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95%依賴進口?我國又一領域被卡脖子,可能比芯片更嚴重

jay財經觀點5年前 (2022-03-10)27
眾所周知,我國在芯片領域與歐美、日韓等國家還有一定的差距。所以,芯片容易被卡脖子,華為就因為美國的限制,無法生產高端的麒麟芯片,導致手機銷量一落千丈。很多人也知道華為在芯片技術上也有所突破,但一塊小小的芯片,它涉及的環節很多,是一條完整的產業鏈。華為目前只突破了設計環節,而制造、封裝測試等環節卻只能交給其它廠商來完成,比如臺積電、三星、中芯國際。在芯片領域,...

眾所周知,我國在芯片領域與歐美、日韓等國家還有一定的差距。所以,芯片容易被卡脖子,華為就因為美國的限制,無法生產高端的麒麟芯片,導致手機銷量一落千丈。

很多人也知道華為在芯片技術上也有所突破,但一塊小小的芯片,它涉及的環節很多,是一條完整的產業鏈。華為目前只突破了設計環節,而制造、封裝測試等環節卻只能交給其它廠商來完成,比如臺積電、三星、中芯國際。

在芯片領域,光刻機被稱為“半導體工業皇冠上明珠”,來自荷蘭的ASML公司掌握著全球最主要的光刻機市場,由于其不愿將最先進的EUV光刻機賣給中國,導致我國始終停留在14nm制程,光刻機被認為卡脖子的重要技術之一。

但實際上,除了光刻機,還有一個重要的工業軟件,那就是EDA軟件,EDA軟件處于整個芯片產業鏈頂端,因此也把握著芯片的脈門。華為如果沒有這個軟件,也就無法設計出芯片。

目前,中國國內EDA市場超過85%的市場份額被Synopsys、Cadence以及Mentor三大外資廠商占據。由此可見,在芯片領域,容易被卡脖子的不只是光刻機,還有EDA軟件。

工業軟件,卡脖子可能比芯片更嚴重

提到工業軟件,很多人可能并不知道是什么。簡單舉例子,比如你要造一輛車,一架飛機,一件軍工武器,一臺制造機器,都離不開工業設備,而在這些工業設備里面,隱藏著我們看不到的工業軟件,工業最底層的技術和邏輯大部分都在工業軟件里。

一般來講工業軟件被劃分為編程語言、系統軟件、應用軟件和介于這兩者之間的中間件,每一行都有自己的工業軟件。目前有設計類軟件CAD,仿真類的軟件CAE,制造類的軟件CAM,還有就是EDA等等。

國外很多工業企業剝開看,它的核心是軟件公司。比如2001年中國航空工業需要一款軟件,找了很久沒找到,后來發現是空客公司發明的,而且不賣。像波音公司更是有7000多款軟件,基本都是自己開發。

反觀我們的制造業,基本都是拿來主義。《中國工業軟件產業白皮書(2020)》顯示,國內95%的研發設計類工業軟件依賴進口,國內CAE軟件市場前十大供應商中沒有一家是國內廠商。

由此來看,工業軟件的卡脖子可能比芯片更嚴重。

歐美工業軟件到底有多牛?

全球工業軟件市場基本掌握在歐美國家手里,美國是最領先的國家,主流的工業軟件企業,如GE、思科、PTC、SAP、西門子、達索等等,來自美國、德國、法國等國家。

美國最大的工業軟件公司叫洛克希德·馬丁,這是世界頭號軍火販子,據說CAD就是他們搞起來的。德國最強的工業軟件公司是SAP,公司規模沒有很多中國公司大,但世界500強中80%的公司都是它的客戶,它是ERP解決方案的先驅。

上世紀80年代,歐美等老工業強國大力發展工業軟件,彼時我國對工業軟件的認知卻還是零。到了90年代才有所了解,之后開始重視,一批院校研發人員開始做這塊的開發,然而大多數脫離了用戶,無法商用,最后基本銷聲匿跡。

目前,我國用友、金蝶等軟件企業占據了中低端市場,但產品附加值低,并沒有多少話語權。

對我國有多大影響?能突破嗎?

我國雖然不是工業最強的國家,但卻是全球唯一具備完整工業體系的國家。工業是一國重中之重,對經濟的貢獻很大。數據顯示,2020年和2021年,工業對我國GDP增長的貢獻率一直都保持在36.5%以上。

工業軟件應用于工業的各個領域,一旦被卡脖子,帶來的影響有多大,就不用說了。目前,我國正處于由制造大國向制造強國的發展過程中,工業軟件在中國應用廣、需求大,但對國外公司的依賴還是比較大。

不過,這些年我國也非常重視工業軟件行業的發展,去年4月,工信部就表示將要著力突破CAD、CAE等工業軟件。并且,已將工業軟件作為“十四五”重點突破方向,預計到2025年,中國希望絕大部分核心技術要取得突破,自主工業軟件市場占有率超過50%。

比如,近日深圳十灃科技有限公司獲得數億元融資,這家公司的來頭不小,它的創始人是中國科學院院士、北京大學原副校長、南方科技大學原校長陳十一,公司核心團隊基本來自國內外高校的博士及博士后。其產品已經應用于航空航天、船舶與海洋工程、機械制造等領域。

要想實現工業軟件國產化,就需要更多的人才,更多的資本參與進來。雖然過程會比較艱難漫長,但這是必須去突破的一個領域,否則隨時有被卡脖子的風險。在芯片領域,已經有很好的教訓。希望工業軟件技術能夠早一點突破,實現國產。

本文轉自:數字財經智庫

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