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《“人工智能+软件”专项行动实施方案》政策解读——AI重塑软件未来,京北方以智能体赋能金融科技新升级

2026年9月2日,工业和信息化部印发《“人工智能+软件”专项行动实施方案》(工信部信发〔2026〕209号),并于9月11日举行新闻发布会正式对外发布。
政策背景与要点
当前,人工智能正深刻变革软件的开发方式、产品形态与服务模式,软件产业进入智能化转型窗口期。一方面,国产大模型加速迭代,为软件智能化提供了技术底座;另一方面,软件业面临“规模大但附加值待提升”的结构性问题,亟需通过智能化重塑核心竞争力,向全球价值链中高端迈进。
方案坚持“应用牵引、创新驱动、安全可控、生态协同”原则,明确了两阶段发展目标。到2028年,智能编程工具和智能开发平台推广应用覆盖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个以上优质开源项目;到2030年,关键软件全面实现智能化升级,智能编程、智能体软件及智能服务等新业态成为产业新增长极。
方案核心部署可概括为“三个转型路径”:
1.做强开发能力(生产变革):发展智能体驱动的智能编程,推广安全可靠的AI工具,强化代码安全审查。
2.做优产品供给(产品升级):加快软件产品智能化升级,大力推广“智能伙伴”;推动基础软件、工业软件智能化转型,丰富新型智能软件产品;培育通用智能体软件、终端智能体软件、垂直领域专业智能体软件和工业智能体软件。
3.做活服务模式(服务重构):引导软件企业向人工智能应用服务商转型,增强持续服务和价值交付能力;支持基于大模型、智能体技术打造端到端智能应用服务链,发展专业化智能软件服务;研究制定“模型即服务”“智能体即服务”等智能服务标准。
同时,方案在算力券、开源社区、高质量数据集等方面提供配套保障。此外,方案还就建设智能体软件应用市场、技能包(skills)资源库、算力服务支撑、关键标准研制、人才培育供给、人工智能生成代码安全审查与智能体安全管理等作出系统安排。
行业影响:企业、人才、用户与生态
(一)软件企业:开发方式与商业模式双重变革
最直接的影响在开发端——智能编程工具大规模推广后,软件开发将从人力密集型转向智能驱动型,代码质量、研发效益成为新的竞争指标,成效突出的企业可优先获得政策支持。商业模式上,方案明确引导企业向人工智能应用服务商转型,并提出研究制定“模型即服务”“智能体即服务”等智能服务标准,软件企业收入结构可能从一次性授权转向持续订阅与服务分成,这对中小软件企业既是转型压力,也是打开新增长空间的机会。算力券、轻量化解决方案降低了中小企业用AI的门槛。
(二)开发者与从业者:能力结构重塑与就业再平衡
智能编程工具的普及将改变程序员的日常工作方式,重复性编码工作加速被工具替代,需求向“能驾驭AI、懂业务、懂架构”的复合型人才集中。方案对此有专门安排:一方面加强复合型人才培养,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;另一方面坚持就业友好导向,引导企业在提升智能化水平的同时同步实施岗位改造与技能培训,推动从业人员向高附加值岗位转型,并以智能体软件、智能服务等新业态拓展就业新空间。短期看存在结构性调整压力,长期看是岗位内涵的升级。
(三)行业用户:智能化服务下沉到千行百业
方案不只惠及软件业自身,更强调落地应用:推动智能化技改向制造、政务、金融、医疗、教育和交通等重点行业软件开发环节延伸拓展;面向共性典型场景推动首用真用、可复制推广的解决方案;面向中小企业提供轻量化、低成本方案。对制造企业而言,工业软件智能化升级(CAD/CAE/EDA与AI深度融合)、工业智能体融入生产经营全流程,意味着研发设计、生产调度、设备运维的效率有望系统性提升;对政务、金融等行业,垂直智能体和专业智能软件服务将带来新的数字化服务供给。
(四)产业生态:基础设施与新业态协同完善
开源、算力、数据三大基础设施被同时纳入,说明方案意识到智能化转型是生态竞争:优质开源项目可获遴选培育,算力券降低用算成本,行业高质量数据集解决“数据—模型—应用”协同问题。与之配套的还有建设15家以上适配中心等软硬协同优化举措。“智能体软件应用市场”“技能包资源库”等设计,则试图为智能体新业态建立类似移动应用商店的分发与治理体系,为产业规模化发展打基础。
京北方AI能力:以大模型平台为舵,以智能体为帆
京北方在AI领域已形成“平台底座—智能体矩阵—行业场景—数据服务”的应用体系。
平台层,公司大模型智能体平台支持多模型接入、知识库与RAG检索、智能体构建发布、API/SDK集成,并完成主流算力适配与容器化部署。
应用层,公司围绕金融科技和数智化运营,打造了智能营销、智能风控、智能合规、智能运营、智能研发、智能办公、智能客服、智能投研、智能资管、智能反欺诈等智能体应用,并延伸出智能知识助手、智能报告生成、智能问数、智能排班、运营监控等具体场景。
数据与运营层,公司具备数据中台、数据治理、数据标注/清洗/验证/AI训练能力,并将AI嵌入集约化运营、档案数字化、智慧客服、精准营销等业务流程。
整体看,京北方AI能力覆盖“算力适配—模型管理—智能体构建—业务场景落地”完整链路。公司持续聚焦垂直智能体和人工智能软件服务,以智能体赋能金融科技智能化升级。














































































