重磅解读|工信部“人工智能+软件”专项行动:国家战略级部署,重构产业、加速国产替代

2026 年 4 月 28 日，工信部正式官宣 \\“人工智能 + 软件” 专项行动 \\，同步启动“模数共振” 行动；叠加 2026 年 1 月 “AI + 制造” 专项意见、2025 年 11 月揭榜挂帅任务，我国已形成顶层意见 + 专项行动 + 配套工程的全链条政策闭环，核心直指智能编程突破、软件全栈智能化、国产替代突围、MaaS/AaaS 生态成型，是“十五五” 开局之年 AI 与产业融合的里程碑部署。

一、政策体系全景：三年三层架构，精准闭环落地

1. 顶层定调（2025 年 9 月）

国务院《关于深入实施“人工智能 +” 行动的意见》（国发〔2025〕11 号）：明确 2027 年 AI 与 6 大领域深度融合，智能终端 / 智能体普及率超 70%；将 “AI + 软件” 列为核心方向，为后续专项行动提供顶层授权。

2. 中期攻坚（2025 年 11 月）

工信部揭榜挂帅任务：聚焦智能软件（EDA、流体仿真）、AI 开发平台、工业大模型，设立硬性技术指标，支持产学研联合体申报，2027 年前验收，筑牢技术底座。

3. 核心落地（2026 年）

•1 月：八部门联合发布《“人工智能 + 制造” 专项行动实施意见》（工信部联科〔2025〕279 号），锚定 2027 年目标 ——3-5 个通用大模型深度赋能制造，打造 100 个工业数据集、500 个场景、1000 个工业智能体。

•4 月 28 日（核心）：工信部 “人工智能 + 软件” 专项行动（国务院政策例行吹风会发布）+ 工信部 + 国家数据局 “模数共振” 行动，形成 “技术 + 数据” 双轮驱动。

二、“人工智能 + 软件” 专项行动：核心任务 + 2027 硬目标

核心定位

以智能编程为突破口，推动软件开发从“人工主导” 向 “智能协同” 转型；做强基础软件、工业软件智能化，培育 MaaS/AaaS 新业态，夯实算力与数据底座，全链路支撑新型工业化。

五大核心任务（直击产业痛点）

1.智能编程技术突破（核心引擎）研发 AI 辅助 / 主导的代码生成、测试、运维工具，构建软件全生命周期智能化工具链；培育MaaS（模型即服务）、AaaS（智能体即服务），重构软件生产模式，大幅降低开发门槛、提升效率。

2.基础软件智能化升级（国产替代根基）攻坚国产操作系统、数据库、中间件的 AI 增强能力，提升稳定性与性能；加强开源生态建设，推动国产软硬件适配，打破海外垄断。

3.工业软件 AI 赋能（制造升级核心）聚焦 CAD/CAE/CAM、MES、EDA 等关键工业软件，开发行业专用大模型与智能体；2027 年前形成全覆盖行业大模型，培育百家智能体开发商，支撑制造业智能化转型。

4.算力与数据底座支撑（落地保障）有序推进智算中心 + 边缘算力布局，完善智算云服务；实施工业数据筑基行动，建设 100 个工业高质量数据集，打通 “数据 — 模型 — 场景” 良性循环。

5.生态与服务体系建设（规模化关键）健全制造业数智化转型服务体系，培育优质服务商；深入实施工业互联网创新工程，推动 AI + 软件在各行业规模化落地。

2027 年关键硬目标（可量化、可考核）

•产业转型：软件产业完成从“人工开发” 到 “智能协同” 的转型，智能编程工具规模化应用。

•模型生态：3-5 个通用大模型深度赋能软件与制造业，形成全覆盖行业大模型；培育百家智能体开发商。

•数据场景：打造 100 个工业高质量数据集，推广 500 个典型应用场景。

三、配套核心：“模数共振” 行动（数据 × 模型闭环）

核心定位

工信部 + 国家数据局联合启动，推动 AI 模型与数据资源协同互促，形成 “数据 — 模型 — 场景” 良性循环，赋能新型工业化。

重点任务

•覆盖钢铁、石化、工业母机、汽车等 20 个重点行业，构建行业通识 / 专识高质量数据集。

•攻关行业模型、专用模型与特色智能体，打造“智能体工厂”。

•梳理高价值 AI 应用场景，培育攻关联合体，推动算力、模型、数据企业协同创新。

四、政策核心逻辑：三重变革，直指产业本质

1. 技术路径：从 “工具辅助” 到 “AI 原生”

以智能编程为抓手，从代码生成、测试运维等工具层突破，带动基础软件、工业软件全链条智能化，构建“AI 原生” 软件生态，彻底重构软件生产范式。

2. 国产替代：全栈突围，打破海外垄断

政策强力支持国产基础软件（操作系统 / 数据库）+ 工业软件 + AI 模型协同发展，重点攻坚 EDA、高端仿真等 “卡脖子” 领域，目标打破海外长期垄断，实现软件产业自主可控。

3. 生态闭环：算力 + 数据 + 模型 + 场景四位一体

通过“模数共振”“数据筑基” 解决 AI + 软件落地的核心瓶颈，形成 “算力支撑、数据喂养、模型迭代、场景验证” 的正向循环，确保技术能落地、产业能造血。

时间节点（清晰可控）

•2026 年：打基础（工具研发、数据集建设、算力布局、生态搭建）。

•2027 年：见成效（规模化应用、生态成型、产业跃迁、国产替代突破）。

五、产业影响：四大维度，重塑竞争格局

1. 软件产业：效率革命，模式重构

•开发效率：智能编程规模化应用，代码生成效率提升 50% 以上，开发周期缩短 30%-60%，中小软件企业开发成本大幅降低。

•商业模式：从“卖软件授权” 向 “卖智能服务（MaaS/AaaS）” 转型，订阅制、按需付费成为主流，打开增量空间。

2. 国产替代：加速突破，份额提升

•基础软件：国产操作系统、数据库借助 AI 增强能力，在政务、国企、金融等关键行业渗透率快速提升，逐步替代海外产品。

•工业软件：CAD/CAE/CAM、EDA 等高端领域迎来国产替代窗口期，政策扶持 + AI 赋能，本土企业有望打破海外巨头长期垄断。

3. AI 生态：MaaS/AaaS 爆发，新巨头崛起

•大模型：通用大模型深度适配软件与制造场景，行业专用模型百花齐放，形成“通用 + 行业” 协同格局。

•智能体：百家智能体开发商涌现，聚焦垂直场景（工业质检、排产、研发设计），AaaS 成为企业数字化转型标配。

4. 制造业：数智化提速，降本增效

•全链路赋能：AI + 工业软件覆盖研发、生产、管理、服务全流程，推动制造业从 “自动化” 向 “智能化” 升级。

•标杆效应：500 个典型场景落地，形成可复制模板，带动全行业数智化转型，提升国际竞争力。

六、企业行动建议：三类主体，精准布局

1. 软件厂商（核心受益）

•优先布局：智能编程工具、行业大模型、工业软件 AI 模块，对接揭榜挂帅与专项行动申报，争取政策补贴。

•生态共建：加入开源社区，推动国产软硬件适配，构建“模型 + 工具 + 场景” 一体化解决方案。

2. 制造企业（转型核心）

•场景梳理：优先选择研发设计、生产排产、质量检测、设备运维等高价值场景，联合软件 / AI 企业开发专用智能体。

•数据共建：参与工业数据集建设，开放脱敏数据，享受政策支持，同时获得定制化 AI 服务。

3. 算力 / 数据服务商（底座支撑）

•算力布局：聚焦智算中心 + 边缘算力建设，适配国产芯片（华为昇腾、寒武纪），提供低成本、高可靠算力服务。

•数据运营：建设行业高质量数据集，提供数据标注、脱敏、治理服务，融入“数据 — 模型 — 场景” 生态闭环。

总结

工信部“人工智能 + 软件” 专项行动，绝非单一政策，而是国家战略级的产业重构部署—— 以智能编程为钥匙，打开软件产业智能化大门；以国产替代为目标，破解 “卡脖子” 难题；以 MaaS/AaaS 为新业态，培育产业新增长极；以 “模数共振” 为保障，确保技术落地生根。