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安世亚太:中国自主仿真破冰之旅

2021-07-20 14:15:08 来源:钥城网
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摘自踏雪论坛坛主田锋在“2021年中国智能制造高峰论坛”的发言记录。

关于自主仿真这个话题由来已久,可以追溯到50年前中国发展仿真软件的年代。然而很不幸的是,到现在为止,大家都还在冰之下,所以叫破冰之旅。但现在为什么又能破冰呢?这是因为中国的工业软件进入了一个拐点。仿真工业作为一个典型且特殊的工业软件,在工业软件体系中占有独特的地位。它该如何自主发展呢,结合安世亚太多年发展的经验,直到今天,我们认为我们是中国大概率能走通自主发展道路的公司。

坚冰何惧中国自主仿真发展破冰缘起

为什么叫破冰之旅?坚冰何在?

我们调查了多家企业,大家一致认为自主发展很难,其中包含五大原因。这五条问题如果得以解决,其他的问题都会迎刃而解,不解决的话可能面临随之而来的更多的问题。

第一是技术问题,大家普遍认为,在短时间内很难追平国际竞争对手,而国际软件在中国的普及率较高,如果短时间内无法追平国际软件,用户则会很快失去耐心。

第二是仿真软件开发成本问题,仿真软件开发成本巨大。可以参考世界顶级仿真软件——ANSYS软件,它的开发费用为每年3亿美金,如此巨额费用对中国的软件公司来说是巨大的门槛,一般的商业公司都难以承受。

第三是盈利问题,即使投入很高,只要盈利总会得到社会资本的支持,但若很难短期内盈利,资本也会很快失去耐心。

第四是替换问题,忽略以上三个问题,如果企业能够做出媲美ANSYS的软件,是否能够代替国外软件在中国的地位?这实际上是一个很难回答的问题,单凭功能、性能、价格,能不能替换ANSYS软件?实际上大家都会沉默。

最后是知识产权问题,也是我们最大的一个难题。由于知识产权意识较为薄弱,中国很多软件都可以“免费而来”。软件与硬件不同,苹果手机再好,小米手机还能卖出去,是因为苹果手机不能盗版,因此我们的硬件发展的很快,但软件却没有发展起来。如果能够免费使用一款软件,其他软件性价比再高,还能打动你的芳心吗?

当然,现如今国家对这件事情的重视度已经空前之高,过去工业软件、仿真软件作为一个小众软件,在国家视野中还不是很清晰,现在,情况出现了转机。
未来已来破冰时机就在当下

为什么又能破冰,为什么是现在?

第一是政府现如今对工业软件重视程度已经空前之高,投资也非常之大,而且在我们现行制度优势之下,可以在短时间内攻克难题,这是其他制度所不能比拟的。

第二是意识问题。我们的龙头企业不只是华为这样的企业,所有的龙头企业都岌岌可危,大家意识到完全依靠国外的科学技术无法保障正常运转,对国有软件的诉求也愈加强烈。

第三是依赖问题,仿真软件在中国用的多吗?多!用的好吗?未必。实际上,国外仿真软件尚未达到很深的使用程度,我们仍有很大几率将其替换。

第四是人员问题祖国日益强大,对人才吸引力越来越大,企业招聘回国人才更加容易。

最后是需求问题,中国工业体量巨增,工业软件需求巨大,但是我们的采购需求量却很小,原因何在?仿真软件在中国每年有30亿到40亿的销售额,但参考美日数据,根据工业增加值推算,应该是300亿到400亿。如此庞大的数额是如何被隐藏的呢?那就是产权问题。如果深入探究,我们会发现一套软件其实有10个人在用,但实际上那10套软件都应该采购而得。如果释放这部分空间,对于国内企业来说将是一个很好的机会。

破冰之行为何选在现在?有人说是因为中国工业软件风口的到来,国际“卡脖子”情况的出现,让我们的软件被停用,倒逼我们发展工业软件。其实我不太同意,国际“卡脖子”的问题,最多是个催化剂,无论是“卡脖子”还是风口的到来,都是另外一件事情的结果:去年中国人均GDP达到了1万美金,在经济学领域,1万美金是一个分水岭,代表着一个国家进入了中等收入国家,一个社会进入了中等收入社会,虽说也是一件好事,但通常意味着你将面临一个风险——中等收入陷阱。而陷阱的跨越方式只有一个,就是从过去的1万美金以下的资源驱动型社会,进入到创新驱动型社会。没有工业软件就不存在实现这个跨越的可能性,所以中国工业软件风口到来的天时不是别人“卡脖子”,是中国经济发展的必然结果,也必然导致2个问题:中国必须要有工业软件;别人也一定会卡你的脖子,停滞不前。当然还有人和的到来,国家的发展吸引了越来越多的人才,我们获得人才能力越来越强。目前实施的技术和能力已经达到了我们认为开发中国工业软件所必须具备的能力,是为地利。

当天时、地利、人和完备的时候,我们认为就是时机最为成熟的时候。为什么安世亚太有机会破冰呢?我们做过很多考量,开发仿真软件需要的东西太多,很多公司进行了尝试却没有成功,我认为原因是很多条件不满足。

安世亚太运气很好,成立25年活到现在的企业不多,同时25年所带给我们的积淀是无人能够替代的,我们做了很多事情,这5件事情我认为是最重要的:仿真服务规范、上万工程案例、赋能方法论、通用仿真软件、仿真云平台。这些工作都是过去我们为了“活着”而做的工作,这种无意中创建的资产,到了今天,对我们自主仿真软件的研发和新的工作发挥了巨大的作用。

对于这样一套策略,实际上我们2011年就启动过一次大讨论,恰逢我们融到一笔资金,开始讨论中国的通用仿真软件做不做。当时我们认为时机不成熟,不做。到了16年,同样也正好有资金进账,我们再一次开始讨论:安世亚太做不做中国的通用仿真软件,最后我们的结果是:做。15年的时候,中国人均GDP是8000美金,通过6%的增长率计算,2019年或者2020年就是1万美金,这个规律是打不破的。所以我们断定3年之后一定会有风口到来,具体是什么样的形式我们尚未可知,但我们知道它一定会到来。公司当时让我做商业建议书:成功标志是什么?成功要素是什么?专家策略是什么?三者缺少任何一环都无法启动。我们梳理了两个标志:一个叫做开发满足中国刚需的软件,还有一个商业标志,就是替换用户现有的国外软件。商业公司会考虑商业与技术的平衡,我们认为,没有成功的商业道路,就不会有成功的技术道路,一个产业的DNA由两条链构成,一个是技术链,一个是商业链,哪条链断了都不行。商业为什么如此重要?没有商业,技术再好没有用,所以我们的策略也是与之对应的高点起跳策略,专注于技术的成功而制定,赋能开道则是为了商业而制定。

什么叫高点起跳呢?实际上我们认为,安世亚太等中国仿真公司的技术水平比起国外软件还差的很远,但是能够在高点起跳的原因,在于我们对中国工业刚需的分析结论——中国的工业刚需并不高,国外软件再好,也是为对应的国家所服务的,国家的工业水平需要这样的软件。但中国工业水平不高,采用国外工业软件,一部分功能其实用不上,这也是我们常见的一个现象,比如说Word、excel软件,能100%使用功能吗?答案是否定的,更遑论工业软件了。多年来,我们的工程师每天在现场反映,虽然安装了世界最好的软件,但是我们使用的功能、分析就那么几个,也就是说问题不在用户,也不在软件,是我们工业水平决定我们只能做这么多事。因此我们断定目前的技术积累已经满足用户的刚需,我们不追求最好,但是我们能够满足80%~90%的用户需求。

我们对刚需的理解是最重要的,但是先做哪些功能,后做哪些功能,取决于对刚需的了解。我们25年来在干嘛呢?我们最好的收获就是了解用户刚需,再一个就是验证,仿真软件的验证比任何一个软件要求都要高。仿真软件怎么验?做实验?在现场做大量应用,20多年之后决定这个软件好还是不好,时间和资金都不支持这样的实验。此时我们的优势得以凸显:我们出售国外的软件25年之后,积累了1万多将近2万个案例,现在我们开发新的功能,无需大量实验,用国外软件做完的案例结果和我们的结果作比较,就可以达到快速验证的目的。这种积淀也是这25年来实现的,是依靠时间打磨出来的,所以说我们认为在这个高点上我们足够了。

对刚需理解之后,就可以很准确的去选择开发顺序,在人不多、资金不多的情况下,先开发哪个后开发哪个?性价比何在?如果不了解刚需的话,投入大量时间、精力、经费却做出用户不需要的软件的时候,才是最大的损失与浪费。选择开发顺序之后,制定这个策略就更加容易,珠穆朗玛峰再高也是靠一点一点爬上去的,有人爬得上去,有人爬不上去,没爬上去的那个人不一定是他的身体不好,是他的策略选错了或是时机选错了,如果时机没有问题,那就是策略,身体一样的人,今天爬不上去,明天爬上去了,这条路走不通,走那条路。所以说靠选择,不是运气。

去年我们推出了一套体系,虽不能算覆盖了中国所有软件范围,但应该算是业界最完整自主仿真软件体系,这个软件叫PERA SIM,我们通过它做了大量的验证,也是大量实实在在的工程案例,那些数据都在我们的案例库里。

还有一个策略就是赋能开道,就是替换舶来品。用国外软件的用户虽然多,都购买了昂贵的软件,但是没有把它变成他的能力。多年来我们成功服务用户最大的一个收获,就是我们用一套方法论帮助用户实现,不论用何种软件都可以把软件技术转换成他自己的能力,这套方法论就叫能力体系建设方法论,是我们独创的方法论,我们希望用这种方法暗度陈仓,阴谋也好,阳谋也好,总之,过去我们选择国外软件,现在我们选择自己的软件,通过把技术变成能力的过程,用户会更加认可你。

在我的《苦旅寻真——求索中国仿真解困之道》的第二篇专门写了方法论,仿真体系建设方法论。还有一个辅助策略,除了赋能开道和高点起跳之外,一个叫基础免费,一个叫云化普及,二者均是用来打造产业基础,何为打造产业基础呢?安世亚太20年前替ANSYS公司做了一件事,两年内占领了整个高校市场。再进来的其他软件就崩溃了,学生全在用ANSYS怎么办?产业基础就这么重要。做云化普及来打造产业基础,不是为了能赚钱,是希望我们绝大多数的工业企业用户都能用到适合的工业软件。

我的分享就到这里,但我们共同前进的路会很长。关注“安世亚太”公众账号,了解更多详细信息

 

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