2026年中国工业软件行业发展研究报告.pdf

2026 iResearch Inc.中国工业软件行业发展研究报告慢行业下需坚守长期主义之路2摘要ABSTRACT工业软件产业处于动态发展中，未来产业、市场、产品的发展方向值得探讨与思考。1）针对产业：工业软件核心演变路径为工具-系统-平台-基因，前两个阶段主要针对产品服务范围，后两个阶段主要针对数据价值。2）针对市场：市场盘子大，但企业需要根据自身情况瞄准市场。头部客户既是主要客户群，又有国产替代和信创的需求，为工业软件技术突围带来可能；腰部客户可以成为共同体；长尾客户有助于扩大营收空间。3）针对产品：当前工业软件主要是买产品，未来，随着数据资产的有效积累与利用，工业软件将走向卖“智慧”的阶段，表现为工业智能体的诞生。工业软件是一个慢行业，发展需要耐心和长期主义思想，同时在变化与重构中，也为企业带来机遇与挑战。中国的工业软件市场是千亿的大盘子，2024年市场接近3000亿，市场增长稳健，但核心技术空心、产业结构失衡等问题凸显。当前，研发设计类工业软件是卡脖子最为严重，其本质是与数学与基础学科相关的根技术缺乏海量真实工业场景试错进行工程优化，表现为实体就是核心组件/引擎层受限。值得注意的是，根技术的突破没有捷径可走，只能死磕。工业软件的慢表现为：“研发-使用-反馈-迭代”的闭环是产品得以成形并好用的必经之道，且是持续的。当产品走向成功后，经过资本并购等途径，企业逐步走向“工具-套件-平台”之路，进而成长为行业巨头。当前，工业软件正在经历变化与重构：云原生、AI/大模型加速了工业软件的发展，甚至为工业软件换道带来了可能；工业APP带来了产品形态的变化，降低了使用门槛；渠道商需要应对新的产品服务；数据资产带动管理重塑。工业软件具有发展的紧迫性和必要性，且当前处于政策红利带的有利时间窗口期。当前，我国工业和经济达到分水岭，经济体发展需要创新驱动，而工业软件作为工业知识的载体，既是新型工业化的核心生产资料和关键生产力，又是工业大脑和数字基石，其自主可控意义深远。不同于国外工业软件是先工业后软件的自然生长，我国的工业软件先是用市场换效率，后是工业和软件同步的压缩式发展，现在是追赶核心技术可控，保障供应链安全。因此，当前工业软件既有发展的必要性，又有发展的紧迫性。3目 录CONTENTS01背景篇02产业篇03启示篇工业软件具有发展的紧迫性与必要性慢生意下，规律需补课、变量需抓紧理解产业、锚定市场、炼化产品04专家篇一线企业专家的项目实践经验分享及前瞻的思考4背景篇-所处宏观环境工业软件具有发展的紧迫性与必要性0152026.2 iResearch Inc.工业软件发展背景-紧迫性&必要性工业软件有助于工业和经济体的创新和转型，它是新型工业化的核心生产资料和关键生产力，也是其工业大脑和数字基石，发展意义强大来源：工业软件沉思录by田锋，国家统计局，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。中国工业软件的发展具有紧迫性和必要性从2018年开始，我国的人均GDP达到了1万美元，这意味着我国的工业和经济达到分水岭，即经济体达到中等发达水平，更进一步的发展需要靠创新驱动。在这个阶段，工业主要有两个特点：1）控制权逐渐转移：生产的控制权从硬件设备逐步向软件转移，算法强则工业强的趋势逐渐凸显；2）知识载体发生变更：之前的工业知识存在于老师傅的大脑和图纸，现在则逐渐被封装在软件代码中。而工业软件是对工业各类生产环节规律的代码化，支撑了绝大多数的生产制造过程，它不但可以控制产品和装备运行，而且可以把产品和装备运行的状态实时展现出来，通过分析、优化，作用到产品、装备的运行，甚至是设计环节，实现迭代优化。因此，工业软件的发展具有紧迫性和必要性。69.9275.7584.6393.20100.31102.68116.58122.37128.48133.9813.8313.9214.0014.0514.1014.1214.1314.1214.1014.080.810.820.901.001.031.051.281.291.291.322015201620172018201920202021202220232024国民总收入(万亿元)总人口(亿人)人均GDP（万美元/人）工业和经济到达分水岭：人均GDP达到1万美元，国家发展需要靠创新驱动研发相关生产相关经营相关运维相关及其他辅助设计仿真模拟能源管理排产规划生产管理质量管理设备管理营销管理仓储物流项目管理安全管理数据管理等制造兴国+质量强国工业软件-工业数据价值化工业互联网平台智能制造工业数字化软件定义工业现场层企业数据、行业数据工业知识、工艺模型、工业机理顶层战略核心路径核心基石生产相关工业设备，如数控机床、工业机器人等非生产相关设备，如监测终端、边缘盒子、XR等工业网络其他62026.2 iResearch Inc.工业软件的定义、内涵及特征工业软件是工业知识的“代码化”表达，能将计算能力转为化生产能力，进而显著提升全要素生产率来源：中国工业软件产业白皮书（2020），艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。工业软件的定义、内涵、特征定义本质：工业知识的沉淀与代码化表达工业软件是以计算机信息技术（IT）为载体，在工程科学、计算机科学和计算科学的理论指导下，融合工程方法和工业知识，通过程序化的抽象、封装与复用，实现在数字空间对物理空间全生命周期工业过程的描述、仿真、控制、管理和优化，进而显著提升全要素生产率及整体效益。工业软件的本质是工业知识的沉淀与代码化表达，具有门槛高、行业壁垒高、会不断迭代演进等特点。内涵特征工程科学：基础学科（如物理/数学）等应用于工程领域的理论体系计算科学：分析和解决复杂工程的方法，如数值分析、算法设计工程方法：解决问题时的流程规范/设计准则/步骤工程知识：工业实践的信息总和，有显性知识（手册、标准、数据等）和隐性知识（诀窍、直觉等）工程技术：将科学原理转为实际生产力的具体手段、工艺和技能计算机科学工程科学工程方法工程知识/工程技术知识集成程序化封装与表达工业软件计算科学核心本质：工业知识的“代码化”与“容器化”，把人类在工业生产中积累的显隐性知识、工程方法和工业技术固化下来功能本质：物理空间与数字空间的“映射”，通过数字世界进行低成本试错、预演、监控，进而指导和优化物理空间的活动价值本质：生产力的工具化赋能，将计算能力转化为生产能力门槛极高：知识密集及极强的跨学科融合性，是多学科交叉的产物隔行如隔山：极高的行业壁垒与专用性，很难“一招鲜吃遍天”迭代演进性：不是“写”出来的，而是“用”出来的，很难通过人海战术或996突击开发出来容错率低：对应物理实体，对误差精度要求高，对算力和算法要求极高72026.2 iResearch Inc.工业软件与其他概念之间的关系工业软件是载体，工业机理与模型是核心壁垒，知识工程是构建壁垒的手段；工业APP则是工业软件在云计算时代的新形态来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。工业软件相关概念间的关系工业软件是一个宏大的概念。简单而言：1）对于传统工业软件，通过知识工程提炼出工业机理，而工业机理的特定应用则是工业机理模型，进而成为工业软件的核心内核。2）在云计算算时代，主要有两个特点：其一，工业机理模型既可以沉淀在工业互联网平台上，又可以通过封装构成工业APP；其二，工业软件走向云化与解构，云化促成工业软件的云端部署，解构促使工业软件APP化。因此，总的来说，工业软件是工业机理与模型应用于工业实践的载体；知识工程是方法，工业机理和工业机理模型是基础；工业APP是工业软件和工业互联网平台的共同交集。工业软件相关概念之间的简易关系图知识工程：是发现和创造知识的过程，是将经验、知识等通过推理、表达等技术手段转为计算机可处理的模型或数据的工程化过程，是核心方法论。工业机理：是物理化学等自然科学原理，以及工艺流程、管理逻辑等社会科学规律的总和，是源头。工业机理模型：将隐性的工业机理通过数学公式、算法、逻辑规则显性化、数字化，形成的可被计算机计算和调用的模型，是工业软件的核心。维度传统工业软件工业APP核心理念流程驱动、功能驱动数据驱动、场景驱动软件架构紧耦合/单体架构：功能模块之间高度关联，牵一发而动全身平台依赖性：包含完整的技术要素，如技术引擎、数据库等，不依赖平台松耦合/微服务架构：基于容器和微服务，功能独立，可灵活组合平台依赖性：必须依托平台提供的技术引擎、资源、模型等完成开发与运行部署方式通常本地化安装部署云端/平台部署，即插即用功能范围大而全，解决抽象层次的通用问题小而精，只解决特定的具体的工业问题商业模式一次性购买/订阅服务+维保费订阅服务知识工程工业机理工业互联网平台工业APP工业软件提炼工业机理模型封装沉淀指导开发云化迁移解构与重组核心内核构建封装提供运行环境与数据沉淀工业软件 VS 工业APP知识工程 VS 工业机理 VS 工业机理模型82026.2 iResearch Inc.工业软件的分类视角不同，分类方式不同，基于产品生命周期的分类较为常见注释：理论上PLC、DCS是属于嵌入式软件，但是为了产品全生命周期这一视角的连续性，我们将其归为生产控制类，都是服务于制造执行过程，后续同。来源：工业软件沉思录by田锋、工业软件简史by林雪萍，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。工业软件的三种分类方式工业软件是一个总称，主要包含工业基础软件和工业应用软件两大类，我们通常说的工业软件及其分类其实大部分都是指工业应用软件的分类。就工业应用软件而言，市场分类方式因视角不同而有多种分类方式，但目前市场较为常见的分类还是基于产品的全生命周期的分类，即分为研发设计-生产制造-经营管理-运营维护四大类。只不过随着工业互联网平台的发展，工业APP凭借着架构、开发方式等方面的特色而逐渐成为不可忽视的一种新型态工业软件，依然服务于产品全生命周期。无论哪种分类方式，与基础科学结合最紧密的软件其门槛高、壁垒深，卡脖子也最严重，是市场亟待突破的。基于技术属性分类科学类基于自然科学的固有规律而开发的软件CAD、部分工业APP等基于软件与物理实体及科学规律的结合程度分类工程类管理类工业物理学软件工业管理学软件与物理实体（如机器、工艺、材料等）相结合核心是计算与仿真，保留工程科学计算的基因服从自然界的客观规则基于改造与创造的工程知识而开发的软件基于社会科学的固有规律而开发的软件CAD、CAE、部分工业APP等，国产软件市场占有率5%左右MES、APS、部分工业APP等，国产软件市场占有率50%左右ERP、PLM、部分工业APP等，国产软件市场占有率70%左右处理业务流、资金流、信息流等非物理实体核心是流程与记录（增删改查），人为制定商业规则服从社会科学或管理学法则基于产品的全生命周期分类研发设计类生产控制类经营管理类运营维护类创造数字模型生产过程管控调度企业资源ERP、部分工业APP等预测故障与维护CAD、CAE、EDA、PLM等MES、APS、DCS、PLC等ERP、CRM、SCM、PM等EAM、PHM等几点说明工业APP研发设计类门槛高、壁垒深、卡脖子最严重，是突破重点：1）基础学科的“数学极限”，即要实现硬核物理的数字化；2）具有无法压缩的“经验坑”，巨头多有30-50年的历史；3）试错成本高，生态格局初步形成。工业APP基于工业互联网平台，虽然在功能上与四类工业软件同，但凭借着微服务架构、通过低代码/零代码方式鼓励一线工程师自己开发等特点成功出线，成为一种新型态的工业软件。工业软件工业基础软件工业应用软件92026.2 iResearch Inc.工业软件的发展历程国外是先工业后软件的自然生长，国内是工业和软件同步的压缩式发展整体来讲，工业软件的发展与工业产业的发展具有共振性，但受国情等因素影响，国内外工业软件的发展历程呈现巨大差异，当前中国工业软件整体落后于欧美。欧美工业软件的发展逻辑：先有强大工业，总结经验变成软件，并且在60余年长跑中积累并掌握了底层数学/物理内核。中国工业软件的发展则较为曲折。早前，在1990年代，在产学研模式主导下有一个短暂的黄金期，但迫于工业效率需要提升的现实，最终走向“用市场换效率，却让出了赛道”的失落阶段。随着国家安全战略意识的觉醒与产业升级的迫切需求，一方面政策重新唤醒，为核心技术的攻坚带来窗口期；另一方面云原生等技术赋能工业软件技术、产品和服务演进，国内工业软件有望进入新发展期。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。1950s1960s1970s1980s1990s2000s2010s2020sCAD雏形、CAE诞生，解决学科计算问题的“单一工具”出现高度专业化，且聚焦于军工/航空航天等领域，多自产自用，如波音技术萌芽期集成与平台化期智能化与深化发展期启蒙与引进期新发展期全球中国扩展与商业化期冲击与沉寂期觉醒期技术引进为主产学研模式主导，国家计划推动，如熊猫系统国外软件垄断深化，市场换技术战略失效研发设计类软件艰难生存，管理类软件逐步找到突破口政策密集加码扶持工业软件卡脖子风险初步显现国产替代聚焦核心技术攻坚云化与AI赋能新机遇信创带来新市场PC普及CAD/CAM/CAE的繁荣，EDA集中诞生、管理类软件兴起，细分市场出现从自用到商用互联网兴起，协同需求激增巨头并购潮，逐步趋于从单点工具到协作平台的转变，如西门子、达索、PTC云计算初步尝试工业互联网平台兴起云计算成熟，部分玩家（如autodesk、达索等）将订阅制作为主要盈利模式AI技术突破，逐步渗透至工业软件的全生命周期数据驱动智能中国：补课追赶、换道突围全球：厚积薄发自然演进工业软件国内外发展历程概况102026.2 iResearch Inc.工业软件的驱动因素-政策工业软件角色之变：“工具”-“基石”-“大脑”，地位逐步提升来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。近10年中国工业软件行业核心政策演变主要维度十三五（2016-2020）对制造业整体定位从两次五年规划中工业软件的定位来看，工业软件逐渐从“工具”逐渐转为“基石”的角色，对工业软件的发展目标也从强调应用到强调供应链韧性和核心技术公关，即工业软件自给自足。基于十五五规划建议文件，期望制造业保持合理比重的同时，也希望绿色化、融合化、智能化发展。我们猜测“科技产业融合”换道将是主要的行动逻辑，而对于工业软件：1）定位：将更近一步，处于“工业大脑”和“引领创新”的地位；2）发展目标：强调工业软件+AI深度融合，推动产业赋能与创新；3）行动：强力推动AI与工业软件深度融合，发展基于AI的工业软件和行业模型。十四五（2021-2025）十五五（2026-2030）（基于建议猜测）工业软件隐含定位工业软件发展目标工业软件行动方案 核心战略：实施制造强国战略 关键词：互联网+关注点：解决“大而不强”的问题 核心战略：深入实施制造强国战略 关键词：自主可控、工业互联网 关注点：保持制造业比重基本稳定，重点在于供应链韧性和核心技术攻关“工具”与“使能技术”“关键核心技术”与“数字基石”提高计算机辅助设计（CAD）等技术的普及率 开始强调“工业技术软件化”补齐基础软件等瓶颈短板 攻关核心技术（CAD/CAE/EDA等）发展工业APP，推动软件定义 推广应用：鼓励在智能制造中应用自主可控的工业软件 目标侧重于“普及率”（如数字化研发设计工具普及率）核心技术攻关：明确将工业软件列为需要攻关的关键核心技术 软件定义：提出“软件定义”理念，并推动工业技术软件化 核心战略：深化新型工业化、高质量发展 关键词：人工智能+关注点：保持制造业的合理比重，AI+工业、AI原生等被强调“工业大脑”与“创新引擎”强调与大模型深度融合 做强做优工业软件 促成“软件+数据+AI”一体化 工业软件+AI：强力推动AI与工业软件深度融合，发展基于AI的工业软件和行业模型，通过AI赋能软件寻找“换道超车”的机会标志事件中国制造2025国际科技竞争加剧大模型技术爆发112026.2 iResearch Inc.工业软件的驱动因素-新技术&补贴大模型推动工业软件研发加速，政策补贴刺激工业软件应用创新加速来源：各市工业和信息化局官网，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。新兴技术和政策补贴共同推动工业软件发展工程能力新技术加持大模型对工业软件的赋能：提升了工业软件本质基础之间的转化效率AI+工业软件应用创新加速可将专家和工艺师的隐性知识转化为软件可识别的显性规则，如知识图谱构建工业软件的发展还得到技术和补贴的双重加持。对于技术，主要是大模型提升了工业软件本质基础之间的转化效率，即工程能力、数学能力、计算机能力的转化效率提升，有利于工业软件的研发和应用加速落地。对于政策补贴，2025年一线城市基于AI+工业软件这个大主题下，纷纷推出了补贴政策，目的就是刺激工业软件的创新发展。数学能力计算机能力政策补贴刺激研发侧应用侧AI模型可作为代理模型加速求解，极大缩短计算时间代码辅助与生成，提升研发效率自动推荐或设置复杂的物理模型和边界条件，如智能建模助手可用于优化求解器本身的效率，如智能网格优化自然语言编程/交互，提升用户体验AI辅助数据生成工业软件的研发加速落地北京：对工业软件进行智能化技改，提高智能化开发能力和软件智能化水平，按项目总投资额10%-20%分档奖励，单项目最高3000万元。上海：支持应用人工智能技术的软件首版次应用（含工业软件）。对符合条件的，按照前3个首版次软件产品销售合同金额的10%-30%比例给予支持，支持金额不超过300 万元，同一家企业支持金额不超过500万。广州：支持企业研发生产首版次软件产品（含工业软件）。对符合条件的首版次软件产品研发项目，择优一次性给予最高不超过300万元的事后补助。深圳：支持企业研发生产首版次软件产品（含工业软件）。符合条件的，首版次软件首次销售合同及其一年内所有销售合同审定销售额（实际到账额）的30%，给予软件开发商最高1000万元资助。工业软件的应用加速落地工业软件122026.2 iResearch Inc.工业软件的驱动因素-需求市场企业侧需求重市场实用性，同时兼顾国产替代；政府侧重顶层规划和行业推动；科研院所重视实训实验室和产教融合注释：1）关键词搜索为工业软件、CAD、CAE等；2）时间范围2024.11.27-2025.11.26；3）条件为中标；4）部分未公布中标金额的标的也纳入统计。来源：剑鱼标讯，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。近1年工业软件主要招投标情况企业是招投标的主体，政府单位次之，科研院所排在末尾。虽然三者采购的都是工业软件，且基本上都是研发设计、生产控制、企业运维等类别，但侧重点还是有所区别：1）企业侧的采购类别最为广泛，同时还有国产替代的招标需求；2）政府侧更多是工业互联网平台相关软件集成、运维等需求，同时还兼顾举办工业软件大会等地方或全国性的活动；3）科研院所则更多聚集于实训实验室或者某个课题（如工具开发、仿真等）的研发。对于项目金额，波动非常大，多集中在百万左右。而对于项目服务周期则相对集中在1-2个月。招标单位性质主要采购内容政府侧（如工信/水利/规划局、高新区管委会等）科研院所价格范围服务周期评分情况企业侧（类型丰富，如航天、船舶、机械、能源、汽车、烟草等）CAD、CAE等软件产品，以及产教融合等服务较为分散，有软件运维、测评、集成，还会创办软件大会等，部分软件产品要求买断制和适配信创操作系统和架构处理器1）采购类别广，具体软件产品覆盖研发设计、生产控制、企业管理、企业运维等各个方面2）采购也有一些扩展服务，如节点、续费等3）部分企业还有国产替代的需求，主要聚焦于船舶、核电、地理勘测等方向78.1%7.8%6.3%3.1%4.7%软件产品软件开发软件平台云平台软件其他近1年企业侧的主要采购内容波动比较大，在10-400万左右，平均单价约110万时间不定，多集中在1-2个月，也有半个月左右的波动比较大，在50-350万左右，平均单价约130万时间不定，多集中在1-2个月波动极大，覆盖5-8000万元，平均单价约240万元时间不定，多集中在2-3个月，一般也都会配备1-2年的免费服务价格分占比较高，大概30%左右技术和商务都比较看重，商务主要看企业资质、类似业绩等以技术分为主，占比在70%左右，价格占比在10%左右13产业篇-产业深潜与重构02慢生意下，规律需补课、变量需抓紧14全局与困境：千亿市场，但核心技术卡脖子严重，且是技术-场景-生态-商业的系统性问题规律与机制：接受并理解行业慢的特性，时间累积下的技术实践验证是硬道理变量与重构：抓住变量，重视新技术、新产品形态、渠道及管理模式带来的改变152026.2 iResearch Inc.工业软件的市场规模与市场特征是什么？来源：工信部电子第五研究所、中国工业技术软件化产业联盟，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。中国工业软件的市场规模与市场特征情况2024年中国工业软件整体市场规模近3000亿，但千亿赛道背后存在着核心技术空心、产业结构失衡等问题，核心技术亟待在窗口期进行突破24142940356003868420232024中国工业软件市场规模（亿元）全球工业软件市场规模（亿元）细分领域研发设计类生产控制类经营管理类运维服务类典型赛道CAD、CAE、EDA、PLM等MES、DCS、SCADA等ERP、SCM、CRM等PHM、MRO等市场规模约10%约15%约17%约3%国产化率极低，5%-10%左右中，约50%高，约70%中关键差距缺几何内核/求解器等根技术缺高端协议/芯片缺全球化合规、研发管理粗放数据价值挖掘弱，缺机理模型代表企业中望软件、华大九天、索辰科技等中控技术、宝信软件、赛意信息等用友网络、鼎捷、易趋、致远互联等容知日新、朗坤智慧等政策投入方向新型举国体制、技术攻关龙头企业带动、试点示范引领推动应用生态培育，鼓励高端产品突破推动融合技术创新、打造系统解决方案注：数据中嵌入式软件大概占比为50%-60%，剩下的是纯软件的市场，故2024年，纯软件市场规模大概是在1100-1400亿左右当前所处宏观环境当前主要市场特征政策红利：从“给补贴”走向“给市场”，如信创，为国产企业发展提供窗口期要素红利：工程师红利、数据场景红利核心技术空心化与依附性，如几何内核等根技术产业结构头轻脚重，即管理软件（如ERP等）强、工程软件（如CAD/CAE等）弱企业产品逐步走向平台化，即核心能力下沉并开放、产品架构插件化、商业生态化数据增值相关服务逐步受重视占全球市场比重6.8%占全球市场比重7.6%卡脖子重灾区中国工业软件所处宏观环境及主要市场特征2023&2024年中国工业软件市场规模情况2024年中国工业软件细分领域相关情况根据工信部电子第五研究所发布的数据看，中国工业软件是一个千亿级的市场。但是提到工业软件，“卡脖子”一词就会被多次提及，但需要澄清的是：1）研发设计类才是卡脖子的重灾区，主要原因是因为几何内核、求解器等根技术的缺失，且此类技术无法绕过，只能死磕，国产工业软件企业可把握政策红利带来的窗口期，加速淬炼自身根技术。2）当前产业结构失衡，呈现管理软件强、工程软件弱的特点，故经营管理类的国产化率高，卡脖子现象相对轻。除此之外，产品趋于平台化、重视数据增值服务等也是我国工业软件市场的主要特点。162026.2 iResearch Inc.工业软件的产业链情况大概是什么样的？上游赚“技术垄断费”，壁垒极高，通常上游内核决定中游产品；中游主要赚“行业know-how溢价”，同时其文件格式也影响下游客户的迁移成本；下游用户主要赚“效率提升带来的毛利”来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2026年中国工业软件的产业链情况基础硬件存储硬件计算硬件，如服务器、CPU/GPU芯片网络硬件传感硬件 几点说明系统集成商/增值分销商/云服务厂商/部分行业协会下游-用户上游-基础层中游-各类工业软件厂商通用基础软件操作系统，如Windows等 数据库管理系统中间件虚拟化和容器技术新型态-工业APP研发设计类CADCAMCAEEDAPLM生产控制类MESPLCSCADAAPSEMS经营管理类ERPSCMCRM项目管理BI运维服务类资产性能管理与预测性维护其他离散制造业汽车航空航天机械装备流程制造业能源冶金制药基础开发技术，如编程语言与编译器、开发架构等 工业通信协议与标准开发技术与各标准数据交换标准，如STEP、IGES、ISA-95等工业级基础软件大型嵌入式实时操作系统（RTOS），如VxWorks 工业数据库管理系统中间件工业核心算法引擎，如几何内核、求解器等服务市场、社区服务、网络服务等上游：基础层，主要作用有二：1）为中游提供算力支持、开发环境等；2）为中游提供核心算法引擎，也是部分研发设计类软件的核心竞争壁垒。上游的产值不高，但它支撑着中游几百亿和下游几万亿的产值。中游：覆盖产品全生命周期的各类工业软件，行业know-how和技术要求都很高，市场竞争激烈。目前高端市场主要由西门子、达索、PTC等欧美巨头主导。下游：目前市场需求较为旺盛的是头部企业。渠道与实施服务商：工业软件通常不能“开箱即用”，需要大量的二次开发和配置，因此渠道商通常具有分销、集成、培训等作用。业务流程管理安全管理172026.2 iResearch Inc.工业软件的产业链图谱情况大概如何？注释：1）每个类别企业并未详尽；2）企业排名不分先后；3）研发设计类工业软件不仅是画图等软件，还有计算材料相关的软件。来源：2025年中国制造业数字化转型行业发展研究报告，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2026年中国工业软件的产业链图谱基础硬件上游-基础层中游-各类工业软件研发设计类生产控制类经营管理类运维服务类通用基础软件工业级基础软件下游-用户其他离散制造汽车航空航天机械装备流程制造能源冶金制药MES 项目管理 新型态-工业APP 安全管理 业务流程管理EAM/PHM采购管理销售管理ERPSCADAAPSEMSPLMEDACAECAD 开发技术与各标准操作系统工业数据库中间件工业核心算法引擎CAM其他182026.2 iResearch Inc.研发设计类工业软件为何卡脖子严重？来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。中国研发设计类工业软件卡脖子的主要原因海量真实工业场景试错的缺失导致工程优化的欠缺是研发设计类工业软件被卡脖子的真实原因，卡脖子实体则主要是核心组件/引擎层层级情况主要技术每层能力主要指标卡脖子情况卡脖子的原因弯道超车机会弯道超车点第5层：交互与表现层WebGL、RayCasting、React/Vue等体验的流畅度：流畅度、真实感（渲染逼真度）、易用性等低不卡脖子，应该是中国强项SaaS化、自然语言交互等第4层：应用算法与功能层钣金/焊接/模具算法、自动布线、CAM刀路等行业的深度：自动化（老师傅经验的固化程度）、覆盖度等中 相对舒适区，中国工业门类齐全，场景丰富，不缺算法来源，缺算法沉淀AI辅助生成设计、优化，并用数据训练替代人工经验第3层：数据架构与工程管理层特征历史树、拓扑结构管理、分布式事务、事务与内存管理等承载力上限：承载力、效率、并发等中高如何管理复杂的参数化关联是难点部分头部厂商用数据格式锁定了用户云原生数据库架构，打破基于文件的传统模式第2层：核心组件/引擎层几何建模内核、几何约束求解器、物理场求解器、网格剖分引擎等几何的基石：模型鲁棒性、容差、网格化（网格划分的密度、质量）等极高(欧美垄断）国外内核里藏着过去40年客户遇到的奇葩几何问题的解决方案，而我们缺乏用户的“毒打”与试错，内核无法进化无，目前AI代理模型只能加速计算，无法替代精确建模内核第1层：数学与基础学科层计算几何、数值分析、稀疏矩阵算法,、高性能计算库算力的极限：底层基础数学和物理库的精度、速度、稳定性高 物理世界的计算机映射，与计算机世界极高效率的代码能力。前者决定软件的“真假”，后者决定软件速度和精度。而国外的库都是经过几十年、几十亿次调用打磨出来的无，物理定律无捷径，只能死磕中国研发设计类软件卡脖子的主要原因分析定义：数学公式、算法论文状态：公开的方法/理论定义：数学公式写成代码，并解决不报错、算得快、内存不爆炸等问题状态：难点，容易卡住，因为包含了大量的工程Trick（窍门）和几十年的Bug修复经验，这是论文里不写的技术/工程实现定义：将复杂代码封装成DLL文件（动态链接库）或SDK（开发包），可调用状态：黑盒产品，是卡脖子的实体商业产品/组件：公式正确符合物理真实，需要海量工业场景验证，进而不断调整公式组合及参数，这是工程化的最大壁垒，即需要工业knowhow的沉淀：能算出来怎么算都不死机，需要能面对工业场景的“脏数据（如缝隙、破面、重叠等）”，而国外成熟内核在面对脏数据的时候能处理，且不会崩溃，甚至能自动修复，这就是稳定性的差距：算得出来秒级响应，利用一些数学优化技巧保证在有限内存提升计算效率是工程化，是走向产品化的基石；和是产品化的必要条件中国研发设计类工业软件的公式总结：成熟的工业软件产品=公开的数学原理+极致的工程优化+海量的工业场景试错 1）数学与基础学科层：在基础理论上没有壁垒，但在对物理世界的工程化表达上，是有壁垒的，市面没有现成经验可参考，只能依赖于海量工业场景的反馈进行调整和验证。2）核心组件/引擎层：卡脖子的深水区，也是判断软件是套壳还是自研的主要依据。3）数据架构与工程管理层：决定了软件好不好用、是否能多人一起用，主要依赖计算机科学的开发，当前云原生在架构和数据格式方面都有望带来新机遇（详情见下页例证）。几点说明192026.2 iResearch Inc.例证：Onshape&CrownCAD来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。云原生落地CAD的典型代表：Onshape&CrownCADOnshape作为先驱，借助成熟内核，重视上层交互和协作创新；CrownCAD主打自研内核+本地化适应，两种路径适应两种行情与市场对比维度OnshapeCrownCAD(华天软件)底层内核Parasolid(西门子)DGM(华天自研)约束求解器D-Cubed(西门子)DCS(华天自研)部署模式仅公有云(SaaS)公有云+私有化部署成熟度生态完善，插件丰富，体验丝滑快速迭代中开放性开源编程语言强大，用户可自定义功能API接口，支持二次开发生态系统App Store模式，拥有海量第三方仿真、渲染插件逐步构建中，目前主要集成自家PLM、通过子虔等合作伙伴拓展。同时正在通过国产软件联盟（如与中望等合作）来补齐生态运行环境浏览器浏览器+国产信创环境购买方式分为免费、标准、专业、企业版分为基础、专业功能，可租赁/永久授权Onshape作为先驱，验证了云原生的“技术可行性”，其他企业逐步追逐与创新。当前，Onshape和皇冠CAD代表了云原生落地的两种不同的方式：Onshape：利用成熟的内核，专注于上层交互和协作模式创新，走的是标准化的SaaS路线。CrownCAD：走的是底层重构+本地化的路线，依托于自研内核规避供应链风险，并提供私有化以适应国内特有的数据安全法规。区域企业名称代表产品细分领域架构模式战略意义国际PTCOnshape3D CAD纯云原生(SaaS)全球首个纯云3D CAD，证明复杂的参数化机械设计也能在浏览器中流畅运行，工业软件云化的技术验证者国内华天软件皇冠CAD3D CAD纯云原生(SaaS)拥有自研云内核DGM，实现底层换道超车的典型代表国内子虔科技Zixel3D CAD/协作纯云原生(SaaS)主打多源数据融合与极致的在线协作，利用AI重塑供应链设计流程国际SimScaleSimScaleCAE(仿真)纯云原生(SaaS)无需本地超算，浏览器直接调用AWS算力进行流体/结构仿真，大幅降低使用门槛国内数巧科技SimrightCAE(仿真)纯云原生(SaaS)国内最早的Web端仿真平台，填补国产云CAE的空白，支持轻量化在线分析国际AutodeskFusionCAD/CAM云+端混合利用云端算力赋能“创成式设计”(AI生成模型)国内中望软件Cloud系列CAD/CAE云端拓展国内传统CAD龙头，基于悟空计划推动全栈软件向云端延伸云原生带来了算力共享和数据源的统一，但云架构对内核提出了新的要求（如分布式计算、多线程并发）。国外成熟内核企业背负几十年的历史包袱，而中国企业没有历史包袱，故可以从零构建“云原生内核”以更好适应云环境。因此，国内企业可以再国外企业切换或适应云原生的时间窗口，尝试缩小底层技术上的差距。启示202026.2 iResearch Inc.国产工业软件发展的主要难点有哪些？当前中国工业软件企业面临的不是单一的技术问题，而是技术-场景-生态-商业的系统性问题，是技术债传导的结果中国工业软件企业发展的主要难点起步晚、资金少、早期用市场换技术导致错过发展期等是提到国内工业软件发展难点时大家都会提到的，也是事实。但回到产业链和工程化的深层逻辑来看，国产工业软件的主要难点：根技术缺失/不足-产品切入供应链难度高，场景验证不足，难以打通上下游并构筑自身生态圈-难以实现商业成功，这是一个系统性的问题，是技术债传导的结果，很难依靠单点突破来解决。典型上市公司研发投入情况中国工业软件企业 主要难点：数学与基础学科层、核心组件/引擎层这两层的根技术缺失，如数据物理库、几何内核、求解器等，主要由开源或国外授权支撑，随时可断供。可能应对措施：只能死磕。1）数学物理规律无捷径可走；2）在实际应用中进行极致工程优化和代码沉淀，提升算法的鲁棒性和效率。主要难点：国产软件缺乏在极端工况下的验证机会，软件产品未能经历全工况闭环验证，其可靠性、稳定性等存疑。毕竟，成熟软件是用Bug喂出来的，缺乏高端场景的陪练，软件可能永远停留在“实验室Demo”阶段。验证内容包含：材料本构关系、工艺参数库、故障图谱、模型校准等内容。可能应对措施：1）绑定链主、头部企业等，也可主动融入他们的生态；2）选定高潜力的腰部企业，陪伴成长的同时也能让产品及技术成长；3）结合大模型技术构建企业私有知识库。主要难点：1）国外巨头数据格式（私有二进制格式）垄断，国产工业软件面临严重数据孤岛，上下游数据不通；2）用户认知及习惯锁定，用户迁移成本高。可能应对措施：1）用云原生重构，尝试去文件化，转向以数据库为中心的架构；2）从长尾市场入手，从外围深入腹地主要难点：造血能力弱。客单价低、定制成本高、利润低，导致研发投入不足，难以形成“销售-利润-研发”的正循环企业名称 营收（亿美元）研发投入（亿美元）研发投入占比（%）达索系统72.6515.0520.7%西门子888.0373.718.3%PTC22.984.3318.8%欧特克51.7013.7326.6%新思科技61.2720.8234.0%中望软件1.240.6250.2%索辰科技0.530.1528.5%概伦电子0.590.3864.9%来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。注：研发投入金额占比虽然高，但金额相比于国外巨头低很多根技术缺失场景验证不足生态铁幕化商业内卷陷阱21全局与困境：千亿市场，但核心技术卡脖子严重，且是技术-场景-生态-商业的系统性问题规律与机制：接受并理解行业慢的特性，时间累积下的技术实践验证是硬道理变量与重构：抓住变量，重视新技术、新产品形态、渠道及管理模式带来的改变222026.2 iResearch Inc.工业软件的产业价值如何流转？技术保持硬通货地位不变，数据增值服务有望成为新的增长极；产业整体有“技术单向溢价&数据价值溢价”协同并进的态势来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。上游工业软件产业价值流转也趋近于微笑曲线。工业软件的分钱逻辑可总结为：客户付费实施上/集成商软件厂商根技术厂商，越靠近根技术厂商门槛越高、话语权越强，利润也越高，故原本工业软件产业是技术单向溢价的分配逻辑。但随着围绕工业数据的整套数据服务产业链（如数据采集、集成、流转、分析/挖掘等）的兴起于逐步走向成熟，工业软件的数据价值溢价逐步显现。未来很长一段时间，工业软件将呈现卖工具功能&售卖数据智慧协同发展的态势。至于数据增值服务的最终利润空间与竞争格局，还需要等待市场发展与检验。但当前，对于产业内的玩家来说，谁能打通数据回流线，把下游的数据变成上游的智慧，谁就能吃到这一轮产业升级的红利。利润率/附加值主体内容：根技术/内核商，如几何内核、求解器等