创始人现身直播间，发生了哪些精彩对话？

郭志鹏：在我读书的时候，大概在读博士的时候，我们有一门课叫有限元分析，我印象特别深刻，那门课的老师在用一个国外软件叫Ansys，当时我们用的几乎是所有的软件都是国外的，因为我本身对数字算法对应用数学特别感兴趣，我就查了一下，CAE、CAD软件几乎全部都是国外的，我当时就问我们老师：为什么咱们中国没有这种软件？恰巧我当时所在的清华的小组，在做一款自主的CAE软件，这个属于研究性为主，当时的研发主力是我们这些清华的学生，做了很多年，我们也解决了很多的工程问题，但是一直都没有一个真正商业化的产品落地，所以我在想我们能不能做这么一个软件，帮助我们的企业提升他们的价值，因为我知道这种软件非常贵，所以当时我就觉得我一定要以商业化的方式来干这个事情，但那时候我比较年轻，二十几岁，我觉得我可能干不成，那个时候你去拉投资，或者是跟别人去说这个故事，没有人会相信你。后来我就出了国，去做博士后，做研究。若干年回来之后在清华，我突然意识到我觉得我应该开始做这个事情了，但是没有一个好的触发点，没有一个好的时机，任何一件事情你去做的话，它总是需要一个触发点，就像卤水点豆腐，需要一个卤水，把它往进去放一下，那一片豆腐才能出来。2016年我的朋友王中伟问我有没有什么项目可以干，当时我一下子就觉得这就是那个时刻，所以我说我们应该干CAE软件，第一，这是国家需要，第二，这是我的兴趣，我肯定能干好。于是我们俩人，加上一个做软件架构的同事，我们三个人在清华科技园的小屋子里就开始了。

郭志鹏：还是那个道理，我是一个卤水，我得先点一下，搭一个台子，如果没有这个台子的话是很难吸引人的。一个特别有意思的事情，公司刚创立时，我们要招CAE算法工程师，我在一些 APP上去招人，结果搜了半天，就没有CAE算法工程师这个职位。你可能想象不到，整个APP上都没有这个岗位，就证明当时中国的土壤是什么样，而且到现在为止都没有多少家公司在招这些人，他就没有这需求，所以我说我要先搭一个台子，有了岗位需求，这些人才他们才会来。

郭志鹏：首先技术你肯定得有，如果你没有技术的话，这个游戏你玩不下去。但是技术很难变成产品，这就是我们高校原来做的时候存在的一个问题。你没有把你的核心技术真正的变成可以落地的产品，这个过程最难的就是你能不能跟你的客户形成迭代，产品需要跟客户一起来迭代，你能不能把客户融合在你迭代的循环里，能不能跟客户深度绑定，这一点其实非常的关键。但这个过程确实会比较难，因为首先如果你产品不好的话，你怎么让你的客户去用对不对？他如果愿意用又愿意跟你迭代，这个就非常的难得了。

郭志鹏：没关系，我欢迎大家多用，因为我们现在的目的是让客户多用，从SaaS软件的角度来讲，我们无法杜绝这种行为，但这种行为并不影响产品的售卖，因为我们对于付费客户是有保障的，付费客户的使用体验肯定会优于免费版。

郭志鹏：这也是我一直探索的问题。因为从创业到现在也有8年了，前5年我们在做算法，做产品，后3年我们都在做推广，在做商业化落地。我觉得只针对压铸一个APP的话，短时间支撑我们公司还是比较难的，这是一个现实问题，现在我们真正的付费客户大概不到1000家，其中KA客户大概是100多家，包括汽车主机厂、T1T2供应商，以及大型压铸厂。我的心理目标是我们早期的大客户达到2000家，所以还有20倍的差距，现在大概就做了个种子客户。做到2000家就可以支撑我们公司，一点问题都没有，就能够让我们达到商业上的平衡，而这只是一个APP，只是面向压铸行业，我的梦想，我想做的事，不光是这一个，咱们后面可以再谈的。

郭志鹏：现在反而用的比较多的是压铸厂，特别有意思。像我们这种软件做的是模流分析，逻辑上应该是模具厂用的更多，模具厂是典型用户，但实际结果是压铸厂反而更多。后来我分析了一下原因，我认为是跟公司体量有关系的，模具厂的体量一般会小于压铸厂，当工厂的整体规模不那么大，年销售额相对比较低的时候，客户很难去考虑用这种设计端的仿真软件，因为其实还没到那个地步。但是压铸厂不一样，它很多的体量比较大了，比如到了几个亿或十几亿的量级，公司就肯定要用这种软件了，而且很多压铸厂现在要用这种模拟分析报告来去拿订单。

郭志鹏：数据安全的问题在于信任度。很多国外的机构，例如美国的NASA数据就放在AWS上，它是公有云，当然你可以物理隔离，但是我觉得这个问题的基础本质是信任度的问题。事实上公有云的数据安全是最安全的，我可以把话放在这，因为所有的公有云，包括阿里云、华为云等，它们有无数种加密的方式来保护数据，级别是非常高的，最差的情况下，比如黑客获得了系统的数据，也会混淆，很难去反编译，而对于私有云或者单机版，你相信我，如果有人要窃取数据是很容易的，甚至都不用拿U盘拷贝，人就站在旁边就能把数据窃取下来。所以我们怎么解决数据安全的问题？一方面通过各种安全的手段来加强，我们云上面所有的数据，我们内部的员工包括我在内都不能去获取到，我们是有严格的加密的方式的；其次就是跟客户不断的交流，不断提升他们对我们的信任度。

郭志鹏：首先我说一下最早期的客户，这是非常难得的，我非常感谢就是大连亚明，因为从一开始我们第一版软件是很烂的，现在如果回去看的话，那就不是个能用的东西，但是当时亚明的方博士就坚持让他的工程师来用，甚至当时他们给国外的一家主机厂交付时就用的我们软件做，那时软件的功能很不健全，但亚明帮我们抗住了很多客户的质疑，他们的工程师给我们提了非常多的建议，如果没有他们早期的参与，我们很难这么快就做到现在这个状态。另一个就是宁波的隆源，2020年左右，当时我们要来宁波发展，当时隆源的林总向政府推荐了我们，帮我们做了非常多的工作，所以我也非常感激他，是适创早期对我们非常认可的一个客户。而到了后期的话，对我们产生巨大影响的客户我想说两个，一个是极氪，还有一个是长安，这两家都是整车厂，跟我们一起做了一些非常创新的技术，比如智能工艺大脑，让机器自决策的智慧工厂，这个我个人认为是对我们一个非常大的认可。当然在这个过程中我们遇到了很多困难，但是他们都是非常具有前瞻性眼光的，愿意想跟我们合作，把这个技术做到极致，做到真正的智慧工厂。

郭志鹏：我觉得举办这次大赛是给行业做了一件事情，我们想通过这种方式跟行业去探讨模具设计的未来，以及模拟软件、设计端软件如何能更好地用在研发设计中，提升企业的竞争力，给大家创造一个机会去同台竞技，因为原来都是自己设计自己琢磨，也不知道好不好，现在我们PK一把，同一个考题，看看别人做的如何，这样等于把我们做软件的厂商，用软件的企业，以及行业聚集起来，一起来把这个事情做好，把我们整个中国的产业引领起来，这是一个我特别愿意做的事情，因为我们不能每天沉浸在自嗨的状态，我们得为产业真正的做一些事情，而当你为产业真正在做事的时候，更多的人会关注到你，你的产品也会被更多人去使用，我觉得它是一个双赢或者三赢的这么一个状态。而且我发现如果你以非常无私的状态，没有任何私心的状态去做事的话，其实挺容易成功的，哪怕是第一次，因为你没有把自己圈在一个固定的思维里面。

郭志鹏：做国际市场我们的思路可能偏传统，因为我们是个SaaS软件，更倾向与当地的代理商合作，从东南亚、印度等地区起步，再向欧洲（例如德国、英国、法国）扩展，北美可能我们会放到后面。

郭志鹏：适创科技的战略是三步走。

第一步，把压铸这个行业垂直领域做透，包括CAE和智能设计软件。

第二步，做全铸造，因为我是铸造出身的，在这个阶段我们要做低压铸造，重力铸造，熔模铸造等7-10个APP。今年我们智铸超云上就会逐渐开放这些工艺模块的公测，明年我们会把全铸造做成熟。

第三步就是材料加工，铸造、锻压、焊接、热处理、表面处理、复合材料等大概6、7个方向。所以我希望到2030年的时候，我们适创科技有20-30个APP，可以为整个热加工领域去服务。其实就是把在压铸行业的成功模式和经验，往更多的板块去复制，这是我们的战略方向，而且有了压铸的成功经验作为范本，其他领域的拓展会比压铸要快得多，因为我们要先把基础架构、算法等等全部开发出来，但是其他领域要投入的就比较少了。

郭志鹏：半固态其实我们现在已经在开发了，而且我们是跟国内的一家上市公司联合在开发，产品现在已经接近成熟的状态了，预计今年或明年就会把软件推出来。它可以充分模拟高固相半固态的状态，因为它不是流动流体，这种计算还是比较难的，但这个技术我们已经攻克了。

李忠林：现在一体化压铸的产品越来越大，单冲头在成型质量和效率上肯定是有限的，那用双冲头或多冲头就一定是一个趋势，这个是有前景的，但是它对压机包括各种设备和技术的配合是要求非常高的，我不知道这个技术从整个的性价比来讲有多好，但是你从完全技术层面来讲的话，或者说从我们模拟仿真的角度来说，它是可行的，我们软件已经具备这样的能力，也欢迎压铸界的厂商们一起加入研发的队伍，把市场给做大做好。

李忠林：我要稍微修正一下，我们用的其实不叫有限差分，我们的流动、温度和应力模块，其实都不算是有限差分方法，像流动算法，叫LBM算法，它的网格有点接近于有限差分的这种形式，但是它本质上从算法上说不是有限差分方法，包括温度，其实本质上更接近有限体积，我们的应力变形模块更是采用了有限元，所以我们三个模块用的是不同的方法，因为是我们同一个团队开发，在内部做了很强的耦合，所以能大幅提高我们的计算精度。

李忠林：一般其实像比较老的P2000这种就够用了，但如果你的电脑 GPU好一点的话，可能使用我们的3D模块会更流畅一点，比如像3090，甚至4090这种，使用感会更好一点。

郭志鹏：GPU还是很有用的，对加速是非常明显的。我觉得未来我们在GPU这一块，包括公有云GPU会做一些投入，如果客户能承担GPU的成本的话，因为GPU肯定会快非常多，这是一个很明显的进步，而且我们内部测试用GPU不管算凝固还是算流动，我们在加速效果其实非常高，几乎是数量级的加速，而且我们其实从今年的预计今年年底至少有一个模块，1-2个模块，我们会上GPU的版本，当然成本的问题，还有我们的收费问题，可能是另外一个话题了。

李忠林：其实我们现在很多用户就是锌合金的用户，相信这位用户提出来这个问题，也是因为在传统的压铸模拟仿真领域里，锌合金厂商做模流分析的应该是少数，因为锌合金的零件小，壁又薄，要满足它的仿真精度的话，一般要求最细的地方要三层网格，所以会导致它的网格量非常的大，但是我们智铸超云在计算锌合金方面是完全没问题的，因为我们能够支持大规模网格的高效计算，而且比较好的是，智铸超云会在今年三季度推出一个可以说是专门面向锌合金的模块，我们叫热室压铸模块，就是针对锌合金这种零件的，我们会在算法上做很多改进，可能常用我们软件的用户会发现我们的凝固网格是多层的，而流动网格还是单层的，那我们会首先在锌合金热室压铸这个方向上，会尝试用一下流动的多层网格，使用方式可能跟传统的冷室有一点差别。目前我们内部测试的效果还不错，对计算精度跟计算效率有一个很好的平衡。我们计划是三季度上线，但是我们会在内部测试先打磨这个模块，会把冷室跟热室区分开来的，包括刚刚郭总也提到，高固相半固态的模块也会分，也就是说我们的高压模块会分成三个板块，冷室压铸、热室压铸，以及高固相半固态。

薛鹏基：关于适创科技在AI模温智能控制上的进展，我来给大家做一个简要的介绍，压铸是热加工，那么它最重要的一个因素就是温度，如果能控制好温度，你就可以至少解决百分之七八十的问题。为什么我们传统压铸中对这个因素不是那么重视，因为有一个大的前提条件——设备能力是足够的，且工艺窗口也足够宽。以前我们说温度的问题主要是要降温，或者做调控，精度不高好像也没有太大影响，因为工艺窗口宽的时候精度范围宽一些也可以。

但是到了一体化压铸这种工艺窗口相对窄，要求比较高的产品上，它流程长，模具大，模具大了温度自然就难控制了。所以我们做了一个叫智能模温控制的产品，是作为我们智能压铸岛的一个非常核心的板块，而且已经取得了不错的进展（在今年7月份的压铸展中，我会在适创展位的现场给大家做一个详细的分享，介绍我们的技术路线，技术板块，采用的方案，以及取得的成绩）。现在一体化压铸已经非常大了，也有了比较好的硬件基础，最典型的是它有红外设备去拍摄温度，还有大量的模温机，水温机，点冷机来控制温度。但是现在有一个非常核心的问题，红外只能去拍或者去监控，模温机也只是能控制，它俩之间是断的，各自为政，各干各的，红外报个警，这边模温机和水温机还得需要通过有经验的工艺人员，或者是说技术人员去调控，我把这个过程叫做寻找可能性，然后大家经过比较长的摸索时间，摸索到一个相对合适的窗口。但现在每个模具上面大概有300吨水或者是更多，高温的、低温的、点冷等等，然后综合起来的时候，你会发现那个东西已经复杂到不可能靠人干这个事了。在这样的背景下，适创就引入了AI技术，我们用CAE加AI的方法来给客户一个控制的思路，红外给出一个反馈，AI进行计算，郭老师也提到过叫代理模型的计算，秒级的计算，然后给一个反馈控制到模型机，模型机就直接反馈管道的温度、流量这些参数的变化，直接控制模具的温度。

现在国内至少有8台设备在用我们这个智能模温控制系统，如果这8台设备运行得好，我们会在下半年进行大力推广，因为对我们来说这个技术已经比较成熟了，能够给客户带来明显的价值，比如说升温时间的节约，试模件数量的减少等等非常直接的成本控制效果。

除此之外，还有第二个非常直接的价值——生产的稳定性，现在为什么一体化压铸看起来红红火火，但是用的还是不是那么多，或者产能不是那么足，非常重要的原因就是成本控制不住，为什么成本控制不住，就是总在停机，那个设备太复杂了，不能连续生产，而当生产稳定时，停机就会减少，效率高了，连续性够了，整个一体化压铸的成本就会下来。

薛鹏基：2022年开始我们推出了初级仿真课程和中级仿真课程，后来我们确实意识到设计是行业内从业者相对薄弱的领域，那么针对这个，我们已经准备好了一个模具设计类课程和一个高级仿真课程，大概会在今年的7月和9月份推出，还是采用之前线上训练营的模式。客观说我们的线上训练营模式是成功的，现在全行业至少有近三千人参加过我们的培训。

郭志鹏：这应该是网格的问题，也就是多层局部加密网格，我举个例子，比如咱们一个压铸模具是2米×2米，按照一毫米来剖网格的话，那就是非常大的一个量，那是天量网格，但是逻辑上来讲，模具包括模框那个位置，你没必要剖那么细，一厘米也可以的，所以用多层局部加密的话，我们可以把网格量缩小到原来的1/1000，这叫把好钢用在刀刃上，在保证特别关键的位置网络很细的情况下，其他的地方可以略粗一些，所以可以减少计算量，有一些软件它为了减少网格量，使用的是长方体网格，但我们并不推荐这么干，其实这种是时代带来的问题，在计算机比较落后的时候，硬件能力只能这样，要不然就算不了，从这点来说，我们从来都是很感谢那些前辈们的，人家在80年代到90年代做出这样精妙的软件是非常厉害的，那会儿的计算机水平有限，很多技术是没办法的。

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