本期，《对话科创家》栏目的嘉宾是启云方 CEO 苏立清。
▍个人介绍
苏立清，启云方科技有限公司 CEO，毕业于吉林大学计算数学与应用软件专业。其拥有数十年全球领先科技企业的技术研发与管理经验，长期深耕信息通信、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高级管理职务。其曾主持国家 863 计划重大专项课题，荣获四川省科学技术进步一等奖等多项科技奖项，2016 年获评深圳市地方级领军人才，现聚焦推动国产工业软件与企业 AI 创新发展。
▍公司简介
启云方科技有限公司成立于 2023 年，是一家以工业软件为底座、AI 为核心驱动力的科技企业。该公司聚焦工业软件与企业 AI 应用，布局电子工程 EDA、半导体智能制造、企业 IT、企业源生 AI、数据管理及 AI 安全等核心领域，致力于为企业研发、制造与经营提供高效、智能、安全的产品与解决方案，携手生态伙伴推动产业数字化、智能化升级。
《科创板日报》10 月 19 日讯（记者 曾乐 陈俊清） 从推出单点 EDA 工具到布局系统级工具链，启云方科技有限公司（下称：" 启云方 "）用一年时间完成了这场跨越。
启云方成立于 2023 年，主打工业软件与企业 AI 应用。继 2025 湾芯展推出原理图、PCB 两款国产电子工程 EDA 软件后，该公司在 2026 湾芯展再发布两大新品：EDA 系统级电子设计工具链、" 小笼虾 " 智能体安全解决方案（安全 +AI），前者瞄准硬件研发提效，后者解决 AI Agent 落地企业核心业务场景下的安全治理难题。
" 十根手指分散发力，力量十分有限，只有攥成一个拳头才能形成合力。" 启云方 CEO 苏立清接受《科创板日报》专访时称，" 今年我们联动七、八家产业伙伴，围绕电子工程 EDA 搭建完整供给体系，覆盖仿真设计、布线、制造工艺仿真等环节，由生态伙伴补齐链条能力，沉淀系统化软件核心能力。本次推出的 EDA 系统级电子设计工具链，正是公司在去年单点产品之上完成的体系化升级。"
本次专访中，苏立清详解公司 " 工业软件 + 企业 AI 应用 " 核心战略，剖析国产工业软件从单点工具替代走向全链路生态共建的底层逻辑。他坦言，行业仍面临用户使用习惯壁垒、生态不完善等现实挑战。在其看来，AI 并非颠覆工业软件的外部变量，而是产业换道超车的关键抓手；国内工业软件赛道不必复刻海外巨头的成长路径，可依托开放生态整合国内产业资源，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历的苏立清，是工业软件领域的资深从业者。他习惯用 " 三棵树 " 的比喻总结这段职业经历。在他的解读里，" 三棵树 " 之中，荔枝树最具代表性——能 " 将挫折转化为成长动力，持续结出果实 "。
而这段产业经历，也深刻塑造了他后续创业、布局国产 EDA 与 AI 安全产品的思考底色。
▍拥抱 " 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，提升内部研发效率与对外服务能力，是必须思考的命题。" 采访中，苏立清多次谈及 AI 应用正带来深刻的产业变革。
在他看来，AI 正重塑 EDA 产品形态与硬件研发协同模式，行业应用从单点工具 AI 增强，向跨工具、跨流程智能协同演进。
据介绍，依托系统级 EDA 路线，启云方采用 "AI 赋能单体软件 + 系统级智能协同 " 双轮策略。一方面，在自研原理图、PCB 工具中融入 AI 能力，依托智能布局布线、规则自动核查、缺陷优化等功能，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 能力逐步融入设计、仿真、DFX、工艺等全环节，实现跨岗位、跨流程的智能协同。
苏立清认为，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前提。一边提升复杂硬件研发效率，一边划定 AI 安全治理边界，二者共同指向同一目标：推动 AI 从技术能力落地为企业生产力。" 软件最终要服务企业业务，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 与工业软件融合正处在从技术验证走向规模化落地的关键期。与此同时，行业普遍遭遇数据孤岛、系统割裂、业务流程繁复、工程可靠性不足、安全治理缺位等难题。" 模型决定单点能力，架构决定系统生产力。真正的突破，不是简单给软件外挂 AI 功能，而是将 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 嵌入工业软件并非通用方案，需要将企业私有数据、行业知识与通用大模型结合，配套数据治理、流程治理体系，才能实现 AI 与工业软件的深度耦合，下沉至企业业务场景，将技术融合转化为生产力价值。商业模式层面，工业软件厂商也将从单纯售卖工具、提供技术服务，逐步转向输出 "AI 治理架构 +FDE 模式 "，交付业务价值并提供长期持续服务。
" 中长期来看，AI 价值不局限于单点任务提效，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。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，搭建稳定的系统级生产力体系。" 苏立清表示。
▍推出 " 两大新品 "：瞄准效率与安全 打通 AI 落地 " 最后一公里 "
2026 湾芯展上，启云方一口气发布两大新品：EDA 系统级电子设计工具链、" 小笼虾 " 智能体安全解决方案（安全 +AI）。两款产品直击行业两大核心痛点：工业软件如何借助 AI 进一步释放研发效率；AI Agent 如何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工具割裂、数据不通、多角色协同难、研发资产难以复用等痛点，推动电子硬件研发从 " 单点工具独立使用 " 转向 " 系统级协同 "。" 和单点工具不同，这套系统级工具链打通各环节数据底座，内置 AI 能力，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%。" 苏立清介绍。
而 " 小笼虾 " 智能体安全解决方案（安全 +AI），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。苏立清透露，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、安全运营等能力，" 团队正结合每家客户内部 AI 应用的场景与诉求持续迭代调优 "。
" 大模型迭代速度很快，几乎每月都有新进展。但对企业来说，受数据合规、现有架构约束，安全问题没有解决前，不敢大规模上线 AI，仅能开展小范围试点。" 苏立清称，" 小笼虾 " 核心价值，是解决中大型企业 AI 治理架构难题，" 让 AI 在企业设定的治理边界内发挥价值，企业既能用好大模型能力，又避免治理失控，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。效率提升与安全治理并举，AI 才能真正从技术能力转化为企业生产力。" 苏立清表示。当前工业软件智能化面临两大难题：其一，复杂电子研发场景如何依托 AI 提升全系统协同效率；其二，AI Agent 进入企业核心业务之后，如何搭建配套安全治理边界。
▍布局 " 四大平台 "：聚焦工业软件 AI 化与企业 AI 应用
当前，国产 EDA 单点工具逐步成熟、商用落地持续扩容，但行业普遍存在工具分散、数据割裂、业务流程脱节等痛点，企业亟需覆盖全流程的系统级研发平台能力。
启云方成立虽仅三年，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 DF Cloud。
" 我们的思路，不是各产品线各自重复搭建 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，沉淀可复用的共性能力。" 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。
国内电子工程 EDA 赛道，多数厂商选择深耕单点工具；系统级工具链方案，则意味着更高研发投入、更复杂的工程集成与难度更大的生态协同。启云方为何选择这条门槛更高的路线？
苏立清回应，长期看 AI 会推动硬件研发模式从 " 人操作工具 "，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、责任边界要求严苛，必须在保障工程质量可控的前提下，循序渐进将 AI 融入全研发流程。
" 生态整合会遇到两大难点：技术端，不同架构、技术标准之间打通难度大；商业端，需要平衡生态伙伴之间的利益分配。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。虽然背后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。" 苏立清坦言，系统级路线门槛更高，但 " 这是客户真实需求倒逼出来的选择 "。
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，累计超 5 万名工程师在平台开展设计工作；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。
值得注意的是，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，帮助客户快速将原有工具器件库迁移至新平台。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，传统方案引脚密度高，工程师需要 1 至 2 周完成布线；依托 AI 大模型，仅需 5 分钟即可完成，效率提升显著。" 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，也有部分企业采用‘国产 + 海外’工具混合部署模式。"
▍ " 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，市场也出现相关讨论：公司业务战线是否铺得太宽？
苏立清对此回应：" 这是战略取舍之后的主动选择。"
" 业务追求面面俱到，反而很难凝聚产业伙伴；即便资金充裕，全赛道铺开会造成主线涣散。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。" 他进一步解释。
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，仿真、结构、工艺等环节交由外部生态伙伴；芯片 EDA 赛道不做单点工具，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。启云方专注平台底座建设，联合国内工具厂商一起做大产业盘子 "。
这套 " 有所为、有所不为 " 的战略，同样体现在其商业化节奏上：启云方没有选择烧钱换规模的路径，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，硬科技企业不能只重研发、轻视经营质量，需要动态平衡研发投入，保障企业健康运营。" 无论愿景多宏大，企业首要任务是活下去，健康增长才能支撑持续创新 "。
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，服务超百家客户、累计超 5 万名工程师；半导体 Smart CIM 落地多家晶圆厂，深度绑定产线，客户付费意愿较强；高端 ERP 业务取得突破，十余家大型企业完成上线；方舟数字平台、小笼虾智能体安全方案仍处在试点阶段，已有近 10 家客户落地。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，Smart CIM 持续拓展落地场景。" 布局过早容易拖累现金流，过于保守又会丢失产品竞争力 "。
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 价值不在技术本身，而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。" 评估 AI 要以终为始，看赋能业务带来的实际效果，不能只看技术参数 "。
苏立清判断，企业 AI 落地难的根源，是缺少系统性治理体系。流程割裂、数据孤岛、算力调度无序、安全能力不足等问题普遍存在，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，安全风险也发生本质变化。" 过去只需关注 AI 输出的文本内容，现在更需要警惕 AI 执行的各类操作。" 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，会带来智能体失控、算法滥用、数据泄露等全新风险。
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 "。
