工业软件：云！下一个战略布局的高地。

工业软件私有化部署与工业软件云部署

直到现在大部分人工业软件公司或者客户都还认为，工业软件上云的，软件的数据存储在云上，这样不安全，会很大的阻碍了客户的选择。其实他们的顾虑是可以理解的，但顾虑分为两种，一种是在理解全貌下的顾虑，详细这个是一种辩证的看法。一种是人云亦云的顾虑，实则没了解本质。

工业软件上云，国外在这个方面的布局比国内要早，问题是难不成老外对数据安全的重视不如我们吗？还是老外的创新能力不如我们？或者说国外已经有成熟的数据安全技术？数据安全在云上或者在本地，究竟哪种更安全？黑客技术本身是一种社会工程，线上线下活动都有。

在云的战略部规划上有三种类型的的企业在参与布局与部署：

公有云企业在工业软件上的布局：

公有云在工业软件上的赋能亚马逊云布局的成熟度是最高的，Appstream可以帮助工业软件企业在现有桌面软件的基础上，直接部署在云上，而且商业模式上算力资源已经可以按需提供，而不是按月或者季度什么的。工业软件对云资源的消耗，是公有云企业非常垂涎的一块市场，尤其是CAE软件，如果说CAD软件的完美状态是部分算力在客户端，部分算力在云端，CAE软件则是都放在云端最好，算力弹性更大。

Cloud Service Model

在这个公有云的战场上，目前有两类布局：

一类是公有云企业提供一些类似于Big Data、AI这样的框架，比如微软、英伟达、亚马逊目前正在工业领域布局的，提供一些中间件，通过这些中间件，客户可以方便地基于这些云搭载平台层。当然这个当中有的公有云公司自己也不开发，直接与第三方合作，比如Frame, VMWare, Citrix。至于应用层，工业软件企业自己部署。

另一类是公有云不仅仅提供中间件，而且还提供应用层的Microservice，然后结合工业软件的低代码开发平台，可以像搭积木式的方式构建自己的3D基座、数据基座，自己只需关注应用层即可。目前提供这个层面服务的，海外公有云公司大部分与第三方合作为主，国内也有公司打算自己准备全部布局的。

工业软件企业在云上的布局：

工业软件企业平台化规划从10几年前开始了，比如DS 3D Experience，Autodesk Fusion, Siemens Xcelerator, PTC, Ansys, Hexagon等等。

从战略层面看，为什么工业软件企业要在云上进行布局，这绝对有的放矢，深度考虑的。对于企业来说自己改变自己，还是别人来改变自己，还是自己去改变别人，都是有机会成本在里面的。对于工业软件企业来说，因为云的出现，他们也面临着这样的选择。

我们从观察下现有的工业软件巨头，看起来收购了一大堆的公司，但是在进入市场的时候，会发现即使给客户最很系统的规划，但是部署软件还是一步一步来的，对于中小型企业，公司的完整解决方案更多像是销售层面的工具，对于客户来说，一旦到具体的工具层面，同一个厂家的不同的产品互相之间的数据接口更好，更多像是彼此之间生意合理化的一个理由。对于大企业，数据的无缝集成还是很重要的，

其次，工业软件巨头收购这么多产品，在怎样的假设下才会充分发挥其大公司多产品的优势，拉大大公司与小公司之间竞争力的差距。从客户角度，希望是在同样的预算投入下使用更加全面完整的解决方案。但我们也可以思考另外一个问题，即使客户有足够多的预算，但也不可能一台电脑上安装这么多软件，而且维护成本也很高啊。这里我想表达的是有三种情况：

第一种情况计算机基于云的租赁。vs：计算机作为固定成本折旧，一台电脑用5年，还能像机床一下有剩余价值，可能没有了，到那个时候，5年后的电脑可能就是电子垃圾了。

第二种情况软件部署在云上基于云的租赁。vs: 客户购买的传统桌面版的软件是否要每年升级，而且只有使用权，转售还得经过厂家允许；

第三种情况软件和电脑都基于云的租赁。vs: 你的电脑上是否可以按照需要灵活的部署不同的软件，或者说有些压根不需要部署，想用什么点击下即可。

假设软件厂家提供提供了一个服务，在同样的预算下，客户可以使用这家公司的任意一个产品，客户的研发平台和顶级对标企业的研发软研发平台是一样的，这个能不能实现。如果DS, Siemens等等可以提供这样的商业模式，我们的竞争力在什么地方。但这一步今天正在实现中。一旦分摊成本控制好，壁垒建成，这又会是另外一种模式的开始。

第三方平台公司基于工业软件在云上的布局

如果大家关注关于工业软件的云平台的企业，Rescale是一个不错的例子，现在估值差不多10亿美金，国内也有好几家，现在也在部署期，在此就不直接列出，以免影响他们。在这里面也有三种类型的组合。

第一种类型是算力的电商平台，只是提供一个用户体验更好的远程调度平台，在这个调度平台上，服务商连接不同的算力资源（不同公有云的，不同超算中心的），客户调用自己的软件许可证。这种场景在CAE软件中比较多。

第二种类型是即是算力的电商平台，又是软件的电商平台，这类公司不仅仅提供了一个超算的电商平台，而且还为不同的软件公司提供了云化的服务（类似于appstream），意思是他的平台可以对接多家云，同时也可以让不同的软件厂家在其上做生意。

第三种类型式，即是算力的电商平台，同时在软件电商平台上提供各种端到端的模板，模板中基于数字主线或者行业流程，在数据打通的情况下提供行业解决方案，而其中使用的套餐目标如前面所说：基于不同规模企业的不同预算，使用的行业模板或者解决方案是一致的。

这三种情况我们国内都有公司在这个方面部署了数年，祝你们顺利！

SaaS vs SaaS化

一种好的生意是基于一个好的环境下，这里面各方都能达到动态平衡。这个里面最简单的来说有三类利益相关者，云供应商相关的、软件公司相关的、用户相关的。在这里不深入探讨用户相关的数据安全，比较支付宝、微 信支付这种关乎钱袋子的事情，我们都已经彻底习惯了。我们只简单讨论与云供应商相关的和软件公司相关的挣钱的问题。

云供应商相关的，很简单从算力的角度来看，他们肯定是希望最终客户所有的算力都在云上，那这样利润可以最大化。而实际上，根据应用情况，应该是固定+弹性的算力场景比较多。但是，如果软件厂家是把桌面软件SaaS化，那客户端可是使用个树莓派接一个鼠标、键盘、大显示器就可以了，客户的费用自己的硬件投入可以少一些，主要的费用由云公司+软件公司为主。客户相关于既租电脑，又租软件。

软件公司相关的，如果软件是桌面软件SaaS化的，云公司最喜欢你了。但你也可以选择一家分摊成本已经做的很低的云供应商，国内这块现在还很内卷，他们需要通过足够多的流量建立分摊成本的壁垒。但如果你是基于云重新架构的SaaS软件，这个时候你的一部分算力可以选择在云上，一部分算力在客户端上。这个可以自己决定。只是说“胖客户”的应用，算力在本地更多些。对于客户来说，一部分成本是客户本来就承担的。这样软件可以便宜些。

云时代，工业软件长尾曲线

长尾曲线理论的渊源可以追溯到古典经济学中的帕累托法则，该法则认为，在任何一组数据中，大约80%的结果是由20%的原因造成的。在传统的商业模式下，企业往往将精力集中在满足大众需求的“头部”产品上，而忽略了“长尾”产品，即那些需求量较小、但数量众多的产品。

随着互联网技术的发展，长尾曲线理论得到了新的阐释。在互联网时代，由于存储、流通、展示等成本的降低，企业可以更容易地为“长尾”产品提供销售渠道。此外，互联网还可以通过口碑传播、社交网络等方式，有效地将“长尾”产品推广给潜在消费者。

2004年，美国《连线》杂志主编克里斯·安德森在其文章《长尾》中提出了长尾理论，该理论认为，在互联网时代，由于“长尾”产品的总体市场规模可以与“头部”产品相媲美，因此企业应该重视“长尾”市场。

长尾理论的提出，对商业模式产生了深远的影响。越来越多的企业开始关注“长尾”市场，并开发针对“长尾”产品的商业模式。例如，亚马逊、Netflix等企业就是长尾理论的典型实践者。

工业软件基于云后，这四类企业都将全部曝光在用户之下，通用技术类产品毋庸置疑，即使现在，曝光度也足够高。其实是行业类产品，曝光度在其行业也很高。特定领域的细分产品和碎片化的程序或者产品（可能很多还是开源的），随着云平台把供需两侧打通，那么这个行业的长尾曲线将完整呈现出来。对于头部企业，长尾曲线在巩固着其主流价值观，而对于想颠覆的企业会比现在的工具替代要难很多。