工业知识主权视角下中国汽车工业软件自主化路径观察
工业知识载体的战略价值与中国困局
工业软件的本质是工业知识的系统化封装——从CAD的几何建模到CAE的力学仿真，从EDA的芯片设计到MES的产线管控，其背后是数百年工业实践沉淀的原理认知、工艺逻辑与标准体系。在汽车制造业数字化转型中，工业软件不仅是工具，更是产业链知识主权的“神经中枢”：谁掌握工业软件的核心算法与标准定义权，谁就掌握产品研发的主动权与产业链附加值分配的主导权。
当前中国汽车工业陷入深刻矛盾：作为全球最大汽车生产国（2024年产量占全球30%），却在核心工业软件领域全面受制于人——核心工业研发软件国产化率不足5%。这种“制造量大而技术力弱”的悖论，本质是“知识主权缺失”的表现：中国汽车工业虽积累了海量生产数据与工程经验，却未能将其转化为可复用的模型库与标准体系，反而被西方工业软件的封闭生态锁定为“数据提供者”而非“知识生产者”。
习近平总书记关于发展新质生产力、实现高水平科技自立自强的重要论述，为突破困局指明方向。中国汽车工业软件的自主化进程须：
1) 立足本土海量工业场景（年产3000万辆汽车+14亿人口市场）
2) 推动知识创造性转化（将工程经验转化为算法模型）
3) 重塑自主知识生产体系（构建“中国场景定义需求、中国数据训练算法、中国标准主导评价”的闭环）
1 根源剖析：工业知识再生产能力不足的深层机制
中国汽车工业软件的发展困境，本质是工业知识再生产体系的系统性弱化。这种弱化源于技术积累路径的局限、企业核心作用的发挥不足，以及外部生态的约束，三者相互交织形成了难以突破的发展瓶颈。
1.1 知识转化路径的局限：从经验到模型的闭环缺失
在技术积累过程中，本土企业更多聚焦于具体参数的优化与应用层面的适配，而对底层原理的挖掘与体系化沉淀不足，导致知识传承呈现“碎片化”特征。本土企业精于整车项目技术管理流程（供应链协同、成本控制、节点交付），但其本质是“执行型能力”，无法替代核心技术攻坚——项目管理可优化 “造车效率”，但无法突破“微笑曲线”底部的附加值限制。例如，某自主品牌可在16个月内完成外资48个月的新车开发周期，但过度依赖国际Tier1“交钥匙方案”，使本土研发止步于需求定义与接口管理，丧失对底层协议、核心算法的迭代主导权。
1) 技术理解碎片化：
技术引进消化过程中往往聚焦局部参数调整（如车身尺寸、发动机功率），却忽视系统级设计逻辑。例如，国内车企可通过技术借鉴复现外资车型的底盘参数，却无法理解其悬架K&C特性（运动学与柔性力学）的设计原理——这种“参数模仿”与“原理认知”的断层，导致高端车型操控性长期依赖外资公司调校。
2) 知识再生产转型：
核心领域（整车集成架构、底盘电控系统、动力总成）的自主化需要依托工业知识的持续沉淀、抽象与复用机制。某头部车企的调研显示，其过去10年积累的150万组底盘测试数据中，仅3%被转化为结构化知识资产，其余随项目结束而封存。这种“数据沉睡”现象，反映了知识从“经验”到“模型”的转化机制缺失。
对比日本汽车工业的“引进-改良-创新”路径（如丰田将精益生产经验编码为A3报告体系），中国汽车工业的短板不在于技术借鉴能力，而在于知识再生产体系：未能建立“工程问题→原理分析→模型抽象→标准固化”的闭环，导致同样的技术难题在不同项目中重复攻关，陷入“永远在追赶”的困境。
中国汽车工业的“知识传承断层”并非技术能力不足，而是知识转化机制的未能有效建立起来。技术引进消化过程中的路径依赖导致技术认知碎片化，项目管理优势掩盖了知识沉淀的惰性，最终使核心技术沦为“无源之水”。打破这一困局，需重构“知识再生产”生态——将工业经验转化为可编码、可迭代、可复用的知识资产，这正是工业软件自主化的底层逻辑。
1.2 企业核心价值凸显：产学研用协同生态的关键纽带
工业软件的本质是“工业场景的知识编码”，企业作为工业场景的直接参与者，本应是知识生产与软件创新的核心引擎，但当前“产学研用”体系中，企业的枢纽作用未充分激活：
1) 需求传导不畅：
龙头车企深耕底盘调校、电池热管理等核心场景，积累了海量真实工况数据与工程需求，但受限于数据安全考量及转换成本顾虑，向国产工业软件开发企业开放场景数据的力度不足。这种数据流通的壁垒，使得软件研发难以精准对接产业痛点，形成“开发方向与实际需求错位”的困境。
2) 成果转化效能瓶颈：
高校与科研机构的研究存在“与产业实践衔接不紧密”的倾向：国家知识产权局2022年数据显示，高校有效发明专利产业化率仅3.9%，远低于企业的48.1%，反映出科研成果与产业需求的匹配度不足。工业软件领域尤为突出，学界大量CAD/CAE研究聚焦通用算法（如网格敏感性分析、求解器收敛性），而企业实践中需深度结合工程经验与行业定制化流程（如多学科协同仿真）。
企业作为连接“理论研究”与“产业应用”的关键节点，其核心作用的发挥直接决定知识编码的效率与软件迭代的方向。强化企业在产学研用体系中的主导地位，才能让工业场景真正成为软件创新的“导航系统”，推动知识从实践中来、到实践中去。
1.3 西方工业软件生态闭环的影响：从工具应用到认知习惯的多层关联
西方工业软件领域的头部企业，历经长期的技术沉淀与市场拓展，构建起了一套由“工具生态—标准体系—认知习惯”紧密交织的闭环模式。这一模式并非单纯基于市场竞争所形成的优势格局，而是凭借工具层面的深度应用、标准体系的广泛输出以及对用户认知习惯的渐进式影响，形成了环环相扣的体系，在一定程度上对中国汽车工业软件的自主创新与发展进程产生了约束效应。其核心影响机制在于，从基础的工具选用环节开始，逐步渗透至知识生产与创新模式的各个层面，限制了自主可控技术体系的构建与完善。
1) 工具生态的路径锁定
在汽车研发软件市场中，达索与西门子展现出显著的市场优势。据相关行业市场分析报告表明，二者合计占据超过70%的市场份额。其市场地位的奠定，源于对百年工业实践中积累的宝贵技术与经验的数字化封装。像德国工业4.0所倡导的先进流程体系，以及美国MBSE（基于模型的系统工程）蕴含的系统设计理念，都被融入其软件产品中，构建起相对完备且成熟的数字化工具生态。这一生态不仅体现在广泛的市场覆盖，更通过技术特性形成了实际应用中的壁垒：
这种工具生态特性，致使中国车企在开展研发工作时，从流程规划、数据格式设定到协同作业模式的选择，往往倾向于遵循既有体系，这在一定程度上压缩了自主研发工具链的应用与发展空间。
2) 标准体系的知识壁垒
在工具应用的基础上，西方企业通过“公开工具+私有标准”的分层模式，形成了知识体系的延伸。公开销售的CAD/CAE/PDM等商业软件，仅体现其知识体系的部分内容，约80%的核心工艺知识则沉淀于企业专用的In-House软件中。波音777全数字化研发中使用的8000余种软件里，对外公开的通用工具仅占20%，其余七千多种涉及核心工艺知识的专用软件，构成了难以触及的技术关键部分。
这种标准输出的本质，是将知识生产能力与工具使用权限分离：中国企业可以用软件画图、仿真、管理数据，却无法触及软件背后的设计逻辑、工艺参数、经验模型等核心知识，形成"工具可用、知识难获"的不对称格局。
3) 认知习惯的渐进影响
长时间使用西方工业软件，逐渐使中国汽车工程师群体养成了特定的操作习惯，并在工作流程上形成依赖，进而对其认知与思维模式产生了潜移默化的影响。这种影响并非源于刻意引导，而是在技术应用的长期过程中自然形成的路径依赖。行业调研数据显示，约72%的工程师下意识地将“西方软件工具”与“先进技术水平”划等号；68%的企业在启动研发项目时，首要考虑的是软件是否兼容达索或西门子的格式。
西方软件在逻辑架构设计上，例如仿真分析时参数的设置方式、流程节点优先级的排序规则等，正在悄然改变本土工程师解决问题的思路，致使他们在技术实践过程中，不自觉地参照西方既定的工业思维模式，这在无形中削弱了自主创新所必需的认知基础。
这种认知习惯所带来的结果是，即便国产软件在部分功能上已达到甚至超越同类西方软件，在市场推广与应用过程中，仍需耗费大量时间与精力去改变用户的固有认知，争取市场认可，这在一定程度上延缓了国产工业软件的推广进程与自主化发展步伐。
4) 三重关联对知识再生产的系统性约束
上述三重机制的叠加，对中国汽车工业知识再生产形成了系统性约束，工具生态限制了数据沉淀——研发数据多在西方软件体系内流转，难以转化为本土企业的结构化知识资产；标准体系制约了自主规范的形成——长期遵循西方标准，导致本土工业知识难以形成体系化标准，削弱了知识定义的自主性；认知习惯降低了技术攻坚的主动性——部分企业更倾向于技术应用层面的优化，而非深入探索底层原理，一定程度上减缓了知识创新的节奏。
当前中国汽车工业软件发展的核心挑战，在于打破这种闭环约束，关键在于构建以企业为核心的“工业场景—知识编码—软件迭代”良性循环：推动研发痛点直接引导代码创新，促进工业经验有效转化为软件算法，最终实现从“工具使用者”向“标准制定者”的角色转变。这不仅需要技术突破，更需要认知层面的转变——重新重视本土工业实践的知识生产价值。
2 痛点解构：技术代差与生态断裂的双重困局
技术代差与生态断裂并非孤立存在，而是形成相互强化的闭环困局：生态系统的失灵加剧技术追赶的难度，而技术代差的固化又进一步恶化生态环境，二者共同将中国汽车工业软件锁定在低水平循环中。
2.1 技术代差：从基础算法到标准定义的全链条落后
受知识再生产能力不足影响，本土工业软件在“基础算法—知识封装—规则参与”全链条存在现实差距：
1) 基础层：物理算法与数学内核的代差
多体动力学仿真标杆软件Adams求解器历经40余年工业验证，从1970年代基于Lagrange方程开发至今，已实现万级自由度系统误差率<2%。这种精度优势背后，是持续的算法迭代与工业数据反馈的良性循环——而国产软件正因人才断层难以突破核心技术：某国产多体动力学软件悬架仿真误差达15%，核心原因是缺乏掌握隐式积分算法截断误差控制技术的复合型人才，这类"工业+数学"跨界专家的稀缺，直接导致基础算法迭代停滞。
2) 工业知识封装能力薄弱
国际车企通过生态系统的协同演化，已建立"问题沉淀-知识编码-软件固化"的完整链路：丰田将2000次故障案例提炼为参数化模板库，设计效率显著提升；奥迪、宝马等公司将自身汽车设计与开发经验融入到adams/car软件模块，工程师可利用该模块快速建造高精度整车虚拟样机并进行仿真，输出操纵稳定性等特征参数，减少对物理样机的依赖，提高开发效率。这些案例的本质是将企业经验转化为软件资产，而国内企业普遍缺乏这种系统性能力——尽管中车集团将转向架故障案例转化为关联模型，实现设计复用率提升50%，但这类突破多为单点尝试，未形成跨企业的知识共享机制。
3) 规则参与度有限
西方企业通过技术优势主导国际标准，其“标准—工具”绑定设计，使得本土企业进入全球供应链需承担高额转换成本，陷入“被动适应规则”的循环。
2.2 生态协同的现实短板
技术差距的背后，是人才、资本、市场等生态要素的协同不足，进一步制约着自主化进程；
1) 人才断层危机：
工业软件需要“工业+软件”复合型人才，但高校培养存在错配现象：计算机专业缺乏工业背景，汽车工程专业侧重软件操作。预计2025-2030年工业软件人才缺口至30万左右，但基础层算法迭代仍需10年以上才能接近国际水平。
2) 资本周期的错配
工业软件研发周期平均10-15年（如ANSYS从成立到盈利耗时12年），但国内风投资本的平均存续期仅3-4年，这种期限错配导致资本避险倾向明显：2021-2024年国内工业软件融资中，78%投向应用层集成，仅5%投向求解器等核心层。资金投入的差距直接反映在技术实力上：ANSYS年均研发投入3亿美元（占营收25%），国内头部CAE企业不足2000万元，仅为其6.7%，我们很难突破核心技术。
3) 市场信任缺失：迭代循环的终端梗阻
制造企业对国产软件存在"试用恐惧"，某车企的测算显示，若用国产CAE软件替代达索，需额外投入2000万元进行数据迁移与流程验证，且存在项目延期风险。这种"转换成本"使企业宁愿支付外资软件年均5%的涨价，也不愿尝试国产替代。市场机会的缺失导致国产软件无法获得足够的工业数据进行迭代优化，而技术不成熟又进一步加剧市场不信任，形成"国产软件不好用→软件不能迭代→国产软件更不用"的死循环。
技术差距与生态短板的双重困局，本质是工业知识再生产体系的崩塌。要打破这一困局，必须构建"人才培养-资本投入-市场验证"的正向循环，同时在技术链条的各层级实现突破，形成生态与技术的协同进化。
3 破局路径：汽车工业知识主权的重构战略
知识主权的核心是对“用户需求、模型标准、验证场景”的定义权，本质是工业知识生产主导权的重塑。结合知识再生产能力不足的根源与技术生态的现实痛点，需通过知识萃取、体系重构、生态突围三阶段闭环突破，构建“经验沉淀-技术转化-生态支撑”的自主化链条。
3.1 知识萃取：从经验到模型，构建本土工业知识基座
知识萃取是打破知识断层的基础性工程，通过“数据资产化→经验模型化→知识软件化”的三阶转化，将分散在工程师头脑中的隐性经验、碎片化的生产数据，转化为可复用、可迭代的结构化知识资产，为工业软件自主化奠定“数据-模型-算法”的底层基座。
1) 数据资产化：企业数据自主积淀与价值挖掘
企业自身的数据资产化，本质是构建“数据—经验—知识”转化的“内部循环”。当每家企业都完成了核心数据的资产化积淀，不仅能直接提升自身研发效率，更能为后续“经验模型化”提供精准、可靠的“原料”——这是知识萃取的基石。比亚迪电池热管理案例库积累了数千组极端工况数据。这些实践的核心价值在于，通过数据标准化处理（如统一参数定义、工况分类），让原本沉睡在不同企业、不同项目中的数据成为可流通的知识原料。
2) 经验模型化：从案例到模板，实现知识显性化
中车集团的转向架知识封装堪称典范：将2000次故障案例提炼为120个参数化模板，设计效率提升50%，年节省成本超2000万元。吉利将1000次异响整改经验转化为关联模型，使NVH调校周期缩短37.5%；
3) 知识软件化：算法固化经验，形成自主工具
三一重工通过构建WeldMind焊接工艺知识引擎，将2000+焊接工艺参数（含熔深控制、电弧稳定性）与500+典型缺陷案例（气孔、裂纹等）转化为知识图谱与237个决策算法，实现工业知识的软件化封装。应用该引擎后，不仅大大提升挖掘机结构件焊接一次性合格率，还节省了工艺准备周期，充分验证了工业知识通过软件工具化实现效率跃升的可行性。这种“工艺经验→算法模型→软件工具”的转化，正是知识主权的核心载体。
3.2 研发技术体系创新
中国汽车工业的研发技术突破，并非简单替换国外软件，而是立足本土场景，通过工具链自主化、验证流程创新与评价标准重构，形成研发全链路的技术主导权。这一过程聚焦研发核心环节，以技术创新为纽带，通过工具链自主可控、验证流程创新与评价标准重构，形成全链路的技术主权。
3.2.1 工具自主化：破解黑盒壁垒，构建全链路仿真工具
为解决全流程开发中模型性能不一致的问题，一汽红旗自主开发了动力学仿真软件TrackX，其核心是通过混合模型算法（高精度动力学模型与神经网络模型融合），在保证实时性的同时满足驾驶模拟器在线运行的精度要求。该软件集成四大核心模块，覆盖Carsim、Isight、Intest三款商业软件的功能，实现多平台兼容与工具链协同。实测数据显示，TrackX在极端工况下的误差率仅2.3%（Carsim为8%），60000方案验证耗时从15天缩短至5天，效率提升67%。工具自主化的本质，是通过破解西方软件的黑盒限制，掌握模型参数调整、算法迭代的主导权，为后续流程创新奠定工具基础。
3.2.2 人在环虚拟验证：数字孪生驱动的研发效能提升
依托TrackX高精度动力学模型构建虚拟测试场景，将工程师的主观驾驶感受、操控判断等“人类智能”纳入虚拟验证闭环，形成“虚拟仿真数据+真人评价反馈”的双向迭代。具体表现为：九自由度模拟器复现双移线场景时，通过工程师实时操控与反馈优化，实现车速提升12%；蛇形工况驶出车速从85km/h增至109km/h（增幅28%），体现了“虚拟场景+人类操控经验”对极限性能的精准挖掘；虚拟场景库替代70%实车测试，红旗E-H7单车型测试成本降低2000万元，iDCS减振器标定周期从15天缩至5天，印证了虚拟验证对物理测试的高效替代。
“人在环虚拟验证”通过“虚拟场景与人类认知的深度耦合”，实现研发效率与测试精度的双重提升，是数字孪生技术在汽车研发中落地的核心范式。
3.2.3 评价本土化：建立中国场景性能指标体系
摆脱西方标准依赖的关键，是立足本土需求重构评价维度。红旗针对中国道路特点与用户习惯，建立了差异化指标体系：在坏路舒适性方面，考虑国内非铺装路面占比35%的现状，提出座椅导轨2-10Hz振动能量≤0.15m/s³，较ISO标准严格25%；在低速转向力方面，基于城市拥堵工况调研，将转向力阈值从欧美3.5N降至2.5N，使女性驾驶员操作疲劳度降低40%。评价体系的本土化，标志着中国汽车工业从“技术追随者”向“标准制定者”的身份转变。
一汽红旗的实践印证了体系重构的核心逻辑：通过“工具链自主可控+人在环虚拟验证闭环+评价标准本土定义”的三重协同，构建了从“知识生产”到“技术落地”的全链路主权。这种重构不仅使底盘开发效率提升50%、成本降低30%，更形成了“中国场景定义技术需求、中国数据训练模型算法、中国标准主导性能评价”的良性循环，为汽车工业软件自主化提供了可复制的范式。
3.3 构建“政产学研用”协同生态
针对生态协同短板，通过制度创新形成“政府引导-企业主导-高校支撑-资本耐心”的协同体系，为知识萃取与体系重构提供保障。
1) 政府引导：建立"应用沙盒"机制
参考工信部“工业软件揭榜挂帅”项目经验，可在新能源汽车、智能网联等领域设立“应用沙盒”：对采用国产软件的车企给予研发补贴（如按项目投入的30%补贴），同时建立“失败容错”机制（允许未达标的项目保留数据用于迭代）。这一机制的核心是降低企业试用风险——某车企测算显示，在沙盒机制下，国产软件替代的转换成本可降低40%，为国产软件提供宝贵的迭代场景。
2) 企业联盟：组建工业场景需求发布平台
借鉴欧洲“共性需求委托开发+商业化反哺”模式，可由一汽、上汽、比亚迪等龙头车企牵头，联合工业软件企业成立“汽车工业场景需求平台”。该平台的核心功能是提炼跨企业共性需求（如新能源汽车热管理仿真、智能底盘线控算法等），通过“企业出题、专业公司答题、市场养题”的闭环，解决国产软件“与需求脱节”的痛点。例如，针对电池包热失控仿真这一共性难题，平台可整合10家车企的实测数据，委托软件企业开发专用模块，成果由参与企业共享并向行业开放，形成“需求聚合-技术突破-产业升级”的正向循环。
3) 资本创新：设立"耐心资本"基金
借鉴美国DARPA模式，由政府引导设立100亿元基金，投资周期延长至15年，基金可采用“里程碑式投资”策略：在算法验证、工业测试、市场推广等阶段设定考核节点，既保证资金效率，又为企业提供长期稳定的研发支持。
人才培育：构建"双导师"培养体系
针对“工业+软件”复合型人才短缺问题，可在高校开设“汽车工业软件”交叉学科，采用“企业工程师+高校教授”的双导师制：企业导师传授底盘设计、电池管理等工程经验，高校导师教授数值算法、软件开发等理论知识，实现“工程问题”与“代码能力”的无缝衔接。同时，推动“工程师二次培养计划”，选拔10年以上经验的汽车工程师进行软件编程培训，打造“既懂工艺又懂代码”的核心团队。
通过知识萃取夯实基础、体系重构突破技术瓶颈、生态突围提供保障，三者形成闭环，推动中国汽车工业软件从“知识消费者”转型为“知识生产者”，重塑自主可控的知识生产体系。
结论
中国汽车工业软件的自主化进程，绝非单纯的“工具更替”，而是一场对“知识生产体系”的深刻重构，其核心在于实现从“运用西方工具解决中国问题”到“凭借中国知识定义中国标准”的转变。习近平总书记强调：“推动我国汽车制造业高质量发展，必须加强关键核心技术和关键零部件的自主研发，实现技术自立自强，做强做大民族品牌。”这为中国汽车工业软件的自主化发展提供了根本遵循。
这一路径的关键，是将马克思主义中国化的“实践第一”观点融入产业发展逻辑之中。我国拥有年产规模达3000万辆汽车的强大制造能力、14亿人口构成的庞大市场需求，以及数十年积累的深厚工程经验。这些宝贵资源构成了构建中国汽车工业知识基座的坚实基础。我们应充分利用这些优势，深入挖掘本土实践中的数据价值，推动知识萃取、体系重构与生态突围，逐步形成具有中国特色的汽车工业软件知识体系。通过这种方式，我们不仅能够打破对西方工业软件的依赖，更能够在全球汽车产业竞争中，掌握自主创新的主动权，推动中国汽车工业由大变强，实现从汽车大国向汽车强国的历史性跨越。
本文作者：
中国第一汽车股份有限公司研发总院——李论
互成智能科技（北京）有限公司——李少卓
