“国际创投从市场、核心技术、相关企业、投资机会等维度着手，撰写了《工业软件行业研究报告》。本报告将以连载形式发布。本文为报告连载的最后部分投资分析篇。”
连载历次链接
工业软件行业系列研究（一）：概念和特点、市场空间、我国工业软件现状和相关政策
工业软件行业系列研究（二）：工业软件发展的驱动力、工业软件核心技术分析
工业软件行业系列研究（三）：研发设计、生产制造、经营管理三类软件现状
01
工业软件投资五大关注点
1.刚需性强，市场空间较大，国产渗透率低
正如报告连载前几篇所分析的，尤其是研发设计类软件，中国本土企业市场占有率极低，个别领域甚至为零。当前国际形势下，存在较大的原位替换空间。
2.技术门槛高，稀缺性强，科创属性强
工业软件的部分赛道由于技术门槛极高，国内能承接相关需求的企业少之又少，所以具备了很强的稀缺性。有些赛道只有一两家国内企业能突破，所以科创属性非常强。
3.上云和标准化是趋势明显，边际成本下降快
从海外公司PTC以及AutoDesk两个公司来看，分别在2014年和2019年全面云化。虽然经历了业绩低迷期，但后期业绩增长显著，明显打开了天花板。
国内企业目前也面临着相关的机遇，云化+超算中心的商业模式，使得原本需要购买本地算力服务器的中小客户可以节省相关成本，还能使原先使用盗版软件的客户使用正版软件，同时为软件厂商带来了一批长尾客户。
4.AI化明显
如果说云化使得算力瓶颈被打破，那么AI赋能则使得用户使用软件实现相关工能的效率得到了提升。反过来也促使更多的用户使用正版软件，进一步打开工业软件的市场空间，提升用户付费意愿。
5.高毛利及高净利率
从目前公开信息来看，该行业由于“重要性高、行业格局好、粘性强、替换成本高、可标准化程度高”，所以最终企业毛利率和净利率都表现可观。
02
工业软件投资六条建议
1.选择细分赛道中唯一或唯二的公司
由于行业技术门槛高，这类企业面对一片空白的中国市场，只要能找到较好的商业模式，营收增长会比较快，比如上海鸿之微。
2.选择有一定营收基础，又能技术升级的企业
比如上海赛美特，已经形成了泛半导体领域MES的竞争优势。同时，在12吋Fab的MES方面走在了国内前列，是唯一突破了12寸Fab的国内公司。虽然泛半导体行业MES企业有哥瑞利、上扬等竞争对手，但是公司的技术领先性为其赢得了更大的订单和更多的订单。
3.选择有全球资源嫁接能力的企业
工业软件的发展离不开产业Know-how的积累，更离不开从海外学习引进重要的底层技术。比如成都英诺达，创始人背景深厚，且与Cadence关系紧密，公司有望从海外拿回更多有稀缺资源，助力公司成长。
4.选择与工业互联网相关性强的公司
比如深圳埃克斯在泛半导体领域智能排产和预测性维护方面，有非常强的能力，为公司向工业互联网拓展提供了很好的基础。
5.选择有技术特点，与巨头错位竞争的公司
比如南京友一，与传统有限元方法不同，公司以LBM法作为核心技术，并且拥有完整的闭源内核。公司技术门槛高，稀缺性强，不但能与国内公司拉开差距，某些领域还能与国外巨头抗衡。
6.选择与行业中平台公司联合孵化创业公司
比如合见软件模式。该公司由武岳峰发起设立，旨在发力工业软件的国产化。通过控股、参股等方式造就一个工业软件平台公司。目前已经部署的方向包括EDA、嵌入式软件等。与平台型公司联合投资是一种相对可行的投资策略，未来被投企业退出可以考虑并购。
03
医疗与工业软件结合的
投资展望
1.与CAD结合
GPS三家影像设备巨头公司的三维成像离不开以CAD为核心的软件，国内公司想要做好影像设备，图像处理能力以及CAD能力是不可缺少的。CAD+CAM在医学中主要应用在于：颌面外科手术，种植牙；人工髋关节设计；糖尿病人鞋具设计；手术导航等。比如，3D牙科口扫仪器中的软件，3shape、exocad等都是一种专用的CAD软件。
目前已经有部分企业在相关领域形成突破。宁波频泰、上海锐珂等都值得关注。由于该领域巨头林立，我们认为市场是客观存在，空间也可测算，但是进口替代的动力方面需要考量。同时，如何融入产业链，形成良好的商业模式，是需要关注的重点。本文暂不做过多分析。
2.与CAE结合
该赛道方兴未艾，欧洲有Jaguar计划致力于该方向研究，但尚未有巨头在医疗领域形成垄断，对于创业公司存在一定的机会。
（1）建立人体模型
现在的CAE仿真技术已经可以构建一个高保真的活心人体多物理模型，可以将医疗设备插入模型中，以研究它们对心脏功能的影响，验证其功效并预测其在各种操作条件下的可靠性，对研究心脏缺陷和疾病状态，并探索治疗方案具有巨大帮助。
利用现有有限元软件日趋强大和完善的建模功能及其接口工具，可以建立三维人体骨骼、肌肉、血管等器官组织，并模拟其生物力学材料特性。可以模拟各种类型的边界条件和载荷约束（几何约束、固定载荷、冲击载荷、温度特性等)，进行结构静力学、动力学、疲劳、流体力学等各种类型的仿真模拟，从而获得在不同虚拟实验条件下任意部位的变形、应力/应变分布、内部能量变化、流动特性以及极限破坏预测等特性。
（2）与骨科医疗相结合
医疗器械尤其是骨折固定器，对力学性能的要求非常严格。以骨折内固定用的接骨板为例，板上的钢钉安装孔容易造成应力集中，导致接骨板断裂。同时，接骨板又不能做得过于坚硬，否则会对愈合骨产生强大的应力遮挡作用，影响骨愈合。
而有限元法的出现有效解决了上述问题,通过有限元计算，能够显示固定结构的应力、应变和位移分布，使设计者了解其力学特性，发现结构强度或刚度的薄弱点，从而改进和优化设计，以满足医疗器械的力学性能要求。
（3）与心脑血管医疗相结合
主要进行血管建模和血液流动建模。血液流动是一个复杂而多尺度的过程，是人体生理过程运作的基础。相对于传统的一维简化模型，三维模拟能够实现更加精确的研究。比如LBM方法具有易于施加各种边界条件的特点，能够用于实现在血流中的多个尺度上发现的复杂几何形状或移动边界。研究人员使用基于格子Boltzmann方法的可扩展流体建模代码在人体尺度场实现在耦合动脉和静脉血流的宏观动态模拟，为基本理解心血管病理学背后的物理机制开辟了新的视角。具体应用于：
①肾衰竭患者血液透析手术中评估瘘管位置及其对整个手臂血管的影响。（https://www.nature.com/articles/s41598-021-01435-8）
②心血管斑块生长和随后的动脉粥样硬化性疾病的发展
(DOI:10.1080/13873954.2013.833523)
③动脉粥样硬化斑块的血管干预时，考虑血流模式非常重要。基于格子Boltzmann方法的流体软件可以为医疗专业人员提供有关患病动脉中液体流动的快速定量信息，并帮助他们选择最合适的治疗方法。
3.与材料研发软件结合
近些年来，AI药物研发逐渐兴起，AI药物研发的本质是利用“大数据+人工智能+材料研发软件”进行药物分子结构的研发。
该模式来源于Schrodinger薛定谔（纳斯达克:SDGR）公司，是一家药物发现与材料设计公司，致力于开发和应用先进的计算方法，改变科学家设计治疗方法和材料的方式，主要应用场景为化合物筛选。
公司成立于1990年已经有30年的历史。该公司已经拥有一套成熟的软件可以允许药物发商探索无穷无尽的药物/靶相互作用，以便帮助更好的开发新的药物或者挖掘新药的分子结构。
FEP是薛定谔推出的药物研发解决方案，它以“自由能扰动”方法为基础，持续高精度地评估所有环节的物理作用对药物分子与蛋白质结合的贡献。
其中，自由能扰动是指将一个初始分子扰动或转化为另一个目标分子，通过评估自由能扰动带来的结合亲和力变动，确定分子的蛋白质结合亲合力。
简而言之，该公司建立软件平台，让医药公司客户实验分析评估医药化合物。薛定谔将其软件描述为一个基于物理的平台，集成了协作，数据分析和化学预测建模的解决方案。
目前，“大数据+人工智能+材料研发软件”主要应用在药物发现阶段和临床前研究阶段，其中，靶点发现是AI+药物研发最热门的领域，按照应用场景的发展速度来看，未来药物合成或将成自动化程度最高的方向。
国内多数AI药物研发公司使用的是法国达索公司的BIOVIA平台，BIOVIA DiscoveryStudio（简称DS），是基于Pipeline Pilot构建的面向生命科学领域的综合分子建模和模拟平台。
交互式强，易于使用的视窗操作界面和经过多年验证的科学算法和集成环境使得Discovery Studio被广泛的用于生命科学的各个研究领域如实验生物学、药物化学、结构生物学、计算生物学和计算化学等。
Discovery Studio标准C-S架构保证了方便的数据管理和作业监控，另外DS还可以基于科学信息处理平台Pipeline Pilot或者Perl语言对其功能或界面进行灵活的扩展，让数据的共享和交流变得更为方便和简洁，为研究人员提供灵活易用的生物大分子和小分子研究领域的设计与优化工具。
国内已经有相关公司，比如上海鸿之微在技术上形成突破，未来有替代BIOVIA的趋势。
/连载完结/
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