随着社会信息化发展进入快车道，下游需求推动数字化软件需求增长；同时工业数字化转型步伐加快，工业数字化软件性能提升、使用门槛 降低，促进工业数字化软件市场规模持续增长。
得益于数字经济的快速发展，数字工业化软 件行业运行态势良好。2022年，中国数字 化工业软件市场规模达到 2,407.0 亿元， 2018-2022年复合增长率为 16.1%；预计 未来随着信息化发展进入快车道，拉动工业 数字化软件需求不断增长；同时工业数字化 转型需求步伐加快，重点领域关键工序数控 化率提高，数字化研发设计工具普及，预计 2027年中国数字化工业软件市场规模达到 4,362.6 亿元，2023-2027年复合增长率为 14.1%。
分领域来看： 1. 通信设备、计算机及其他电子设备制造 业的工业数字化软件市场规模最高， 2022年达到 288.2 亿元，预计2027年 达到 610.7 亿元； 2. 通信设备、计算机及其他电子设备制造 业、设备制造行业、汽车制造行业、金 属冶炼及压延加工行业、电气机械及器 材制造行业的工业数字化软件市场规模 较高。
不断增加的工资及安全隐患、持续突破并快速改进的技术推动、出口管制政策的威胁与激烈的行业竞争、较大力度的政策扶持四大因素促进 工业数字化软件产业加速发展。
劳动力人口减少，工资 走高，安全隐患大，要 求工业企业推动信息化 数字化融合。随着经济的发展，工业企业 的人均工资不断上升，导致 企业生产成本的提高和利润 的下降。工业数字化软件通 过数字化、智能化的业务流 程帮助企业减少人员冗杂和 经营成本，提高企业经营管 理效率。 工信部《“十四五”信息化 和工业化深度融合发展规划》 明确指出，大中型设备、光 伏设备、数控机床等存在维 护成本高、安全隐患性大等 痛点，需要培育推广设备相 关的数字化解决方案，帮助 企业提质增效、降本减耗、 提高核心竞争力。
云原生、人工智能、机 器视觉等新技术助力企 业数字化转型 。 工业数字化软件随着技术的 进步而不断发展，软件涉及 到的数学知识的拓展、计算 机技术的提升等都会促进工 业数字化软件的更新迭代。 例如云原生的发展重构了软 件的开发、使用和运维模式， 显著降低企业数字化转型的 门槛。 人工智能技术和大数据的发 展，使工业数字化软件从基 础的数据收集和手动应用转 向更加“智能化”的操作， 提高数据分析与智能决策建 议的能力，帮助企业降本增 效提质。
发达国家垄断工业数字 化软件行业，国际环境 倒逼工业数字化软件的 国产替代 。 近年，多国针对新兴技术， 出台出口管制相关法律，实 施制裁措施，列入出口管制 的实体清单。 目前，我国工业数字化软件 能力与发达国家存在差距， 工业企业在研发、生产、管 理、运维过程中基本都需要 进口发达国家的软件。因此， 严峻的国际环境推进工业数 字化软件的国产替代进程。
政策持续扶持工业数字 化软件产业相关的技术、 产业链、人才、生态建 立和完善 。政策大力扶持工业数字化软 件产业的发展。 例如《中国制造2025》指出， 要提高工业发展质量和提高 工业化信息化的两化融合率， 并将2020年和2025年的具体 的目标进行量化，包括制造 业研发经费投入占主营收入、 每亿元收入有效发明专利、 核心工业制造增加率等。
工业数字化软件向低代码化发展，从而能够在短时间内赋能工业企业完成数字平台的落地，解决数据孤岛、业务孤岛、OT与IT融合等问题， 降低数字化转型的资金及时间成本，使得企业能更加专注于业务的持续创新，提升企业的敏捷性与自主性。
工业数字化软件朝低代码方向不断发展，以提高开发运维的敏捷性、工作成果复用性，并增加与工业实际业务需求的契合程度，将企业内与 企业外数据打通，提高应用的可拓展性，并释放人员的设计能力，促进企业不断创新。
（1）敏捷性灵活性高，能够以较高时效性满足定 制需求，缩短沟通时间，并灵活的调整修改，弥 补稳态和敏态之间的差距。已具备传统软件核心 系统的企业，可以利用低代码开发平台，应对多 变的长尾需求，弥补不变的稳态能力和不断变化 的敏态需求之间的差距，使用低代码开发平台在 稳态层面之上架构一个敏态适配层。 （2）可复用，重复性工作减少，开发运维效率提 高。随着企业业务发展，多变的内部管理及对外 服务需求导致密集的二次开发，并且传统开发流 程中，常常出现设计→开发→测试环节回环往复 的循环，导致重复写代码、上线进度缓慢等问题。 而低代码组件能够帮助应用的开发运维实现落地 快、响应快、效率高。
（3）模型驱动、贴合业务需求。工业低代码开发运维平台与 组件工具基于实际工业的业务模型进行产品设计构建，高度契 合需求 （4）集成接口、数据连通。目前数字经济核心产业增加值占 比持续增加，企业数字化转型加速，企业对于软件应用数量的 需求提升，不同系统间的数据连通对企业各系统接口也提出了 更高要求。低代码产品的应用能连通企业内各系统数据，帮助 企业高效挖掘数据价值，推进数字化转型。
（5）组件的可拓展性高。企业随时可以根据自身需求，以及 市场上不断出现的新低代码产品，拓展已有应用的功能。 （6）降低开发门槛。低代码技术能够打破IT人员与业务人员 之间的边界，促进信息流通，让信息技术资源向业务部门普惠， 减少由于需求传达偏差而造成的软件开发周期长等问题。同时 利用业务端的设计潜力，帮助应用不断创新，增强市场竞争力， 把握市场新机遇。
工业数字化软件未来功能将进一步融合细分领域专业知识，并向功能集成类产品发展，使用门槛降低，便捷度提高；结合最新技术与服务提 供模式，不断推陈出新；行业标准体系逐步完善，开源开放持续推动行业走向成熟。
产品功能更加专业化，同时出现更多一体 解决方案产品： 功能专业化：工业数字化软件的本质是对工业知识的封 装，是在长期研发、生产过程中积累下来的技术原理、行业 知识、基础工艺、产品模型、研发准则，知识范围跨领域覆 盖多学科。工业知识往往沉淀在一线操作人员、工程师、行 业专家身上，隐藏在大量的工业数据背后，而因行业的数据 来源和形式复杂，使得工业知识沉淀成为一项高复杂、高挑 战性的工作。 未来，随着国产工业数字化软件企业深耕行业，提高研 发能力，国产软件的功能和性能都将逐渐赶上国外软件，帮 助工业企业以更低成本提高敏捷性与韧性，实现可持续发展。 产品一体化：我国工业数字化软件仍与国外厂商在多个 方面还存在较大差距，工业数字化软件产业多个环节存在技 术薄弱和空白，需要各方共同努力开展技术攻关。 在工业数字化软件内部，工业设计领域的CAD、CAE、 CAM由于在流程上的衔接，越来越多的软件开始集成这三大 软件功能，实现整个产品设计和制造周期的管理。工业数字 化软件的一体化能够帮助减少产品迭代耗时，提高生产效率， 更好的应对快速变化及竞争激烈的市场。
与云原生、人工智能等新技术与新模式结合： 云计算：云计算推动了带来了工业互联网和工业APP。工业数字 化软件打通了不同工业数字化软件之间的数据逻辑关系，实现异构工 业数字化软件、数据和模型的集成，方便用户实现一体化流程。另一 方面，工业数字化软件的使用也更简单和便捷，降低了使用门槛。目 前，达索、Autodesk等国际工业数字化软件巨头都在积极布局云端。 人工智能+大数据：人工智能的深度学习可以帮助工业数字化软 件构建行业知识图谱，提升行业应用中知识自动关联、自动获取的智 能化水平，以完善工业数字化软件的功能。另一方面，大数据技术的 应用能提高工业数字化软件的数据分析能力，帮助用户进行决策。
工业数字化软件生态建立： 行业标准化：由于我国工业数字化软件起步晚，行业尚未形成标 准化的要求，导致许多产品之间的数据格式无法转化，加大了使用产 品的难度。未来，行业标准的出台将使国产软件之间的配合使用更加 容易，也有利于企业打造集研发、制造、运维等功能于一体的工业数 字化软件和解决方案。 开源与开放：开源的内涵主要是“开放、共享、协同”，软件的 开源可以使相关从业人员协同攻克软件技术开发难点，降低软件开发 成本。例如Autodesk推出了集成式CAD、CAM、CAE和PCB软件平 台fusion360，以集成从业者和业余爱好者，利用行业资源实现对其 软件的二次开发。
