大家好,我是腾渊码农。这篇文章分享给正在探索工业软件智能化或研发工具链升级的技术团队和管理者。
一、政策背景
2026年9月11日,工信部召开《"人工智能+软件"专项行动实施方案》新闻发布会。信息技术发展司副司长王威伟提出,AI与工业软件融合正沿"AI辅助"和"AI原生"两条路径展开。
二、两条路径的技术架构对比
| 维度 | AI辅助 | AI原生 |
|---|---|---|
| 核心引擎 | 传统软件功能模块 | 模型承担核心能力 |
| AI定位 | 外挂功能 | 核心引擎 |
| 架构变化 | 微调 | 重塑 |
| 生态壁垒 | 难以突破 | 可重新定义 |
| 代表实践 | 给CAD加AI草图 | 泊松"工具理解意图" |
三、政策指向的三个落地方向
方向一:通用工业软件智能化升级。 推动CAD、CAE、EDA与AI深度融合,面向制图、设计、仿真场景实施智能化升级。这意味着不是"加一个AI按钮",而是要把AI能力嵌入设计、仿真、验证的核心流程。
方向二:工业知识封装。 "将工业经验、工艺参数封装为可复用的模型库和工业组件"------三层架构:
-
知识抽取:将工艺文档、操作规范、老师傅经验转化为结构化知识(难点:隐性知识显性化)
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知识建模:建立工业本体,定义设备、工艺、物料之间的语义关系
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知识封装:将知识包装为模型库和组件,供AI调用
方向三:多智能体协同决策。 "推进工业互联网平台集成大模型能力,提升数据分析、生产调度与多智能体协同决策水平"。这意味着工业软件平台需要支持多智能体架构。
四、行业实践参考
| 企业 | 方案 | 关键数据 |
|---|---|---|
| 泊松软件 | Geoshape Vertex设计智能体 | "让工具理解意图" |
| 凌云光+华为 | 工业视觉&智算样板点 | 编码效率提升80% |
五、关键数据
2025年我国软件产业整体营收达15.48万亿元,截至2026年6月日均词元调用量突破500万亿。
六、踩坑提醒
⚠️ 不要只做"AI辅助"------政策明确指向"AI原生"是打破生态壁垒的路径
⚠️ 工业知识封装是核心------三层架构缺一不可,尤其要注意"隐性知识显性化"的难点
⚠️ 多智能体协同是方向------单点AI工具无法解决全流程问题
⚠️ 不要只关注"功能堆了多少"------核心是"模型有多懂这个行业"
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