近日，在鲲鹏开发者峰会2022的活动上，中国科学院院士陈十一受邀发表了《自主工业软件的创新与发展》的主题演讲！
中国科学院院士陈十一
陈院士表示，中国工业软件是中国科技攻坚的战略要地，是中国制造业持续创新升级的最强助力，工业软件必须发展自己的核心技术，尤其是工业仿真软件。以下是陈院士演讲全文：
非常感谢在本次峰会发言。我做了一辈子的流体力学，做湍流研究，湍流研究没有分析解，所以我做了一辈子的数值解。我做high-performance computing，各种各样的解法和发展方法，turbulence modelling，molecular dynamics, 涉及流体力学所有的方法我都碰过。我现在的想法就是，我们能不能把我们的软件在鲲鹏上都试一试，尤其是我听说鲲鹏有很多很好用的库，让这些工业软件匹配、镶嵌到我们国家自主研发的基础软硬件平台上，所以我今天是抱着一种学习的态度，来跟大家介绍分享一下我最近的一些研究。
工业软件是服务企业“规划、研究、生产、销售、服务”全流程的产品，几乎腰部以上的企业，很少不用工业软件。工业软件主要有四块，研发设计类的有CAD、CAE、PLM、PDM；另一类是信息管理类的，像ERP；还有生产控制类和嵌入式的，我现在主要是关心的是研发设计类的。我觉得，研发设计类的是最有希望运用到鲲鹏，最有希望运用到shift-computing的。
工业仿真软件属于研发设计类的工业软件，在产品的研发过程中，利用计算机进行建模及性能仿真分析。工业制造流程中，第一步就是三维设计建模。比如说造飞机，就要先把飞机的形状给digitize。然后做物理模型，判断边界条件，像流体力学的不可压缩等等，还有一个很重要的步骤是把网格建立起来，建立好数学模型和数值模型。然后就是数值求解，也就是解偏微分方程，这也是最难的部分，所有的超算都集中在数值求解这一块。得到结果以后，还要做后处理分析，根据物理方程、定律进行解释，并回馈于工业设计中。以上就是基于工业软件的产品开发过程。
工业软件仿真的应用价值是不得了的，比如说飞机的制造，它先做计算机模拟，后做很少的试验，所以说很多时间都是花在用计算机来模拟飞机的空气动力学行为，结构行为，阻力，升力，扭矩等等。最重要的是，仿真软件可以代替实验，我听说汽车行业做油泥，油泥要做几个月，而真正的计算，大概就一两天，而如果利用人工智能，我们有望将时间缩短到几个小时。AI+CAE，这是今后发展的方向。当然，通过数值优化与设计，还可以做到增效减材、提升产品的性能、技术水平及市场竞争力等等。
工业软件在当今中国市场来看，每年的增长在20%上下。有人说，工业软件是零和游戏，我不这么觉得，我觉得中国工业软件可以去比肩美国、西方的工业软件，甚至更好。但是我们看国内工业软件市场前十大供应商，在CAE板块，一个国内自主品牌软件都没有，非常的令人失望，所以我们是真正在尝试解决中国的“卡脖子”问题。
而这一点，我们的习总书记已经非常具有先验性地认识到了。在2021年的院士大会，习总书记做出重要讲话，点出了七个我们现在面临的“卡脖子”问题。当然，科技部和工信部都做了很好的安排。
工业软件在各行各业都有着非常广泛的应用，我举几个例子，像飞机、发动机、船舶、汽车，汽车是工业软件用的最广的领域，还有海上双碳技术，包括自然灾害、污染扩散等问题的处理。这么来看，工业软件对整个国民经济是起非常重大作用的。这一块，我们还跟世界顶尖水平存在很大的差距。
对流体力学来说，湍流问题为什么这么难？因为它计算量极其大。飞机在飞行的过程中，在靠近机体与空气相交的地方，算的准不准，决定了飞机的阻力、升力。这个过程的计算量非常非常大，所以直接数值模拟很难，所以大家发展了像RANS，HYBRID RANS/LES，Wall-resolved LES等等的模型。我们在2012年，在国际上首先提出了变分法来解决难点问题，所以说这里面的理论和计算都非常复杂。原则上讲，空气动力学，流体力学核心问题就是湍流问题。
大家看一下我们中国C919的模拟和汽车涉水的模拟。从这个角度上来讲，我们国家的工业软件跟世界著名的软件Ansys、达索、西门子可以比一比，流体力学软件，比如我们广东的“铸魂”计划，实际上都在做这些事情。我觉得，我国的工业软件，5年可以跟国际比，10年可以跟国际顶级软件同台竞技。我们欢迎鲲鹏的开发者们来跟我们合作，把我们的软件放在鲲鹏的服务器上，试试看用一用它的库。
我们现在做的比较多的，是尝试把工业软件和数字孪生结合起来。大家都知道，现在国家提倡数字经济，很多省今年的第一号文件就是讲数字经济，讲数字孪生。数字孪生有三大块，数字采集，算法，软件。第一代的数字孪生，把数据采集了之后输入到屏幕并显示出来，这种数字孪生缺乏预测能力。而真正对智慧城市，数字孪生有用的，是将数字经济与工业软件的可预测性结合起来，这就需要AI+CAE。能用AI的就用AI，我们最近发现，一些简单的流体力学问题，利用AI解决可以节省10的3次方级的计算空间。所以我觉得下一个版本的数字经济应该是AI和CAE的结合。比方说，福岛海啸来临时，面对核辐射威胁的前提下，整个城市应该怎么样规划疏散方案？这时，我们就可以通过深度学习和CAE的仿真马上得出疏散方案。为了解决像这样的紧急公共安全事件，数字孪生城市需要有预测性，也就需要AI+CAE。
关于仿真云平台的应用，我想讲两点，一是超算在其中的重要性，它提供了很强大的data storage能力；二是云平台，云平台是把工业软件从ToB转向ToC的钥匙。像CAE这样的工业软件目前主要是ToB，我觉得随着云平台的发展，是完全可以加入ToC的。我们在这一方面也做了很多的尝试，比如风资源评估。风场的建立，需要对整个地形，整个测量数据同化。这是我们真正讲AI、同化数据和GIS加上CAE进行预测，对机感，对风场布置，包括我们现在计划开展的海上风能项目，这可能是真正解决生态问题的核心。
最后强调一下我的这个想法，就是我们国家的数字经济，应该是AI+数字孪生+CAE。我觉得这是工业软件在传统的工业制造领域以外，相当重要的一个新板块——跟数字经济、数据采集和AI在同一个体系下协调发展。发展自主工业仿真软件道路很长，我们需要市场，需要人才。广东非常的好，开放了工业软件市场，已经有很多企业也都参与进来。以前没有西方对我们的技术垄断，我们自己的工业软件很难得到发展，所以我觉得现在对于发展自主品牌的工业软件来说是天时地利人和。
我自己呢，在2020年卸任南科大校长后，出来整合创办了一家公司叫十沣科技。在我以前当教授的时候，很可惜没有对工业软件给予足够的关注，而当我真正出来了以后，关心应用的时候，才发现工业软件离我们的社会生产和运作最近，最密切，最重要。所以在过去的一年半之间，我们企业发展了200-300人，做各种工业软件，现在已经推出了13款相对成熟的工业软件，有流体的，结构材料的，电磁场的，传热传质的，光学、声学的。我们在各大工业核心城市布局了我们的子公司，我们也跟北大清华、西工大、交大等等建立联系。我们的想法就是把技术研究中好的东西放到软件应用中来。所以我们跟南科大很多教授在AI结合上开展了大量工作。
我特别喜欢华为的一句标语：Bring digital to every person, home and organization for a fully connected, intelligent world. 我的理想是有一天把“digital”替换成“工业软件”，谢谢各位!
