我国工业软件国产化率有待提升，大模型赋能下行业走向工业AI

2025-11-12 09:36

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1、我国工业软件持续增长，高技术壁垒下国产化率仍需提升

工业软件是指在工业领域应用的专用软件系统，此类软件通过优化工业研发设计、业务管理、生产调度和过程控制等各个环节，能够提升生产效率和产品质量，同时降低成本及资源消耗。

工业软件是沉淀了工业知识、技术与经验的智慧结晶，重新指导现代工艺，用软件来定义制造。工业软件应用范围覆盖产品的全生命周期及企业生产经营的各个环节，用于提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能，通过工业知识软件化极大推进了工业技术、知识、流程的程序化封装和复用。

按照用途划分，工业软件主要可分为研发设计类软件、生产控制类软件、经营管理类软件和嵌入式软件。研发设计类软件主要应用于产品研发及设计环节，涵盖产品研发计算机辅助设计（CAD）软件、辅助分析（CAE）软件、辅助制造（CAM）软件、电子设计自动化（EDA）软件等。此类软件的核心作用在于助力企业在产品开发阶段提升效率、降低成本、缩短开发周期，以及提高产品质量。生产控制类软件则专注于产品制造过程的管理与控制，包含制造执行系统（MES）、数据采集与监视控制系统（SCADA）软件、分散控制系统（DCS）软件等。此类软件的核心作用在于协助企业改善生产设备的效率及利用率。经营管理类软件用于支持企业经营管理以及企业间协作，主要包括企业资源管理（ERP）软件、供应链管理（SCM）软件、客户关系管理（CRM）软件等。此类软件的核心作用在于提高企业内部及企业间信息和物流协作的效率，提升客户满意度。而嵌入式软件指的是嵌入工业设备硬件（如控制器、传感器、通信装置等）中的专用软件，其核心作用是提高设备的数字化、自动化和智能化水平。

工业软件分类

类别	场景	代表性产品
研发设计类	用于支持产品研发设计工程，以提高研发设计效率、降低开发成本、缩短开发周期，提高产品质量	包括产品研发计算机辅助设计（CAD）软件、辅助分析（CAE）软件、辅助制造（CAM）软件、电子设计自动化（EDA）软件、辅助工艺规划（CAPP）软件、产品数据管理（PDM）软件、产品全生命周期管理（PLM）等
生产控制类	用于支持产品制造过程管理和控制，以提高设备利用率、降低制造成本、提高产品制造质量、缩短产品制造周期	包括制造执行系统（MES）、数据采集与监视控制系统（SCADA）软件、分散控制系统（DCS）软件等
经营管理类	用于支持企业经营管理和企业间协作，以提高企业内部及企业间信息和物流协作的效率，提高客户满意度	包括企业资源管理（ERP）软件、供应链管理（SCM）软件、客户关系管理（CRM）软件、人力资源管理（HRM）软件、企业资产管理（EAM）软件、财务管理（FM）软件等
运维服务类	用于支持工业产品及设备相关的运维和服务，以提高设备利用率、降低各地运维成本、提高反应速度	主要包括故障预测与健康管理（PHM）软件、维护维修运行管理（MRO）软件等
嵌入式软件（设备控制类）	指嵌入工业装备内部的软件，其作用是提高工业装备的数字化、自动化和智能化水平，增加工业装备功能，提升工业装备性能和附加值。主要应用领域包括工业装备电子、能源电子、安防电子及其他	嵌入式系统软件、嵌入式支撑软件、嵌入式应用软件等

资料来源：观研天下数据中心整理

近年来，我国工业软件企业研发进度加快，国内工业软件行业步入高速发展期，截止2024年，我国工业软件市场规模约为3172亿元，预计2025年市场规模约为3395亿元，维持高速增长态势。

资料来源：观研天下数据中心整理

工业软件研发不同于一般意义的软件，研发难度大、体系设计复杂、技术门槛高等，导致研发周期长、研发迭代速度慢。一般大型工业软件研发周期需要3-5年时间，被市场认可需要10年左右。此外，工业软件厂商可通过高强度的研发构筑其自身的竞争壁垒。例如，全球CAE厂商Ansys每年研发投入在20亿人民币左右，使其短期难于被其他公司超越。

资料来源：观研天下整理

工业软件产业链结构清晰，链上企业偏好向多个功能或应用领域进行全产业链布局。上游主要由硬件设备、操作系统、开发工具和中间件组成，为上层软件提供算力支持及使用载体；下游广泛应用于汽车、机械等离散型制造业以及石油石化、医药等流程型制造业。

资料来源：观研天下整理

我国工业软件存在关键技术缺失、高端人才缺乏、产业规模较小、核心竞争力较差、发展生态环节脆弱、软件缺乏质量保证体系等问题。2018年以来，国内工业软件尤其EDA等研发设计类软件“断供”案例频发，以华为为代表的公司遭受美国EDA全面断供。2022年下半年，3nm以下先进制程以及用于制造高性能芯片的EDA软件也面临限制。而我国EAD厂商以提供点工具为主，覆盖全领域的全流程设计平台与海外龙头存在较大差距。俄乌冲突以来，多家工业软件公司宣布停止在俄业务。在此地缘政治与技术背景下，我国亟需注重工业软件自主可控，增强工业体系的韧性。

资料来源：观研天下数据中心整理

2、政策持续支持工业软件发展，AI赋能工业软件智能化

根据观研报告网发布的《中国工业软件行业现状深度研究与发展前景分析报告（2025-2032年）》显示，近年来，我国持续强化对工业软件行业发展的重视程度，国务院、国家发展和改革委员会以及工业和信息化部等部门针对工业软件领域密集出台相关支持政策。2024年9月，工业和信息化部办公厅印发《工业重点行业领域设备更新和技术改造指南》，明确了工业软件领域设备更新目标为：到2027年将更新完成约200万套工业软件和80万台套操作系统更新换代任务，覆盖石油、化工、航空、船舶、钢铁、汽车、医药等关系经济命脉和国计民生的行业领域。2025年4月，国家发改委表示将工业软件等更新升级纳入“两新”政策支持范围。“两新”政策是指大规模设备更新和消费品以旧换新政策，将工业软件纳入重点支持范围，表明政府将会通过政策引导及资金支持等方式，鼓励相关企业加大对工业软件的投入，国内工业软件行业有望迎来快速发展期。

工业软件行业重点支持政策

发布时间	发布部门	政策名称	主要内容
2025年8月	国务院	《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》	提出推动工业全要素智能联动，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用。加快工业软件创新突破，大力发展智能制造装备。
2025年4月	发改委	《关于2025年加力扩围实施大规模设备更新和消费品以旧换新政策的通知》	包括加力推进设备更新及扩围消费品以旧换新。2025年4月28日，国新办就稳就业稳经济推动高质量发展政策措施有关情况举行新闻发布会，会上表示，在扩大投资方面，将工业软件等更新升级纳入“两新”政策支持范围。
2024年9月	工信部	《工业重点行业领域设备更新和技术改造指南》	以提升产业链供应链韧性和安全水平为重点，围绕石油、化工、航空、船舶、钢铁、汽车、医药、轨道交通等关系经济命脉和国计民生的行业领域，推动基础软件、工业软件和工业操作系统更新换代。到2027年，完成约200万套工业软件和80万台套工业操作系统更新换代任务。
2024年3月	2024年3月	《关于做好2024年享受税收优惠政策的集成电路企业或项目、软件企业清单制定工作有关要求的通知》	2024年享受税收优惠政策的集成电路企业或项目、软件企业清单制定工作，基本延用2023年清单制定程序、享受税收优惠政策的企业条件和项目标准。重点软件领域包括研发设计类工业软件、生产控制类工业软件、经营管理类工业软件。
2024年3月	国务院	《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》	到2027年，工业、农业、建筑、交通、教育、文旅、医疗等领域设备投资规模较2023年增长25%以上；重点行业主要用能设备能效基本达到节能水平，环保绩效达到A级水平的产能比例大幅提升，规模以上工业企业数字化研发设计工具普及率、关键工序数控化率分别超过90%、75%。
2023年2月	国务院	《质量强国建设纲要》	支持通用基础软件、工业软件、平台软件、应用软件工程化开发，实现工业质量分析与控制软件关键技术突破。
2022年12月	国务院	《扩大内需战略规划纲要（2022-2035年）》	聚焦保障煤电油气运安全稳定运行，强化关键仪器设备、关键基础软件、大型工业软件、行业应用软件和工业控制系统、重要零部件的稳定供应，保证核心系统运行安全。
2022年1月	发改委	《“十四五”数字经济发展规划》	要瞄准传感器、量子信息、网络通信、集成电路、关键软件、人工智能、区块链等新技术，加大科技攻关力度，提高自主供给能力，提升产业链韧性和竞争力。

资料来源：公开资料整理

2025年是AIAgent（智能体）爆发元年，其作为新一代智能交互范式，成为海内外科技巨头、大模型厂商集中发力的方向，智能体落地工业领域价值逐渐凸显。工业智能体是指在工业环境中，通过融合工业机理和人工智能技术而开发、部署和运行的，能够对生产设备、工艺流程等环节进行自主控制和优化的系统。工业智能体具有自主决策、持续适应和人机协同三大特征，能够显著增加AI大模型在工业领域的应用潜力。在自主决策层面，工业智能体具备自主感知环境、分析信息并做出合理决策的能力，能够大幅提升系统的独立性和运行效率，其在无人车间、远程作业或危险场景中具有重要价值。在持续适应层面，人工智能体能够根据所处环境中的实际运行数据，结合历史积累的工业知识，不断调整与优化自身的决策模型与行为模式，持续提升决策的准确性与执行的可靠性。在人机协同层面，工业智能体区别于传统需要人工逐步点击和操作软件的方式，用户只需向其下达命令，即可直接得到结果，实现了人与机器间的高效协作。

2025年，工业企业开始广泛开展智能体应用。根据IDC数据显示，工业企业中已经应用了大模型及智能体的比例，从2024年的9.6%，显著提升到2025年的47.5%。其中，已经在多环节开展应用的企业从1.7%显著提升到35%。随着AI技术不断成熟和应用场景持续拓展，智能体有望在更多环节发挥重要作用，为工业企业创造更大价值。

资料来源：IDC，观研天下数据中心整理

国内工业软件厂商布局AI智能体代表

企业	AI智能体应用	简介
鼎捷数智	鼎捷IndepthAI平台	鼎捷IndepthAI智能体平台可以降低AI开发门槛，快速搭建AI应用，提供丰富的“AI+”产品矩阵，能够满足企业在不同场景下的数智化需求。以鼎捷基于AI技术的自研应用“文生设计”为例，通过AI大模型，训练理解订单需求、原型图查询和设计计算知识等，快速生成改型设计图纸，人需要耗时50分钟的工作，文生设计大模型3分钟左右就能完成，设计效率提升15倍以上。
汉得信息	“得灵”B端AI应用产品/服务体系	“得灵”B端AI应用产品/服务体系，包括三大产品系列和一大服务系列，全面支撑企业构建AI能力体系和智能化升级。其中，应用层“灵手”业务智能体系列：汉得在制造、营销、财务、供应链、人事、综合运营企业等各个业务领域业务场景AI智能体/智能专家，诸如智慧导购、智能客服、智能物流调度、财务共享精灵等智能体已率先在头部客户实际场景中落地。
索辰科技	物理AI开发及应用平台	推出物理AI开发及应用平台的全场景解决方案，其中包含物理AI训练一体化平台，可实现成千上万的设计样本智能衍生、验证与训练；物理AI模拟引擎，高效构建高保真的虚拟验证环境，精准复现和预测装备与环境之间的实时、多维互动，为复杂场景下的装备设计优化提供强大支持；智能实时环境感知，可在虚拟环境中进行智能分析与仿真验证；实时数据库等。
中控技术	时序混合专家大模型（MoE）驱动的工业Agent生成平台（TPT2）	TPT2通过深度融合了模拟、优化、控制、预测、评估和统计等多技术体系，能够覆盖流程工业所有生产装置及各类复杂工业场景，实现“一句话”为工业问题提供解决方案、生成可执行的工业Agent和应用程序，重塑工业软件架构及应用模式，为每个岗位配备一个强大的专家级“助手”。TPT2能够满足生产运行过程中的平稳控制、效益优化、质量提升、节能减碳等需求，减少对专家经验依赖，自动进行异常识别和处置，大幅提升装置的自主运行能力，以场景化智能解决方案重塑工业生产范式。
能科科技	“灵系列”AIAgent产品及解决方案	已构建涵盖“AI+产品智能化”、“AI+工业研制智能化”及“工业软件+AI助手”三大核心产品体系，开发出包含图纸识别、工艺推荐、质量检测、业务预测等多款垂域模型、覆盖二十余个工业场景的应用Agent以及多款工业软件智能助手产品并实现应用落地。
黑湖科技	黑湖科技工业智能体	开发了多种工业智能体解决方案，其中包括CAD图纸自动解析智能体，能识别图纸中98%的工艺参数，帮助某模具厂将工艺准备时间从8小时压缩至20分钟；分布式智能体，能接管43%的生产节点决策，帮助某食品企业通过跨车间产能调度，使突发订单响应速度提升3倍；全链路数据追溯智能体，能贯通设备层、管理系统及供应链数据，实时追踪物料流向与生产状态，可将关键物料追溯时间缩短50%，常规物料追溯效率提升83%。

资料来源：观研天下数据中心整理

目前AI大模型在工业领域处于初步探索阶段，未来四类核心模型有望赋能工业领域多个细分场景。根据中国信通院基于全球79个大模型工业应用案例的研究，大模型在工业领域可分为大语言模型、视觉大模型、多模态大模型和专用大模型四类，目前大语言模型的应用占75%。从细分应用场景看，未来AI大模型的应用有望在研发和管理环节率先应用，并逐步渗透到设备管理、生产控制环节。

资料来源：中国信通院，观研天下数据中心整理

工业大模型的应用模式将以“大模型+工业 APP”的形式为主，工业大模型将在大量的通用数据和工业数据上进行训练，学习工业领域的通用知识和模式，并且基于不同工业场景和任务需求，结合行业领域特征形成多个垂类工业大模型。

工业 APP 有望在工业模型基础上快速构建的各类应用，并且针对特定的工业场景和任务进行优化和定制。由于工业场景复杂并呈现碎片化的模式，在工业大模型基础上，企业可以快速构建符合自身业务和场景的应用，满足个性化的诉求，同时企业可以更加便捷地将各类大模型应用集成到自身原有的业务流程中，实现快速和便捷的智能化应用部署。（ym）

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