工业软件作为现代产业体系的"数字底座"，是衡量一个国家制造业综合实力的标志之一。政策层面，近 年来多项工业软件顶层政策出台，明确2027年更新约200万套工业软件的目标，为市场增长提供明确空 间；产业层面，企业数字化转型需求旺盛，工业软件成为降本增效的核心工具。 从行业发展态势看，当前核心工业软件市场仍由国际巨头主导，国内厂商通过持续研发投入和外延并购 提升产品力，为工业软件发展注入内生动力。据统计，2024年中国工业软件市场规模约3197亿元，全球 占比持续提升。AI赋能正推动工业软件加速迭代，为行业跃升提供发展动能。在政策催化与技术升级 的双轮驱动下，工业软件板块迎来较好的配置窗口期。 广发国证工业软件主题ETF（159145）紧密跟踪国证工业软件主题指数（980034），聚焦A股工业软件 产业链，选取50家业务涉及工业研发设计、生产信息化、企业管理等领域的上市公司作为样本。 中证网讯 作为新质生产力代表之一的工业软件，有望迎来多重利好机遇。12月15日至12月19日，广发 基金在银河证券等券商渠道发售广发国证工业软件主题ETF（场内简称：工业软件ETF广发；基金代 码：159145），旨在为投资者提供一 ...

文章核心观点 - 传统工业软件体系在AI时代面临数据孤岛、系统割裂、智能体与场景脱节等核心挑战，工业软件的智能化代际跨越势在必行 [1][2] - 新一代智能工业软件的核心在于构建统一的数据语义框架和数字底座，以实现数据自由流动与智能精准落地 [4][5] - 华为通过其工业数据图谱平台及系列核心产品，构建了从数据定义、异构转换到工具链协同的完整能力体系，为工业软件智能化演进提供了解决方案，其能力源于自身大规模制造的实践验证 [5][7][9][10][11][13][14][15][16][17] 传统工业软件的基石与挑战 - **传统工业软件的价值**：CAD、CAE、MES、ERP等软件将工业知识代码化、流程标准化，构成了现代制造业高效运转的基石，提升了设计精确度与生产可控性 [1] - **面临的三大挑战**： - **数据割裂**：企业内部运行来自不同厂商、不同年代的数十种软件，数据格式千差万别，形成信息孤岛，例如汽车行业需处理UG、CREO等多种设计软件的异构模型 [2] - **系统孤岛**：早期搭建的ERP、MES、SCM等系统因缺乏统一语义框架而彼此隔绝，智能体难以获取全链路上下文，碎片化数据让AI无用武之地 [2] - **智能体与场景脱节**：大模型难以理解“公差0.01mm”或“某型号钢材在-40℃下的断裂风险”等专业工业逻辑，导致产生“幻觉”，无法有效落地 [2] 新一代智能工业软件的解决思路与关键技术 - **核心思路**：需重构一套能让数据自由流动、智能精准落地的新一代智能工业软件，关键在于破解数据统一与价值转化难题 [4] - **统一数据语义框架（本体论）**：通过构建统一的数据语义框架，让分散信息形成可推理的关联网络，激活数据深层价值，从根本上解决数据孤岛问题，例如硅谷公司Palantir提出的“本体论” [5] - **华为工业数据图谱平台**：作为统一的工业数据管理底座，构建全场景（IT/OT/ET/KT）数据全联接全融合的工业增强型知识图谱，为工业AI供应高质量数据并辅助AI推理，增强大模型行业精准度与决策可靠性，有效消除大模型“幻觉” [7] - **核心产品能力组件**： - **工业数字模型驱动引擎（iDME）**：通过“面向对象，元模型驱动”理念，在数据源头对业务对象进行统一定义和建模，确保数据从诞生之初就遵循统一的“语言”和“语法”，构建可推理的数据谱/知识图谱，为AI大模型注入专业工业知识，是工业数据的根 [9][10] - **工业数据转换引擎（iDEE）**：作为工业异构工具与数据的翻译器，支持30多种数据格式互转，涵盖主流CAD系统和标准，实现GB级数据分钟级转换，并完整保留原始设计意图，解决了国外私有格式软件被封锁后数据无法访问的难题，实现了工具软件与数据管理平台的解耦 [10] - **硬件开发工具链平台（IPDCenter）**：统一业务流、工程流、数据流及硬件开发业务组件，支持跨学科、跨领域工业软件实现工具互联、数据互通，赋能企业从“串行工作”向“并行设计，跨领域协同”等模式转变 [11][13] 华为的实践、优势与生态 - **自身实践验证（内生外化）**：华为作为超大型、全链条先进制造企业，其产品的复杂度和对质量、效率的极致追求是工业软件的严苛“试炼场”，iDME、IPDCenter等核心引擎在解决自身千亿级产业规模的研发、生产实际痛点中打磨而成 [14][15] - **典型应用案例**：在供应链“货期提拉”场景中，华为面临协同400多名人员在24-48小时内完成全球供需匹配分析的挑战，通过构建业务本体结合决策智能，显著缩短工单闭环周期，实现了从信息到决策的AI能力演进 [15] - **平台化战略与生态合作**：华为聚焦打造工业智能平台（如iDME、iDEE、IPDCenter），解决工业制造领域共性、底层的技术难题，并与专业伙伴合作满足客户多样化需求，例如服务于汽车、电子、装备、家电等行业的龙头企业 [16] - **客户应用实例**： - **广汽集团**：通过华为云iDME、iDEE智能解析MCAD BOM及模型带参特征，支撑构建汽车领域增强知识图谱，为产品失效分析与整车追溯等场景提供精准数据支撑，提升研发效率与产品质量 [16] - **江淮汽车**：基于华为iDME构建统一数据底座，实现从研发到制造全生命周期价值连通和跨域高效协同；通过IPDCenter构建研发一站式作业平台，加速新产品研发上市 [16] - **国星光电**：基于iDME与MBMCenter打造数智运营中心，推动经营管理向数据驱动与智能指挥升级，并通过智能制造平台实现生产全流程精细化管控与质量追溯 [17] - **对工业智能的洞察**：华为工业智能平台构建了从数据工程、本体工程、知识工程到智能体工程的完整闭环，利用工业数据图谱平台和领域知识为AI大模型注入工业常识，消除工业幻觉，使工业AI推理和决策更可靠可信 [17]