2020年中国工业软件行业发展规模、未来发展趋势及行业发展前景分析

工业软件行业发展规模分析

工业软件（英文：IndustrialSoftware）是指在工业领域里应用的软件，包括系统、应用、中间件、嵌入式等。一般来讲工业软件被划分为编程语言、系统软件、应用软件和介于这两者之间的中间件。其中系统软件为计算机使用提供最基本的功能，但是并不针对某一特定应用领域。而应用软件则恰好相反，不同的应用软件根据用户和所服务的领域提供不同的功能。

工业软件定义

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    从分类来看：工业软件大体上分为两个类型：嵌入式软件和非嵌入式软件

工业软件分类

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全球产业进入工业经济向数字经济加速转型过渡期，以数字经济为核心的产业融合发展成为趋势。工业信息化成为数字经济与工业融合的典型代表，是全球未来产业发展的代表方向。

智研咨询发布的《2020-2026年中国工业软件产业深度调研及未来发展趋势报告》显示：2018年全球工业软件产品市场规模达到3,893亿美元，较2017年增长5.19%。经初步统计，2019年全球工业软件产品收入已突破4000亿美元大关，到2020年全球工业软件行业市场规模将达4332亿美元。

2012-2020年全球工业软件行业市场规模走势预测

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目前，发达国家在全球率先建立了较为完整的工业体系，并伴随着信息技术的发展提出了对工业软件的迫切需求，工业软件在为工业企业服务的同时也不断完善改进，二者相互促进不仅为发达国家建立了高度发达的现代工业体系，也使其拥有了工业软件领域几乎所有的核心技术和行业标准。

工业软件在智能制造中发挥着重要的作用。目前，智能制造已成为全球各国的竞争焦点。智能制造在控制成本、提升效率的作用已经得到证实。在过去的很长一段时间里，中国制造业的创新模式主要包括“引进消化”，就像在上世纪70年代我们引进了劳斯莱斯的“斯贝”发动机，花费了4亿美元，也包括像吉利汽车并购沃尔沃汽车，获得的图纸都有数吨之重，第二种是市场换技术，例如汽车工业、高铁、燃气轮机等市场，依赖中国强大的市场，要求国外厂商采用合资工厂的方式来进行生产制造，希望在这个过程中能够获得技术，第三种就是以“填补空白”为导向的科技攻关，重大专项得国际科研投资。

但是，实际上，引进消化本身都是要经历复杂的验证过程，并且很多软件也不符合中国的实际情况，这导致这种消化吸收往往难以取得成效，市场换技术实际上也并未真正换来技术，而填补国家空白的科技攻关，随着研究院所的市场化，他们也开始赚快钱，做了大量国外产品技术的“系统集成商”工作，其实也并未真正掌握核心技术。

我们把这些所谓的引进消化、市场换技术、科技攻关所采用基本上都是“逆向工程”，如测绘、模仿、引进吸收。但是，没有自己主动原创性的设计，对于产品逆向设计过程没有经历需求工程和系统设计等阶段，往往造成对产品“知其然，不知其所以然”，甚至对产品所用技术也是如此。这种状态严重影响了产品设计中的创新，谈不上真正的创新。

企业的发展历程中，逆向设计是必须经历的一个阶段。但超越源于创新，创新源于正向设计。

如果讨论“正向设计”与创新是一个严谨而高效的过程，那就必须与今天热议的“工业软件发展”紧密相关，在传统的机器与系统设计中，比较“烧钱“的环节主要在测试验证，因为必须做出实际的机器，然后带上负载的材料进行测试，而且要试各种材料，在不同行业都是一个需要大量烧钱的过程，因此，国内很多OEM机器制造商通常都是在客户现场测试，比如印刷要测试各种纸张、薄膜，塑料则同样有大量的材料，包括制药也存在从大量的药物配方进行组合筛选最优的过程，就像当年爱迪生进行1000多种材料测试最合适的灯泡灯丝材料一样。

因此，才产生了大量的各种建模仿真软件，建模主要是对物理对象进行机械，并抽取数学模型，仿真则是在动态情况下随着负载、输入值的变化等对输出评估的过程。

而工业软件，本身之所以难，在于它是大量的工业知识的积累，是制造业从材料、工艺、机械、控制、应用等多个层级的协同问题的集中体现，而任何一个工艺都必须经过大量的工业现场测试验证过程、经过收敛形成最经济的道路，这包括很多方面：

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而工业软件则是这些知识的一种封装，其旨在“复用”，即，将人在大量的工业制造过程中的知识以软件形式设计为高效工具、工艺、测试验证等的复用。

中国工业和信息化部遴选出了305个智能制造试点示范项目，涉及92个行业类别，覆盖全国境内所有省(自治区、直辖市)，拉动投资超过千亿元人民币。初步统计下，这些项目智能化改造前后对比，生产效率平均提升37.6%，最高3倍以上;能源利用率平均提升16.1%，最高达到1.25倍;运营成本平均降低21.2%，产品研制周期平均缩短30.8%，产品不良率平均降低25.6%，智能制造控本提效作用明显。

智能制造控本提效作用

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当前，我国正全面提升智能制造创新能力，加快由“制造大国”向“制造强国”转变。工业软件作为智能制造的重要基础和核心支撑，与先进的工业产品、与国家大力推动的装备制造业走向高端，密切融合到一起，对于推动我国制造业转型升级，实现制造强国战略具有重要意义。随着“中国制造2025”的逐步落地，人们对于智能制造和工业软件的关注也在日益增强，我国工业软件市场现状与趋势究竟如何？

数据显示：2019年，我国工业软件产品收入1720亿元，较2018年增长16.45%。2012-2019年，我国工业软件产品收入年复合增长率为20.34%。据预测，2020年，我国工业软件产品收入将突破2000亿元.

    2012-2020年中国工业软件行业市场规模走势预测

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我国工业软件通常包括生产管理软件、研发设计软件、生产控制软件、协同集成软件及工业装备嵌入式软件。受益于嵌入式系统在智能化转型中得以最大规模应用，我国嵌入式软件在工业软件领域中占比最高，达到63%。

我国工业软件产品结构占比

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从客户结构来看，目前工业软件客户主要是大型企业，投资占比占据一半市场份额。中型企业和小型企业投资占比分别为28.3%和19.6%，中小型企业需求仍需进一步挖掘。

    2018年工业软件客户类型

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从全球来看，由于发达国家工业软件起步早、技术积累雄厚且专业化程度高，基本垄断了技术复杂的高端工业软件领域，并形成了西门子、SAP、甲骨文等一批国际大型软件企业，主导了工业软件市场，我国工业软件市场份额仅占到全球约6%的比重。

工业巨头开发/支持的工业软件

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事实上，工业软件市场在国内一直处于关键却不关心的尴尬地位，在设计、加工和分析领域，工业软件被欧美厂商100%垄断，国产工业软件几乎全军覆没。比如EDA，芯片设计生产“必备神器”EDA就是一个重要的工业软件，整体市场还是被国际巨头占领。

全球EDA市场企业竞争格局

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在国内市场，外资巨头依靠技术优势和先发优势占据了较大的市场份额。然而，由于中国本土企业具备天生的地缘优势及成本优势，在部分领域已通过高性价比及优质服务站稳脚跟，并通过加大研发和产品开发进入新的发展阶段。以运营管理类软件公司用友网络、金蝶软件为例，其在现有业务的基础上坚定的发展云计算业务，孕育出弯道超车的可能性。

具体到研发设计类软件领域，CAD领域其他竞争对手也在加大研发投入，以期在充分竞争的市场中逐步实现对外国厂商的追赶及超越。

未来发展趋势

1、工业数据从信息割据到无边界流通

传统的工业企业数据不仅在企业与企业间产生割据状态，同一企业的生产、设计、研发、管理、运营等环节都存在割据的状态。工业互联网基于网络互联技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等全流程各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能。

2、信息化工具从单机软件到工业APP

传统架构的工业软件是嵌入式软件与非嵌入式软件，以单机版软件为主且大多数局限在工厂内部，而工业APP是是新型架构的、基于微服务的工业软件。相较原本相对“固化”的工业软件，工业APP将打破体系结构，以专业知识为导向，以数字化模型为单位，以工业微系统为载体。

3、工业分析能力从云端到边缘延伸

传统的“端-管-云”模式难以应对日益增长的工业物联网终端，无法保证工业生产控制的实时性和可靠性。未来的工业分析能力将是“云计算 边缘计算”，云计算聚焦非实时、长周期数据的大数据分析，支撑周期性维护以及业务决策，边缘计算聚焦实时、短周期数据分析，支撑本地业务的实时智能化处理与执行。

行业前景与发展建议

从市场前景与发展趋势来看，随着我国产业转型升级进入攻坚期，数字转型已成为企业共识。智能制造领域的政策红利逐步释放，将进一步推动工业软件快速发展。云服务的加速普及给工业软件和应用注入新活力，预测未来几年时间内，我国工业软件企业将逐步壮大，工业软件产品收入将保持10%-15%的增长速度，到2024年，我国工业软件产品收入将达到2950亿元。

   2020-2024年我国工业软件产品收入预测

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未来几年，随着《中国制造2025》的逐步落实，我国现代工业化进程的加快，工业软件应用范围和深度扩大，行业仍将保持着稳定的增长，而国产工业软件在本地化产品和服务方面有着独特的优势，更具有战略安全性。

根据当前工业软件的市场前景与发展趋势，提出以下政策与企业发展建议。

一是稳步释放政策红利，促进工业软件深入发展。工信部智能制造试点示范项目的推进工作取得了显著的成果，未来还可以在国际合作、重点领域和技术突破、垂直行业应用试点等方面进一步细化。对于地方政府来说，要将工业软件作为一个产业来重点发展的话，仍要完善产业配套服务体系，包括产业投资基金的建设，协同研发平台的打造以及配套中介服务等。此外，还需要加强对工业软件人才的引培，既包括软件人才，也包括行业专家。

二是加速信息技术应用，实现企业数字化覆盖。对于企业进行信息化和数字化改造，赛迪顾问认为，企业需要用数字化车间构建一个横向全面覆盖各种管理流程、纵向不同层次搭配直通底层数据的自动化和信息化网络，为生产、管理信息一体化打下基础，未来需要进一步拓展智能应用的覆盖范围和深度功能。在这一过程中，企业需要重点关注三个环节：智能传感器构成的端数据源、现场总线与无线网络构成的传输网，以及针对数据进行分析的中央计算功能和由之衍生出的云应用。

三是加强行业深度研究，打造垂直领域智能应用。在行业方面建议加强行业深度研究，将行业积累的工业、管理规律与人工智能算法结合，整合行业数据和企业数据，尝试开发工业智能应用。人工智能建立在对特定领域深度学习的基础上，在工业领域的智能应用同样需要丰富的行业经验和研究基础。在人工智能尚未完善的阶段，应首先聚焦行业的生产工艺、信息管理等运行规律，寻找能使大数据和人工智能发挥最大效用的突破点。值得注意的是，对于工业智能的应用，一定要遵循先行业、后软件，先人工、后智能的技术路线，切不可盲目追逐人工智能的热点，上马基于"伪大数据"的"伪人工智能"应用。 

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