多物理場模擬

1. 3 秒看懂

多物理場模擬是指在計算機中同時模擬多個物理場（電磁場、溫度場、結構應力、流體流動等）並處理它們之間相互影響的數值分析技術。一句話：它讓工程師在虛擬環境中“看到”晶片發熱、機翼震顫、電池熱失控的全過程。在 AI 晶片-核心系統（chip-core）鏈條中，這項技術位於晶片設計與系統整合驗證的關鍵節點，是高階半導體、航空航天、新能源等領域難以繞開的基礎性工業軟體。

核心價值：將產品缺陷發現階段從物理樣機測試前移至概念設計階段，大幅壓縮研發週期與試錯成本，同時提升效能極限。例如先進 3nm 以下晶片必須通過晶片-封裝-系統級（CPS）協同模擬才能通過熱與訊號完整性驗收。

2. 3 分鐘產業解釋

多物理場模擬軟體屬於計算機輔助工程（CAE）範疇，是工業軟體中技術壁壘最高的類別之一。其產業鏈可劃分為：上游——求解器核心、數學庫、網格引擎、高效能運算硬體（GPU/CPU、雲端運算）；中游——通用或行業專用模擬平台、模擬資料管理、雲端模擬服務；下游——半導體、航空航天、汽車、新能源、電子消費品等工業部門，直接嵌入研發設計流程。

在 AI 晶片與資料中心核心系統中，多物理場模擬的角色正從被動驗證走向主動協同設計。3D-IC 封裝若不計入電磁-熱-力耦合效應，訊號完整性可能偏差超過 30%，產品一次流片失敗的風險極高。因此台積電、英特爾等代工廠與設計公司將多物理場模擬與 EDA 流程深度整合，成為先進製程設計套件（PDK）的一部分。

當前全球市場由 ANSYS、達索系統（SIMULIA）、西門子（Simcenter）三家主導，合計份額超過 70%。中國市場 2023 年 CAE 整體規模約 50 億元人民幣，但多物理場耦合模組和高階應用幾乎被進口軟體壟斷。國產力量以索辰科技、十灃科技、霍萊沃等為代表，正在特定物理場和行業中尋求替代，但綜合耦合能力與生態完善度仍有明顯差距。

3. 技術原理

多物理場模擬的本質是將描述物理現象的偏微分方程組（PDEs）通過離散化轉化為代數方程組，並在計算機上迭代求解。其核心技術鏈路包括：

數學建模與耦合機制 每個物理場可由一組 PDE 描述，例如麥克斯韋方程（電磁）、納維-斯托克斯方程（流體）、熱傳導方程和彈性力學方程。多物理場問題中，各場通過材料屬性或邊界條件產生互動，例如電磁損耗產生的熱影響材料電導率，溫度梯度產生熱應力並改變結構形變，形變又影響電磁邊界。耦合方式分為：

• 單向耦合（弱耦合）：一個場的結果作為另一個場的輸入，不考慮反向影響，計算成本低。
• 雙向耦合（強耦合）：兩個或多個場在每一時間步或迭代中互相反饋，須採用協同模擬或全耦合求解，收斂難度和計算量陡增。

網格生成與自適應 將連續的幾何模型離散為有限數量的單元（四面體、六面體、稜柱層等）是決定計算精度和效率的關鍵。網格型別和質量直接影響數值穩定性。六面體網格在邊界層流體模擬中具有更好的精度，但生成複雜幾何時自動化程度低。靈活的自適應網格細化（AMR）技術可根據誤差估計自動加密區域性區域，以平衡精度與資源。

數值求解方法

• 有限元法（FEM）：最常用的結構、電磁頻域求解器，適合任意幾何但需要穩定的弱形式。
• 有限體積法（FVM）：守恆性好，主導流體與熱模擬，計算效率高。
• 邊界元法（BEM）：僅離散邊界，適合電磁散射等開放區域問題。
• 譜方法與無網格法：特定場景下具有高階精度。

求解器通常採用直接法（稀疏矩陣分解）或迭代法（Krylov 子空間、多重網格），並配合預條件子加速。對大規模非線性問題，牛頓-拉夫遜方法及弧長法、偽瞬態延續等技術必不可少。

高效能運算（HPC）支撐 典型晶片封裝協同模擬可產生數億至數十億自由度，需在數千個 GPU 或 CPU 核心上並行。領域分解法（DDM）、混合 MPI+OpenMP/CUDA 並行模式、稀疏求解器的 GPU 加速是近年熱點。雲端化的彈性 HPC 正改變模擬資源的獲取方式，但高度耦合的求解器在並行效率（強可擴充套件性）上仍面臨挑戰。

4. 關鍵引數

理解和評估多物理場模擬工具的維度通常包括以下技術指標，資料多基於 2023-2024 年行業公開基準：

• 自由度規模（DOFs）：商用工具可在常規叢集上處理千萬至十億級自由度。例如 ANSYS HFSS 的 3D 全波電磁模擬在單個任務中可支撐數千萬網格，通過 HPC 達到更高。
• 耦合迭代與收斂容差：強耦合問題可能需要在牛頓或不動點迭代中迴圈數十次，能量守恆相對誤差通常要求小於 10⁻⁵ 量級。收斂速度取決於耦合策略和物理非線性的強度。
• 求解時間：晶片封裝級熱-應力耦合模擬（約 2000 萬自由度）在 128 核 CPU 上典型執行時間 0.5~4 小時；完整 CPS 訊號-電源完整性（PI/SI）加冷卻模擬可能需數十小時。時間步長在瞬態模擬中受 CFL 條件約束。
• 並行效率：評測強可擴充套件性，理想值在 1024 核時應維持 80% 以上。公開測試中，某些流體求解器在數千核時效率降至 50%，而結構隱式求解器擴充套件性更弱。
• 多物理場耦合支援型別：工具可標註支援電磁-熱-力、流-固-熱、聲-結構等組合。國產軟體通常為“順序弱耦合”而非全耦合，可能涉及額外的人工資料傳遞。
• 材料庫與非線性模型：模具包含的先進材料（低維材料、相變材料、超彈性、蠕變、磁性飽和等）數量，直接影響模擬可信度。
• V&V 置信度：通過標準基準題（如 NAFEMS、SEMATECH）測試的公開驗證案例數量。三巨頭通常釋出數以萬計的驗證案例，國產廠商一般公開數百至數千個。
• 求解器核心的 AI 加速替代方案：如利用神經網路降階模型（ROM）加速引數掃描，其相對速度提升可達 100~1000 倍，但精度下降 1%~5%（具體依模型與訓練資料而定，2023 年學術報道）。

5. 技術路線

當前主流技術路線可概括為三個方向，它們在工業應用和研究中並行存在：

路線一：傳統基於物理的數值求解（第一性原理） 以 FEM、FVM 為核心，依賴精確的材料本構、邊界條件與嚴格收斂控制。優勢是結果可解釋、可驗證，適合安全關鍵領域；瓶頸在於計算成本隨自由度超線性增長，無法即時模擬或大批次掃描。

路線二：AI 增強與代理解模型（AI for Simulation） 利用深度神經網路（CNN、GNN、Transformer、物理資訊神經網路 PINN 等）直接從資料或 PDE 殘差中學習場對映。具體方法包括：

• 降階模型（ROM）：用全階求解器生成樣本，訓練輕量網路，實現毫秒級預測。
• 運算元學習（Neural Operator）：如 DeepONet、FNO，可在網格無關情況下快速輸出解。
• 混合模型：利用 AI 加速線性求解器的預條件、網格自適優、物理引數反演等。 該路線可在大幅降速的同時維持可接受的精度，但泛化能力和外推邊界模糊是主要障礙。2023 年後，巨頭已將 AI 嵌入其平台，如 Ansys SimAI、Siemens 的 AI-增強模擬。

路線三：基於雲端的 SaaS 化與協作平台 將模擬工具部署在雲端端，按需使用彈性計算資源，並支援多部門、多物理場資料的標準化管理（SPDM）。降低企業軟硬體門檻，但資料安全與網路延遲對某些敏感行業仍是阻礙。

未來趨勢：傳統與 AI 路線將從替代走向融合，形成“物理+資料”雙驅動範式。多物理場聯合模擬將向“設計-模擬-最佳化-製造”全流程打通，即時模擬可能進入控制層面。

6. 上游

多物理場模擬工具的技術供應鏈主要由四部分組成：

計算與儲存硬體 模擬軟體重度依賴浮點運算能力。輝達 A100/H100 GPU、AMD MI300X 加速器以及 Intel Xeon、AMD EPYC 高核心數 CPU 是資料中心主流配置。HBM 視訊記憶體容量和頻寬對大規模電磁直接求解器至關重要。2023 年全球資料中心用於 CAE 類 HPC 的 GPU 出貨約 xx 萬片（公開資料未見精確拆分），但增長受 AI 訓練需求拉動明顯。

數學核心與求解庫 底層基礎線性代數子程式（BLAS、LAPACK）、稀疏直接求解器（MUMPS、PARDISO）、迭代求解架構（PETSc、Trilinos）以及網格分割槽工具（METIS/ParMETIS）構成了求解器的“發動機”。多數商業軟體依賴自研或經深度定製的開源庫。國產軟體在一些核心求解器核心上仍使用國外成熟庫，自主化重寫是長期目標。

網格生成引擎 複雜幾何的網格生成耗時佔模擬總工時 50% 以上。專用工具如 Pointwise、ANSYS Meshing、Siemens STAR-CCM+ 自帶網格引擎，開源方案包括 Gmsh、OpenFOAM 的 snappyHexMesh。幾何容錯、區域性細化、六面體主導網格生成是持續的技術高地。

學術研究與標準驗證組織 大學和國家實驗室是新演算法、新模型的主要來源，例如斯坦福、MIT、TU Delft 等。NAFEMS 等獨立組織釋出基準測試和驗證標準，為軟體可靠性背書。中國“工業軟體”重點研發計劃、自然基金重大專案也資助了大量求解器理論創新，但產學研轉化鏈條仍薄弱。

雲端運算與算力服務 AWS、阿里雲端、華為雲端均提供 HPC 例項，適用於突發性大規模模擬。2023 年多家國產模擬廠商推出雲端端 SaaS 版本，採用按 vCPU 小時計費，降低中小企業門檻。

7. 下游

多物理場模擬深入滲透到以下主要下游應用領域：

半導體與積體電路

• 晶片-封裝-系統（CPS）協同模擬：用於 3D-IC、Chiplet 整合、扇出型封裝的熱管理、翹曲和應力分析。台積電、英特爾、三星等代工廠的先進封裝設計平台已將多物理場模擬作為籤核（Sign-off）的必要步驟。
• EDA 整合：電源完整性（PI）、訊號完整性（SI）、電磁干擾（EMI）模擬直接納入晶片設計流程，Cadence、Synopsys 自身也發展了一定的多物理場分析能力，並與 ANSYS 等合作或競爭。
• 光刻與工藝模擬：熱效應和流體擴散影響光刻精度，需要多場聯合分析。

航空航天與國防

• 氣動彈性（Fluid-Structure Interaction）——飛機機翼顫振、發動機葉片振動疲勞。
• 熱防護系統設計——高超聲速飛行器再入過程中的空氣動力學加熱和材料響應。
• 雷達天線罩電磁-結構-熱一體化設計。
• 中國國防工業是國產模擬軟體最大的早期訂單來源，承擔國家重點型號任務。

汽車工業

• 整車碰撞安全、NVH（噪聲-振動-平順性）、空氣動力學最佳化（燃油車和電動車）。
• 三電系統（電池、電機、電控）：鋰電池熱失控傳播模擬、電機電磁振動噪聲耦合、IGBT/SiC 模組熱應力。
• 電動機電磁設計結合溫度場多目標最佳化已成為標準流程。

新能源與電力

• 大功率風電葉片流固耦合與防雷擊電磁模擬。
• 光伏元件熱斑效應和結構載荷。
• 核能裝置中中子物理、熱工水力、材料輻照等多場耦合。

醫療與生命科學

• 植入物（人工關節、血管支架）的生物力學和磨損模擬。
• MRI、CT 電磁-熱劑量分析。

下游的共同需求是更短的模擬週期、更高的預測準確度和與設計和最佳化系統（PLM）的無縫對接。

8. 受益公司

多物理場模擬產業鏈上的代表性企業（不構成任何投資建議，僅作行業梳理）：

全球範圍內

• ANSYS, Inc.（2023 年營收約 22.7 億美元，資料來源：公司年報）：CFD、電磁、結構等多物理場耦合的絕對領導者，Workbench 平台可輕鬆拖拽耦合分析流程。正等待監管審批被 Synopsys（新思科技）收購（2024 年 1 月宣佈）。
• Dassault Systèmes SIMULIA（達索系統整體 2023 年營收約 59 億歐元）：Abaqus（結構非線性）和 CST（電磁）均以高精度著稱，與達索其他 CAD/PLM 工具深度整合。
• Siemens Digital Industries Software Simcenter（西門子 2023 財年數字工業軟體營收約 46 億歐元，CAE 部分未單獨揭露）：STAR-CCM+（流體與多物理場）、NX CAE 等與 Teamcenter 形成閉環。
• Altair Engineering（2023 年營收約 6.13 億美元）：以最佳化驅動模擬為特色，擁有 HyperWorks、FEKO 等產品，近年來強化電磁與多物理場。
• Cadence 與 Synopsys：EDA 廠商通過內建分析與收購（如 Cadence 的 Clarity、Celsius）進入電磁-熱-結構耦合領域，侵蝕傳統 CAE 廠商的晶片模擬市場。

中國主要參與者

• 索辰科技（688507.SH）：2023 年營收約 3.98 億元人民幣（來源：公司年報），是國內 CAE 軟體上市公司，產品涵蓋結構、流體、聲學、電磁等，多用於航空、船舶、兵器等國防領域。多物理場耦合能力仍在發展中。
• 霍萊沃（688682.SH）：2023 年營收約 5.41 億元人民幣（來源：年報），電磁模擬與測試解決方案提供商，包括 RDSim 等平台。
• 十灃科技（非上市）：源自南方科技大學，聚焦流體與熱管理模擬，憑藉開源 OpenFOAM 經驗，提供 TF-QFLUX 等產品，完成多輪融資。
• 適創科技（非上市）：壓鑄工藝模擬細分龍頭，智慧設計系統在汽車行業滲透較快。
• 安世亞太（非上市）：歷史悠久的 CAE 諮詢與服務商，同時開發自主品牌 PERA SIM。
• 中望軟體（688083.SH）：主要提供 CAD/CAM，亦有 CAE 能力（結構、電磁），但多物理場耦合較弱。

其他受益環節

• 雲端運算服務商（AWS、微軟 Azure、阿里雲端、華為雲端）：提供模擬即服務（Simulation as a Service）基礎架構。
• 硬體廠商（NVIDIA、AMD、Intel）：HPC 強需帶動高階晶片銷售。
• 上游求解器庫與網格引擎供應商（如 Tech Soft 3D、Pointwise 等）間接受益。

9. 市場規模

多物理場模擬作為 CAE 的核心子集，並無獨立的全球市場統一統計，因此行業常規以 CAE 市場上限或通過耦合模組滲透率進行估算。

全球 CAE 市場

• 2023 年全球 CAE 軟體市場規模約為 90 億美元（來源：IDC、Gartner 等綜合估算，口徑為授權與訂閱營收）。
• 預計 2024-2028 年將以 8%10% 的年複合增長率擴張，2028 年有望達到 130140 億美元。
• 其中，多物理場耦合相關模組及服務估計佔市場總量的 25%35%（行業估算，無精確權威報告），即約 2332 億美元。
• 增長驅動力包括：先進工藝晶片的 3D-IC 設計需求、新能源電池系統開發、自動駕駛模擬需求，以及 AI 輔助模擬帶來的新商業模式。

中國市場

• 2023 年中國 CAE 市場總體規模約 50 億元人民幣（來源：賽迪顧問等機構資料，包含授權、服務、雲端訂閱，口徑較寬）。
• 多物理場模擬在其中的佔比因國產替代剛起步，預估不超過 20%（約 10 億元人民幣），絕大部分被國外三巨頭佔據。
• 國產份額：據賽迪 2023 年報告，國產 CAE 廠商在國內整體 CAE 市場中份額約為 10% 左右（約 5 億元人民幣），且主要集中在單場模擬和諮詢專案中，多物理場耦合市場份額更低（公開資料未見細分）。
• 預計到 2027 年，隨著國家工業軟體替代政策推進，國產化率有望提升至 20%~30%，但突破點可能仍在單場或弱耦合產品。

細分領域標杆

• 全球 EDA 領域內整合的多物理場分析市場增速可能高於傳統 CAE，因為 Chiplet 先進封裝使模擬成為必須。Synopsys 收購 ANSYS 正是瞄準這一融合機會。
• 高安全性行業（核、航空、醫療）對多物理場模擬的強制性法規要求，將穩定貢獻高階需求。

10. 玩家對比

以下表格基於 2023-2024 年公開資料，對比全球與中國代表性企業的多物理場模擬能力（不作為任何投資或採購依據）。

公司	主要模擬平台	強項物理場	多物理場耦合方式	2023 年相關營收（估算）	市場份額（全球 CAE）	主要下游
ANSYS	Workbench, HFSS, Fluent, Mechanical	結構、流體、電磁、熱	全耦合/順序耦合均有，通過系統耦合器（System Coupling）實現雙向耦合	22.7 億美元（公司年報，幾乎全部為 CAE）	~30%	半導體、航空航天、汽車
達索/SIMULIA	Abaqus, CST, PowerFLOW	先進非線性結構、高頻電磁	基於 Co-simulation Engine 的耦合，CST 支援電磁-熱-力聯合模擬	約 15 億美元（達索未單獨揭露 SIMULIA 營收，為行業估測值）	~20%	航空航天、汽車、高科技
西門子/Simcenter	STAR-CCM+, NX CAE, Simcenter 3D	流體、熱（CFD）、結構	STAR-CCM+ 提供內建多物理場環境，可同時求解流-固-熱，耦合較為緊密	約 14 億美元（行業估測）	~19%	汽車、能源、船舶
Altair	HyperWorks, FEKO, Radioss	最佳化、電磁、結構碰撞	通過統一的 HyperWorks 平台進行弱耦合，逐步增強多場聯合模擬	6.13 億美元（公司年報，含授權及其他服務）	~7%	汽車、重工業
索辰科技	索辰模擬雲端、CAE 產品包	結構力學、流體、聲學	主要順序弱耦合，向強耦合迭代	3.98 億元人民幣（年報）	國內 CAE 約 8%（國產中最高）	國防、航空航天
霍萊沃	RDSim、電磁測試系統	電磁	順序耦合（電磁-熱），自行開發測試-模擬閉環	5.41 億元人民幣（年報，含測試系統營收）	國內電磁模擬細分約 5%	航空航天、雷達
十灃科技	TF-QFLUX、TF-SPH	流體、粒子法、熱	順序耦合，基於 OpenFOAM 開發	非上市，未公開	國內流體模擬細分 <3%	汽車、家電

注：市場份額資料綜合參考了 IDC、Gartner 2023 全球 CAE 市場報告及多家券商行業研究報告，份額為營收口徑估算，可能因統計範圍不同存在偏差。中國廠商份額為國內 CAE 市場中的佔有，不代表全球。

對比顯示：全球巨頭已實現一體化強耦合，並有大量行業驗證案例和生態繫結。國產廠商在特定單場效能上已接近，個別指標甚至可對標，但缺乏統一的耦合架構，且在與主流 EDA/PLM 的資料互通、自動化流程方面差距明顯。雲端化、AI 化方面，國外巨頭起步更早，但中國雲端原生模擬也可能成為後發優勢。

11. 風險

技術路線迭代風險 AI for Science 的快速發展（如 DeepMind 的 GraphCast 等）正在挑戰傳統數值求解範式。若基於物理資訊的神經網路（PINN）或運算元學習在特定場景下達到工程可接受的精度，可能顛覆現有高成本求解器的需求模式。然而在涉及安全認證的應用中，黑箱方法的採納速度會很慢，但技術替代風險不可忽視。

“黑箱”與置信度缺失 高度自動化的多物理場耦合容易掩蓋模型設定錯誤。如果使用者缺乏對邊界條件、網格敏感性和物理假設的深入理解，輸出結果可能“看似精確實則謬誤”。沒有嚴格的模擬驗證與確認（V&V）流程，誤用可能導致重大工程事故。國產軟體由於積累的驗證案例不足，在客戶端的信任建立更為艱難。

資料安全與出口管制 使用國外商業模擬軟體進行敏感專案，存在設計資料回傳和受出口管制（如美國 EAR 對某些高階電磁、多物理場模組的限制）的風險。這對國防和航空航天單位尤為尖銳，是推動國產化的直接原因。但另一方面，國產軟體在演算法和核心上本身也可能受國外許可（如使用受限制的數學庫）限制，存在技術主權不完整的隱患。

生態鎖定與遷移成本 國外模擬軟體已與主流 CAD、PLM、PDM 系統形成深度繫結，使用者流程、指令碼、經驗資料庫均基於這些工具建置。切換到國產或替代工具不僅需購買新軟體，還得重新培訓工程師、重建模擬模板和歷史結果資料庫，總持有成本可能數倍於軟體本身費用。這種生態壁壘是國產軟體滲透速度慢的關鍵。

人才極度短缺 多物理場模擬需要計算數學、多物理理論、軟體工程和領域工程的複合型人才。全球範圍內此類人才供給不足，國內尤其匱乏。高水平研發人員更多流向網際網路和金融科技，工業軟體行業吸引力有限。這將遲滯自主研發程序。

市場碎片化與盈利能力 中國工業軟體市場整體規模雖大，但被大量免費、開源或海外已付費鎖定的使用者稀釋了付費意願。國產廠商不得不在狹窄的預算空間中競爭，研發投入難以與海外巨頭抗衡，盈利能力是長期挑戰。

12. 誤讀糾偏

誤解 1：“模擬等同於漂亮的 3D 動畫” 後處理中的雲端圖、向量圖只是結果的視覺化，甚至可能是完全錯誤設定生成的藝術影像。真正的價值在於可預測的定量物理精度。看模擬報告必須關注網格獨立性驗證、收斂殘差和與實驗的偏差統計。

誤解 2：“多物理場耦合就是把各個物理場分別算完再加起來” 真正的多物理場是雙向、非線性的互動過程。例如焦耳熱導致溫度改變，溫度改變電阻率，進一步改變電流分佈。如果簡單順序計算，熱量可能被高估或低估，導致設計錯誤。強耦合求解成本遠高於單場，必須由專用的耦合演算法和求解器架構支撐，不是功能拼湊。

誤解 3：“AI 很快會完全取代傳統模擬” AI 代理模型在數字孿生、運維階段確實可以快速預測，但在設計階段，當幾何、物理引數變化劇烈時，模型泛化能力會急劇下降，尤其對未見過的工況。法規強制要求的安全性分析領域必然仍需第一性原理模擬作為最終背書。兩者將是互補關係而非替代。

誤解 4：“國產軟體永遠追不上，沒必要用” 在特定行業如國防，自主可控是第一優先順序，即使功能弱也需要替代。同時，國產在單點技術上已有區域性對標實力，並通過更開放的定製化和服務彌補差距。真實差距存在於全流程耦合和生態，而非所有維度，因此選擇性替代和逐步滲透是現實路徑。

誤解 5：“只需買一套軟體，模擬就做好了” 模擬成功 70% 依賴工程師的知識和經驗（網格、模型簡化、邊界條件設定）。沒有經驗豐富的分析師，工具只是擺設。軟體採購必須同步進行團隊建設和流程建設。

13. 最新事件

以下為截至 2024 年的重要行業動態，基於公開報道整理：

• Synopsys 擬收購 ANSYS：2024 年 1 月，全球 EDA 巨頭 Synopsys 宣佈以約 350 億美元現金加股票方式收購 ANSYS。若交易獲批，將誕生橫跨 EDA 與 CAE 的多物理場模擬霸主，對晶片設計全流程（從 RTL 到 sign-off 熱應力模擬）產生深遠影響。目前仍在反壟斷審批中。
• 國產 CAE 上市及融資：2023 年 4 月，索辰科技登陸科創板，成為 A 股 CAE 第一股，公開募資超過 25 億元。同年，十灃科技完成數億元人民幣 B+ 輪融資，由國開製造等領投。適創科技、上海數巧等也獲得新一輪融資，資本對工業模擬賽道的關注度提升。
• 華為釋出模擬工具鏈：2023 年華為全聯接大會上，華為輪值董事長表示聯合國內夥伴打造了包括結構、電磁、流體等模擬軟體的工具鏈，已應用於華為自身研發，並逐步向行業開放。這是重要下游需求方反哺上游的標誌性事件。
• AI 增強模擬產品落地：2024 年初，Ansys 釋出 SimAI 和 AI 驅動的模擬加速方案，Siemens 也在 Simcenter 中集成了深度學習降階模型，Altair 的 physicsAI 持續更新。這標誌著 AI 技術正從科研走向商業化應用。
• 國家級攻關專案推進：2023 年底國家工信部發布《工業重點行業領域裝置更新和技術改造指南》，明確繼續支援核心工業軟體（含 CAE）的研發攻關與應用。多個省區配套了工業軟體替代補貼與應用示範專案。

14. 追蹤指標

持續關注多物理場模擬賽道，可追蹤以下先行和同步指標：

市場層面

• 國內 CAE 整體市場規模及國產化率（年度，賽迪、IDC 中國）。
• 重點領域（航空、晶片）公開招標中國產模擬軟體中標比例。
• 國產 CAE 龍頭企業的研發投入強度（研發費用/營收），當前索辰約 40% 以上（2023 年報），應保持且轉化為產品力。

技術與產品

• 頭部廠商釋出的多物理場基準測試（如 NAFEMS 挑戰題）表現，特別是國產工具的參與度與排名。
• 公開發布的客戶成功案例和驗證試驗數量，反映軟硬體生態成熟度。
• 核心求解器演算法突破：線性求解器對 GPU 的加速比、大規模強耦合迭代耗時減少的比例。
• AI 代理模型與傳統求解器在同一基準上的精度對比（年度趨勢）。

供應鏈與政策

• 中國本土數學庫和網格引擎的自主化程度，例如替換 BLAS/LAPACK 和稀疏求解器的進展。
• 工業軟體國產替代相關政策的資金支援規模及落地速度。
• 高校 CAE 相關專業招生及畢業生進入工業軟體行業的比例變化。

生態與競爭格局

• 全球三巨頭 CAE 業務的營收增速變化，以及其在中國區的營收佔比。
• 新進入者（如雲端運算廠商、EDA 廠商延伸）對競爭格局的擾動。
• 使用者社群活躍度（開源社群如 OpenFOAM 派生版本，國產開源模擬社群成員數），側面反映開發者生態。

15. 信源

本文資料與資訊主要來自以下公開渠道，僅供參考：

• 公司年報與官方揭露：ANSYS, Inc. 2023 Annual Report；達索系統 2023 Full Year Results；西門子 FY2023 財報；Altair Engineering 2023 Annual Report；索辰科技 2023 年年度報告；霍萊沃 2023 年年度報告。
• 行業研究機構：IDC “Worldwide CAE Software Market Shares, 2023”；Gartner “Market Share Analysis: Simulation and Analysis Software, Worldwide, 2023”；賽迪顧問《中國工業軟體發展白皮書（2023）》；頭豹研究院 CAE 行業系列報告。
• 學術與技術文獻：IEEE Transactions on Antennas and Propagation、Journal of Computational Physics、Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 等期刊中關於多物理場耦合方法、AI for PDE 的研究；NAFEMS 基準測試報告。
• 政策檔案：工業和資訊化部《“十四五”軟體和資訊技術服務業發展規劃》、各省市工業軟體發展行動計劃。
• 權威媒體與公開報道：Synopsys 收購安世的官方宣告（2024 年 1 月 16 日）；華為全聯接大會 2023 主題演講；各融資訊息來自企查查、天眼查及官方新聞稿。

部分細分市場資料和耦合滲透率因缺乏精確統計，標註為“行業估算值”或“公開資料未見”，讀者在引用時需注意口徑限制。全文無任何投資推介或買賣建議，只反映截至 2024 年上半年的公開資訊與行業認知。