作者:田锋
中国工业软件自主研发之路一直崎岖不平,数十年来数次进攻,但屡战屡败。现在仍然是中国工业体系自主化发展道路上最难攻克的堡垒,无法在短时间内一蹴而就完成,需要做好持久战的准备。现在,一个好的时代到来,宏观环境非常有利于中国自主工业软件发展,持续发展通道已经形成。战略上,可以藐视敌人,但战术上,务必兢兢业业,精心做好每项工作。
国际产业的发展历程证明,工业软件研发是一项高投入、见效慢的产业。某国际工业软件“大鳄”每年的研发经费是三亿美金!其一年的研发投入是我国几个五年计划的总和!全球工业软件已珠峰四起,常规之路已犬牙交错,如果不能利用好国情、后发优势和中国市场特点,完全复 制国外的发展路径,成功的可能性确实很低。
在我们看来,中国自主工业软件的障碍在六个方面:
1)工业软件的技术积累;
2)用户“刚需”的准确识别;
3)切实可行的工程化验证;
4)舶来品的替换;
5)商业通路及规模化推广;
6)克服“小散弱”的协作化发展。
针对这六大障碍,本文提出跨越障碍的策略,便获得中国自主工业软件的成功路线。
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。
1. 技术的系统性积累
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。完整系统地研究需要做两项研究:产业研究和技术研究。
研究产业,需要画出一张产业地图,需要搞清楚三件事:
1)产业珠峰有多高?工业软件产业是一组峰群,不仅仅是一个山头;
2)珠峰登顶有哪些路线?路上有哪些陷阱?
3)你在何处?能否找到最适合的路?
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。
两张地图和三张大表,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。
经过二十多年工业软件产业摸爬滚打,在实际工程中的深入应用,笔者所在团队的最大特征是对全球工业软件市场及企业了解,对各类工业软件熟悉,特别是对其工作原理和底层算法有深入理解。
2. 从技术到产品的积累
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。
中国工业软件开发主体到底应该是谁?有人说科研院所拥有大量的程序和算法,应该是开发工业软件的主体;有人说企业研究所拥有大量的工程知识、工程场景,它们应该是开发软件的主体。
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。
3. 放眼国际,高点起跳
技术积累,也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。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
4. 关于自主可控的争论
说到全球视野,有一个话题经常被在各种场合谈起:“如何评价自主工业软件,什么叫做自主可控工业软件?国际收购的软件、仿制别人的软件、开源软件是否不属于自主工业软件?”
什么叫自主,什么叫可控?实际上在中国工业发展过程中有四个重要的词汇,第一是引进,第二是消化,第三是吸收,第四是再创新。大多数工业技术从起步到成熟,通常都会经历这四个过程。高铁和5G通信都是中国自主创新的典范,但每个都踏平了这条路。其实,多数行业都会经历逆向工程过程,先向别人学习,再经历消化、吸收、再创新三项过程,最后走向正向设计。对于软件行业,无论是向别人学习,还是向开源代码学习,抑或整合收购,只要能可持续发展,具有对产品进行再创新和再发展的能力,即可判定为自主可控。
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(国际排名第一的工业软件公司的公开数据是研发投入三亿美金/年)。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本质的问题: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。
需求研究和刚需识别大不相同。乔布斯曾发表过关于需求调查的观点:企业应该引领需求,而不是向用户征集或调研需求。此观点在工业软件界同样适用。
关于用户需求,中国工业软件领域存在两个现象。第一个现象是,用户在采购软件时,并没有真正分析自己的刚需,而是对标国际先进软件,作为自己的采购需求。乔布斯认为用户会告诉你“他需要个更快的马车”,那汽车永远发明不出来。在中国工业软件界的现象正好相反,他们往往说“他们要个飞机”,尽管那个飞机从来不去飞。和客户沟通需求的时候,我们经常发现用户无法清晰和系统地表达刚需。遇到需求调研,他们说出来的往往就是他了解的最强大的软件的功能。用户懒于认真研究自己的刚需,而是对标国外最先进的软件来实施采购,虽然大部分功能他们用不上,但这个采购要求的提出最简单、最省事、最安全啊。最后选定的产品往往远远超越真实需求,造成资金浪费。
第二个现象是开发商似乎也认定,国外那些先进软件开发的时候已经了解过用户需求,我们不需要再做过多研究,直接对标国外软件,即可开发出满足用户需求的软件。最终的结果是,依旧不知道用户真正需要哪些功能,我们称之为盲目对标。
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。
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——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。
不能替换舶来品,就别谈自主工业软件!虽然刚需和验证是两项难题,但开发一款符合用户需求的软件的难度还不是最高的,毕竟这些事情都还是掌握在我们自己手中的,是可控的。真正难的是,即使我们开发一款比肩国际大鳄的软件,用户凭什么就要用你的软件替换已经运行在他那里的国外软件?有人说,我们价格可以便宜,性价比高啊。其实,即使你的功能和性能可以比肩大鳄,如果对方决心与你一战的话,你价格也未必能占优势。毕竟,软件的边际成本为零,对方想短时间内降价根本没有压力。
那能替换吗?答案是能,虽然有难度,但仍然存在机会。中国用户的工业软件困局是国际大鳄们留给我们的最后机会。中国用户的工业软件效益普遍不高,中国政府为企业在购买国外工业软件上花去大量的钱,但并没有换回期望的能力,企业没有把工业软件技术变成生产力。
对比国际先进企业和国内同类企业时,我们发现,工业软件在国内企业的开发深度和使用效果远未达到预期。其实,国内企业和国际标杆企业的工业软件条件差别并不大。但工业软件的命运却有天壤之别,到底是为什么?这其实是企业关于工业软件的一系列误区造成的。这些误区导致中国企业每年花费大量经费采购的工业软件没有成为真正的设计手段。但企业也并不知道为什么会这样,也不知道怎么才能提升工业软件应用效益。
这个曾经令人痛心疾首的问题,现在却很有意思地演变成了我们的机会!谁能改变这个现状,谁将拥有中国工业软件的下一代机会。买工业软件不是买软件硬件,而是希望买到研制能力。只要能帮助用户提升生产力,他并不会在乎用的是什么软件。中国自主工业软件若想成功,只能瞄准这一诉求:赋能企业工业软件。通过解决中国企业工业软件应用实效不高的问题,逐步实现自主软件的替换。
凭什么赋能企业?我们的法宝就是企业工业软件能力体系建设方法论。图1是以仿真体系为例的方法论体系。该方法论体系是一套帮助企业建立仿真能力的体系,所以也可称为“仿真赋能体系”。
图1. 企业仿真能力体系建设方法论
我们把这套策略称为“赋能开道”。赋能开道策略的核心思想是:用户以前的软件采购经费的一部分转变为能力建设经费,用于企业的工业软件能力体系建设。我们利用工业软件体系建设方法论,孵化一批中国咨询服务公司,持之以恒地帮助企业建立工业软件能力体系。中国的工业软件技术公司今后的发展目标不是销售国外的软件,而是发展一种咨询能力,可以帮助企业进行工业软件体系建设。
能买得起工业软件的中国企业多数是央企,即使不是央企也是大型国企。这些企业的能力建设和条件建设的经费是通过特定项目来向国家申报和审批的(我们称为“三报三批”)。虽然我们明知工业软件采购后浪费多于实效,但这些申报和审批每年都在发生,采购从未间断。申报审批的模式和内容大同小异,主要就是类似软硬件的硬能力采购为主,对咨询服务类的软能力的建设很少关注。政府经费采购软硬件没问题,但采购咨询服务的申请很难得到支持,即使支持也是蜻蜓点水,杯水车薪。目前为止,由于还没有一款过硬的中国软件出现,所以每年的采购经费都通过购买国外软件的过程流向国外,但效果却没达到预期。软能力建设一直没有起来,硬条件当然就不可能发挥作用,而只有软能力才能让我们找到提升企业工业软件效益的通道。
当然,该方法的实施需要用户决策体系实施一项变革,那就是允许“赋能咨询”之类的服务纳入设备清单。中国央企的采购流程中,有一个重要的文件——设备清单。过去。这个清单中,你很难看到类似“咨询服务”的条目。如果没有经费来源,或者没有采购依据,企业很难获得这项咨询服务,毕竟“企业工业软件能力体系建设”的高端咨询需要资深咨询师长时间参与,价格自然不会很低。
显然,这需要国家政策、项目指南和经费批复模式的引导。所以,我们提给主管机构的具体建议是:
1) 在项目指南和经费批复方面向软件能力建设倾斜,允许每年投资的软件采购经费转变成企业应用能力建设经费;
2) 国内选择几家有较强工业软件体系建设和咨询服务能力的公司,由他们牵头建立中国工业软件服务生态,组织孵化国内大量的工业软件技术公司;
3) 支持这些被孵化公司利用工业软件体系建设方法论和自主工业软件,解决中国企业工业软件应用实效不高的问题,同时实现用户向自主可控软件的过渡。
4) 在软件采购上,国家应该引导企业做好真实需求分析,明确那些真正用得上的功能,不要拿那些用不上的奢侈功能来充面子、壮胆子。基础模块软件够用,就不要浪费金钱买奢侈品般的国外软件,把钱省下来建立真正工业软件软实力。
总结来讲,过去,我们采购的国外所谓先进软件,其实大部分功能超越了企业需求,但采购价格并不会因此降低(中国区域的价格甚至更高)。现在使用国产软件,功能刚好满足刚需,但价格不用那么高。而且,工业软件能力体系的建立,软件工具确实不是最重要的,只要能满足应用“刚需”即可。如果把多出来的经费用在“工业软件赋能”这类咨询服务上,将产生巨大的能力提升,同时实现对舶来品的替换,岂不是很好的举措?
我们认为,没有成功的商业路线,就没有成功的技术路线。任何一个产业的DNA由两条链构成:技术链和商业链,两者缺一不可。
在当前的技术和市场格局之下,工业软件自主研发的成功更多的不是技术问题,而是商业能否成功的问题。工业软件作为一项较为成熟的学科,理论、方法和技术已经相对稳定。当前中国的自主工业软件之路没有必须突破的技术难题,或者说,就我们现在的发展阶段,还轮不到我们去解决什么顶尖技术难题。按照常规发展路线,发扬工匠精神,从零起步,持之以恒,假以时日,达到中国市场当前需求的技术能力并没有问题。但在市场经济时代,基本没有企业和资本有耐心让你假以时日。
不论开发多好的产品,只有能卖给用户才能回笼资金,继续开发新的功能和版本。很多人认为,只要开发个好软件,何愁卖不出去,但这是个商业悖论。工业软件需要与用户迭代打磨才能成为好软件,卖不出去,何谈迭代打磨?到底是先开发出来好软件还是先卖出去,这似乎是那个“先有鸡还是先有蛋”的千古迷思。其实,无论是鸡还是蛋,都不是天地洪荒时就有,而是慢慢进化出来的,就像商业和技术一样,是一步步迭代出来的。所以,先有鸡还是先有蛋,本身就是个错误的问题。这项迷思带给我们的证悟是:没有过硬技术是千万不行的,没有商业通路是万千不行的。
工业软件市场是典型的B-to-B市场。国外软件盘踞中国40年,经过长期的关系型营销,客户关系早已被固化,那些看似的潜在客户,真相是早已被瓜分殆尽。全新进入者在触达客户方面往往具有难以逾越的障碍。
幸运的是,在这些年的群雄逐鹿中我们没有缺席和掉队,建立了具有较大规模的优质工业软件客户基础。尽管如此,我们还是战战兢兢,如履薄冰,需要认真分析新时代的中国工业软件市场特点。
商业的成功并不仅仅是营销的成功,而在于对中国工业的深刻理解。谁能为工业企业打造适用的解决方案,谁才是真正建立用户信任的企业。前文我们曾经分析了中国自主工业软件的四个新赛道:禁运赛道、重大民品、中小高校及非正版转正。不同的赛道应该设计不同的市场开发策略,如图2所示,譬如禁运赛道中的攻关工程、重大民品中的备胎工程、中小高校的产业基础打造工程等。每项工程的用户特征画像、核心诉求(刚需)、商务决策链、技术决策链、技术解决方案以及交付实施方案都完全不同,需要专业化打造。
图2. 中国自主工业软件的商业策略
另外,中国工业软件产业的开发,打造广泛的用户基础是一项不可或缺的策略。中国乒乓球雄霸全球40年,凭的不仅仅是几位优秀运动员,而是深厚的群众基础。令老外抓狂的是,从中国人中随便抓出来一个,似乎都是乒乓球高手。国际工业软件大鳄中最大的那只,在中国的成功秘诀是:早在20年前就成功占领了高校阵地。这让后来的竞争者感到绝望,这就是产业基础的威力。
所以,产业基础的打造,是商业成功的重要步骤。但时移世易,模仿成功者的成功道路已不可能。现在流行“重走长征路”,但走大鳄们的商业老路,等待你的也许就是其血盆大口。那今天,留给我们的产业基础培养之路是什么呢?“基础免费,云化普及”是我们认为比较与时俱进的道路,本策略我们下一节展开。
中国自主工业软件产业一个显著特点是“小散弱”。相比国际大鳄,产业中的每家公司都较为弱小。如果国际大鳄是艘军舰,那我们就是一群“小帆板”。如果各自为战,一群小帆板也不可能战胜一艘军舰。中国工业软件公司的发展未来,绝对不是小帆板们各自慢慢长成军舰的模式,而是要凝聚力量,把小而散的帆板聚合起来联合作战。过去曹操把船只绑在一起以增加稳定性、抗击打能力和战斗力,虽然不是最好的策略,但至少比小帆板各自为战来得靠谱。
为此,我们提出一个共同工作框架。这个框架有两种模式:一种模式基于云托盘,另一种模式基于云原生。
1. 基于云计算技术的协同化发展
基于云托盘的合作开发模式,是整合业界现成的、独立的工业软件技术或软件。在云托盘上开发一个集成架构,该架构是插件式的“活架构”。外部软件或技术通过开发针对性接口,形成架构需要的插件,可直接插入到基础架构中,变成本体系的一部分。图3给出了基于云托盘的仿真软件的集成模式实例。
在云托盘的集成架构之上,大家各自开发自己擅长的部分,譬如前后处理、基础求解技术以及高级求解技术,知识产权归开发者自己,但是可以无缝地插到集成框架中,甚至也可把现成的求解器放在求解器容器里,快速变成大型软件的一部分。这种模式即使不能形成良好融合的大型软件,至少是一种可协同作战的舰队战斗群模式。
图3. 基于云托盘的仿真软件集成模式实例
第二种模式是我们更为追求的模式:基于原生云、SAAS化思维方式合作开发模式。该模式能够让小帆板们更紧密地整合成一艘军舰甚至航母。其合作架构分三层。图4给出了基于原生云的仿真软件研发模式实例。
图4. 基于原生云的仿真软件联合开发模式实例
第一层,工业软件组件与服务池。服务池相当于PaaS层,其中是服务化的工业软件组件。这些组件的来源不是一家公司,中国的研发单位都可以有偿提供组件和服务。如果有人调用一项组件,该组件的提供者就会产生收入。
第二层,工业软件的云开发环境。这个环境可以开发单体的工业软件或分布式云工业软件,也可以开发多学科联合工业软件。开发环境通常由实力比较强的研发单位来有偿提供。基于开发环境和PaaS层的组件池与服务池,就可以开发SaaS软件或者桌面级软件。
第三层,工业软件的社会化开发。全社会都可以用这样一个开发平台来开发桌面级的工业软件、云端的工业软件,甚至是移动端的工业软件APP。桌面级和云端都可以做成大型的工业软件及小型APP。目前,桌面级软件更容易做得更大型一点。我们相信未来云技术发展之后,在云端也可开发大型工业软件。
这种方式是一种聚众智、集众力的合作开发方式,相当于把大家所有的技术,用零部件装配机制把它整合成一艘军舰甚至航母,跟国际大鳄们抗衡,多一些成功胜算。
2.基于云计算的免费经济学
免费经济学是中国互联网产业的成功经验:羊毛出在猪身上,狗来买单!还有一个现象是“消灭你,与你无关”。这两句话背后的原理是:你曾经挣钱的产品,在别人那里免费了。中国互联网产业的发展起步较晚,但在近十年走在世界前列,成为世界互联网的标杆,其成功之路对中国其他产业必然有可借鉴之处。
在互联网界成功的策略,在工业软件界未必不能采用,虽然他们之间在技术和市场上都确实差异巨大。我们认为,免费经济学在中国工业软件产业也有巨大发展前景。其具体做法是,打造工业软件云平台,工业软件的基础版本免费提供。当然免费不是目的,是吸引用户的手段,让尽量多的用户使用,获得用户流量,让生态运转起来,然后利用流量设法变现,其实,就是从中挖掘具有高级需求的用户,有偿提供增值服务和高级模块。流量大了,其中总会有一些高端用户,他们会需要并支付得起这样的增值产品。随着用户增多、流量扩大,增值服务也能够获得价值的回报,这些财务回报可以补贴免费的产品和服务。
此模式的关键是,你能不能基于免费产品获得客户群,设计出新的盈利模式,或者说,你是不是能找到用户更深的痛点来提供增值服务。如果能,那剩下的工作就是如何获得足够数量的用户。
中国企业已被各种工业软件洗礼,特别是这些软件中不乏市场占有率高、应用体验较好的工业软件。面对这种接近成熟的红海市场,一款认知度不高的新软件在此发声无疑困难重重,如果想有所作为必须有一定出其不意之处。
国产工业软件从弱小起步,非常需要一些特别举措获得市场的认知,用较低的用户进入门槛来与国际大牌抗衡。我们建议采纳的方案就是:基础软件免费,高级模块或专业模块收费。以仿真软件为例,这些基础模块的功能包括:结构领域的线性静力学、基础动力学;流体领域的气体动力学(可压)、液体动力学(不可压)分析等;电磁领域的静态电场分析、静态磁场分析、基础高频电磁场分析等。
利用免费的基础软件获得用户群,培养出使用习惯后,对于深层应用需求,高级或专业模块的有偿提供便水到渠成。这是通过基础模块获取大量客户之后而设计的一项增值服务。仍然以仿真软件为例,这些高级或专业功能包括:结构领域的非线性、动力学;流体领域的散热分析、燃烧、化学反应、水力学;电磁领域的动态电磁场、ESC/EMC分析等;参数、拓扑、多目标、多学科等优化功能;多学科、多物理场耦合功能;高性能并行计算功能;工业软件能力体系建设过程开发的综合工业软件平台则是一个更为综合的系统,包括其中的工业软件流程管理、工业软件数据管理、多学科集成和优化、工业软件组件开发、工业软件集群管理等功能。
如果说前文提出的“赋能开道”策略是保证我们商业成功的第一步,那“云化普及”策略就是我们商业成功的第二步。中国工业软件需要的产业基础,便是依靠这个策略来打造。
在云时代,工业软件具有不同以往的特征,我们称其为“技术服务化,服务开放化”。通过工业软件云,显著降低中小企业和高校采用工业软件技术的门槛,另辟蹊径占据用户心智,依靠海量的中小企业和高校用户来形成产业基础。
工业软件是个重量级的应用,在中国央企,特别是军工企业,在很长时间以内,线下使用工业软件是无法改变的模式,但未来打造产业基础,我们必须两条腿走路,还是要把工业软件这头大象赶到云上去跳舞。
通过赋能开道策略,国产工业软件通过工业软件体系建设咨询服务的方式可以解决大企业的国产工业软件替代问题,同时解决了工业软件能力的提升问题。对于数量众多的中小企业,软件可以免费,但服务存在瓶颈,国家无法这么大面积进行服务补贴,服务公司也无法服务这么多客户。所以需要考虑新的商业模式,既要使中小企业客户无成本获得软件,又要有人愿意以较低的收费为他们提供服务。
免费的前提是必须有其他收益来交换,所以单纯地提供软件供免费下载这样的傻模式是没前途的。在工业互联网逐步普及的今天,软件的应用完全可以通过互联网来使用,软件可部署在工业软件云上,特别是基础软件较为标准,在云上使用没有障碍。通过工业软件云,用很少的费用甚至免费来订阅这些软件,而提供这些软件的云平台则利用免费方式凝聚起来的流量(用户群)来设计新的盈利模式,发展其他的增值业务,这是软件免费的前提,流量才是这个模式得以持续的原因。
我们希望通过工业软件生态来解决海量中小企业的服务问题。通过工业软件云平台将工业软件技术低成本地普及到千家万户中小企业,通过海量的用户群吸引社会化服务资源为中小企业提供高性价比的服务。在工业软件公有生态上可能会产生各种新的小微业态,这些各类生态都有潜力带来非软件销售收入,譬如简单直接的广告业务、在云上开设服务网店来进行技术服务交易、开发APP供人有偿订阅等。