今年3月发布的两会政府工作报告中，数字化战略已上升到国家层面。在当代数字化大潮中，虚拟仿真作为认识世界、学习世界、研究世界的一个重要手段，不仅是非机理模型的场景构建，也是一种机理模型分析方法。其中，工业仿真已经成为创新融合、智能制造的关键共性技术，是迈向高端制造必不可少的关键一环，可以说是制造业创新之“源”，是企业数字化转型升级的重要技术手段。

企业仿真技术水平现状

工业仿真技术的本质在于能够帮助企业实现“提质、降本、增效”。企业在不同技术发展阶段会出现各自的仿真能力痛点，从而影响数字化转型目标的达成。根据平台的企业服务大数据分析，基于人才、组织、流程、规范、平台等多个维度，企业仿真技术水平按照仿真体系成熟度模型，分为采纳级、重复级、预测级、驱动级、引领级五个等级。

◉ 采纳级企业痛点在于聘不起合适的仿真工程师——项目收益不足以覆盖全职仿真人员的成本。此类企业每年新增仿真项目不多、时间间隔较长，需要借助仿真技术验证功能、发现设计缺陷。符合要求的工程师通常为0~2年工龄的硕士研究生，综合月成本13k左右，具备一定的软件操作能力，有初级的仿真模型能力。若采用项目制进行技术外协、咨询外包等灵活用工方式，可以直接降低产品研发成本。

◉ 重复级企业痛点在于招不到熟练的仿真工程师——招不到专业内擅长对应工业品的仿真人才。此类企业需要建立产品部件级的仿真模型、进行功能复现、优化分析、撰写报告。符合要求的工程师通常为3~5年工龄的硕士研究生，综合月成本18k左右，具备仿真软件熟练度较高、了解行业现状、工业品技术熟练。企业往往需要较长时间找到或内部培养与企业工业品相符合的工程师，若将仿真任务外包可及时解决仿真问题。

◉ 预测级企业痛点为学科能力不全——不能满足新产品新功能验证需求。此类企业在创新设计过程中，出现了原有能力不具备的情况，如结构、流体、电磁、光学、机-电-液-控等多专业联合仿真。随着“一体化、智能化”的设计越来多，对仿真人才的跨学科能力要求也越来越高。符合要求的工程师通常为6~10年工龄的硕士研究生，综合月成本一般高于22k，具备跨学科、联合仿真、多物理场耦合的能力。而该级别工程师数量较少且集中在若干头部企业。

◉ 驱动级企业痛点为缺少最优技术路线的规划与实践能力——此类企业对产品全生命周期进行仿真，且关注仿真精度和速度，在“降本、提质、增效”的目标下，需要创建产品性能样机库，作功能指标的定量分析，并与试验对标宏观现象或数值，这要求工程师具备试验对标 、验证及修正方案、反演仿真模型。且对研发速度、仿真精度更为敏感，需要通过模板开发，沉淀和固化仿真经验，实现仿真快速迭代。符合要求的工程师通常为8~12年工龄的硕士研究生或2年工龄的博士研究生，综合月成本一般高于25k，具备一定的理论基础、力学思维、甚至二次开发能力。该类企业往往因缺少最优技术路线的规划与实践能力使仿真能力优化目标滞后实现，影响产品优化迭代效率。 

◉ 引领级企业痛点为少体系——此类企业的痛点是围绕仿真体系、流程、规范、标准、软件、硬件、平台等方面的信息化要求，如模型库、二次开发小工具，作业调度资源管理系统、协同管理平台、仿真数据管理平台、试验数据管理平台、知识工程系统等实现完善的建设。

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