中国工业软件产品发展的十个有用思维
作者：田锋
关于中国工业软件，前段时间写的《中国工业软件产业的策略》是较为系统性的一篇，由此派生很多“十”字文章。本文说的是“产品”相关的《十》，今后还会写下面一群《十》，简称“《十》系列”：
《中国工业软件产业发展的十个障碍》
《中国工业软件公司的十个有用思维》
《中国工业软件用户的十个有用思维》
《中国工业软件投资者的十个有用思维》
《关于中国工业软件举国 体制的十项思考》
《关于中国工业软件人才培育的十项思考》
写这个《十》系列，一方面和产业界探讨，一方面也促进自己思考，理清思路，制定方案。感兴趣的留个言，哪一篇留言多，就先写哪一篇。
有同行问我：为啥是十个？为啥不是九个、十一个或更多？我说：是呀，确实有更多，恰恰正因为太多了，所以只选了十个。
在我们看来，自主工业软件产品发展的十个有用思维是：刚需思维、系统思维、高点起跳、时空转换、粮食思维、换道思维、产品思维、少即是多、特需思维、引擎思维。下面逐点来说。
由于是派生的文章，且原文也是对《工业软件沉思录》一书内容的整理，所以内容会有重复，甚至考虑到单篇完整性，难免粘贴原文，请连续性读者及《工业软件沉思录》的读者谅解。
谈起中国自主工业软件，第一反应是难！工业软件的国际大鳄们建立的技术珠峰实在是太高了，而且他们每年的研发投入是如此之多（国际排名第一的CAE软件公司的年度研发投入的公开数据是三亿美金）。按照我们的起点和投入，何年何月才能登顶？纵有豪情万丈，仅凭家国情怀肯定是有去无回。
但是，多数人一直忽略了一个最根本的问题：我们真的需要做出大鳄们一样厉害的软件么？我们经常讲对标，到底应该对什么标？现在每天讲突破“卡脖子”困局，讲国产替代，于是，就想当然地对标国际先进软件。中国社会喜欢“对标”，不是一般地喜欢，而是特别喜欢！每做一件事，一定要先找一个先进“标杆”，然后找差距、定目标、定计划，最后大干快上！工业软件界也是如此。
其实，我们不反对“对标”，问题是你应该对哪个标？想对标别人先进的现在，那你需要先问问，你有没有别人现在的基础、环境和条件？我们也倡导对标，但我们主张：先掂量好自己，去对标人家当初和你相似条件下的样子，而不是你的基础、环境和条件不可企及的今天。
这些年，我们天天在用户现场观察，发现国际先进的工业软件在用户那里经常使用的功能非常有限。初期我们认为是用户水平太低，也有人说是软件不好用，但最后我们悟到，是中国工业水平所限。中国航天行业是中国最具正向设计特征的行业，是完全自主发展起来的，所以与国际同行具有可比性。人类60年前登上了月球，而我们仍在追赶，这差不多就能丈量出我们工业和科技水平的整体差距。
国际软件是先进，但那是根据产出国的工业水平的需求来开发的。一个国家的工业软件水平是与这个国家的工业和科技水平相匹配的，印度就是个力证。印度是有名的软件产业发达的国家，产业收入高、人才多，但并没有出现全球知名和强大的工业软件，就是因为工业水平不高，而不是软件能力不够。美国工业软件之所以强大，不是因为美国工业软件人聪明勤奋，而是美国工业和科技水平高。中国的工业水平没那么高，对工业软件的需求必然不高。换句话说，我们每年花了很多钱买高水平国外软件，大部分功能其实购买后闲置，这无疑是采购经费的浪费。
所以，我们对标，其实应该对标本国工业企业的刚需，而不是对标国际先进软件。我们的工业水平不高，对工业软件的需求也不高。盲目对标国际软件，只会浪费时间和经费，开发本国用户并不需要的功能，用户真正需要的功能反倒做不到位。开发那么强大的工业软件既不可能，也没必要，甚至是一种浪费，至少性价比不高。识别刚需，可以让好钢用到刀刃上，把珍贵的经费用于刚需。无论融资与否，中国公司在经费方面对比国外软件仍然有所欠缺，不应该将有限的经费用于暂时不需要的功能开发。何时开发何种功能，是时机选择问题，应该避免被拖入开发陷阱，甚至影响企业的生死存亡。今日之对标国际，恰如昔日之弯道超车。先驱是领先于真实需求（刚需）一到两步，先烈则是领先太多。如果与国外先进软件对标，只有那些先烈才能及格或达标，难道我们要鼓励大家当先烈么。
当我们悟到这个的时候，才发现，我们只需要做出国际先进软件的40%的功能即可满足中国刚需。甚至对于应用不深的大企业或者尚未采纳工业软件技术的中小企业，这些功能已经绰绰有余。从这个角度讲，我们过去所积累的技术积淀已经超过了需要开发的软件。所以，我们经常说我们做自主工业软件的自信是有科学依据的，并不是完全靠情怀和豪情。在国际工业软件的珠峰面前，我们仍然觉得可以一战的原因就在于此。
但也不要过于乐观，搞清楚刚需到底是什么，却不是吹气就能来的。到底是这40%还是那40%，则需要在用户现场摸爬滚打，实地考察。这也正是笔者所在团队的专家们的优势所在。这么多年，看似我们是在摆弄国外软件，但积累的却是对国内用户的真实刚需的全面了解。
笔者团队有幸每天可以在用户现场观察并记录中国用户日常在用的国际软件的功能到底有哪些，这些功能便是天然的用户“刚需”。这时你会发现，不管用户嘴上说得多么高大上，但行为很诚实，只用那些他们真正会用且有用的功能。问题就在于，你不进行长时间的实地观察，就永远不知道他们的刚需到底是什么。
这里说的系统思维主要针对技术识别、攻关和积累方面的系统性。
工业软件经过六十多年的发展，已经形成一套稳定的国际格局，无论从技术上还是商业上已经形成完整版图。工业软件技术体系和产业体系庞大而复杂，需要从产业视角和技术视角全面和深度扫描，进行系统性和高覆盖度的积累。
工业软件世界的技术谱非常复杂。以仿真软件为例，一个仿真软件技术清单的一级展开，已经有数百项条目，二级展开将达到数千项，三级展开则有上万项。
有些公司在工业软件技术范畴做了很多工作，但因过于零散而没有有效积累。也有很多公司尝试做过一些比较简单的算法和代码之后，便认为万事俱备或时机已到，于是贸然出发，结果夭折在半山腰。工业软件研发所需要的研究和积累，一定是系统性的积累。
技术研究，需要画出一张技术地图，需要绘制三张大表：1）全球重要的工业软件公司及其产品，大约500家；2）全球重要的工业软件，大约2000个；3）全球重要工业软件的功能和技术，悉数清查这些软件的功能和底层技术。据此可以判断我们及中国其他自主工业软件研发公司在世界工业软件版图所处的位置。
谈到技术积累，人们的脑海中出现的往往是算法、引擎等底层技术的积累。其实，工业软件技术最终是以产品的形象面对用户的，工业软件的成功往往是产品化和商品化的成功。它与个人软件、科研软件和专用软件有巨大区别。工业软件算法到商品之间，需要经过程序、求解器、软件、标准软件、产品和商品等进化过程，这每个过程，都存在巨大的爬升梯度。学校或者个人拥有算法很正常，它可能变成程序，也可以在工业软件中作为求解器出现，但是正如前文所讲，从求解器到商业化软件，还漫漫长路遥且阻。工业企业同样如此，做出的具有特定功能的软件，在企业范围内使用尚可，但是距离产品和商品还很遥远。所以，技术积累并不意味着只积累工业软件本身的核心技术，更多的可能是走向产品化和商业化需要的技术。
系统性的技术积累不意味着所有技术必须从自己的指尖下开发而来。在我们没有进行通用工业软件前，做了大量定制开发的工作，与工业软件相关的开发项目达上千个，形成大量定制化的工业软件。时至今日，确实获得了大量技术积累。但完全依靠这些从零起点刀耕火种得来的技术，自主工业软件成功的可能性为零，资本的耐心也为零。即使有可能在短时间内达到相对较高的水平，但在软件这样一个边际成本为零的行业，行业领先者可以让你的努力成果在一夜之间归零。谷歌公司的人工智能（AI）技术的开源让全球从事AI开发的公司一夜之间失去发展方向和动力。
因此，技术积累还需要全球视野，高点起跳是必由之路。用资本的力量去整合全球技术，可以获取世界第一梯队的技术。很多收购案例表明，收购一款工业软件所需的资本并不比从零开发需要的经费多，甚至更少。所以，如果做好选择，收购其实是很划算的买卖。
中国市场之大，让全球各行业技术供应商垂涎欲滴由来已久。微软公司2003年同意向中国政府开放源代码，IBM公司2013年同意中国政府审查源代码，都是出于对中国市场的预期。源代码是软件公司的命根子，但在市场利益面前，软件公司可以不要命。因此，我们完全可以利用中国市场之大，选择一家技术领先、成熟但在中国的市场排名并不靠前的公司，与之进行谈判，谈判目标就是源代码在中国市场自主可控。一方面要求获得源代码，一方面需要得到技术转移。共同分享市场，共同开发技术。世界先进工业软件的一个重要特征是经过大量的工程实践验证，这一点是与普通开源软件的根本不同。开源软件总代码量、功能完备性、功能的先进性等方面看似都不弱，但在工程验证方面却是一大软肋。因此，当今世界，在开源软件林立，却没有成长起来一家中国国产工业软件，与这一软肋有巨大关系。
在中国市场上淘金的工业软件不下百款。这些在中国市场流行的软件看似各有特色，优势领域各不相同，但这些差异并不是技术原因而是市场原因造成的。在强大的竞争之下，某项技术只好找一个细分市场立足。既然是市场原因而非技术原因，那从技术上讲，从任何一款具有一定工程实践验证，且相对通用软件源代码出发，都有可能发展出来一款强大和通用的工业软件体系。
我们调研发现全球有不下数千款工业软件。只要工业还百花齐放，工业软件就百家争鸣。制造业花红柳绿，工业软件就姹紫嫣红。这些全球积累的各种形态的工业软件无疑是个营养丰富的广阔土壤，可以为任何一个立志于做大做强的工业软件公司源源不断输送技术养分。很多软件在他们本土被龙头企业压制，怀才不遇，生不逢时，不是技术不行，是市场问题，在中国特殊时期的特殊市场下，有可能释放这些技术的潜力。当具有一个市场认可和开放性较好的工业软件技术框架后，可以并购更多国内外中小求解器和前后处理软件。在中国的土壤里也生长着这种小型和专业的工业软件，也是合作和并购的理想对象。
与其他软件最大的不同是，工业软件需要大量的工程化验证。写几万行代码，开发出来第一套工业软件其实并不难，难的是这套软件是不是经得住实际工程的考验。软件的评测，内行看门道，外行看热闹。外行喜欢看的往往是软件功能，内行则会钻到深处看性能，底层的算法和引擎决定了软件有多硬核，而它们则需要长时间大量的工程化验证方堪大用。
过去企业一般有两种方法进行工程化验证，一是用试验方法，二是用户现场工程应用。不论哪种方法都需要大量时间和资金。在现阶段，这两个途径在中国工业软件公司这里都不具有可行性。首先，国内工业软件开发商没有充足的经费进行试验验证，其次，即使资金花得起，时间也等不起，开发商现在没有时间等待用户的使用反馈。第三，新软件的用户基数小，反馈数量少，不足以支持工程化验证。所以一家新创的工业软件公司或新开发的工业软件，在工程化验证方面往往都是大弱项。因此，只会等待试验验证和工程应用反馈的人，基本都冻毙于风雪，走到终点的可能性基本上为零。于是，我们提出了另外一套切实可行的国内的验证方法——时空转换，即用过去的案例验证今天的产品。
我们过去积累各个行业大量的工程案例，形成了拥有上万案例的工程案例库。案例库的数据经由国外软件应用实践而来，并通过用户试验及工程结果进行过验证，结果确认可靠。现在，每当开发出新的功能或模块，把过去的案例调出，相同的问题，用同样的模型，在新功能或新模块中重新运算一次。与案例库结果进行比对，结果偏差不大则认为新的功能或模块可行，结果偏差较大，则继续优化。利用这个案例库进行工程验证，节约了大量的时间和经费，相当于用过去的时间置换未来的时间，过去曾经投入资源和经费置换未来的资源投入和经费。
通常，离散的工业品或离散场景不足以验证工业软件的完整功能。所以，工程化验证需要考虑场景覆盖性，通常需要用系列化的工业品及其子系统进行完整验证，称为系统性验证。我们的工程案例库中，除了案例数量多外，还依据这些案例整理了系列化工业品和子系统的工业软件经验、标准和解决方案，总数达到上百个系列，可以解决验证场景的覆盖度问题。
中国古代的战法里有“守正”和“出奇”两种策略。那中国工业软件突围，是该守正还须出奇？“出奇制胜”和“差异化竞争”这样的词汇，在战争与商界中往往被赋予了魔力和褒奖。中国工业软件要突围嘛，当然应该出其不意！但真该如此么？
据我观察，其实未必。君不见，中国的工业软件公司：有些凌波微步，走上了利基小道；有些飞檐走壁，最终在云上漂泊；有些剑走偏锋，一头扎进APP长尾不能自拔。似乎都是峭壁上的灵芝，哪一个成了餐桌上的粮食？
我一直谈新赛道这一观点：在当前的时间窗下，中国工业软件有几个新赛道，容得下守正的中国工业软件。我们认为，中国工业软件至少出现四个新赛道是：1）涉军禁民，即禁运行业（军工或实体名单）无工业软件可买；2）重器民品：卡脖子之后，重大民品企业的工业软件供应也朝不保夕；3）授权转正：中国知识产权逐步合规之后，传统的工业软件产业将出现大量空白市场空间。4）小微校个：中国占比最高的企业群体——中小企业、微型企业、高校、个体（创客极客）无软件可用。
这些赛道上没有国际大鳄，只有中国工业软件公司。这些新市场上没有国际软件，只有中国软件可用。未来若干年，中国市场将产生大量对干粮而非灵芝的需求，即“刚需”。这就是我们为什么在技术和产品研发上选择了守正。当然，新旧赛道迟早会合并，所有战车将在同一个赛道上竞技。也正因为如此，我们现在才要坚持守正路线，尽快在基本面上进入全球第一梯队。唯有如此，未来合轨之时，我们才有一战的能力。打仗是需要用奇兵，但最终的胜利取决于国力，也就是工业、经济和人才的底盘，这些无一不是靠“守正”方能获得。
面对卡脖子，呼吸困难时，猛然发现我们工业软件基础薄弱，百废待兴，感觉需要花费大力气做那些大鳄们曾经做过的基础工作。但等冷静下来思考时，发现如果沿着国际大鳄的老路走下去，我们永远也追赶不上，模仿成功者的成功道路已不可能。正所谓“拿着旧地图，永远找不到新大陆”。现在流行“重走长征路”，但走大鳄们的老路，等待你的也许就是其血盆大口。
我们倡导粮食思维，强调基础能力的打造，不代表放弃差异化特效，不寻求超越之路。我只是想说，缺乏积累的创新不算真正的创新，不仅不算换道超车，还可能是给他人作嫁衣。
在完成基础能力之后，有三件事情可以重点考虑：1）国情场景；2）极致特性；3）技术换代。
“国情场景”的意思是，中国工业有其需求的特殊性，放之四海皆准的国际先进工业软件未必能关注到或者愿意关注这些特殊性。华为交换机业务在早期有个农村包围城市的战略，还真不是一个比喻，而是真真实实地从农村市场入手。中国农村老鼠流行，交换机的线缆刚换上没几天就会被老鼠咬坏，有点像计算机行业的那个BUG典故，真的就是臭虫在计算机里面搞短路了，而不是计算机的设计原理和器件质量有啥问题，但这确实就是产品可用性问题。老外的交换机从来没有碰到过这个问题，也懒得解决，或许中国市场规模还不值当去解决，这就是大公司的通病。其实也不能称为“病”，这是性价比和战略使然。但华为专门为此设计了特殊线缆，拿下了中国农村市场，后来逐步蚕食市场的故事你们都知道的。
“极致特性”策略是后来者或小公司的一种四两拨千斤的做法。华为每个产品或产品线的经理有一个特别任务就是给产品找到几个“极致特性”。最近的一个案例是Mate60的卫星电话，地球人都知道自己大概一辈子都用不到这个功能，但该功能搞得却人尽皆知，而且引发“华为手机信号好”这一美好联想。
“技术换代”的重要时期也是换道超车的最佳时刻。在颠覆性技术面前，有一个现象：老大死，老二转身，老三胜。面对颠覆性技术，不同规模和领先度的企业态度不同，既得利益越高的企业，面对颠覆性技术显得越迟钝。倒不是他们的技术能力不行，也不是没意识到，而是商业战略使然，《创新者的困境》生动形象地描述了这个现象并深刻分析了原因。现在AI大流行，世界工业软件公司看似都在第一时间推出了AI加持特性，但真的把这项技术作为生死饭碗的公司只可能是初创公司，锦上添花和雪中送炭是不一样的，餐后甜点和充饥主食是不一样的。
中国的工业软件公司，都是齐天大圣的心，却是三头六臂的命。初心都想改造世界，最终都为生存奔波。本想做顶天立地的产品，最后都被项目缠身。其实，所谓的技术成功，归根到底是产品的成功。中国工业软件的主要差距不完全在技术本身，而在于将其从科学计算程序转向软件工程，然后发展成为产品，最终成为商品，实现商业成功。也就是说，“产品化道路”是工业软件走向商业成功的必经之路。
在参与广东省基础软件攻关工程的过程中，我有一个深刻的感受，那就是：IPD曾经让华为成功，也可以让中国工业软件成功。在这个工程中，也让我有机会真正参与到我曾经神往的IPD体系。
IPD体系中一个最令我着迷的体系就是产品管理体系，或者称为产品规划体系。我认为这也许是IPD对中国公司最有价值的体系，因为这是一家企业走向产品化道路的咽喉要道，但它又是我们中国公司最容易忽视的体系。
产品管理体系讲究一定要对市场进行细分，找到最有吸引力的细分市场，并且识别刚需，形成对这些细分市场最具优势的产品设计，匹配最强研发力量攻克，从而让获取的效益最大化。这个体系还特别强调在产品还没开发之前，就要想好营销策略，也就是针对这些最有价值的细分市场的具体营销打法，才能保障商业成功。
这种思维在中国工业软件产业很少认真落实。其实，在中国，不仅是我对IPD体系神往已久，众多中国企业都对其心生崇敬之情，但真正实践成功者寥寥。IPD体系确实是个复杂的体系，实施起来不容易，但让IPD不能在多数中国企业实践成功的原因往往是“不信”，企业的领导层不相信IPD真的能解决他们的问题，不确认长期坚持实施这个体系是不是值得。因此，在产品应该做成什么样的这个问题上，大多数公司都是大致想一下，领导一句话，研发就开干了。没有几个公司愿意养一支产品经理团队来认认真真地做市场分析、产品定义和营销策略设计。到最后，公司浪费了大量经费，做出来一批批卖不出去的僵尸产品。
中国工业软件风口到来，商机乍现，突然所有的人和组织都宣称自己可以做高端芯片和工业软件。于是工业软件公司雨后春笋一般涌现，而且每一家都拥有一套看上去非常“完整”的产品线。雨后春笋般的工业软件公司，对国家来说是个天坑。“完整”的产品线，对工业软件公司来说是个大忌，对那些实实在在搞产品的公司是大大忌！
IPD中市场细分的目的其实就是人家知道我们都是肉胎凡人，做不了那么多大事，那就饶过自己，做好自己能做的事儿，专业说法就叫“聚焦”，哲学的说法就叫“少即是多”。做好一个看似“少”的领域，扎根之后再同心圆扩大和扩展，这是多数行业的普通人和普通公司的成功之道。美国ANSYS公司曾经靠打穿一个产品——ANSYS Mechanical的需求、功能和技术，实现了商业成功，纳斯达克上市后开始了同心圆收购之旅，完成了CAE龙头霸业，到目前为止，仍然坚守仿真赛道不动摇。
其实，成就任何事情都要有基因，工业软件也是，至少强大的基因能提升你的成功率。很多人不信这个邪，觉得事在人为嘛，我能在这件事上成功，在其他事上一样能成功，于是多数人死在“多元化”打野的路上。工业软件看似是一个行业，其实内部打开来看，完全是个多元化的行业，即使在一个细分行业，譬如仿真，其中就恨不得五百菩萨八百罗汉的。我一直说“CAD趋同，CAE求异”，就是发现在这个行业内部也是隔行如隔山。
每个公司都有一个“原罪”，这是宗教的说法，有宗教认为“人生而有罪”，有宗教认为“人出生来到这个世界就是还愿或赎罪的”。现代管理叫做“使命”，其实就是创始人团队在最擅长的领域中搞定最需要且自己能搞定的问题。现代管理还有一个词叫做“战略”，看似是选择的科学，其实是放弃的艺术。科学用左脑，艺术用右脑。“科学”一般是普通工作者的工作方法，“艺术”一词考验的是公司创始人和领导层的定力和智慧。
前面说国产工业软件企业都希望做一款顶天立地的产品，但最后都被项目缠身，这似乎是工业软件的一个魔咒。
产品化需要长期投入，板凳甘坐三年冷，但没有收入，现金流断裂，企业无法活着见到明天的太阳，所以很多企业都被逼无奈，承接用户的短期项目，做定制化开发。定制化开发的一大特征是“投入与产出呈正比关系”，增加一倍的收入，就必须增加一倍的人（或者说是成本），企业的利润率无法增长，甚至因为管理成本的增加利润率会下降。所以，很多企业得到一个结论，工业软件公司如果要产品成功，应该保持定力，抵 制魔鬼诱惑，避免做项目。
难道做项目除了回笼一点人员成本，真的就一无是处了吗？回答这个问题，需要看你做什么样的项目，做谁的项目，以什么为目的做项目。做什么产品的什么功能是选择的结果，其实做项目也是，这恰恰能回答另一个问题，在刚需和特需（即“卡脖子”需求）面前，我们的产品先满足谁？
正如前文所说，国产工业软件的平均“刚需”是由我国综合工业水平决定的。中国工业水平与国际先进国家相比差距较大，所以对工业软件的“刚需”也不会像国际需求那么高。按投入产出比最大化原则，国产工业软件的优先研发目标是满足这种不高的“刚需”。但目前来看，解决“卡脖子”问题似乎才是国产工业软件的使命，而那些被“卡脖子”的企业正是工业水平最高的一批，有些企业已经达到和超越了国际水平，他们对工业软件的需求恰恰是最高的，等同于国际先进软件水平。那问题来了：在研发资金有限的当下，我们到底是先来满足哪方的需求？
我的结论是：对于产品，我们选择“刚需”，对于项目，我们选择“特需”。工业软件公司活着的确需要钱，但做项目不能单单为了钱。工业软件的技术拉伸靠什么？拉伸技术，只满足刚需是不够的，需要更高的需求，那就是卡脖子的需求。所以，项目要做，但要有选择性。当然，这是一个思维方式，在企业实践面前，有很多难题和灰度。但有思维和主见总比没有强，即使死也要知道为啥死。
工业软件有很多种分类方法，根据所基于技术、资源（知识）或原理的属性来分类，工业软件分三类：科学类、工程类和管理类。科学类软件是基于自然科学的固有规律而开发的软件，譬如CAD、CAE、CAM、EDA等；工程类软件是基于人类在改造现有世界和创建新世界的过程中形成的工程知识而开发的软件，譬如PDM、MES、APS、CAPP、工业互联网、工业APP等；管理类软件是基于社会科学的固有规律而开发的软件，譬如项目管理、知识管理、CRM、HR、财务等。国产工业软件水平应类别而异：科学类软件全面落后，工程类软件彼此彼此，管理类软件领先于国际，这种差距准确反映了中国工业和科技水平与国外先进国家的差距（或差异），这种差距也在中国工业软件的市场占有率上准确反映了出来。
除了这三类软件，还有一种隐藏在水面之下的软件——核心引擎。引擎软件在用户界面不可见，却巨大影响着可见部分的表现。软件的可见部分往往是用来定义功能和操作性，而核心引擎决定着软件的性能和质量。核心引擎软件存在于CAD、CAE、EDA等第一类工业软件中，譬如几何建模引擎、约束求解器、网格剖分引擎、数值计算引擎、渲染引擎等，也有可能存在于第二类和第三类工业软件中，譬如人工智能引擎、流程驱动引擎等。
我们在核心引擎与国际标杆的差距更大，甚至超过第一类工业软件的差距。工业软件发展难度大，但可见部分的难度只是冰山一角，真正难的部分是水面之下的部分。引擎是工业软件的心脏、根茎和芯片，是工业软件的基础，如果不攻克引擎部分，国产工业软件基本上就是经不住浪打的浮萍，谈不上自主发展。这一观点不仅要在工业软件公司内认识到重要性，也要在工业软件发展的整个生态中扎根，特别是掌握国家公共资源的部门要意识到严重性，将公共资源向这方面倾向。
作者：田锋
工业软件深度思考者，国家产业基础委员会委员、中国力学学会委员、中国机械工程学会委员家。领导开发了精益研发平台、知识工程平台、综合仿真平台、知识云平台及仿真工具等大型工业软件，并在航空航天、船舶、核能、石化、车辆等国家重大工业行业工程中得到应用；主持了国家发展改革委、科技部、北京市工业强基工程、工业互联网相关专项20余项，为百余家企业提供精益研发、知识工程、综合仿真等体系咨询。
本书介绍了中国工业软件产业发展现状和发展趋势、工业软件自主研发的策略和路线、云时代的工业软件发展方略、工业软件在企业的应用体系的建设，以及在数字化转型和数字孪生体领域的支撑和应用方案；分析了中国工业软件产业发展中存在的各种问题、矛盾和误区，并提出针对性的策略建议和解决方案；针对工业软件中的难点领域，特别是工程仿真和工业研发领域，给出了具体实践经验和方法论。
