等实现混合架构一体化系统监控和管理，根据权限、需求等维度进行虚拟仿

46、真资源的科学分配，提高企业软硬件资源利用率和 IT 管理水平，大幅缩短研发周期。同时，可提供即开即用的灵活服务以及专业的仿真专家支持。三是打破时空限制。平台有利于通过各类仿真资源的在线汇聚、使用和优化，助力企业打破传统时间和空间的限制。工程师可以通过平台开展性能模拟和特性仿真，通过使用“平台+数字仿真”的模式，快速实现研发能力的提升，缩短新产品的研发周期，降低产品成本，提高企业利润。（二）两大仿真：系统仿真+实物仿真系统仿真一般来说，我们将需求分析、功能分析和系统分析等环节统称为系统仿真。在产品概念阶段，企业可以利用系统仿真确认产品的总体设计架构，对相互联系、相互依存、相互制约的连续或离散系统

47、进行整体分析。不同仿真的对比详见表 4-1。表 4-1 不同系统仿真对比连续仿真离散仿真时间时间基是一个确定的值时间基通常可变，且随着时间基的变化，仿真结果也各不相同。输入输出通常是一个确定性变量通常带有随机性状态变量通常是一个连续变量可能是非连续变量状态转移函数存在不存在实物仿真数据来源：网络整理一般来说，我们将物理仿真、制造仿真等称为实物仿真。在实物仿真的分类方法上，不同学者有不同的思路和实践方法。例如，按照物理场的不同来分析，可以分为流场仿真、电磁场仿真等；按照分析对象不同，可以分为机械仿真、电子仿真等。（三）两类模型：工业机理模型+数据算法模型 HYPERLINK /item/%E4%

48、BB%BF%E7%9C%9F%E6%A8%A1%E5%9E%8B 仿真模型是被仿真对象的抽象表述，通常具有一对多、多对一、多对多、一对零等形态。在建立模型时，要首先通过客观规律的分析掌握形成基于对象的数学描述，然后基于平台开展模型沉淀构建，最终形成可复制、可推广的模块。在“平台+数字仿真”过程中，需要对系统仿真、实物仿真中的对象依次进行界定分析、框架抽象、参数提取、编程测试等操作，最终形成工业机理模型和数据算法模型等两大类主要模型。工业机理模型工业机理模型主要针对的是复杂工业过程或工艺问题，是基于平台对系统仿真和实物仿真中的运行规律、经验知识等进行显性化、模型化、代码化、模块化的产物，覆盖了研发设计、生产制造、经营管理等全过程，涉及温度场、速度场、浓度场、电磁场、应力场等多类物理场。目前，由于工业软件积累不足、工业门类复杂庞大、专业复合型人才短缺等原因，我国制造企业将行业机理代码化、模型化的能力仍有待进一步提高。数据算法模型数据算法模