一位粉丝朋友问我：“为什么中国数学那么强，但工业软件却不行？”我尝试回应一下。首先，严格来说，我们不能简单地说“中国数学强”，因为在纯数学领域，尤其是在顶尖个人奖项和原创性理论突破方面，中国与欧美国家还存在明显的差距。因此，更准确地说，中国在应用数学领域表现突出。

国际数学奥林匹克竞赛（IMO）官方统计显示，截至2024年，中国队自1985年参赛以来累计获得 185 枚金牌，稳居世界第一；根据Clarivate 发布的 2024 年度 Highly Cited Researchers 名单中，中国大陆在数学学科共有 约 60 位学者入选，仅次于美国（约 85 位）。根据 InCites 数据库，2024 年中国数学领域论文的 篇均被引次数已首次略高于全球平均值（约 1.02 倍），反映出研究影响力的整体提升。

然而，与此形成鲜明对比的是，在与数学密切相关的工业软件领域，特别是高端CAE（计算机辅助工程）软件市场，中国依然处于弱势地位。IDC《中国核心工业软件市场预测（2023–2027）》报告指出，中国核心工业软件（涵盖 CAD、CAE、EDA、PLM、MES）市场规模在 2023 年达到 273.6 亿元人民币，预计到 2027 年将增至 579.6 亿元，五年复合增速约 20%，但全球市场份额仅占约10%，且高端CAE软件依然严重依赖于Ansys、Abaqus、Simcenter 等国际巨头，其中 CAE 高端细分市场的国产软件收入占比仍不足 20%，关键场景（多物理耦合等）对海外供应商依赖明显。

一、现状分析：数学强，工业软件弱

中国应用数学的强大表现不仅体现在论文和竞赛成绩上，也包括大量的国家重点实验室和高校数学学科快速发展。然而，在工业软件领域，尤其是多物理场耦合、高速冲击、非线性仿真和电磁兼容等高端应用方面，国产软件与国际先进水平差距显著。

例如，国产软件如安世亚太的PERA SIM、盈建科的YJK等虽然已在特定领域如建筑结构设计和军工航空仿真取得一定突破，但在更广泛的工业制造领域仍然难以撼动国际巨头的地位。

二、本质原因：从算法到软件的“断层”

1. 算法与工程化之间的鸿沟

尽管中国在偏微分方程、最优化算法和机器学*基础理论研究成果丰硕，但这些数学成果往往停留在学术论文层面，难以直接转化为工业级软件。工业级软件需要在稳定性、鲁棒性、易用性和性能上进行长期细致的工程化打磨。以Ansys为例，其背后是数十年不断验证和改进的工程实践经验，而国内高校和研究机构鲜有能力和资源进行如此长期的工程化开发。

2. 缺乏工业场景与知识库积累

工业软件成功的核心要素之一是工业知识库的积累，这包括材料数据、工艺参数和大量行业基准测试数据。Ansys、Dassault等国际巨头在过去40多年内积累了数十万个工程验证案例和标准数据库，而中国工业软件厂商目前仅积累了较少的工业实践数据和验证场景，这导致软件的可信度与竞争力难以提高。

3. 复合型人才短缺

工业软件开发需要跨学科的人才，他们不仅要懂数学算法，还需掌握软件架构、工业工艺流程和高性能计算技术。目前国内培养的数学人才往往过于偏重理论，缺乏工业应用的实际经验。根据相关调研，中国同时具备数学算法、软件开发及行业经验的复合型人才缺口高达数万人。

4. 资本与商业模式难题

工业软件研发投入高、周期长、回报慢，国内资本市场对短期收益更为关注，缺乏长期耐心资金的支持。据统计，工业软件研发从投入到市场化产品至少需要5-10年的周期，而国内投资往往追求1-3年快速回报，导致工业软件企业融资困难。

三、可行建议：如何弥合这一鸿沟？

1. 推进数学与工程的深度融合

高校和企业建立更加紧密的合作机制，如联合实验室和产业联盟，以真实工程需求驱动数学理论、算法研究，加速数学成果的产业转化。

2. 构建工业软件开源与共享平台

政府和行业协会应推动工业软件开源共享平台的建设，降低企业和科研机构的开发成本，吸引更多开发者参与共建基础代码库和验证数据库。

3. 培养复合型人才

高校应开设跨学科交叉的专业项目，如工业数学与软件工程复合专业，鼓励学生同时深入学*数学理论和软件开发、工业实践。

4. 政府资金与产业政策的引导

政府应设立工业软件专项资金，资助企业的长期研发和基础平台建设；在政府采购、首台（套）国产化等方面优先支持自主可控的工业软件。

四、未来趋势预测

1. 国产工业软件的快速崛起

随着政策和资金的持续支持，预计未来5-10年内，国产工业软件将在建筑结构、电磁仿真、流体分析等细分领域取得突破，逐渐提升整体竞争力。

大家可以关注一下北京大学李若教授团队开发的北太天元，是国内首款完全自主可控的通用数值计算软件，对标MATLAB，支持科学计算与工程仿真。还有北京大学胡俊教授团队研发的北达飞易有限元仿真软件，旨在打破国外对工业仿真软件底层求解器的垄断，实现核心技术自主可控，为我国高端装备制造业提供“数学基座”。

2. AI赋能工业软件开发

随着人工智能技术的快速发展，尤其是生成式AI和神经网络方法的应用，国产工业软件有望通过智能化手段，大幅缩短软件开发和迭代周期。

3. 云端与订阅模式普及

工业软件的云化和订阅模式将显著降低使用成本和门槛，国产工业软件可以利用这一趋势快速扩大市场占有率，尤其是在中小企业市场。

五、结语

要将中国的数学优势真正转化为工业软件的产业优势，必须深入理解数学研究与工业应用之间的深层次鸿沟，并采取系统性的措施加以弥合。通过人才培养、政策引导、资金投入和技术创新，中国工业软件必将迎来突破性的飞跃，从而使数学理论的潜力真正转化为工业经济的动力。

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