计算机辅助设计产业研究：国内CAE厂商或将加速发展_

（报告出品方/作者：华泰证券，谢春生、郭雅丽）

1 CAE 的本质是物理学/数学+计算机科学+工程学

CAE 基本概念：CAE 主要模块包括前处理、求解器和后处理

CAE 即计算机辅助设计（Computer Aided Engineering），狭义上主要指用计算机对工程和产品进行性能与安全可靠性分析，对其未来的工作状态和运行行为进行模拟，及早发现设计缺陷，并证实未来工程、产品功能和性能的可用性和可靠性。CAE 涵盖领域包括有限元分析（FEA）、计算流体动力学（CFD）、多体动力学（MBD）、耐久性和优化等。

从 CAE 软件基本结构来看，主要组成部分包括：用户界面、数据管理系统、数据库、专家系统和知识库五大模块。其中数据管理系统是使用 CAE 软件进行性能分析或模拟时用到的核心部件，一方面通过接口实现 CAD、CAM 等格式文件的输入，另一方面提供前处理、求解分析（大多为有限元分析）、后处理三个流程实现仿真模拟。求解分析模块根据处理问题的不同，又可以细分为静力线性子系统、动力分析子系统等众多分支。

我们认为，工业软件与工业流程一一对应：有什么样的工业流程，就有什么样的工业软件；有什么样先进的工业流程，就有什么样先进的工业软件。

从核心工作流程来看，CAE 软件仿真过程包括前处理、求解、后处理、优化、报告。前处理过程包括几何图形处理、网格划分等；求解过程主要包括模态、刚度、强度等分析方式；后处理过程包括展示位移、应力等动图；优化过程主要针对仿真结果设计进行修改，并再次回到前处理流程；最终获得合意结果后，通过图形化方式向用户进行报告。

前处理过程来看，前处理模块的主要用于对工程或产品进行建模，完成分析数据的输入，建立合理的有限元模型。具体来说，前处理模块主要功能包括给实体建模与参数化建模、构件的布尔运算、单元自动剖分、节点自动编号与节点参数自动生成、载荷与材料参数直接输入有公式参数化导入、节点载荷自动生成、有限元模型信息自动生成等。

求解过程来看，以有限元分析模块为例，主要流程包括对有限元模型进行单元特性分析、有限元单元组装、有限元系统求解和有限元结果生成。一般而言有限元分析模块有如下子系统：线性静力分析子系统、动力分析子系统、振动模态分析子系统、热分析子系统等。按照对象的物理、力学和数学特征，求解过程可以分解成若干个子问题，由不同的有限元分析子系统完成。

后处理过程来看，后处理模块主要基于求解分析结果，以图形方式向用户展示仿真结果。 具体而言，后处理模块主要功能包括对求解分析结果进行数据平滑、对各种物理量进行加工和显示、对工程或产品设计要求的数据检验和工程规范进行校核、设计优化与模型修改等。

CAE 本质：物理学/数学+计算机科学+工程学

CAE 软件从本质上来看，可以拆解为三层：数学+物理学（底层）、计算机科学（中层）、工程学（外层）。CAE 软件从底层的物理规则和数学公式出发，以现实世界的规则打造软件内核；而后这些法则经过计算机语言编程和算法封装，沉淀为软件本身的求解器，并利用计算机图形学实现可视化和用户交互；最后，结合特定领域工程学的工作流程，CAE 软件提供相应领域的求解流程，帮助用户解决工程中的实际问题。

CAE 底层是物理学+数学

软件内层来看，物理学和数学是 CAE 软件的真正核心。

1）数学角度来看，CAE 的本质是利用结构离散化的思维解决复杂的工程问题，而离散过程涉及到多种数学求解方法。所谓结构离散化，即将实际结构离散为有限数目的规则单位组合体，把求解连续体的场变量（应力、位移、压力等）问题简化为求解有限的单元节点上的场变量值，得到代数方程组作为原先微分方程组的近似数值解。离散过程用到的求解方法包括有限元法（FEM）、有限差分法（FDM）、离散元法（DEM）、边界元法（BEM）、有限体积法（FEV）、无网格法（Meshfree）等等。此外，遗传算法、神经网络算法、梯度下降法等新方法也开始被应用于 CAE 求解过程。在这些数学算法中，以有限元法（FEM）应用范围最广也最为常见。

以有限元分析为例，有限元问题的根基是数值求解偏微分方程。从前处理到求解、后处理的过程无非是设置形函数，离散，形成求解矩阵、数值解矩阵，最后进行结果分析的过程。有限元方法的基本求解思想是把计算域划分为有限个互不重叠的单元，在每个单元内，选择一些合适的节点作为求解函数的插值点，将微分方程中的变量改写成由各变量或其导数的节点值与所选用的插值函数组成的线性表达式，借助于变分原理或加权余量法，将微分方程离散求解。采用不同的权函数和插值函数形式，便构成不同的有限元方法。

2）物理学角度来看，CAE 的本质是用物理法则对现实世界进行描述。真实世界存在各种各样的物理场，物理场指某种空间区域，其中具有一定性质的物体能对与之不相接触的类似物体施加一种力。常见的物理场包括传热、孔隙水流动、浓度场、压力应变场、动力学场、化学场、静电场和静磁场等。此外，每个专业领域又会涉及到特定物理规则，以结构为例，为解决结构设计的问题，有可能会涉及到理论力学、分析力学、材料力学、结构力学、弹性力学、塑性力学、振动力学、疲劳力学、断裂力学等一系列特定规则。

真实世界的物理场往往以多物理场并存的形式存在，因此 CAE 仿真过程还需要将多物理场耦合问题考虑在内。多物理场的应用涉及一个或者多个以上的物理过程或者物理场，是多个学科的交叉。典型的多物理场应用包括土体固结理论理论、流体动力学模拟、电动力学应用、计算电磁场、传感器（如压电材料）的设计、流体-结构相互作用、多孔材料中的能源和气候变化研究等。因此 CAE 多物理场仿真需要耦合多个物理现象，针对多个相互作用的物理性质进行研究。

CAE 中层是计算机科学

CAE 软件中层来看，计算机科学是连接底层算法和外层工程学应用的纽带。CAE 同其他工业软件一样，其早期发展受到计算机科学发展的深刻影响。拆解 CAE 软件架构来看，CAE 可以按照功能分为 9 大模块：输入输出、几何、有限元模型、后处理器、求解器、图形、公共模块、高性能计算（HC）、参数优化设计。而计算机科学在其中扮演的角色可以归纳为 3 点：

1）对物理法则和数学方程进行代码封装。在此基础上搭建物理模型和数学模型，以算法形式建立仿真约束条件；

2）提供仿真过程所需的算力。模拟仿真过程涉及到大量计算过程，需要计算机提供算力支持、加速计算过程（高性能计算）、优化参数设计等，以加快设计过程；

3）提供交互界面与模块。帮助用户在输入流程实现关键参数和规则的输入、实现仿真过程以及在后处理中提供计算机图形处理和展示。

CAE 外层是工程学

CAE 软件外层来看，对工程知识的理解是 CAE 在具体应用层面的表达。在数学、物理学构建起的软件内核之上，CAE 开发者用计算机科学搭建了基本功能模块，但 CAE 软件要想真正为用户所用、服务与工业流程，还需要经过工程学的淬炼。

1）从工程学通用流程角度来看，工程问题涉及到概念规划、系统/详细设计、测试、生产等多个环节。如何从软件层面衔接不同流程，实现上下游协作，需要 CAE 开发者在设计之初就对工程工作流有深刻的思考。

2）从垂直工业领域的工程问题来看，不同工业领域对 CAE 软件需求有较大差异。一方面，不同行业有自身的设计规范和标准，对产品的测试流程不一、维度不同，制造现场涉及大量的工艺过程需要行业 know-how 作为支持。另一方面，下游用户的使用习惯和绑定程度也决定了 CAE 软件在工程学领域的应用形式。

CAE VS CAD：互相包含又各有专攻

CAE 与 CAD 的关系可以简要概括为互相包含又各有专攻。CAD 即计算机辅助设计，重点在于设计；CAE 即计算机辅助工程，重点在于仿真。

1）从 CAE 工作流程的来看，仿真过程之前需要创建部件模型和有限元模型以进行前处理。 这一过程中，一般的商业 CAE 软件都提供了 CAD 功能以供用户对几何模块进行创建、编辑、管理等，但功能较为简单。而复杂的工程问题，其几何模型往往非常复杂，计算工作者更愿意使用专业的几何建模软件（即 CAD 软件，如 AutoCAD、CATIA、Inventor 等）来生成此类几何。由此可见，CAD 并不是 CAE 软件的重点，而是 CAE 软件前处理流程的专业化拓展。但 CAE 软件中的 CAD 模块能提高 CAE 仿真效率，实现对 CAD 数据的修补，避免外部 CAD 数据与 CAE 接口之间的损耗。

2）从 CAD 工作流程来看，仿真是设计过程向下的自然延伸，不少 CAD 软件同样包含了 CAE 仿真功能。如 PTC 的 CAD 产品 Creo 能够实现对结构力学、流体力学、热力学等学科的仿真分析；达索的 CAD 产品 Solidworks 擅长结构力学中的断裂、耐久性、压力舱、流体力学中的流体膜、电磁学中的电传导等场景下的仿真分析。

3）发展趋势来看，CAE 与 CAD 有望趋于融合。传统意义上设计与仿真界限分明，CAD 软件往往通用性质与垂直性质兼具，而 CAE 软件则更强调行业与场景下的工程问题的解决，分工明确。但随着研发设计即将承担越来越多的职责，尤其是并行工程（Concurrent Engineering，CE）等概念从提出到落地，研发已经逐渐从最初的注重产品的外在性质到同时关注产品可生产性、物料可采购性、客户需求全面性、产品可维护性以及产品可盈利性等多样特性。

2 CAE 的核心能力在于仿真，应用方式因行业而异

软件视角：CAE 的核心能力在于仿真

仿真（Simulation）也称模拟，就是对现有或未来系统进行建模并试验研究的过程，按模拟对象可以分为离散事件模拟与连续模拟。CAE 仿真即用于模拟零件、部件、装置(整机) 乃至生产线、工厂的运动和运行状态。运用 CAE 软件进行仿真的典型目标包括系统性能分析、容量/约束分析、方案比较等等。

仿真过程的关键在于将现实转化为仿真模型，CAE 软件为这一过程提供软件支持。在仿真的前期过程中，关键步骤在于理论与现实问题的转化。这一过程中，仿真工程师起到重要作用，其对模拟对象的理解是将现实转化为仿真模型的关键。设置变量太多尽管可以保证准确性，但也会导致运算过程过于冗余，拉长产品上市时间；但若未能对模型做出合理的简化，则会导致结果出现严重偏差，甚至使得产品失效。CAE 软件提供了两种解决方式：

1）供给端：一款优秀的商用 CAE 软件往往可以凝练大量的共性问题，将软件“黑盒化”，通过限制操作者来减少人为错误的出现。

2）需求端：企业可以借助 CAE 软件制定一条完善的仿真流程规范，将可能的问题形成通用的解决方案，从而减少对仿真工程师个人能力的依赖。

CAE 仿真通过指导设计、解放试验大大缩短了工业产品开发周期，节省研发设计费用。

1）设计角度来看，仿真通过指导设计推动了技改，从而提升生产效率。CAE 仿真借助计算机分析，帮助设计者寻找最佳产品设计方案，确保了设计的合理性，缩短产品设计周期，降低材料和设计人工成本。在整个过程中，CAE 没有直接对设计端进行任何调整，但是却间接指导了设计，其中价值主线实质上来自于仿真的数据结果。

2）试验角度来看，准确的虚拟仿真可以有效降低试验成本。传统设计过程后主要通过生产试验件来进行试验，当结果基本符合设计的理想值和最低可接受值后即可进行量产。CAE 仿真通过构建“虚拟样机”，替代传统验证过程中“物理样机验证”过程，缩短设计-验证制造循环周期的同时，节省生产物料成本。

工程视角：CAE=计算机软件+工程工作流

从工程角度来看，工业产品从概念规划到生产落地需要经历的工程阶段包括：规划阶段、概念开发、系统级设计、详细设计、测试与提炼、生产启动等。分阶段来看，设计阶段需要分析并确认客户需求，进行市场研究和可行性判断等工作，在此基础上确定成本目标和设计方案，进而进行尺寸、材料、工艺等详细设计；测试阶段则需要通过仿真、试验等方式对工业产品的性能、可靠性、使用寿命等关键指标进行测试，并根据测试结果对详细设计进行再次确认，最终启动生产制造工作。

从软件角度来看，CAE 在产品不同生命周期中提供仿真分析能力支持。具体而言，产品生命周期不同阶段对 CAE 软件的仿真需求也有所不同：

1）概念设计阶段的 CAE 仿真分析：概念设计阶段工作流程从客户需求评估出发，企业对用户的基础设计进行验证，同时评估产品技术可行性，做出商务决策。在确定需求之后，设计人员可以使用 CAE 软件可以对概念产品进行构建，甚至建造并验证试验性原型机。此外，CAE 能够帮助企业进行制造可行性评估，以判断是否在预定的时间、预定的成本以及现有的设备能力等约束条件下完成用户需求的开发设计和制造任务。

2）系统/详细设计阶段的 CAE 仿真分析：系统设计和详细设计阶段对于 CAE 软件的需求相似，均是对概念设计的进一步展开。在这个阶段，需要进行的设计步骤包括系统设计、装配方案设计、子系统和接口定义、零件设计、公差分配等等，需要细化到图纸、材料、制造工艺等。CAE 仿真分析在这个阶段的作用，就是验证各种零部件是否满足预期的性能、制造上是否可行，已有的加工设备是否满足结构设计要求（譬如板厚及半径等），工艺步骤或者工装是否最简化等等，而且从系统到单个零件都可以进行仿真。这些工作主要由结构分析工程师和设计工程师以及制造工艺师一起参与完成。

3）试验阶段的 CAE 仿真分析：在试验阶段，传统的生产过程下，企业需要经历“样机制造-试验-修改设计-样机制造”的过程，即需要制造物理样机并投入试验，根据试验结果反复调整设计、重新制造以最终达到目标要求。这一过程往往需要耗费大量时间来进行实体制造以及设计方案协作调整，造价也较为昂贵。而 CAE 在这一过程中，通过虚拟样机提供仿真分析，相较传统过程可以节省大量制造和试验时间，节约费用开支。工程师们利用 CAE 软件甚至可以在实际试验之前就掌握最可能的载荷/激励位置和最佳测试方法，显著减少试验时间。

4）制造阶段的 CAE 仿真分析：在产品制造阶段，企业需要根据既定方案进行产品生产，需要结合制造工艺对设计方案进行进一步的确认，根据 CAE 仿真结果调整生产过程。通过 CAE 仿真计算可以进一步确认工艺步骤，可以优化制造的工艺流程、减少废料；可以针对加工错误进行演算，通过修改图纸尺寸来保证交货期，避免废品和返修。

行业视角：CAE 仿真在不同行业的应用

在具体的行业应用中，各自领域内存在诸多特异性问题，CAE 的应用落地需要经历不同的考验。行业应用实践的难点可以概括为：

1）真实世界应用场景复杂，往往需要进行多场景耦合，且不同行业涉及的物理场有天壤之别；

2）建模过程中参数的设置依赖于工程师的经验，需要使用者对本行业的制造工艺、工况有深刻的理解；

航空工业来看，CAE 在航空工业中的应用可以概括为三个层面：1）结构力学：飞机总体结构以及机身、机翼、起落架、发动机等部件的线性和非线性静、动力强度分析；疲劳寿命计算；复合材料设计和强度计算；鸟撞、迫降等事故状态下的冲击力学计算；制造工艺设计（冲压、焊接、锻造等）与分析；结构强度试验项目的计算机模拟和乘员安全性分析等。2）流体力学：飞机气动特性（升力、阻力）计算及气动布局的最优化设计；飞机-发动机匹配特性计算（进气道设计）；非稳定状态下（扰动气流、低空阵风、机动飞行等）的气动响应计算；导弹发射、副油箱抛撒等对飞机的影响；气动结构载荷和气动温度载荷计算；发动机效率（气动效率和燃烧效率）和舱内空气循环计算分析。3）电磁学：机载天线、雷达、电子器件间的电磁兼容和电磁干扰分析；天线布局设计；军用飞机雷达散射截面（RCS）计算；电气设备效率和安全性分析等。

船舶制造业来看，随着船舶不断向大型化、复杂化方向发展，利用 CAE 技术提高设计水平，缩短设计周期愈发显得重要。船舶从用途上分类，可分为军用船舶和民用船舶两大类。在军船的研发过程中常涉及到强度、刚度、振动与噪声、抗爆性、疲劳、总体性能、快速性、操纵性与耐波性、稳性等多方面的技术问题。民船的设计往往更偏向于提高结构强度、载重量和快速性等方面，主要技术问题集中于结构强度与水动力性能方面。

桥梁建筑行业来看，使用 CAE 软件仿真模拟对于桥梁设计和安全控制有重要意义。CAE 软件通过仿真模拟能够实现对桥梁进行较为准确的受力分析，模拟其在各种工况下的动态反映，对桥梁的安全控制有着重要现实意义。具体来说，CAE 有限元分析可以用于模拟各类桥梁的受力、施工工况、动荷载的耦合等。静力分析中，可以较精确的反应出结构的变形、应力分布、内力情况等；动力分析中，也可以精确的表达结构的自振频率、阵型、荷载耦合、时程相应等特性。

3 海外 CAE 行业发展成熟，国内厂商加速发展

探索时期：CAE 技术萌芽（1960-1970s）

1960-1970 年代，CAE 软件处于探索时期，CAE 技术和相应产品处于萌芽阶段。这一时期，有限元的理论处于发展阶段，分析对象主要是航空航天设备结构的强度、刚度及模态试验分析，技术条件表现为计算机的硬件内存少、磁盘的空间小、计算速度慢。

CAE 商业化起源于 NASTRAN，脱胎于航天工业。1966 年美国国家航空航天局(NASA)为了满足当时航空航天工业对结构分析的迫切需求，提出了发展世界上第一套泛用型的有限元分析软件 Nastran(NASA STRuctural ANalysis Program)的计划。该计划由计算机科学公司(CSC)牵头， MSC 公司参与。MES 公司成立于 1963 年，始终从事计算机辅助工程领域 CAE 产品的开发和研究，凭借过硬的技术实力，在 NASTRAN 招标过程中顺利中标，参与整个 NASTRAN 的开发过程。该计划的实施标志着 CAE 脱离学术研究，通用有限元软件第一次真正意义上投入到工程实践中。1969 年 NASA 推出了其第一个 NASTRAN 版本，称为 COSMIC Nastran，即后来的 NASTRAN Level 12。

快速发展时期：CAE 软件涌现（1970-1990s）

1970-1990 年代是 CAE 技术蓬勃发展的时期，SDRC，MSC，ANSYS 等公司在技术和应用继续创新的同时，新的 CAE 软件迅速出现。有限元分析技术在结构分析和场分析领域获得了很大的成功，从力学模型开始拓展到各类物理场(如温度场、磁场、声波场)的分析；从线性分析向非线性分析(如材料为非线性、几何大变形导致的非线性、接触行为引起的边界条件非线性等)发展；从单一场的分析向几个场的耦合分析发展。出现许多著名的分析软件如 MARC，Nastran，I-DEAS，ANSYS，ADAMS，ABAQUS，PHOENICS 与 FloTHERM 等，使用者多数为专家且集中在航空、航天、军事等几个领域。

成熟阶段：CAE 软件百花齐放（1990 年至今）

上世纪 90 年代至今是 CAE 技术的壮大成熟时期。CAE 软件积极扩展 CAE 本身的功能，领域出现吞并的市场局面，大的软件公司为了提升自己的分析技术、拓展应用范围，不断寻找机会收购小的专业软件商，CAE 软件本身的功能得到极大提升。同时，CAD 技术不断升级，为 CAE 技术的推广应用打下了坚实的基础，各大分析软件向 CAD 靠拢，发展与各 CAD 软件的专用接口并增强软件的前后置处理能力。CAE 应用领域拓宽，使用者从分析专家转向设计者和设计工程师。

Nastran 软件市场化进程：从竞争到垄断再到竞争。1999 年，MSC 收购了 UAI 和 CSAR，成为市场上唯一一家提供 Nastran 商业代码的供应商。由于其垄断定价的地位阻碍了市场竞争，NASA 向美国联邦贸易委员会(FTC)提出了申诉，最终美国 FTC 判“MSC Nastran 垄断”，MSC Nastran 源代码须公开。而后，UGS 根据 MSC 所提供的源代码、测试案例、开发工具和其他技术资源开发出了 NX Nastran，使得源于 NASA 的 Nastran 一分为二，二者保持数据兼容。2003 年 9 月，NX Nastran 产品正式发布。UGS 承诺将全力开发支持 NX Nastran 和 NX Nastran 前后处理器（NX MaterFEM，Femap，NX Scenario），并在两年中每年推出两个 NX Nastran 新版本。2007 年 UGS 公司被西门子收购，2008 年推出的 NX6 产品已将其技术集成到 NX 系列中。

国产 CAE 厂商加速发展

开发初期，国内 CAE 理论和技术水平较高，但应用范围受限，阻碍国内 CAE 市场化进程。 上世纪 60 年代我国有限元理论已经成熟，由于计算机条件限制，有限元软件主要基于分析功能研发。70 年代初，国内出现具有自主知识产权的有限元分析软件，尽管这一类国产 CAE 软件具有较强的理论水平和技术能力，能够解决特定领域内的专业问题，但是软件的通用性和适用范围相对局限、缺乏整体竞争力，而且软件的市场推广、后续服务能力不足，限制了此类本土 CAE 软件的市场化及产业化进程。

上世纪 70-90 年代，国外 CAE 软件的大量进入和快速发展，使国内 CAE 软件厂商受到冲击，商业化进程受阻，发展缓慢。上世纪 70-90 年代，国外商业 CAE 软件进入稳定商业化运作期，其软件已不具备明显的行业特性，并且因为具有较快的求解速度和较高的稳定性、专业性，同时对于工程课题研究或者产品设计具有较强的便利性，在制造业装备和产品研发中的应用广泛度逐渐提升，占据领先的市场地位。国内 CAE 软件的发展受限于资金投入不足等因素，从基础研究到工程应用、再到软件商业化的进程受阻，发展缓慢。

21 世纪以来政府陆续出台了一系列扶持政策以推动 CAE 行业发展。政府出台的行业支持政策有助于推动 CAE 技术发展、健全行业标准体系、促进 CAE 软件行业应用、加快建立产业生态体系，对于助力下游工业企业智能化、信息化进程具有重要意义。行业下游汽车、工程机械、航空航天等行业的市场需求持续增大，刺激 CAE 市场容量释放。

市场需求庞大，为国内厂商发展提供环境。2006 年以来，国内 CAE 下游各行业应用领域市场需求庞大，尽管国外 CAE 软件厂商在市场中具有较强的领先优势，但不能完全满足中国工程、制造业等领域内研发、生产、制造、建设等环节中的仿真设计需求，市场中存在较多围绕特定行业应用而催生的 CAE 软件二次开发业务，为中国本土 CAE 软件的市场化发展提供契机。

2015 年 8 月，中国工业软件产业发展联盟 CAE 分联盟在工信部信软司的大力支持下成立，联盟旨在打造从技术研发，到技术产业化，再到企业在产品创新设计中应用的完整的 CAE 行业产业链。

自国内 CAE 行业迈入快速发展时期，大量 CAE 公司成立，其中代表如上海索辰信息科技有限公司、前沿动力集团、元计算、速石科技、中望软件等。

4 全球 CAE 市场规模约数十亿美元，产品可用性是关键驱动因素

全球 CAE 市场规模约 80.2 亿美元

2020 年全球 CAE 市场规模约 80.2 亿美元。从全球 CAE 市场规模看，量级大约在百亿美元级别，据 kbvresearch，2020 年全球 CAE 市场规模达到 80.2 亿美元。2016-2020 年市场规模复合增速为 12.5%。

2020 年中国 CAE 市场规模约 61.8 亿元。据华经情报网，2020 年中国 CAE 市场规模预计达到 61.8 亿元，2016-2020 年市场规模复合增速为 18.6%。中国 CAE 市场规模占全球比从 2016 年的 9.3%上升到 2020 年的约 11.5%。

市场结构较为稳定，有限元分析是最为主要的组成部分。从全球 CAE 市场结构看，有限元分析是其中最为主要的组成部分，其次是流体力学分析、多体动力学分析和仿真优化，有限元分析市场规模占比在 2014、2015、2019 年分别为 56%、53%、56%，流体力学分析占比分别为 23%、25%、26%。从趋势看，整体结构较为稳定。

汽车是目前最主要的应用场景。从 CAE应用的具体场景看，汽车是目前最主要的应用场景，据 marketintellica，2019 年全球 CAE 市场中 36%的收入来自汽车行业的应用，其次是电子电气、航空航天及国防，占比分别为 22%、21%。

市场驱动力：产品可用性是关键因素

是否运用仿真解放实验，本质是收益和风险的权衡：收益在于减少成本，风险在于仿真结果与实验结果可能存在一定误差。从 CAE 的角度看，软硬件进步改善用户体验，拓宽产品能力边界，理论和工程实践层面的进步提升仿真可靠性是市场发展主要的驱动力。

计算机软硬件能力提升拓宽 CAE 能力边界

从 C 的角度看，关注计算机软硬件能力提升：计算机计算、存储能力的提升拓展了 CAE 产品的能力边界，使得理论的进步得以在现实中实现，通过提供更加强大的算力及更先进的图形技术，支持了更贴近现实的物理模型建模及更高精度的数学求解方法的实现，并且在对结果的分析方面，通过智能分析等技术进一步提升了仿真的实践指导意义。

硬件能力提升拓宽能力边界：随着计算、存储能力的不断提升，CAE 产品的能力边界不断被拓宽，表现为更丰富的数学求解方法（如有限元方法拓展、与其他数值方法联合求解）、更丰富的产品功能（如从求解器向前后置处理软件拓展）。

硬件能力提升拓深应用深度：以汽车仿真功能变化为例，随着计算机计算、存储能力的提升，汽车仿真在不同的细分领域应用深度不断拓深，从简单的、低频的、低精度的领域向复杂的、高频的、高精度的领域拓展，应用深度进一步提升。

智能化技术提升 CAE 效率：人工智能技术可与仿真的多个环节结合。人工智能技术能够与 CAE 的多个环节相结合，提升 CAE 的易用性与使用效率。一方面表现为通过 AI 技术总结经验的功能，部分替代需要人工参与的环节或为人工提供辅助，增强易用性，如 AI 提供边界条件，AI 提出修改建议等，另一方面，通过 AI 算法训练代理模型，有助于提升计算速度，降低成本。

云端 CAE 的建设包含两种模式：求解环节云化和全环节云化。部分云化：第一种模式是求解环节的云化，用户在本地建立模型，将模型、载荷文件上传，在云端调动求解器进行求解，随后将求解结果下载到本地进行后处理。此种模式优势在于调用的往往是通用求解器，具有较强的通用性，且实践较为简单。全环节云化：第二种模式是全环节的云化，不仅包含云求解器，还包括通过网页快速参数化建模、载荷求解设置以及后处理。用户能够在网页端实现从建模到求解，再到可视化分析及后处理的完整流程。

CAE 文件不断变大，仿真协同难度上升：CAE 文件安装包大小不断扩大，如今 CAE 软件安装包大小已经达到约 20GB。此外，CAE 应用于更加复杂的场景，文件因此不断变大，当前 CAE 结果文件达到 50-200GB。随着文件大小的增加，传统的协同方式对传输提出了较大的挑战。

云 CAE 提供多端访问、资源分配的灵活性。

1）多终端访问灵活性：以 Ansys 云平台为例，通过 Ansys Cloud Gateway，可以实现多终端访问，支持电脑，平板或者手机等终端，通过 Web 形式即可访问数据。

2）计算资源分配灵活性：通过云模式，用户能够选择所需要的计算资源，在计算资源运用上具有一定的灵活性，有助于提升计算的速度。

CAE 与 CAD 协同不断推进。从历史演进看，CAE 与 CAD 的合作不断在推进。90 年代， CAD 公司与 CAE 公司开始出现合作趋势，两款软件逐渐通过数据接口或者商品化框架集成。 2000 年之后，CAD 厂商开始对 CAE 软件进行并购，最终形成了比较完整的软件体系，而且从底层数据结构的层面上实现了二者的融合。

在工程实践中，CAD 与 CAE 的协同主要依赖三种途径。一是采用同一公司开发的集成化软件；二是利用大型商用软件之间的数据接口程序，但该方法对于对接双方彼此的软件版本有严格的要求；三是利用应用程序与标准数据之间的数据交换界面，以标准格式为媒介实现二者的数据传递。

建立统一数据标准有助于推进协同：集成化软件的开发与数据接口需要公司、产品之间的配合，而统一数据标准的建立则有助于推动 CAD 与 CAE 协同进一步的推进。

数据交换标准的建立是产品协同的重要因素：数据交换标准的建立使得不同的子系统间、不同模块间的数据交换能够顺利进行。上世纪 80 年代，行业诞生了 IGES、 PDDI、PDES 等多个数据交换规范标准。

STEP 数据标准（Standard for the Exchange of Product Model）由 ISO 制定，在 3D 的 CAD 模型文件中应用广泛。国际标准化组织 ISO 所属工业数据分技术委员会为解决各种CAD 系统之间的不兼容的问题，从 1983 年开始着手组织制定一个统一的数据交换标准 STEP，为产品规定其生命周期内唯一的描述和计算机可处理的信息表达形式。至 1994 年已完成其中 12 个分号标准，随后该标准被美国波音公司等 11 家航空巨头、美国海军及大量工业客户采用。

推动 CAE 和 CAD 协同的意义在于两方面：CAD 发展推动 CAE 发展、良好的前处理有助于提升求解效率。

1）CAD 技术不断发展，为 CAE 技术推广应用打下坚实基础。CAD 技术的出现，使得设计人员可以用计算机而非图板进行产品二维图形的设计。而随着计算机技术的不断突破， CAD 技术逐渐从计算机辅助绘图发展演变为计算机辅助设计技术，即直接采用三维模型进行产品设计。在三维模型发展过程中，CAD 技术经历了从线框技术到曲面技术，再到实体造型技术的发展。其中，由于实体造型技术能够比较精确地表达零件的全部属性，因此在理论上为统一 CAD 与 CAE 的模型表达奠定了基础。

2）良好的前处理有助于提升求解效率。CAE 软件在与 CAD 的融合过程中不断强化其前处理能力。上世纪 90 年代，在发展 Windows 界面应用的过程中，CAD 与 CAE 开始进行融合。其中，CAE 软件通过积极发展对各 CAD 软件的专用接口，便于高质量模型的导入，减少了几何清理的难度，大大增强了软件的前处理能力。前处理能力的增强有助于提升 CAE 的求解效率。CAE 前处理是将 CAD 数据转换为在某种工程问题下可计算的数值模型的过程，主要流程包括几何处理、网格划分、材料设定、约束加载和输出定义。

虚拟现实技术为工程数据可视化提供了新的描述方法，改善 CAE 使用体验。虚拟现实技术运用计算机图形构成的三维空间产生一种人为虚拟的环境，使得用户在视觉上产生沉浸于 “现实”环境的感觉。随着专用于图形和多媒体信息处理的高性能 DSP 芯片发展，计算机的图形处理能力迅速提高，加之三维图形算法、参数化建模算法的发展，快速真三维的虚拟现实技术将会不断地发展成熟。由此带来的，是 CAE 软件在复杂的三维实体建模及相关的静态和动态图形处理技术方面的新发展。

CAE 产品逐步降低“人”因素的影响

人在仿真中的作用仍然重要：CAE 产品在工程中仍然是处于辅助的地位，人的经验在其中仍然起着重要的作用，这使得 CAE 仿真过程的产品化受到一定的限制，智能化技术的运用在一定程度上能够改善这一问题，此外，专业的咨询团队外包也一定程度上改善了这一问题。

CAE 需要使用者具备一定的知识背景：在利用 CAE 进行仿真分析的过程中，CAE 软件的角色只是作为辅助工具，核心参数的界定，模型的简化，结果的分析都需要与人的工程、理论知识相结合。在产品化过程中，人为因素的降低成为推动 CAE 推广的重要动力。

重要参数与工程积累相关：对于重要仿真模型的参数，来源包括外部及内部两大途径，均与工程积累密切相关。其中：1）外部来源如通过供应商提供或行业规范、参考文献等，而外部标准来源本质上是来自于现有的工程实践的积累；2）内部来源包括实验、拟合、内部规范等途径，内部规范往往在比较成熟的仿真流程中，随着经验的积累逐步形成。对于较新的仿真流程，往往内部需要通过实验获得参数。

途径一：存储技术的发展为数据沉淀创造了可能。CAE 发展的早期时代，存储空间有限，所能容纳的数据受到限制。随着 PC 硬盘容量的不断上升，更多的计算模型、标准规范、设计方案等知识性信息被纳入 CAE 软件的数据库中，使 CAE 数据库及数据管理软件迅速发展，高性能的面向对象工程数据库及管理系统出现在新一代的 CAE 软件中。

途径二：建立 CAE 仿真分析规范有助于知识积累：企业建立 CAE 仿真分析规范，有助于提升 CAE 仿真的规范化、标准化程度，规范的建立需要企业通过试验和仿真相互校核建立标准，并通过积累-更新机制不断完善规范，本质是企业工程分析经验与知识的凝练。

CAE 仿真规范减少人为因素影响，有助于 CAE 推广应用：分析工程师由于专业知识背景、软件掌握能力、产品理解程度不同，可能导致模型简化、网格划分、边界处理上的不同，影响分析结果可靠性。通过建立仿真规范，对各个环节规范指导，有助于加强结果可靠性，利于CAE 的推广。

CAE 仿真规范建立是 CAE 软件应用的重要推动力。航天、汽车领域仿真标准率先建立： 从欧美仿真标准建立情况看，航天、汽车行业率先建立了仿真标准，CAE 相关的应用也得到了较好的推广。我们认为随着更多行业内仿真标准的建立，CAE 有望在更多行业内获得使用。

途径三：CAE 咨询有助于客户在实际工程中采用 CAE。CAE 咨询即是给客户提供实际工程问题的 CAE 仿真解决方案，同时也配套方案后面所能提供的一系列技术服务，具体可以包括网格设计与划分、结构线性与非线性分析、CFD 分析、动力学分析、流固耦合分析、优化分析等等。通过 CAE 咨询，为客户提供量身定制的解决方案，并通过 CAE 技术解决客户的实际工程问题。

CAE 咨询公司的技术方案最终实现是依赖各类 CAE 软件，几乎所有的咨询类公司也都是基于目前市场上较为通用的 CAE 软件提供工程实际问题的解决方案，不过随着软件二次开发技术的越来越透明，所需解决的问题越来越复杂，针对工程问题的二次开发定制也逐渐应用的多起来。

仿真效果逐步优化

关注仿真误差缩小：仿真本质是用物理模型模拟现实，用数学求解物理模型，再用数学结果指导现实，过程中可能产生三重误差，物理理论、数学理论的发展、工程实践的积累等途径有助于从不同侧面减小仿真的误差，改善仿真效果，增强仿真的实践指导意义，成为 CAE 产品应用的重要推动力。

算法带来的误差必然存在：CAE 利用的算法往往是通过数学方法获得数值解，方法本身具有局限性，存在不可避免的误差，可能影响最终仿真的效果，而通过合适的算法改进，可以针对特定的应用尽可能减少误差，成为推动 CAE 在细分领域推广的重要动力。

数学理论进步，算法不断演进，推动 CAE 解决问题能力提升：CAE 算法本质是数学理论的应用，数学理论的进步推动算法提升，从而能够对更加复杂的物理模型进行计算求解， CAE 解决问题的能力也由此进一步提升，随着数学理论的进步，CAE 所能解决的问题从线性、单体建模、单一场分析、尺寸参数优化进步到非线性、多体系统、多物理场耦合、形状优化。

算法应用范围不断扩展：算法的演进有助于其向更多的应用范围拓展，以有限元算法为例，从最初的求解结构的平面问题不断拓展，由二维扩展到三维、板壳问题，由静力学扩展到动力学、稳定性问题，由结构力学扩展到流体力学、电磁学、传热学等，由线性扩展到非线性问题，由弹性材料扩展到弹塑性、塑性、粘弹性、粘塑性和复合材料。

不同计算特点适用不同计算场景。从计算耗费资源及精确度看，有限元法和边界元法在低频场景较为适用、统计能量分析法、声线声锥法较适用于中高频场景。

多物理场耦合在产品开发方面面临数据传递等问题。多物理场耦合理论基础为求解 PDE： 求解多物理场耦合的理论基础是偏微分方程(PDE)，但与单物理场求解不同是是要同时求解多个偏微分方程，即偏微分方程组(PDEs)。由于求解较为困难，实际应用中往往采取变通解法简化计算。多物理场耦合求解涉及数据传递等问题：在多物理场耦合求解中往往根据物理模型对耦合类型进行划分，涉及不同格式数据交互，不同场间数据传递，网格匹配等问题。其中信息传递的精度是影响求解准确性的关键因素。