過去30年間，由于中國改革開放和城鎮化快速發展的推動，中國是全球大的基建市場。

　　無數大規模的高速公路、高鐵、港口、機場等基礎設施拔地而起，在中國建造的比較成本優勢下，漫延著大興土木、更新換代的創新氣息。而來到21世紀20年代，“十四五”規劃綱要提出，圍繞強化數字轉型、智能升級、融合創新支撐，布局建設信息基礎設施、融合基礎設施、創新基礎設施等新型基礎設施。

　　不似傳統基礎設施建設，以5G、人工智能、數據中心、工業互聯網、物聯網等為代表的新型基礎設施建設，更不易被察覺，但卻發揮著極為重要的作用。近日，中共中央政治局就加強基礎研究進行第三次集體學習，在主持學習時指出，世界已經進入大科學時代，要強化基礎研究前瞻性、戰略性、系統性布局，基礎研究處于從研究到應用、再到生產的科研鏈條起始端，地基打得牢，科技事業大廈才能建得高。

　　這無疑是一場沒有硝煙的戰爭。近年來接連不斷的國際制裁，卻讓少有人知的國產工業軟件站上了風口浪尖。由于中國軟件發展整體起步較晚，盡管在中國市場有著較大的需求，但在技術難度高、開發周期長的掣肘下，長期位于卡脖子的中心地帶。

　　新基建的加強無疑是一個可以撬動工業軟件進入突圍賽的支點。事實上，近年來國內各大云計算公司也都在嘗試打磨國產的操作系統和數據庫，以華為為例，不僅在嘗試ICT技術底座的國產化，涵蓋了硬件（X86->ARM）、操作系統（Linux/Windows->終端操作系統鴻蒙，服務器操作系統歐拉）、數據庫（Oracle->GaussDB）、中間件，應用軟件改造，軟件開發工具->CodeArts多個大類的全棧自研替換。同時，也提供了OpenEuler、OpenHarmony、OpenGauss等一系列開源國產自主基礎軟件，為新基建的向前一步添磚加瓦。

　　那么，國產軟件的自研創新情況走到了哪一步？我們將在本文中略見一二。

　　安世亞太的取舍和新篇章

　　安世亞太是早引入仿真技術和技術創新方法TRIZ體系的中國公司。1996年，安世亞太率先將仿真技術在中國大規模推廣，這也就是仿真技術早期在市場應用的雛形。

　　到，已經是安世亞太在仿真技術領域發展的第27個年頭，作為仿真體系和精益研發體系創立者，安世亞太也是唯一入選“2022中國軟件150強”名單（中國科學院《互聯網周刊》，安世亞太排名99）的CAE(Computer Aided Engineering)軟件企業。

　　然而，即使擁有這么多光環，安世亞太實際面對的市場環境則是挑戰多于安逸。這是因為在中國市場的工業軟件的供給和需求之間，存在著一道數字上的巨大鴻溝。需求側上看，據觀研報告網發布的《中國工業軟件行業發展現狀分析與投資前景研究報告（2022-2029年）》數據，中國工業經濟規模為世界首位，在2011-2020的十年間一直保持在一制造大國的位置，2020年更是以27萬億元的制造業增加值占到了全球比重的28%。

　　而相比供給側，工業軟件產業規模僅為6%，這造成了供需之間的嚴重不匹配。填補需求的挑戰，同樣也是新的機遇，面向日益增長的工業軟件需求，向仿真軟件平臺的轉型升級是可以拉平鴻溝的工具。

　　對于安世亞太來說，升級的動作包括兩個部分，一方面是向內精進自身，即研發體系為主的升級；另一方面是將產品本身應用于更大的體系，即產品的升級。

　　對于前者，安世亞太副總裁田鋒（以下簡稱：田總）向36氪表示，過去的設計與仿真之間界限分明，而未來的CAE與CAD可能趨于融合，逐步由CAD(Computer Aided Design-CAD)為主轉向以CAE(Computer Aided Engineering)為主。這是因為研發設計將承擔越來越多的職責，研發已經逐漸從初的注重產品的外在性質，到同時關注產品可生產性、物料可采購性、客戶需求全面性、產品可維護性以及產品可盈利性等多樣特性。

　　對于后者，如果安世亞太對于研發體系的升級是向內的精雕細琢，那么和華為云DME的合作則是將產品力放大的過程。而如何滿足產品升級的需求并不簡單，尤其是對于業務難懂的工業軟件來說，更提出了業務與云之間溝通的需求。

　　此次安世亞太和華為云DME的合作，“可以無感的感受到他的升級”，田總這樣評價。而談及本次合作之間雙方得以匹配的原因，度和增速快都成為華為云DME被選擇的原因。

　　首先，在全球云市場中，華為云是唯一一家以硬件起家的云企，這讓華為云和安世亞太的溝通之間減少了很多語言的翻譯工作，不會出現云廠商不懂業務、業務不理解云廠商的情況；

　　其次，在云服務層面，華為云也以有說服力的增長速度收獲肯定。根據國際數據公司(IDC)新發布的《中國公有云服務市場(2022上半年)跟蹤》報告顯示，2022上半年中國公有云服務市場中，華為云以11.6%的份額位居第二。

　　相比其他互聯網起家的云計算公司，華為云的獨特性在于硬件、工業的基因，但這也為華為云帶來了更深入于領域的可能性。這種契合感也可以在本次合作的成品安世亞太SPDM中洞察到，具體來說，基于華為DME，安世亞太SPDM在工業仿真領域具備了六大優勢。分別是：可以在SPDM系統內可以按結構樹展示海量仿真數據，實現了對仿真數據進行預覽；

　　可以通過SPDM對仿真流程模板可視化，一鍵生成API，實現了“仿真即設計，設計即開發”；

　　此外，系統可以查找過往數據信息和成功案例，智能推送知識信息，綜合多維度關聯信息，形成多方案多工況的仿真對比分析報告，輔助工程師優選設計方案；

　　支持了多學科多領域資源及不同學科仿真工程師協同仿真；

　　引擎方面，SPDM支持WEB、APP等多端共享的大尺寸仿真結果下載、上傳、分享及可視化預覽，這顯著減少項目協同時不必要的等待時間，提升模型、信息、關鍵結果傳遞與反饋效率；

　　更能顯著提升研發效率的是，SPDM可跨系統、跨任務、跨學科快速抽取關鍵數據建立關聯關系，支持巨量數據的快速儲存和圖譜化、可視化快速查詢應用。

　　田總告訴36氪，原本需要業務員到現場操作、費時10余周的項目，在華為云DME的幫助下，可以云上完成，時間成本也可以縮短到幾天，“這在此前都是無法想象的。”

　　那么，SPDM得以實現的難度有多大呢？回頭看華為云DME的地基，或許可以找到背后邏輯。

　　摩天大樓從打地基開始

　　工業軟件之中，蘊藏著大量的工業數據，但難以被直接洞察和利用，這是數字化轉型中難的一件事。

　　對于華為來說，數據之困更甚。“在整個規劃設計過程當中，我們大的痛苦就是要實現超過170多個IT系統、8000多款工具的集成和拉通，按流程段建設的眾多IT系統，要打通的話何其困難。”華為工業軟件及工業云CTO丘水平曾向36氪表示。

　　對于具備30多年工業制造和數字化經驗的產業來說，管理數據的方法是，從面向結果、面向過程的數據管理，轉變為面向對象的數據管理——這是DME的底層邏輯：面向對象，不是為了管理數據，而是能夠實現數據的“不治而順”，這也正是符合當下時代潮流的數據治理方式。

　　從自我數據治理出發，在經過六年的探索和實踐之后，華為基于公司的所有消費電子產品、工業級產品及車規定級產品，已經抽象出了包含產品、部件、單板、器件等在內的234個業務對象，500多個邏輯實體、18000多種屬性，再將這些邏輯實體、數據關系及屬性進一步歸納總結成24種經典的數據結構，終抽象為2種物理元模型和6類基本關系。通過這2類元模型和6類基本關系，可以組合成反映萬事萬物的數據模型結構。

　　這一龐大的數據庫是華為這一點型企業獨有的特性和優勢。而從內向外，華為云DME更進一步打磨了底層技術，讓DME可以被更多企業應用。DME構建的SaaS軟件，數據在底層是天生拉通的，也就不存在復雜的數據集成、打通的問題。

　　使用上，DME不僅內置了大量的工業數據模型模板庫和多種開箱即用的數據管理功能，還具有圖形化的開發界面，設計完成即可一鍵生成數據的API，極大降低了設計、開發的難度和成本。

　　換句話說，DME建立了新一代工業軟件架構的標準，就可以實現上下左右的互相拉通，企業基于這些根技術，就可以實現標準的復用，真正實現了少走彎路。效率的提高也顯著，相比傳統模式需要耗費數月才能完成的SaaS應用構建，使用DME的開發效率在傳統模式的基礎上提升了9倍。

　　更為重要的是，華為云DME更串聯起整個生態鏈路，帶來了更大的生態意義。當使用變得便捷，也就有更多企業愿意參與其中，那么這些數據會與其他對象的數據之間自動連通，就形成一個非常龐大的數據圖譜。

　　對于此次華為云DME和安世亞太合作來說，是CAE頭部企業在華為云DME上的成功應用，更是生態鏈路中重要一環的補齊。而在數字化轉型的契機中，效率的提升、生態的架構，或是連接工業軟件市場供求關系的橋梁。

　　當每一個企業的需求和數據都如一磚一瓦時，工業軟件產業的地基才得以牢固。