国内ETF突破500只大关，贝莱德进军中国首支公募基金上报。
银行业01.业务前沿丨招行大财富管理强化“价值导向”，推出差异化公募基金费率体系依托于“大财富管理价值循环链”这一向“3.0模式”转型的方向，招行推动差异化费率体系，既有不打折的基金，又有打一折的基金，还有前端不收费的基金，丰富了基金费率多样性，更好满足客户需求。02.机构动态丨上海农商银行发布“鑫动能2.0”方案，全面升级科创金融服务体系7月2日，上海农商银行发布“鑫动能2.0”服务方案，全面升级科创企业金融服务体系，这是该行聚焦战略新兴产业，支持上海科创中心建设所做的又一有益探索。发布仪式上，该行还与六家战略合作基金公司签署了“投贷联动”战略合作协议，加强未来股债联动为企业提供更加高效优质的综合支持与服务。延伸阅读：浦发银行近期启动“In+hub”创新社区，为科技创新企业提供全周期、多渠道、一站式配套金融服务。保险及信托业01.行业观察丨万能险失速，前5个月同比“瘦身”510亿元继2020年万能险保费同比下滑19%之后，今年万能险保费持续收缩。银保监会数据显示，前5个月，代表万能险保费的“保户投资款新增交费”3,324亿元，同比减少510亿元，下滑13.3%；占人身险公司总保费的比例由去年全年的18%进一步下滑至今年前5个月的15%。02.行业观察丨险企密集布局养老社区共13家已投近60个项目近日，首届中国保险养老融合与发展论坛上，大家保险集团董事长何肖锋介绍：包括大家保险在内，市场上已有13家保险机构投资的近60个养老社区项目，为全国20余省市提供床位数超8万张。03.业务前沿丨中信银行落地银行业内首单全维度家族信托近期，中信银行深圳分行成功落地银行系统内首单全维度家族信托业务。该笔全维度家族信托业务为家族三代搭建顶层架构，中信银行联合中信保诚人寿、中信信托、中航信托，为企业主客户提供保险保障、股权规划、财富传承及资产配置的一站式家企综合风险解决方案。基金业01.业务前沿丨12600亿！国内ETF总数突破500只大关 权益类成主力军截至发稿，国内ETF总数量已经达到507只，总管理规模达到1.26万亿元。其中权益类ETF数量多达450只，总规模超过8600亿元，成为公募ETF的“主力军”。02.业务前沿丨正式上报！60万亿“资管巨头”贝莱德出手：进军中国首只公募基金来了证监会网站显示，7月1日，贝莱德基金上报了首支公募基金，从产品名称上看，大概率为一只主动权益基金。6月11日拿到开展公募业务牌照，不到一个月时间正式上报首只公募产品，首家外资全资公募基金公司——贝莱德基金正在“快马加鞭”布局中国。03.行业趋势丨世界最大的养老基金本财年收益破纪录，高达3390亿美元全球最大的养老基金——日本政府养老金投资基金（GPIF）在3月份结束的财年中创下史上最大收益，其资产上也升至历史最高水平。金融科技01.监管趋势丨央行今年研发支付监管系统中国人民银行副行长范一飞透露，人行今年将投入研发支付监管系统。系统将包括构建大数据分析及风险预警机制，透过API技术，实现数据实时采集和再分析，对支付业务发展的态势及风险形式，进行更全面及准确的评估，有助支付监管由被动式、回溯式转为主动性、前瞻性，从而实现监管能力提升。02.银行动态丨光大、农行推出App个人征信查询服务光大银行、农业银行纷纷通过微信公众号发布可以通过App查征信的消息。目前已有工商银行、农业银行、建设银行、交通银行、邮储银行、招商银行、平安银行、光大银行、中信银行、浦发银行、广发银行共10余家银行App均可以查询用户在人民银行征信系统的个人信用报告。03.科技实践丨7城市乘坐地铁可用数字人民币支付6月30日北京轨道交通开启全路网数字人民币支付渠道刷闸乘车体验测试。数字化人民币已在北京、上海、深圳、成都、苏州、青岛、长沙等7城市启用。工商银行、农业银行、建设银行等多家银行提供支付及技术支持。金融行业一周投融资动态
做业务人员可用的企业数据搜索引擎，北极数据完成天使轮融资商业智能分析服务商“北极数据”近期完成天使轮融资，投资方为梅花创投及盈动资本。原力资本担任独家财务顾问。本轮融资后，公司将专注互联网、零售、金融三大行业，并服务好重点头部客户，并进行快速的产品迭代。融资放大镜北极数据成立于2018年，对标美国商业智能分析服务商ThoughtSpot，定位做企业内部的数据分析产品， 瞄准一线业务人员的数据需求。专栏丨银行数字化创新
商业银行落地数据中台：从0到1（七）
曲向军、韩峰、刘娅琦、蒋治平、史睿雄和伏勇
数据集成
在完成数据中台的总体规划后，中台建设的第一步是按照规划中的数据源进行接入集成。企业的数据采集集成需要注意以下三点：
1.明确数据归类，把要采集的数据大致分为以下4种：用户属性数据、物品属性数据、事件数据和关系属性。对于不同类型的数据采取不同日志采集和归类存储方法，以便需时随时获取。
2.差异化集成内外部数据源。企业内部的数据资源一般是通过企业内部业务和应用系统的数据库直接产生，通常是结构化且业务运转必须要记录存储的数据，常用同步方式有全量同步和增量同步。外部数据源主要通过数据埋点、爬虫等技术手段获取，通常都是非或半结构化的数据，需要进行额外的预处理才能转为结构化数据。
3.采集元素要做到细致与全面，必备元素主要包含以下三方面：
（who）用户ID或物品ID等唯一身份标识信息、（what）事件名称用来记录的用户行为或业务过程，例如登陆、评论、分享等行为， 以及（when）事件发生的时间。除去这三大基本要素外，其他包括事件发生的地理位置信息、客户由哪个页面而来、由何触点而来、事件发生时用户的相关属性等信息则多多益善，搜集的数据越丰富，才能越细腻真实地还原出用户当时使用的场景。
模型开发
数据中台建设的成败关键在于数据模型设计规划的是否合理。
-首先，数据模型可以清楚表达企业内部各种业务主体之间的相关性，使不同部门的业务人员、应用开发人员和系统管理人员获得完整的系统视图。
-其次，数据模型是整合各种数据源的重要手段，数据模型可以建立起各个业务系统与数据库之间的映射关系。
-最后，数据模型对现有信息及信息之间的关系从逻辑层进行了全面描述，当未来业务或系统需求发生变化时可以更容易扩展系统。
数据模型分为分析模型和算法模型。分析模型是数据中台的重要资产，其作用是把企业全域的数据按照主题梳理，并按照数据的粗细粒度分层存储，以供上层数据应用按需索取。分析模型通常会按照分层建模的原则，将数据按照功能性和量级分为ODS层和操作数据层，主要存放各个业务系统的原始数据。DWD层和明细数据层则把不同数据源的数据按照客户、账户、设备、机构等特定维度进行聚合，形成统一的明细数据。DWS层和汇总数据层会根据客户、产品、机构等实体在某一时间段内的事件轨迹，实现整体业务的串联和包括客户基础属性、浏览信息、产品购买信息、风险等级信息等360度全方位客户宽表。ADS层和应用数据层则包含支持数据应用的个性化指标及衍生指标。
算法模型是数据中台的高价值资产，真正体现了数据中台与数据仓库的差异，贴近应用场景且高度抽象的算法模型能够充分实现数据中台的价值。较为常见的算法模型包括：1）交叉销售模型，通过分 析挖掘客户的历史消费数据，找出关联的产品组合，通过不同建模方法预测客户购买关联产品组合的概率；2）信用风险模型：通过对比无欺诈行为与有欺诈行为的客户画像，利用模型寻找潜在欺诈客户的行为特征，例如转账时间、频次等行为模式，并对全量客户进行欺诈概率预测，对可疑性较高的客户提前采取控制手段。
数据服务
数据资产要能支撑上层应用才能体现数据资产价值，提供数据服务能力，统一对外服务是其中的关键。数据服务包含以下几个能力：
-数据接口标准化：针对数据交互接口提供统一的数据在线服务视图，允许数据查询、上报和通知；针对批量数据提取，提供标准化的数据对外输出能力，支持文本、数据库等在线服务。
-在线交互实时化：针对业务系统数据交互，提供各业务系统数据对接的统一服务平台；针对实时数据分析汇总服务，提供指标级数据统一口径，在线实时数据服务调用。
-数据开发可视化：提供服务接口的可视化配置能力，降低接口开发要求，方便掌握维护数据；提供数据服务可视化管理页面进行统一维护和管理。
商业银行目前在数据中台的建设上依然处于摸索阶段。对比互联网公司，银行业务受制于客群差异化程度较大、产品流程复杂、渠道依赖线下、流程耦合度低以及风控强监管等因素，较难直接复制互联网公司已经打磨成熟的中台产品。但是银行需要向“敏前台、厚中台、稳后台”的数字化IT架构转型已成新的行业共识。越来越多的银行开辟了中台转型的自有思路，通过与外部高科技企业开展战略合作等方式，落地特色化中台战略。
-END-
特别声明
本文内容属作者个人观点，本文资料中的信息或所表述意见不构成广告、要约、要约邀请，也不构成对任何人的投资建议。本文资料中涉及的基金、保险、贵金属、信托产品，我方不承担产品的投资、兑付和风险管理责任。市场有风险，投资需量力而为。
银行业01.业务前沿丨招行大财富管理强化“价值导向”，推出差异化公募基金费率体系依托于“大财富管理价值循环链”这一向“3.0模式”转型的方向，招行推动差异化费率体系，既有不打折的基金，又有打一折的基金，还有前端不收费的基金，丰富了基金费率多样性，更好满足客户需求。02.机构动态丨上海农商银行发布“鑫动能2.0”方案，全面升级科创金融服务体系7月2日，上海农商银行发布“鑫动能2.0”服务方案，全面升级科创企业金融服务体系，这是该行聚焦战略新兴产业，支持上海科创中心建设所做的又一有益探索。发布仪式上，该行还与六家战略合作基金公司签署了“投贷联动”战略合作协议，加强未来股债联动为企业提供更加高效优质的综合支持与服务。延伸阅读：浦发银行近期启动“In+hub”创新社区，为科技创新企业提供全周期、多渠道、一站式配套金融服务。保险及信托业01.行业观察丨万能险失速，前5个月同比“瘦身”510亿元继2020年万能险保费同比下滑19%之后，今年万能险保费持续收缩。银保监会数据显示，前5个月，代表万能险保费的“保户投资款新增交费”3,324亿元，同比减少510亿元，下滑13.3%；占人身险公司总保费的比例由去年全年的18%进一步下滑至今年前5个月的15%。02.行业观察丨险企密集布局养老社区共13家已投近60个项目近日，首届中国保险养老融合与发展论坛上，大家保险集团董事长何肖锋介绍：包括大家保险在内，市场上已有13家保险机构投资的近60个养老社区项目，为全国20余省市提供床位数超8万张。03.业务前沿丨中信银行落地银行业内首单全维度家族信托近期，中信银行深圳分行成功落地银行系统内首单全维度家族信托业务。该笔全维度家族信托业务为家族三代搭建顶层架构，中信银行联合中信保诚人寿、中信信托、中航信托，为企业主客户提供保险保障、股权规划、财富传承及资产配置的一站式家企综合风险解决方案。基金业01.业务前沿丨12600亿！国内ETF总数突破500只大关 权益类成主力军截至发稿，国内ETF总数量已经达到507只，总管理规模达到1.26万亿元。其中权益类ETF数量多达450只，总规模超过8600亿元，成为公募ETF的“主力军”。02.业务前沿丨正式上报！60万亿“资管巨头”贝莱德出手：进军中国首只公募基金来了证监会网站显示，7月1日，贝莱德基金上报了首支公募基金，从产品名称上看，大概率为一只主动权益基金。6月11日拿到开展公募业务牌照，不到一个月时间正式上报首只公募产品，首家外资全资公募基金公司——贝莱德基金正在“快马加鞭”布局中国。03.行业趋势丨世界最大的养老基金本财年收益破纪录，高达3390亿美元全球最大的养老基金——日本政府养老金投资基金（GPIF）在3月份结束的财年中创下史上最大收益，其资产上也升至历史最高水平。金融科技01.监管趋势丨央行今年研发支付监管系统中国人民银行副行长范一飞透露，人行今年将投入研发支付监管系统。系统将包括构建大数据分析及风险预警机制，透过API技术，实现数据实时采集和再分析，对支付业务发展的态势及风险形式，进行更全面及准确的评估，有助支付监管由被动式、回溯式转为主动性、前瞻性，从而实现监管能力提升。02.银行动态丨光大、农行推出App个人征信查询服务光大银行、农业银行纷纷通过微信公众号发布可以通过App查征信的消息。目前已有工商银行、农业银行、建设银行、交通银行、邮储银行、招商银行、平安银行、光大银行、中信银行、浦发银行、广发银行共10余家银行App均可以查询用户在人民银行征信系统的个人信用报告。03.科技实践丨7城市乘坐地铁可用数字人民币支付6月30日北京轨道交通开启全路网数字人民币支付渠道刷闸乘车体验测试。数字化人民币已在北京、上海、深圳、成都、苏州、青岛、长沙等7城市启用。工商银行、农业银行、建设银行等多家银行提供支付及技术支持。金融行业一周投融资动态
做业务人员可用的企业数据搜索引擎，北极数据完成天使轮融资商业智能分析服务商“北极数据”近期完成天使轮融资，投资方为梅花创投及盈动资本。原力资本担任独家财务顾问。本轮融资后，公司将专注互联网、零售、金融三大行业，并服务好重点头部客户，并进行快速的产品迭代。融资放大镜北极数据成立于2018年，对标美国商业智能分析服务商ThoughtSpot，定位做企业内部的数据分析产品， 瞄准一线业务人员的数据需求。专栏丨银行数字化创新
商业银行落地数据中台：从0到1（七）
曲向军、韩峰、刘娅琦、蒋治平、史睿雄和伏勇
数据集成
在完成数据中台的总体规划后，中台建设的第一步是按照规划中的数据源进行接入集成。企业的数据采集集成需要注意以下三点：
1.明确数据归类，把要采集的数据大致分为以下4种：用户属性数据、物品属性数据、事件数据和关系属性。对于不同类型的数据采取不同日志采集和归类存储方法，以便需时随时获取。
2.差异化集成内外部数据源。企业内部的数据资源一般是通过企业内部业务和应用系统的数据库直接产生，通常是结构化且业务运转必须要记录存储的数据，常用同步方式有全量同步和增量同步。外部数据源主要通过数据埋点、爬虫等技术手段获取，通常都是非或半结构化的数据，需要进行额外的预处理才能转为结构化数据。
3.采集元素要做到细致与全面，必备元素主要包含以下三方面：
（who）用户ID或物品ID等唯一身份标识信息、（what）事件名称用来记录的用户行为或业务过程，例如登陆、评论、分享等行为， 以及（when）事件发生的时间。除去这三大基本要素外，其他包括事件发生的地理位置信息、客户由哪个页面而来、由何触点而来、事件发生时用户的相关属性等信息则多多益善，搜集的数据越丰富，才能越细腻真实地还原出用户当时使用的场景。
模型开发
数据中台建设的成败关键在于数据模型设计规划的是否合理。
-首先，数据模型可以清楚表达企业内部各种业务主体之间的相关性，使不同部门的业务人员、应用开发人员和系统管理人员获得完整的系统视图。
-其次，数据模型是整合各种数据源的重要手段，数据模型可以建立起各个业务系统与数据库之间的映射关系。
-最后，数据模型对现有信息及信息之间的关系从逻辑层进行了全面描述，当未来业务或系统需求发生变化时可以更容易扩展系统。
数据模型分为分析模型和算法模型。分析模型是数据中台的重要资产，其作用是把企业全域的数据按照主题梳理，并按照数据的粗细粒度分层存储，以供上层数据应用按需索取。分析模型通常会按照分层建模的原则，将数据按照功能性和量级分为ODS层和操作数据层，主要存放各个业务系统的原始数据。DWD层和明细数据层则把不同数据源的数据按照客户、账户、设备、机构等特定维度进行聚合，形成统一的明细数据。DWS层和汇总数据层会根据客户、产品、机构等实体在某一时间段内的事件轨迹，实现整体业务的串联和包括客户基础属性、浏览信息、产品购买信息、风险等级信息等360度全方位客户宽表。ADS层和应用数据层则包含支持数据应用的个性化指标及衍生指标。
算法模型是数据中台的高价值资产，真正体现了数据中台与数据仓库的差异，贴近应用场景且高度抽象的算法模型能够充分实现数据中台的价值。较为常见的算法模型包括：1）交叉销售模型，通过分 析挖掘客户的历史消费数据，找出关联的产品组合，通过不同建模方法预测客户购买关联产品组合的概率；2）信用风险模型：通过对比无欺诈行为与有欺诈行为的客户画像，利用模型寻找潜在欺诈客户的行为特征，例如转账时间、频次等行为模式，并对全量客户进行欺诈概率预测，对可疑性较高的客户提前采取控制手段。
数据服务
数据资产要能支撑上层应用才能体现数据资产价值，提供数据服务能力，统一对外服务是其中的关键。数据服务包含以下几个能力：
-数据接口标准化：针对数据交互接口提供统一的数据在线服务视图，允许数据查询、上报和通知；针对批量数据提取，提供标准化的数据对外输出能力，支持文本、数据库等在线服务。
-在线交互实时化：针对业务系统数据交互，提供各业务系统数据对接的统一服务平台；针对实时数据分析汇总服务，提供指标级数据统一口径，在线实时数据服务调用。
-数据开发可视化：提供服务接口的可视化配置能力，降低接口开发要求，方便掌握维护数据；提供数据服务可视化管理页面进行统一维护和管理。
商业银行目前在数据中台的建设上依然处于摸索阶段。对比互联网公司，银行业务受制于客群差异化程度较大、产品流程复杂、渠道依赖线下、流程耦合度低以及风控强监管等因素，较难直接复制互联网公司已经打磨成熟的中台产品。但是银行需要向“敏前台、厚中台、稳后台”的数字化IT架构转型已成新的行业共识。越来越多的银行开辟了中台转型的自有思路，通过与外部高科技企业开展战略合作等方式，落地特色化中台战略。
-END-
特别声明
本文内容属作者个人观点，本文资料中的信息或所表述意见不构成广告、要约、要约邀请，也不构成对任何人的投资建议。本文资料中涉及的基金、保险、贵金属、信托产品，我方不承担产品的投资、兑付和风险管理责任。市场有风险，投资需量力而为。
工业软件产业研究：CAX类工业软件趋势/空间/格局与投资主线
核心观点：
基于对CAX产业的分析与判断，对标国外主流的达索、西门子、Autodesk等工业软件巨头发展路径的分析，我们归纳出如下三个推荐逻辑:
核心逻辑一:当前中国制造业从粗放式向精细化管理模式转变，百亿级全球市场看空间，中国CAX类工业软件市场增速明显高于全球。
从市场空间看，全球CAD/CAE/CAM市场空间分别为20亿美元级(2028年)、130亿美元级(2025年)和40亿美元级(2025年)。
从行业增速看，中国CAD/CAE/CAM市场复合增速均明显高于全球水平，中国市场对工业软件的需求持续加大。
核心逻辑二:无论是全球还是中国CAX软件市场，海外巨头几乎都占据垄断。在CAX细分市场中，国产替代进程由高到底分别为:2D CAD>3D CAD>CAE/CAM。
从国产替代程度看，当前国产2D CAD逐步国产替代，3D CAD实现基本可用，CAE和CAM仍处于核心技术亟待突破阶段。从应用场景来看，国产CAD/CAE/CAM较多应用于建筑、工业工程等中低端场景，航空航天、精密制造等高端场景尚待突破。
核心逻辑三:CAX三大产品一体化发展是大势所趋，数据交互是产品无缝衔接的关键，工业软件的演进史就是行业巨头发展的并购史。
欧美已经诞生了众多综合性的工业巨头，包括西门子(1149亿欧元)、达索(501亿欧元)、Autodesk(645亿美元)、ANSYS(294亿 美元)、PTC(155亿美元)，中国CAD龙头厂商中望软件(349亿元)长期成长空间巨大。
01 综述：CAX一体化趋势，数据交互是关键
1.1 CAX三大产品一体化发展是大势所趋，数据交互是关键
CAD/CAE / CAM 一体化发展大势所趋：一般来说，产品生产过程可分为初步设计、详细设计、生产准备和生产制造 4 个阶段。
初步设计和详细设计流程环节：利用CAD进行产品几何实体建模，为CAE所用；利用 CAE 对产品几何实体模型进行性能、强度、动力 学等方面的数值模拟计算，根据CAE计算结果不断利用 CAD 修改几何实体模型， 最终设计出符合性能和经济性要求的最优化产品。
生产准备和生产制造流程环节：利用 CAD 输出产品三维图形、工程图纸等，并保存所有产品数据信息为CAM所用；利用 CAM 完成 产品生产制造所需的工艺设计、NC 编程、机器人编程等工作以及实际制造工作。
1.2 CAD/CAE/CAM通过建模和分析，编程成为自动化一条龙
CAD,CAE,CAM建模分析自动编程一条龙
技术层面：CAD和CAE是两大技术方向，CAD的核心是基于 集合模型的造型建模，CAE是基于物理模型的数值 拟合求解，而CAM是将CAD建模转化为数控加工程 序的功能。
应用层面：CAD、CAE、CAM三者环环相扣，由CAE软件读 取CAD的初步建模，进行工程分析（仿真模拟）， 再将结果反馈给CAD继续优化产品设计，最后由 CAM进行自动化数控编程。该流程结束后，与生产 管控和管理运营软件结合起来进行生产作业，由生 产控制系统进行加工制造。
CAM与CAD的高度集成是大趋势：CAM与CAD的集成将极大的提高设计生产效率， 主流CAD/CAM软件多会集成CAE模块，满足轻度 仿真分析需求。
02 分述：CAX三大品类的空间、格局与差距
2.1 中国CAD市场增速明显高于全球，呈巨头垄断行业格局
中国CAD市场增速明显高于全球：根未来几年全球CAD市场规模增速预计保持6.5%，2028年将达到138.3亿美元。其中，同期中国CAD市场规模增速明显高于全球。
无论是中国还是全球，四大CAD巨头垄断行业：全球CAD市场仍然由海外巨头主导，四大巨头占据全球CAD市场的80%，包括达索 （ 31% ）、 Autodesk（28% ）、西门子（ 21% ）、PTC（8%）。
2.2 国产2D CAD可基本实现国产替代，非高端领域逐步国产替代
2D CAD 方面：国产软件（以中望软件为例）已可基本实现国产替代 ，国产化率约11%。已有国产2D CAD产品采用多核处理器，运行速度 基本赶上AutoCAD。兼容性方面国产软件较海外软件有一定差距。
行业分布：海外主流2D CAD产品可适用于高端设备，如精密机械、电 脑软硬件、医疗企业、汽车等的生产。国内主流2D CAD产品主要适用 于基础机械制造和建筑行业等相对中低端场景。
2.3 国产3D CAD基本实现可用，主要应用相对中低端工业场景
国产3D CAD在非高端领域已基本可用，未来3-5年有望逐步替代达索 Solid Works，但与海外高端产品还有明显差距。国产三维几何建模能力，国产软件较海外软件有一定差距，不能运用 于高端的航空航天、精密制造行业。海外主流3D CAD产品广泛应用于 该类行业，而国内主流3D CAD产品主要用于工业工程、汽车机械等行 业，预计追赶CATIA还需要较长时间。
2.4 中望3D CAD掌握核心自主技术，实力比肩国际第三阵营
针对不同复杂场景及曲面设计需求，体量装配数量，3D CAD 产品满足各层次需求：3D CAD 主要分第一阵营平均技术指标、第二阵营平均技术指标、第三阵营平均技术指标，分别对应三维几何建模能力自由曲面建模质 量、大体量装配设计能力、行业应用模块、典型应用领域等技术特征。三维几何建模能力场景主要划分为：简单场景建模质量可用，一般复杂场景建模质量可靠，超复杂场景建模质量高稳定好。
2.5 CAE三巨头主导全球市场，中国CAE市场国产化率不足5%
中国CAE市场增速高于全球6.6个百分点：2020年预计全球CAE市场规模达到81亿美元，预计2025年达到 128亿美元，年均复合增速9.6%。
全球CAE市场基本被海外企业主导，中国CAE市场国产化率不足5%：2020年排名前三厂商占据全球CAE市场的47%，分别是西门子、 ANSYS和达索。在中国市场，全球CAE三巨头的市占率超过95.7%，国产化率不足5%。
2.6 中国CAM市场增速26.8%，国产CAM厂商核心技术亟待突破
中国CAM市场增速26.8%，明显高于全球7%的增速水平：2017年全球CAM市场规模为20.9亿美元，预计 2025年将达到35.7亿美元，对应2017-2025年均增速为7%。根据中国研发类工业软件类型占比中CAM软件占比11%，乘上中国研发设计 类工业软件市场规模，估算出的中国CAM市场规模来看，2012-2017年均增速26.8%，远远超过全球CAM市场增速。
竞争格局：无论是全球还是中国CAM市场，达索、西门子、PTC三巨头几乎占据了大部分市场，国产CAM厂商仅山大华天SINOVATION相 对成熟，国产CAM厂商核心技术亟待突破。
2.7 CAM软件存在三种解决方案，功能特点各有侧重
与CAD套件一起打包的CAM工具：
优点：具有相关性，由于刀具路径链接回CAD设计，因 此所有更改都会立即反映在刀具路径中，不必手动将 CAD文件重新导入外部CAM软件，然后从头开始重新编 程刀具路径。
缺点：功能不够强大，无法为具有许多特征的高度复杂零 件创建刀具路径。
独立的CAM程序：
优点：专用CAM软件具有强大的CAM操作功能，可以创 建复杂的几何图形，如涡轮机。
缺点：CAD软件本地不能导入，丧失结合性。
需要CAM软件和CAD程序支持相同的文件格式，因此独 立的CAM程序在处理行业标准格式的文件时比较方便， 否则操作将会变得十分复杂。
用于CAD程序的CAM插件：上述两种解决方案之间有一个中间地带，它具有前两种方案所有 优点。既为原生CAD软件提供全面的CAM功能，使得相关性得以 保留，又可以让用户从专用CAM软件中找到的大量工具获益。
03 风险提示
疫情导致全球经济的下行的风险：疫情蔓延全球，宏观经济下滑导致企业IT支出增长放缓，下游客户对工业软件的需求下降的风险。
制造业升级进展过慢的风险：中国制造业产业升级过程中，技术和产品迭代过慢，升级进程低于预期。
行业竞争加剧导致盈利水平下降：国外工业软件巨头扩张进一步加剧行业竞争格局，导致行业盈利水平下降。
核心技术突破进程低于预期的风险：核心技术突破困难，进程低于预期导致的产品性能更新放缓，竞争力下降。
报告节选：…
核心观点：
基于对CAX产业的分析与判断，对标国外主流的达索、西门子、Autodesk等工业软件巨头发展路径的分析，我们归纳出如下三个推荐逻辑:
核心逻辑一:当前中国制造业从粗放式向精细化管理模式转变，百亿级全球市场看空间，中国CAX类工业软件市场增速明显高于全球。
从市场空间看，全球CAD/CAE/CAM市场空间分别为20亿美元级(2028年)、130亿美元级(2025年)和40亿美元级(2025年)。
从行业增速看，中国CAD/CAE/CAM市场复合增速均明显高于全球水平，中国市场对工业软件的需求持续加大。
核心逻辑二:无论是全球还是中国CAX软件市场，海外巨头几乎都占据垄断。在CAX细分市场中，国产替代进程由高到底分别为:2D CAD>3D CAD>CAE/CAM。
从国产替代程度看，当前国产2D CAD逐步国产替代，3D CAD实现基本可用，CAE和CAM仍处于核心技术亟待突破阶段。从应用场景来看，国产CAD/CAE/CAM较多应用于建筑、工业工程等中低端场景，航空航天、精密制造等高端场景尚待突破。
核心逻辑三:CAX三大产品一体化发展是大势所趋，数据交互是产品无缝衔接的关键，工业软件的演进史就是行业巨头发展的并购史。
欧美已经诞生了众多综合性的工业巨头，包括西门子(1149亿欧元)、达索(501亿欧元)、Autodesk(645亿美元)、ANSYS(294亿 美元)、PTC(155亿美元)，中国CAD龙头厂商中望软件(349亿元)长期成长空间巨大。
01 综述：CAX一体化趋势，数据交互是关键
1.1 CAX三大产品一体化发展是大势所趋，数据交互是关键
CAD/CAE / CAM 一体化发展大势所趋：一般来说，产品生产过程可分为初步设计、详细设计、生产准备和生产制造 4 个阶段。
初步设计和详细设计流程环节：利用CAD进行产品几何实体建模，为CAE所用；利用 CAE 对产品几何实体模型进行性能、强度、动力 学等方面的数值模拟计算，根据CAE计算结果不断利用 CAD 修改几何实体模型， 最终设计出符合性能和经济性要求的最优化产品。
生产准备和生产制造流程环节：利用 CAD 输出产品三维图形、工程图纸等，并保存所有产品数据信息为CAM所用；利用 CAM 完成 产品生产制造所需的工艺设计、NC 编程、机器人编程等工作以及实际制造工作。
1.2 CAD/CAE/CAM通过建模和分析，编程成为自动化一条龙
CAD,CAE,CAM建模分析自动编程一条龙
技术层面：CAD和CAE是两大技术方向，CAD的核心是基于 集合模型的造型建模，CAE是基于物理模型的数值 拟合求解，而CAM是将CAD建模转化为数控加工程 序的功能。
应用层面：CAD、CAE、CAM三者环环相扣，由CAE软件读 取CAD的初步建模，进行工程分析（仿真模拟）， 再将结果反馈给CAD继续优化产品设计，最后由 CAM进行自动化数控编程。该流程结束后，与生产 管控和管理运营软件结合起来进行生产作业，由生 产控制系统进行加工制造。
CAM与CAD的高度集成是大趋势：CAM与CAD的集成将极大的提高设计生产效率， 主流CAD/CAM软件多会集成CAE模块，满足轻度 仿真分析需求。
02 分述：CAX三大品类的空间、格局与差距
2.1 中国CAD市场增速明显高于全球，呈巨头垄断行业格局
中国CAD市场增速明显高于全球：根未来几年全球CAD市场规模增速预计保持6.5%，2028年将达到138.3亿美元。其中，同期中国CAD市场规模增速明显高于全球。
无论是中国还是全球，四大CAD巨头垄断行业：全球CAD市场仍然由海外巨头主导，四大巨头占据全球CAD市场的80%，包括达索 （ 31% ）、 Autodesk（28% ）、西门子（ 21% ）、PTC（8%）。
2.2 国产2D CAD可基本实现国产替代，非高端领域逐步国产替代
2D CAD 方面：国产软件（以中望软件为例）已可基本实现国产替代 ，国产化率约11%。已有国产2D CAD产品采用多核处理器，运行速度 基本赶上AutoCAD。兼容性方面国产软件较海外软件有一定差距。
行业分布：海外主流2D CAD产品可适用于高端设备，如精密机械、电 脑软硬件、医疗企业、汽车等的生产。国内主流2D CAD产品主要适用 于基础机械制造和建筑行业等相对中低端场景。
2.3 国产3D CAD基本实现可用，主要应用相对中低端工业场景
国产3D CAD在非高端领域已基本可用，未来3-5年有望逐步替代达索 Solid Works，但与海外高端产品还有明显差距。国产三维几何建模能力，国产软件较海外软件有一定差距，不能运用 于高端的航空航天、精密制造行业。海外主流3D CAD产品广泛应用于 该类行业，而国内主流3D CAD产品主要用于工业工程、汽车机械等行 业，预计追赶CATIA还需要较长时间。
2.4 中望3D CAD掌握核心自主技术，实力比肩国际第三阵营
针对不同复杂场景及曲面设计需求，体量装配数量，3D CAD 产品满足各层次需求：3D CAD 主要分第一阵营平均技术指标、第二阵营平均技术指标、第三阵营平均技术指标，分别对应三维几何建模能力自由曲面建模质 量、大体量装配设计能力、行业应用模块、典型应用领域等技术特征。三维几何建模能力场景主要划分为：简单场景建模质量可用，一般复杂场景建模质量可靠，超复杂场景建模质量高稳定好。
2.5 CAE三巨头主导全球市场，中国CAE市场国产化率不足5%
中国CAE市场增速高于全球6.6个百分点：2020年预计全球CAE市场规模达到81亿美元，预计2025年达到 128亿美元，年均复合增速9.6%。
全球CAE市场基本被海外企业主导，中国CAE市场国产化率不足5%：2020年排名前三厂商占据全球CAE市场的47%，分别是西门子、 ANSYS和达索。在中国市场，全球CAE三巨头的市占率超过95.7%，国产化率不足5%。
2.6 中国CAM市场增速26.8%，国产CAM厂商核心技术亟待突破
中国CAM市场增速26.8%，明显高于全球7%的增速水平：2017年全球CAM市场规模为20.9亿美元，预计 2025年将达到35.7亿美元，对应2017-2025年均增速为7%。根据中国研发类工业软件类型占比中CAM软件占比11%，乘上中国研发设计 类工业软件市场规模，估算出的中国CAM市场规模来看，2012-2017年均增速26.8%，远远超过全球CAM市场增速。
竞争格局：无论是全球还是中国CAM市场，达索、西门子、PTC三巨头几乎占据了大部分市场，国产CAM厂商仅山大华天SINOVATION相 对成熟，国产CAM厂商核心技术亟待突破。
2.7 CAM软件存在三种解决方案，功能特点各有侧重
与CAD套件一起打包的CAM工具：
优点：具有相关性，由于刀具路径链接回CAD设计，因 此所有更改都会立即反映在刀具路径中，不必手动将 CAD文件重新导入外部CAM软件，然后从头开始重新编 程刀具路径。
缺点：功能不够强大，无法为具有许多特征的高度复杂零 件创建刀具路径。
独立的CAM程序：
优点：专用CAM软件具有强大的CAM操作功能，可以创 建复杂的几何图形，如涡轮机。
缺点：CAD软件本地不能导入，丧失结合性。
需要CAM软件和CAD程序支持相同的文件格式，因此独 立的CAM程序在处理行业标准格式的文件时比较方便， 否则操作将会变得十分复杂。
用于CAD程序的CAM插件：上述两种解决方案之间有一个中间地带，它具有前两种方案所有 优点。既为原生CAD软件提供全面的CAM功能，使得相关性得以 保留，又可以让用户从专用CAM软件中找到的大量工具获益。
03 风险提示
疫情导致全球经济的下行的风险：疫情蔓延全球，宏观经济下滑导致企业IT支出增长放缓，下游客户对工业软件的需求下降的风险。
制造业升级进展过慢的风险：中国制造业产业升级过程中，技术和产品迭代过慢，升级进程低于预期。
行业竞争加剧导致盈利水平下降：国外工业软件巨头扩张进一步加剧行业竞争格局，导致行业盈利水平下降。
核心技术突破进程低于预期的风险：核心技术突破困难，进程低于预期导致的产品性能更新放缓，竞争力下降。
报告节选：…
计算机数据产业专题研究报告
1. 数据已成为信息化时代核心战略资源
1.1 技术创新驱动产业变革，数据价值不断释放
信息技术的创新迭代催生了信息化时代的产业网络化、智能化、数字化变革从萌芽起步到发展壮大。信息化时代的产业变革共经历五个阶段，每一时期均由革命性的技术创新驱动，当前已经进入到新一代技术革命引领产 业数字化变革的关键期。
新一代信息技术持续挖掘数据价值：5G打破传输瓶颈，为数据传输提供高品质移动通信网络。通信技术以十年为一个周期持续迭代，不断升级：5G网络的性能较4G有大幅的提升，峰值速率是4G时代的20倍，达到 20Gbps，可以支持海量数据的实时传输。5G设备的连接密度是4G时代的10倍，达到每平方米10^6个，时延达到毫秒级， 是4G时代的10%。
新一代信息技术持续挖掘数据价值：芯片和云计算打破存储和算力瓶颈，打造更丰富的数据存储和计算资源。存储对数据价值挖掘过程至关重要，半导体存储芯片读写速度快、体积小、容量大、功耗低，技术进步不断压低成本。云计算通过虚拟化技术进行服务器资源的复用，为数据提供弹性、可扩展、按需使用、广泛连接的算力，有助于提升企 业IT资源使用效率、降低投入成本。
1.2 政策演进一脉相承，数据的重要性愈发凸显
21世纪以来，我国信息产业政策以数据为主线持续演进，不断推动经济社会从信息化向网络化、智能化和数字化转型。
多数发达国家很早便认识到数据在经济社会发展中的重要性，相关战略和产业政策布局起步较早。 美国是全球最早布局信息化的国家， 20 世纪 90 年代启动“信息高速公路”战略，政府在ICT领域年投入接近2000亿美元。日本政府早在 2001 年出台就提出《e-Japan 战略》，随后又相继发布《i-Japan》、《智能日本 ICT 战略》等。英国2009 年发布《数字英国》计划，是数字化首次以国家顶层设计的形式出现。随后相继发布《英国信息经济战略 2013》、《英国数字经济战略 2015-2018》等。围绕数据价值挖掘的跨国、跨区域合作持续深化，推 动数据价值提升的双边、多边机制不断涌现。
1.3 企业数智化转型需求强，数据赋能经济增长
双循环新格局下，降本增效内生动力催生企业数智化转型需求，加速推动数据价值挖掘。 当前，国内经济发展进入中低速增长的新常态，大部分中国企业需要摆脱以前依靠规模扩张的粗放式发展模式，转而面 向内部降本增效实行精细化管理，即从高速发展向高质量发展转变。基于数据价值挖掘实现转型升级是企业内生需求。大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术基于数据赋能企业转型升级效果显著。
围绕数据挖掘形成的数字产业化和产业数字化进程有效推动经济增长。
数据价值挖掘潜力巨大：数字产业化领域，通信、电子和计算机等信息产业增加值持续提升；产业数字化领域，新一代 信息技术基于数据赋能千行百业转型升级。2020年，我国数字产业化和产业数字化占比为2:8，数据产业增长空间广阔。
数字经济保持高位增长：2020年我国数字经济增速达9.7%，远高于同期GDP名义增速约6.7个百分点，对夺取疫情防控和 经济社会发展双胜利发挥重要作用。
2. 围绕数据价值挖掘打造战略科技产业
2.1 数据采集：视频物联成核心入口，计算机视觉价值巨大
视频物联成为数据采集核心入口。当前移动流量的增长，76%来自于视频类流量，基于视频的物联感知终端已经成为数 据采集的核心入口。我们认为视频物联产业有望成为信息化时代数据采集的重要战略基础设施。
计算机视觉产业发展空间巨大。据测算，2025年计算机视觉核心产业规模有望达到1537亿元，带动设备、工程建设、传 统产业效益提升等价值有望达到4858亿元，CAGR 22.5%。
2.2 数据传输：高速光模块提供更大带宽有线通
数据流量爆发促使光模块向高速化演进。我们认为，高速光模块为信息化时代数据的流动提供了更大的有线带宽通信， 从而成为重要的战略基础设施。
全球光模块市场未来仍保持较快增长，产能逐渐向中国转移。据咨询公司预测，全球光模块市场2030年市场规模有望超过 140亿美元，10年CAGR预计为9.3%，仍将保持较快增长。
2.3 数据计算：IDC和云计算重构算力基础设施
数据中心是信息化时代的算力基础设施，中国在超大型IDC方面仍有差距。未来数据算力将更多将向云端转移，超大规模 云数据中心将成为主要投资方向。目前全球超大规模数据中心美国占比40%，中国仅占比8%，未来发展空间广阔。
云计算产业快速发展，中国渗透率有待提升。2019年云计算基础设施市场规模首次超过传统IDC，但中国 渗透率较美国仍有5年左右的差距，未来有望加大投资力度。
3. 在应用场景中把握战略科技投资价值
3.1 To C：智能驾驶引领汽车智能新变革
全球汽车智能化是产业趋势，智能座舱和智能驾驶渗透率持续提升。2024年全球L1-L5级自动驾驶汽车 出货量预计将达到约5425万辆，2020至2024年的年均复合增长率（CAGR）达到18.3%。
驾驶是汽车智能化的重要应用，也是人工智能、集成电路、通信网络等战略科技的重要落地场景。智能驾驶无论在产业 还是资本市场都一直保持非常高的景气度，未来5年自动驾驶市场规模将超过5000亿美元。
3.2 To B：工业互联网推动制造业数字化转型
工业互联网以科技赋能传统第二产业，推动制造业加速向网络化、数字化、智能化升级，涵盖了人工智能、网络通信、 工业软件等战略科技产业，是新一代信息技术与工业领域深度融合所形成的新兴应用模式和全新工业生态体系。
3.3 To G：国防信息化“十四五”迎来快速发展期
国防现代化建设从“机械化”走向“信息化”。十三五期间，我国国防基本走完机械化，大量的平台装备亟需在十四五 期间完成信息化。同美国相比，我国作为世界第二强国，军费占GDP占比有提升空间。
4. 总结
数据是信息化时代的核心战略资源。
战略科技产业：围绕数据这一核心战略资源的价值挖掘全过程，提供工具和基础设施的软硬件、系统解决 方案及相关服务产业。
在长周期、高景气、广覆盖和大空间的综合性应用场景中把握战略科技产业未来的投资机会
1. 数据已成为信息化时代核心战略资源
1.1 技术创新驱动产业变革，数据价值不断释放
信息技术的创新迭代催生了信息化时代的产业网络化、智能化、数字化变革从萌芽起步到发展壮大。信息化时代的产业变革共经历五个阶段，每一时期均由革命性的技术创新驱动，当前已经进入到新一代技术革命引领产 业数字化变革的关键期。
新一代信息技术持续挖掘数据价值：5G打破传输瓶颈，为数据传输提供高品质移动通信网络。通信技术以十年为一个周期持续迭代，不断升级：5G网络的性能较4G有大幅的提升，峰值速率是4G时代的20倍，达到 20Gbps，可以支持海量数据的实时传输。5G设备的连接密度是4G时代的10倍，达到每平方米10^6个，时延达到毫秒级， 是4G时代的10%。
新一代信息技术持续挖掘数据价值：芯片和云计算打破存储和算力瓶颈，打造更丰富的数据存储和计算资源。存储对数据价值挖掘过程至关重要，半导体存储芯片读写速度快、体积小、容量大、功耗低，技术进步不断压低成本。云计算通过虚拟化技术进行服务器资源的复用，为数据提供弹性、可扩展、按需使用、广泛连接的算力，有助于提升企 业IT资源使用效率、降低投入成本。
1.2 政策演进一脉相承，数据的重要性愈发凸显
21世纪以来，我国信息产业政策以数据为主线持续演进，不断推动经济社会从信息化向网络化、智能化和数字化转型。
多数发达国家很早便认识到数据在经济社会发展中的重要性，相关战略和产业政策布局起步较早。 美国是全球最早布局信息化的国家， 20 世纪 90 年代启动“信息高速公路”战略，政府在ICT领域年投入接近2000亿美元。日本政府早在 2001 年出台就提出《e-Japan 战略》，随后又相继发布《i-Japan》、《智能日本 ICT 战略》等。英国2009 年发布《数字英国》计划，是数字化首次以国家顶层设计的形式出现。随后相继发布《英国信息经济战略 2013》、《英国数字经济战略 2015-2018》等。围绕数据价值挖掘的跨国、跨区域合作持续深化，推 动数据价值提升的双边、多边机制不断涌现。
1.3 企业数智化转型需求强，数据赋能经济增长
双循环新格局下，降本增效内生动力催生企业数智化转型需求，加速推动数据价值挖掘。 当前，国内经济发展进入中低速增长的新常态，大部分中国企业需要摆脱以前依靠规模扩张的粗放式发展模式，转而面 向内部降本增效实行精细化管理，即从高速发展向高质量发展转变。基于数据价值挖掘实现转型升级是企业内生需求。大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术基于数据赋能企业转型升级效果显著。
围绕数据挖掘形成的数字产业化和产业数字化进程有效推动经济增长。
数据价值挖掘潜力巨大：数字产业化领域，通信、电子和计算机等信息产业增加值持续提升；产业数字化领域，新一代 信息技术基于数据赋能千行百业转型升级。2020年，我国数字产业化和产业数字化占比为2:8，数据产业增长空间广阔。
数字经济保持高位增长：2020年我国数字经济增速达9.7%，远高于同期GDP名义增速约6.7个百分点，对夺取疫情防控和 经济社会发展双胜利发挥重要作用。
2. 围绕数据价值挖掘打造战略科技产业
2.1 数据采集：视频物联成核心入口，计算机视觉价值巨大
视频物联成为数据采集核心入口。当前移动流量的增长，76%来自于视频类流量，基于视频的物联感知终端已经成为数 据采集的核心入口。我们认为视频物联产业有望成为信息化时代数据采集的重要战略基础设施。
计算机视觉产业发展空间巨大。据测算，2025年计算机视觉核心产业规模有望达到1537亿元，带动设备、工程建设、传 统产业效益提升等价值有望达到4858亿元，CAGR 22.5%。
2.2 数据传输：高速光模块提供更大带宽有线通
数据流量爆发促使光模块向高速化演进。我们认为，高速光模块为信息化时代数据的流动提供了更大的有线带宽通信， 从而成为重要的战略基础设施。
全球光模块市场未来仍保持较快增长，产能逐渐向中国转移。据咨询公司预测，全球光模块市场2030年市场规模有望超过 140亿美元，10年CAGR预计为9.3%，仍将保持较快增长。
2.3 数据计算：IDC和云计算重构算力基础设施
数据中心是信息化时代的算力基础设施，中国在超大型IDC方面仍有差距。未来数据算力将更多将向云端转移，超大规模 云数据中心将成为主要投资方向。目前全球超大规模数据中心美国占比40%，中国仅占比8%，未来发展空间广阔。
云计算产业快速发展，中国渗透率有待提升。2019年云计算基础设施市场规模首次超过传统IDC，但中国 渗透率较美国仍有5年左右的差距，未来有望加大投资力度。
3. 在应用场景中把握战略科技投资价值
3.1 To C：智能驾驶引领汽车智能新变革
全球汽车智能化是产业趋势，智能座舱和智能驾驶渗透率持续提升。2024年全球L1-L5级自动驾驶汽车 出货量预计将达到约5425万辆，2020至2024年的年均复合增长率（CAGR）达到18.3%。
驾驶是汽车智能化的重要应用，也是人工智能、集成电路、通信网络等战略科技的重要落地场景。智能驾驶无论在产业 还是资本市场都一直保持非常高的景气度，未来5年自动驾驶市场规模将超过5000亿美元。
3.2 To B：工业互联网推动制造业数字化转型
工业互联网以科技赋能传统第二产业，推动制造业加速向网络化、数字化、智能化升级，涵盖了人工智能、网络通信、 工业软件等战略科技产业，是新一代信息技术与工业领域深度融合所形成的新兴应用模式和全新工业生态体系。
3.3 To G：国防信息化“十四五”迎来快速发展期
国防现代化建设从“机械化”走向“信息化”。十三五期间，我国国防基本走完机械化，大量的平台装备亟需在十四五 期间完成信息化。同美国相比，我国作为世界第二强国，军费占GDP占比有提升空间。
4. 总结
数据是信息化时代的核心战略资源。
战略科技产业：围绕数据这一核心战略资源的价值挖掘全过程，提供工具和基础设施的软硬件、系统解决 方案及相关服务产业。
在长周期、高景气、广覆盖和大空间的综合性应用场景中把握战略科技产业未来的投资机会
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