?文观察(cha)者(zhe)网专栏作者(zhe)潘(pan)攻愚???
前不久在第二十六届中国科协年会主论坛上，中国科协发布2024重大科学(xue)问题(ti)、工程技术难题(ti)和产业技术问题(ti)。在所列举的十大工程类技术难题(ti)中，至少(shao)有(you)三个难题(ti)，或隐或显的和工业软件有(you)紧密关联：工业母(mu)机精(jing)度保持性的快速测评、大尺寸半导体硅单晶(jing)品质管控理论与(yu)技术、基础设施领域自主工程设计软件问题(ti)。这三个难题(ti)均需要用(yong)到工程类计算机辅助工程、仿真建模(mo)软件平台(tai)CAE/CAD，或集成电路设计、制造自动化软件EDA工具，CAE/CAD以及EDA统属于工业软件大类。
如果劳(lao)烦读(du)者(zhe)以“工业母(mu)机”、“工业软件”等为关键(jian)词检索新闻资讯，就可以发现过去十多年来发改委、工信部、科技部等多个部委的发文，包括历年全国两会的代表提案(an)所涉及到亟需突(tu)破的“卡(ka)脖子”领域，“工业母(mu)机”、“工业软件”往往都赫然在列且(qie)被重点标(biao)注。
在工业母(mu)机、工业软件、高端(duan)集成电路设计与(yu)制造、基础材(cai)料自主可控已成为产、学(xue)、研各界高度共识(shi)的背景之下，为何这些难题(ti)多年来依然常讲常新？观察(cha)者(zhe)网科技板块之前也曾发表多篇(pian)深度文章谈及这一议题(ti)，指(zhi)出工业软件往往在实现“0”到“1”突(tu)破后(hou)依然会面临诸多障碍。从目前我国工程类设备的研发和市场应用(yong)等视角来看，工业软件的被“卡(ka)脖子”风(feng)险之所以长期成为产业升(sheng)级中的重大难题(ti)，背后(hou)的原因(yin)依然有(you)可发覆之处。
工业软件，连接物理世界和数字世界的旋钮
先(xian)看第一个难题(ti)，即(ji)“业母(mu)机精(jing)度保持性的快速测评”。工业母(mu)机号称“机器之母(mu)”，是机器中的机器，大尺寸半导体硅单晶(jing)是集成电路高端(duan)制造工序中的基石，有(you)关这两个领域的精(jing)度快速测评和品质把控，均和量测、检测即(ji)Metrology体系息息相关。
高端(duan)数控机床的检测系统负(fu)责将机床运动部件的实际位移量随时(shi)检测出来，与(yu)给定(ding)的指(zhi)令信号进行比较，从而控制驱动元件正(zheng)确运转(zhuan)，实现闭环控制；而数控系统是数控机床的核心，是实现机床精(jing)确加(jia)工功能的关键(jian)。高端(duan)数控机床需要一整套多通道、全数字总线，还包含丰(feng)富的插补及运动控制功能、智能化的编程和远程维护诊(zhen)断。而且(qie)，数字控制（Numerical Control-NC）的算法、算力和母(mu)机器件、材(cai)料的迭代同气连枝，同生共振，半个多世纪以来不断推动着CAE/CAD工具以及相关IP链条(tiao)的不断完(wan)善和发展。
数控系统
再看第二个难题(ti)，大尺寸半导体硅单晶(jing)的品质管控。仅单晶(jing)棒的生长过程就包括了融化，稳温、种籽晶(jing)、放肩、生长、收尾(wei)、冷(leng)却等一系列复杂工序。复杂工序的“可见”视域之内，离不开其背后(hou)所需的器件建模(mo)，多物理场仿真工具这一“不可见”的工业软件——它负(fu)责把单晶(jing)生长和集成电路制造之纷繁(fan)杂多之物理世界化约为可被电子计算处理的数字世界。
随着当下半导体制造工艺的日趋复杂和因(yin)制程迁移带来的器件密度的成倍增长，硅片厂和晶(jing)圆(yuan)厂面临着开工率，产品良率和严苛交付时(shi)间约束下的量产成本的巨大压力。集成电路制造类EDA工具恰如一把锋(feng)利的“奥卡(ka)姆剃刀”，剔除掉芯片制造环节的重复物理性实验冗余，是加(jia)快芯片上市时(shi)间和设计技术协同优化的关键(jian)抓手(shou)。全球(qiu)大型硅片厂和晶(jing)圆(yuan)厂内的设备一旦热启(qi)动，时(shi)间成本可以通过计算模(mo)型量化为资本投入，尤其在先(xian)进工艺节点上，用(yong)“寸秒寸金”形容也毫不为过。
直拉(la)法单晶(jing)硅制备虚拟仿真实验（@北京欧(ou)倍尔）
笔者(zhe)曾在苏州(zhou)拜(bai)访某家制造类EDA企(qi)业时(shi)，企(qi)业董事长阐述，EDA工具负(fu)责把声、光、电、化这些物理世界化约为可编程、量化、计算的数字世界，这一过程越来越多出现了很多“反直觉”的现象(xiang)。
比如芯片工艺平台(tai)的不断跃迁，从7nm到5nm再到3nm，每一片wafer的成本急剧(ju)上升(sheng)，但工艺开发时(shi)间却没有(you)按(an)照成本的增长而被显著拉(la)长，EDA工具就是其中的密码——虽然晶(jing)体管的密度随着工艺制程不断增加(jia)，但由于EDA工具成为了开发者(zhe)的公共平台(tai)，可以让所有(you)全世界的软件设计者(zhe)都能用(yong)同样的语言来描述晶(jing)体管的特性。有(you)了晶(jing)体管级电路仿真工具，半导体器件模(mo)型（SPICE Model），以及PDK自动化开发和验证平台(tai)，才不至于让芯片设计和制造端(duan)“重复造轮子”，从而实现技术累积的有(you)序演化。
从母(mu)机和大硅片制造体系这一宏观视角来看，如果把机床制造和单晶(jing)生长看作一片密林，那么穿(chuan)梭在密林之中所见的一片不起眼的树叶都有(you)可能成为影响工艺良率的“元凶”。若想既(ji)要保证母(mu)机精(jing)度、稳定(ding)性，又要缩短工艺开发时(shi)间保证制造成本可控，又能在量测、检测中保证数据的即(ji)时(shi)可编程性和回溯(su)性，一套成熟有(you)序的配套工业软件必不可少(shao)。
工业软件，一场“毁(hui)灭”与(yu)“反毁(hui)灭”之战
根据德国机床制造商协会VDW数据，2022年全球(qiu)机床产值803亿欧(ou)元，中国大陆机床产值全球(qiu)占比32%，我国机床消费中进口依赖度从2018年的33%下降至2022年的24%。不过中国大陆依然是德国机床主要的出口地。随着10年更(geng)换(huan)周期的到来，预计我国机床行业将迎来大规模(mo)替换(huan)需求。
与(yu)此同时(shi)，集成电路设计类企(qi)业过去中国五(wu)年年复合增长率为28%，而服务这些设计类企(qi)业的EDA工具增长率仅为14%，对比下来，至少(shao)还有(you)翻倍的空间。
因(yin)此，无(wu)论工业母(mu)机所需CAD/CAE，还是集成电路所需的EDA软件，在未来五(wu)到十年内都有(you)肉眼可见的巨大增长潜力。
然而，我国在高端(duan)数控机床，高端(duan)集成电路设计与(yu)制造这两大领域所需的工业软件却长期被欧(ou)美少(shao)数几个大厂所垄(long)断。前者(zhe)的代表企(qi)业主要有(you)日本发那科，三菱、德国西门子等，后(hou)者(zhe)则(ze)主要由业界所称的“三大家”，即(ji)Synopsys，Cadence，西门子EDA为代表。这些欧(ou)美巨头形成的高护城河和生态壁垒，让中国高端(duan)制造业不得(de)不花(hua)费巨资获取软件授权。而且(qie)在制造-设计端(duan)融合度越来越高，软硬件数据优化协同的大背景下，毫不夸张的讲，工业软件所带来的数据安全已经成为我国高端(duan)制造成败的关键(jian)。为了更(geng)直观地说明这个问题(ti)，在此举三个例子。
例一。根据数控机床工作原理，如果数控网络(luo)与(yu)管理网边界缺少(shao)必要的边界防护措(cuo)施，会导致管理网安全风(feng)险容易横向传播(bo)到数控网络(luo)；数控设备经常需要远程维护，如果没有(you)自主研发、成体系的工业软件，那么软件运维，包括相应的debug工具也就无(wu)从谈起。前一段时(shi)间，业界风(feng)传光刻巨人ASML可定(ding)位光刻系统操作地点且(qie)掌握(wo)所谓(wei)远程“毁(hui)机按(an)钮”。虽然ASML官(guan)方对此不置可否，但在工业母(mu)机行业，这是残酷的现实——国外高档(dang)数控系统基本都是驱控一体的全数字闭环控制系统，其中嵌入的GPS模(mo)块确实可以实施远程监控所销售的数控系统，包括但不限于调试维护，新数据更(geng)新导入等，在极(ji)端(duan)情况下，可以远程中断数控系统的运行。
例二。工业软件对机台(tai)运行所产生的数据归纳整理和分(fen)析能力，所带来的数据安全和企(qi)业机密掌控同样不容低估。近年来，负(fu)责集成电路制造的晶(jing)圆(yuan)厂内部的物流自动化成为国产替代的焦点。负(fu)责抓取、搬运晶(jing)圆(yuan)盒的天车系统（AMHS）供应商成长很快，然而这一领域长期被村田、大福等少(shao)数日本厂商所垄(long)断，二者(zhe)市占率高达(da)90%。某苏州(zhou)AMHS制造商总经理前一段时(shi)间告(gao)诉笔者(zhe)，AMHS系统需要高度的定(ding)制化服务，所需的软件系统成为各家打出差异化的突(tu)破点。AMHS对晶(jing)圆(yuan)盒的抓取速度、吞吐量都由AMHS数据中台(tai)掌控。可以说，AMHS不但事关晶(jing)圆(yuan)厂开工效率，还高度涉及企(qi)业月度、年度产能核心机密。这一领域的工业软件如果仰人鼻息，有(you)可能会导致企(qi)业遭遇“开膛破肚”白盒化，即(ji)严重的数据泄露，商誉(yu)也会严重受损。
例三。欧(ou)洲(zhou)最大的二手(shou)设备制造商SDI Fabsurplus总裁Stephen Howe前一段时(shi)间在和笔者(zhe)对话时(shi)，感慨近些年官(guan)司不断，诉讼成本高涨。原因(yin)就在于设备商把淘汰或者(zhe)闲置的产线变卖，很多大型名贵设备包括很多光刻设备进入二手(shou)设备市场后(hou)，设备OEM厂商以各种名义只卖设备不卖配套软件，导致二手(shou)设备的翻新维护变得(de)愈(yu)加(jia)困难。中国大陆是全球(qiu)最大的二手(shou)半导体设备进口地，在美国对高端(duan)半导体设备出口不断收紧的情况下，二手(shou)设备这些年成为我国半导体制造，增加(jia)产能的重要工具。若无(wu)正(zheng)版配套的升(sheng)级维护软件系统，二手(shou)设备很容易被强制报废(fei)，不但造成资源配置的巨大浪费，也影响芯片制造体系的整体升(sheng)级。
高端(duan)制造装备已经成为全球(qiu)各大国高科技竞争的焦点，美国商务部不断收紧EDA出口管制，高精(jing)尖(jian)工业软件是否能自主可控的问题(ti)可以上升(sheng)到“毁(hui)灭”与(yu)“反毁(hui)灭”的高度。
有(you)了工业制造体系就不怕没有(you)工业软件？错误的论断！
工业软件被誉(yu)为工业皇冠上的明珠，观察(cha)者(zhe)网之前就“工业软件”问题(ti)撰文时(shi)，读(du)者(zhe)评论最高赞的一条(tiao)是“我们已经拥有(you)了世界上少(shao)有(you)的全链条(tiao)工业制造体系，不怕没有(you)配套的工业软件。”
诚然，软件所需的数据投喂，加(jia)密分(fen)析和算法的迭代往往伴随同样处在制造端(duan)上游的设备、材(cai)料一同成长，坊间所云“一代设备，一代材(cai)料，加(jia)一代软件有(you)一代工艺”，但工业软件却有(you)其独特的技术边界和生态演进特色(se)。以集成电路EDA为代表，国外三大家的产品矩(ju)阵的拓展无(wu)不伴随着密集的收购并购和业务拆分(fen)整合。这种“大鱼吃小鱼”，EDA+IP的战略叠加(jia)研发实操中的knowhow积累，让后(hou)来者(zhe)“弯道超车”几乎变得(de)不可能。
Synopsys多年来并购了大大小小的各类EDA+IP公司（@anysilicon）
中国半导体行业协会集成电路设计分(fen)会理事长魏少(shao)军教授在某年清华(hua)大学(xue)校友论坛中曾指(zhi)出，中国台(tai)湾虽然有(you)着强大的半导体代工制造力，台(tai)积电一家就占了全球(qiu)所有(you)pure foundry市占份额(e)的约六成，与(yu)联电、力积电共同构成了芯片代工岛内生态，但几十年来中国台(tai)湾岛地区其实已经没有(you)“生产整机能力”的可能，比如说一直未能发展出稍有(you)规模(mo)的EDA厂商。其背后(hou)有(you)一只看不见的手(shou)，在主导亚太地区IC供应链生态角色(se)分(fen)工。
无(wu)独有(you)偶，韩国在全球(qiu)半导体分(fen)工体系中，长期以来形成了以存储、面板为主的强势(shi)特色(se)领域，而且(qie)有(you)了三星(xing)电子这样几乎无(wu)所不包的超大型半导体企(qi)业，而且(qie)，在当今这一波(bo)AI加(jia)速器狂(kuang)飙突(tu)进中，以SK海力士为主的存储企(qi)业吃饱了高带宽存储HBM的红(hong)利，然而时(shi)至今日，韩国在EDA领域的全球(qiu)份额(e)却依然接近为零。
由此可见，工业制造体系的规模(mo)，并不一定(ding)意味着工业软件也会随着硬件和设计理念的升(sheng)级换(huan)代而协同进步，越来越多的国家已经意识(shi)到，当今如果没有(you)强有(you)力的以国家意志为主导的顶层设计，以清晰明确的产业政策配合资本市场的高力度扶持，几乎不可能在工业软件中突(tu)破对手(shou)的生态垄(long)断壁垒。
难中之难，工业软件到底难在哪里？
如前所述，科协年会主论坛十大工程难题(ti)居然就有(you)三个和工业软件强相关，而且(qie)各部位在列举难啃的硬骨头时(shi)，工业软件时(shi)不时(shi)会排在尖(jian)端(duan)集成电路和精(jing)密仪器之前，被称为“难中之王”，原因(yin)何在？
首先(xian)，相关专业人才匮乏，培养周期和成本过高。工业软件需要长时(shi)间的研发积累和庞大的工程师不断在实操中提炼knowhow，这是软硬件仿真、验证环节能落地的基本前提，无(wu)论是工业母(mu)机还是大硅片制造、量测均需要打通前端(duan)制造和后(hou)端(duan)测试的数据耦合，以DTCO理念构建工业母(mu)机和大硅片的全生命周期视野，这一理念牵扯(che)到物理学(xue)、数学(xue)、电磁、热力学(xue)和计算机编程等繁(fan)杂的学(xue)科，客观上推高了人才培训(xun)和储备成本。目前国内雄心勃(bo)勃(bo)，有(you)志于在制造类EDA多物理场仿真工具大干一场的企(qi)业，在人才招聘市场上往往会遭遇这样的灵魂发问：你们需要如此复杂的工程基础学(xue)科背景和相关理论素养的人才，但我只要掌握(wo)一两种专业知识(shi)，比如计算机编程，就可以在互联网公司拿到一份高薪，何必要进到集成电路和工业母(mu)机这样的苦逼行业？这些行业又苦又累，工资也不比互联网企(qi)业高多少(shao)。
其次，资本市场的逼问。众所周知，无(wu)论一级市场还是二级市场，细分(fen)赛道的成长性，估值等尤其为投资者(zhe)所看重。然而工业软件的尴(gan)尬之处就在于，其总统市场规模(mo)往往没看上去那么大。以集成电路为例，诸多EDA供应商卖的是软件授权而非tape out的量，全球(qiu)集成电路总市场突(tu)破6000亿美元大关时(shi)，EDA+IP市场不过才150亿美元，大型EDA公司的营收的增量往往被并购的业务整合贡献了大头，很多时(shi)候还是存量之争。近年来异军突(tu)起的国内EDA点工具供应商，其中不少(shao)一开始志存高远，不畏困难，发力啃一些EDA must工具链条(tiao)（所谓(wei)must工具链，即(ji)EDA从集成电路设计到制造、封测全流程所必须的点工具）中40多个中的一两个，希望(wang)以情怀(huai)加(jia)持获得(de)投资方的青睐。但投资机构也有(you)他们的灵魂发问：“这几个点工具市场都被你吃干抹(mo)净也不过才不到10亿人民币规模(mo)，就算让你拿到100%市占份额(e)。然后(hou)呢(ne)？”“然后(hou)呢(ne)”就代表了成长性，这三个字折射出了国内点工具EDA供应商融资过程中的尴(gan)尬和无(wu)奈。
2021全球(qiu)EDA市占率和2020-2024增长率分(fen)析（@Trendforce）
三，客户验证之难。工业软件需要实验室，但必须要走出实验室接受市场闭环的考验才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。某一家软硬件集成设备商上个月告(gao)诉笔者(zhe)，为了赢得(de)某大型客户的验证资格(ge)和获取足够多的软件调试一线数据，很多同行不得(de)不把姿态放得(de)很卑微，甚至和晶(jing)圆(yuan)厂签署免费导入合同，只求赚(zuan)取一点可怜的加(jia)工费。
以晶(jing)圆(yuan)前端(duan)制造所必须的离子注入机为例，离子注入是半导体前端(duan)工序极(ji)为重要的一步，需要多物理场仿真工具如TCAD等对蒙特卡(ka)洛（Monte-Carlo）方法进行仿真模(mo)拟，但离子注入的工艺结果验证困难，不能像(xiang)其他设备一样通过光学(xue)检测查看产品质量，只能等到三个月后(hou)芯片做完(wan)测试电性能时(shi)才知道注入结果，因(yin)此初(chu)次使用(yong)未经验证的设备对于Fab风(feng)险很大，甚至有(you)企(qi)业高管在考虑(lu)是否需要签署金融对赌条(tiao)款以换(huan)取TCAD工具配合离子注入机进行客户验证。
综上所述，工业软件不仅难在人才储备，还难在上下游商用(yong)生态建设，这毫无(wu)疑问都需要一个相当长期的过程。
结语 有(you)信心打赢工业软件关键(jian)战
今年以来，国家集成电路大基金二期动作频频，先(xian)后(hou)入股EDA解决方案(an)提供商全芯智造、九同方微电，IP供应商牛芯半导体等，同时(shi)，工业母(mu)机龙头企(qi)业华(hua)中数控等上市后(hou)将再融资，引国家制造业转(zhuan)型升(sheng)级基金战投等，意味着具备技术优势(shi)和“杀手(shou)锏(jian)”产品的企(qi)业，即(ji)使估值较高，也会因(yin)其独特价值而受到投资方的青睐。
同时(shi)AIGC产业浪潮之下，工业软件算法迭代的范式正(zheng)在迎来重大机遇期。在AI加(jia)持下的软件云网运维，数据保护和仿真、验证自动化程度的不断提高，让原本看似难以超越的工业软件的突(tu)破难点至少(shao)看上去不再那么遥不可及。集成电路前端(duan)设计所需要的EDA验证环节，往往占据整个流程近乎一半的时(shi)间成本，如何借力AI，全速优化EDA工具验证尤其是形式验证过程，是目前全球(qiu)各主要EDA公司共同需要探索的课题(ti)。除此之外，3D可视化工具辅助工业软件，对期间模(mo)拟和材(cai)料应力变化以数字孪(luan)生的方式呈现，也为国产工业软件“换(huan)道超车”提供了更(geng)多可能。
可以说，有(you)国家意志主导的产业政策打底，资本市场的强力扶持，再加(jia)上相对完(wan)善，丰(feng)富的AIGC产品生态，我国工业软件必将克服目前所能遭遇的重大难题(ti)，向着更(geng)高层面上的征途而前进。
来源|心智观察(cha)所