Китай разрабатывает собственное имитационное моделирование, рассчитанное на масштабирование, а Запад этого не видит

Компьютерное проектирование хорошо знакомо каждому, кто хоть раз слышал про CAD. Но рядом с ним есть еще одна опора современного производства — CAE, инженерные расчеты и моделирование на компьютере. CAD помогает придумать и собрать модель. CAE проверяет, как она поведет себя в реальных условиях, где всплывут слабые места и что сломается под нагрузкой. От одноразового стакана до автомобиля почти любой промышленный продукт проходит через такой цифровой краш-тест.

Долгие годы рынок CAE в Китае контролировали западные компании. У местных разработчиков оставалось немного воздуха для маневра. Ситуация начала меняться на фоне курса на технологическую самостоятельность. Импортозамещение стало политическим приоритетом, а вместе с ним появились и окна возможностей для своих игроков. Вице-президент Beijing Internet Based Engineering Duan Zhiwei говорит, что настоящая конкурентоспособность рождается не в защите, а в способности делать продукт мирового уровня. Он признает, что поддержка помогает на старте, но одной политики мало. Чтобы расти, нужно предлагать решения, которые не уступают международным аналогам.

Классические пакеты CAE создавались десятилетия назад и ориентировались на механику и строительные конструкции. Гиганты вроде Dassault, Ansys и Siemens изначально делали инструменты для авиации, судостроения, автопрома и нефтехимии. За последние годы задачи усложнились. В новых отраслях вроде аккумуляторной энергетики, умных транспортных средств и полупроводников переплетаются тепловые, структурные, электронные и гидродинамические процессы. Старые архитектуры начинают буксовать. По словам Duan Zhiwei, пытаться решать сегодняшние задачи технологиями двадцати-тридцатилетней давности уже не работает. Нужны современные подходы под современные проблемы.

В помощь пришел искусственный интеллект. Он строит суррогатные модели, ускоряет прогнозы и с помощью диалоговых интерфейсов снижает порог входа. Инженер может задать задачу своими словами и быстрее добраться до результата. При этом Duan предостерегает от простого тезиса про замену человека машиной. Классические решатели опираются на физические законы и дают реалистичные ответы даже без гор данных. ИИ учится на прошлых примерах и без накопленного материала теряет точность. Значит, автоматизация возьмет на себя рутину и типовые операции. А специалисты, которые понимают устройство продукта, механику и требования к надежности, останутся ключевыми. ИИ — это инструмент, а не замена креативности.

Суррогатные модели выигрывают в скорости и удобны на стадиях доработки. Там, где нужно прогнать тысячи сценариев и сравнить несколько вариантов, они снимают барьеры по времени и стоимости. Но основу при создании принципиально нового изделия по-прежнему составляет физическое моделирование. Правильный баланс между высокоточным решателем и легкими предиктивными моделями дает максимальный эффект.

Китайские разработчики долго уступали в важных деталях. Сетка, починка «грязной» геометрии из CAD, скорость решателей, стабильность и точность — во всем этом сначала ощущался разрыв. По словам Duan Zhiwei, на бумаге функции выглядели похоже, а в реальной эксплуатации всплывали проблемы. Главное лекарство — плотная работа с пользователями и доработка под конкретные сценарии. Здесь сказывается переход на облачную архитектуру и активное использование GPU. Развертывание решателей в облаке снижает порог входа для бизнеса. Не нужно закупать дорогие станции и кластер, можно брать мощность по мере необходимости.

Рынок ждет активный рост. По оценке частного аналитического центра Zhongjin Qixin, в 2025–2031 годах китайский сегмент CAE может прибавлять от 12 до 24 процентов в год и к 2031 году достичь 17,11 млрд юаней, то есть около 2,4 млрд долларов. Облако при этом дает двойной выигрыш. Инженеры быстрее проверяют конструкции на «погоде» реального мира, а разработчики софта получают обратную связь и оперативно чинят слабые места. По словам Duan Zhiwei, связка ИИ, облако и GPU позволяет быстрее находить точки отличия, вовлекать клиентов и со временем закрывать разрыв по точности, стабильности и эффективности.

Отдельная тема — данные и безопасность. В IBE говорят о «малых индустриальных моделях». Сначала пользователю передают откалиброванную базовую модель, затем ее дообучают на сценариях конкретной компании. Итоговая версия остается у клиента и живет отдельно от исходной базы поставщика. Такой подход снижает риски утечки чувствительной информации и при этом сохраняет ускорение за счет ИИ. Данные для обучения собираются в рамках разработки, а модели выдаются партнерам в виде «черного ящика». Из-за возможных ошибок ИИ разработчики всегда добавляют отказ от гарантий точности и предлагают проверять критичные результаты физическими решателями. Так IBE выстраивает стандартные продукты на базе совместных проектов с электроникой и телекомом. Примеры — Simdroid-EC для теплового управления и Simdroid-IC для задач чип-дизайна.

Меняется и бизнес-модель. Вместо постоянных лицензий, привязанных к рабочей станции, набирают популярность подписка и аренда. Компании платят за использование, а не за право владения. Для стартапа это шанс взять решатель на неделю, прогнать модели в облаке и выйти на нужную глубину анализа без миллионов на железо и лицензии. Для вендора это постоянная поставка обновлений. Любое улучшение алгоритма или ИИ-модуля сразу попадает всем пользователям. Цикл обратной связи ускоряется, а точность и устойчивость растут не по разу в год, а по мере накопления реальных кейсов.

На глобальном уровне идет консолидация. В марте 2024 года Cadence купила BETA CAE Systems за 1,24 млрд долларов, а в сентябре 2025 года забрала подразделение Design & Engineering у Hexagon за 2,7 млрд евро. В числе крупных сделок фигурируют покупка Ansys со стороны Synopsys и приобретение Altair со стороны Siemens EDA. Для Duan Zhiwei это сигнал о росте концентрации и о том, что спрос со стороны полупроводников тянет отрасль вперед. На этом фоне политика импортозамещения отходит на второй план. Главной силой становится работа с пользователями на длинной дистанции, шлифовка процессов и алгоритмов и глубокая встройка мультифизических решателей в общие конструкторские экосистемы.

Китайские компании давно наверстывали упущенное по скорости решателей, качеству сетки и стабильности. По словам Duan Zhiwei, переход к облаку и ИИ дает шанс бежать уже не сзади, а рядом. Быстрые релизы, GPU-ускорение и агентные помощники сокращают путь от запроса до результата и ускоряют проверку гипотез в реальных условиях. На этих направлениях технологического отставания уже не видно. А местами есть шанс сделать лучше за счет гибкости и близости к пользователю.

Оптимизм подкрепляют цифры. По данным IDC, доля отечественных игроков на рынке CAE в Китае в 2022 году достигла 16,02 процента. Годом раньше было около 7 процентов. Следующая глава, как и во многих других отраслях, пишется не копированием, а инновацией. Современные задачи требуют современных технологий, а локальные решения перестают мериться по чужой линейке и начинают задавать планку сами.