CAE指工程设计中的计算机辅助工程，指用计算机辅助求解分析复杂工程和产品的结构力学性能，以及优化结构性能等，把工程（生产）的各个环节有机地组织起来，其关键就是将有关的信息集成，使其产生并存在于工程（产品）的整个生命周期。而CAE软件可作静态结构分析，动态分析；研究线性、非线性问题；分析结构（固体）、流体、电磁等。

CAE价值不断强化，已在各行业广泛应用。CAE软件通过计算机技术对工程、物品进行仿真模拟，能够大幅降低设计和材料成本，缩短设计周期；通过“虚拟样机”来验证可靠性，并提前预判潜在问题；模拟各种试验方案；进行事后验证分析等，是工业领域必不可少的一环。CAE目前已经广泛应用于航空航天、汽车、半导体、电子设备、建筑等领域，其中航空航天和汽车依然是最大的应用领域。

和CAD类似，CAE同样是一个寡头垄断特征明显的领域。我国CAE市场尚未成熟，国内企业市场竞争格局相对分散，尚未出现占据绝对主导地位的本土厂商，亦未出现已成功上市的国内企业。根据IDC数据，2021年Ansys、西门子、达索为前三厂商，市场份额分别为19.1%、16.5%、10.2%，几乎占据了整体市场的半壁江山，而国产厂商整体市场份额仅为15%，国产替代空间广阔。

作为一款工业软件,CAE的产品力比拼的到底是什么?

笼统的说,客户应用CAE,就是运用仿真模拟取代真实的物理实验。要实现这种替代,CAE需要整合数学+物理学(底层)、计算机科学(中层)、工程学(外层)等三个层面的能力。

CAE软件从底层的物理规则和数学公式出发,将现实世界映射到软件中;然后运用求解器(包含计算机语言编程和算法)进行相应的求解计算,并把结果通过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,帮助用户解决工程中的实际问题。

与这一原理逻辑相对应,CAE的产品力也体现在多个层面。

首先,产品覆盖的是单一物理场、还是多物理场。

CAE的本质是用物理法则对现实世界进行描述。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。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。

从目前主流的CAE软件来看,基于对物理场的覆盖能力,可以分为通用类、专用类两大类。

其中,通用性CAE适用范围广,可针对多种类型产品的物理力学性能进行模拟仿真,代表软件企业主要是Ansys、 MSC、达索等;专业性CAE主要针对特定类型的产品提供较好的性能分析、预测以及设计优化等功能,代表软件包括:专注于流体力学领域的Fluent、专注于多体动力学领域的 Adams和专注于注塑成型领域的 Moldflow等。

从目前行业的发展趋势看,对多物理场的覆盖的确更能体现产品力上的领先优势,像达索、Ansys等头部CAE厂商还在不断通过收购来实现对更多物理场的覆盖。

以Ansys为例,他们在三年前的产品组合中还没有任何光学仿真产品,而三年后就已经可以在这一领域提供端到端的解决方案。2018年收购OPTIS,2020年收购Lumerical,最近(2021年 8月 30日),又刚刚宣布收购光学软件开发商Zemax公司。这家公司作为全球首选的成像光学设计平台,此前已经独立发展30多年。它依靠高精度光线追迹和可靠的透镜设计,几乎涉及光学制造环节中的每一个光学元件。

对物理场的覆盖越来越多,给Ansys带来多个层面的利好。

一是最关键的产品力提升,Ansys表示,他们的光学仿真套件不是作为孤立的产品独立工作,而是作为完整多物理场工作流程的一部分运行。如今,Ansys光学解决方案用于多种应用,从自动驾驶汽车中的摄像头和 LiDAR阵列到电信和手机摄像头,再到医疗设备和其他视觉辅助设备;二是直接带来了TAM和营收的扩展。Ansys在2021年第三季度财报会议上就表示,在第三季度,已经有约 5%的合同订单中包含了光学模拟产品。

在国内,实现多物理场覆盖的代表厂商是云庐科技,他们是国内掌握了有限元分析技术的少数厂商之一。

根据公开信息,核心团队出自清华大学和中科院。早在2013年,其核心创始团队为清华大学、麻省理工学院和剑桥大学组成的“三校低碳联盟”开发配套软件,基于结构、温度和流体等三种物理场耦合,开发出世界上第一款浅层地热能有限元仿真分析系统。

云庐科技在2015年正式成立后,始终致力于通过融合CAE的数字孪生技术,实现对交通、水利、新能源、城市生命线等基础设施全生命周期的管理和维护。

如今,云庐科技可以实现结构、流体、电磁、传热等领域的多物理场耦合仿真。2021年9月,云庐科技发布自主研发的“非线性多物理场耦合仿真云平台——云朏”。“云朏”仿真云平台将其多物理场耦合仿真能力提升到一个新的高度。

据介绍,“云朏”仿真云平台系统内核的结构力学模块,包含桁架、索、梁、壳、实体等多种单元类型,以及刚性连接、弹性连接、MPC等多种约束连接形式,集成了多种弹塑性本构,可实现静力学、动力学、非线性、模态、疲劳等多种工况计算;流体力学模块包含算子分裂法、混合元法、有限元-有限体积耦合法等多种算法,可求解多相流、k-ε模型、大涡模拟、多孔介质渗流等多种模型问题;热力学模块可分析包含第一类边界、热流边界、传热边界、辐射边界等多种边界问题的求解。

其二,仿真算力、可靠性、易用性的提升以及云计算、人工智能算法的应用。

简单来说,CAE同其他工业软件一样,其发展同样受到计算机科学发展的深刻影响。

拆解 CAE软件架构,CAE按照功能可以分为 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。计算机科学需要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。

最近几年,CAE算力和算法的不断升级来自供求两个方面的推拉合力。

在需求端,只有算力进一步提升,多场耦合才能真正实现,仿真效果也将进一步优化。从上世纪90年代到今天,多物理场耦合逐步从理论走向实践,但由于计算量较大,当前的多物理场耦合往往还是采取各种形式的简化方法,仍然涉及多种软件、算法以及数据互换的问题。

在供给端,数学理论、算法、计算机图形、三维实体造型、数据交换、工程数据管理等技术的革新已经成为推动 CAE软件水平提升的重要驱动力。

CAE在算法和算力上的提升,有两大看点。

一是云CAE。云 CAE提供多端访问、资源分配的灵活性。用户通过访问CAE云平台,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。

二是人工智能+CAE。各个数字化领域中逐步“+人工智能”是未来十年的重要主题,CAE也不例外。

人工智能技术可与仿真的多个环节相结合,同时,人工智能技术也能够与 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。

眼下,主要的传统工业软件巨头都在向智能化业务拓展,人工智能也在向工业软件业务拓展。比如:达索、西门子、Ansys。

在国内,云庐科技新推出的“云朏”仿真云平台也宣称,具备多物理场耦合仿真、非线性分析、超大规模计算和人工智能/AI算法等四大核心技术,可以让行业用户更轻松地在强大的云基础设施上进行仿真模拟,更快更好地完成运维管理、产品开发等工作。

云庐科技为了综合利用云计算和工程仿真的综合优势,将“云朏”仿真云平台与华为云合作创建了一个安全的云解决方案。用户可以直接从桌面上运行的应用程序轻松访问云中的 HPC。云庐科技基于“云朏”仿真云平台,针对基建行业、市政管理、公共建筑和地质灾害已经打造出了相关的解决方案,相关的应用程序套件也正在逐步完善。

基于区域分解法的并行架构,使“云朏”仿真云平台的计算能力得到显著加强。系统内核支持并行计算,目前已通过亿级自由度万核并行测试,代码并行率高于95%,在大规模、超大规模仿真分析方面具有领先优势;内核的计算精度与国际知名通用CAE软件相当,线性计算结果相差<1‰,非线性计算结果相差<1%。

在物理场仿真和算法算力的基础之上,第三个关键是平台和生态的构建。

国外CAE龙头公司经过几十年迭代,不仅技术层面非常成熟,平台和生态也已经成型。

这种平台和生态首先表现为工业软件的模块化,比如上文提到的网格剖分器组件(主要有 Distene的 MeshGems等)。工业软件因为内涵极其丰富、因而拥有复杂且相互关联的组成单元。这使得产业链中的企业会主动进行水平分工,聚焦自己的优势领域,公司之间进行通力合作。

其次,这种平台和生态还表现在包含专家团队、服务商以及供应链在内的整体环境。

比如Siemens PLM全球有 150家技术合作伙伴,Solid Edge有 289家第三方合作伙伴, Dassault System全球有 934家技术合作伙伴,这些合作伙伴不仅是模块的供应商,同时也是其他 CAX软件的供应商,工业设计软件的巨头绝大部分都是产业链公司,其产品也是平台型产品,已经形成非常稳健的产业链生态。

CAM软件需要涉及到加工路径的组件(主要有德国的 ModuleWorks与英国的 MachineWorks)。CATIA、NX、 Creo等高端多学科 MCAD会涉及更多的组件,其中有不少核心组件来自于第三方,甚至有些组件会来自竞争对手。

从下游客户的角度出发,也在呼唤平台和生态的构建。

随着集成系统和软件复杂性的不断增加,许多行业中的设计、建造、集成、调试和运营都涉及到了越来越多的利益相关者。因此,国内的云庐科技提出,“云朏”仿真云平台的核心价值在于帮助人们在云中高效地完成仿真计算,合力打造一个数字孪生的开放生态系统。如今,“云朏”仿真云平台核心开发团队已与北京大学、清华大学、中国科学院等国内高校团队展开合作,开发集成了一批高校和科研院所自研的先进算法。

云庐科技创始人兼CEO王长欣表示:“国内行业企业的数字化转型和国产工业软件的产品创新已经产生了‘同频共振’,云庐科技一方面坚持独立自主创新,另一方面也会坚持与所有合作伙伴一起‘共研共创’,打造一个更开放、更强壮的数字孪生生态系统。“

四是国产自主的问题:在今天的全球经济形势下,CAE软件的国产自主性尤其值得认真探究。

简单来说,国内CAE市场不外乎几种产品,一种代理国外产品,第二种是基于开源的二次开发,第三种是完全独立自主的国产软件。从市面上看,前两种占绝大多数,真正的第三种并不多见。

云庐科技创始人兼CEO王长欣表示,云庐科技从一开始的目标就是要做“真正意义的、国产自主的、有清晰商业模式的CAE产品”。

他之所以这样界定,是强调两个要点。一是产品的确是独立研发的,无论是产品的前处理、后处理还是求解器都是云庐科技独立研发完成的。毕竟“开源的说停就停,体系不够强大,Bug不好解决。”二是产品是可以真正商业化的产品。此前有些过于学术化的“产品”,虽然也是“国产自主”,但功能比较单一,代码也不够稳定,并不能真正产业化、商业化。

在产品路线上,公司在2020年,结合人工智能、5G物联网、边云协同,发布了两代云庐数字孪生平台“云奚”,并在交通基础设施建造与运维、城市安全与应急、数字政府建设、环境治理等领域打造了多个标杆案例;2021年9月,云庐科技在中国国际服务贸易交易会上正式发布自主研发的非线性多物理场耦合仿真云平台——云朏。

2022年,将推出低代码系统级仿真平台--云抟。这也标志着云庐科技CAE系列产品的成熟度又提升到了一个新的水平。

CAE“算力”国产化敲响警钟

正因为算力如此重要，所以限制算力也能成为扼制的手段。

数据显示，2021年所有国内服务器操作系统装机量中，Linux市场占有率达到79.1%，CentOS是Linux生态下的优秀开发版本之一。据媒体报道，2021年12月31日，CentOS Linux 8 停止维护，CentOS Linux 7于2020年第四季度停止更新，并将于2024年6月30日停止维护，这意味着使用广泛的CentOS服务器系统即将停服。CentOS作为免费的、开源的、可以重新分发的开源操作系统，在国内服务器操作系统的占有率非常高，涉及到各个行业。对于用户来讲，CentOS停服后将无法得到官方的系统升级和补丁安装支持，一旦发现新的安全漏洞并被黑客利用，将带来宕机、服务中断、数据泄露等风险，网络信息安全风险陡增。

不只是软件和操作系统，硬件方面的乌云也久久不散。2020年4月，英伟达官方宣布正式完成对Mellanox 70亿美元的收购。Mellanox是一家以色列芯片厂商，数十年来一直在InfiniBand和以太网互联产品的研发领域深耕。2010年底，Mellanox曾收购著名Infiniband交换机厂商Voltaire，这一收购成就了其在高性能计算、云计算、数据中心、企业计算、存储市场上的全面业务能力。众所周知，今年9月，英伟达和AMD将对中国进行高算力GPU断供的消息刷屏各大科技媒体，虽然初期断供范围只是高端芯片，未来涉及的范围难以预估。

市场上主流的CAE软件中，欧美商业软件居多，这些软件都已适配x86硬件架构，但是对于新崛起的ARM架构来说，至少还需要重新编译才能使用。然而，编译和性能优化是需要源代码的，让这些欧美软件开放源码，似乎是不可能的事情。

这些事件为工业软件“算力”国产化敲响警钟，未来工业软件之战的背后还有暗潮汹涌的算力战争。从这个角度来说，产业呼唤国产自主的HPC产品。而华为HPC基于华为自主研制的算、存、管、网、智5类芯片，具备硬件层的自主可控能力；支持国内唯一自主演进的openEuler操作系统，从系统层面支持自主可控，免去卡脖子风险。垂直的全栈技术能力，才是算力和软件持续演进的坚实保障。

基于全栈的优势，华为100G AI Fabiric RoCE交换机针对高性能并行计算场景下常用的MPI协议进行适配，通过在网计算、AI动态水线等黑科技，将IP网络做到和IB网络差不多的性能，微秒级时延，满负载下0丢包，成为平替Infiniband的选择。其自研的多瑙调度系统也凭借0信任和支持多集群混合调度等特性赢得客户青睐，从国外IBM Spectrum LSF以及Altair PBS Pro的包围中赢得了属于自己的份额，成为国产调度系统的新秀。

未来在数字经济时代占据高地，国人必须从底层构建自己的计算平台，因为中国的钢铁长城决不能建立在它国的沙子堆之上。自主创新是一条漫长但必须坚持的路，前路依然任重道远，依然荆棘丛丛，但我们已经启程。

文章来源： 物联网智库，中国网，华经产业研究院