适创科技：在虚拟世界“预演”工业未来

来源：滚动播报

（来源：经济参考报）

仿真云平台上，工程师正为一款新能源汽车的一体化压铸件进行虚拟“试模”。鼠标轻点，屏幕上瞬间涌出蓝色的金属液流，沿着复杂的浇道疾速推进，温度场随之变化。

这套行云流水的“预演”，来自北京适创科技有限公司（简称“适创科技”）打造的SupreCAST智铸超云。自2016年成立以来，适创科技从底层代码“零帧起手”，依托全自研CAE求解器，经历漫长的沉淀期，走出一条底层自主、产业扎根的国产工业软件成长路径。公司创始人、总裁郭志鹏在接受《经济参考报》记者专访时表示，“前面十年，我们通过‘补课’，做出了能和海外同台竞技、能被产业客户认可的技术与产品体系。未来十年，将是一个超越的过程。”

十年深耕：穿越“死亡之谷”

2016年，从海外回国的郭志鹏，还在清华教授应用数学。“当时特别希望能找一个既能发挥我在应用数学方面的特长，又能为国家解决包括航空发动机涡轮盘叶片在内一系列问题的方向。而要想把工艺做好，就要用到仿真技术，这就是适创科技创立的初衷。”

彼时，国内CAE仿真市场多数被外资垄断。郭志鹏告诉记者，要做国产仿真软件，绕不开底层求解器的建设。“摆在团队面前有两条路：一是套壳开源的求解器给客户提供服务，这样很快就可以变现；二是从底层代码开始，自主研发算法求解器。”他选了后者，“这条路可以极大地提高求解器的能力，而开源求解器有天花板，若想突破则必须舍弃，所以我们干脆从一开始就把它扔掉。”

从2016年攻坚底层求解器，到2020年第一款产品推向市场，再到迎来产品成熟、市场验证、资本市场认可的重要拐点，适创科技经历了长达八年的沉淀期。“工业软件投入高、周期长、见效慢，熬不过这个阶段，企业就会消亡。我们经历了八年时间，跨越以产品为主导的公司都会经历的‘死亡之谷’，而跨过这个阶段，就会迎来复利拐点，实现非线性的快速增长。”

2024年，适创科技迎来全面突破：产品端，推出仿真云平台SupreCAST以及为一体化压铸打造的Supreium-DPB智能工艺大脑；资本端，密集迎来A、B两轮融资；市场端，中标奇瑞汽车双压射技术开发项目和长安汽车一体化压铸铸造数字孪生系统柔性升级项目。截至年底，公司已累计服务企业超万家，模流计算次数近8万次，同年，成立适创腾扬科技有限公司，全面进军华南市场。

站在十年的关键节点上，郭志鹏说，“过去，我们如竹子生长般深耕地下，搭建从铸造到锻压再到热处理的链式仿真平台，贯通底层数据。希望从今年开始，公司每年以较快速度生长。”

国产突围：另辟蹊径

2016年至今，在自主可控的政策导向之下，国内涌现出几十家工业软件企业，不少厂商选择对标海外成熟产品进行开发。但在郭志鹏看来，对标模式只能接近，无法超越，存在固有局限。“如果从一开始选择对标海外产品，那么你永远赶不上它。”郭志鹏反复强调。

基于这一判断，适创科技跳出复刻国外单机版软件的路径，选择攻坚难度更高的云原生仿真路线。“传统仿真作业会产生数百G甚至数T级别的数据，单机环境运算操作尚且顺畅，但向云端迁移时，传输海量数据则成为现实障碍。”为支撑云化仿真落地，团队在十年间逐步搭建起涵盖网格、流体、传热、结构求解、高性能计算的自研CAE基座，夯实链式仿真的底层能力。

“国产软件要比海外竞品强一至两个量级，客户才会愿意去使用。”郭志鹏坦言，依托高性能求解算法和超算优势，仿真效率成为公司最突出的长板，“在部分复杂场景的精度积累上，我们较海外竞品仍有提升的空间，但我们的速度够快，尤其是在压铸仿真垂直赛道，目前我们的客户规模、付费使用率已经达到海外竞品的两到三倍，准确性方面也在大量工业场景的验证中持续提升。”

在打磨底层技术的过程中，郭志鹏愈发意识到，真正的瓶颈并非技术，而是商业化。“制造企业常年使用海外仿真工具，整套工艺流程、工程师使用习惯、数据链路全部定型，替换工业软件就要承担人员培训、流程改造、数据打通的高昂切换成本。”对此，公司把更好地服务客户作为核心目标，走出一条“野路子”——去客户现场解决仿真软件准确性问题。

为何一定要去现场？郭志鹏解释说，“工业现场的设备传感器只能采集模具表面某一点的温度或压力，属于单点、局部的记录，无法反映铸件内部完整的温度场、流场的变化。而决定铸件质量的温度、速度、应力分布，发生在模具和铸件的内部，这些三维、四维的具体数据，需要CAE的底层求解器才能产生。”

物理数据与仿真数据结合在一起才是完整的场景。工厂数据用来校核仿真模型，仿真预判反过来指导生产，在这种双向校验中，适创科技逐步沉淀出工业数据体系，进而反哺到云平台和智能工艺产品中。

“我们向下扎根的正是产品。工业软件公司要崭露头角，拿下市场，靠的就是产品力。”郭志鹏总结道。

智能跃迁：打造“超级工程师”

近年来，人工智能加速向制造业渗透，通用大模型具备强大的语义理解能力，但在真实工业场景中存在明显局限。在郭志鹏看来，通用大模型像一位“总经理”，擅长听懂指令、统筹任务，却缺少工业场景里实打实执行任务的“能力团队”。适创科技历经十年打磨沉淀的仿真工程能力，正是大模型所缺失的工业技能组件。

基于此，郭志鹏提出“超级工程师”的构想，“借助云计算、AI以及大语言模型，结合传统的工业软件，构建超级智能体，推动工业范式转化，成为适创科技最新的愿景。”

目前，适创科技已分别推出SupreXI研发智能体与SupreHub制造智能体两款产品。其中，SupreXI具备智能设计、分析与决策功能，可自动生成工艺与结构方案，一键仿真并基于数据与历史案例给出最优参数建议；SupreHub则可进行自主模温调控、智能工艺推优、实时监测预警、识别缺陷风险，以生产数据反向驱动工艺持续优化，保障生产状态。

和研发端相比，落地工厂的生产智能体推进更为艰难。适创科技历时三年，与整车客户反复磨合迭代，目前已在奇瑞、长安、极氪等企业完成试点。“如何适配生产线上的不确定性是最大的问题。现在我们具备AI的架构，但它就是个架子，需要往上‘塞’功能。”郭志鹏解释道，以研发智能体为例，目前已具备20余项功能，最终大概需要达到上百项。“预计明年这个时候我们的超级工程师就可以实现单点能力的全面贯通。”

从穿越漫长沉淀期，到突破商业化瓶颈，再到向超级智能体迈进，适创科技的十年突围，是国产工业软件崛起的缩影。郭志鹏说，“十年为界，如果梦想是创造一个新的智能工业世界，那么此时此刻，适创科技才刚刚开始。”

（实习生侯星羽对本文亦有贡献）