摘要：然而在现实中，从设计到落地的环节，对生产厂家来说，往往更困难，因为落地意味着要消耗巨大的资金和无数次的测试，不过有家叫达索系统的公司，干的就是填这个“鸿沟”的活儿。

文|ho侯神

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在咱们外行人眼里，制造业的难题应该是那些听起来就高深的技术。

然而在现实中，从设计到落地的环节，对生产厂家来说，往往更困难，因为落地意味着要消耗巨大的资金和无数次的测试，不过有家叫达索系统的公司，干的就是填这个“鸿沟”的活儿。

这公司说起来有点意思，二十年前就进中国了，出身还挺硬核，是从法国达索航空分出来的。

上世纪70年代，达索航空自己搞了套三维设计软件，到1977年干脆把软件部门独立出来，这就是现在的达索系统，同年诞生的CATIA，还是世界上最早的CAD软件之一。

都知道从航空业出来的东西，对精密和安全的要求肯定高，后来这套方法就扩散到汽车、船舶、建筑这些领域，大街上跑的十辆汽车里，有七辆的研发环节都跟它有关系，这渗透率是真挺夸张的。

达索系统最核心的思路，叫“数字孪生”，简单说就是用数学模型把物理世界的东西在虚拟里完整复刻一遍，从设计构思开始，就能在电脑里走一遍全生命周期。

他的步骤就是先建三维模型，再用多物理场分析验证性能，接着把制造工艺和供应链数字化管理，最后运营时还能让虚拟的跟实物实时对照，提前预测维护。

现在他们搞的GEN 7战略，还把AI嵌到每一步里，变成“工业AI”，相当于把几十年的工业经验炼成算法，以后迭代不用光靠老师傅的经验，靠数据和模型就行。

可能会有人觉得，这不就是个软件工具，说的这么厉害，是不是噱头，毕竟很多企业也用过类似的设计软件，该出问题还是出问题。

但其实不一样，达索的关键是它有一整套软件矩阵，不是单打独斗。

比如CATIA负责三维设计，尤其擅长复杂的曲面和结构，像飞机机翼那种形状，用它画就靠谱。

SIMULIA能做力学、热学、电磁这些多物理场仿真，飞机飞的时候气流怎么流，用它模拟就能提前知道。

ENOVIA管产品全生命周期，谁改了设计、哪个零件来自哪，都能追溯，合规性也有保障。

DELMIA更有意思，能建个虚拟工厂，生产线怎么摆、流程怎么走，先在虚拟里试，避免真实工厂里机器摆错位置、流程卡壳的麻烦。

还有BIOVIA，专门给生命科学用的，比如蛋白质折叠这种复杂的生物问题，也能靠它建模分析。

这些软件都围着同一个数字模型转，设计、仿真、制造、运营不再是各干各的，而是串成一条线，自然就少了很多麻烦。

还有人可能会问，这套东西听着就贵，中小企业能不能用，会不会只是大企业的专属工具。

客观说，早期这类工业软件确实门槛高，但现在也在慢慢下沉，对于需要搞复杂制造的企业，哪怕前期投入一点，能省掉后期大规模生产的良品率损失、实物验证的成本，其实是划算的。

所以不是说只有大企业能用，而是有这类需求的企业，用对了就能解决大问题。

其实换个角度想，数字孪生这事儿最让人感慨的，是它把那些我们觉得“没法算”的复杂东西，变成了可计算、可预测的秩序。

就拿生命科学来说，达索搞的“Living Heart”项目，建了个特别精细的虚拟心脏，医生想模拟心律失常、瓣膜缺陷，不用在病人身上试，在虚拟心脏上就能试手术方案。

医疗器械厂商想知道关节假体用久了会不会坏，药企想测试药物分子怎么起作用，都能在虚拟器官上做，研发周期一下就短了。

现在他们还往脑科学走，跟科学家合作建虚拟大脑，以后研究癫痫、帕金森这些病，就能在虚拟里先搞清楚机理，再找治疗办法。

你看，血液是流体、神经是电化学、肌肉骨骼是力学系统，再复杂的生命，居然也能被建模、被仿真，这种把“未知”变成“可控”的能力，真的挺让人震撼的。

它那套软件矩阵，就像游戏里的“全能工具箱”，缺了CATIA没法设计，缺了SIMULIA没法测试，缺了DELMIA没法运行，少一个都玩不转。

之前制造业常有的“设计画饼、制造吃瘪”的情况，有了这套工具，就能少很多苦。

说到具体的例子，今年制造业高峰论坛上，达索跟广汽高域的合作就挺典型，高域是广汽2024年刚孵化的品牌，专门做电动垂直起降飞行器，就是咱们说的飞行汽车。

高域有两款产品，GOVY AirCab是多旋翼的，跑城市短途，GOVY AirJet是复合翼的，做城际摆渡。

它既要满足航空的高安全性，又得像汽车一样能大规模生产、控制成本，而且它70%的零件都来自汽车供应链，国产化率能到90%，怎么把汽车零件和航空标准捏合到一起，就是个大问题。

高域就找了达索，航空业不是要适航认证吗，每一步都得可追溯，这个系统就能搞定，然后是虚拟孪生，直接做了百万小时级别的飞行仿真。

为高域省了不少钱，它的的CEO苏庆鹏说“设计是为运营服务的”，这句话特别实在，而数字孪生刚好能做到这一点，让设计和运营提前“对齐”。

从航空到汽车，从心脏到大脑，达索其实一直在干同一件事，把复杂的世界变成模型，再用算力去优化，这是因为当所有东西都能抽象成方程和模型，行业之间的壁垒就没那么厚了。

对于制造业来说，它解决的不只是设计和制造的鸿沟，更是让整个产业从“靠经验”走向“靠数据”，这可能就是未来制造业的方向吧。

来源：ho侯神