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《21世纪经济报道》专访鼎捷副总裁谢丽霞:如何抓住工业软件崛起和生成式AI机遇

作者:鼎捷数智 | 发布时间:2024-01-05 13:55:00



10月,鼎捷数智在深圳重磅发布创新研发的PLM新一代产品。鼎捷数智副总裁谢丽霞在会上接受了《21世纪经济报道》记者的采访。

谢总表示,一方面,国内的工业软件正在逐步攻克核心技术,另一方面越来越多的企业愿意使用国产软件。


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鼎捷数智副总裁谢丽霞接受媒体采访


以下内容摘录自《21世纪经济报道》媒体报道


随着数字化转型加速推进,工业软件的重要性日益凸显。其中,产品生命周期管理(PLM)软件作为提升企业创新能力和效率的关键工具,正引起行业的广泛关注。


在PLM软件领域,一些国际厂商如PTC、西门子、达索等长期占据领先地位,与此同时,国内厂商如鼎捷数智、思普、华天软件等也在迅速崛起。他们凭借本土化优势和对国内市场的深入理解,推出了一系列适应国内制造业需求的PLM软件产品,并逐渐在市场上占据一席之地。


鼎捷数智副总裁谢丽霞接受《21世纪经济报道》记者专访时谈道:“工业软件国产化在不同领域面临的挑战是不同的,比如OA范畴的软件基本能替换了,MES车间管理软件因为与制造生产形态的多样化有关,替换难度就更大。而难度最大的就是PLM、CAD、EDA等研发设计类工业软件,近两年来鼎捷的PLM业务正在快速增长。


日前,鼎捷数智推出了新一代PLM产品,据悉这是业内首款融入AI技术的智能化PLM,从中也能看到当前工业软件的一个新趋势,生成式AI正在工业界掀起新变革。


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国产工业软件高端突围


工业软件被称为工业制造的“大脑”和“神经”,主要可以分为研发设计类、生产管控类、管理运营类、嵌入式软件类。其中,研发设计类的PLM、CAD、EDA、CAE等高端工业软件领域技术壁垒高。


PLM是企业实现数字化转型的核心工具之一。PLM软件通过集中管理产品信息、流程和资源,帮助企业在产品设计和生产过程中实现更高的协同、创新和质量。


以鼎捷数智为例,业界熟知的是其制造业ERP产品,其实鼎捷的业务已完整覆盖工业软件的四大类别,包括数字化管理类、研发设计类、生产控制类及AIoT类,其中研发设计类的PLM是近年高增长品类。


谢总告诉记者:鼎捷是国内最早一批进入PLM领域的国内厂商,专注于制造业,已经服务了50,000多家制造业客户,主要聚焦在6个行业,包括装备制造、高科技电子、汽车零部件、新能源材料等。近两年看,新能源新材料、装备制造市场的增量很大,2023年半导体因为整个市场低迷,增速有一定放缓。


尽管细分行业有起伏,但是在近年企业数字化发展的趋势中,工业软件的重要性和价值正在被更多人认可,厂商们对于工业软件等基础型底座更加重视。


近年来随着国内智能制造加快发展,带动了软件产业的增长空间,产业并逐步往高端领域进发。


谢总表示,越来越多的客户选择了鼎捷等国内工业软件服务商,“比如针对细分行业深度场景的应对上,鼎捷已将解决方案封装到产品中;而国外产品对该类场景的直接满足度并不高,且定制成本较大。再比如历史数据资产迁移等,鼎捷也有丰富的成功经验”。


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生成式AI如何落地工业领域


作为国产工业软件的核心环节,PLM软件的发展也随着整体产业环境、企业研发设计环节场景、技术应用等层面的演变而发生变化。华中科技大学彭义兵博士指出,PLM的未来趋势将由“A”时代的CAD、CAPP等计算机辅助发展为“AI时代”的人工智能技术增强产品设计、制造与服务。


这也意味着,AI在软件中的角色将越来越重要,尤其是融入生成式AI能力后,PLM将能够实现更智能化的产品设计、分析和优化,提升产品的创新性和竞争力。


谢总介绍道,“智能”是鼎捷新一代PLM的关键特性之一,目前生成式AI已经在多个环节中尝试。比如,工程师在做完结构设计定型,AI就会预测下一步工艺规划,提早准备好对应相似的工艺流程、工装夹具等给工程师参考,提高设计效率。


在使用场景背后,鼎捷数智已经和国内外主流的大模型进行合作,包括和微软在GPT上的合作、百度文心一言的合作等。


今年,鼎捷数智发布了融合GPT技术的企业级知识机器人ChatFile,子公司鼎新数智与微软Azure OpenAI合作推出PaaS平台“METIS”,随后又推出多款SaaS级应用,鼎捷新一代PLM产品也融合了这些产品的AI能力。


“我们虽然不做大模型,但是我们会运用大模型的能力结合鼎捷对制造业场景的深度理解,去发展一些对制造业有价值的应用。”谢总谈道,“术业有专攻,大模型未来基本只有几家大厂才有能力做,鼎捷会运用小模型来训练行业知识,基于大模型叠加自己的小模型来解决‘答非所问’的问题”。


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鼎捷数智副总裁 谢丽霞


对于生成式AI在应用中的挑战,谢总最后总结到:“目前AI的产品都比较偏于C端,B端的应用、场景较少,所以大家对它的理解认识可能还需要一段的时间。其次是数据,如何更好地处理海量数据,这也是用好AI的关键”。


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