2020年年中，MATLAB等多家國外知名工業軟件產品在國內多家機構被禁用，讓很多業外人士都關注到了這一系列“卡脖子”的關鍵技術問題。

       其實過去較長一段時間里，對工業軟件行業發展的反思一直都有，甚至不乏激烈之辭。比如有文章就稱，工業軟件行業的過去是“失落的三十年”，認為工業軟件不僅僅是短板，而是“斷”命之板，可謂“愛之深責之切”。

       硬幣的B面是“機”。

       近幾年隨著工業4.0、智能制造和工業互聯網等概念名詞的火爆，一方面是新產品形態和新商業模式加速涌現，另一方面的好處則是讓工業軟件等基礎產品技術的核心地位重新得到體認。

       2018年，工信部曾印發《工業互聯網APP培育工程實施方案（2018-2020年）》，提出至2020年培育30萬個面向特定行業、特定場景的工業互聯網APP，全面覆蓋研發設計、生產制造、運營維護和經營管理等制造業關鍵業務環節的重點需求。

       今年11月，在第三屆中國國際進口博覽會上，卡奧斯COSMOPlat聯合中國工業互聯網研究院等20家單位，聯合成立工業軟件和工業APP聯合創新中心。中心的任務是推進建立國家工業APP公共服務平臺，加快形成工業APP生態體系。

       在創投方面，過去兩年里，工業互聯網領域已經吸引了大量的投資資金。僅2020年上半年，投入到這個領域的資金就超過100億元。其中，像芯華章、中智軟創、數巧科技、愛普特、華天海峰等新創企業紛紛獲得數千萬元以上的融資。

       總起來看，工業軟件與芯片、操作系統等領域一樣，涉及的產品技術、應用場景既深且廣，有些話題被街談巷議的同時，還有很多同樣重要的話題被層層深埋。

       近期，我們訪談了中英美多位行業專家，同時翻閱了國內外數十份行業分析報告，試圖找到此時此刻我國工業軟件行業最核心的發展邏輯。截至目前，我們的主要洞察如下：

       1、嚴格意義上的工業軟件市場空間超過2000億元，融合了工業軟件、升級后的工業互聯網市場空間高達10000億元；另外，當工業軟件與行業Know-how相結合，在航天航空、汽車、化工等每個典型行業中，都造就了一個超過千億元的細分市場；

       2、目前我國工業軟件企業主要的發展路徑有三條：一條路正面仰攻以工業設計軟件為代表的基礎軟件高地；另一條路垂直深耕化工、航空等行業縱深腹地；再一條路則是戰略躍進工業4.0時代的工業互聯網體系；

       3、化工行業的結構升級給深耕這一行業的工業軟件廠商帶來極大的發展空間，中智軟創作為深耕者的代表，其RTO（實時優化）方案同時融合了英國曼大的行業機理模型、卡耐基梅隆大學的人工智能算法和部署了自有MES產品的應用場景，這一“頂配”模式正在加速占領市場空白地帶；

       4、工業軟件企業的發展可以分為三個階段，從做單品起步，到系統化平臺初步成型，再到成為工業互聯網平臺打造自己的生態體系，同時在某些垂直整機業務上開宗立派，這個打怪升級的過程也是企業在產品和行業兩方面的理解力、掌控力、統治力不斷增強的過程；

       5、行業越喧囂，越要回歸本質，切實關注四個關鍵要素，分別是場景、產業定律、產品化能力和資本工具；

       市場空間：千億萬億不是事

       何為工業軟件？

       工業軟件指專門或主要用于工業領域，以提高工業企業研發、制造、管理水平和工業裝備性能的軟件，大概可以分為研發設計、生產控制、信息管理和嵌入式等四類。工業知識造就工業軟件。工業軟件首先是“工業品”，其次才是“軟件產品”。工業品的屬性決定了工業軟件具有高度的復雜性，這不僅體現在工業生產的行業、專業、技術、流程差異大，也體現在對于數據顆粒度，計算精確度的高標準。

       對于任何一個進入泛工業軟件領域的企業來說，他所面臨的都是一個巨大的市場。但在另一方面，因為工業軟件的產品形態和商業模式還在迅速進化，所以對于不同企業來說，因為成長路徑不同，他們所能看到的市場到底有多大卻不盡相同。

       具體我們可以分三個層次來說。

       首先籠統地來說，工業軟件領域是一個超過2000億的大市場，而工業軟件之所以規模巨大，從根本上說是因為在復雜性上無與倫比。

       工業領域的復雜體現在三個方面。

       首先是行業復雜。簡單來說，可以分為流程行業&離散行業兩大類別，兩大類別之下又可以分為工業大類、中類和小類。我國擁有世界上門類最齊全的工業體系，包含41個工業大類、207個中類、666個小類。像航天航空、機械、汽車、消費電子、軍工、制藥等垂直行業都是典型代表。

       其次，專業種類上同樣非常復雜，機械、電子、光學、聲學、電磁學、流體、熱處理等眾多專業的知識和經驗匯聚其中。所以說工業軟件與常規IT軟件不同，絕對是一個跨學科的產品。

       第三，產品制造工藝復雜。航空工業一直以其復雜的制造工藝而著名，據說僅波音737機身就有超過20,000個零件。要生產一個工業品出來，涉及到的環節包括了研發、設計、生產、測試、運維、供應鏈管理等等，其間可能涉及到無數個國家、無數個工廠間的協作。

       說完復雜性，再說體量。

       具體到中國，自1952年工業化開始， 按不變價計算，我國工業增加值從1952年的120億元增加到2018 年的30.52萬億元，年均復合增速12.6%。

       近年來，我國工業軟件發展駛入快車道。工信部數據顯示，2016―2019年我國工業軟件產業發展增速保持在15%―20%，遠高于全球市場5%左右的增速；2019年，工業軟件產品實現收入1720億元，2020年預計將突破2000億元。

       但從總體來說，作為全球工業產值最大的國家，中國工業軟件上還是比較落后，這也導致在工業精細化、智能化生產和管理方面，遠落后于歐美國家。

       如果從比例上看，2018年全球工業軟件市場規模為3893億美元（增速5%），中國工業軟件市場規模為1678億元（增速16%），僅占全球工業軟件市場規模的6.3%（數據來源：中泰證券）。相比之下，2019年我國工業產值占全球工業產值的23%（數據來源：世界銀行），工業軟件未來發展空間巨大。

       其次，從工業軟件的升級版——工業互聯網——的角度來看，市場空間可達萬億。

       工業互聯網是連接智能制造產業“云”與“端”的紐帶，通過平臺、軟件、數據、算法將設備(工業機器人、智能機床)和信息(供應鏈管理)互聯，提升制造業智能化水平。

       由此可見，工業軟件是工業互聯網的一個組成部分。工業軟件對工業流程進行數字化表達，打通各個生產環節，建立數字孿生體。工業互聯網利用物聯網和邊緣設備收集工業大數據，而工業軟件則負責工業大數據的處理和利用，數據反哺生產，實現工藝與管理的優化。

       工業互聯網架構下，工業軟件的產品形態發生變化。因為數據交互實時性和互聯互通要求高，推動工業軟件向輕量化的工業APP裂變。

       那么，從這個角度來說，市場有多大？

       根據埃森哲預測，2020年全球工業互聯網領域投資規模將超過5000億美元。根據工信部數據，2017年中國工業互聯網直接產業規模為5700億元，2017年-2019年年均復合增速為18%。工信部預計，2020年其規模有望突破10000億元。

       其三，我們除了看到2000億到10000億的總體市場空間之外，還需要拎出來專門強調的一個領域：當工業軟件供應商延伸到行業內部署工業應用、提供增值服務時，我們在航天航空與防務、汽車、化工等每個行業中，面臨的幾乎都是高達千億元的垂直細分大市場。

       在這里，我們理解工業軟件與傳統IT軟件不太一樣。我們理解工業軟件，不僅僅是從工業或者軟件的單向角度去理解，而是應該從這兩個要素雙向的相互影響的角度來理解。工業化先進程度決定了工業軟件的先進程度，工業軟件的先進程度決定了工業的效率。有什么樣發展程度的工藝流程，就有什么樣的工業軟件（引自華泰證劵）。

       也正因此，工業軟件和行業Know-how結合之后衍生出來的增值服務市場，可能比狹義上的工業軟件市場還要大。

       以石化行業為例，化工行業是典型的流程工業，工藝過程復雜、系統耦合性高、連續性強。精準的自動控制，是平穩、高效、安全生產的前提。國內化工行業普遍在原料管理及能源管理、設備的管理維護等方面普遍粗放落后，資源利用效率亟需提升。

       如果只看化工行業相對常見的MOM及生產管控市場，其規模大概在50億元以上，但如果我們在MOM和生產管控市場之外，再看一下技術要求更高的RTO（實時優化）產品，就會發現一個更大的市場。

       目前國內石油化工企業平均數據采集率80%左右，實時優化投用覆蓋率不足5%，先進控制投用覆蓋率不到40%，且大都采用人工經驗調整控制器參數。（數據來源：中國智能制造系統解決方案供應商聯盟）。國內化工企業實時優化覆蓋率不足5%，先進控制覆蓋率不到40%，大都采用人工經驗調控。

       按照優化業務在煉化、煤化工、化工園區三大細分市場，其規模分別可以達到86.4億、280億、480億元的規模。加總之后，保守估計市場規模達到898億元。

       再往上看，根據《IDC 2020年制造業IT支出指南》數據顯示，2019年中國制造業IT支出中，航天航空與防務、汽車、化工是制造業細分行業中IT支出的前三大行業。其中，2019年化工行業IT支出為19.1億美元，隨著“十四五”規劃對能源化工轉型的持續推動，化工行業未來的IT支出將持續增大。IDC預測，2019-2024年化工行業IT支出的復合增長率將達到10.2%。