“CAD（計算機輔助設計）+CAM（計算機輔助制造）+CAE（計算機輔助工程）”三件套，是制造企業的必備工業軟件。一家中小型制造企業要用上一套進口“三件套”，每年需支付約20萬元到50萬元的年費，這是筆不小卻又不得不支付的費用。

前不久，兩名工程師僅用一個月左右，就開發出一款國產版本網格建模軟件，性能比肩某款進口CAE軟件。幫助他們加快研發的，是一套名為“超級軟件智能（Modelware）”的智能系統。

“超級軟件智能不是為了研發某一款工業軟件，而是用AI加速軟件研發過程，同時為現有軟件提供智能調用接口。”北京中關村學院×中關村人工智能研究院研究員李亞韜說。

工業軟件面臨國產化難題

工業軟件被譽為制造業的大腦和神經，貫穿產品研發設計、生產制造等各個環節。李亞韜介紹，當前國內工業軟件發展面臨兩大瓶頸，阻礙著制造業智能化轉型、產業鏈自主可控進程。

其一，隨著AI技術飛速發展，制造業智能化轉型需求更加迫切，但現有各類工業軟件往往缺少智能接口，各類功能難以被智能化調用。超級軟件智能的目標之一，就是對現有工業軟件進行智能化升級，打通軟件智能體接口，讓軟件的產品設計、仿真測試、生產加工等各個環節更智能。

其二，工業軟件面臨國產化難題。李亞韜說，國外工業軟件研發有近百年的積澱。從基礎的科學原理起步，再經過海量工程的實踐，才磨出如今高效、魯棒性強的產品。我國一直持續推進工業軟件國產化進程，近年來也涌現了一批能與國外軟件“掰一掰手腕”的優秀國產軟件，但整個研發過程耗時長，且投入巨大。

如何加速追趕，讓國產工業軟件從“跟跑”轉向“並跑”“領跑”？AI是“換道超車”的關鍵。正如工業和信息化部新聞發言人、信息通信管理局局長謝存所言，要深入推進“人工智能+軟件”行動，集中資源和力量攻關一批關鍵技術和產品，讓好軟件快落地、早見效。

在超級軟件智能項目負責人、北京中關村學院×中關村人工智能研究院研究員何紀言看來，工業軟件研發過程中，頁面設計、人機交互等基礎環節是“外殼”，真正的挑戰是軟件核心算法設計，這也是國產工業軟件的薄弱環節。以汽車制造為例，汽車出廠前要做車身受力測試，分析碰撞時形變程度，判斷能否有效保護乘客。把這個要求落實到工業軟件上，就涉及車身網格化建模和計算模擬分析。

“從軟件界面上看，進口和國產軟件之間幾乎難分伯仲，但國產網格化建模軟件模擬出來的碰撞效果，與真實實驗情況反饋出來的結果仍有差距。”李亞韜說，超級軟件智能研發團隊的目標，就是訓練一個“見過”各行各業軟件的大模型，讓它“摸清”軟件內核裡的規律，加速基礎軟件和工業軟件開發速度。

三步生成“內核”算法

據介紹，和各類通用大模型、編程智能體相比，超級軟件智能不僅擁有輸出算法的能力，更能憑借高質量軟件基礎數據集，進一步精准把握工業制造經驗參數，給出更適配的算法建模。

超級軟件智能是如何讀懂軟件基礎數據、生成工業軟件“內核”算法的？團隊把整個過程拆解為三步。

第一步是解構，即對工業軟件的功能模塊進行拆解。何紀言說，當前大部分工業軟件都擁有一個龐大“技能庫”，上千類功能模塊混雜在一起，普通用戶用到的甚至不到百分之一。分散在各個區域的功能對AI亦不“友好”，因為AI擅長以組件化、模塊化形式完成任務。因此，超級軟件智能首先把不同功能拆解為基本的任務單元，摸清完成某項工藝流程調用的功能。

第二步是理解，即對拆分后的功能單元進行分析，每個單元輸入什麼、輸出什麼、能完成什麼任務，都要逐項明確。“尤其要注意的是，工業軟件不同功能之間，往往不是單純的疊加關系，背后存在復雜因果聯系。”何紀言說，“因此AI必須理解輸入、輸出之間的聯系，明白復雜流程背后的邏輯，才能為后續智能化改造提供支撐。”

最后一步是重塑，即對解構、理解后的模塊重新進行編排，拼成一條能跑通的智能化生產流程。何紀言比喻說，超級軟件智能如同一家影視制作公司，集合了導演、攝像、剪輯等工種，能夠按需調度各項能力，實現多模塊、多功能的有機集成。比如，如果用戶提出設計飛機的需求，超級軟件智能會重新編排已解構和理解好的組件模塊，自動調用不同軟件能力，如CAD建模、流體測試、結構力學分析等，輸出端到端的智能化算法。

升級還要闖三道關

今年9月，工業和信息化部印發《“人工智能+軟件”專項行動實施方案》，提出推動CAD、CAE、電子設計自動化軟件（EDA）等通用工業軟件與人工智能深度融合。

記者了解到，依托北京市經濟和信息化局支持的高精尖產業發展項目“新型軟件生產平台”，超級軟件智能目前已完成1000余款軟件全自動智能化適配。相比傳統軟件開發方式，超級軟件智能可節省90%以上的開發時間。“我們還幫助百余個系統接口實現AI化升級，讓軟件支持自然語言操控系統。”何紀言介紹，目前相關軟件的測評、驗証正在持續開展。

我國門類齊全的制造業體系，為“AI+工業軟件”發展積澱了豐富的工程場景。何紀言認為，下一步，工業軟件行業不能局限於“國外有什麼、我們補什麼”，而是要打造產業級共性技術平台，讓一個平台可以完成不同任務。“未來當我們打開工業軟件，或許不再是簡單地拖進目標編輯后導出，而是AI進行自動編排，完成工業設計、仿真等全流程，用戶隻需對關鍵環節進行審核把關。”他說。

而達到這一目的，還需闖過三道關。何紀言認為，第一道是規模關，功能組件庫需要不斷擴容，讓更多任務有可調用的“技能包”。第二道是編排關，平台的編排能力要不斷優化，更符合工業生產規范，保証產品質量。第三道是可靠關，要加強平台安全性和可靠性，避免出現安全隱患。（記者 吳葉凡）