1.方志刚先容
方志刚博士拥有26年专注于服务制造业企业数字化战略规划咨询和实施的广泛经验。他于1995年加入IBM环球业务咨询(原普华永道咨询)，历任顾问，高级顾问，首席顾问；于2007年加入西门子数字化工业软件，历任咨询总监，大中华区CTO；于2021年加入华为企业BG环球制造业团队，担任其首席数字化转型官。
方博士拥有管理信息系统硕士学位和工业工程博士(英国在职)学位，在多所大学兼职，重要作品包罗《复杂装备系统数字孪生——赋能基于模子的正向研发和协同创新》，《数字孪生实战——基于模子的数字化企业》，《数字化工厂——智能制造之路》，《工业4.0实战》，翻译Michael Grieves教授之《智能制造之假造完善模子》。
原西门子大中国区CTO方志刚博士，现任华为云工业软件CTO，对新期间工业软件发展具有深刻见解，在广东省工业软件攻关工程中，领导诸多专家打造了攻关工程的新型统一架构。
华为云首席专家(工业软件技术领域)、华为云工业软件CTO方志刚解读了怎样借助云盘算来重塑工业软件的格局，并提出了DISA联盟工业软件云平台上的五大赛道投资机会：工业软件根技术（盘算多少、盘算力学、元数据驱动多租DME等），SaaS工业软件，场景化SaaS工具链，云工厂，工程知识生意业务所。
方志刚博士在其论著《复杂装备系统数字孪生》中指出，建模与仿真技术的终极应用就是数字孪生，通过建模技术形成真实产品的假造孪生体，能够预测产品的未来性能，而建模与仿真技术体系中的理论、方法、尺度、工具和平台也为数字孪生的发展奠定了很好的底子。
2.云盘算重塑工业软件的格局
起首，工业软件是什么？我认为，它是当代工程师的一个新的“扳手”，不管是造车，还是造战机、造航母，都离不开这个新的扳手。
工业软件这个“扳手”在不停升级换代，从早期简朴的电子图板替换工程制图，到三维的CAD/CAM，再到厥后的工程分析 CAE等，渐渐拓展到了现在所谓的数字化工厂——工厂系统级的建模，一直到现在基于模子的数字化企业Model-Based Enterprise等等，一直在不停地升级。
如许说大概比力抽象，举个例子更轻易明白。比如在汽车行业，智能网联的新能源汽车研发，须要回答：电机的寿命多长？动力电池在什么情况下会发生热失控？怎样符合乘用车功能安全国际尺度？凡此种种，没有工业软件，工程师创新效率和质量无从谈起。
工业软件的范围很大，什么是核心工业软件？一句话：它是工业企业研发和制造的工具，是推动工业革命的一个工业母机，代表了人类在STEM技术知识积聚和分享的最高水平。
从专业维度Y轴来看，基于数学、物理、工程，到一些Know- How，到 X轴的时间维度，一个软件的创意自高校走到商业化也须要一个恒久的过程。固然，从Z轴，系统条理上看，从个人效率工具，到专业平台，再到行业平台，工业软件云等，四个层面。总之，工业软件的门类非常复杂，估计代表了人类科技树上1/3的成果，对比中科院和中国工程院的专业分工。现在，在环球形成了差不多有10几家环球领军，如西门子, 达索，Autodesk, Mathworks，Ansys等等。
今天借这个机会，我探究想三个方面的问题：
第一，以史为鉴，可以知兴替。先讲讲我的老东家西门子工业软件，它现在是环球规模最大的工业软件公司。
第二，当前，工业软件的前沿动态。有人特殊强调国产化的问题，但在当前这个形势下，我不太赞成把问题简朴归结到国产化上，大家更应该关注怎样通过云盘算技术架构的革新重塑整个工业软件的格局问题。有了环球竞争力，自主可控才算破局。
第三，我给大家简朴的汇报一下华为云牵头的DISA联盟，即数字化工业软件联盟推出的工业软件云战略。
和各位投资家或者企业家一样，DISA联盟也在思索，工业软件领域有哪些赛道可以投资？未来中国流派的工业软件怎样做到三分天下有其一？
起首来相识一下工业软件汗青。大家知道现代盘算机的发明起首是宾夕法尼亚大学的ENIAC，而麻省理工学院在二十世纪五十年代初推出的飓风盘算机才是真正的高速盘算机。它当时的第一个应用就是工业软件的应用，为战斗机加工复杂零件。当时，数控加工技术刚刚被提出来，须要用盘算机举行控制刀路。相应地，对复杂零件的形状表达提出了特殊的要求。在这个背景下，被尊称为CAD/CAM之父的Pat的“1957代码”应运而生，其中最内核的算法现在还在使用。
早期的盘算机是很昂贵的，只是个别科学家手里的“玩具”，做一些科学实行用。到了七十年代，西门子工业软件的前身UGS推出了基于小型机的UG2，开启了工业软件大规模商业化。
当时，UGS有七个“小矮人”，即七个当时顶尖的工程师坐在一起，讨论怎样在小型机上开辟新一代的工业软件，据此推出了UG2产品，得到大卖。八十年代，到了图形工作站的期间，九十年代是PC的期间，个人盘算机在环球得到了广泛地使用，二十一世纪是第四轮工业革命的期间，云盘算期间，西门子一直能够连续革新，顺应盘算技术革命代际变革，不停推出新品。
我当年在西门子也对核心工业软件做了一番系统的总结。起首是机器工程。设计之后须要做固体力学、流体力学的仿真。然后是电子，它须要盘算电磁学，相应地，紧耦合的一些多物理场仿真出现了。电子继续发展是半导体的仿真。软件，尤其是控制类的软件也须要仿真。再往上发展成了系统仿真。进一步，早期的概念也可以模子化，Model-based的概念就出来了，强调用户需求也可以举行布局化的表达等等。
后面就发展出了协同创新的平台。比如说，一个研究院有上千名工程师一起开辟一款新能源汽车，怎样有效地协同工作，就须要一个平台，这是一个运筹学的问题。设计之后，还须要验证，之后才是生产。产品出厂以后，在它的生命周期之内，可以用数字孪生的技术来保持它的高效运维等等。当时，我们提出《复杂装备系统数字孪生技术》是应用于航天的。迩来，我也有幸去参观了数字航天站，看到天宫号的数字孪生，可以实时看到，三个航天员在空间站工作，地面上就有一个真正的数字化航天站，上百套设备协同工作，背后是150万多个ODE方程的求解。
我们来看看工业软件的基本原理。一切和科学盘算相关。由于盘算机的发明，现代的科学、工程、经济和人文中的一些复杂问题就衍生出来了，开始大量使用建模和仿真来提高效率和质量。固然，人工智能是一个新的范式。一度大家以为，人工智能宣告了科学的结束，其实不然。举一个最简朴的例子。如果我们求一定边界曲线下图形的面积，就要使用定积分原理，即划定一个个小的步长，再把一个个的曲面简化成一系列的矩形面积来求和。换句话说，就是把原来连续函数的一个切线用折线来代替。如果你切得足够细，N足够大，ΔL充实小，就可以无限迫近答案。就这么简朴的一个idea，被我们的数学家发挥到极致之后，显现出来的威力是无穷的。为什么？因为大量的物理问题的偏微分方程是无法求解的，而盘算机被发明出来之后，以前做不到的事情可以做到了，比如鄂维南院士提出的多尺度的建模、汤涛院士提出的移动网格方法，等等。
一个学科起首须要理论底子。再举个例子，盘算固体力学。我们在座有一位搞了四十年盘算固体力学的大神霍博士，借他的说法，起首是理论底子，而理论底子须要数学家先脱手。
第二，盘算机不认识数学公式，本质上要拥有新的语言。牛顿也好，拉格朗日也好，汉密尔顿也好，原来那些物理学、力学要重新用C++誊写才气让盘算机看得懂并解决问题。比如说飞机、船舶设计的强度分析问题须要行业专业知识，除了算得准，算得稳，算得快之外，还涉及一个好用不好用的问题。要达到简便易用才气推出一款相应的工业软件。
第三，说过了固体力学，再来说说流体力学。我问了一下ChatGPT，CFD最前沿的技术领域是什么？它回答得像模像样，提出了8个研究方向，在这里不再赘述。但它特殊提到了人工智能在CFD的应用，数据驱动的CFD，恰好5月份在大连有一个专题研讨会。它提示了我们，就像马斯克说的，大概你的idea一上网，就会被人以高科技的方法偷取。
工业软件再进一步就是数字孪生，早期验证阶段可以做一些系统级的仿真，三维出来之后，可以对多物理场举行仿真，之后再做一些设计的早期验证，有效替换一些昂贵的实行。在产品出来之后，可以有数字孪生体，去监控和预测设备的运行状态。进一步推广到生产系统，对生产资源的人、机、料举行智能AI的控制。进一步我们可以推广到企业系统，实现让董事会直通车间。
大家知道做商业决议最大的问题就是信息来源可不可靠的问题。我想各位投资商，尤其是在风投领域，大家都应该有如许深刻的感受。相信随着数字化的渐渐深入，真正做到基于模子的企业会渐渐得到改善，这也是实现智能决议的过程。
西门子工业软件随着盘算机发展而发展，从六十年代至今，有过无数次的迭代，一直到云盘算期间，还在不停的发展，包罗今天的数字孪生技术，依然在引领行业。
今天的云盘算不光仅是一个软件上云的问题，在当前的大背景下，国际政治局面的复杂性须要我们解决“卡脖子”的问题——工业软件，须要用新方法、新技术、新架构解决老问题，也须要对未来十年的想象力，而不是西门子有啥我就干啥，这不是一个科学家或者一个工程师的思路。
经过多轮讨论，我们的结论是三个RE。第一，要Rethink，前面提到了MBSE是一方面，然后是第四范式、人工智能的应用，怎么做出闭环的数字孪生，基于所谓的CPS，到所谓工厂级的元宇宙。第二， Rebuild，高内聚低耦合，彻底API化，多模态盘算能力的使用。第三，Reshape，让用户体验得到革命性地提升，重塑商业模式，在云上形成了新的生态化的打法。
环球范围来看，云原生技术已经开始引发产业的颠覆，新权势在积极入场，旧权势在积极转型。我的老东家西门子虽然可以归到旧权势的范畴，但是它的创新能力很强，而且他们在数字化自动化融合方面可以发挥的空间非常大，在很多领域都可以连续创新。
当前的新权势，比如在云盘算领域的亚马逊等公司，都已经在更大的场景下，在工厂和数字化城市的场景中取得了很好的突破。
云盘算，SaaS模式，本质上玩得是技术创新加规模经济，突破拐点之后，大概成为一个印钞机，同时用户花费也可以大幅度低沉，社会效率大幅度提升。
工业软件能不能采用这种模式？我又问了一下Chat-GPT，SaaS商业模式是不是实用于工程软件？它的回答仍然中规中矩，认为SaaS模式体验很好，但是它对网络延时、复杂性需求和敏感数据上云方面还是存在担心的。
基于前述洞察，也给了我们一个信心，我们是一个追随者，但也不是毫无机会。在广东省当局的扶持下，华为于三年前牵头成立了数字化工业软件联盟，到现在为止，全国有200多家工业软件企业加盟。可以说，国产工业软件领域的着名企业基本上都成了该联盟的“盟友”。我们提出了“让天下没有难做的产品”的口号，目的就是要让一些先辈的技术要素不受政治束缚，让我们的工程师能够掌控、创造出具有革命性的产品。
固然现在，这还只是一个优美的愿景，因为从总的现状来看，中国科研和创新的团体水平还较为落伍，兵力不足，企业也相对弱、小、散，但我们可以有远大的目标：全栈自主可控的工业软件体系，能够提高市占率。这不是简朴的国产化的问题，是有一定的国产化率底子上的双循环，必须站在对工业企业数字化转型提供着实价值的角度，而不是简朴的谈民族主义。
以是说，重复、跟随别人是不可取的。基于现有的小型软件做一些催熟，固然可以解决现在的一些问题，但是从恒久目标的角度，如许做肯定不行。我们华为的轮值董事长徐直军老师有句名言：“小草是长不成大树的”。
另外一个选择，重新界说工业软件。DISA联盟的秘书长丘水平老师提出，我们必须重新界说新一代的工业软件体系。这件事固然非常挑战，须要坚实的根技术的突破，也就是说补课和跟随还是免不了的，但比如在新的IT技术——云、AI、大数据、5G，以及商业模式、App市场等领域。也要用统一的架构尺度支持不同的主体协同作战。我们不大概找一家投资商，把中国全部的工业技术软件公司酿成同一家公司，即使是如许也形不成协力。另一方面，我们还存在继续用户风俗和数据资产的问题。现在，大家的电脑桌面已经充斥了大量的进口工业软件，那么，必须保护现有的资产和继续工业软件的风俗。用户对本身用得顺手的软件每每有宗教般的虔敬，很多同仁在大学里学的就是进口软件，现在想改变这个风俗也不轻易。
基于此，我们开端得出的结论是：有云盘算架构的革命，我们切入是完全有大概的，但必须在坚实的根技术突破的底子上，采用新一代工业软件的体系架构，面向新制造产业韧性的要求，连续地投入人才、时间和款项才有大概成功。而且，明白人是第一位的。也就是说，如果我们打开价值链，对人的投资还是要从底子理论入手，把数学、盘算多少、盘算力学、盘算物理等等学科融合起来，形成一个算法和技术组件，再形成我们的工业软件。还要有一些数据库、经验库、模板，然后形成所谓的工具链，形成类似华为IPD的流程模式。我们终极所希望的最高形式，是工程知识生意业务所的商业模式。我们要打造的“工业软件之大城”，是在华为云底子办法的底子上打造一层工业OS。对此，华为固然要多出力，作为一个平台，我们也已经有了一系列的投资。
第二层是一些独立的工业软件商，他们可以开辟更丰富的高内聚、低耦合的一些工业软件。
第三层，做一些工具链SaaS，加速中小企业数字化转型。
第四层，其实是“最后一公里”，垂直行业解决方案或大型企业的定制化解决方案。
第五层，姑且称之为“工程知识生意业务所”，它的生意业务标的就是场景化的数字孪生和App。
简朴说一下根技术，它是华为云的重点投资领域，包罗两部分：一个是盘算多少方面，一个是盘算力学方面。盘算多少方面虽然已经被达索、西门子的双寡头垄断，但我们已经建立对环球唯一的开源多少建模内核OoenCascade加强开辟的能力，估计绝大部分国产工业软件厂商在用这个开源。
在盘算力学方面，毫无疑问须要革命性的投入，以是我们才会吸引像霍博士如许真正的专家返国作战。
在数据驱动方面，我们推出了新一代的数据建模引擎DME。前期一些关注华为云的同仁大概也看到了媒体的一系列报道，看到了我们迩来发布的成果。
那么，云原生期间的CAD软件行不行？我又问了一下Chat-GPT，它回答说可以做，你须要这些能力，须要这些开辟步骤。我认为，这个回答比力靠谱。
还有，统一的生态品牌的一个大软件使大众创新成为大概。大家都知道，工业软件的门槛很高，大家都觉得很难用。霍博士他们用的好多代码都是过去开辟的“古老”语言。以是，面对这么多的技术“债务”，已经到了好好盘点一下并重构的时间。
别的，我们还可以采用云工厂等一些新的模式，为现在的实体平面提供一个新的数字平面。在物理的整合方面，中国制造业在过去三四十年做得非常精彩，我们的大湾区成了真正的世界工厂。以是，在物理整合方面，我们已经实现了生产效率的极大提升，也带动了社会财富和生产效率的极大提高。我们相信，有了工业软件真正的赋能，数字化不光仅是管理数字化ERP，而是真正地把产品数字化，制造数字化，才大概达到工业4.0的理想水平。
最高级的形式将是工程知识生意业务所。在美国麻省理工学迩来出版的彭特兰教授等人合著的《建设新经济：数据作为资本》一书中可以看出，建设新经济是要以数据为资本的。其实，华为云也推出了EMS数据交换空间的服务。相应地，2021年，北上广深也设立了数据生意业务所。固然，相关法规还在完善当中，全国到去年年底所发起的数据生意业务所已经达到39家之多。
毫无疑问，工程数据是最核心的数据之一。如果把工业对象的数字孪生体做成生意业务对象的话，完全可以保证贡献者收益，让用户享受价廉的服务，不须要再去购买软件。到时间，我们就彻底颠覆了整个工业软件的传统商业模式，而且可以快速形成一个全新的竞争力。那个时间，相信三分天下有其一的空想有大概实现。
借这个机会，我希望呼吁、接待各位投资商、企业家，各位软件开辟商加入这五个赛道，投资投入根技术组件开辟，云化的软件，“连点成线”的SaaSS大软件或叫工具链，云工厂以及工程知识生意业务所等五大赛道，大家共建、共享、共赢工业软件云，让天下没有难做的产品！
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