有限元仿真软件的现状

引言

之前聊过有限元仿真在工业界的现状，今天来聊聊仿真软件的情况，当然也包括有限差分之类的，不做特意区分。

有限元仿真分析在工业中的现状(1) —— 理论、数值和实验

有限元仿真分析在工业中的现状(2) —— 应用价值

有限元仿真分析在工业中的现状(3) —— 现状

眼界与水平有限，观点仅作为一种视角；同时也欢迎大家一起讨论，聊聊自己的想法。

发展历史

有限元分析程序最早大多通过Fortran编写，目前很多著名的大型仿真分析软件核心分析模块的内核仍然是Fortran。

起初，为了解决科研和工程中的偏微分方程等问题，有限元程序大多采用面向过程的编程实现；而随着问题越来越复杂，并且数据交互越来越频繁，面向对象的程序设计渐渐成为主流；更进一步，可视化的需求在设计过程中不断被提出，现在意义下的有限元软件开始成型。

继承、封装、模块化、可视化等软件工程概念在有限元领域应用，有限元软件也抽象成了多个组件和模块，如单元、材料、网格、约束、加载和数值计算等。商用软件也进入了高速发展期。

工业需求不断被提出，有限元软件也逐渐脱离学术界，开始了扩张式的发展。各种特殊问题的处理、适合不同问题的数值算法、并行计算，尤其在可视化、可操作性等方面获得了巨大进步，并对各类工程问题的简化和封装，不同软件都有着各自的特色。

在通用软件高速发展的同时，针对特定行业、特定问题的专用有限元软件也大量出现，以更好地解决相应的问题。

国内的状态

90年代，国内有限元软件的发展状态还是处于良性的，与国外差距不算太大。学术界、航空航天和土建等领域的需求足以支撑当时的发展。

然而到了二十一世纪，民用产业的需求增长不足，同时一些项目被砍，并且国外软件出现寡头垄断之势，出现了几大巨头，占据几乎全部的市场，国内有限元软件行业每况愈下。

与此同时，一些错误的观念深入人心，认为工业软件核心在于it技术；并且国内大多数制造业仍处于仿制跟随阶段，对于工业数据的积累并不太关心；相比高速发展的信息产业，工业软件也逐渐被市场抛弃。

目前大型通用有限元仿真软件基本只能在5家左右选择，后来者想进入非常困难，并且这些巨头通过并购，开始向平台化发展，继续巩固优势。

现阶段，国内有限元软件大多集中在一些专用领域的二次开发和专业软件上，土建行业软件发展得相对不错。

有限元软件发展的制约因素

工业产品的发展主要因素包括供给端、需求端、资金和技术，这几者相互影响。

首先是供给端，几大巨头寡头垄断，技术、市场占据绝对优势；其他通用有限元软件基本没有存活空间；甚至一些专用软件或工具的开发，在达到一定规模后，被收购是唯一的出路。也有少量软件在夹缝中生存，令人敬佩，但前景不明。土建的一些软件还算健康发展，有较好的生存环境。

目前需求端还存在不小的问题。我国制造业仍以低端制造为主，模仿比创新更能产生价值；仿真分析在整个设计过程中地位和重要程度均不高。即使仅考虑有限元软件的应用，也需要较长的周期才能成体系地发挥作用，与目前制造业现状是不符的；对于有限元软件开发的需求就更小了。

不过，一些大型企业，以及一些高新企业，对仿真分析的需求正在高速增长；尽管比重仍相对较小，但是未来还是可期的；这些企业对于国产通用仿真软件不信任，大多还是选用几家巨头；二次开发在国内有一定市场。

资金层面是非常大的一个制约因素。尽管仿真软件在智慧工业发展中举足轻重，但总体而言，市场容量小，没有想象空间，不受资本青睐。并且难度大、风险高、周期长，仅靠资本推动发展越来越难。

举一组数据，膜拜于2018年收购价为27亿美元；与之对应，ADAMS于2002年收购价为1.2亿美元，CFX于2003年收购价为0.2亿美元，Fluent于2006年收购价为3亿美元，Ansoft于2008年收购价为8亿美元（EDA领域），LMS于2013年收购价为6.8亿欧元（仿真咨询测试）。

以上被并购的软件均处于细分行业的顶端，其开发难度同学们也应该了解。但是相比在风口的行业，CAE软件在难度和周期都是没法相比的，风险则仁者见仁了。试问，如果你是投资方，会怎么选择？靠资金推动杀出重围的可能性有多大？

最后是技术层面。事实上，从技术层面而言，开发一款可用的通用有限元软件并不能算太难；但是考虑到资金薪酬、技术难度、周期和投入产出性价比等问题，目前的人材储备和竞争力就一言难尽了。

在可见的将来，通过市场自发的行为，产生撼动几大巨头的后来者可能性非常小。

未来

还有一项行政因素上文未提到，依靠国家政策推动引导，国内出现自主的大型通用仿真软件还是有一线生机的。实际上，国内也存在一些规模较小的幸存者，依靠足够的背景或渠道，正在艰难的发展。

此外，就是从巨无霸制造业企业内部孵化，形成自主知识产权，结合自身大量的工业数据，具有一定的比较优势；同时通过并购，整合国内现有资源，从某些细分领域开始占据高点。隔绝外部供给，创造内部需求，控制资金成本，整合先进技术；最后还需要政策面给予足够的支持；目前看，这是最靠谱的出路。

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