政策解读|2万家软件企业要改造,AI+软件方案来了

发展智能体驱动的智能编程工具，提升项目级、全流程自主开发能力；推动与代码托管平台、云服务、开源社区深度适配集成；发展面向大众的用户友好型工具，降低使用门槛。

白话　鼓励做"智能体驱动"的编程工具，还要求跟代码托管、云服务、开源社区打通成生态。这是软件生产方式的底层变革，做 AI 编程工具和开发者工具链的企业迎来窗口期。

支持有条件的地方组织开展软件企业智能化技改，引导企业加大智能编程应用投入，改造软件开发流程；以代码质量、研发效益等智能编程应用实效为重要依据，优先支持成效突出的企业。

白话　把"技改"这个概念搬进了软件业——这在制造业常见，用在软件企业是新的。地方资金按"代码质量、研发效益"择优，能拿出可量化数据的公司更容易拿到钱。

支持运用大模型和智能编程工具，对存量软件实施漏洞挖掘、缺陷自动识别和风险分级评估；将智能安全检测嵌入开发全流程；强化渗透测试、攻防模拟等智能化安全测试手段。

白话　用 AI 找自己软件的漏洞，存量软件做智能化挖掘，新开发把安全检测嵌进全流程。软件供应链安全将成客户和合规的共同关注点。

面向操作系统、数据库等基础软件，围绕智能体调度、性能调优、运维管理和安全防护实施智能化升级；支持与芯片、服务器厂商开展底层适配与软硬协同联合攻关，建设 15 家以上适配中心。

白话　操作系统、数据库要从四个环节变聪明；15 家以上适配中心，解决国产软硬件"能不能跑、跑得好不好"的验证难题。做基础软件的要尽早对接适配中心。

推动 CAD、CAE、EDA 等通用工业软件与人工智能深度融合，面向制图、设计、仿真实施智能化升级；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模型库和工业组件；推进工业互联网平台集成大模型能力。

白话　CAD/CAE/EDA 三大工业软件要 AI 化。更关键的是把企业自己的工艺经验、参数封装成"可复用模型库"——这是把老师傅的隐性知识变成软件资产。

支持软件企业与智能手机、智能家居、智能网联汽车等终端厂商联合创新，加速轻量化模型与终端软件融合部署，探索具身智能系统软件；培育量子计算、类脑计算等系统软件。

白话　轻量化模型要装进手机、家居、汽车，端侧智能是重点；同时前瞻布局具身智能、量子计算与类脑计算软件。终端厂商与软件企业联合创新的机会明显增多。

加强智能体运行框架等工程化技术研究，提升复杂任务可靠执行和多智能体协同能力；支持智能体软件开发平台建设，完善研发、测试、部署运维工具链；提升与存量软件系统的集成适配水平。

白话　智能体不能只是"能聊天"，要能可靠执行复杂任务、多智能体协同。真正卡脖子的是与存量系统的集成适配——这决定智能体能不能落地。

发展跨场景通用智能体软件；加快具备轻量推理与隐私防护能力的终端智能体软件；面向高价值行业整合知识图谱和数据资源，打造垂直领域专业智能体；聚焦核心工业环节，研制安全可靠、行为可校验的工业智能体。

白话　智能体分四条产品线：通用型、终端型（轻量＋隐私）、垂直专业型、工业型。工业智能体特别要求"行为可校验"，即可控、可追溯。行业知识沉淀深的企业更有优势。

推动建设智能体软件应用商店和技能包（Skills）资源库，规范上架审核与运营管理；引导开发高质量专业技能包、知识库；鼓励开发面向智能体的功能组件；培育智能体开源专区。

白话　智能体要建"应用商店＋技能包仓库"，这是 App Store 式的分发模式。专业技能包和行业知识库本身变成可交易资产，有行业积累的企业可以产品化变现。

支持基于大模型、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泛在可及、便捷易用的智能软件服务；面向垂直领域高价值场景发展专业化服务，支持采购大模型、智能体服务。

白话　服务从"卖软件"转向"卖端到端智能服务"，并明确支持采购大模型和智能体服务——这给"模型即服务"类采购提供了政策依据。

引导软件企业向人工智能应用服务商转型；实施人工智能中小企业创业支持计划，重点支持轻量化、专业化新型服务主体，培育专精特新"小巨人"；鼓励地方培育"人工智能+软件"创新创业集聚区，统筹场地、算力等资源。

白话　中小软件服务商有专门的创业支持计划和专精特新通道；地方可以建集聚区，配套场地和算力。轻量化、专业化的公司最容易吃到这波红利。

鼓励软件企业与重点行业用户结对合作，落地首用真用、可复制推广的解决方案；举办人工智能赋能软件"深度行"活动，分行业推进制造、金融等高价值场景需求对接；依托公共服务平台向中小企业提供轻量化、低成本方案。

白话　政策强调"结对合作""首用真用"，就是解决 AI 方案没人敢第一个用的问题。中小企业还能拿到轻量化、低成本的方案。

依托全国性开源基金会与人工智能开源社区，引导企业开放智能编程、软件产品智能化、智能体等成果；设立智能操作系统等领域开源专区；建立优质开源项目遴选培育机制；支持将开源贡献纳入科研评价与人才认定体系，探索作为挖掘优质中小企业的参考指标。

白话　开源贡献被纳入科研评价和人才认定，还能作为挖掘优质中小企业的参考——开源从"业余爱好"变成"正式成果"，这对技术团队是实打实的变化。

完善智算云服务体系，发展算力、模型、软件工具一体化服务；支持发展弹性灵活、按需扩容的算力服务；用好算力券等普惠性支持政策，降低软件企业算力使用成本，加强面向中小企业的算力供需匹配与上云用算指导。

白话　算力贵是中小企业用 AI 最大的拦路虎。"算力券"被明确写进普惠工具，还配了上云用算指导——先去问本地算力券怎么申领。

围绕代码生成、智能测试、智能运维等关键场景，支持建设软件行业高质量数据集；完善数据标注、清洗与合成工具链，引导企业提升软件工程数据治理能力；依托开源社区和代码托管平台加强数据共享利用。

白话　AI 编程的上限取决于训练数据质量。政策专门部署行业数据集，覆盖代码生成、智能测试、智能运维三个场景——手里有高质量工程数据的企业会形成壁垒。

围绕智能编程、软件产品智能化、智能体与智能服务统筹推进关键标准研制；制定智能编程能力成熟度分级评估标准，研制面向软硬协同的智能体接口标准；研究制定"模型即服务""智能体即服务"等智能服务标准。

白话　三类标准要出：智能编程能力成熟度分级（评估工具和企业能力）、智能体接口标准（解决互操作）、"模型即服务"标准（规范采购交付）。选型和采购评价都会跟这些标准走。

面向软件领域新职业、新岗位加强复合型人才培养；支持高校更新学科专业、深化学科交叉融合；鼓励校企合作开设产教融合课程、共建实训基地，实施卓越工程师培养计划与职业教育高技能人才集群培养计划；加强海外顶尖人才引育。

白话　人才方向是"复合型"——既懂软件也懂 AI。校企合作、产教融合课程、卓越工程师计划是主要抓手，企业可以借共建课程和实训基地解决招人难。

坚持就业友好导向，引导企业优化人机协同的生产组织方式，同步实施岗位改造与技能培训，积极开发新型岗位；以智能体软件、智能服务等新业态拓展就业新空间；强化新技能培训，推动从业人员向高附加值岗位转型；加强人工智能对软件领域就业影响评估。

白话　这条对程序员最直接：AI 提效的同时要做岗位改造和技能培训，把从业者往高附加值岗位推，还要评估 AI 对就业的影响。信号很明确——转型，不是简单减员。

加强人工智能生成代码安全审查，防范智能编程工具恶意指令注入等新型攻击，强化开发工具、代码库访问控制；研究智能体身份标识、可信互联、数据安全、行为管控等安全技术，建立覆盖开发、部署、应用全环节的智能体安全管理规范；加强人工智能生成代码的知识产权合规治理。

白话　三类新风险被点名：AI 生成代码的安全漏洞、智能编程工具的"恶意指令注入"、AI 生成代码的知识产权归属。用 AI 写代码的公司，这两件事现在就得立规矩。

工具① 首版次软件产品认定 ＋ 财政专项资金

统筹各类资金渠道与首版次软件产品认定政策，对符合条件的"人工智能+软件"项目给予支持。这是企业最直接的申报抓手。

工具② 算力券 ＋ 智算云服务

完善智算云服务体系，发展算力、模型、软件工具一体化服务；用好算力券等普惠性政策，降低算力使用成本。

工具③ 揭榜挂帅 ＋ 创新创业集聚区

依托"揭榜挂帅"机制推进重点任务落地；实施中小企业创业支持计划，培育"人工智能+软件"创新创业集聚区，统筹场地与算力资源。