虚拟样机市场规模和份额

虚拟原型市场分析

2025年虚拟原型市场规模为7.7亿美元，预计到2030年将达到15.0亿美元，期间复合年增长率为14.23%。对精确数字孪生的持续需求可减少物理原型支出、一次成功的芯片要求和电动汽车热挑战，支撑了这一扩张。^{[1]Synopsys，“虚拟原型硅前验证”， synopsys.com}汽车、半导体和医疗保健创新者正在将仿真投资与软件定义的产品路线图结合起来，将预算引导到基于模型的系统工程 (MBSE) 平台，将多物理场工作流程整合到共享数据环境中。云弹性正在增强本地高性能计算 (HPC) 集群但对知识产权主权的担忧仍然将关键工作负载束缚在企业数据中心。与此同时，物理解算器的人工智能 (AI) 增强正在压缩迭代周期，使工程师能够探索更广泛的设计范围，而不会超出项目里程碑。

全球虚拟原型市场趋势和见解

削减物理原型成本和时间的需求日益增长

汽车原始设备制造商现在每个整车骡子的投资超过 200 万美元，而如果迭代的话，单个半导体流片可能会超过 5000 万美元需要重新旋转。虚拟原型消除了 70-80% 的支出，并将项目日历缩短了 6-12 个月，大众汽车的 Nivus 项目完全在计算机中执行时就证明了这一点，缩短了 10 个月的开发时间，并节省了数百万美元的原型预算。因此，企业将资金转向可扩展的模拟许可证和 HPC 能力，而不是物理测试台，从而加速移动、消费电子和重型设备的采用。

转向软件定义车辆和 SDV 平台

现代自动驾驶汽车可能集成多达 10 亿行代码，这一规模使得传统的以硬件为中心的验证变得站不住脚。虚拟环境现在可以协调持续集成和无线更新场景，在车辆到达客户手中之前验证网络安全补丁和新功能。宝马与达索系统在数字孪生方面的合作说明了汽车制造商如何优先考虑云支持ed 协作，使设计师、软件团队和供应链合作伙伴保持同步。随着软件决定电动和自动驾驶平台的差异化，一级供应商和移动初创企业的虚拟原型市场参与度不断加深。

基于模型的系统工程 (MBSE) 的快速采用

MBSE 用互连的系统模型取代了以文档为中心的工作流程，这些模型自动传播机械、电气和软件制品之间的变化，从而减少了集成返工和后期意外。洛克希德·马丁公司的 F-35 项目展示了可扩展性，可以在统一的数字线程内协调数千个子系统，从而减少配置漂移。将 MBSE 与实时数字孪生配对可以闭合设计意图和现场性能之间的循环，从而实现持续认证和预测性维护。

芯片设计中对一次性硅片的需求

人工智能加速器、神经形态设备和小芯片基于 的架构使得晶圆厂后的重新设计成本极高，从而提高了详尽的硅前验证的成本。硬件辅助仿真器和事务级模型允许固件团队在芯片流片前几个月开始编码，从而大大降低了进度风险。 ZeBu Cloud 等云托管仿真农场提供小型设计公司以前无法承担的按需容量，从而将虚拟原型市场扩展到无晶圆厂初创企业。

高初始许可和HPC 计算成本

旗舰级多物理场套件的年度席位许可可能超过 50 万美元，而企业级 HPC 集群通常需要 1,000 万美元的支出。^{[2]Lenovo Press， “本地部署 vs 云 TCO”，lenovopress.lenovo.com} 这种资本密集度让中小型企业 (SME) 望而却步。尽管云平台降低了进入门槛，但始终在线的工作负载可能会产生比摊销本地集群高 3 至 5 倍的运营费用，从而阻碍了现金有限的创新者的采用。

云协作中的 IP 安全问题。

设计文件体现了国防产品和无晶圆厂芯片制造商的竞争优势。即使有了虚拟私有云和隔离环境，组织仍然对管辖权暴露和内部风险保持警惕。合规性审计和主权云产品正在扩大，但关键的签核模拟通常停留在本地基础设施上，从而减缓了虚拟原型市场内更广泛的云转移。

细分分析

按组件：服务缩小了软件主导地位的差距

软件占据了 2024 年收入的 81.2%，这反映了知识产权的锁定分解为锚定长期客户关系的求解器、网格划分算法和优化引擎。订阅模式保证了经常性收入流并为持续的功能发布提供资金，从而加强了供应商锁定。然而，由于企业面临陡峭的学习曲线，服务业正以 15.7% 的复合年增长率攀升。MBSE、数字孪生编排和人工智能辅助优化。工作流程自动化和求解器定制的咨询业务加深了供应商的巩固并产生了高昂的转换成本。到 2030 年，服务虚拟原型市场规模预计将超过 4.5 亿美元，这凸显了从纯粹的许可销售向以结果为中心的合作伙伴关系的转变。中小企业越来越多地将模拟任务外包给托管服务提供商，将软件访问与云计算资源捆绑在一起，从而避免大量资本投入。

强劲的服务增长也反映出严重的人才短缺；企业依靠供应商专家将跨学科求解器集成到统一的数据主干中。实施团队定期将 MBSE 框架映射到现有 PLM 系统，确保需求、测试工件和认证档案之间的双向可追溯性。随着人工智能开始自动化网格划分和参数扫描，服务提供商转向更高价值的行为诸如基于物理的神经网络训练和可持续性场景建模等活动。这种演变将服务细分市场定位为虚拟原型行业内竞争差异化的支点。

按部署模式：混合策略占主导地位

在航空航天和半导体领域的监管要求和 IP 敏感工作负载的推动下，本地基础设施将在 2024 年保留虚拟原型市场 68.1% 的份额。 Greenfield 计划仍会采购集群 CPU-GPU 节点，以保证多月活动运行的确定性吞吐量。尽管如此，在弹性突发容量需求和生成式人工智能设计跨度的千兆瓦级功率预算的推动下，云原生部署正以 16.1% 的复合年增长率增长。由于基于消费的定价吸引了初创企业和学术界，到 2030 年，由云使用带来的虚拟原型市场规模将接近 7 亿美元。 

组织将基线求解器保留在本地每晚进行构建，同时在需求高峰期间将随机设计探索工作分配给超大规模设施。 Arm 硬件上的 Virtualizer Native Execution 等提供商产品直接与 CI/CD 管道集成，进一步模糊了软件工程和物理验证之间的界限。安全认证、主权云可用性和透明的成本治理仪表板将决定未来整个虚拟原型市场的云采用速度。

按仿真学科：CFD 与 FEA 缩小差距

有限元分析在 2024 年占据 57.2% 的收入领先地位，这得益于汽车、航空航天和重型机械的结构完整性和耐用性验证。与此同时，随着电气化动力总成热设计、电池组冷却和 5G 天线优化不断升级的流体仿真要求，计算流体动力学正以 15.3% 的复合年增长率快速发展。来自 Ansys 等合作伙伴的 AI 加速求解器NVIDIA 大幅缩短了 CFD 运行时间，使参数化扫描在标准冲刺周期内变得可行。 

电磁、振动和多相流模型越来越多地进行联合模拟，以捕获单一物理工具忽略的耦合现象。因此，随着最终用户选择统一环境而不是单点解决方案，集成多物理场平台的虚拟原型市场份额正在扩大。供应商路线图强调自动域耦合和人工智能引导的求解器选择，以降低专业障碍并扩大可寻址的用户群。

按最终用途行业：医疗保健激增，超越早期采用者

汽车和交通运输占 2024 年总支出的 32.4%，反映了在耐撞性、空气动力学和软件定义车辆验证方面根深蒂固的做法。然而，医疗技术领域的监管势头正在推动医疗器械领域以 14.4% 的复合年增长率增长。美国 FDA 2024 年指南正式确定了计算模型可信度使 510(k) 提交中的计算机证据合法化，缩短了基准测试时间表并加快了临床时间。^{[3]U.S. FDA，“计算建模可信度指南”，fda.gov}

数字双胞胎超越了植入物设计，延伸到了医院运营，其中患者特定的心血管模型支持手术规划和个性化治疗方案。半导体和电子产品仍然是稳定的增长支柱，因为人工智能芯片集成了特殊材料和先进封装，需要整体电热机械联合仿真。航空航天和国防应用围绕 MBSE 驱动的平台设计进行整合，而工业机械、电信和消费品行业正在兴起一股新兴但不断上升的采用者浪潮，尝试采用网络数字孪生技术来推出 5G。

竞争格局

虚拟原型市场适度集中五家领先供应商——Synopsys、Siemens Digital Industries Software、Dassault Systèmes、Hexagon 和 Ansys——占据了 2024 年收入的近 65%。并购仍然是投资组合扩张的主要手段； Synopsys 以 350 亿美元收购 Ansys，以及西门子以 106 亿美元收购 Altair Engineering，都体现了针对无缝芯片到系统工作流程的生态系统整合。 

战略差异化现在的重点是人工智能支持的优化、特定领域的加速器和与云无关的许可，让客户可以跨混合架构转移工作负载。达索系统利用其 PLM 骨干嵌入实时 MBSE 工件，而云原生挑战者 SimScale 通过基于消费的定价和浏览器优先的体验来吸引中小企业。 IEEE 编目的专利申请显示，围绕物理信息神经网络、自动自适应网格划分和异构计算管道的活动激增，预示着一场竞争性的战斗扎根于人工智能仿真融合。

互操作性标准、网络安全认证和领域专家服务网络演变成事实上的护城河。尽管如此，开源求解器和大学孵化的初创企业继续蚕食利基垂直领域，特别是在可再生能源微电网和生物制药领域，定制物理模型胜过通用套件。在预测期内，云超大规模厂商和仿真供应商之间的战略联盟预计将重塑整个虚拟原型行业的定价、采购和分销。