核心觀點

產(chǎn)品和技術(shù)：CAE工業(yè)軟件的入門門檻高，產(chǎn)品開發(fā)周期雖短但產(chǎn)品完善周期長，產(chǎn)品研發(fā)需要大量的前期資金與復合學科人才支持。同時針對目前市面上的使用痛點，CAE軟件也在不斷迭代，隨著底層軟硬件環(huán)境的更迭，目前CAE軟件已開始向云端化（SaaS化）、CAX一體化、AI智能化的方向逐步發(fā)展；

行業(yè)與市場：目前國內(nèi)和國際的CAE市場都面臨多頭壟斷的局勢，三巨頭在國內(nèi)市占率超過了95%。國內(nèi)比國際廠商在產(chǎn)品成熟度、商業(yè)化、可靠性、穩(wěn)定性等方面都略差一截，但隨著國家的政策支持與國內(nèi)的制造業(yè)升級，留給國產(chǎn)CAE的機會窗口逐漸開放；

賽道融資：從資本的角度來看，可以看出國外領(lǐng)跑的巨頭由于先發(fā)優(yōu)勢已通過大量并購和自研達到縱向向工業(yè)軟件全鏈、橫向向各工業(yè)細分領(lǐng)域的產(chǎn)品布局。國內(nèi)CAE廠家近5年開始發(fā)力，相對于老牌公司傳統(tǒng)的軟件模式，新的創(chuàng)業(yè)公司更多選擇向云端協(xié)作的方向發(fā)展。在此時期頭部機構(gòu)與工業(yè)CVC也隨著政策的風潮相繼布局；

車載應用：雖然汽車行業(yè)是CAE應用最多的行業(yè)，尤其動力仿真與NVH仿真在汽車制造的過程中不可或缺，但目前汽車企業(yè)使用的，不論是CAE軟件還是前后處理器，海外廠商都占有不可或缺的主導地位，國產(chǎn)仿真想要“彎道超車”，最好從新興場景入手，如自動駕駛。

本篇行研報告將分四個部分——產(chǎn)品與技術(shù)、行業(yè)市場、賽道融資、汽車場景相關(guān)來向大家介紹自動駕駛仿真測試。

01

產(chǎn)品與技術(shù)

//CAE概念

CAE （computer aid engineer）即計算機輔助工程設(shè)計。主要指用計算機對工程和產(chǎn)品進行性能與安全可靠性分析，對其未來的工作狀態(tài)和運行行為進行模擬，及早發(fā)現(xiàn)設(shè)計缺陷 ，并證實未來工程、產(chǎn)品功能和性能的可用性與可靠性。

CAE是一個很廣的概念，從字面上講它可以包括工程和制造業(yè)信息化的所有方面。隨著行業(yè)細分領(lǐng)域的發(fā)展，比如EDA 、CFD發(fā)展出獨立的分支，CAE的概念也在逐步弱化和抽象。廣義的CAE主要指利用計算機仿真分析來幫助或者解決實際工程應用中的查驗，設(shè)計，驗證，優(yōu)化等問題。在談到CAE時，有可能是指CAD/EDA/CFD/TCAD，或者結(jié)構(gòu)動力分析、熱分析、電磁分析、耦合分析等等其中一種或多種。狹義上的CAE，更多是指利用CAE軟件進行仿真優(yōu)化分析。

//CAE的產(chǎn)業(yè)價值

CAE工具最大的產(chǎn)業(yè)價值就是能夠簡化產(chǎn)品設(shè)計過程，提高試錯、降低成本。

降低成本：幫助企業(yè)在生產(chǎn)鏈中盡早發(fā)現(xiàn)問題，以減少實際產(chǎn)品的迭代和試驗次數(shù)，優(yōu)化整個設(shè)計流程，達到降低設(shè)計成本的效果；

提高效率：幫助企業(yè)實現(xiàn)某些難度較大或很難在現(xiàn)實完成的實驗步驟，同時幫助企業(yè)減少實際生產(chǎn)中的設(shè)計風險；

經(jīng)驗積累：CAE工具不僅提供了軟件工具，更重要的是融合了對設(shè)計至關(guān)重要的行業(yè)標準和累計的經(jīng)驗，提高研發(fā)設(shè)計效率和成功率。

//產(chǎn)品結(jié)構(gòu)

CAE軟件的基本結(jié)構(gòu)主要組成部分包括：用戶界面、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、專家系統(tǒng)和知識庫五大模塊。

數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)是使用CAE軟件進行性能分析或模擬時用到的核心部件，一方面通過接口實現(xiàn)CAD、CAM等格式文件的輸入，另一方面提供前處理、求解分析（大多為有限元分析）、后處理三個流程實現(xiàn)仿真模擬。

求解分析模塊根據(jù)處理問題的類型，可以細分為靜力線性子系統(tǒng)、動力分析子系統(tǒng)等眾多分支。

//產(chǎn)品流程

從核心工作流程來看，CAE軟件仿真過程包括前處理、求解、后處理、優(yōu)化、報告。

前處理：前處理模塊主要用于對工程或產(chǎn)品進行建模，完成分析數(shù)據(jù)的輸入， 建立合理的有限元模型。功能包括對幾何圖形處理、模型導入、邊界定義、材料定義、網(wǎng)格定義等；優(yōu)秀前處理軟件的網(wǎng)格劃分能夠避免復雜模型的拓撲錯誤，提高模型單元質(zhì)量與仿真效果；

求解器：求解分析主要是對有限元模型進行單元特性分析、 有限元單元組裝、有限元系統(tǒng)求解和有限元結(jié)果生成；對模型的各子仿真形態(tài)如剛度、強度、熱量等分析計算;

后處理：后處理模塊主要是基于求解分析的結(jié)果對模型進行數(shù)據(jù)平滑等處理，同時對模型的受力、位移、應力、變形等進行視覺效果展示；

仿真優(yōu)化：如果仿真結(jié)果未達到設(shè)計要求，優(yōu)化模塊會針對仿真結(jié)果設(shè)計進行參數(shù)修改，并再次回到前處理進行仿真流程。

//CAE仿真軟件的核心模塊——求解器

求解器是還原仿真的核心工具：求解器指的是針對特定場景（比如液體流動、溫度傳播以及結(jié)構(gòu)變形），用程序編碼的方式實現(xiàn)的對場景中的物理規(guī)律、數(shù)學原理進行客觀還原，也就是實現(xiàn)所謂的“仿真”。而仿真軟件的核心競爭力正是仿真結(jié)果與現(xiàn)實場景的匹配度，即求解器結(jié)果的匹配能力。

底層的數(shù)學求解和物理邏輯：底層仿真的數(shù)學物理模型通常有兩種求解方法，解析解和數(shù)值解。解析解精準而且高效，但現(xiàn)實中很多問題找不到解析解（即精準答案）。CAE軟件主要是使用數(shù)值解，也就是以結(jié)構(gòu)離散化為主的數(shù)值計算方法。目前市面上最主流的是利用有限元法（FEM）進行計算。

//技術(shù)點拆分

仿真軟件研發(fā)內(nèi)容從上到下分為4層：

第1層為上層應用層，屬于計算機前端處理；

第2層為工業(yè)軟件上層應用的支柱或者說是核心內(nèi)容和框架；

第3層是整體工業(yè)軟件的核心技術(shù)；

第4層屬于底層基礎(chǔ)理論。

即使仿真軟件的開發(fā)圍繞了多個技術(shù)點，但隨著資金和人力的支持，短期（1-2年）完成一款工業(yè)軟件產(chǎn)品的開發(fā)也并非難事。真正需要關(guān)注的是產(chǎn)品在長期使用過程中的數(shù)據(jù)累積、場景還原、對工程問題的還原程度以及底層基礎(chǔ)研究的迭代。

//技術(shù)痛點與潛在解決方案

CAE軟件的技術(shù)痛點主要是仿真誤差，而造成該誤差的原因又分為底層計算誤差和求解效率太低。

底層計算誤差：

物理模型誤差+數(shù)學計算誤差；

人為誤差：由于CAE軟件需要使用人員在模型建立、仿真參數(shù)設(shè)置、工藝經(jīng)驗等專業(yè)領(lǐng)域有大量的經(jīng)驗積累才能成功輸出，因此人為操作導致的誤差一方面提高了軟件的鋪開難度，另一方面也使輸出結(jié)果更加不穩(wěn)定可靠。

求解效率太低：

前處理錯誤：CAD與CAE不打通導致復雜模型在軟件之間轉(zhuǎn)變的時候操作人員需要花費大量時間去建立模型、處理拓撲錯誤、重新劃分網(wǎng)格等前處理工作；

算力不夠導致的求解時間過長。

解決方案主要有四點。

增加物理建模的真實性與結(jié)果準確性：

3D渲染引擎；

底層物理數(shù)學理論的突破。

減少人為手動調(diào)試因素：

對I/O（輸入輸出）加入AI進行優(yōu)化。

一體化CAD/CAE：

CAE 軟件通過積極發(fā)展對各 CAD 軟件的專用接口，將高質(zhì)量模型的導入，減少幾何清理的難度，增強軟件的前處理能力。

云端化軟件：

增加業(yè)務(wù)協(xié)同性；

節(jié)省本地算力，減少求解時間。

02

行業(yè)市場

//市場容量

市場規(guī)模：Credence研究數(shù)據(jù)，2020年預計全球CAE市場規(guī)模達到81億美元，預計2025年達到128億美元，年均復合增速9.6%。根據(jù)賽迪顧問2016-2021年中國工業(yè)軟件市場規(guī)模數(shù)據(jù)，2020年中國CAE市場規(guī)模達到18億元，預計2021年達到21億元，年均復合增速為16.2%，明顯高于全球增速水平。

市場CR3：2020年全球CAE市場前三大供應商分別是Siemens、ANSYS和達索，市占率達到47%。中國本土仿真解決方案供應商包括中望軟件、霍萊沃等。在中國市場，全球CAE三巨頭的市占率超過95.7%，國產(chǎn)化率不足5%。

//市場驅(qū)動力

政策鼓勵（參見APPENDIX1）：21世紀以來政府陸續(xù)出臺了一系列扶持政策以推動 CAE 行業(yè)發(fā)展。此類政策有助于推動 CAE 技術(shù)發(fā)展、健全行業(yè)標準體系、促進 CAE 軟件行業(yè)應用、加快建立產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，對于助力下游工業(yè)企業(yè)智能化、信息化進程具有重要意義。

需求升級：國內(nèi)需求弱的表面原因是盜版軟件橫行。隨著國內(nèi)版權(quán)意識和行業(yè)競爭的提升，國產(chǎn)CAE靠著完善的功能和高性價比會逐漸進入市場。而國內(nèi)高端制造業(yè)的發(fā)展將為CAE提供足夠的本土仿真軟件市場，從根本上帶動國產(chǎn)CAE行業(yè)發(fā)展。

基礎(chǔ)技術(shù)支持：CAE/CAD是工業(yè)4.0、數(shù)字孿生和數(shù)字化交付的基礎(chǔ)。隨著云計算，數(shù)字孿生和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起，為CAE提供了更加有力和密切的細分場景。B/S架構(gòu)的軟件相比傳統(tǒng)C/S架構(gòu)的軟件，在更有利的細分場景內(nèi)，能更快速完成計算任務(wù)

//市場發(fā)展

工業(yè)軟件行業(yè)發(fā)展可分為三個階段：

軟件自身發(fā)展階段；

軟件的協(xié)同應用階段，業(yè)務(wù)流程實現(xiàn)串通和優(yōu)化階段；

由向客戶提供單一工具轉(zhuǎn)型為向客戶提供“軟件+服務(wù)”的整體解決方案。

國內(nèi)廠商發(fā)展階段：中國CAE行業(yè)處于第一階段到第二階段之間，向協(xié)同應用的轉(zhuǎn)型成為大勢所趨。目前，國內(nèi)大量的設(shè)計、制造等核心工業(yè)軟件均為國外品牌所占領(lǐng)。在中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的大背景下，工業(yè)企業(yè)均開始加快兩化融合（工業(yè)化與信息化的融合）的步伐，逐步轉(zhuǎn)變發(fā)展模式。

海外廠商發(fā)展階段：國外CAE行業(yè)發(fā)展已經(jīng)處于第三階段。達索、西門子等領(lǐng)先企業(yè)已實現(xiàn)軟件本身的技術(shù)積累，并在國家工業(yè)化的實踐中實現(xiàn)軟件的應用協(xié)同，正向“軟件+服務(wù)”的整體解決方案轉(zhuǎn)型升級。

//頭部玩家生態(tài)Mapping

//國外頭部玩家歷史沿革

海外工業(yè)軟件廠商多成立于上世紀60年代，在90年代開始高速發(fā)展一度沖擊國內(nèi)CAE市場。發(fā)展至今的海外巨頭們產(chǎn)品應用鋪滿各行各業(yè)，在CAE產(chǎn)品的通用性、可靠性和穩(wěn)定性上都有著強大的先發(fā)優(yōu)勢。

行業(yè)巨頭利用頻繁收購細分領(lǐng)域的技術(shù)公司來補足自己的生態(tài)閉環(huán)以實現(xiàn)更完整的工具鏈。收購不光實現(xiàn)了不同CAE算法功能的不足，也體現(xiàn)出CAD/CAE/CAM逐漸一體化的趨勢。縱觀2020年至2021年一季度，CAE市場發(fā)生了15起主要收購事件。其中，Altair完成7家公司的收購，是收購數(shù)量最多的廠商；其次是?？怂箍担?家）和Ansys（2家）。

03

賽道融資

//國內(nèi)主要玩家及情況

//海內(nèi)外龍頭對比：中望 VS 達索

商業(yè)模式：相對于達索早已向訂閱制、模塊化銷售的商業(yè)模式轉(zhuǎn)型，中望軟件仍在依賴于買斷Licens的收入，可以預期由于目前商業(yè)模式存在的變現(xiàn)周期限制，中望后期也將向訂閱制轉(zhuǎn)型。

整體規(guī)模：相對于達索，可以看出中望軟件目前的整體規(guī)模還較小，但營收增速更高，隨著國內(nèi)高端制造市場的增長與工業(yè)軟件國潮，可以預見中望（中國廠商）還有很高的市場天花板。

//國內(nèi)玩家發(fā)展趨勢

市場局勢變化：行業(yè)加速發(fā)展

21世紀初期開始，國內(nèi)CAE軟件逐漸開始發(fā)展，但受兩方面限制，對外有成熟的海外產(chǎn)品已經(jīng)在國內(nèi)完成商業(yè)落地，用戶替換意向低；對內(nèi)的應用又受到需求場景和數(shù)量的限制。進入2006年以來，為了滿足符合“中國制造”特色的需求，國內(nèi)的CAE軟件公司從二次開發(fā)國外軟件業(yè)務(wù)開始進入行業(yè)視野。

產(chǎn)品發(fā)展：CAX一體化

工業(yè)軟件從單項應用到實現(xiàn)對制造企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、經(jīng)營、物流等各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的全覆蓋和深度滲透后，逐步朝綜合集成的方向發(fā)展，實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程和生產(chǎn)經(jīng)營模式變革。打造貫穿工業(yè)生產(chǎn)前端和后端的系統(tǒng)化軟件解決方案，以此提升整個流程的管理效率和準確率成為了工業(yè)軟件發(fā)展的新方向。CAD/CAE一體化之后，CAE對CAD模型進行仿真分析，通過反饋的數(shù)據(jù)，對原設(shè)計或模型進行反復修正，以求達到最佳效果。

融資歷史變化：產(chǎn)業(yè)基金入局

1998-2009：國產(chǎn)CAE軟件剛剛起步，大部分在此時期成立的公司都經(jīng)歷了漫長的研發(fā)周期且基本都在2010年后才逐漸對股權(quán)市場開放融資機會，目前大部分公司已成為國產(chǎn)行業(yè)龍頭，但上市企業(yè)屈指可數(shù)。

2009-2019：隨著國家政策鼓勵與產(chǎn)業(yè)資源的升級，更多高科技人才選擇在CAE賽道創(chuàng)業(yè)。但可以看出，許多企業(yè)是以仿真計算為入口，瞄準的是比工業(yè)軟件更大的市場，如云計算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生等。而這些新興公司的資方背景也更加多樣化，除了政府基金，CVC也不甘落后。制造企業(yè)如比亞迪，互聯(lián)網(wǎng)公司如華為都在仿真軟件賽道不斷布局。

//投資特點

以并購為導向結(jié)合政策驅(qū)動的投資策略可能成為主流。

CAE賽道屬于高度產(chǎn)品標準化的細分領(lǐng)域，產(chǎn)品可復制性高且通用性強。但軟件功能和底層算法需要長時間迭代，對資本來說回款周期拉長；

CAE屬于典型的“壁壘高、周期長、市場小、投資大、退出渠道不明確”的賽道，不是特別適合VC機構(gòu)入場的細分領(lǐng)域；

但由于CAE仿真是整個工業(yè)領(lǐng)域最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)之一，投資時機構(gòu)大多需要從產(chǎn)業(yè)地位和政策支持，結(jié)合來尋找潛在發(fā)展機會和增長點并特別關(guān)注相應細分領(lǐng)域。

04

汽車場景相關(guān)

//應用場景：汽車生產(chǎn)制造

汽車是目前CAE軟件最主要的應用場景。從 CAE應用的具體場景看，汽車是目前最主要的應用場景， 據(jù) marketintellica，2019 年全球 CAE 市場中 36%的收入來自汽車行業(yè)的應用，其次是電子電氣、航空航天及國防，占比分別為 22%、21%。

汽車開發(fā)場景：

系統(tǒng)動力學分析：主要分析汽車的行駛性、操縱性等，常采用多體（多剛體、多柔體）系統(tǒng)動力學分析方法；

疲勞壽命分析：汽車疲勞壽命分析主要研究汽車整車及各部件的動、靜疲勞壽命；

碰撞分析：碰撞分析方法主要包括有限元法、多剛體系統(tǒng)動力學法河機械振動學法。汽車碰撞分析主要進行車身結(jié)構(gòu)的耐撞性研究、碰撞生物力學研究和乘員約束系統(tǒng)及安全內(nèi)飾件研究；

NVH分析：工程中常用的NVH分析方法有：多剛體系統(tǒng)動力學方法、有限單元法、邊界元法、統(tǒng)計能量分析法；

空氣動力學分析：主要進行汽車高速行駛時的氣動噪聲分析，分析汽車高速行駛時空氣流場對操縱穩(wěn)定性的影響。

汽車開發(fā)中的主要CAE：

前后處理軟件：Heperworks、Patran

碰撞分析：LS-Dyna、Pam-Crash、Radioss

機械動力學仿真：Adams

非線性分析：Abaqus、Marc、Ansys

疲勞分析：Fatigue

流體分析：Fluent、Star-cd、AVL-Fire

鍛壓過程分析：SuperForge

汽車內(nèi)噪聲預測分析：Akusmod

多學科智能優(yōu)化：iSight

汽車自動化建模：SOFY

發(fā)動機熱力學分析：GT-Power

整車性能分析：GT-Drive

//應用場景：自動駕駛

由于車載硬件發(fā)展的另外一個趨勢是越來越小，仿真可以和硬件結(jié)合，類似于現(xiàn)在的FPGA編程。自動駕駛是一個典型的例子，自動駕駛實際上就是一個實時的仿真系統(tǒng)、攝像頭、傳感器實時收集數(shù)據(jù)。處理器根據(jù)收集的數(shù)據(jù)進行駕駛路線計算和預測，并采取相應的策略，在這個過程中依賴于數(shù)據(jù)的傳輸和對數(shù)據(jù)仿真處理。如果將碰撞仿真軟件固化在汽車硬件里，汽車在行駛過程中能實時仿真與其它車碰撞的結(jié)果，從而讓自動駕駛在遇到危險時采取更有利的預防和避險措施，其意義不言而喻。

目前，仿真功能被用于自動駕駛算法研發(fā)中的測試和驗證決策模塊以及路徑規(guī)劃模塊。但是，當前的仿真環(huán)境的能力仍有待開發(fā)。如基于游戲引擎的Carla和LGLVS嘗試使用計算機圖形模型、渲染算法和物理模型來嘗試產(chǎn)生一個高保真環(huán)境。但這只是基于底層引擎渲染能力從視覺上實現(xiàn)了“高保真”，從物理反饋、運行邏輯、結(jié)構(gòu)感知等層面目前的虛擬仿真想要真的與現(xiàn)實環(huán)境貼合仍有一段差距。

//Appendix：國家工業(yè)軟件相關(guān)政策