CAE作为工业设计的核心工具,能够在虚拟环境中模拟产品性能、优化设计方案并大幅降低研发成本。然而,尽管CAE技术在全球高端制造业中已广泛应用,我国许多制造业企业仍对其重视不足,导致产品设计效率低下、创新能力受限。这一现象的背后,既有技术积累不足、产业生态不完善等客观因素,也有认知偏差、成本压力等主观原因。本文将从多维度剖析这一问题的根源,并提出可能的解决路径。
我国CAE技术的研发起步并不晚,例如中国飞机强度研究所早在1979年便推出了航空领域专用软件HAJIF,但受制于技术封闭和市场化滞后,未能形成规模化应用。当前,国产CAE软件在通用功能覆盖、求解器效率和复杂场景处理能力上仍与国际巨头存在显著差距。例如,在多重非线性分析、多物理场耦合等场景下,国外软件如ANSYS的稳定性和计算速度远超国产产品。这种技术短板导致企业对国产软件缺乏信任,而进口软件的高昂成本和潜在“卡脖子”风险又迫使部分企业选择简化或跳过CAE分析环节。
此外,核心技术积累不足还体现在跨学科人才匮乏。CAE开发需要融合计算力学、数学建模和计算机科学,而我国高校在此类复合型人才培养上起步较晚,导致研发团队难以突破底层算法瓶颈。
CAE软件的成熟不仅依赖技术突破,更需要完整的产业生态支持。国外巨头如ANSYS通过数十年的市场深耕,形成了从基础研究到商业应用的闭环生态,而国内CAE产业链则呈现碎片化特征。一方面,国产软件多聚焦军工等细分领域,缺乏通用性平台,难以满足中小企业的多样化需求;另一方面,产学研合作深度不足,科研成果转化率低。例如,大连理工大学等高校虽在结构优化算法上取得突破,但市场化推广仍面临工程场景适配性差的问题。
企业端对CAE的认知也存在偏差。许多中小制造企业将CAE视为“锦上添花”的工具,而非研发必需环节。调研显示,2022年我国CAE国产化率仅为16.2%,且主要集中于军工领域,民用市场渗透率不足5%。这种生态断裂进一步加剧了技术应用的滞后。
对于中小企业而言,CAE软件的高昂采购成本与短期收益不匹配是阻碍其应用的重要原因。一套国外商业仿真软件授权费可达30万-80万元,而国产软件虽价格较低,但功能覆盖度有限,企业需额外投入人员培训和时间成本。在利润空间有限的情况下,企业更倾向于依赖传统试错法,例如通过物理样机反复测试,导致研发周期延长和资源浪费。某汽车零部件企业曾表示:“一次仿真分析需要两周时间,但直接试制可能更快”——这种思维反映了对CAE长期效益的认知缺失。
此外,企业对技术升级的投入意愿受制于市场环境。在低端制造领域,产品同质化竞争激烈,企业更关注成本压缩而非技术创新,CAE的应用价值难以凸显。
尽管国家近年来大力推动工业软件国产化,并出台《“十四五”智能制造发展规划》等政策,但政策落地效果尚未完全显现。例如,国产CAE软件在功能对标、用户体验等方面仍难与国外产品竞争,部分企业为满足招标要求仅进行“形式化”采购,实际研发中仍依赖进口工具。同时,政策扶持多集中于头部企业,中小企业难以获得资金和技术支持,导致CAE应用呈现两极分化。
市场端的需求倒逼机制亦未形成。以汽车行业为例,国内主机厂虽普遍采用CAE技术,但其供应链中的中小供应商往往因技术能力不足而被动接受设计参数,缺乏自主仿真验证的动力。
要扭转CAE技术应用不足的局面,需从以下方面发力:
1. 技术攻关与场景化创新
集中突破多物理场耦合、高精度求解器等底层技术,同时结合行业需求开发专用模块。例如,云道智造的“伏图”平台通过多物理场仿真PaaS化,降低了中小企业使用门槛;欧帕提亚将AI与CAE结合,使计算速度提升3-4个数量级。
2. 构建开源生态与协同平台
推动CAE软件开源社区建设,促进算法共享和技术迭代。大连理工大学郭旭院士提出的“产学研用一体化”模式值得推广,通过开源平台链接高校、企业资源,加速技术转化。
3. 政策引导与市场激励并重
加大研发补贴和税收优惠,鼓励企业采购国产软件。例如,中国船舶集团通过10亿元专项投资突破CAD/CAE核心技术,并在12型产品中完成应用验证。同时,建立行业标准,将CAE能力纳入供应链准入条件,倒逼企业技术升级。
4. 人才培养与认知革新
加强跨学科教育体系建设,培养兼具工程经验与算法能力的复合型人才。通过校企合作(如哈尔滨工程大学与中望软件的联合培养计划)缩短人才供给缺口。此外,需通过案例宣传改变企业决策层的认知,例如数巧科技通过云端CAE技术帮助一汽缩短30%研发周期,直观展现技术价值。
CAE技术的应用水平是衡量制造业创新能力的重要标尺。当前,我国正处于从“制造大国”向“智造强国”转型的关键期,唯有打破技术瓶颈、重构产业生态、深化政策支持,才能推动CAE从“可有可无”走向“不可或缺”。这不仅是技术升级的必然选择,更是保障产业链安全、实现高质量发展的战略需求。