华为云合作安世亚太，工业软件的摩天大楼从何处盖起

国产软件的发展情况如何？看安世亚太与华为云的合作之路。

过去30年间，由于中国改革开放和城镇化快速发展的推动，中国是全球最大的基建市场。

无数大规模的高速公路、高铁、港口、机场等基础设施拔地而起，在中国建造的比较成本优势下，漫延着大兴土木、更新换代的创新气息。而来到21世纪20年代，“十四五”规划纲要提出，围绕强化数字转型、智能升级、融合创新支撑，布局建设信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施等新型基础设施。

不似传统基础设施建设，以5G、人工智能、数据中心、工业互联网、物联网等为代表的新型基础设施建设，更不易被察觉，但却发挥着极为重要的作用。近日，中共中央政治局就加强基础研究进行第三次集体学习，国家领导人在主持学习时指出，世界已经进入大科学时代，要强化基础研究前瞻性、战略性、系统性布局，基础研究处于从研究到应用、再到生产的科研链条起始端，地基打得牢，科技事业大厦才能建得高。

这无疑是一场没有硝烟的战争。近年来接连不断的国际制裁，却让少有人知的国产工业软件站上了风口浪尖。由于中国软件发展整体起步较晚，尽管在中国市场有着较大的需求，但在技术难度高、开发周期长的掣肘下，长期位于卡脖子的中心地带。

那么，国产软件的自研创新情况走到了哪一步？我们将在本文中略见一二。

安世亚太的取舍和新篇章

安世亚太是最早引入仿真技术和技术创新方法TRIZ体系的中国公司。1996年，安世亚太率先将仿真技术在中国大规模推广，这也就是仿真技术早期在市场应用的雏形。

到今天，已经是安世亚太在仿真技术领域发展的第27个年头，作为仿真体系和精益研发体系创立者，安世亚太也是唯一入选“2022中国软件150强”名单（中国科学院《互联网周刊》，安世亚太排名99）的CAE(Computer Aided Engineering)软件企业。

然而，即使拥有这么多光环，安世亚太实际面对的市场环境则是挑战多于安逸。这是因为在中国市场的工业软件的供给和需求之间，存在着一道数字上的巨大鸿沟。需求侧上看，据观研报告网发布的《中国工业软件行业发展现状分析与投资前景研究报告（2022-2029年）》数据，中国工业经济规模为世界首位，在2011-2020的十年间一直保持在世界第一制造大国的位置，2020年更是以27万亿元的制造业增加值占到了全球比重的28%。

而相比供给侧，工业软件产业规模仅为6%，这造成了供需之间的严重不匹配。填补需求的挑战，同样也是新的机遇，面向日益增长的工业软件需求，向仿真软件平台的转型升级是可以拉平鸿沟的工具。

对于安世亚太来说，升级的动作包括两个部分，一方面是向内精进自身，即研发体系为主的升级；另一方面是将产品本身应用于更大的体系，即产品的升级。

对于前者，安世亚太高级副总裁田锋（以下简称：田总）向36氪表示，过去的设计与仿真之间界限分明，而未来的CAE与CAD可能趋于融合，逐步由CAD(Computer Aided Design-CAD)为主转向以CAE(Computer Aided Engineering)为主。这是因为研发设计将承担越来越多的职责，研发已经逐渐从最初的注重产品的外在性质，到同时关注产品可生产性、物料可采购性、客户需求全面性、产品可维护性以及产品可盈利性等多样特性。

对于后者，如果安世亚太对于研发体系的升级是向内的精雕细琢，那么和华为云DME的合作则是将产品力放大的过程。而如何满足产品升级的需求并不简单，尤其是对于业务难懂的工业软件来说，更提出了业务与云之间沟通的需求。

此次安世亚太和华为云DME的合作，“可以无感的感受到他的升级”，田总这样评价。而谈及本次合作之间双方得以匹配的原因，专业度和增速快都成为华为云DME被选择的原因。

首先，在全球云市场中，华为云是唯一一家以硬件起家的云企，这让华为云和安世亚太的沟通之间减少了很多专业语言的翻译工作，不会出现云厂商不懂业务、业务不理解云厂商的情况；

其次，在云服务层面，华为云也以有说服力的增长速度收获肯定。根据国际数据公司(IDC)最新发布的《中国公有云服务市场(2022上半年)跟踪》报告显示，2022上半年中国公有云服务市场中，华为云以11.6%的份额位居第二。

相比其他互联网起家的云计算公司，华为云的独特性在于硬件、工业的基因，但这也为华为云带来了更深入于专业领域的可能性。这种契合感也可以在本次合作的成品安世亚太SPDM中洞察到，具体来说，基于华为DME，安世亚太SPDM在工业仿真领域具备了六大优势。分别是：可以在SPDM系统内可以按结构树展示海量仿真数据，实现了对仿真数据进行预览；

可以通过SPDM对仿真流程模板可视化，一键生成API，实现了“仿真即设计，设计即开发”；

此外，系统可以查找过往数据信息和成功案例，智能精准推送知识信息，综合多维度关联信息，形成多方案多工况的仿真对比分析报告，辅助工程师优选设计方案；

支持了多学科多领域资源及不同学科专业仿真工程师协同仿真；

引擎方面，SPDM支持WEB、APP等多端共享的大尺寸仿真结果下载、上传、分享及可视化预览，这显著减少项目协同时不必要的等待时间，提升模型、信息、关键结果传递与反馈效率；

更能显著提升研发效率的是，SPDM可跨系统、跨任务、跨学科快速抽取关键数据建立关联关系，支持巨量数据的快速储存和图谱化、可视化快速查询应用。

田总告诉36氪，原本需要业务员到现场操作、费时10余周的项目，在华为云DME的帮助下，可以云上完成，时间成本也可以缩短到几天，“这在此前都是无法想象的。”

那么，SPDM得以实现的难度有多大呢？回头看华为云DME的地基，或许可以找到背后逻辑。

摩天大楼从打地基开始

工业软件之中，蕴藏着大量的工业数据，但难以被直接洞察和利用，这是数字化转型中最难的一件事。

对于华为来说，数据之困更甚。“在整个规划设计过程当中，我们最大的痛苦就是要实现超过170多个IT系统、8000多款工具的集成和拉通，按流程段建设的众多IT系统，要打通的话何其困难。”华为工业软件及工业云CTO丘水平曾向36氪表示。

对于具备30多年工业制造和数字化经验的产业龙头来说，管理数据的方法是，从面向结果、面向过程的数据管理，转变为面向对象的数据管理——这是DME的底层逻辑：面向对象，不是为了管理数据，而是能够实现数据的“不治而顺”，这也正是符合当下时代潮流的数据治理方式。

从自我数据治理出发，在经过六年的探索和实践之后，华为基于公司的所有消费电子产品、工业级产品及车规定级产品，已经抽象出了包含产品、部件、单板、器件等在内的234个业务对象，500多个逻辑实体、18000多种属性，再将这些逻辑实体、数据关系及属性进一步归纳总结成24种经典的数据结构，最终抽象为2种物理元模型和6类基本关系。通过这2类元模型和6类基本关系，可以组合成反映万事万物的数据模型结构。

这一庞大的数据库是华为这一点型企业独有的特性和优势。而从内向外，华为云DME更进一步打磨了底层技术，让DME可以被更多企业应用。DME构建的SaaS软件，数据在底层是天生拉通的，也就不存在复杂的数据集成、打通的问题。

使用上，DME不仅内置了大量的工业数据模型模板库和多种开箱即用的专业数据管理功能，还具有图形化的开发界面，设计完成即可一键生成数据的API，极大降低了设计、开发的难度和成本。

换句话说，DME建立了新一代工业软件架构的标准，就可以实现上下左右的互相拉通，企业基于这些根技术，就可以实现标准的复用，真正实现了少走弯路。效率的提高也显著，相比传统模式需要耗费数月才能完成的SaaS应用构建，使用DME的开发效率在传统模式的基础上提升了9倍。

更为重要的是，华为云DME更串联起整个生态链路，带来了更大的生态意义。当使用变得便捷，也就有更多企业愿意参与其中，那么这些数据会与其他对象的数据之间自动连通，就形成一个非常庞大的数据图谱。

对于此次华为云DME和安世亚太合作来说，是CAE头部企业在华为云DME上的成功应用，更是生态链路中重要一环的补齐。而在数字化转型的契机中，效率的提升、生态的架构，或是连接工业软件市场供求关系的桥梁。

当每一个企业的需求和数据都如一砖一瓦时，工业软件产业的地基才得以牢固。