万亿软件名城南京正走向中国制造业最隐秘的痛处

申屠 2026-07-07 18:11

申屠 2026/07/07 18:11

邦小白快读

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本文核心介绍了当前中国制造业卡脖子的工业软件领域，南京作为万亿规模的全国首个软件名城，深耕高端工业软件推动国产突围的现状与路径，主要干货信息如下

1. 当前国内核心工业软件高度依赖欧美进口，CAE仿真软件国产占比不到5%，芯片设计EDA软件不足12%，欧美巨头有几十年技术积累，近年还通过大额并购叠加AI技术加高行业壁垒，国内追赶难度极大

2. 南京已经培育出一批深耕工业软件二十余年的本土企业，在操作系统、仿真、分布式控制等核心领域实现突破，多款产品已经嵌入C919大飞机、高铁、运载火箭等国之重器，部分产品性能已经可以和进口产品正面竞争

3. 南京通过开放应用场景、设立千亿级产业基金、推出股权+场景合作模式、布局鸿蒙生态等方式破解用户锁定效应，借助AI融合窗口推进突围，目前仍面临诸多挑战，但已经走出了值得参考的突围路径。

对于工业软件领域的品牌商，本文梳理了行业现状、市场痛点与可行的发展方向，核心干货如下

1. 行业现状与趋势方面，当前国内核心工业软件国产替代空间巨大，AI技术正在重构工业软件的开发逻辑，给国产工业软件带来了换道超车的历史性窗口，但市场层面存在进口品牌形成的锁定效应，用户切换成本极高，甚至存在逆国产化现象，是品牌拓展的核心阻力

2. 产品研发方向方面，工业软件的核心壁垒来自对制造业机理的长期积累，AI无法替代核心机理部分，但可作为效率放大器，品牌可将AI与核心产品融合，提升仿真、开发效率，压缩交付周期，降低缺陷率，进而提升毛利率，也可从底层操作系统生态切入，重构生态打破原有锁定

3. 市场拓展方面，品牌商可对接南京开放场景的政策，通过绑定真实制造业产线打磨迭代产品，积累工程数据和用户信任，还可借助当地产业基金获得资金支持，降低拓展成本。

本文为工业软件领域的卖家梳理出清晰的机会方向、政策支持与风险提示，核心干货如下

1. 增长机会层面，当前国内核心工业软件国产替代空间广阔，AI与工业软件的融合创造了换道超车的历史性窗口；南京作为全国软件产业核心城市，已经累计开放5000个工业软件应用场景，释放1.4万个合作需求，市场增量空间充足

2. 政策与资源支持方面，南京设立60亿元软件产业专项母基金，撬动超2000亿元产业资金规模，推出股权+场景的合作模式降低卖家拓客和产品迭代成本，还建成两个分领域的工业软件创新中心，首批已有20家企业参与联合攻关，同时大力布局鸿蒙生态，给底层工业软件卖家提供了生态卡位机会

3. 风险提示方面，工业软件的核心技术壁垒不会因为AI消失，进口品牌的锁定效应仍会长期存在，卖家需要做好长期投入的准备，依托真实产线积累行业数据和用户信任，不能追求短期速成的突破。

本文对于制造工厂对接工业软件资源、推进数字化转型，整理出核心干货内容如下

1. 生产设计需求层面，当前国内制造工厂核心研发设计环节大多依赖进口工业软件，不仅授权成本高昂，单架C919早期批次分摊的工业软件授权成本就达数百万美元，还存在供应链卡脖子风险；目前已经有多家国产工业软件实现技术突破，部分产品故障率、运行效率比进口产品更有优势，工厂可对接国产替代降低长期风险

2. 商业机会层面，南京推出股权+场景的合作模式，降低工厂切换国产工业软件的迁移成本，开放数千个应用场景吸纳制造工厂参与，工厂可以参与工业软件联合攻关，获得更适配自身需求、成本更低的工业软件，实现供需双方双赢

3. 数字化转型启示方面，工厂数字化不需要一味绑定进口软件，AI融入国产工业软件开发后，国产软件的效率优势逐步显现，工厂可结合自身行业特性，优先试点适配性强的国产工业软件，逐步推进核心系统国产化，分散供应链风险。

本文为工业相关服务商梳理了行业发展趋势、核心客户痛点与可参考的解决方案，核心干货如下

1. 行业发展趋势方面，国产工业软件替代进口是长期确定性的发展趋势，AI+工业软件融合是核心发展方向，将重构工业软件的开发逻辑，给国产服务商带来换道超车的机会；底层操作系统生态的重构也会带动上层工业软件生态改写，提前布局就能获得先发优势

2. 核心客户痛点方面，传统进口工业软件授权成本高，核心环节存在供应链风险，传统CAE仿真等环节效率低下，软件开发交付周期长；国内客户切换国产工业软件的迁移成本高，进口软件形成的锁定效应难以打破

3. 可参考的解决方案：可参考南京头部企业的不同路径，要么从底层操作系统自主化切入，绑定国家重大工程打磨产品；要么走AI与核心技术融合的路线，打造效率差异化优势；扎根行业多年的服务商可将AI嵌入开发全流程，压缩交付周期提升毛利率，同时可对接各地的场景开放政策，依托真实产线迭代产品积累核心数据。

本文对于工业软件相关平台的运营发展，整理出核心干货内容如下

1. 当前市场对工业软件平台的核心需求：国产工业软件发展普遍面临场景资源不足、用户信任缺失、用户迁移成本高、产业资金不足四大核心痛点，需要平台对接供需两端，提供政策资金支持，帮助降低迁移门槛，推动产品迭代

2. 可参考的平台运营做法：南京软件产业平台已经探索出可复制的路径，通过开放数千个应用场景释放合作需求，对接工业软件企业和制造企业；推出股权+场景的合作模式，借助政策力量降低用户迁移成本；按细分领域布局工业软件创新中心，组织企业联合攻关；依托本地高校和制造业基础，培育深耕细分领域的企业，同时提前布局鸿蒙生态卡位底层生态机遇

3. 风险规避提示：平台不能低估工业软件的核心技术壁垒，不要误认为AI可以解决所有底层技术难题，要引导企业长期深耕行业积累，避免盲目追热点，同时要提前布局应对锁定效应的配套方案，降低用户切换的阻力。

本文给产业研究者提供了国产工业软件突围的最新产业动向、核心问题与政策启示，核心干货如下

1. 产业最新动向方面，南京作为国内头部软件产业基地，已经形成了集聚性的工业软件产业集群，南京规上软件企业中八成以上是B端工业服务商，目前已经探索出多条不同的突围路径，包括底层操作系统自主化路径、AI+CAE融合换道路径、扎根传统行业用AI提效升级路径，还探索出股权+场景破局锁定效应、布局底层鸿蒙生态重构产业规则的新方向

2. 产业新问题方面，当前国产工业软件除了核心技术壁垒外，还面临进口软件长期使用形成的锁定效应，甚至部分企业发展到一定规模后出现逆国产化现象；AI虽然带来了发展窗口，但无法解决三维CAD领域精度、性能、稳定性的不可能三角，核心壁垒依然存在，产业追赶仍有很大不确定性

3. 政策研究启示：地方政府可通过开放应用场景、设立产业引导基金、建设专业创新中心等方式，帮助国产工业软件对接真实产线，积累工程数据和用户信任，降低用户迁移成本，培育本土产业集群。

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我是品牌商卖家工厂服务商平台商研究者帮我再读一遍。

Quick Summary

This article focuses on China's industrial software sector, a field where domestic development still lags behind global leaders. As China's first "Software City" with a trillion-yuan industrial scale, Nanjing has been focusing on developing high-end domestic industrial software to break the foreign monopoly. Key takeaways are as follows:

1. China's core industrial software market is currently heavily dependent on imports from Europe and the U.S. Domestic products hold less than 5% of the computer-aided engineering (CAE) simulation software market, and less than 12% of the electronic design automation (EDA) software market for chip design. European and American industry leaders, with decades of technological accumulation, have further raised industry barriers through large-scale acquisitions and integration of AI technologies, making it extremely difficult for domestic players to catch up.

2. Nanjing has nurtured a group of local industrial software enterprises that have been深耕 the sector for over 20 years. These firms have achieved breakthroughs in core segments including operating systems, simulation software, and distributed control systems. Multiple domestic products are already used in core national projects such as the C919 passenger jet, high-speed railways and carrier rockets, with some matching the performance of imported competitors.

3. Nanjing has worked to overcome the user lock-in effect of imported software by opening up real-world application scenarios, establishing a RMB 1 trillion industrial fund, launching an equity + scenario cooperation model, and integrating with the HarmonyOS ecosystem. It leverages the window of AI integration to advance domestic substitution. While challenges remain, Nanjing has already blazed a trail for domestic industrial software breakthroughs that offers valuable lessons for other regions.

This article sorts out the current industry landscape, core pain points and viable development directions for brands in the industrial software sector. Key takeaways are as follows:

1. On industry status and trends: There is enormous room for domestic substitution of core industrial software in China. AI technology is reshaping the development logic of industrial software, creating a historic window for domestic players to achieve overtaking on a new curve. However, user lock-in created by established imported brands remains the core barrier to market expansion, as switching costs for users are extremely high, and even reverse localization (reverting to imported software after switching to domestic alternatives) occurs in some cases.

2. On product R&D direction: The core barrier of industrial software comes from long-term accumulation of manufacturing industry knowledge and mechanisms. AI cannot replace this core knowledge, but it can act as an efficiency amplifier. Brands can integrate AI into core products to improve simulation and development efficiency, shorten delivery cycles, reduce defect rates, and thus boost gross margins. Brands can also start from the underlying operating system ecosystem to reconstruct the industry landscape and break the existing lock-in.

3. On market expansion: Brands can leverage Nanjing's policy of opening up application scenarios, refine and iterate products by connecting with real manufacturing production lines, accumulate engineering data and user trust, and access capital support from local industrial funds to reduce expansion costs.

This article sorts out clear growth opportunities, policy support and risk warnings for sellers in the industrial software sector. Key takeaways are as follows:

1. On growth opportunities: There is broad room for domestic substitution of core industrial software in the Chinese market, and the integration of AI and industrial software creates a historic window for overtaking on a new curve. As a national core software industry hub, Nanjing has already opened up 5,000 industrial software application scenarios and released 14,000 cooperation demands, creating ample incremental market space.

2. On policy and resource support: Nanjing has established a RMB 6 billion special fund of funds for the software industry, which has leveraged more than RMB 200 billion in total industrial capital. It launched an equity + scenario cooperation model to reduce sellers' customer acquisition and product iteration costs. The city has also built two specialized industrial software innovation centers for different sub-sectors, with 20 enterprises already participating in joint R&D in the first batch. It is also aggressively building out the HarmonyOS ecosystem, creating ecological positioning opportunities for underlying industrial software sellers.

3. On risk warnings: Core technical barriers in industrial software will not disappear because of AI, and the user lock-in effect of imported brands will persist for a long time. Sellers need to prepare for long-term investment, accumulate industry data and user trust based on real production lines, and cannot expect quick, short-term breakthroughs.

This article summarizes key takeaways for manufacturing factories looking to access industrial software resources and advance digital transformation:

1. On production and design needs: Most Chinese manufacturing factories currently rely on imported industrial software for core R&D and design links. This not only brings high licensing costs—early batches of the C919, for example, bore millions of dollars in industrial software licensing costs per aircraft—but also creates supply chain risk. A number of domestic industrial software enterprises have now achieved technical breakthroughs, with some products outperforming imported alternatives in failure rate and operational efficiency. Factories can adopt domestic alternatives to reduce long-term risks.

2. On business opportunities: Nanjing's equity + scenario cooperation model reduces the migration cost for factories switching to domestic industrial software. The city has opened thousands of application scenarios for manufacturing factories to participate in. Factories can join joint R&D for industrial software to get products that better fit their own needs at lower cost, creating a win-win for both suppliers and end users.

3. Insights for digital transformation: Factories do not need to stick exclusively to imported software for digital transformation. As AI is integrated into domestic industrial software development, domestic products are gradually gaining efficiency advantages. Factories can start with pilot projects of well-adapted domestic industrial software based on their own industry characteristics, gradually localize core systems, and diversify supply chain risk.

This article sorts out industry development trends, core client pain points and referenceable solutions for industry-related service providers. Key takeaways are as follows:

1. On industry development trends: Domestic substitution of imported industrial software is a long-term, certain trend, and the integration of AI and industrial software is the core development direction. This will reshape the development logic of industrial software, creating an opportunity for domestic service providers to overtake on a new curve. The reconstruction of the underlying operating system ecosystem will also reshape the upper-level industrial software ecosystem, and players that布局 early will capture first-mover advantage.

2. On core client pain points: Traditional imported industrial software carries high licensing costs and creates supply chain risks for core links. Traditional processes such as CAE simulation are inefficient, leading to long software development and delivery cycles. For domestic clients, switching to domestic industrial software also comes with high migration costs, and the lock-in effect of imported software is difficult to break.

3. Referenceable solutions: Service providers can follow the viable paths explored by leading Nanjing enterprises. One option is to start with independent underlying operating systems and refine products by participating in major national projects. Another is to pursue the integration of AI and core technologies to build differentiated efficiency advantages. Service providers with deep industry experience can embed AI into the entire development process to shorten delivery cycles and boost gross margins, while accessing local scenario opening policies to iterate products and accumulate core data based on real production lines.

This article summarizes key takeaways for the operation and development of industrial software-related platforms:

1. Core market demand for industrial software platforms: Domestic industrial software developers generally face four core pain points: insufficient access to application scenarios, lack of user trust, high user migration costs, and insufficient industrial capital. Platforms are needed to connect supply and demand, provide policy and capital support, help lower migration barriers, and drive product iteration.

2. Referenceable platform operation practices: Nanjing's software industry platform has explored a replicable model. It opens up thousands of application scenarios to release cooperation demands and connect industrial software enterprises with manufacturing end users; launches an equity + scenario cooperation model to reduce user migration costs with policy support; establishes industrial software innovation centers by sub-sector to organize joint R&D among enterprises; leverages local universities and manufacturing foundations to nurture enterprises深耕 niche segments, and提前布局 the HarmonyOS ecosystem to capture underlying ecological opportunities.

3. Risk mitigation tips: Platforms should not underestimate the core technical barriers of industrial software, nor mistakenly assume that AI can solve all underlying technical problems. They should guide enterprises to深耕 the industry for long-term accumulation and avoid blindly chasing hot trends. They should also develop supporting solutions in advance to address the user lock-in effect and reduce resistance for users switching to domestic products.

This article provides the latest industry developments, core issues and policy insights for industry researchers studying domestic industrial software breakthroughs. Key takeaways are as follows:

1. Latest industry developments: As a leading domestic software industry base, Nanjing has formed a clustered industrial software ecosystem. More than 80% of Nanjing's above-scale software enterprises are B-end industrial service providers. The city has explored multiple breakthrough paths, including independent underlying operating systems, AI + CAE integration for overtaking on a new curve, and AI-powered efficiency upgrading for enterprises deep-rooted in traditional industries. It has also explored new approaches to break lock-in via the equity + scenario model and reconstruct industry rules by布局 the underlying HarmonyOS ecosystem.

2. New industry issues: Beyond core technical barriers, domestic industrial software also faces the user lock-in effect formed by long-term use of imported software, and even reverse localization occurs at some enterprises after they reach a certain scale. While AI opens a window for development, it cannot resolve the "impossible triad" of accuracy, performance and stability in 3D CAD. Core barriers remain, and there is still great uncertainty in China's pursuit of technological catch-up.

3. Insights for policy research: Local governments can help domestic industrial software connect to real production lines, accumulate engineering data and user trust, reduce user migration costs, and nurture local industrial clusters by opening up application scenarios, establishing industrial guiding funds, and building professional innovation centers.

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I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

经济学家泰勒·考恩有一个著名的比喻：低垂的果实——那些唾手可得、收益丰厚的机会，一伸手就能摘到，稍用力气就能换来增长。

坦率来说，中国软件产业过去二十年的繁荣，相当程度上吃的就是这类果实，无论是消费互联网的流量红利，人口红利叠加的工程师红利，还是巨大内需市场带来的快速规模化。

但如果你关注南京，会发现这里不一样。

事实上，南京的软件产业的发展，足以写进这段繁荣的注脚：从2010年，全国第一个“中国软件名城”，到2025年软件业务收入越过10200亿元，全国第四。

但今天，我们要讨论的是，这座城市还做了另一件事，且几乎没有引发多少关注——它去摘了高处的果实。在中国工业软件最难啃的几块——操作系统、仿真软件、EDA、DCS——南京的企业已经深耕了二十多年，嵌入了C919、高铁、高端装备这些国之重器的核心系统里。

这不是一件容易说出口的成绩，因为离公众太远，也因为远未完成。

上个月（2026年6月），在2026南京软件大会上，南京市市长李忠军表达了南京软件产业的目标：南京要打造“全国软件产业智能化第一城”。

这是万亿软件名城的进阶宣言。

在行业内有一个公开的事实，我们的国产大飞机C919的全机设计，实际上深度依赖法国达索的CATIA软件体系。按照项目整体采购成本估算，早期交付批次的单架飞机，分摊的工业软件授权与实施成本约为数百万美元。

这不是C919一家的处境——中国几乎所有的大型飞机、精密芯片、高端装备，研发设计阶段运行的都是西门子、达索、PTC这些公司的软件。在最核心的工业仿真软件（CAE）领域，国产软件的市场份额不到5%；在芯片设计软件（EDA）领域，不足12%。

1999年，时任科技部部长徐冠华说，中国信息产业“缺芯少魂”。二十六年过去了，芯片的战役打得轰轰烈烈，“魂”的问题——工业软件——却一直是中国制造业最隐秘、也最难言的痛处。

要理解工业软件为什么难，先得理解对手有多强。

西门子的工业软件业务，可以追溯到上世纪七十年代，达索的CATIA，1981年就开始为波音服务。历史学家常说，真正的权力不在枪炮里，而在规则里。工业软件的权力，就藏在这些沉积了几十年的算法和参数里——飞机的气动力学、汽车碰撞的物理仿真、芯片布线的电磁规律，这些知识是几代工程师对制造业机理的深度理解，根本无法抄、无法绕，只能从头积累。

现在，对手也没有停下来等。2025年，全球工业软件领域发生了十余起超50亿美元的并购案：EDA巨头Synopsys以350亿美元完成对仿真软件巨头Ansys的收购，Cadence收购MSC，西门子收购Altair。欧美巨头在用资本把战线连成一片，同时用AI把壁垒再加高一层。西门子推出的新一代平台，能在30分钟内完成传统需要3周的飞机零部件仿真设计；达索的“虚拟工程师”，把航天器概念设计时间压缩了70%。

这场追赶的真正难处在于：目标一直在移动。

工业软件的突围，不是在实验室里完成的，它需要在真实的产线上跑，在真实的故障里迭代，在真实的用户信任里站稳。

这是一件需要时间的事，也是一件需要有人愿意等的事。南京的工业软件企业群像，某种程度上，正是这种耐心的集体显影。

翼辉信息是其中最典型的一个样本。这支团队从6个人起步，在租住的小办公室里写内核代码，二十年后发展到400人规模，手握300多项专利。它的产品SylixOS，内核自主化率100%——C919大飞机的机载系统、高铁的控制软件、引力1号运载火箭，用的都是它。

如果说翼辉代表的是“从底层重建”，那天洑软件走的是另一条路：在AI出现之前，在最难的地方找到切入点。天洑在南京江宁耕耘15年，是国内首家将AI与CAE深度融合的企业。传统CAE仿真门槛极高，一个模型动辄跑几个小时乃至几天，工程师的大量时间耗在等待里。天洑用AI加速求解、优化网格，把仿真效率提升数倍。

2026南京软件大会展位上，一声语音指令，几分钟后仿真结果出现在屏幕上——那是15年积累的一个截面，也是国产CAE软件第一次在速度上真正具备了和进口产品正面交锋的底气。

科远智慧的故事，则提供了一种关于时间的不同注解。

在江宁深耕能源、冶金、化工行业三十年，科远智慧的NT6000 V5分布式控制系统（DCS）软硬件100%国产化，在百万机组应用中故障率比进口产品低47%。更值得注意的是它应对AI的方式：2025年建成智能软件工厂、把AI嵌进开发全流程之后，项目交付周期从45天压缩到24天，代码缺陷率下降55%，毛利率从48%涨到59%。AI没有颠覆它，反而成了手里的一把新工具。对那些已经在行业里扎根足够深的企业来说，AI带来的不是威胁，而是杠杆。

这三家之外，南京还有国电南瑞（电网调度控制软件全国市场占有率超50%）、芯华章（国内首台验证规模超百亿的硬件仿真产品）、朗坤智慧（工业互联网平台全国第10）、国睿信维（装备全生命周期工业软件，直接服务于国家重大工程）。

南京软件产业规上企业中，八成以上是这样的B端服务商。这不是一个规划出来的产业结构，更像是自然选择的结果——高校密集，制造业底子厚，工程师文化根深，这座城市适合做需要时间沉淀的活。

中国工程院院士李培根在大会上说，工程师有将近四成的工作时间，耗在了零件检索这类机械性工作上。真正难的那部分——对行业的深度理解，对物理规律的把握——AI现阶段替代不了，而恰恰是这部分，构成了工业软件最核心的壁垒。

这句话有另一层含义：对那些已经把行业理解积累进软件里的企业，AI的到来，是一次难得的放大器。

南京也在用“场景”开路：累计发布5000个应用场景，开放合作需求1.4万个，60亿元软件产业专项母基金撬动超2000亿元资金规模。逻辑是一贯的——只有真正在产线上跑起来，才能积累起替代进口所需的工程数据和用户信任。

今年南京软件大会上被反复提及的一个词：窗口。

国产工业软件追了几十年，为什么现在是机会？AI正在改写工业软件的开发逻辑，这被视为一次难得的变局。

天洑软件董事长张明在大会上说：“工业AI与工业软件的融合，是国产工业软件摆脱跟跑、实现换道引领的前所未有的历史性窗口。”这句话是乐观的，但窗口能开多久，没有人能给出答案。

清华大学软件学院院长王建民在这次南京软件大会上指出，三维CAD存在精度、性能、稳定性的“不可能三角”，AI无法简单解决这个底层数学难题。工业软件的核心壁垒不会因为AI的出现就消失；这个难题同样困住了中国的追赶者。

市场上还有一个更隐秘的阻力。

中国制造业企业长期使用欧美工业软件之后，形成了深度依赖——工程师熟悉的是达索的操作逻辑，设计数据存在西门子的格式里，切换成本极高。研究者把这种现象称为“锁定效应”，有时甚至出现“逆国产化”：企业发展到一定规模，反而把国产软件换回了SAP。

锁定效应的本质不是技术差距，而是迁移成本。熊彼特曾说，真正的创新不是做出更好的蜡烛，而是发明电灯。

对工业软件而言，单纯在技术参数上追平对手，并不足以撼动这种结构性依赖。要打破它，需要在场景端施力。南京的应对是“股权+场景”的合作模式，用政策手段强行降低迁移门槛。两个工业软件创新中心已投入运作：软件谷侧重水务、电力、交通，江北侧重装备、电子、钢铁，首批联合攻关成员20家。

南京还押了一个更深的注。如果底层操作系统的生态被重塑，建立在它之上的工业软件生态也会随之改写——锁定效应的根，有可能从底层被拔掉。

南京目前集聚了46家鸿蒙生态伙伴，通过认证的鸿蒙软硬件产品140款，全国第二；培育出15款通过认证的开源鸿蒙发行版操作系统，润和软件获得兼容性证书41张、软件发行版证书12张，数量位居社区第一。这次南京软件大会，还官宣了“开源鸿蒙技术大会2026”首次落地南京。提前卡在这个位置，赌的是一个可能改变游戏规则的未来。

1999年说“缺芯少魂”，二十六年后这个判断依然成立。但这场仗什么时候能打赢，没有人知道。

南京正在给出自己的回答：加快推进“人工智能+软件”深度融合，让AI重构工业软件的开发方式，让工业软件成为AI进入制造业的入口。这两件事叠在一起，是这座城市的押注，也是它相信窗口还开着的理由。

注：文/申屠，文章来源：财经无忌(公众号ID：caijwj)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。

文章来源：财经无忌

FAQ回顾

当前国内工业软件行业的发展现状如何？

当前我国工业软件国产化率偏低，核心工业仿真软件（CAE）领域国产市场份额不到5%，芯片设计软件（EDA）领域不足12%，高端装备、大飞机、精密芯片等领域的研发设计长期依赖西门子、达索等海外厂商产品，存在较高的技术锁定效应。

南京有哪些代表性的工业软件企业？

南京已聚集一批深耕工业软件赛道的优质企业，包括研发自主内核操作系统SylixOS的翼辉信息、国内首家实现AI与CAE深度融合的天洑软件、DCS系统100%国产化的科远智慧，还有国电南瑞、芯华章、朗坤智慧等行业龙头企业。

工业软件国产化面临哪些核心难点？

工业软件国产化突破存在多重难点，核心壁垒来自海外厂商沉淀数十年的行业机理、算法与参数，无法照搬只能从头积累，当前海外巨头还通过并购、AI技术持续抬高壁垒，国内企业长期使用海外产品形成的高迁移成本也是核心阻力。

南京推出了哪些政策推动工业软件发展？

南京推出多项举措扶持工业软件发展，累计发布5000个应用场景，开放1.4万个合作需求，设立60亿元软件产业专项母基金撬动超2000亿社会资金，推出“股权+场景”合作模式降低企业迁移门槛，同时布局鸿蒙生态打造底层操作系统新生态。

万亿软件名城南京 正走向中国制造业最隐秘的痛处

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万亿软件名城南京正走向中国制造业最隐秘的痛处