工业软件的演化与分类体系研究
引言：工业软件的定义与多视角属性
工业软件一般是指应用于工业领域、用于提升工业企业研发、生产、管理水平以及改进工业设备性能的各类应用软件[1]。从不同视角来看，工业软件既可以被视为一个技术领域（涵盖多种面向工业的软硬件技术和工具），又可以被视为一个产业（有众多专门的软件厂商、成熟的市场和生态系统），同时也是制造业数字化转型中的一个关键行业领域。这种多重属性源于工业软件的发展历程：最初它只是工程技术的一部分，随着时间推移逐渐演变成一个独立的产业部门，并成为支持工业各环节数字化的基础支撑。本文以历史时间线为主线，系统梳理自20世纪中期（约1950年）以来工业软件的演化脉络和分类体系的变化，分析不同历史阶段人们对工业软件的定义、范畴划分如何随着核心技术发展、新应用领域和新工业需求的出现而不断扩展和调整。研究将综合参考主要咨询机构报告、头部工业软件企业观点、行业组织分类标准和技术媒体的分析，力求全面严谨地展现工业软件领域（或产业）的分类体系演进。
早期萌芽（1950s–1960s）：计算机辅助设计与工业控制的起源
1963年，Ivan Sutherland在麻省理工学院演示“Sketchpad”系统，被公认为第一个图形交互式计算机辅助设计（CAD）程序。这标志着软件在工程设计中的应用拉开序幕。图中Sutherland正使用光笔在CRT屏幕上绘图，这种人机交互在当时是革命性的尝试[2][3]。
20世纪50年代到60年代，计算机在工业领域的应用尚处于探索起步阶段。一方面，在制造领域出现了数控机床(NC)的概念，例如1949年约翰·帕森斯（John Parsons）在数值控制加工上的尝试，被视为计算机辅助制造（CAM）的滥觞[4]。另一方面，计算机图形学的兴起催生了计算机辅助设计（CAD）的最早尝试。1963年，MIT的Ivan Sutherland开发了Sketchpad交互绘图系统，证明了工程设计可以通过图形界面在计算机上完成[5]。几乎同时，通用汽车公司和IBM合作开发了DAC-1系统，实现了汽车车身曲面的计算机图形设计[6]。这些早期系统规模有限、主要存在于航空航天和汽车等大型企业或研究机构的试验项目中，当时还没有形成“工业软件”行业的概念，只是将其视作工程领域利用计算机技术的一种尝试。总体来看，50-60年代的相关软件更像是工程工具领域的萌芽，其功能单一且高度定制化，并未形成商品化市场。
起步与分化（1970s–1980s）：工程软件行业出现，CAD/CAE/CAM 与 EDA 并行发展
进入1970年代后，工业软件开始从实验室走向商业应用，逐步形成几个相对独立的方向。一是机械工程领域的CAD/CAM/CAE软件：随着计算机性能提高，1960年代末至1970年代出现了商用CAD/CAM软件公司，如法航工程师Pierre Bézier在1960年代开发了UNISURF系统用于汽车曲面设计；1971年美国MSC公司开始向工业界提供NASA开发的Nastran有限元分析软件，用于复杂结构强度仿真[7][8]。此时期，被称为“工程软件”或“技术软件”的市场开始形成，包括用于计算机辅助设计(CAD)、辅助制造(CAM)以及计算机辅助工程分析(CAE)的软件。这些软件在航空航天、汽车等行业率先应用，并逐渐向其他制造业渗透。二是电子设计自动化(EDA)软件：随着集成电路迅猛发展，芯片设计所需的自动化工具应运而生。早期大公司（如IBM、惠普等）在70年代内部开发了一些芯片设计辅助工具，但EDA产业真正兴起于1981年前后[9]。据记载，1981年标志着EDA作为独立产业的开端。当年多家专业EDA公司创立（如Daisy Systems、Mentor Graphics和Valid Logic，被称为“DMV”三家公司），开始提供面向IC版图设计、电路模拟等商用工具[9]。此后几年内，EDA领域百花齐放，多家公司各自专注于芯片设计流程的不同环节，推动了半导体设计流程的标准化。1984年召开了第一届设计自动化大会(DAC)产业展会，1986年Verilog硬件描述语言问世[10]，EDA软件工具链逐步完善。可以看到，在70-80年代，面向机械产品的CAD/CAE/CAM软件和面向电子电路的EDA软件几乎是并行发展的：前者常被统称为“工程设计软件”或“工业控制和设计软件”，后者则被独立称为EDA。然而，两者都是服务于工业研发制造过程，只是应用领域不同。这个时期“工业软件”一词尚未普及，人们更多按照应用领域称呼，如机械CAD/CAM行业和电子EDA行业各自发展，但它们共同构成了广义上的工程技术软件领域。
扩展与集成（1990s）：产品全生命周期管理、企业级集成和工业软件产业化
20世纪90年代，工业软件迎来了范畴扩展和集成融合的阶段。一方面，制造企业对软件工具的需求从设计环节向上下游拓展，推动了**产品数据管理(PDM)和产品生命周期管理(PLM)**概念的诞生。CAD/CAE软件需要与产品的配置、版本、变更管理结合，于是出现了用于管理产品全生命周期数据的PDM/PLM系统（例如达索系统在90年代中期推出ENOVIA，PTC在1998年前后推出Windchill等）。PLM软件将设计、分析与工艺规划、变更控制等流程统一管理，被视为“工程软件”向更广业务流程渗透的标志。另一方面，制造执行和生产运营类软件兴起，以填补企业资源计划(ERP)系统与底层设备控制系统之间的空白。制造执行系统(MES)概念在这一时期被明确提出：1990年左右成立的制造企业解决方案协会(MESA)开始定义MES的范围和功能，为行业提供指导[11][12]。ANSI/ISA-95等国际标准将MES定位于企业级ERP和车间控制(SCADA/控制系统)之间的第3层，并在2000年后进一步细化了MES涉及的生产、质量、物流、维护等功能领域[12]。由此，工业生产管理软件作为独立门类被确立。此外，工业控制系统软件（如DCS分布式控制系统、SCADA监控与数据采集软件、PLC可编程控制器编程工具）在流程工业和制造业中广泛部署，实现对工厂设备和过程的数字化控制与监测。这些软件虽然更偏向自动化控制领域，但也是工业软件版图的重要组成。
综合来看，90年代的工业软件从研发设计环节向生产执行、资源管理等环节延伸，逐渐覆盖了产品生命周期的主要阶段。工业软件的定义也随之拓宽，不再仅指CAD/CAM等工程设计工具，还包括生产计划调度、制造过程控制、企业管理等多层次软件。许多企业和咨询机构开始使用“制造业信息化解决方案”或“工业软件体系”这样的概念来统称这些软件。值得一提的是，这一时期还出现了计算机集成制造(CIM)的理念，希望用统一的软件集成从设计到生产的全过程，但由于技术限制当时CIM理想化色彩浓厚，真正实现还有困难。然而，它预示了未来工业软件走向集成融合的大趋势。总体而言，1990年代是工业软件走向产业化的关键时期，相关软件公司蓬勃发展，市场分类日渐清晰，工业软件作为一个产业领域开始受到重视。
数字化浪潮（2000s）：产业整合与数字企业概念的兴起
进入21世纪2000年代，工业软件领域经历了大量产业整合和概念升级。一方面，通过并购整合，形成了几大全球性的工业软件企业：例如西门子公司在2007年收购UGS公司（后者由Unigraphics和SDRC等CAD/PLM公司合并而成）、达索系统公司在2000年代收购ABAQUS（有限元分析）、DELmia（数字化制造）、Autodesk通过收购扩展AEC（土木建筑设计）等新领域，PTC公司也并购了多个垂直软件厂商。这些整合使工业软件产品线更加完整，从设计、仿真到生产管理提供端到端解决方案。另一方面，“数字制造”与“数字企业”概念开始盛行。制造业迎来数字化转型浪潮，企业希望建立从产品概念设计到生产执行、售后服务的贯通数字链条（日后称为“数字主线”或Digital Thread）。为此，PLM系统与ERP、MES、供应链管理(SCM)等系统的集成变得更加紧密，工业软件从单点工具走向集成平台。例如，西门子在2010年前后提出“数字工厂”战略，将CAD/PLM软件与自动化控制软件相结合，提供一致的数据环境。又如，GE等企业提出数字化工厂解决方案，将工业软件作为工业互联网的一部分。可以看到，这一时期工业软件被提升到企业战略层面，成为提高生产力和创新力的数字底座。各大咨询机构也开始把工业软件纳入更广义的“企业数字化转型”讨论范畴，强调其对制造业革命的重要意义。
值得注意的是，在2000年代中后期，机械领域与电子领域的软件开始交融。例如，机械CAD/PLM巨头西门子于2016年斥资45亿美元收购EDA公司Mentor Graphics，将电子电路设计与仿真工具纳入自身工业软件版图，以满足日益增长的机电系统协同设计需求[13]。这种并购标志着工业软件领域多年存在的机械/电子“两分天下”开始走向融合：制造企业设计的产品往往既包含机械部件也包含电子元件，因而需要统一的数字化设计平台。通过收购EDA厂商，传统PLM公司试图提供跨越机械与电子设计的综合解决方案。与此同时，EDA行业本身也经历了整合，Synopsys和Cadence通过并购成长为IC设计工具的双寡头，与西门子（Mentor）并列为EDA“三强”，使EDA成为工业软件版图中不可或缺且高度专业化的一支。总体来说，2000年代的工业软件产业格局更加成熟和集中，各细分领域（CAD、CAE、PLM、MES、EDA等）都有明确的领先厂商和市场定位，“工业软件产业”作为一个整体在全球经济中的地位日益突出。
新兴浪潮（2010s）：工业4.0与新类别的涌现
2010年代，在第四次工业革命（工业4.0）的背景下，工业软件迎来了新技术融合和范畴急剧扩张的浪潮。物联网与工业大数据：工业物联网(IIoT)平台兴起，将工厂设备、生产线通过传感器和网络连接到云端，实现数据采集和监控。诸如通用电气的Predix、西门子的MindSphere、PTC的ThingWorx等工业互联网平台，为制造企业提供设备联网、数据分析和应用开发的软硬件结合方案。这类平台软件拓展了工业软件的边界，将设备层数据管理与企业IT系统衔接起来，成为工业软件新的组成部分。数字孪生：随着仿真技术和传感技术的发展，“数字孪生”概念在2010年代中期流行开来。数字孪生指的是产品或设备的虚拟数字模型，与实物同步运行用于模拟性能、预测故障等[14]。这一概念整合了CAD/CAE（用于建立高保真模型）、物联网（用于获取实时运行数据）以及数据分析等技术，体现出工业软件在设计、仿真和运维全生命周期的融合应用。人工智能与工业智能化：AI技术在本年代逐步融入工业软件，例如利用机器学习进行产品优化设计（生成式设计工具可以基于AI快速迭代出优化方案[15]）、用深度学习进行质量检测和预测性维护、在制造执行系统中引入智能调度和自适应控制等。这使得“工业AI”成为热门领域，传统工业软件供应商和新兴AI公司都推出相应解决方案，将AI嵌入CAD、CAE、MES等软件中以提升自动化与决策支持能力。云计算与SaaS化：工业软件的部署模式也在此阶段发生变化。过去复杂的CAD/CAE/PLM软件多为本地部署，但2010年代后云计算的成熟使得部分工业软件逐步提供SaaS（软件即服务）模式，如Autodesk推出基于云的Fusion 360 CAD平台，仿真软件借助云端高性能计算提供按需服务。这降低了中小企业使用高端工业软件的门槛，也改变了厂商的商业模式，从卖许可证转向订阅服务。各大工业软件厂商开始将产品云端化、平台化，并提供生态接口让第三方开发者扩展功能。
在工业4.0推动下，工业软件的定义比以往任何时代都更加宽泛。咨询机构IoT Analytics在其2024年报告中将工业软件分为14个主要类别，归纳为**“核心工业价值链软件”和“通用支撑软件”两大部分[16]。核心工业价值链软件包括研发设计类（如计算机辅助设计CAD、电子设计自动化EDA、产品生命周期管理PLM 等）、制造执行类（机器控制、制造运营管理MOM、设备资产管理EAM 等）、供应链类（供应链计划设计、供应链执行）以及服务类（现场服务）软件[17][18]。而通用支撑软件则指面向工业场景的通用数字技术，如云基础设施与服务、网络安全、虚拟化、远程访问、数据与分析等[19]。这一分类体现了当今工业软件生态的广度**：既涵盖传统上直接服务于设计和制造流程的专用软件，也囊括了支持工业数字化转型的IT基础设施和新技术工具。换言之，“工业软件”如今既指垂直领域应用软件，也包括许多横向通用技术在工业领域的实现形式。各类别软件的市场规模也在快速增长。2023年全球工业软件市场规模约1460亿美元，预计本世纪20年代后期将达到数千亿美元级别[20]。其中，云服务类软件是增长最快的领域，而在核心工业软件中EDA被预测为增速最高的类别[21]——这与近年来半导体行业的旺盛需求相吻合。
2024年工业软件市场格局概览：IoT Analytics将工业软件划分为核心价值链和通用软件两大部分，共5组14类应用。图中柱状图展示了工业软件市场2018–2030年的规模增长趋势（年均复合增长率约13.5%），右侧列出了一些主要厂商（既包括西门子、达索、PTC、SAP等传统工业软件巨头，也包括微软、AWS等跨界IT厂商，以及Synopsys、Cadence这类EDA领导者）。当今工业软件生态涉及广泛领域和多元参与者，呈现出高度融合的发展态势[20][22]。
讨论：领域、行业与产业视角下的工业软件定位
通过上述历史回顾可以发现，对工业软件的属性认知和分类体系是动态演进的，并取决于所处视角：
• 从技术领域（领域/专业）视角，工业软件是涵盖众多分支的技术门类，包括CAD/CAM/CAE、EDA、PLM、MES、工业控制、工业AI等子领域，每个子领域又有自身的技术原理和应用场景。这些子领域最初各自发展，有各自的专业社群和术语体系，如机械领域的CAx系列、电子领域的EDA等。随着数字化发展，不同领域技术逐渐融合，例如机械与电子设计的融合、IT与OT（运营技术）的融合，促成新的复合领域（如数字孪生技术综合了仿真、物联网和AI）。在领域视角下，我们关注的是技术分类和演进：例如CAE领域从早期结构分析扩展到多物理场仿真，MES领域从基础追踪扩展到高级调度与优化等。 • 从产业（行业）视角，工业软件现已发展出成熟的产业链和市场。这个产业包括上游的基础软硬件供应（如数据库、操作系统、云服务等在工业场景的应用）、中游的各类工业软件开发商/供应商，以及下游广大的制造业用户群体。产业视角强调市场结构和经济价值：全球范围内工业软件市场规模庞大且保持增长，各细分市场存在领先厂商和竞争格局（例如PLM与工程软件市场由达索、西门子、PTC、Autodesk等主导[23]；EDA市场则由Synopsys、Cadence、西门子EDA主导）。各咨询机构定期发布工业软件市场分析报告，将其作为独立行业进行研究[20]。很多国家也将工业软件产业视为数字经济和制造业转型的关键板块，制定扶持政策和发展路线。以中国为例，“工业软件产业”被明确列为需攻关的重点，高端工业软件（如工业仿真、CAD/CAE、EDA等）被纳入国家战略规划，以期补齐短板。产业视角还关注工业软件的商业模式转变，例如传统许可制向订阅制、云服务模式的转型，以及产业生态的构建（开源生态、开发者社区、产学研合作等）。 • 从应用行业（客户/市场应用）视角，工业软件可以进一步按照下游所服务的具体工业门类来分类。不同工业行业（汽车、航空航天、电子、石油化工、装备制造等）对软件有特殊需求，因此出现了一些按行业定制的解决方案或细分市场。例如，过程工业（化工、能源）有专门的流程模拟和控制软件（如Aspen HYSYS用于化工流程模拟），建筑工程行业有建筑信息模型(BIM)软件，电子行业有PCB设计工具，医疗器械行业强调符合法规的设计控制软件等等。技术媒体和行业机构有时按应用领域划分工业软件市场份额，反映各行业数字化程度。例如有报告指出离散制造业（如汽车、机械）与流程制造业（化工、制药）对工业软件的需求侧重不同，前者更依赖CAD/PLM/MES，后者更依赖过程仿真和控制系统等等。这种视角强调工业软件如何满足特定行业工艺和流程，以及在不同行业的渗透率和成熟度。
综合以上，工业软件起初只是制造领域的一个技术分支（领域视角），但经过几十年发展，已成为一个拥有完整生态和巨大经济规模的产业（行业视角），并在各行各业的工业实践中发挥作用。如今我们通常使用“工业软件”作为广义术语来涵盖所有这些为工业活动提供支持的软件工具集 合。而在特定语境中，也会区分更细的类别称谓：例如仍会专指“EDA软件”表示电子设计自动化工具，或用“工业仿真软件”指CAE/数字孪生类工具等。这体现了工业软件内涵的层次性：既是统一的大领域，又包含众多子领域。
当今分类体系综述
基于历史演进和权威来源分析，可以提出当今工业软件领域的一个系统分类体系框架：
1. 按产品生命周期功能划分（纵向维度）： 2. 研发与设计类：计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助工程分析(CAE，包括有限元分析CFD等仿真)、电子设计自动化(EDA)、产品配置与仿真、工业仿真与数字孪生等。主要支撑产品概念形成与虚拟验证。 3. 工艺规划与制造类：计算机辅助工艺计划(CAPP)、计算机辅助制造(CAM)、数控(NC)编程软件、机器人离线编程、车间排产与调度软件等，连接设计与生产执行环节。 4. 生产执行与控制类：制造执行系统(MES)、过程控制软件(DCS/SCADA)、工业控制器软件(PLC编程、运动控制)、工业机器人控制软件、设备监测与维护软件等，实现对生产过程的监视、控制与优化。 5. 运营管理与协同类：产品生命周期管理(PLM，包括PDM)、供应链管理(SCM)中面向制造部分（生产计划、物流管理）、企业资源计划(ERP)中制造模块、工业质量管理(LIMS,QMS)软件、资产管理(EAM)等，用于企业管理层面协同决策和资源配置。 6. 售后服务与运营优化类：现场服务管理(FSM)、远程监测诊断、工业大数据分析（OEE分析、预测性维护）、客户定制配置工具等，覆盖产品交付后的服务及反馈改进。 7. 按支撑技术类型划分（横向维度）：
以上各类纵向应用，均受到一些共性数字技术平台支撑，如工业物联网平台（负责设备连接与数据采集）、工业云与边缘计算平台、网络安全（工业控制安全、防护软件）、工业数据分析与AI工具、低代码/二次开发平台（用于定制工业应用）等[19]。这些支撑技术本身也属于工业软件范畴的重要组成部分，保障各业务应用能够高效、可靠地运行并互联互通。8. 按工业行业应用划分：
针对汽车、航空航天、电子、高科技、能源、医药等不同行业，可以在上述分类基础上进一步细分出行业特定的软件解决方案。例如：9. 汽车/航空制造：重点使用CAD/CAE/PLM进行复杂产品设计，MES进行装配过程管控，仿真技术用于整车/整机性能验证，且满足行业标准（如航空AS9100质量系统）。 10. 半导体/电子：EDA工具是核心，用于IC和PCB设计，辅以Fab厂的生产执行软件、良率分析软件等。 11. 流程工业（化工、石油）：过程建模与仿真软件（如Aspen）、DCS/先进过程控制(APC)软件是关键，MES用于批次跟踪，强调和安全/环保系统集成。 12. 装备制造/机械加工：广泛应用CAM、数控编程软件，PLM管理产品配置变型，MES与SCADA结合优化车间生产。 13. 医疗器械/制药：需要遵循法规的电子记录和过程追溯软件（符合FDA 21 CFR Part 11等要求），LIMS实验室信息管理也是一类工业软件，用于质量控制。 等等，每个行业都有定制化的模块或功能，但其基础仍可对应到通用工业软件架构上。
以上分类体系试图平衡功能视角与行业视角，体现出现代工业软件横跨技术栈与应用场景的全面覆盖。咨询机构如Gartner、IDC等报告以及工业软件领军企业的产品架构，都大致印证了这一全景分类。例如，IoT Analytics的工业软件市场报告将设计/工程、制造、供应链、服务并列为价值链环节软件组，同时列出通用技术软件组，与上述划分基本吻合[17][19]。可以说，在今天，“工业软件”作为一个整体领域，已经建立起涵盖设计-制造-管理-服务各环节、多技术支撑的平台化体系，其分类框架既反映了软件功能模块化分工，也反映了工业企业数字化需求的各个层面。
结语
纵观自20世纪50年代以来工业软件的发展，不难发现其内涵和外延都经历了巨大的扩展。从最初计算机辅助设计(CAD)等少数技术萌芽，到后来工程设计软件与EDA两大分支并行兴盛，再到全面覆盖产品全生命周期、生产运营各方面的软件生态形成，工业软件完成了从技术领域到产业板块的蜕变。历史上对工业软件的称谓和分类也不断演进：早期侧重称“工程软件”或按照具体功能命名(CAD、CAM、CAE等)；进入21世纪后，随着各类软件在制造业数字化中的重要性凸显，开始以“工业软件”概括这一整体领域，而特定重要分支如EDA仍作为独立类别得到强调[9]。这种演进反映出工业技术与信息技术深度融合的时代背景。如今我们在讨论工业软件时，必须以系统思维看待其分类体系：既要认识到CAD/PLM、MES、EDA等不同类别之间的区别和专业深度，又要看到它们作为一个整体共同构成制造业数字化的神经网络，缺一不可。未来，随着人工智能、更高级仿真、元宇宙式虚实融合等新技术融入，工业软件体系还将继续拓展边界、丰富内涵。但无论技术如何演变，其服务制造业提质增效、创新发展的核心使命不变。作为领域，它将持续孕育新方法新工具；作为行业，它将不断涌现新企业新生态；作为产业，它将在全球制造版图中扮演愈加关键的角色。这正是工业软件令人瞩目的演化之路，也是我们有必要系统研究其分类与发展的根本原因。
