工业和信息化部举行《“人工智能+软件”专项行动实施方案》新闻发布会

工信部“AI+软件”专项行动深度解读：从智能编程到智能体，通信业如何接住新一轮产业重构？

9月11日，工业和信息化部举行新闻发布会，介绍《“人工智能+软件”专项行动实施方案》有关情况。工信部信息技术发展司副司长王威伟、中国软件行业协会副理事长兼秘书长吕卫锋、中国电子信息产业发展研究院副院长朱敏、开放原子开源基金会副秘书长李博出席并答问。放在“十五五”规划纲要强调全面实施“人工智能+”行动、提升基础软件和工业软件产业水平的背景下看，这不是一次常规政策发布，而是软件产业智能化转型的路线图，也是通信业从“连接服务”向“算力、智能、数据、安全一体化服务”延伸的重要信号。

一、政策坐标：软件被推到“人工智能+”的主战场

发布会释放的核心信息很明确：人工智能对软件产业的影响，已经不只是工具层面的效率提升，而是生产方式、产品形态、服务模式和产业结构的系统性重构。方案坚持应用牵引、创新驱动、安全可控、生态协同，目标不是简单给软件加上AI功能，而是以智能编程驱动产业效能变革，协同推进软件产品智能化升级和智能体软件培育。

王威伟在发布会上给出的判断是，我国软件产业体量大、场景丰富、开源力量活跃，具备把握这轮人工智能机遇的基础。2025年，软件和信息技术服务业营收达到15.48万亿元，是2012年的6.2倍，年均复合增长率15.1%。截至2026年6月，我国日均词元调用量已突破500万亿。这些数据说明，AI与软件的融合不再是概念验证，而是已经进入大规模调用、规模化应用和产业重构阶段。

对通信行业而言，这一政策坐标尤其关键。过去通信业更多提供网络通道和连接能力，而在“人工智能+软件”体系中，算力调度、智算云、边缘计算、行业数据、身份认证、安全运营、终端智能体等环节，都与通信网络和通信服务能力高度重叠。软件智能化越深入，越需要底层网络、算力和安全体系的支撑。

二、目标拆解：2万家企业、100个标杆，政策抓手在哪

方案给出了清晰的时间表：到2028年，软件和信息技术服务业智能化水平显著提升，推广应用覆盖2万家规模以上软件企业，累计组织实施100项软件企业智能化技改项目，在重点行业打造100个智能体软件标杆应用，孵化5个以上重点开源项目。到2030年，人工智能与软件和信息技术服务业融合发展实现新跃升，推动我国软件和信息技术服务业向全球价值链高端迈进。

这组目标有三个看点。第一，覆盖对象是规模以上软件企业，意味着政策不是只支持少数头部企业，而是要通过技改、工具链、云服务和开源生态，带动产业整体升级。第二，100个智能体标杆应用指向制造、金融、医疗等重点行业，说明智能体要从办公助手走向生产系统。第三，开源项目孵化被写入目标，表明开源不再只是社区行为，而是软件智能化基础设施的一部分。

方案从六个方面展开：推进软件生产变革、加快软件产品智能化升级、培育智能体软件新业态、拓展智能软件服务、夯实软件智能化发展基础、优化软件产业发展环境。这个任务框架实际上回答了一个问题：AI进入软件业后，钱从哪里来、效率从哪里提升、新的产品和服务形态是什么、底层支撑和安全边界如何建立。

三、三重重构：软件生产、产品和服务都在变

第一重变化发生在生产环节。智能编程工具正在贯穿需求分析、代码生成、测试运维等全流程，开发效率提升、门槛下降，软件开发从供给主导转向供需共同参与。方案把“推进软件生产变革”放在六项任务之首，原因在于智能编程成熟度相对较高、产业实践充分、带动性强。下一步重点包括：发展智能体驱动的编程工具，推动项目级、全流程自主开发能力，并与代码托管平台、云服务、开源社区深度适配；组织开展软件企业智能化技改，以代码质量、研发效益为实效依据，先选择基础较好的地区和企业试点，再向制造、金融、医疗等行业的软件开发环节延伸。

第二重变化发生在产品形态。软件不再只是等待用户点击和输入指令的工具，而是向能够理解意图、自主完成任务的智能伙伴演进。智能体软件具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力，可能成为新一轮软件产品的重要形态。方案提出培育通用、专用、垂直、工业等各类智能体软件，推动建设智能体软件应用商店和技能包资源库，并鼓励开发面向智能体的功能组件。这意味着未来软件竞争不只看功能多少，更看技能供给、知识沉淀、任务编排和系统集成能力。

第三重变化发生在服务模式。传统软件服务以产品交付为主，而智能软件服务更强调持续服务运营，从卖产品转向卖能力、卖结果，“模型即服务”“智能体即服务”等模式加快涌现。方案提出支持软件企业基于大模型、智能体技术打造端到端智能应用服务链，面向消费级市场提供便捷易用的智能服务，面向垂直领域发展专业化服务，并推动制造业数智化转型服务商分类分级培育，引导软件企业向人工智能应用服务商转型。

这三重变化叠加，带来的不只是软件企业的机会，也会重塑通信企业的政企服务模式。通信企业如果只提供网络和云资源，容易被管道化；如果能把网络、算力、模型、智能体、数据和安全打包成行业解决方案，就有机会进入软件智能化价值链的更深处。

四、通信业受益路径：从“连接”走向“算力+智能+服务”

第一层机会在算力与智算云服务。方案明确要完善智算云服务体系，支持弹性灵活、按需扩容的算力服务，用好算力券等普惠性支持政策，加强面向中小企业的算力供需匹配与上云用算指导。对基础电信企业和云服务商来说，这意味着智算中心、算力网络、云网融合调度、边缘推理节点不再只是资源型业务，而是软件企业智能化技改的刚需基础设施。尤其是中小企业软件公司，难以自建大规模算力，普惠算力、按需计费和上云用算服务有明确市场空间。

第二层机会在行业智能体落地。智能体要真正干活，必须调用工具、访问数据、连接业务系统，并部署在云、边、端不同位置。工业智能体还要深度融入生产经营全流程，对时延、可靠性、安全隔离提出更高要求。通信企业拥有5G专网、工业互联网平台、边缘计算、云网集成和政企交付经验，可以在“网络+算力+智能体平台+安全”的框架下，成为行业智能体落地的总集成方。特别是在制造、金融、医疗等高价值场景，智能体不是单点软件，而是需要网络、数据、模型和业务流程协同的系统工程。

第三层机会在终端智能体与数据安全。方案提出推动智能体赋能互联网应用及服务，发展具备轻量推理与隐私防护能力的终端智能体软件，同时推进智能体身份标识、可信互联、数据安全、行为管控等技术研究。终端智能体需要低时延、高可靠连接，也需要身份认证、隐私计算和安全防护。通信业在SIM卡身份体系、终端模组、网络切片、边缘计算和安全运营方面有长期积累，可在终端智能体、行业终端、智能模组和安全服务中寻找新增长点。

第四层机会在数据与开源生态。方案强调建设软件工程高质量数据集，完善数据标注、清洗与合成工具链，依托开源社区和代码托管平台加强数据共享利用。截至2026年8月，AtomGit累计托管超8万个模型、37万个数据集，注册用户数超1200万；2026年3月发起的OpenLET已累计开源超10万分钟真机数据，全平台下载量超百万。通信企业拥有丰富的网络、终端和行业数据资源，但关键在于合规治理、标注加工和场景化利用。谁能把数据转化为高质量数据集，谁就能在模型和智能体时代掌握更稀缺的要素。

五、关键赛道：基础软件、工业软件、智能体与开源

基础软件方面，方案聚焦操作系统、数据库等产品的智能化升级，支持围绕模型原生、智能体调度、性能调优、运维管理和安全防护等环节实施改造，并推动基础软件企业与芯片、服务器厂商开展软硬协同优化，建设15家以上适配中心。对通信行业来说，这意味着国产操作系统、数据库、云平台与通信设备的适配需求会增加，软硬一体协同的智能化基础软件体系将带来新的集成和验证市场。

工业软件方面，方案提出推动CAD、CAE、EDA等通用工业软件与人工智能融合，面向制图、设计、仿真等场景实施智能化升级，支持工业企业联合软件企业，把工业经验、工艺参数封装为可复用的模型库和工业组件。工业互联网平台还要集成大模型能力，提升数据分析、生产调度与多智能体协同决策水平。通信企业长期服务工业客户，若能把5G专网、工业互联网平台与行业模型、工业智能体结合，就有机会从连接提供商升级为新型工业化智能服务商。

智能体软件是方案中最具新增量的方向。朱敏在发布会上将其分为通用、垂直、工业和终端等类型，并强调建设应用商店和技能包资源库。未来智能体的竞争，不只在模型参数，而在技能生态、工具调用、系统集成和行业知识。谁能聚合开发者、行业知识和应用场景，谁就更接近智能体时代的入口。

开源方面，方案提出依托开放原子开源基金会与国家级人工智能开源社区，支持重点开源项目首发，聚焦智能操作系统等关键基础软件设立开源专区，完善项目培育和人才激励。开源正在从代码共享走向芯片、操作系统、算法框架、模型、工具链和应用场景的全栈协同，并延伸到人形机器人开源社区。通信企业参与开源，不应只停留在使用层面，更要在网络操作系统、边缘计算、终端智能、工业协议等方向形成贡献和影响力。

六、不能忽视的约束：算力、数据、标准、安全与就业

政策机遇明确，但约束同样清晰。算力方面，软件企业尤其是中小企业仍面临获取难、成本高的问题，方案用智算云、算力券和供需匹配来降低门槛。数据方面，高质量数据集不足、治理能力弱、共享机制不完善，仍是AI赋能软件的瓶颈。标准方面，智能编程、智能体与智能服务需要明确交付质量和责任边界，否则规模化应用会遇到信任和合规障碍。

安全是另一条主线。开发环节，AI生成代码规模扩大，恶意指令注入、训练数据污染、提示词诱导等风险上升；产品环节，智能体能够调用工具、访问数据，行为是否可控、可追溯成为核心问题。方案提出以智能编程赋能软件安全，同时把智能安全检测嵌入开发全流程，推动建立覆盖开发、部署、应用等环节的智能体安全管理规范。对通信业而言，安全不仅是合规成本，也是服务能力。智能体身份标识、可信互联、数据安全、行为管控，都可能成为新的安全产品和服务方向。

就业问题也被专门提及。吕卫锋表示，重复性编码工作会逐步由智能编程工具承担，需求理解、架构设计、系统集成、质量和安全控制等能力权重上升，人机协同成为基础能力，既懂软件又懂行业的复合型人才更加紧缺。 frontline deployment engineer（FDE）等新角色出现，生成式人工智能系统应用员、工业软件设计员、生成式人工智能系统测试员等新职业新工种也在形成。对通信行业来说，政企解决方案、网络运维、云服务、数据治理等岗位同样面临技能重构，提前开展人机协同培训和复合型人才培养，比被动等待岗位变化更有利。

结语：软件智能化不是单一行业的事

《“人工智能+软件”专项行动实施方案》表面上聚焦软件和信息技术服务业，实际上牵动的是算力、网络、数据、模型、终端、安全和行业场景的整套体系。对软件企业，这是一次产品、服务和商业模式的再定义；对通信行业，这是一次从连接红利走向智能服务红利的窗口期。

未来几年，值得关注的不是“AI会不会替代程序员”这样的单一问题，而是谁能把智能编程、智能体、模型服务、算力网络和行业知识组织成可交付、可复制、可运营的能力。政策目标已经给出时间表，产业竞争的发令枪也已经打响。通信业要做的，是尽快从资源提供者转向智能服务体系的共建者。