中国电子云推出AI软件工厂 打造软件生产新范式

AI驱动的软件工程3.0时代加速到来

随着大模型能力日趋成熟，软件工程领域已经成为AI大模型落地的最核心应用场景之一。但对于关键行业的大型复杂软件而言，AI大模型也带来了幻觉等不确定性问题，如何在满足关键行业的高监管要求基础上，让AI真正成为软件研发的核心生产力成为困扰业界的核心问题。

中国电子云助理总裁、软件工厂首席架构师王一在发布会现场指出，AI Coding并不是对传统软件工程方法论的彻底否定，而是应该在成熟DevSecOps工具链基础上，更好的实现与AI大模型的融合，实现能力互补，实现效率提升与安全合规两者兼顾。同时，新一代AI软件工厂的系统架构必然要求更加开放，能够充分吸收和利用业界优秀软件工具链、AI大模型和智能体的能力，为关键行业客户构建软件核心生产力平台。

AI软件工厂，驱动研发范式变革

通过全面落地软件工厂智能体，将从软件需求、设计、开发和运行这四大阶段推动软件研发范式的一场全面的生产力变革。

在软件定义一切的今天，软件不仅要能快速迭代、快速交付，更要防止重复研发投入造成浪费，并且有效防范需求变化导致的软件质量风险。需求是软件研发过程的起点，提升需求的质量是管控研发质量与研制成本的关键抓手。

基于历史需求数据、行业知识和业务规则，借助AI大模型的分析能力，构建软件需求智能体，能够有效提升重复需求识别率超过70%，需求冲突检测效率提升50%，帮助需求分析人员更快发现问题，使得综合需求评审效率提升60%以上。需求智能体能够有效识别需求对现有功能的变更影响，准确率超过80%，并支持建立需求的全链路追踪立体画像。此外，通过GJB文档智能生成功能，能够减少重复性手工操作，大幅提升研发人员工作效率。

传统软件设计方法存在两大痛点问题，一是手工设计操作低效，二是设计与代码、文档脱节，无法实时更新。而单纯靠AI大模型生成代码或设计图，又会带来可信性难验证的问题。

通过将AI大模型融入成熟软件设计工具，实现AI大模型的生成能力的受控使用，根据需求自动生成SysML模型，能够有效降低软件架构层面设计的工作量，同时借助设计工具自身的校验能力和可视化设计能力，能够有效避免黑盒化的模型生成风险；在代码生成阶段，通过基于规则的可形式化验证的模型和代码翻译引擎，确保模型最终产出可信的代码，实现从需求到代码的全链路可信验证。

现阶段代码生成大模型性能稳步提升，模型间技术指标差距不断缩小，但其产出代码能否满足严苛的工程化开发要求尚未形成行业共识；此外，AI代码生成技术仍需使用者具备相应编程功底，客观上阻碍了非技术人员的落地应用。

中国电子云AI软件工厂具备开放式模型接入架构，兼容业务主流AI大模型，提供内置30+Skill大幅提升编程能力，支持多种主流IDE插件和基于Web端的Solo模式，通过与软件工厂的功能和数据打通，让开发人员获得更加沉浸的开发体验，无需频繁在Web端和IDE之间进行切换。

同时，面向非技术人员，AI软件工厂提供基于业务语义级构件式软件开发模式，预制300+丰富业务构件，帮助无编程背景的用户按需快速装配应用软件，同时支持将客户已有的各类软件资产封装为可复用的业务构件，从而帮助客户大幅节约软件建设投资。

通过建立构件“总厂-分厂-用户”的多级软件分发通道和订阅机制，可以实现软件一次发布，快速分发到广域分布的用户侧环境，同时利用基础设施即代码和云原生技术，使应用软件实现自动化部署和在升级，配套的应用监控管理工具，支持对应用运行状态的持续监控，基于AI大模型的运维专家智能体持续分析应用运行状态，做出故障预测和自动化修复，从而有效提升了整体的业务应用可用性。

落地验证：1万+关键行业开发者的核心生产力工具

中国电子云AI软件工厂以全栈式、构件式、轻量化三大工厂形态及AI研发助手，围绕软件工程全生命周期，全方位覆盖软件研制侧到用户侧的主流用户群体，实现从意图到交付的软件生产新范式。AI软件工厂产品经过多年积累和打磨，实现了从内部自用到商业交付，从普通行业到关键行业的逐步成长演进。目前已落地70+关键行业客户，帮助10000+关键行业开发者生产50亿+行软件代码。

让软件真正走向大规模工业化生产时代

随着AI大模型能力演进进入新阶段，软件生产力得到巨大释放，成为关键行业改革转型的强大驱动力，中国电子云认为，一个架构开放、监管合规、生态融合的AI软件工厂体系必然会成为组织的核心基础支撑平台。

通讯员| 孙明

审   核 | 中国电子云云产品线

发   布 | 中国电子云战略市场部