AI+软件专项：从智能编程到生态落地
2026年4月28日，在国务院政策例行吹风会上，工信部宣布将启动“人工智能+软件”专项行动。当天，工信部还会同国家数据局发布“模数共振”行动。承接2026年初八部门印发的“AI+制造”专项意见，以及2025年国务院"人工智能+"顶层指导文件，相关政策体系正由方案设计阶段转入更具操作性的落地推进。
这场会议向产业释放的关键信号是：软件研发正在从纯人工推进，逐步迈向人机协作的新阶段，AI编程也将逐渐被纳入企业研发流程的规范环节。
自2025年7月启动以来，词元无限就持续跟进产业智能化演进，并以技术判断为牵引推进产品研发与应用落地。
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AI软件进入规模化应用新阶段
从顶层布局到专项行动推进，AI与软件产业的融合正进入节奏更清晰的落地阶段。近期政策不仅点明“AI+软件”的重点方向，还将智能编程、基础软件、工业软件、算力数据以及生态服务等要素纳入一体化推进框架。
可以看到，AI编程已不只是用来提效的工具，它正在成为企业研发体系升级、软件产业智能化变革，以及新型工业化建设的重要支撑。
从顶层设计到专项行动
政策体系加速落地
2025年以来，围绕“人工智能+”的政策路径不断走深。从国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，到工信部在智能软件、AI开发平台、工业大模型等方向设置技术指标，再到八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，AI软件能力经历了从技术验证到产业牵引的演进，进入场景检验与体系化建设并行的新阶段。
在此基础上，4月28日的政策吹风会进一步强化了政策导向：将“智能编程”作为突破抓手，工信部提出加快智能编程研发应用，推进开源生态建设，并完善面向制造业数智化转型的服务体系。与此同时，同日启动的“模数共振”行动把模型能力、数据资源和场景应用纳入协同推进框架，促成“数据—模型—场景应用”的闭环联动。由此，政策主线已由倡导走向部署，也为企业级AI Coding的规模化落地打开了更明确的产业窗口。
智能编程率先破题
AI编程工具加速成为企业标配
在这一轮政策部署中，智能编程被放在突出位置。政策强调加快AI辅助乃至主导的代码生成、测试、运维工具研发，打造覆盖软件全生命周期的智能化工具链，并培育模型即服务、智能体即服务等新形态。由此判断，AI编程将从侧重提升个人效率的辅助工具，进一步转向企业研发体系的基础配置与关键能力。
与此同时，政策也将基础软件、工业软件、算力数据以及生态服务纳入整体统筹。在基础软件方向，AI能力将与国产操作系统、数据库、中间件和开源生态更深融合，以增强软件体系的自主可控水平；在工业软件层面，行业模型与智能体有望推动CAD、CAE、MES、EDA等工具向系统平台演进；在应用落地阶段，算力与高质量数据集建设将支撑“数据—模型—场景”循环形成；而服务体系的持续完善，将推动企业从“使用工具”过渡到“重构流程”。总体而言，AI正从外部补强能力逐步嵌入软件生产、工程交付与产业协同的全流程。
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从产品到生态，词元无限的持续实践
政策方向持续清晰，也进一步扩大了企业级AI Coding的价值边界。对词元无限而言，智能编程并非单点工具，而是贯通代码生成、测试验证、知识管理、私有化部署及生态协同的系统性能力。其产品规划与落地节奏，正对齐软件产业从“效率提升”走向“研发体系重构”的长期演进。
在产品布局中回应产业方向
回到企业端的真实实践，词元无限的产品布局与政策导向体现出较高一致性。公司并不止步于单一AI编程工具，而是围绕智能编程、软件测试、企业知识融合、私有化部署以及生态协同构建产品矩阵，逐步形成适配复杂研发场景的完整体系。
其中，智能编程是词元无限的重点赛道。旗舰产品InfCode定位为企业级AI编程智能体，支持IDE插件、AI原生IDE、CLI等多种交付形态，具备自主任务规划、长程上下文推理以及工具调用能力。在SWE-bench Verified等权威评测中，InfCode获得领先表现，体现其在复杂工程代码理解与修复方面的技术积累。
在实际客户场景中，InfCode也已进入生产环境。词元无限与神州信息合作，将产品落到银行核心系统研发环节，实现综合提效近40%、成本降低20%。在测试侧，公司推出InfTest测试智能体，进一步覆盖测试设计、用例生成与执行验证等环节，使AI能力从编码延伸到质量保障，契合政策对软件全生命周期智能化工具链的要求。
面向基础软件与工业软件的应用，InfCode可支持大型代码仓库的跨模块理解，并通过企业知识库融合能力接入行业规范、技术文档和内部流程。同时，产品支持完全私有化部署，可在企业自有算力基础设施上运行；并借助MCP连接器对接企业内部系统，激活代码仓库、技术文档等数据资产，与“数据—模型—场景”闭环形成对应关系。
关键在于数据与协同能力
如今，智能编程正由单点效率工具升级为企业研发基础设施。词元无限从成立之初就聚焦企业级落地场景，围绕私有化部署、知识库融合与效能管理持续打磨产品能力，反映出其对企业真实研发需求的长期研判。
更进一步来看，AI Native已从理念推进到工程实践。词元无限以InfCode覆盖编码能力，以InfTest延展测试，并通过DeepMap等产品能力连接项目理解、质量验证与交付管理，逐步形成覆盖软件全生命周期的智能体矩阵。这说明企业真正需要的并非单一AI工具，而是能够融入研发流程、理解业务上下文并支撑团队协作的系统能力。
未来，产业竞争的关键不仅在模型本身，也在组织流程、数据资产以及生态协同能力。词元无限已与神州鲲泰、飞书项目、摩尔线程等伙伴开展协作，并与北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室推进联合攻关。相关实践表明，公司正在围绕企业级AI研发体系持续构建可落地、可扩展、可协同的长期能力。
政策目标最终落点并不在于单一工具的普及，而在于推动软件开发从传统人工模式走向智能协同、数据驱动与生态共建。随着智能编程、行业模型、工业智能体以及高质量数据集建设持续推进，企业对AI Coding的期待也将从“能用”升级为“好用、可信、可管理”，并进一步要求其深度进入真实研发流程，支撑复杂工程交付。
对词元无限而言，这一方向并非新课题，而是公司成立以来持续推进的核心路线。公司将继续围绕企业级AI编程智能体、全链路研发智能化、私有化部署以及复杂场景落地深化产品能力：服务好既有客户，并在政策推动的软件产业智能化进程中，持续交付经得起验证的实际成果。
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