文 | 申屠
经济学家泰勒·考恩有一个著名的比喻：低垂的果实——那些唾手可得、收益丰厚的机会，一伸手就能摘到，稍用力气就能换来增长。
坦率来说，中国软件产业过去二十年的繁荣，相当程度上吃的就是这类果实，无论是消费互联网的流量红利，人口红利叠加的工程师红利，还是巨大内需市场带来的快速规模化。
但如果你关注南京，会发现这里不一样。
事实上，南京的软件产业的发展，足以写进这段繁荣的注脚：从2010年，全国第一个“中国软件名城”，到2025年软件业务收入越过10200亿元，全国第四。
但今天，我们要讨论的是，这座城市还做了另一件事，且几乎没有引发多少关注——它去摘了高处的果实。在中国工业软件最难啃的几块——操作系统、仿真软件、EDA、DCS——南京的企业已经深耕了二十多年，嵌入了C919、高铁、高端装备这些国之重器的核心系统里。
这不是一件容易说出口的成绩，因为离公众太远，也因为远未完成。
上个月（2026年6月），在2026南京软件大会上，南京市市长李忠军表达了南京软件产业的目标：南京要打造“全国软件产业智能化第一城”。
这是万亿软件名城的进阶宣言。
在行业内有一个公开的事实，我们的国产大飞机C919的全机设计，实际上深度依赖法国达索的CATIA软件体系。按照项目整体采购成本估算，早期交付批次的单架飞机，分摊的工业软件授权与实施成本约为数百万美元。
这不是C919一家的处境——中国几乎所有的大型飞机、精密芯片、高端装备，研发设计阶段运行的都是西门子、达索、PTC这些公司的软件。在最核心的工业仿真软件（CAE）领域，国产软件的市场份额不到5%；在芯片设计软件（EDA）领域，不足12%。
1999年，时任科技部部长徐冠华说，中国信息产业“缺芯少魂”。二十六年过去了，芯片的战役打得轰轰烈烈，“魂”的问题——工业软件——却一直是中国制造业最隐秘、也最难言的痛处。
要理解工业软件为什么难，先得理解对手有多强。
西门子的工业软件业务，可以追溯到上世纪七十年代，达索的CATIA，1981年就开始为波音服务。历史学家常说，真正的权力不在枪炮里，而在规则里。工业软件的权力，就藏在这些沉积了几十年的算法和参数里——飞机的气动力学、汽车碰撞的物理仿真、芯片布线的电磁规律，这些知识是几代工程师对制造业机理的深度理解，根本无法抄、无法绕，只能从头积累。
现在，对手也没有停下来等。2025年，全球工业软件领域发生了十余起超50亿美元的并购案：EDA巨头Synopsys以350亿美元完成对仿真软件巨头Ansys的收购，Cadence收购MSC，西门子收购Altair。欧美巨头在用资本把战线连成一片，同时用AI把壁垒再加高一层。西门子推出的新一代平台，能在30分钟内完成传统需要3周的飞机零部件仿真设计；达索的“虚拟工程师”，把航天器概念设计时间压缩了70%。
这场追赶的真正难处在于：目标一直在移动。
工业软件的突围，不是在实验室里完成的，它需要在真实的产线上跑，在真实的故障里迭代，在真实的用户信任里站稳。
这是一件需要时间的事，也是一件需要有人愿意等的事。南京的工业软件企业群像，某种程度上，正是这种耐心的集体显影。
翼辉信息是其中最典型的一个样本。这支团队从6个人起步，在租住的小办公室里写内核代码，二十年后发展到400人规模，手握300多项专利。它的产品SylixOS，内核自主化率100%——C919大飞机的机载系统、高铁的控制软件、引力1号运载火箭，用的都是它。
如果说翼辉代表的是“从底层重建”，那天洑软件走的是另一条路：在AI出现之前，在最难的地方找到切入点。天洑在南京江宁耕耘15年，是国内首家将AI与CAE深度融合的企业。传统CAE仿真门槛极高，一个模型动辄跑几个小时乃至几天，工程师的大量时间耗在等待里。天洑用AI加速求解、优化网格，把仿真效率提升数倍。
2026南京软件大会展位上，一声语音指令，几分钟后仿真结果出现在屏幕上——那是15年积累的一个截面，也是国产CAE软件第一次在速度上真正具备了和进口产品正面交锋的底气。
科远智慧的故事，则提供了一种关于时间的不同注解。
在江宁深耕能源、冶金、化工行业三十年，科远智慧的NT6000 V5分布式控制系统（DCS）软硬件100%国产化，在百万机组应用中故障率比进口产品低47%。更值得注意的是它应对AI的方式：2025年建成智能软件工厂、把AI嵌进开发全流程之后，项目交付周期从45天压缩到24天，代码缺陷率下降55%，毛利率从48%涨到59%。AI没有颠覆它，反而成了手里的一把新工具。对那些已经在行业里扎根足够深的企业来说，AI带来的不是威胁，而是杠杆。
这三家之外，南京还有国电南瑞（电网调度控制软件全国市场占有率超50%）、芯华章（国内首台验证规模超百亿的硬件仿真产品）、朗坤智慧（工业互联网平台全国第10）、国睿信维（装备全生命周期工业软件，直接服务于国家重大工程）。
南京软件产业规上企业中，八成以上是这样的B端服务商。这不是一个规划出来的产业结构，更像是自然选择的结果——高校密集，制造业底子厚，工程师文化根深，这座城市适合做需要时间沉淀的活。
中国工程院院士李培根在大会上说，工程师有将近四成的工作时间，耗在了零件检索这类机械性工作上。真正难的那部分——对行业的深度理解，对物理规律的把握——AI现阶段替代不了，而恰恰是这部分，构成了工业软件最核心的壁垒。
这句话有另一层含义：对那些已经把行业理解积累进软件里的企业，AI的到来，是一次难得的放大器。
南京也在用“场景”开路：累计发布5000个应用场景，开放合作需求1.4万个，60亿元软件产业专项母基金撬动超2000亿元资金规模。逻辑是一贯的——只有真正在产线上跑起来，才能积累起替代进口所需的工程数据和用户信任。
3、AI给了一扇窗
今年南京软件大会上被反复提及的一个词：窗口。
国产工业软件追了几十年，为什么现在是机会？AI正在改写工业软件的开发逻辑，这被视为一次难得的变局。
天洑软件董事长张明在大会上说：“工业AI与工业软件的融合，是国产工业软件摆脱跟跑、实现换道引领的前所未有的历史性窗口。”这句话是乐观的，但窗口能开多久，没有人能给出答案。
清华大学软件学院院长王建民在这次南京软件大会上指出，三维CAD存在精度、性能、稳定性的“不可能三角”，AI无法简单解决这个底层数学难题。工业软件的核心壁垒不会因为AI的出现就消失；这个难题同样困住了中国的追赶者。
市场上还有一个更隐秘的阻力。
中国制造业企业长期使用欧美工业软件之后，形成了深度依赖——工程师熟悉的是达索的操作逻辑，设计数据存在西门子的格式里，切换成本极高。研究者把这种现象称为“锁定效应”，有时甚至出现“逆国产化”：企业发展到一定规模，反而把国产软件换回了SAP。
锁定效应的本质不是技术差距，而是迁移成本。熊彼特曾说，真正的创新不是做出更好的蜡烛，而是发明电灯。
对工业软件而言，单纯在技术参数上追平对手，并不足以撼动这种结构性依赖。要打破它，需要在场景端施力。南京的应对是“股权+场景”的合作模式，用政策手段强行降低迁移门槛。两个工业软件创新中心已投入运作：软件谷侧重水务、电力、交通，江北侧重装备、电子、钢铁，首批联合攻关成员20家。
南京还押了一个更深的注。如果底层操作系统的生态被重塑，建立在它之上的工业软件生态也会随之改写——锁定效应的根，有可能从底层被拔掉。
南京目前集聚了46家鸿蒙生态伙伴，通过认证的鸿蒙软硬件产品140款，全国第二；培育出15款通过认证的开源鸿蒙发行版操作系统，润和软件获得兼容性证书41张、软件发行版证书12张，数量位居社区第一。这次南京软件大会，还官宣了“开源鸿蒙技术大会2026”首次落地南京。提前卡在这个位置，赌的是一个可能改变游戏规则的未来。
1999年说“缺芯少魂”，二十六年后这个判断依然成立。但这场仗什么时候能打赢，没有人知道。
南京正在给出自己的回答：加快推进“人工智能+软件”深度融合，让AI重构工业软件的开发方式，让工业软件成为AI进入制造业的入口。这两件事叠在一起，是这座城市的押注，也是它相信窗口还开着的理由。