瑞银：工业软件：AI对工业软件的影响

原标题：Industrial Software: AI's impact on Industrial Software

摘要

瑞银近期邀请行业分析机构Cambashi讨论AI对260亿美元工业软件行业的影响。Cambashi指出，技能短缺仍拖累行业，历史上创新提高了劳动生产率而非取代劳动力。牛津经济数据尚未显示AI带来显著的生产力提升。在ASSESS仿真峰会上，客户和供应商对AI带来的CAE能力“民主化”感到兴奋，有望将CAE从约100万专家扩展到全球制造业中1400万工程师和900万技术人员。AI可能加速设计流程，包括机械与电子设计的更紧密耦合、多物理场仿真、航天领域的生成式设计等。但AI驱动的设计在受监管行业（如航空航天、医疗技术）的责任归属仍是问题。报告认为，在技术性较强的细分领域，现有企业具有优势，而同时拥有EDA和CAE能力的供应商（如Keysight、西门子、Synopsys）可能更有能力交付创新。

主要观点

• 技能短缺仍对工业软件行业构成压力，历史上创新提高了劳动生产率而非取代劳动力。
• 牛津经济数据尚未显示AI带来显著的生产力提升。
• 在ASSESS仿真峰会上，客户和供应商对AI带来的CAE能力“民主化”感到兴奋，有望将CAE从约100万专家扩展到全球制造业中1400万工程师和900万技术人员。
• AI可能加速设计流程：机械和电子设计仍并行运行，AI可能实现更紧密耦合，加快输出。
• AI可能实现“多物理场”仿真，例如将流体动力学与有限元分析同步，尽管两者时间尺度不同。
• 航天领域目前需要冗长的“模型-检查-构建”流程，生成式设计可缩短这一过程。
• CAE软件内置经验近似，可能因人为错误和求解器假设导致错误预测，AI加速“错误”答案的预测可能加快正确产品的设计。
• 在受监管行业（如航空航天、医疗技术），AI驱动设计的责任归属是另一个考虑因素。
• Autodesk的Neural CAD“大型制造模型”项目旨在收集CAD几何数据，允许设计师早期构思快速过渡到详细布局，甚至可通过文本提示创建设计。
• 客户虽可使用与供应商相同的AI编码工具，但Cambashi预计供应商设计工具不会被客户取代或“逆向工程”。
• 客户对现有供应商的信任及其深度嵌入流程和工作流，使得转向“AI原生”替代方案困难。
• 现有企业在PLM等领域的粘性可能低于CAD/CAE，但数据治理和PLM与物料清单的集成仍使替代困难。
• 数据所有权在许多情况下是模糊的，例如喷气涡轮发动机性能数据归航空公司、发动机制造商还是软件开发商所有。
• 报告认为，在技术性较强的细分领域，现有企业具有优势，EDA和CAE领域的新进入者历史上常被收购，导致行业高度集中。
• 同时拥有EDA和CAE能力的供应商（如Keysight、西门子、Synopsys）可能比没有的供应商更有能力交付创新。

论述逻辑

报告通过邀请Cambashi专家讨论，首先指出技能短缺和生产力提升的历史模式，然后基于ASSESS峰会观察，说明AI在CAE民主化和设计流程加速方面的潜力。接着分析AI对现有企业与AI原生颠覆者的影响，强调客户信任、流程嵌入和数据所有权等壁垒，最后得出结论：现有企业在技术细分领域具有优势，同时拥有EDA和CAE能力的供应商更可能受益。

关键展望

报告未明确给出未来验证点或时间窗口。

推荐标的

报告未明确给出推荐标的。

关键图表

Figure 1: Manufacturing Software - 2024 ($21.8bn)

Figure 2: MCAD,CAM, MCAE and PLM market share - 2024

Figure 3: MCAE market share - 2025 ($8.3bn) *

Figure 4: MCAD market share - 2024 ($5.9bn)

Figure 5: PLM market share - 2024 ($4.1bn)

Figure 6: CAM market share - 2024 ($2.4bn)