参加过不少工业软件厂商的会议，但10月23日达索系统在深圳举办的这场泛高科技行业高峰论坛，多少有些与众不同：整场会议下来，达索系统似乎并不急于介绍自己的产品，而是花了大量时间讨论算力、AI，以及这些技术正在给工业领域带来的变化。与其说这是一场厂商活动，倒不如说更像是一场关于工业软件与AI的技术研讨会。
一家工业软件企业，为什么开始如此关注算力和AI？
过去几十年，工业软件始终伴随着计算技术的发展不断演进，但这一轮AI技术的发展，似乎又有一些不同：它不仅正在改变工业软件完成工作的方式，还可能影响软件的产品形态、商业模式，以及软件企业与其他技术厂商之间的关系。至于这些变化最终会将工业软件带向何处，现在还没有准确答案。但至少，像达索系统这样的传统工业软件企业，已经开始认真考虑一些过去并不那么迫切的问题。
AI带来的新需求与新挑战
AI会不会取代工业软件？这是最近讨论度很高的一个话题。一种观点认为，工业软件最有价值的是几十年积累的工业知识和工程经验，而AI恰恰擅长学习已有知识。照此推论，随着AI能力不断提高，取代传统工业软件似乎只是时间问题。
但在笔者看来，这种判断多少有些简单。工业软件的价值并不只是知识本身，而是利用这些知识解决实际工程问题的能力。更何况，AI与工业软件并非简单的替代关系，AI产业的发展本身也在创造新的工业软件需求。
达索系统大中华区高科技行业高级总监朱清平在采访中介绍，高科技行业已经成为达索系统中国区增长最快的业务领域，目前规模仅次于汽车行业。过去，这项业务主要面向消费电子、通信及相关供应链，如今，AI数据中心、算力基础设施、智能汽车、机器人等新兴领域正在成为新的业务重点。
达索系统大中华区高科技行业高级总监 朱清平
以AI数据中心为例，随着计算规模和设备功率不断提高，供电、散热及系统可靠性等问题越来越复杂，传统工业软件在设计、仿真和优化方面的能力因此有了新的用武之地。达索系统与英伟达的合作，就涉及利用虚拟孪生技术支持AI数据中心的设计与运营。过去，工业软件主要利用算力完成工程任务；如今，算力基础设施本身也成为工业软件的服务对象。
AI产业的发展为工业软件带来了新的市场，但与此同时，AI也在进入传统工业软件的业务领域。在此次论坛上，达索系统展示了AI在电子设计、机械设计、工程仿真和产品研发管理等方面的应用。除了知识检索、文档处理、代码辅助等功能，AI还开始尝试通过智能体调用专业软件，完成部分设计和分析任务。
这种变化对软件用户而言意味着效率提升，对软件厂商而言则可能意味着商业模式的调整。如果过去需要购买独立软件模块才能获得的能力，未来可以通过AI直接调用，甚至通过其他技术方式实现，那么传统的软件许可和功能定价模式就可能受到影响。
朱清平对此也有自己的判断。他认为，未来工业知识的承载方式可能发生变化，工业软件的商业模式可能逐步向工程服务、数据和AI能力转变。“未来模块的定义就会变成真正的 AI+数据和内容服务。”朱清平说。
不过，AI能够提供部分专业能力，并不意味着已经具备完整的工程设计和验证能力。生成一个三维模型，与完成符合材料、工艺及安全要求的产品设计，仍然是两回事。达索系统大中华区常务总经理李东晖在采访中表示：“通用AI和专业的软件最重要的是后面物理逻辑和约束关系，而这种逻辑和约束关系是要靠时间和实操来积累的。”
这也是传统工业软件企业目前最重要的优势。长期积累的工业知识、物理模型和工程方法，不会因为AI的出现就失去价值。但这些能力未来是否还必须依靠现有的软件架构和产品形式提供，则是另一个问题。
对于AI最终能够在多大程度上替代传统工业软件，朱清平并没有给出明确答案：“我们没有特别明确的答案，尤其是大模型当下要如何完全替代原有的诸多能力？我们不设限”。
在笔者看来，这反而是一种比较务实的态度。AI与工业软件的关系还在发展过程中，既没有必要过早宣告传统工业软件将被取代，也没有理由认定现有的产品和商业模式不会改变。对于工业软件企业来说，真正重要的，是如何利用AI重新组织和提供自己长期积累的专业能力，而不是急于判断谁最终会取代谁。
当算力成为工业软件竞争力的一部分
此次论坛另一个值得关注的内容，是达索系统与华为围绕本土算力开展的合作。早在2017年，双方就曾围绕3DEXPERIENCE智能体平台和华为云开展合作，并推出基于华为云高性能计算资源的SIMULIA Abaqus联合解决方案。当时，合作主要集中在工业软件的云端部署和运行。而在此次论坛上，双方合作已经进一步延伸到工业软件与本土计算架构的适配和验证。
根据现场展示的技术路线图，Abaqus 2026和CST 2026的ARM版本已于今年9月底完成基于华为鲲鹏平台的验证，后续还将推进相关版本的优化，以及PowerFLOW ARM版本的开发与验证。虽然这些进展还不能等同于核心求解器的联合研发，但相比早期的云平台合作，双方的技术协同显然正在深入。
事实上，工业软件与算力的结合由来已久，尤其是工程仿真等领域，计算性能直接影响软件的应用效率。但随着AI和加速计算技术的发展，算力供应商提供的已不只是计算设备，还包括AI模型、开发工具和专业计算能力。达索系统与英伟达今年2月宣布的长期战略合作，就涉及将工业知识、虚拟孪生与AI计算基础设施及相关技术相结合。对于工业软件企业而言，算力正在从产品运行的基础条件，逐渐成为影响产品竞争力的重要因素。
达索系统大中华区常务总经理 李东晖
这也使得国际工业软件企业需要重新考虑与本土技术生态的关系。在采访中，李东晖介绍，与本土合作伙伴的合作已经涉及数据、运算规模和运算逻辑等方面的技术协同。“当然这种互相打通的深层合作还需要一些时间和双方的努力，并不是轻而易举就能达成，但我们认为这是跟本土 AI 底座的连接，因此是必须的。”他说。
对于这种合作是否会影响达索系统原有的全球研发体系，李东晖强调：“首先，我们采用的是求大同存小异的研发方式，保持体系架构和逻辑构成的最大化兼容，再针对本地应用的需要做相应的适配。”也就是说，达索系统仍然希望保持全球统一的产品架构，同时根据不同市场的技术环境开展本土适配。
达索系统大中华区高科技行业高级总监朱清平则提供了另一个观察角度。他认为，ARM架构的发展，以及工业软件与AI、超算技术的融合，为国际工业软件企业与本土技术厂商合作提供了新的机会。而中国制造业较为完整的产业链，也能够为这些新技术提供丰富的应用场景。“我们认为工业AI未来的数据基础、应用基础，中国占一个很大的优势，因为我们有完整的供应链。”
在朱清平看来，中国市场的作用可能不再局限于提供客户需求，本土技术与实际工业场景的结合，也可能影响达索系统未来的研发方向。“所以我们相信，这边做的本地应用尝试，一定会影响我们研发整体的战略。”
这实际上反映出国际工业软件企业与中国市场关系的一种变化：过去更多是将全球研发的产品引入中国市场，如今，本土算力技术和工业应用也开始有机会参与产品技术路线的演进。当然，技术适配已有实际进展，但本土应用究竟能够在多大程度上影响全球研发，还需要进一步观察。
在笔者看来，比本土化合作本身更值得关注的是，工业软件企业未来的竞争优势，可能不再完全取决于自身积累的算法、功能和工业知识，也越来越需要借助外部计算技术来实现。这既为工业软件提供了新的发展空间，也使其与算力企业之间的合作更加紧密。
这种合作当然并不意味着工业软件会成为算力平台的附属。专业算法、工程经验和工业知识仍然是工业软件的重要基础。但当软件的部分关键能力越来越依赖特定计算平台时，如何避免形成新的技术依赖，就成为工业软件企业需要考虑的问题。对于传统工业软件厂商而言，利用新的算力和AI技术提升产品能力，与保持自身技术发展的主动权，未来可能同样重要。
写在最后
回到此次论坛，有一点让我印象颇深：无论是AI对传统工业软件的替代，还是与本土算力平台的深度合作，达索系统的管理层都没有急于为未来的技术演进设定一个确定的结果。
李东晖在谈到通用AI与专业工业软件的关系时表示：“在目前，还需要一些时间去试验、去链接，我们并不反对相互的融合。”他还进一步指出：“我认为，技术总是相互烘托的时候才会发展得更好、更快，并不是设计一个技术的壁垒，但这需要时间，我们也期待在之后的过程当中产生相互协同的效果。”
在笔者看来，这也是现阶段观察AI与工业软件关系时，比较积极和理智的一种态度：AI已经开始改变工业软件的使用方式和商业模式，算力及其技术生态也正在成为影响软件竞争力的因素之一，变化已经发生，但不同技术和商业模式的探索还远没有结束。无论是传统工业软件企业，还是新进入这一市场的AI和算力厂商，都需要在实际应用中寻找新的位置。
至于未来工业软件究竟会发展成什么样，谁会获得更大的市场机会，谁又可能失去原有的竞争优势，现在还不必急于下结论。技术的发展从来不会完全按照某一种预设的剧本展开。对于工业软件行业而言，比预测最终结果更重要的，是看清正在发生的变化，并为不同的可能性保留空间。
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