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田锋老师是研发数字化转型领域专家，对工业软件与制造业需求的最佳结合方案具有深入研究，本期分享“田锋谈数字化研发”专栏文章，如有亮点见解，欢迎点击文末“阅读原文”，进入百问社区交流讨论。
面对中国工业软件的如火如荼，有人摩拳擦掌，说成功近在眼前；有人望洋兴叹，说彼岸远在天边。不论什么论调，都看似言之有理，但也似是而非。其实，这也丝毫不奇怪，进入新时代，面对新事物，我们必须要趟过一系列雷区。误区往往无法绕过，甚至会被人们当成大本营安营扎寨数年。真理的获得，就是不停从一个误区进入另一个误区的过程。经过多次误区洗礼，迭代递归，终见规律。今天，就工业软件发展的误区，我们先选十个下锅。
误区一
中国工业软件的“风口”是“卡脖子”带来
这几年，中国工业软件“风口”到来，很多人说 “卡脖子”是其原因，都还说中国工业软件人应该感谢川建国。
你质疑过这个说法么？这个“风口”是怎么来的？有人说是他国制裁，有人说是国际打压。似乎很对呀，贸易摩擦、科技竞争以及“卡脖子”导致了中国工业软件风口的到来。
在我看来，此次风口和卡脖子只是具有相关性，并非因果律，他们都是另外一件事的两个结果：中国工业和经济到达了分水岭。其底层逻辑是：2019年中国人均GDP达到1万美元，中国进入中等发达水平，同时，面临“中等收入陷阱”。
此刻，跨越陷阱的方法是经济发展模式必须从要素驱动转向创新驱动，工业软件是最重要的工具之一。此刻，也是竞争者把你推下陷阱的最好时机。太早没有陷阱可以落井下石，太晚就跨过去来不及了。这也很好地解释了 “贸易战”和“科技战”为什么是在2018年开打，而不是其他时间。
此后的20年是我们跨越陷阱的时间，国际断供和卡脖子将是新常态。那国家出手推动工业软件自主发展是必然选择，也自然让其成为风口。于是，我们看到卡脖子和风口同时到来现象，但不意味着卡脖子是风口的原因，底层原因是中国工业经济到达了分水岭。
卡脖子的确是中国工业软件风口的催化剂，但绝不是基本原因。没有爱因斯坦，相对论还是会被发现；没有爱迪生，灯泡还是会被发明；没有被苹果砸中，牛顿也会发现万有引力，甚至没有牛顿，万有引力也会被发现。历史材料表明，以上事件都不是黑天鹅，而是趋势，是规律，是时代发展的必然产物，只不过恰巧落在某个人的头上。就像现在，落在了一个大家都认为个性异常的某国领导人。但其实，权力更替后，一切没有变化，甚至变本加厉。国际经贸摩擦、科技竞争、工业软件卡脖子将是新常态。
所以，此次工业软件的所谓风口，根本就不是风口，而是趋势；不是突发的黑天鹅，而是可预测的经济规律；不是一个转瞬即逝的窗口，而是一个新时代的到来；是国家工业发展的内生需求，不是外力使然。
误区二
赶上国际标杆
才能实现国产替换
国产工业软件确实不得不面对一个现实：中国企业在用国际先进软件。如果想做替换，你是不是必须得赶上甚至优于人家呀？这个过程，在我们国家称为“对标”。中国社会喜欢“对标”，不是一般的喜欢，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。
对于工业软件，多数人一直忽略了一个核心问题：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。其实，我不反对“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？
我也倡导对标，但我主张：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。
国际软件的确先进，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。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，既不可能，也没必要，甚至是一种浪费，至少性价比不高。
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。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。
误区三
避开国际大鳄锋芒
差异化是取胜之道
中国古代的战法里有“守正”和“出奇”两种策略。那中国工业软件突围，是该守正还须出奇？“出奇制胜”和“差异化竞争”这样的词汇，在战争与商界中往往被赋予了魔力和褒奖。中国工业软件要突围嘛，当然应该出其不意！但真该如此么？
据我观察，其实未必。君不见，中国的工业软件公司：有些凌波微步，走上了利基小道；有些飞檐走壁，最终在云上漂泊；有些剑走偏锋，一头扎进APP长尾不能自拔。似乎都是峭壁上的灵芝，哪一个成了餐桌上的粮食？
我一直谈一个观点：中国工业软件出现四个新赛道，这些赛道上没有国际大鳄，只有中国工业软件公司。这些新市场上没有国际软件，只有中国软件可用。未来若干年，中国市场将产生大量对干粮而非灵芝的需求，即“刚需”。这就是我们为什么在技术和产品研发上选择了守正的原因。
当然，新旧赛道迟早会合并，所有战车将在同一个赛道上竞技。也正因为如此，我们现在才要坚持守正路线，尽快在基本面上进入全球第一梯队。唯有如此，未来合轨之时，我们才有一战的能力。打仗是需要用奇兵，但最终的胜利取决于国力，也就是工业、经济和人才的底盘，这些无一不是靠“守正”方能获得。
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。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，看来，此观点在工业软件界同样适用。
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。
误区四
好产品是用出来的
必须走到用户中去工程验证
工业软件界一个共识：工业软件需要大量的工程化验证，才能进入实际工程中使用。的确，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（图3-1）。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，用把过去的案例调出，相同的问题，用同样的模型，在新功能或模块中重新计算一次。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。
误区五
成本高，竞争强
卖不出去，活不下去
谈起中国自主工业软件，第一反应是难！工业软件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。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。
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。
但我们并不是没有机会，而是机会窗口巨大。依据我们对今日中国工业软件市场的理解，有以下几个判断：
1）禁运行业（军工或实体名单）无工业软件可买；
2）中国占比最高的企业群体——中小企业无软件可用。
3）卡脖子之后，重大民品企业的工业软件供应也朝不保夕；
4）中国知识产权逐步合规之后，传统的工业软件产业将出现大量空白市场空间。
这就是前文所言的四个新赛道，这四个新赛道是天时留给我们的机会。但不同的赛道应该设计不同的市场开发策略，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。
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。国际仿真大鳄中最大的那只，在中国的成功秘诀是：早在20年前就成功占领了高校阵地。这让后来的竞争者直接崩溃，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。
误区六
功能不强，性能不好
咱靠价格感动用户啊
其实，开发一款符合用户需求的工业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，你价格也未必能占了优势。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。
不能替换舶来品，就别谈自主研发！那能替换么？答案是能，虽然有难度，但仍然存在机会。中国工业软件用户的应用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。
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。
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？我们以仿真为例，来探究其中的原因，并找出解决方案。
在企业调研时，多家企业讲了同一个怪现象：中国企业多数都在做“假仿真”，我们把这个现象称为“大拿迷局”。这其实是企业关于仿真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仿真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仿真应用效益。
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，谁将拥有中国仿真的下一代机会。买仿真不是买软件硬件，而是希望买到研发能力。只要能帮助用户他提升的研发生产力，他并不会在乎用的是什么软件。
中国自主仿真若想成功，只能瞄准这一诉求：赋能企业仿真。通过解决中国企业仿真应用实效不高的问题，逐步实现自主软件的替换。
我们把这套策略称为“赋能开道”，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，用于企业的仿真体系建设。我们利用仿真体系建设方法论，孵化一批中国咨询服务公司，持之以恒地帮助企业建立仿真能力体系。中国的仿真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，可以帮助企业进行仿真体系建设。
我们相信，以上的思路、方法和路线，很大程度上适用于其他工业软件，只需稍加改变，也许就成为一条你的软件实现国产替换的通路。
误区七
酒香不怕巷子深
好产品不愁卖
关于自主工业软件，很多人说“只要我能开发个好软件，何愁卖不出去！”乍一听，这句话没毛病。细想想，这其实是个商业悖论！
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，中国自主工业软件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。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。
“好软件不愁卖”的相悖之处就在于：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。
误区八
工业龙头才能开发好的工业软件
最近很多人谈一个观点：只有工业龙头才能开发成功的工业软件，你看，西门子、达索生产的工业软件都是优秀的工业软件，这两个都是工业公司。其实他们忘了三件事：一是西门子收购UG的时候，UG已经是CAD/PLM界三强之一；二是达索从工业品公司分离出来后才开始壮大；三是ANSYS和PTC都很强，但不是工业公司。
其实，工业软件基因和技术积累很重要。成就任何事情都要有基因，至少，强大的基因能提升你的成功率。大自然的基因是生物经过数亿年的进化，形成的相对稳定的那串遗传密码。在产业上，基因其实就是你的组织经过长时间创建和进化而成的积淀。虚的方面讲是文化、思维和意识，实的方面讲就是技术、数据、人才、客户等。不否认工业龙头企业有人有钱，但没有工业软件基因，战略上也不可能转向工业软件，也不具备工业软件用户基础，除了他自己自作自受外，他的同行会避之不及……。
技术积累是工业软件的另一大基础，没有长时间的工业软件技术积累就贸然出发的人，基本上都会死在半山腰。这里所谓的技术积累是个技术谱，而非几项零散的技术。且技术谱要跟目标用户的需求谱要匹配，特别是“刚需谱”。技术谱和刚需谱中的“谱”字是需要时间和规模来积累的。那些突然宣称自己可以做工业软件的组织，若不是迷之自信，就是想欺负中国懂行的专家不多，误导主管部门的决策。
下表给出了不同工业软件的技术要素构成以及这些要素的最重要来源，这些来源的判定就是根据这些组织是否具有积累的基础、历史和动机。
通过上表各项要素分析，显然只有长期坚持在工业软件领域的公司才是肩负中国工业软件破冰使命的主体。虽然确实需要其他类型的组织，譬如工业企业、科研院所，以及第三方机构来加持，但每类机构都有其固有使命、业务特长和技术积累。虽然对工业软件发展都有其独特价值，但不代表任何一个和工业沾边的组织就真能在工业软件风口下起飞，然后还能平稳落地。
因此，我们强烈不建议各组织随意和盲目跟风，经不住诱惑，去发展与自己战略和使命不一致的业务和能力，不仅不利于中国工业软件产业的良性发展，还会把自己的发展带入不良境遇。要不然，几年下来，中国工业软件行业肯定是一地鸡毛。
误区九
中国工业软件全面落后于西方
谈起国产自主工业软件，人们的第一反应是技术差的远，市场占有率低得多。但果真如此吗？
工业软件有很多种分类方法，有人分为研发、生产、维护和管理四类，我曾在另外的场合下经将其分为业务执行、业务管理和业务资源三类。为方便讨论中国工业软件的当前水平，本文提出一种新视角——根据所基于技术、资源（知识）或原理的属性来分类，因为这种属性与我国工业软件当前发展水平具有正相关性。同时说明此属性对软件的发展具有明显影响，也隐约指出改善焦点和突破顺序。
从底层属性这个视角来看，工业软件分三类：科学类、工程类和管理类。
1.科学类软件：此类软件是基于自然科学的固有规律而开发的软件，譬如CAD、CAE、CAM、EDA等；
2.工程类软件：此类软件是基于人类在改造现有世界和创建新世界的过程中形成的工程知识而开发的软件，譬如PDM、MES、APS、CAPP、工业互联网、工业APP等；
3.管理类软件：此类软件是基于社会科学的固有规律而开发的软件，譬如项目管理、知识管理、CRM、HR、财务等。
总体来说，中国的科学类工业软件距离国际水平差距最大，工程类次之，差距最小的是管理类软件。这与中国工业在这几类软件所基于的底层技术、资源（知识）或原理等方面的发展水平是一致的。
1.自然科学和基础科学虽无国界，但我国的科技水平相比国际先进水平落后很多，所以其对应的科学类工业软件必然差距不小，其所需要的技术积累相较于国际软件薄弱很多。这些软件以产品化形态存在于中国市场的份额不到5%。但人们在用户现场确实能看到一种类似的软件，其实多数是定制开发的项目化软件，这种软件应该归类为工业APP，属于第二种——工程类软件；
2.工程技术和知识具有鲜明的实践特征，以“基建狂魔”和“世界工厂”著称的中国工业，在实践方面自然不逊色于国际，其对应的工程类工业软件也与国际差距不大，在国内市场占有方面与国际软件平分秋色；
3.中国的社会和经济体制基于马克思政治经济学和儒释道文化发展而成，西方社会体制基于亚当斯密市场经济学、泰勒科学管理和基督宗教文化发展而成，两者的社会和经济体制差异巨大，其中的社会科学规律的差异也自然巨大。因此，西方管理类工业软件在中国基本水土不服，所以也谈不上国际管理软件和中国管理软件谁强谁弱。中国企业的首选是国产工业管理软件，占据70%的市场份额。
其实，除了这三类软件，还有一种隐藏在水面之下的软件——核心引擎。引擎软件在用户界面不可见，但却巨大影响着可见部分的表现。软件的可见部分往往是用来定义功能和操作性，而核心引擎决定着软件的性能和质量。
核心引擎软件存在于CAD、CAE、EDA等第一类工业软件中，譬如几何建模引擎、约束求解器、网格剖分引擎、数值计算引擎等，也有可能存在于第二类和第三类工业软件中，譬如人工智能引擎、流程驱动引擎等。在该领域，我们与国际标杆的差距更大，甚至超过第一类工业软件的差距。工业软件发展难度大，但可见部分的难度只是冰山一角，真正难的部分是水面之下的部分。
总结来说，就中国市场占有率而言，国产工业软件水平并不是全面落后于国际，而是应类别而异：核心引擎完全空白，科学类软件全面落后，工程类软件彼此彼此，管理类软件领先于国际。
误区十
一流组织造标准
三流组织造产品
中国工业及管理机构向来对标准很重视，工业相关标准也很多。工业软件的热潮把工业软件标准热也带来起来，各机构、团体都热衷于搞标准。业界一直有个说法：“三流组织搞产品，二流组织搞服务，一流组织搞标准”，于是很多机构和企业把做标准作为自己追求的目标，热衷于抢占标准高地，积极参与各种标准的制定，以为这样就能成为一流企业。
其实，这件事情的底层逻辑是：“一流组织做标准”的真正含义是企业首先成为了一流企业，然后才有资格做标准。一流企业首先是个成功的产品型企业，其次是个成功的服务型企业，然后才是个有资格做标准的企业。服务也是一样，首先是个成功的产品型企业，才能有能力做高端服务。企图跳过产品和服务两个阶段，投机取巧走捷径，直接做标准是不可能成为一流企业的，做出堆积如山的僵尸标准而不自知，只能被人贻笑大方。
没有硬课题的软课题只能是“疲软”课题。如果“硬课题”成功，其配套的标准必然成为事实上的标准。没有工业软件相关的硬项目，工业软件标准这样的软项目很不容易称为事实上的标准，其价值会大打折扣。
因此，“造标准”其实是“一流企业”的结果，而不是原因。“一流企业”的原因还是“一流产品”，千万不要搞错了因果关系！
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