工信部再提AI+软件：智能编程破局

发布时间：2026-05-01 07:52来源：微信阅读：5

从“软件大国”通往“软件强国”的关键跃升

序言：工信部释放的“新信号”

4月28日，国务院新闻办公室召开政策例行吹风会。工业和信息化部副部长柯吉欣在会上提出新部署：启动“人工智能+软件”专项行动，推动智能编程研发与应用落地，并加快培育模型即服务、智能体即服务等新业态。

这并非一般的政策通报。其背后传递出清晰信号：我国软件产业正在由“规模扩张”迈向“智能重构”。

会上，柯吉欣公布了一组引人关注的数据：2025年软件和信息技术服务业营收达到15.48万亿元，为2012年的6.2倍；国产操作系统持续优化、体验不断提升；通义千问、混元等国产大模型开源生态走在前列；截至3月底，词元日均调用量突破140万亿，较上年同期增长1000多倍。

“这些成绩的取得，离不开1100多万从业人员的辛勤耕耘和顽强奋斗。”柯吉欣表示。

但在这些亮点数据之外，更值得关注的疑问也逐渐清晰：依靠传统模式的软件还能维持多久？当AI正在重塑软件的生产方式、产品形态与服务路径时，我们的软件产业准备好了吗？

一、“人工智能+软件”：为何必须走这一步？

核心观点：这是中国软件产业从“规模红利”转向“智能红利”的必然选择。

1. 传统软件模式已接近“天花板”

15.48万亿的营收体量，表明中国软件业已成为“庞然大物”。然而传统软件更偏向“卖许可证、卖代码”，边际成本逐步抬升，价值也在不断递减；而在AI+软件框架下，软件更像“持续运行的服务”，边际成本更趋下降，价值释放呈指数级增长。

柯吉欣对趋势判断明确：国产软件“越来越丝滑、越来越好用”。与此同时，他也点出了下一阶段的努力方向——“强软件服务、绘数智新篇”。

2. 市场已给出“爆发式”反馈

有一个数据需要反复品读：词元日均调用量突破140万亿，且同比增长1000多倍。

这说明了什么？市场对“智能服务”的需求正在迅速放大。用户越来越不在意软件安装在哪，而更关注能否通过对话方式直接解决问题。传统软件交付路径难以匹配这种“即时、对话式、智能化”的需求。

3. 新业态正在“自然生长”

柯吉欣在会上直言：“模型即服务、智能体即服务等新业态新模式不断涌现。”产业的自发演进方向已经较为清晰，政策层面的任务更多是“加快”与“规范”。

4. 云基础设施已具备条件，为“走出去”铺路

“骨干云服务企业已在全球30多个国家和地区建设150多个数据中心，推动云服务‘走出去’进程提速。”这为我国MaaS服务向海外输出提供了必要的基础条件。

一句话概括：传统软件模式开始跑不动了，AI+软件才是唯一的前进方向。工信部此次行动，就是在产业自发探索的基础上“再推一把”。

二、智能编程：为何被称为“第一战场”？

核心观点：智能编程是检验“人工智能+软件”专项行动成效的重要“试金石”。

1. 国际标杆已被点亮

Anthropic的Claude Code正在引发全球范围内的编程范式变革。

它带来的不只是“写得更快”，更在于重塑AI编程的底层逻辑：从“理解驱动”转向“执行驱动”。代码不必完全被理解，只要能够被正确调整并顺利运行。

相关调查显示，Claude Code已经成为开发者最喜爱的AI编程工具（喜爱度46%），显著高于Cursor的19%。

2. 竞争格局已经成形

在国内市场，AI编程赛道基本由字节、阿里、腾讯、百度、华为五家科技巨头共同占据。字节跳动的Trae以41.2%的市场份额居中国第一，总注册用户突破600万。阿里通义灵码的使用企业数也已超过1万家。

华为云码道（CodeArts代码智能体）公测上线后，参与用户数翻倍，日活跃用户增长三倍，并正紧急扩容昇腾算力以匹配需求。

3. 工信部已给出“作战图”

柯吉欣在发布会上明确把“加快智能编程研发应用”作为重点任务。这意味着：智能编程被确定为“人工智能+软件”行动的“第一战场”。

同时，他还提出了五个具体着力点：

培育模型即服务、智能体即服务等新业态

进一步加强开源生态建设

健全制造业数智化转型服务体系

深入实施工业互联网创新发展工程

实施工业数据筑基行动

这构成了一条完整且可落地的路线图。

三、赶超路径：不是“复刻”，而是“换道”

核心观点：面对Claude Code的国际领先，我们真正的优势不在于“照搬一个”，而在于“换一种路径”。

1. 我们手中有“底牌”

底牌一：国产AI编程助手正在形成梯队。通义灵码已成为国内下载量第一的AI编程插件，开源社区评价其为“Java/Go开发者的首选”，并称其是“目前唯一能实现‘代码生成+云资源运维+智能问答’三位一体的免费AI助手”。

底牌二：国产大模型开源生态处于全球领先。柯吉欣明确表示：“通义千问、混元等国产大模型为代表的开源生态也是全球领先。”深度求索刚刚推出的DeepSeek-V4大模型也进一步推动AI普惠落地。

底牌三：全球最大的工业软件应用落地场景。中望软件的AI智能出图可将出图耗时缩短27%至45%，部分客户效率提升达到300%。这种工业实践的厚度是国外对手难以具备的独特优势。

底牌四：自主可控的底层基础设施。华为仓颉语言与鸿蒙内核实现100%自研组合；deepin-IDE也完成了完全自主研发，自主代码超过14万行。

2. 工信部已经勾勒出“赶超路线图”

路径一：加快智能编程研发应用。这是“第一战场”，必须率先拿下。

路径二：培育MaaS和AaaS等新业态。从“卖软件”转向“卖智能服务”，这是模式层面的关键切换。

路径三：进一步加强开源生态建设。发挥我国开源生态的独特优势与积累。

路径四：健全制造业数智化转型服务体系。推动智能编程与工业软件、制造业场景实现更深融合。

路径五：深入实施工业互联网创新发展工程。为智能编程提供算力底座支撑。

路径六：实施工业数据筑基行动。破解“数据粮仓”问题，形成高质量数据集。

3. 不是“复制Claude Code”，而是“用出中国优势”

中国的智能编程赶超路径，并非机械复制某一产品，而是：

用好工业场景：让智能编程服务于制造业、航空航天等国家战略领域

用好云基础设施：把智能编程能力作为云服务输出到全球

用好开源生态：以通义灵码等国产工具为基础，打造自主产品体系

结语：从“软件大国”走向“软件强国”

柯吉欣在发布会上的总结，可以视为本文的“点睛之笔”：

“着力‘强软件服务、绘数智新篇’，为我国服务业高质量发展注入新的活力。”

“人工智能+软件”专项行动背后，是一场从“软件大国”迈向“软件强国”的战略跃迁；而智能编程，则是这次跃迁的“第一战场”。

面对Claude Code等国际标杆，我们既要承认差距，也要看到自身的独特竞争力——全球领先的开源模型生态、海量的工业场景、扎实的云基础设施，以及逐步成型的国产编程助手矩阵。

更关键的是，工信部已经绘制了一条清晰路线图：从“强软件服务”到“绘数智新篇”，从“加快智能编程”到“培育新业态”，从“开源生态”到“工业数据筑基”——这是一条完整且可执行的赶超路径。

正如柯吉欣所说：“这些成绩的取得，背后是1100多万这个行业的从业人员的艰辛付出和艰苦奋斗。”

在未来五年，这份投入将转化为更丰硕的成果。

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