南京软件大会：人工智能重构软件产业专家解读

中国软件产业已成长为规模超15万亿元的庞大市场。然而，这个与人工智能“距离最近”的行业，正因AI技术引发的颠覆性挑战而倍感压力。传统研发模式、商业逻辑、底层技术架构均触及增长天花板。当AI开始自动生成代码，软件产业如何自我革新？增量机遇究竟藏身何处？

2026年6月26日，在南京软件大会上，院士专家、部委机构与龙头企业围绕“人工智能+软件”国家专项行动，给出了深度洞察。

传统路径失效：瓶颈集中爆发

先看传统软件模式的困境。工信部数据显示，2025年全国软件业务收入达15.48万亿元，同比增长13.2%。其中工业软件收入3330亿元，基础软件2146亿元，增长态势平稳。但结构性短板正加速暴露。

“依赖人海战术、项目制交付的老路已行不通。”赛迪研究院信软所副所长贾子君直言。传统软件开发全流程依赖人工编码，工程师超过30%的时间耗费在翻阅图纸、追溯历史代码上。项目迭代周期长，跨工种协作成本高，最终导致软件企业陷入“交付越多、人力成本越高、利润越薄”的增长陷阱。

技术层面同样严峻。高端工业软件“卡脖子”问题依然突出。清华大学软件学院院长王建民点出核心矛盾：精度、性能、稳定性——三维CAD领域长期存在的“不可能三角”。AI虽降低了编码门槛，但复杂工业软件底层的数学与几何难题，大模型根本无法解决。行业深陷“开发焦油坑”。

生态与安全短板同步显现。工信部电子五所人工智能中心主任孔德智指出，国产AI芯片、框架、模型、应用之间缺乏统一适配标准，企业进行选型与场景迁移时成本极高。更棘手的是，智能体自主决策带来代码生成失控、数据泄露等新型安全风险，传统IT安全体系对此几乎无能为力。

全球智慧物联网联盟理事长高同庆从商业模式角度判断：“传统按席位、按项目收费的模式正失去效力。AI智能体大幅压缩人力需求，原有营收逻辑难以为继。行业需转向按Token、按服务结果计费的新范式。”

产学研协同：夯实底座，挖掘增量

变局之下，机会并存。本次大会各方提出了系统性应对思路。

“工业AI不能止步于文本生成，”中国工程院院士李培根强调，“需构建理解物理世界的基础模型，发展能自主规划、处理未定义任务的工业智能体。”例如，基于机械大模型的智能检索工具可直接读取零件尺寸与公差，显著释放研发人力。他同时提出“反向设计引擎”思路：输入性能目标，系统自动生成最优结构。这被视为高端装备设计的关键突破口。

针对生态适配难题，孔德智介绍，电子五所联合中国科学院软件所、智源研究院等机构，启动国产AI软硬件生态协同创新工作组。目标明确：搭建覆盖芯片、算力、框架、模型、应用的全链条验证体系。自研赛宝系列测评平台，建成8大类39项测评指标。同时依托开放原子开源基金会开设“国模国芯”专区，降低中小企业技术落地门槛。

阿里巴巴Qoder技术负责人陈鑫分享案例：“目前平台上60%的代码由AI智能体生成，产品迭代周期从两周压缩到2至3天，研发效率提升近10倍。”他判断，未来非复杂业务系统将全面交由智能体，人工聚焦架构设计与顶层创新，最终形成“少量研发人员+海量AI数字员工”的全新组织模式。

南京作为软件产业规模破万亿元的城市，已集聚4900家软件企业。依托国家人工智能创新应用先导区政策，本地企业同步发力。浩鲸、科远智慧、润和软件等被授牌为智能体开发商，面向制造、城市治理推出垂类智能体。安元、擎天工业互联网将AI嵌入工业仿真领域，汽车碰撞仿真时长从10小时缩短至5秒，迁移学习大幅降低重复仿真成本。

工信部信息技术发展司二级巡视员傅永宝明确表态：“下一步将重点提升关键软件供给、壮大智能编程工具、繁荣开源生态、培育复合型AI软件人才。用好首版次软件政策，推动国产AI软件在千行百业规模化落地。”