2026年4月28日，国务院政策例行吹风会上，工信部宣布开展 “人工智能+软件” 专项行动。同日，工信部联合国家数据局发布 “模数共振” 行动。延续2026年初八部门印发的“AI+制造”专项意见及2025年国务院"人工智能+"顶层意见，政策体系已从框架设计进入实质落地阶段。
本次大会向行业传递了一则核心判断：软件开发正从纯人工模式转向人机协同阶段，AI编程也将逐步纳入企业研发的标准流程。
自2025年7月成立起，词元无限始终保持与产业智能化趋势同频的技术判断，推进产品研发与落地。
01 AI软件进入规模化应用新阶段
从顶层设计到专项行动，AI与软件产业的融合正在进入更加清晰的落地周期。近期政策不仅明确了 “AI+软件” 的重点方向，也进一步将智能编程、基础软件、工业软件、算力数据和生态服务纳入系统推进框架。
由此来看，AI编程不再只是开发效率工具，而是正在成为企业研发体系升级、软件产业智能化转型和新型工业化建设的重要支撑。
2025年以来，围绕 “人工智能+” 的政策布局持续深化。从国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，到工信部在智能软件、AI开发平台、工业大模型等方向设立技术指标，再到八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，AI软件能力已从前期技术探索，进入产业化牵引、场景验证和体系化建设并重的新阶段。
在此基础上，4月28日的政策吹风会进一步释放明确信号：将 “智能编程” 作为关键突破口，工信部提出加快智能编程研发应用，加强开源生态建设，并健全制造业数智化转型服务体系。同日启动的 “模数共振” 行动，则进一步把模型能力、数据资源和场景应用纳入协同推进框架，推动形成 “数据—模型—场景应用”的良性循环。由此，政策主线已经从方向倡导走向任务部署，也为企业级AI Coding的规模化落地提供了更明确的产业窗口。
在本轮政策部署中，智能编程被置于重要位置。政策提出加快AI辅助乃至主导的代码生成、测试、运维工具研发，构建覆盖软件全生命周期的智能化工具链，并培育模型即服务、智能体即服务等新业态。这意味着，AI编程将从提升个人效率的辅助工具，进一步走向企业研发体系的基础配置和关键能力。
同时，政策也将基础软件、工业软件、算力数据和生态服务纳入整体布局。在基础软件领域，AI能力将与国产操作系统、数据库、中间件及开源生态进一步融合，提升软件体系的自主可控能力；在工业软件领域，行业模型与智能体将推动CAD、CAE、MES、EDA等工具向系统平台演进；在应用落地层面，算力与高质量数据集建设将支撑“数据—模型—场景”循环形成；而服务体系的完善，则将推动企业从“使用工具”走向“重构流程”。整体来看，AI正在从外部辅助能力，逐步嵌入软件生产、工程交付和产业协同的全过程。
02 从产品到生态，词元无限的持续实践
政策方向的持续明确，也让企业级AI Coding的价值边界进一步扩大。对词元无限而言，智能编程并非孤立工具，而是连接代码生成、测试验证、知识管理、私有化部署和生态协同的系统能力。其产品布局与落地实践，正在对应软件产业从“效率提升”走向“研发体系重构”的长期趋势。
在产品布局中回应产业方向
回到企业实践，词元无限的产品布局与政策方向显示出高度的契合性。超越单一AI编程工具，词元无限的产品矩阵围绕智能编程、软件测试、企业知识融合、私有化部署和生态协同，逐步形成面向复杂研发场景的产品体系。
其中，智能编程是词元无限的核心赛道。其旗舰产品InfCode定位为企业级AI编程智能体，支持IDE插件、AI原生IDE、CLI等多种形态，具备自主任务规划、长程上下文推理和工具调用能力。在SWE-bench Verified等权威评测中，InfCode取得领先成绩，显示出其在复杂工程代码理解与修复中的技术实力。
在真实客户场景中，InfCode也已进入生产环境。词元无限与神州信息合作，将产品应用于银行核心系统研发场景，实现综合提效近40%、成本降低20% 。在测试环节，公司推出InfTest测试智能体，进一步覆盖测试设计、用例生成与执行验证等环节，使AI能力从编码延伸至质量保障，呼应政策中关于软件全生命周期智能化工具链的要求。
面向基础软件和工业软件场景，InfCode可支持大型代码仓库的跨模块理解，并通过企业知识库融合能力接入行业规范、技术文档和内部流程。同时，产品支持完全私有化部 署，可运行于企业自有算力设施，并通过MCP连接器对接内部系统，激活代码仓库、技术文档等数据资产，与“数据—模型—场景”闭环形成对应。
关键在于数据与协同能力
当前，智能编程正在从单点效率工具升级为企业研发基础设施。词元无限自成立以来聚焦企业级场景，围绕私有化部署、知识库融合和效能管理持续完善产品能力，体现出对企业真实研发需求的长期判断。
更进一步看，AI Native已从理念走向工程实践。词元无限以InfCode覆盖编码，以InfTest延伸测试，并通过DeepMap等产品能力连接项目理解、质量验证与交付管理，逐步形成面向软件全生命周期的智能体矩阵。这说明，企业真正需要的不是单一AI工具，而是能够嵌入研发流程、理解业务上下文、支撑团队协同的系统能力。
未来，产业竞争的关键不只在模型能力本身，也在于组织流程、数据资产和生态协同能力。词元无限已与神州鲲泰、飞书项目、摩尔线程等伙伴开展合作，并与北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室推进联合攻关。这些实践表明，公司正在围绕企业级AI研发体系，持续构建可落地、可扩展、可协同的长期能力。
政策目标的落点，最终不在于单一工具的普及，而在于推动软件开发从传统人工模式走向智能协同、数据驱动和生态共建。 随着智能编程、行业模型、工业智能体和高质量数据集建设持续推进，企业对于AI Coding的期待也将从“能用”走向“好用、可信、可管理”，并进一步要求其进入真实研发流程，支撑复杂工程交付。
对词元无限而言，这一方向并非新的课题，而是其成立以来持续推进的核心路线。公司将继续围绕企业级AI编程智能体、全链路研发智能化、私有化部署和复杂场景落地深化产品能力，服务好已有客户，并在政策推动的软件产业智能化进程中，交付更多经得起验证的实际成果。
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