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近幾年，我國強化對工業軟件的政策支持，在互聯網、數字經濟的快速發展趨勢下，工業軟件行業也迎來了巨大的機遇。工業和信息化部的數據顯示，2023 年上半年，工業軟件收入爲 1247 億元，同比增長 12.8%。可以看出，我國工業軟件市場規模穩步壯大，供給能力有效提升，發展環境持續優化，爲制造業數字化轉型提供了有力支撐。
關于工業軟件領域未來的發展趨勢？有哪些投資機會？近期钛資本邀請到國科投資副總監肖鵬來進行分享，主題是：工業軟件投資心得分享。他是東南大學碩士，2018 年加盟國科投資，曆任投資分析師、投資經理，現任公司投資副總監、軟件組成員。曾參與南方測繪、中科海光、天兵科技、中科宇航、賽昉科技等多個項目的投資，主持了三維家等項目投資。本次分享主持人是钛資本董事總經理趙晖，他 2017 年加入钛資本，在钛資本負責先進制造，企業安全領域的融資并購，之前從事 IT 行業，先後任職于北大方正、IBM、聯想集團，擁有商業和技術的複合理解能力，市場及銷售管理能力。以下爲分享實錄：
工業軟件的起源
從目前的情況來看，工業軟件的發展情況主要與某個國家或地區的工業能力和工業産出能力相關。例如，我們現在看到的大多數工業軟件主要來自兩類領域：一是大型裝備的生産和制造，比如達索，他們專注于航空航天領域，制造大型飛機和軍工導彈、火箭；二是流程工業：包括化工、鋼鐵和能源行業。汽車制造則更類似于大型裝備制造，因爲它最終是一個成品設備。在這個領域，例如西門子和海克斯康等公司，他們提供軟硬件解決方案，也服務于流程工業。此外，如建築業，也出現了專門爲這些領域提供工業軟件的公司，如廣聯達和中望。另一個近年來非常熱門的領域是半導體行業，主要涉及 EDA 軟件。
從整體來看，一個國家或地區之所以在工業軟件領域強大，主要是其本身的工業能力強，這爲軟件的發展提供了有力的支持，尤其是在大型裝備制造和流程工業生産制造領域。
中國與海外的工業軟件企業在規模、知名度和産品實力方面存在顯著差距，主要原因是中國的大型裝備和流程工業的起源具有一定的特殊性。之前中美關系較好的階段，中國的大部分工業領域，包括航空航天、船舶以及流程工業，都是借鑒美國的組織形式。除了航空航天，我們在部門設置方面還參考了蘇聯的模式，即産 - 研結合的模式。在這一過程中，我們大量采用了他們的軟件，包括中國航天與達索的密切合作。在 80 年代和 90 年代，中國的許多高校和研究機構都開展了自用的工業軟件開發，如計算機輔助工程（CAE）中的求解器。但由于工業界都直接使用海外成熟軟件，這樣國産工業軟件喪失了和中國工業共同成長的機會。
工業軟件兩大應用場景
工業軟件根據功能屬性又可以分爲兩類：一類是工具類軟件，主要用于研發、設計、基建、制造和運維等具體問題的解決，比如 CAD、CAE 和 CAM；另一類軟件更多關注數據管理、流程管理、研發流程管理以及試驗和檢測的組織與管理，如 MES、PLM 等。
爲什麽要這樣劃分呢？舉例來說，像西門子、海克斯康等軟件企業，當他們進入中國市場時，會出現一個有趣的現象：工具類軟件非常暢銷，如 CAD、CAE、鷹圖。然而，與之相反，項目管理、數據管理以及生産管理的軟件銷售相對較差。中國在大型裝備和流程工業的組織方面借鑒了海外的經驗，但在管理形式上更多地參考了蘇聯的模式。因此，我們的管理形式與歐美大不相同，但我們使用的工具卻幾乎一緻。這造成了一個奇怪的情況，即海外的許多軟件品類，在中國被認爲非常有價值，代表着管理和組織形式的一部分，類似于企業服務中的行業或最佳實踐，但這一部分在中國銷售并不太好。然而，設計研發類的軟件，不論是 EDA、CAD 還是 CAE，以及 CAM，都在國内銷售非常好。這反映了中國特殊的情況，導緻了這種現象。從現在來看，我們上市的工業軟件相關企業都以研發設計工具類軟件爲主，而生産管理和數據管理的軟件相對較少。
工業軟件全景圖
根據大型裝備和流程工業這兩個主要領域，我們可以将工業軟件劃分爲四個主要類别：
第一類是用于規劃和設計的工具類軟件；第二類是用于建設的軟件；第三類是用于制造和運行的軟件，其中包括裝備制造和流程工業制造；第四類是用于試驗和檢測的軟件。
在工業 4.0 時代，我們将其分爲兩個主要類别的原因是，工業軟件的技術棧相對較老。即使是現在非常熱門的技術，如人工智能、元宇宙等，以及之前的大數據和雲計算等，這些技術在工業軟件的品類中使用非常有限。因爲工業軟件有一個特點，與互聯網截然相反，它需要穩定性。在工業軟件領域，一旦 1.0 版本發布，人們希望 1.0 版本能夠一直穩定運行下去，除非 2.0 版本非常出色并且在穩定性方面能夠完全滿足需求。但對于互聯網産品、APP 等，以及其他一些軟件，它們實際上是快速叠代的。在工業軟件品類中，穩定性是其優勢。與這些 IT 技術的快速進步相比，工業軟件領域的應用進展較慢。然而，我們發現一些新技術已經開始滲透到工業軟件中，這也将成爲一些投資機會。
此外，我們還需要談及數據處理。在工業 3.0 時代，數據流通、信息流通基本上都以文件的形式進行。到了工業 4.0 時代，另一個重大變化是數據處理方式。現在，我們都在談論 " 模型驅動系統工程 "（MBSE）的概念，這個概念可能是在 80 年代或 90 年代提出的，但一直沒有真正付諸實踐。
如今，涉及到數據處理。我們不再像以前一樣通過文件來傳遞數據，而是更多地使用模型以及更底層、更細粒度的數據源進行處理。在 2021 和 2022 年，數字化交付和大數據平台變得非常熱門，包括物聯網和工業互聯網平台。甚至包括 " 元宇宙 "，這是一個較新的術語。這些概念的共同點是它們提供更直觀、更貼近實際裝備、更清晰的數據關系，以及更高的維度。
工業場景數字化、智能化趨勢
工業場景可能有兩個趨勢，我将讨論這些趨勢以及工業場景如何與現代互聯網技術相融合。在工業車間或生産場所，我們主要關注的仍然是安全和生産。因此，這一領域很難與最新的技術或軟件架構相結合，因爲它需要更多的安全和生産性。盡管如此，市場上也出現了一些數字化轉型的一線車間産品或企業。
例如，在 90 年代末提出了軟 PLC 的概念。到了 2000 年和 2020 年，軟 PLC 逐漸發展，今天，我們看到中國也有很多企業正在嘗試将軟 PLC 與工控機結合使用。從邏輯的角度來看，Windows 是一個複雜的系統，所以在安全生産方面可能不符合标準。但從實踐來看，它能夠确保一定的安全性和穩定性。在這種情況下，其優點在于，它利用了 Windows 和一些高級芯片，突破了傳統 PLC 硬件的限制，提高了生産場所的數字化水平和智能化水平。
在工業領域，無論是産量還是市場規模，大型公司仍然占據主導地位。然而，對于工具軟件和資産管理軟件，以及數字化和雲化的産品，我們已經看到了許多企業在嘗試。
工業軟件的特點
從基礎技術層面分析工業軟件的特點。其一，主要體現在創業方面。在企業服務軟件領域，許多創業者通常擁有相關行業的經驗。他們從零開始開發軟件，與客戶合作，不斷改進功能、交互等方面。然而，在工業軟件領域，成功的創業公司往往需要擁有十年或更長的行業積累。這種積累可以從高校、研究院，或者大型企業中獲得。這些創業者通常在積累了多年經驗後才有了初心去創業。否則，從零開始創業在工業軟件領域幾乎是不太可能成功的。
其二，工業軟件創業企業出現後，通常擁有成熟的客戶群體。因此，他們的生存壓力相對較小。通常情況下，可能已經有 4 或 5 家客戶表明願意與之合作。此外，工業軟件不需要擔心設計形式或文件格式等問題，因爲這些方面通常已經成熟，隻要産品足夠好和穩定即可。
從财務模型上分析工業軟件的特點。工業軟件與一般的企業服務軟件有兩個主要不同點。第一，工業軟件在研發費用占比更低。第二，工業軟件在銷售和客戶方面更加穩定。這是因爲工業軟件的客戶群體通常比較集中，如大型裝備制造企業或工藝流程型企業。在創業初期，這一特點有助于降低銷售費用。
此外，工業軟件在研發費用率方面相對較低，通常保持在 20% 到 25% 之間。企業服務軟件銷售費用通常更高，達到 33%。再者，對于工業軟件企業，研發成本與并購有關。工業軟件企業在發展的某個階段會進行并購，其産品的研發投入相對較低，但并購成本較高。
最後，關于盈利能力。工業軟件企業在收入能夠超過 1 億或 1.5 億的情況下，就有實現盈利的可能性。尤其像中望這類企業，雖然他在不斷進行并購，但總體而言，如果能夠成功銷售自己的成熟産品，如二維 CAD license，實現盈利相對較容易。
從市場化的角度來看，對于工業軟件的一級市場表現，目前的估值相對來說較合理。之前因市場不景氣影響到各個行業，工業軟件的熱度也有所下降。然而，在這個階段，價格可能是相對合理的，中國的工業軟件在産品力、市場覆蓋範圍和商業穩定性方面都具備一定優勢。
工業軟件的投資機會
首先，對于現有的軟件品類，中國的工業軟件通常借鑒海外的經驗，且從自主研發的角度來看，中國的工業軟件市場并不成熟，也沒有明顯的引領地位。其次，中國工業軟件企業的規模相對較小，與國際競争對手相比，發展較弱。因此，在已有的軟件品類中，自主可控作爲重要的牽引因素，對于工業軟件的投資機會可能更有吸引力。
自主可控尤其在繪圖軟件領域至關重要，每個品類可能隻需要一兩家公司。以 CAD 領域爲例，國内市場規模約爲 60 多億，可以容納兩家公司，但在 CAE 領域可能會更具挑戰性，因爲每個子領域的規模較小，不足以支持多家公司。
對于已有平台來說，大概率會進入并購階段。但目前并購市場一直沒有達成的原因在于一級市場的估值和并購價格之間存在巨大的差距。并且，國内并購标的的難度較大，因爲國内一級市場中有許多年收入達到數千萬元的工業軟件企業，他們希望以較高的估值上市。這種情況下，并購變得非常困難，價格可能需要降低至初始估值的一到三折。因此，對于已有的工業軟件品類，未來兩到三年至四年可能會呈現這種趨勢。
這裏又不得不提及到行業話語權的問題。涉及中美之間的競争，以及中國與歐洲的關系。這不僅是大國之間的競争，更是合作與競争的結合。這種競争更偏向經濟和實用主義。我們可以在某些工業領域或産業鏈中培育代表中國的管理經驗或工業軟件的最佳實踐，盡管這個過程可能比我們想象的要慢，因爲工業軟件領域的發展進展較爲緩慢。
此外，關于中國特有的組織形式。雖然像 NASA 和波音等公司采用的商業化研發組織形式具有自身的優勢，但我們也在思考，中國特色的組織形式是否具有自身的優勢，是否能夠産生一些适合中國大型裝備和流程工業的工業軟件。這些軟件可能是中國特色的 PLM 或 PDM。
總之，工業軟件在投資方面具有一些優勢。與 SaaS 軟件不同，工業軟件具有更可預測的年度收入，無論是通過銷售軟件還是提供服務和項目，年度收入的可預測性都相對較高。然而，由于工業軟件的叠代速度較慢，商業需求的叠代也較慢，因此它具有自己的特點。在進行新型工業軟件的投資時，可能會面臨時間問題。
問答
Q1: 是否存在專注于 CAD 核心開發的國内團隊，或者是否有新興企業有機會進入這個市場，您如何看待這一點？
A: 這存在一定難度。我們接觸了一個來自中科大的團隊，他們專注于 CAD 核心開發。但存在一個重大問題，那就是與商業軟件相比距離太遠。我提到這個項目的原因是，像新迪和中望都通過并購海外團隊以及海外已有的優勢來發展。在第一階段，他們可以進行二次開發，而不必觸碰核心部分。産品一經推出，就可以快速推向市場，但對于新團隊來說，如果與商業軟件合作，可能需要很長時間，這一階段國内的軟件企業可能已經完成了自主可控替代，所以成功的機會相對較小。對于第二梯隊的企業，我們都感到擔憂。他們可能很難找到新的發展主題。
Q2: 關于大型模型在工業領域的應用，您有何看法？
A: 目前，使用大型模型的企業主要是具有大規模數據需求的，尤其是在工業領域，這類客戶相當多，如電網和軍工等。但他們将大型模型應用于工業領域時，更多是用于處理一些文書工作和外部信息分析，而不是在工業場景中使用。我們曾咨詢過一些客戶，爲什麽不嘗試在嚴格的生産環境中使用大型模型？他們的回答是，工業場景，無論是工藝、生産流程、交接班等，這些過程都已經完全标準化和制度化。在這些過程中，大型模型的創造性和優化優勢并不适用。
Q3: 美國對半導體行業的制約，對工業軟件領域投資有哪些機會？
A：在這個領域，目前面臨的主要問題是海外并購标的的問題，因爲 EDA 有點類似于 CAE，包括不同生産階段的工具和各種物理設備工具。現在，美國對海外并購确實産生了實質性的影響，無論是美國企業、歐洲企業還是像以色列這類企業，他們在進行并購時都會面臨一些阻力。
此外，EDA 并不是一個特别大的軟件品類，其市場規模相對較小。但是，由于美國對中國半導體産業實施制裁，這在一定程度上刺激了這一領域的發展。這個領域的發展過程，就像其他工業軟件品類一樣，相對緩慢。目前，最直接的影響是在進行并購時需要遵守美國的一些法規和條件。
Q4: 目前，研發和設計類工具的上市公司已經相當多，競争也變得相當激烈。然而，對于純粹的生産管理類軟件，我們是否應該考慮關注與數據或模型解析相關的領域呢？
A: 我認爲這是一個非常有潛力的方向。不過，目前來看，存在兩個主要問題。首先，創始團隊需要深刻理解工業數據，包括模型之間的關系概念，以及模型的元數據和數據源等方面的知識。因此，這對創始人的要求相當高。其次，研發工業軟件的成本高，試錯機會相對較少，所以其發展速度可能較慢。在工業領域，可能需要 10-20 年的時間。
Q5: 你是否曾投資過底層工業軟件項目或企業？這些項目的應用程度是否較高？
A: 我們之前沒有投資底層工業軟件，主要考慮爲底層軟件離商業應用還相當遙遠。在我們接觸過的類似項目中，如醫院、航天醫院，以及一些專注于底層技術的公司。發現底層技術面臨兩個主要問題。一是市場規模太小。例如，在中國，CAD 市場價值大約 60 多億美元，而底層技術市場可能隻有約 1 億美元，甚至更少。二是與國外市場存在差距。由于 PS 的成熟來自于 SonyWorks，他們花了大約五六年時間來進行 debug 和改進。這個領域的代碼質量非常高，每一行代碼可能都不容易更改。所以，對于任何新的 CAD 企業來說，從這些大公司以低成本獲取内核已經足夠。如果你要推出新的技術，很難在競争激烈的商業軟件市場中立足。幾乎國内所有的商業 CAD 工具都使用了這兩個内核之一。所以，對中國來說，開發底層技術似乎沒有太大意義，這隻會重複造輪子。
Q6: CAD 這類工具的商業化周期較長，市場同質化問題較嚴重。對于 PLM 來說，具備怎樣的背景或從哪個領域的國産 PLM 在商業化方面更有機會？
A: 我認爲中國的 PLM 可能會比 CAD 成長得更快、更出色、更容易一些。首先，PLM 更大的挑戰來自于對整個研發流程或工藝流程的深刻理解，而中國具有自身的特殊性，這一特殊性可能與蘇聯的體系有關。在航空航天、軍工等領域，這種差異可能會更加顯著，因爲中國擁有自身的組織形式。因此，中國的産品經理在這方面可能有機會。
其次，目前 Dassault Syst è mes（達索系統）是基于模型的行業領導者。但像西門子的 Teamcenter 和 PTC 的産品現在仍然基于傳統架構。從我們的觀察來看，這種轉變可能相當困難，因爲在市場規模和市場份額上仍然具有很高的競争優勢。因此，這兩個機會實際上是可以被中國企業把握的。如果這些企業在兩三年内能夠上市，不受資金方面的壓力，同時在這兩個方面取得良好的成績，我認爲中國的産品經理有可能比國外的表現更出色。
Q7: 請問國内的軍工和航空航天領域的情況如何？是否存在成熟的軟件？是否有什麽投資機會？
A: 近兩三年，我們觀察到了兩個趨勢。第一，在航天領域，一些研究所或者單位希望将他們内部使用的軟件産品商業化。第二，我們發現幾乎每家軍工或航空航天單位都有自己的軟件研發團隊，尤其是在數學求解器方面。至于投資機會，我覺得這個問題不容易評價。實際上，将自用的軟件産品商業化的過程與獨立開發商業軟件的過程不太一樣。如果有這樣的機會，而且投資人能夠在早期參與進來，可能會有一些優勢，不過，挑戰在于企業是否能夠适應不同的客戶及生産場景，因爲國内的軍工和航空航天内部的體系之間也存在部門之間的差異。他們對你的産品是否适用可能有不同的看法。值得關注的是，他們已經擁有了核心處理器，自己的研發團隊也越來越多，一些團隊也有意将他們的商業化産品推向市場。
钛資本研究院觀察
制造業是穩定經濟的壓艙石。2022 年我國工業增加值突破 40 萬億元大關， 占 GDP 比重達到了 33.2%，其中制造業增加值占 GDP 比重爲 27.7%，制造業規模已經連續 13 年居世界首位，成爲穩定經濟大盤的 " 壓艙石 "。近年來，世界主要工業大國紛紛制定發布高端制造業發展戰略，強化政府引導和政策支持，持續搶占競争制高點，重要性不言而喻。
工業軟件是發展先進制造業、提升工業整體實力的核心。數字化與自主化是發展新型工業的兩大關鍵。工業軟件包含 " 工業 " 和 " 軟件 " 兩大要素，決定了工業軟件的先進程度，而工業軟件的先進程度又決定了工業的效率水平。工業軟件是推動高端制造水平、提升工業綜合競争力重要要素和支撐。數字化與自主化是發展新型工業化的兩大關鍵。制造業 PMI 逐步上行，邊際持續改善，工業軟件需求有望迎來拐點。未來，钛資本将與投資者共同關注、探讨潛在的投資價值。
