工业软件是工业制造的“大脑”，属于知识密集型数字技术服务，计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）等研发设计类软件居于数字服务贸易价值链顶端。长期以来，我国工业软件对外依赖度高，国产替代困难重重。当下，人工智能（AI）赋能千行百业。让AI听懂机床的语言，看懂图纸的逻辑，做出生产决策……在一些地区，一场关于工业“大脑”的试炼正在紧锣密鼓地进行。虽不容易，但探路者已在往“无人区”的路上夺旗。

“+AI”：末端发起小步探索

长期以来，我国工业软件存在核心技术缺失、对外依存度高、产品成熟度不足、生态体系不完善等问题，CAD、CAE等研发设计类软件几乎是国外巨头的天下。

国产工业软件发展难的关键在于：因为不好用所以少人用，因为少人用所以没迭代。半月谈记者在珠三角走访传统制衣行业时了解到，且不论进口机器内嵌系统与软件直接捆绑，就是国产设备工厂使用的也大多数为国外软件。

一家大型制衣工厂的负责人坦言，用国产软件确实可以完成衣服的设计、打样乃至生产管理，但他需要和海外客商说明设计方案、材料、设计参数、原型效果等，这些又需要翻译成“工业英语”。“既然国外软件系统好用且成本可控，企业何必自找麻烦，增加翻译工序，还要保证两套系统转化时数据不失真呢？”

传统制造业尚且如此，智能制造领域更为突出。生产效率、产品稳定性、数据安全等因素让企业倾向于使用欧美成熟的工业软件系统。多家不同行业的生产企业认为，国产工业软件一是缺乏数据积累，二是缺乏应用验证。

如今，AI在工业软件赛道上撕开一个口子。作为工业大国，我国拥有齐全工业门类和丰富应用场景，在工业软件上加载AI，让“工业大脑”自主决策的尝试在一些地方进行。

据广东省东莞市科技局介绍，自2024年开始，东莞开始推进人工智能边端智算网络建设，不对企业设备产线大改，而以场景牵引、小步快跑的方式，让算法在产线关键点跑起来。例如，先给设备原有的摄像头程序加载算法，让原来“只看不想”的摄像头能抓取数据，上传存储数据，分析判断产品问题，根据问题分类决策。

与此同时，针对工业场景无标准答案的特性，当地还创新性地组建“人工智能创新联合体”，由龙头企业及多家高校院所担任“场景提供方”与“技术攻关方”，分门别类挖掘高价值工业数据，形成可直接用于产线决策的垂直模型库，进而推动AI技术在制造场景的落地应用。

“AI+”：源头剑指工业软件“底座”

另一场全新的冲刺在悄然酝酿：AI不是工具链上加挂的“车厢”，而是工业软件的“底座”。

数字化工业软件联盟认为新一代核心工业软件体系的技术架构，主要体现在三个层面：强调整体性与自主可控、以企业的数字化与智能化转型需求为直接驱动力、与AI深度融合。

在新能源汽车、低空经济等工业制造领域，我国凭借完整产业链和丰富应用场景，积累一定优质数据。如何用好这些数据，成为产业升级的关键。专注于新材料及轻合金压铸的宜安科技股份有限公司，借助AI+国产工业软件，加快国产工业软件应用验证。

过去，工程师开发一款新产品，很大程度上依赖个人经验；设计、仿真、试制、修改等各个环节只能串联进行，一个环节做完才能进入下一个环节，一旦后面发现设计有问题，就要退回到前面重新来。

现在，宜安的工程师将AI和国产CAE软件结合，改变了这个流程。AI先对大量历史产品和工艺数据进行深度学习，学会“预判”制造中可能出现的问题。当工程师开始设计时，AI就能实时提供辅助：它可以把原本需要人工完成的仿真任务自动拆解，并在国产CAE软件中快速进行“虚拟试制”。CAE软件负责精确计算产品结构在受力、温度等条件下的表现，AI则在此基础上主动提醒设计人员：这个结构在压铸时可能产生气孔、那个位置可能开裂、这里的尺寸公差难以保证……

这样一来，原本要等到试制阶段才发现的问题，在设计阶段就被提前预警和修正。宜安科技科研工作负责人庞栋说，这种变化能够把省下来的时间更多留给试制阶段的工艺调优和质量改善。更重要的是，因为AI和CAE可在设计阶段进行多轮精准模拟分析，工程师能同步完成“可制造性分析”——也就是说，设计还没定型，就已经知道怎么造、会不会出问题。

东莞市工业和信息化局软件和信息服务业科（人工智能科）一级主任科员梁东明认为，新一代工业软件具有后发优势、结构优势和体验优势。“AI时代，国产软件头部成果出现架构更新，能更好地与AI结合；注重端口闭环，预留接口以解决不同软件间的‘数据孤岛’问题；性价比更高，本地化服务响应速度更快。”梁东明说。

逻辑重建的全域图景

华为集团工业软件CTO、数字化工业软件联盟秘书长丘水平认为，传统工业软件最终将被塞入工业AI智能体，由其来组织和调度整个技术资源体系。

数据沉淀的重要性不言而喻。无论是软件的升级迭代还是AI的养成，都需要大量数据的投喂和训练，但这对广大中小企业而言，成本大、不可控。此外，工业生产要求稳定性、精确度，但AI幻觉和安全性之间有天然矛盾性。产业表现出拥抱新技术和观望并存的谨慎态度。

因此，由政府牵头做“数字基建”和技术底座，成为必选项。“东莞正在尝试构建一套基于鸿蒙底座的全新生态。通过建设城市可信数据空间，东莞试图打破企业内部的‘数据孤岛’，让数据在安全的前提下流动起来，让数据价值活起来。”东莞市政务和数据局局长张志云说。

5月7日，《东莞市全球智造中心建设总体方案（2026—2030年）》发布，提出未来五年将实施不少于60项重大科技项目，攻关基础工业软件等领域的“卡脖子”技术。在业界关心的AI赋能制造业工程上，东莞提出，将依托国家人工智能应用中试基地等，打造50个以上行业特色工业垂直领域大模型，汇聚重点产业高价值工业数据集，在机器视觉检测、智能排产、3D虚拟仿真等领域实现突破，推动制造业智能化转型。

东莞市政务和数据局副局长敖欣说，当全市全域都实现跨设备、跨系统的互联互通，就能逐渐反哺去解决数据“点状”孤立的问题，“不是因为看见了才去相信，而是相信了才可能看见，这一步需要政府去领航”。

半月谈记者 黄浩苑 丁乐