启云方CEO苏立清：工业软件筑基，引领企业AI新生产力浪潮|科创先锋对话

编者按：在科技创新的征途上，每一步都凝聚着探索者的汗水与智慧。这是一档聚焦科创领域领军人物的深度访谈栏目。他们背后隐藏着哪些鲜为人知的奋斗故事？在创业的浪潮中，他们的内心世界经历了怎样的蜕变？《科创先锋对话》将带您一同揭开这些谜团，展望未来趋势。

本期，《科创先锋对话》的特邀嘉宾是启云方科技掌舵人苏立清。

▍个人风采

苏立清，启云方科技有限公司的领军人物，毕业于吉林大学计算数学与应用软件专业。他拥有数十年在全球顶尖科技企业的技术研发与管理经验，深耕信息通信、数字化转型及企业级技术创新领域，曾担任研究所所长、产品线总裁、首席数字化转型官等要职。他不仅主持过国家863计划重大专项课题，还荣获四川省科学技术进步一等奖等多项殊荣，2016年更是被评为深圳市地方级领军人才。如今，他正致力于推动国产工业软件与企业AI的融合创新。

▍企业概览

启云方科技有限公司，自2023年创立以来，便以工业软件为基石，AI为核心驱动力，迅速崛起为科技界的新星。公司聚焦于工业软件与企业AI应用，业务覆盖电子工程EDA、半导体智能制造、企业IT、企业源生AI、数据管理及AI安全等多个核心领域，致力于为企业提供高效、智能、安全的产品与解决方案，携手生态伙伴共同推动产业数字化、智能化升级。

徽声在线10月19日讯（记者 曾乐 陈俊清）从单点EDA工具的突破到系统级工具链的布局，启云方科技有限公司（简称“启云方”）仅用一年时间便实现了这一跨越。这家成立于2023年的新兴企业，主打工业软件与企业AI应用，正以惊人的速度改变着行业格局。

继2025湾芯展推出原理图、PCB两款国产电子工程EDA软件后，启云方在2026湾芯展上再次发力，发布了EDA系统级电子设计工具链和“小笼虾™”智能体安全解决方案（安全+AI）两大新品。前者旨在提升硬件研发效率，后者则专注于解决AI Agent在企业核心业务场景下的安全治理难题。

“十指分散，力量有限；攥指成拳，方能致远。”启云方CEO苏立清在接受《徽声在线》专访时表示，“今年我们携手七、八家产业伙伴，围绕电子工程EDA构建了完整的供给体系，覆盖了仿真设计、布线、制造工艺仿真等关键环节。本次推出的EDA系统级电子设计工具链，正是基于去年单点产品的体系化升级。”

在专访中，苏立清深入剖析了公司“工业软件+企业AI应用”的核心战略，以及国产工业软件从单点工具替代到全链路生态共建的底层逻辑。他坦言，行业仍面临用户习惯壁垒、生态不完善等挑战。但他坚信，AI不是颠覆工业软件的外部因素，而是产业换道超车的关键。国内工业软件赛道无需复刻海外巨头路径，可依托开放生态整合资源，走出一条“平台化底座+AI赋能”的差异化路线。

拥有二十余年科技公司从业经验的苏立清，用“三棵树”的比喻总结了自己的职业经历。其中，荔枝树最具代表性，它象征着将挫折转化为成长动力，持续结出硕果的能力。

这段丰富的产业经历，也深刻影响了他后续的创业理念和布局国产EDA与AI安全产品的思考。

▍迎接“一次变革”：AI驱动EDA实现跨工具、跨流程智能协同

“步入AI时代，企业如何借助大模型、智能体等技术提升研发效率和服务能力，是必须面对的课题。”苏立清在采访中多次强调AI应用带来的产业变革。

他认为，AI正在重塑EDA产品形态和硬件研发协同模式，行业应用正从单点工具AI增强向跨工具、跨流程智能协同演进。

据介绍，启云方采用“AI赋能单体软件+系统级智能协同”的双轮策略。一方面，在自研原理图、PCB工具中融入AI能力，提升单点工具自动化程度；另一方面，以协同平台的数据底座为基础，推动AI能力融入设计、仿真、DFX、工艺等全环节，实现跨岗位、跨流程的智能协同。

苏立清强调，工业软件是AI落地的实体场景载体，AI安全则是工业软件智能化的基础。提升研发效率与划定安全治理边界同等重要，二者共同推动AI从技术能力转化为企业生产力。“软件最终要服务于企业业务，只有真正落地企业场景，AI才能释放新质生产力。”

苏立清判断，AI与工业软件的融合正处于从技术验证走向规模化落地的关键期。然而，行业普遍面临数据孤岛、系统割裂、业务流程繁复等难题。“模型决定单点能力，架构决定系统生产力。真正的突破在于将AI融入工业知识体系、业务流程与核心业务，持续产出可量化、可验证的产业价值。”

他提到，AI嵌入工业软件需要结合企业私有数据、行业知识与通用大模型，并配套数据治理、流程治理体系，才能实现深度耦合。商业模式上，工业软件厂商也将从单纯售卖工具转向输出“AI治理架构+FDE模式”，提供长期持续服务。

“中长期来看，AI将推动硬件研发模式迭代，由人单独操作工具转向人、AI、系统协同作业。”苏立清表示，“硬件工程对可靠性、验证标准、责任边界要求极高，因此我们优先保障工程质量可控，在此基础上将AI嵌入全研发流程。”

▍推出“两大新品”：瞄准效率与安全，打通AI落地“最后一公里”

在2026湾芯展上，启云方一口气发布了EDA系统级电子设计工具链和“小笼虾™”智能体安全解决方案（安全+AI）两大新品。这两款产品直击行业两大核心痛点：如何借助AI进一步释放工业软件研发效率；如何确保AI Agent在企业场景内安全规模化落地。

据介绍，启云方EDA系统级电子设计工具链重点解决复杂硬件研发场景下的工具割裂、数据不通等问题，推动电子硬件研发从“单点工具独立使用”转向“系统级协同”。该工具链可将电子硬件设计整体周期缩短20%，板级设计一版成功率提升30%。

而“小笼虾™”智能体安全解决方案则依托智能体安全治理体系，保障AI运行全程可信、可控、可审计。该方案已在多家半导体企业、大型集团客户侧试点落地，覆盖智能体运行时安全防护、AI赋能渗透测试等能力。

“大模型迭代迅速，但企业受数据合规、现有架构约束，安全问题未解决前不敢大规模上线AI。”苏立清称，“小笼虾™”的核心价值在于解决中大型企业AI治理架构难题，实现技术创新与风险可控的平衡。

“两款新品的推出，正是响应工业软件AI化、企业AI规模化应用的产业方向，聚焦效率与安全两大主线。”苏立清表示。当前工业软件智能化面临两大难题：一是如何依托AI提升全系统协同效率；二是如何搭建AI Agent进入企业核心业务后的安全治理边界。

▍布局“四大平台”：聚焦工业软件AI化与企业AI应用

尽管国产EDA单点工具逐步成熟，但行业普遍存在工具分散、数据割裂等问题。启云方成立仅三年，便已围绕工业软件AI化、企业AI应用搭建起四大平台：方舟数字平台、电子工程EDA系统级电子设计工具链平台、半导体智造CIM系统、依托汉擎底座打造的DF²Cloud。

“我们的思路不是各产品线各自搭建AI底座，而是依托平台架构打通大模型、企业知识、AI Agent与业务系统。”苏立清解释，在这套体系下，EDA面向研发设计落地AI，CIM在制造场景推进智能化，小笼虾负责智能体安全治理，形成业务应用、平台支撑、安全治理三者协同的整体架构。

面对系统级工具链方案的高研发投入和复杂工程集成挑战，启云方为何选择这条路线？苏立清回应，长期看AI将推动硬件研发模式升级为“人、AI、系统协同”的新范式。硬件工程对可靠性、验证规范要求严苛，必须在保障工程质量可控的前提下循序渐进融入AI。

“生态整合面临技术端和商业端两大难点。”苏立清坦言，“我们统一平台标准、底层数据与元器件库，制定各专业模块的标准化接口。虽然由多家厂商协同开发，但交付给客户时呈现为一套完整产品。”

依托这套生态协同共建模式，启云方已取得阶段性进展：自研原理图、PCB布线工具对标海外产品，并在部分客户场景实现商业化应用，服务超100家中大型客户；叠加生态伙伴的单点工具后，整套系统级方案竞争力持续增强。

为降低客户迁移成本，启云方优先落地元器件库自动转换功能。AI的融入正抹平新旧平台之间的使用差距。“以BGA逃逸布线为例，传统方案需要1至2周完成布线；依托AI大模型仅需5分钟即可完成。”苏立清认为，AI+工业软件是国内EDA产业实现换道超车的重要机遇。

目前，公司产品已落地半导体、电子制造、高端装备、消费电子、通信、航空航天等领域。苏立清称，“上述项目并非试验试点，而是成熟产品正式商用。不少大厂已经完成全面国产化替代。”

▍“三棵树”背后：关于“取舍”的商业哲学

启云方四大平台同步布局引发市场讨论：公司业务战线是否铺得太宽？苏立清回应：“这是战略取舍之后的主动选择。”

“业务追求面面俱到反而难以凝聚产业伙伴。”他进一步解释，“公司为各平台划定清晰业务边界，资源集中投向具备差异化、不可替代的核心环节，其余模块交由生态伙伴协同完成。”

据介绍，电子工程EDA赛道启云方聚焦自研原理图、PCB布线两大核心工具；芯片EDA赛道则依托汉擎底座搭建平台为设计、IP、设备厂商输出生态整合能力。“取舍的本质是削减非核心投入，集中资源投入护城河环节。”

这套“有所为、有所不为”的战略同样体现在商业化节奏上。启云方坚持研发与商业化并行推进，推动各平台形成正向现金流。苏立清提出，硬科技企业需要动态平衡研发投入保障健康运营。“无论愿景多宏大，企业首要任务是活下去。”

截至目前，启云方不同产品及业务线处于差异化商业化阶段：电子工程EDA实现规模化商用；半导体Smart CIM落地多家晶圆厂；高端ERP业务取得突破；方舟数字平台、小笼虾智能体安全方案仍处在试点阶段。苏立清表示，产品分阶段推进，EDA重点发力市场推广，方舟、小笼虾以研发打磨为主。

当前AI赛道热度居高不下，但企业端普遍存在“技术热、落地冷”困境。苏立清认为，AI价值在于解决真实业务问题、创造业务价值。他提出评判AI落地成效的三大维度：用户体验改善、人力与业务流程提效、催生新商业模式。

苏立清判断，企业AI落地难的根源在于缺少系统性治理体系。流程割裂、数据孤岛等问题普遍存在，传统IT架构难以适配AI原生场景。企业需要升级底层架构从传统4A架构演进至搭载AI治理能力的5A架构。

与此同时，AI Agent从简单问答升级到自主执行任务带来全新安全风险。苏立清称，传统安全防护手段难以适配新场景。AI智能体访问数据、调用工具、执行业务指令可能引发智能体失控、算法滥用等风险。

拥有二十余年科技公司产业经验的苏立清兼具技术视野与产业思考。在他看来，产业创新要平衡生存现实与长期目标。“一款优秀大模型可以成就一家企业；用好AI大模型则能赋能整个产业升级。”

（徽声在线记者 曾乐 陈俊清）