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計算機輔助工程（CAE）技術，最開始是為航空航天和汽車開發的，到現在已經使用了50多年。幾乎所有行業都在使用CAE仿真分析。

跟芯片設計仿真之于半導體行業一樣，工業仿真本應是工業制造業的明珠，如今在國內卻有著非常尷尬的位置。

一邊很多工業界和學術界大拿大談數字孿生與智能制造、工業互聯網、工業軟件、人工智能之間的關系和未來發展前景；

另一邊，不少從業者甚至對CAE工業仿真軟件有哪些都沒有概念。更不用說怎么通過仿真驅動研發，推動業務發展，加快產品上市。

聽起來非常離譜，但現在就是這么個情況。（攤手

大家對仿真的態度，差別也大了去了。
有些人麻了，產業升級數字化轉型什么的關我什么事，你們玩你們的吧，我躺著也能賺；
有些人反手一個外包，雖然有時候也想讓仿真給比對比對實驗，但總之最后能給我個仿真數據報告就行了，產品設計可不敢指望；
有些人不見兔子不撒鷹，實驗花錢是一回事，但大家都信啊，仿真我就不知道效果了。。。上來就要錢搞項目，我怎么給？最近這種經濟形勢下，現金流是底線啊；

擴展閱讀：當仿真外包成為過氣網紅后…

還有一些人，希望借仿真提升產品研發設計能力，增強差異化競爭優勢，應對更高的市場要求。一顆顆蠢蠢欲動的心，卻只能嘆口氣：寶寶心里苦~
身在中小企業，咱家里實在沒有這個條件，既一下子拿不出那么多錢，也缺乏相應的技術人才；
大企業看起來風光無限，但事事要申請，動輒來個項目評估，畢竟大公司嘛，流程走起來，懂的都懂；
高校搞科研的老師們，看起來擁有一整個超算，然而——排隊能排到天長地久，而且資源一不小心還會被搶走，啊這……我頭發呢？

委屈，
但又莫得辦法。

只能自己默默把自己哄好了。

最近問過仿真工程師們一個問題：你覺得咱們啥時候能實現“仿真驅動研發”？
他們半真半假地回答：2025啊（有期待，但不多。。

來來來，這回換我們來哄你，哄不好不要錢。關于仿真有啥價值的大餅，我們畫過一回。

具體可查看《楊洋組織的“太空營救”中，那2小時到底發生了什么？》。大至宇宙膨脹，小至納米機器人，都是仿真的地盤。

我們的小目標——讓你或者你的仿真團隊：
既不用一次性付一大筆錢，又不用搞一大堆硬件；
原來一個IT可以管100臺機器，以后可以管10000臺；
既可以瞬間有一套現成的很多人能同時用的CAE仿真環境，又可以不用排隊；
可以搞到某些高配機器甚至一堆機器飛快跑完仿真任務，還不用改變現成的習慣；
不傷筋不動骨，既可以幫助老板們驗證仿真價值，提升仿真效率，又可以不再需要限制工程師仿真模型的大小和數量，不降低計算精度。

從此，不再有以下煩惱：

1、沒這個預算買服務器，周期還巨長
2、總是在排隊隊隊隊隊隊隊
3、動不動一個任務跑一個星期……
4、預計未來會有突發大需求，沒法滿足
5、如何快速搭建一整套CAE仿真環境
6、不想輕易動現金流
7、IT不懂CAE研發場景
8、emmm不想寫命令行……

往大了說，讓原本被高高掛起的仿真：
限制不再那么多，人人都可以隨時隨地仿真，中小企業也能有自由發揮空間；
門檻不再那么高，工程師只要專精于提升CAE專業能力就好，不需要從上到下什么都會；
落地不再那么難，不管是一個人還是一個團隊，一套仿真研發環境說啟動就啟動，即開即用。
讓仿真跟實驗并駕齊飛，相互支持，找到最具性價比的平衡。

聽起來也相當離譜……
這是真實存在的嗎？

我們有證據：

Fluent：快速獲取960核網絡加強型實例，有效解決Fluent任務并行計算節點間通信問題，成功將原本需要45天才能跑完的任務縮短到4天內完成。

LS-DYNA：快速精確匹配合適類型的云資源，并可有效進行資源的統一管理和監控，DM工具為用戶提供簡單有效的云端數據傳輸方案，無需改變本地使用習慣。

COMSOL：完美支持COMSOL基于不同用戶策略的多機和多人并行，混合云平臺在本地資源不足時可自動溢出到云端，同時提供獨占資源，絕不會被搶走。

這究竟是個什么東西？
名字千奇百怪，叫啥的都有，基本上可以用仿真云平臺或者仿真平臺來概括他們。但這家與那家之間，只能說：

不能說一模一樣，簡直就是毫不相同

乍一看，大概都長成差不多這樣——

更多的“靈魂”在這張圖里：

Get不到？
問題不大，看完白皮書就都明白啦。

大多數用戶很難深入探究每一種產品。

我們按照上面說的“乍一看”標準，調研了超過30款你可能想到/找到的各種解決方案/產品，綜合對比整理了一份包含了市面上幾乎所有類型仿真平臺的全方位對比白皮書（選擇真的太多了，相信我，你需要它），告訴你各種平臺啊云啊之間到底是個啥，有啥區別，方便你理清思路，做出最適合最正確的選擇，甚至可以直接給老板做報告。

即便你之前毫無概念，我們保證你看完之后可以對這些仿真平臺建立起系統化的認知，并且能根據自己的實際情況，有理有據地挑選出最適合自己的平臺。

你只需要做一件事：掃碼添加小F微信（ID：iamfastone），即可免費獲取這本兩萬多字的完整白皮書。

簡單介紹下本白皮書主角人物及重要劇情：

仿真宇宙三大主流派系

這個領域里的主流玩家分為三種：

1

第一類是開發CAE應用的軟件廠商。比如ANSYS、MSC、達索、Simscale等。
他們在做的一件事是應用SaaS化，以自家開發的應用為基礎向下延伸，提供給用戶一個能夠通過瀏覽器就能操作仿真軟件的SaaS平臺，Software as a Service

注：不理解SaaS/PaaS/IaaS的，完整白皮書Part.3會展開解釋

主要特點：
1、以自己開發的一個或多個CAE/CFD應用為基礎做的平臺，具有排他屬性；
2、超級懂行，對自家應用的支持幾乎是無限的。當然，因為SaaS平臺提供的是標準化產品，所以如果用戶有額外需求，就會涉及產品級的調整；
3、底層資源一般比較薄弱或者依賴某第三方合作伙伴，IT這塊的支持比較有限;
4、一般不能跨廠商，也不能和用戶的本地環境相結合。

這一類廠商的核心目標就是盡可能讓更多用戶使用他們的仿真軟件，既可以以軟件的方式賣License，也提供了SaaS平臺這種方式方便用戶使用。

2

第二類是面向用戶、集成多種應用的開放云平臺，比如我們速石科技。
我們提供的是一整套仿真研發環境，既連接上層應用，對應用本身的運行提供支持和優化；同時連接底層資源，給用戶提供更靈活，更高效使用資源的能力。

主要特點：

1、以應用為核心，集成市面上主流CAE軟件廠商的應用。除此之外，平臺還支持如PyTorch這類AI框架，滿足用戶的AI計算需求；

2、是一整套研發環境，既提供產品，也有專業的R&D-IT服務能力。具有中立屬性，用戶對全部數據均自主管控；

3、底層資源豐富，按需彈性使用，對于用戶“過山車式”波動需求（詳見白皮書1.2章節），特別適用。覆蓋全球多個區域的云上異構資源，用戶可自由選擇區域；

4、不止有SaaS平臺，也有成熟PaaS產品支持多區域本地和云端的多地協同。

我們的核心目標就是圍繞CAE甚至AI應用和工具，原本手動的工作能自動化，讓仿真這件事變簡單，提高整體仿真研發效率。

3

第三類是以提供底層資源作為主要商業模式的平臺。
分為三種：硬件廠商、超算中心、云廠商。為了更好地賣資源，三者基于自身資源，或自己開發、或聯合其他合作伙伴推出不同的仿真平臺層給用戶使用，這其中的差異就非常大了。

主要特點：
1、有些集成了市面上部分主流CAE軟件廠商的應用與AI框架，有些沒有，整體對應用的支持有限，對研發業務的理解比較少；

2、以底層資源為導向，但主要是基于某一家的資源，無法跨超算中心或跨硬件/云廠商；

而不同資源廠商的資源量差距其實是很大的，比如超算中心和云廠商的資源總規模差異就非常驚人。當然，還有很多其他差別。可點擊查看《國內超算發展近40年，終于遇到了一個像樣的對手》

3、如果你能直接使用他們的資源，那就算IaaS，但如果使用他們提供的仿真平臺這種，就可以算SaaS了。也能以項目制的方式定制化解決用戶更復雜的問題（對比于直接可用的成熟產品）；

4、用戶使用體驗比較復雜。要么對用戶自身能力要求很高，且有比較高的學習門檻，比如云廠商；要么一般企業不能用，限制很多，使用不靈活，甚至資源會被搶走，比如超算。

三者的共同點都是以資源為導向，核心是賣機器，業務Know-how有限。
硬件廠商賣服務器，超算中心賣閑置的超算資源，云廠商賣云資源。

這里有一個衍生問題。
所謂的“成熟產品”跟“定制化做項目”有什么區別？

比如說，我們要組一個麻將局。
成熟產品就是“三缺一”，三個牌友已經到位，就等你來了。
自動麻將機是我們自己研發的，你來之前，產品開發已經花了很大工夫，規劃，需求分析，設計，編程，測試，交付，驗收，維護這一套流程都跑完，也在別的用戶那里落地驗證了很多次了。
牌友也都是老朋友了，一起打過N局麻將了，大家是啥性格，牌品如何，各自心里都有數。
產品一般明碼標價，價格比較透明。