工信部重磅信号:＂人工智能+软件＂专项行动,软件企业怎么抓住这波红利?

2025年软件业营收 15.48万亿，是2012年的6.2倍。

词元日均调用量突破 140万亿，比2024年增长1000多倍。

这些数字背后，是一个正在发生的巨变。

4月28日，工信部副部长柯吉欣在国新办吹风会上宣布：将开展 “人工智能+软件”专项行动，加快智能编程研发应用，培育模型即服务、智能体即服务等新业态。

很多人看到这条新闻，第一反应是”又一个政策”。

但在我看来，这不是”又一个政策”，而是一个信号——一个产业格局正在重塑的信号。

这篇文章，我想聊聊三个问题：

1. 1. 这个政策到底在”催”什么？
2. 2. 对软件企业、AI企业意味着什么？
3. 3. 这波红利，怎么才能抓住？

一、政策到底在”催”什么？

先看政策原文的关键表述：

“开展’人工智能+软件’专项行动，加快智能编程研发应用，培育模型即服务、智能体即服务等相关新业态。”

“实施工业数据筑基行动，建设一批工业领域高质量数据集。”

“分类分级培育优质的数智化转型服务商。”

“推动基础软件、工业软件智能化升级。”

“有序推进算力布局和边缘算力建设，完善智算云服务体系。”

把这些表述连起来看，你会发现一个清晰的逻辑——政府在 “催”三件事：

第一，催”数据基础”。

“工业数据筑基行动”——这个词很关键。“筑基”意味着，政府已经意识到：没有高质量数据，AI就是无源之水。

过去几年，很多企业上了AI项目，但效果不好。为什么？数据质量不行、数据孤岛严重、数据治理缺失。

政府现在要补这个课——建设工业领域高质量数据集。这是基础设施，是”路”和”桥”。

没有数据，AI再强也是无源之水。

第二，催”服务能力”。

“分类分级培育优质的数智化转型服务商”——注意，是 “培育”，不是”认定”。

这意味着什么？市场上真正有能力的数智化转型服务商，还不够多。

政府要”催”出一批能打仗的服务商——不是写PPT的，是能落地的。

政策要的不是会写PPT的，是能落地的。

第三，催”新业态”。

“模型即服务、智能体即服务”——这是两个新业态。

过去，软件企业卖的是”产品”——一套软件，一次性交付，收一笔钱。

未来，软件企业要卖的是”能力”——一个模型，持续服务，按调用量收费。

这不是简单的商业模式变化，而是整个产业价值链的重构。

政策是一面镜子，照出的是产业的短板，也是企业的机会。

二、对软件企业、AI企业意味着什么？

这个政策对不同类型的企业，意味着完全不同的事情。

对传统软件企业：不转型，就被淘汰。

政策说得很清楚：”推动基础软件、工业软件智能化升级“。

什么叫”智能化升级”？不是给软件加个AI功能，而是让软件本身具备AI能力——能自主学习、能自动优化、能智能决策。

举个例子：传统的CAD软件，设计师画什么，它就显示什么。智能化升级后的CAD，能根据设计意图自动生成多个方案，能预测设计缺陷，能优化设计参数。

不转型的软件企业，会被”智能原生”的新玩家替代。

不是你转不转型的问题，是你什么时候被替代的问题。

对AI企业：从”技术提供商”变成”能力服务商”。

政策提到的 “模型即服务、智能体即服务”，本质上是要求AI企业具备 “服务化”能力。

过去，很多AI企业卖的是 “技术”——一个算法、一个模型、一个解决方案。

未来，AI企业要卖的是 “能力”——一个持续运行的智能体，一个按需调用的模型服务。

这意味着AI企业要具备三种能力：

• • 📊 数据治理能力 —— 没有高质量数据，模型就是空中楼阁
• • 🔧 模型运维能力 —— 模型上线只是开始，持续优化才是关键
• • 🎯 场景落地能力 —— 技术再好，不能落地也是白搭

对工业AI企业：这是最好的时代。

为什么？因为政策明确提到：

• • 实施工业数据筑基行动
• • 推动工业软件智能化升级
• • 培育优质的数智化转型服务商

这三件事，都是工业AI企业的核心能力。

HAP工业AI平台过去三年一直在做三件事：数据治理、AI开发、场景落地——正好对应政策的三个方向。

这不是巧合，而是产业发展的必然逻辑。

最好的时代，属于那些提前布局的人。

三、这波红利，怎么才能抓住？

政策信号已经释放，但红利不会自动落到每个人头上。

我观察了身边做得好的企业，发现它们都有三个共同特点：

第一，有”数据底座”，而不是”数据孤岛”。

很多企业想做AI，但数据散落在各个系统里——ERP、MES、DCS、LIMS……每个系统都是一个孤岛。

想做AI？先把数据打通。

HAP平台支持MySQL、Oracle、MongoDB、InfluxDB、ClickHouse等多种数据源，能把分散的数据汇聚成高质量数据集。

政策说”工业数据筑基行动”，这个”筑基”的工作，很多企业还没做。

谁先把数据打通，谁就有先发优势。

第二，有”模型能力”，而不是”模型依赖”。

很多企业用AI，是”买模型”——从大厂买一个现成的模型，用在自己的场景里。

这有什么问题？模型是别人的，你不知道它是怎么训练的，不知道它的边界在哪里，出了问题也不知道怎么调。

政策说”培育模型即服务”，这个”模型”应该是你自己的——你训练的、你优化的、你能控制的。

HAP平台提供可视化建模、Pipeline工作台、模型训练、模型部署、模型运维——让企业能自己构建AI能力，而不是依赖外部供应商。

技术可以买，能力买不来；产品可以复制，经验复制不了。

第三，有”场景经验”，而不是”技术堆砌”。

很多AI企业技术很强，但不懂行业。

做化工的AI项目，不懂化工工艺；做注塑的AI项目，不懂注塑机原理。结果是：模型在实验室表现很好，一到现场就失效。

政策说”培育优质的数智化转型服务商”，“优质”的标准不是技术有多先进，而是能不能真正解决问题。

HAP平台在多个工业客户落地，积累的是场景经验——知道数据怎么采集、模型怎么训练、部署会遇到什么坑。

这些经验，是买不来的。

四、三个机会方向，谁更有优势？

基于这个政策，我看到了三个机会方向：

🗂️ 方向一：数据治理服务

政策说”工业数据筑基行动”，意味着会有大量企业需要数据治理服务。

谁能提供高质量的数据治理能力——数据采集、数据清洗、数据标注、数据集建设——谁就能吃到这波红利。

更有优势的企业： 已经做过数据治理项目、有行业数据经验、能打通多种数据源的服务商。

🏭 方向二：工业软件智能化升级

政策说”推动工业软件智能化升级”，意味着传统工业软件企业需要AI能力加持。

谁能提供”AI+工业软件”的解决方案——让CAD能智能设计、让MES能智能排产、让DCS能智能优化——谁就能成为工业软件企业的合作伙伴。

更有优势的企业： 既懂工业软件、又懂AI技术、有落地案例的服务商。

🤖 方向三：智能体服务

政策说”培育智能体即服务”，意味着智能体将成为新的软件形态。

谁能构建行业智能体——化工工艺优化智能体、设备预测性维护智能体、质量检测智能体——谁就能成为新业态的先行者。

更有优势的企业： 有行业知识积累、能构建垂类模型、有智能体开发能力的服务商。

这三个方向，不是”时间窗口”，而是”能力门槛”。门槛到了，机会就是你的；门槛没到，政策再好也跟你无关。

五、有场景的企业，机会更大

说到这里，我想特别说一类企业——有场景的企业。

什么是”有场景的企业”？就是在某个行业深耕多年，了解行业痛点、熟悉业务流程、掌握领域知识的企业。

比如做化工的，知道反应釜温度异常意味着什么；做注塑的，知道设备振动波形变化预示着什么。

这类企业有一个独特优势：场景理解能力。这种能力，是技术公司不具备的，也是AI模型最需要的。

但这类企业，往往缺少一样东西：把场景知识转化为AI模型的能力。

HAP平台正好可以补上这个缺口——数据治理+AI开发+落地经验，三件套齐全。

如果你是有场景的企业——了解某个行业、有领域知识、想用AI解决实际问题——欢迎跟我们聊聊。

单打独斗的时代过去了，合作共赢才是正道。

六、给你的行动建议

读完这篇文章，你现在可以做三件事：

✅ 第一，盘点你的数据资产

你的企业有哪些数据？数据质量如何？数据孤岛在哪里？

如果数据还没打通，先把这件事做了。没有数据，一切都是空谈。

✅ 第二，评估你的AI能力

你的企业能自己训练模型吗？能部署模型吗？能运维模型吗？

如果这些能力都依赖外部供应商，就要思考：未来怎么构建自己的AI能力？

✅ 第三，找到你的场景

AI不是万能的，它只能在特定场景发挥作用。

你的企业有哪些痛点可以用AI解决？哪些场景已经有成熟的解决方案？

找到场景，再找技术，而不是反过来。

七、结语

这个政策，不是”又一个政策”，而是一个信号。

信号的背后，是产业格局的重塑。

软件企业要变成AI企业，AI企业要变成能力服务商，传统企业要变成数智化企业。

这个转型过程，会有阵痛，也会有红利。

红利不会自动降临，它只属于那些提前布局、持续积累的人。

2026年，”人工智能+软件”专项行动启动。

你准备好了吗？

下期预告

下周，我会分享一个真实案例：某化工企业如何用HAP平台构建自己的AI能力，从”买模型”到”造模型”，实现了哪些业务价值？

老顾，华工数智HAP工业AI平台产品负责人，专注工业AI落地实战。