国内外工业软件的差距在哪？如何赶上？
一、 差距的细致剖析：不止是代码，更是灵魂的缺失
如果简单地将差距归结为技术落后，那就太片面了。国内工业软件的短板，更像是一个“组合拳”的效应，是多方面因素交织的结果。
1. 核心技术和算法的“卡脖子”： 这是最显而易见也最令人担忧的一环。
基础理论和原创性突破不足： 很多工业软件的核心算法，例如在仿真计算、优化设计、人工智能驱动的生产制造等方面，都源于西方工业强国几十年来积累的基础科学研究和技术迭代。我们虽然能实现功能的复现，但在原创性算法的创新和底层理论的突破上，仍有很大差距。
高性能计算和并行处理的瓶颈： 复杂的工程仿真，例如航空航天、汽车制造中的气动声学分析、结构强度计算等，需要强大的计算能力。国内在高性能计算硬件（如CPU、GPU的自主研发）以及与之匹配的并行计算软件和库（如MPI、OpenMP的深度优化）上，仍有提升空间。
底层架构和平台技术的自主可控： 很多工业软件依赖于特定的操作系统、数据库、图形引擎等底层技术。如果这些底层技术被国外垄断，那么上层的工业软件就如同建在沙滩上的城堡，随时可能被风浪摧毁。即使我们自己研发了上层应用，一旦底层出现问题，整个链条都会受到影响。
数据处理和模型构建的精度与效率： 工业软件的核心在于“数据”和“模型”。如何高效、精准地采集、处理、存储和利用海量的工业数据，构建高质量的数字孪生模型，是许多国产软件的难点。这涉及到数据治理、模型精度、实时性等多个维度。
2. 生态的“贫瘠”： 软件不仅仅是代码，更是围绕其构建的一个庞大而复杂的生态系统。
缺乏成熟的行业标准和规范： 国外的工业软件往往围绕着行业内长期形成的、被广泛接受的标准和规范进行开发。这些标准不仅是技术层面的，也包含了流程、接口、数据格式等内容，有利于软件之间的互联互通和产业链的协作。国内在这一块的积累尚浅，标准体系的建设和推广仍需时日。
第三方插件和二次开发的匮乏： 优秀的工业软件往往拥有丰富的第三方插件和完善的二次开发接口（API），允许用户根据自身需求进行定制化开发和功能扩展。这大大增加了软件的灵活性和适应性。国内在这方面的生态相对薄弱，能够提供强大插件支持和灵活二次开发的国产软件数量有限。
用户群体和用户口碑的积累： 工业软件的使用门槛较高，用户对软件的稳定性、可靠性和易用性有极高的要求。长期的市场验证和用户口碑积累是至关重要的。许多国内工业软件虽然在功能上接近甚至超越，但在实际应用中的稳定性和用户体验上，与国际巨头相比仍有差距，这导致用户迁移的意愿和风险较高。
产业链的联动和协同不足： 工业软件的发展并非孤立的，它需要与硬件制造、工艺技术、以及最终用户形成紧密的联动。国内在产业链的协同上，特别是与制造业的深度融合，还需要加强。很多时候，软件开发商与用户之间的沟通反馈机制不够畅通，导致软件脱离实际需求。
3. 人才的“断层”与“流失”： 工业软件研发需要的是既懂技术又懂行业的复合型人才，这是一种稀缺资源。
高水平研发人才的稀缺： 能够进行底层算法研究、核心架构设计、以及复杂系统集成的顶尖人才，在国内工业软件领域相对匮乏。很多人才被吸引到互联网、金融等行业，或者选择出国深造和就业。
懂行业懂工艺的工程师不足： 优秀的工业软件不是凭空创造的，而是要解决实际的工业问题。这就需要软件开发者深入理解机械设计、材料科学、生产工艺、流程控制等领域的专业知识。国内这类能够将软件技术与工业实践深度结合的复合型人才数量，仍然无法满足需求。
人才培养体系的待完善： 虽然高校和研究机构在积极培养相关人才，但工业软件领域的专业教育和实践训练仍需加强。如何将理论知识与实际工业场景相结合，如何培养解决复杂工程问题的能力，是教育体系需要面对的挑战。
4. 市场和商业模式的挑战：
品牌和信任的缺失： 国际巨头在工业软件领域深耕多年，已经建立了强大的品牌影响力和用户信任度。国内企业在品牌建设和市场推广方面，需要付出更多的努力。
盈利模式的探索： 传统的软件授权模式可能难以适应快速变化的工业需求，如何探索订阅式、服务式、云化等新的商业模式，也是国内厂商需要思考的问题。
市场准入和竞争环境： 一些领域存在着较高的市场准入壁垒，加之国际巨头的先发优势和技术垄断，国内企业在获取市场份额时面临不小的压力。
二、 如何赶上：一条漫长而坚定的征途
赶上国际先进水平，绝非一蹴而就，需要战略定力、持续投入和系统性的推进。
1. 聚焦核心技术，突破“卡脖子”：
加大基础研究投入： 国家层面应持续加大对工业软件领域基础科学研究的支持力度，鼓励原创性理论和算法的探索。要敢于在计算力学、优化理论、人工智能驱动的工程设计等前沿领域进行布局。
构建自主可控的底层技术体系： 要大力支持国产操作系统、数据库、高性能计算框架、图形渲染引擎等的研发和应用。在这些基础“地基”上，才能牢固地构建起上层的工业软件。
发展高性能计算与并行计算技术： 重点支持国产高性能计算硬件的研发，并推动与之匹配的软件栈、并行计算库的优化和创新，提升国产软件在复杂仿真和大规模计算方面的能力。
攻克关键算法和模型： 鼓励高校和科研院所与企业合作，集中力量攻克工业软件中最核心、最关键的算法和模型，如高精度仿真算法、知识工程、机器学习在工业场景中的应用等。
2. 构建强大的生态系统，形成良性循环：
加速行业标准和规范的建立与推广： 牵头或积极参与制定符合中国国情和未来发展趋势的工业软件行业标准，推动标准的落地和应用，促进不同软件之间的互操作性。
鼓励第三方开发和生态繁荣： 提供开放的API和SDK，吸引更多的开发者加入到国产工业软件的生态建设中，开发丰富的第三方插件和应用，满足用户多样化的需求。
建立用户反馈与迭代机制： 建立常态化的用户沟通和反馈机制，让用户参与到软件的研发和改进过程中，根据真实需求迭代升级产品，提升用户满意度和粘性。
推动产业链协同创新： 加强工业软件企业与制造业企业、高校、科研机构之间的深度合作，打通产学研用链条，实现技术、人才、市场的良性互动。例如，可以组织行业联盟，共同攻克关键技术难题，推广应用解决方案。
3. 人才培养与引进，构建人才高地：
加强复合型人才的培养： 在高校和职业院校设置工业软件相关专业，强调软件技术与工程知识的融合。支持产教融合项目，让学生在校期间就能接触实际的工业软件应用和开发。
鼓励高端人才回流和引进： 制定有吸引力的人才政策，吸引海内外在工业软件领域具有丰富经验和创新能力的专家回国工作，为国产工业软件注入新鲜血液。
建立健全职业发展通道： 为工业软件从业者提供良好的职业发展平台和激励机制，让他们能够在这个领域持续深耕。
4. 市场培育与商业模式创新：
政府支持与引导： 政府在政府采购、重点工程项目中，应优先考虑和支持优质的国产工业软件产品。同时，通过税收优惠、研发补贴等方式，鼓励国产工业软件的发展。
加强品牌建设和市场推广： 鼓励国内企业积极参与国际展会和技术交流活动，提升品牌知名度和国际影响力。通过成功案例的展示和推广，树立用户信心。
探索多元化的商业模式： 根据不同行业和用户的需求，探索订阅制、云服务、按需付费等灵活的商业模式，降低用户使用门槛，提高市场渗透率。
鼓励国产软件集成应用： 推动国内各行业用户积极尝试和应用国产工业软件，通过实际应用来检验和促进其发展。对于一些关键领域，可以由政府牵头组织试点示范项目。
5. 以“场景”驱动创新，解决实际痛点：
深耕具体行业应用： 避免“大而全”的模式，而是选择一两个具有代表性和高价值的工业场景（例如汽车行业的CAE仿真、航空发动机的设计与制造、精密制造的CAM编程等）进行深度耕耘。在这些场景中，解决用户最迫切的痛点，形成核心竞争力。
从“点”到“面”的拓展： 当在一个具体场景中取得突破和成功后，再逐步将其能力和经验拓展到其他相关领域，形成滚雪球效应。
赶上并非是完全复制，而是要结合自身的优势和特点，走一条差异化、创新化的道路。中国制造业的体量巨大，转型升级的需求迫切，这本身就是国产工业软件发展的沃土。关键在于能否拿出坚定的决心，持续的投入，以及灵活的策略，一点一滴地弥合差距，最终实现自主可控、世界领先的目标。这条路注定充满挑战，但也正是我们实现制造业强国梦想的必经之路。
网友意见
既然同时提到了“工业”和“软件”，就会是一个庞大而离散的话题，SCADA是工业软件，电力调度是工业软件，Predix是工业软件，芯片设计EDA也是工业软件。在此我们仅举例两个方面：离散制造业的软件体系，以及目前热门讨论的EDA半导体设计的工业软件；因为，芯片设计、离散工业，一个是目前我国进口份额最大的先进制造领域，另一个是我国保有量最高但技术含量不高的非先进制造领域。具有典型的讨论意义。如下：
首先是半导体先进制造产业，注：若想了解芯片方面的评论，请看我的另一个回答：https://www.zhihu.com/question/29353581/answer/695412011 EDA相关也可以参考我的另一篇回答
其次，是关于离散制造业的软件，为什么说它呢，因为中国占有全球65%份额的离散工业，离散制造业在我国是主要的制造业形态，它的转型，它的数字化升级，它的产业升级，就变得尤为重要。
目前国内的主要的聚焦离散工业数字转型的公司，多数只是聚焦在SaaS服务（轻服务软件形态），作为一项有助于“生产制度改进”的模式方法，它并未直接导向柔性生产的实践；而大数据团队和协议开发者，作为ERP的外延项目，它服务于生产管理者而非产线，仅作为决策支持和应用软件的标签，这些方案的集成更适用于智能交管/Scada网络/变电站网络等强集约化控制型的需求；而那些专注于机组侧数字化的团队，它们为个性需求所作出的一切可贵实践都难以走向前台。—— 说到此，容易联想到集成模式，没错，它为整条产线提供交钥匙的交付机会，但是，柔性化是产线一体革新的进程，不是百家方案选型集成的实验田，柔性制度的改进需要导入管理者和产线工人——数据决策的导入需要来自机组侧和整条供应链直至代工车间业态的闭环，并用于支持以上制度的范式化——机组侧的数字程控能力将其标准化的延伸至供应/代工网络，并复原了全局的工效和产能拓扑，进而服务于数据层的范式；而SaaS，仅作为此项改进中的制度履行和内控窗口。
例如：工厂的4条产线之一日常承担机翼蒙皮加工作业，淡季也会接洽电动车电池组蒙皮和手机金属背壳的生产，但三者所需的物料、加工公差、产能和产期要求不同，诸如禁固件和开孔工具的供应链也不同，一部分品类由于产期紧张和需求个性化而不易提前计划库存（尤其消费电子个别分类的现象化市场）；因而，需要短周期迅速调配产能以适应来料规模（短周期库存）、产线操作密度（调整机组作业公差及计划机组数量）、品检和下线速度等。确保让有限的机组满负荷加工来料并组装下线，也确保产线工人满负荷精确作业。倘若并行生产机翼蒙皮，则闲置机组再次被计划排产；倘若个别机组的传感显示工况下行衰减（如带锯机床的转速衰减），则会由于木桶效应而拖累产能，它将被迅速撤离作业状态，且全局产能被重新的调配和收敛。
在传统离散制造的情形，这些功能中的一部分不可达成，另一部分依赖“老师傅”的敏锐经验完成，那么柔性化生产的狭义必要性就在于：上述功能可达，且代替老师傅。进而，帮助了企业改进制度 —> 落实供应和代工网络的标准化 —> 按需来料生产和产能自由调配 —> 减轻库存周转和降低物料损耗 —> 增加优品。使制造企业在产业竞争之中变得卓越。这是制造企业的合理演进和正确血统。
理想的柔性化交钥匙方案，是覆盖工厂上下游的集成度较高的下列方案的组合：机器工效传感与产能输出的监控 -> 数据中台 -> 供应链网络以及独立品控管理的中间件 -> 产能/库存调度的前端 -> 适用于不同产线岗位制度内控的微服务前端。
总结一下： 芯片设计、离散工业，一个是目前我国进口份额最大的先进制造领域，另一个是我国保有量最高但技术含量不高的非先进制造领域。具有典型的讨论意义。
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