隨著新興技術的發展和企業對定制化和數字化的需求增多，工業軟件也逐漸從原本的單一工具軟件走向定制化的平臺服務，目前正在朝著“上云”和“APP化”發展。

       內容參考“2021中國工業軟件行業報告”。

       工業軟件逐漸“上云”或“APP化”

       和傳統工業軟件一樣，工業互聯網APP的開發融合了工業知識和軟件開發知識，需要工業人和IT人共同研發。和傳統工業軟件不同的是，工業APP的開發技術注重便捷化、混合化（跨平臺）、部署運維標準化。

       微服務“松耦合”架構，加速APP開發和運維

       隨著公司業務的逐漸復雜，軟件架構從單體架構向SOA架構（Service Oriented Architecture）再向微服務架構（Microservice Architecture）演變。微服務架構旨在通過將各個應用程序和服務分散到各個單獨的服務中，以實現解耦。

       基于微服務架構，工業APP的開發和運維更加便捷和快速。例如，富士康的工業互聯網平臺——BEACON就在PaaS層將工業技術、知識、經驗、模型等工業原理封裝成微服務功能模塊，供工業APP開發者調用。

       低代碼開發及時響應客戶需求，縮短項目交付時間

       低代碼平臺一方面有效地解決了傳統軟件開發需求變動造成的業務和開發矛盾以交付時間冗長等難題；另一方面，低代碼平臺的開發性也實現了系統的互通互聯，消除“云端孤島”現象。目前，低代碼平臺可以減少傳統軟件開發50%的代碼量；未來；低代碼平臺可以減少傳統軟件開發70%的代碼量。

       DevOps有助于實現開發運維一體化

       DevOps集合了軟件開發（Dev）和IT運維（Ops），主要為了縮短系統開發生命周期和提供高質量持續交付。DevOps可以解決許多傳統IT組織的普遍的痛點，它強調協作、自動化、敏捷性。

       目前，公有云服務模式已經成為企業快速實踐DevOps的優先選擇。例如，阿里云推出了云效一站式DevOps方案，提供從“需求->開發->測試->發布->運維”端到端的協同服務和研發工具，支持多種部署形態。

       四大因素驅動工業軟件“做大做強”

       外部壓力、市場環境、政策扶持和需求刺激四大因素將促進工業軟件產業飛速發展。

       宏觀上來講，無論是國際上還是國內，工業智能化和工業升級都是必然的趨勢，工業軟件作為核心要素有望迎來快速發展的窗口。微觀上來將，工業企業在考慮數字化轉型和降本提效的路徑也需要工業軟件的輔助。

       市場環境：國產化率極低，細分品類發展不均衡

       我國工業軟件國產化率較低，且四類工業軟件國產化率差異較大。其中，研發設計類工業軟件國產化率極低，2019年國內廠商市場份額僅5%。而且多數研發設計類工業軟件僅應用于工業機理簡單、系統功能單一、行業復雜度低的領域。另一方面，經營管理類工業軟件國產化率最高，達到70%。

       云計算、人工智能等新興技術帶領工業軟件走向“新戰場”

       工業軟件是先進技術的融合體現，工業軟件所涉及到的工業知識、數學知識、物理知識、計算機技術都會促進工業軟件的更新迭代。例如Web技術的成熟，使工業軟件從C/S（Client/Server）部署發展到B/S（Brower/Server）部署，而云計算的發展重構了軟件的開發模式和運維模式，推動了工業互聯網的發展，使工業軟件可以基于云端提供服務，工業APP也應運而生。

       人工智能技術和大數據的發展將使工業軟件從基礎的數據收集和手動應用轉向更加“智能化”的操作，提高數據分析能力和提供智能決策建議，最終將提高工作效率。

       發展趨勢：持續沉淀工業知識，新興科技引領新方向

       未來，中國工業軟件將從技術、產品、服務模式和生態四個方面進行突破。

       功能專業化：目前，由于工業知識和技術的沉淀不足，對工業業務的理解不足，我國工業軟件的功能較為簡單和單一，與國外工業軟件差距較大。未來，隨著國產軟件企業深耕行業，提高自主研發能力，國產軟件的功能和性能都將逐漸趕上國外軟件。

       產品一體化：工業設計領域的CAD、CAE、CAM由于在流程上的銜接，越來越多的軟件開始集成這三大軟件功能，實現整個產品設計和制造周期的管理。例如達索的CATIA即CAD/CAE/CAM一體化軟件，例如ANSYS和PT合作推出的“仿真驅動設計解決方案”。當在技術上遇到難以跨越的門檻，企業可通過收并購具有相關技術的海外公司以吸納技術，加速產品線的完善。

       云計算：云計算推動了帶來了工業互聯網和工業APP。工業軟件打通了不同工業軟件之間的數據邏輯關系，實現異構工業軟件、數據和模型的集成，方便用戶實現一體化流程。另一方面，工業軟件的使用也更為簡單和便捷，降低了使用門檻。目前，達索、Autodesk等國際工業軟件巨頭都在積極布局云端。

       人工智能+大數據：人工智能的深度學習可以幫助工業軟件構建行業知識圖譜，提升行業應用中知識自動關聯、自動獲取的智能化水平，以完善工業軟件的功能。另一方面，大數據技術的應用能提高工業軟件的數據分析能力，幫助用戶進行決策。

       發展趨勢：服務模式趨向SaaS和定制化，行業逐漸標準化和開源

       行業標準化：由于我國工業軟件起步晚，行業尚未形成標準化的要求，導致許多產品之間的數據格式無法轉化，加大了使用產品的難度。未來，行業標準的出臺將使國產軟件之間的配合使用更加容易，也有利于企業打造集研發、制造、運維等功能于一體的工業軟件和解決方案。

       開源和開放：開源的內涵主要是“開放、共享、協同”，軟件的開源可以使相關從業人員協同攻克軟件技術開發難點，降低軟件開發成本。例如Autodesk就推出了集成式CAD、CAM、CAE和PCB軟件平臺fusion360，以集成從業者和業余愛好者，利用行業資源實現對其軟件的二次開發。

       SaaS：云計算同樣催生了按需服務的SaaS這樣的商業模式。訂閱模式對用戶而言提供了更靈活多樣的選擇，使用戶在任何設備上使用軟件并協作設計。另一方面，存儲到云端的文件和數據可以和其他SaaS軟件互通，減少協同成本。

       定制化：需求的多樣化和差異化使越來越多企業從單一的軟件銷售轉向提供解決方案。由于工業軟件企業積累沉淀了專業的工業知識，個性化、定制化的解決方案也不失為一種增加營收的途徑。但定制化的解決方案也有一定的弊端，例如軟件開發對于基礎功能的忽視。

轉載自：全棧云技術架構