计算机行业：AI赋能工业软件展望

以GPT为代表的大模型结合应用软件趋势明朗，行业处于加速迭代阶段。2023年3月以来，微软office、adobe、GitHub等分别发布基于AI的交互性辅助产品，分别应用于办公、设计、编程领域。这类产品的出现一方面提升了用户应用软件的效率，另一方面降低了应用入门门槛。我们认为，应用软件结合AI的趋势或将延续到工业设计软件之中。 工业设计+AI能够提升设计效率并降低门槛。与通用AI相比，工业领域应用人工智能的滞后周期正不断缩短，根据信通院，AI技术从通用领域迁移到工业落地间隔时间有望缩短至五年以内。工业设计软件接入大模型后，应用性能提升主要体现在：1)应用-提升设计效率：AI将代替大部分重复性设计工作。2)应用-显著降低工业设计的入门门槛：用语言对话的形式调用AI编写代码/绘图；3)开发-降本增效：目前ChatGPT已经能实现简单的编程，在设计软件自身迭代上也能够提升开发者的开发效率。 大模型有望解决工业设计中AI应用所面临的部分阻碍。目前工业设计领域AI应用主要面对技术通用性低（适合训练的样本数量不足）、经济性低（模型与方案的复制推广难）、数据模型的安全性及知识产权问题。其中通用性、经济性的问题，有望通过大模型突破。大模型连接海量数据，有望将工业智能技术带到以工业大知识为核心的认知提升阶段，实现推理能力的协同。 构建全局性工业知识图谱/工业大模型解决具有常识性、经验性的推理问题。 投资建议：大模型已经实现通用软件的插件形式应用，工业设计领域AI应用或成为下一个产业趋势，建议关注：国产CAD龙头：中望软件、创意信息； 国产BIM龙头：广联达、盈建科；国产CAE龙头：索辰科技、霍莱沃；国产EDA龙头：华大九天、概伦电子、广立微等。 风险提示：1)工业设计产业发展趋势不及预期风险；2)数据安全及知识产权风险；3)AI技术发展不及预期风险；4)全球经济衰退风险等。 1大模型赋能应用软件乃大势所趋 2023年以来，GPT模型加速迭代，并已应用在微软office、adobe、github等多种应用产品中： Microsoft365Copilot利用自然语言实现辅助制图、文字分析、生成PPT等能力。 2023年3月16日晚，微软正式宣布推出Microsoft 365 Copilot，在Office软件中使用Copilot对话框，使用自然语言输入希望实现的效果便可直接实现相关功能，产品仍在内测之中，未来或单独收取订阅费用： 1)在Word中，Copilot可以根据用户的命题引用历史数据，草拟文档初稿及摘要并自动排版； 2)在Excel中，Copilot可以根据用户数据直接生成可视化图表和文字分析； 3)在PowerPoint中，Copilot可以将用户的Word文档直接生成包含演示与备注的PPT； 4)在Outlook中，Copilot可以自动梳理邮件要点且根据用户的行文习惯拟写回信； 5)在Teams中，Copilot可以根据上下文提供实时摘要，对视频会议生成实时字幕和会议纪要。 图1.Office-copilot演示界面（excel生成图表） Adobe发布生成式AI工具Firefly，提供文字绘图，一键排版等艺术设计能力。 2023年3月21日晚，Adobe发布了其生成式AI工具Firefly。Firefly允许内容创作者使用自己的文字来生成图像、音频、插图、视频和3D图像。具体功能包括：基于包含关键词的文本描述生成图片或插画；基于文本生成文字特效；AI智能字体设计和表情控制；一键转动漫卡通和图片排版；智能更换图中物体及修改画面场景等。目前Firefly已经集成在Adobe的企业级创意工具Adobe express中进行内测，主要内测功能包括Text to Image和Text effects，未来将全面扩展到旗下的Photoshop、Illustrator以及Premiere等工具中。 图2.Adobe Firefly文字绘图演示 微软代码平台GitHub发布编程辅助Copilot最新版本CopilotX，实现AI语音交互辅助编程。2023年3月23日，微软旗下代码托管平台GitHub发布了编程辅助工具Copilot的全新版本Copilot X，新版本接入GPT-4。Github-copilot X的能力包括：Copilot Chat；Copilot for Pull Request；Copilot for Docs；Copilot for CLI。 GitHub首席执行官Thomas Dohmke称，虽然自动补全代码已经大大提升开发人员的生产力，而全新的Copilot X能将开发人员的生产力提升10倍。 图3.GitHubcopilot语音交互辅助编程演示 2AI融入工业软件，提升设计效率，降低使用门槛，巨头们在行动 AI将重塑每一款软件（微软CEO），我们认为，工业设计软件或将与大模型结合，提升效率、降低门槛。工业领域研发设计软件主要包括CAD（设计绘图）、CAE（仿真测试）、PLM（产品数据）、EDA（芯片设计）等产品。工业设计软件连接信息管理软件与生产控制软件，是各领域生产的重要环节。 图4.工业软件定义 与通用AI相比，工业领域应用人工智能的滞后周期正不断缩短。根据中国信通院推出的《工业智能白皮书（2022）》，专家系统诞生与工业领域应用间隔近20年； 统计机器学习的工业领域应用基本在10年左右；而深度学习、生成对抗网络等新技术于2012年后在通用领域开展应用，不足4年便已经产生了工业领域探索实例。总体来看，由于人工智能技术可用性的增强以及工业信息化水平的提升，通用技术的工业落地间隔由20年逐步缩短至不到5年。 图5.人工智能VS工业智能 2.1工业软件+AI：提升设计效率，降低使用门槛 工业软件+AI能够提升设计效率，降低使用门槛。工业设计软件接入大模型后，应用性能提升主要体现在： 1）提升设计效率：AI将代替大部分重复性设计工作。在EDA、CAD制图中，有大量重复性细节的绘制，目前芯片绘制使用芯片IP来解决这一问题，有望通过AI技术进一步精进能力。 2）显著降低工业设计的使用门槛：用语言对话的形式调用AI编写代码/绘图。目前office、Adobe、GitHub均能通过插件应用语言交互工作，这一形式有望引入工业设计软件并降低工业设计的门槛。 除此之外，在软件开发方面能够降本增效：目前ChatGPT已经能实现简单的编程，在设计软件自身迭代上也能够提升开发者的开发效率。如下图，这一阶段ChatGPT为工业设计软件主要带来应用技术方面的革新，包括机器视觉、NLP、语音识别等通用应用技术。 图6.工业智能体系视图 2.2大模型和知识图谱有望解决工业设计的三点阻碍 AI在工业设计领域的应用目前主要面临三点阻碍： 1)通用性低：工业智能技术依赖工业领域知识，适合训练的样本数量不足。深度学习模型性能在相当程度上取决于有效数据量的多少，但工业普遍存在样本数据获取困难和高质量标注等问题，小样本下的学习建模为常态。 2)经济性低：模型与方案的复制推广难。行业、产品、工艺等维度的差异性，导致工业AI面对的场景及其需求差异化较大，任务多样性明显，不同行业/产品/工艺的需要重新建模、训练、部署。工业设计多是小而美的垂直赛道，单个赛道的市场空间规模不大，同时赛道之间底层know-how区别较大，大量投入AI的经济性有待商榷。 3)数据模型的安全性及知识产权问题。工业部分智能化场景存在数据集共建、数据流通共享及模型应用共建的需求，但当前面临企业顾虑多、技术还不成熟、法规尚未健全等问题。 其中通用性、经济性的问题，有望通过大模型突破，将工业智能技术带到以工业大知识为核心的认知提升阶段，实现推理能力的协同。构建全局性工业知识图谱/工业大模型解决具有常识性、经验性的推理问题。工业设计软件与大模型合作，通用性及经济性问题或能被解决。 图7.工业智能技术发展阶段 2.3他山之石：工业软件巨头们正积极拥抱AI 目前工业设计软件企业已利用AI提升软件应用能力： 2.3.12.3.1西门子：推出业内首项人工智能CAD草图绘制技术 2020年6月，西门子数字化工业软件宣布推出用于捕捉2D概念的全新解决方案。新款NX™Sketch软件工具将彻底革新作为设计流程必要组成部分的CAD草图绘制过程。通过改变底层技术，用户现在能够在无需提前定义参数、设计意图与关系的情况下绘制草图。通过使用人工智能（AI）实时推断关系，用户可以摆脱纸张和徒手绘制，转而在NX软件内真正构建概念设计。这项技术极大地提高了概念设计草图绘制的灵活性，可以简化使用导入的数据，利用历史数据实现快速设计迭代，并在单一草图内处理成千上万的曲线。此外，2023年4月，西门子与微软官宣合作，利用以ChatGPT为代表的AIGC技术改进工业设计、工程、制造和运营在内的整个工作流程。主要方向包括，AI+工业企业协同办公、AI+PLC代码生成工具、AI+质检/智能运维。 图8.西门子推出业内首项人工智能CAD草图绘制技术 2.3.2第三方开发商发布AutodeskMaya的ChatGPT插件 2023年4月，第三方开发商Create 3D Characters发布Zoo Chat GPT测试版本，它将OpenAI的ChatGPT直接集成到Maya中，并支持用户在Maya 2022及更高版本中使用自然语言编写代码，Maya本身是Autodesk出品的三维动画软件，对象是影视动画制作等。此外2023年3月，Autodesk发布Maya Assist，该应用通过输入自然语言文本提示，而不是使用标准工具和菜单命令来操纵Maya中的场景。被描述为“与Maya场景数据交互的新方式”,使用微软的Azure OpenAI服务，Maya Assist于2023年4月5日进入私人测试版（目前无具体演示展示）。我们认为，与Maya拥有同样底层内核的AutoCAD，以及其他细分类别的工业设计软件也有望接入AI。 图9.ZooToolsPro将Maya接入ChatGPT演示 2.3.3PTC：Creo9已应用人工智能提升CAD设计能力 全球领先CAD产品PTCCreo9提供各种生产力工具和创新技术，相较于前一代进一步优化了人机工程学、基于模型的定义(MBD)、仿真、创成式设计以及增材和减材制造工具。此外，PTC曾于2018年11月收购生成设计软件公司Frustum。 其生成设计技术——一种利用人工智能(AI)生成设计选项的方法——是对PTC Creo产品组合的变革性补充。 图10.PTCCreo-创成式设计应用于仿真驱动 2.3.4Synopsys：推出全栈AIEDA套件 2023年4月，全球领先EDA厂商Synopsys最近在其年度SNUG硅谷会议上发布了Synopsys.ai。Synopsys.ai是一套人工智能驱动的工具，用于先进数字和模拟芯片的设计、验证、测试和制造。Synopsys表示，该套件旨在使工程师能够在芯片设计的每个阶段(包括系统架构定义阶段、设计阶段和制造阶段)在基于云的平台上利用人工智能。目前Synopsys.ai还未应用AIGC，未来或应用其提供自动编写System Verilog和测试平台能力，提升生产力。 图11.Synopsys.ai将人工智能技术应用到全栈EDA软件环节 3投资建议 大模型已经实现通用软件的插件形式应用，工业设计领域AI应用或成为下一个产业趋势，建议关注： 国产CAD龙头：中望软件、创意信息。 国产BIM龙头：广联达、盈建科。 国产CAE龙头：索辰科技、霍莱沃。 国产EDA龙头：华大九天、概伦电子、广立微。 4风险提示 1)工业设计产业发展趋势不及预期风险； 2)数据安全及知识产权风险； 3)AI技术发展不及预期风险； 4)全球经济衰退风险等。