当前，数字经济已经成为驱动全球经济发展的重要引擎，在数字经济的浪潮下，企业开展数字化转型是大势所趋，数据已经对社会生产生活 方 式，国家治理能力乃至全球的生产、流通、分配、消费、经济运行机制产生了重大的影响，数据已经成为“国家基础性战略资源”。 在数字经济时代加速发展中，数字要素成为不可或缺的一种“流通货币”。随着产业端不断丰富，应用层迭代优化，智能终端技术快速革新的 浪潮中，数据的应用和采集以及分发制度等完善，成为当下企业发展的重要课题之一。 年 8 月， 全国已 成立 44 家数据交易机构，平台的注册资本多数介于 5000 万元至 1 亿元之间。此后，又有苏州、广州、深圳等地的数据交易所相继揭牌， 全国掀起了 新一轮的数据交易市场建设浪潮，多地政府、企业争相入局，抢滩数据交易新赛道。 上海市市长龚正在上海市第十六届人大一次会议作《政府工作报告》时说，要着力推动城市数字化转型，加快建设具有世界影响力的国际数字之都。 促进数字经济和

黄莺、路斌、郑峰、张昕、李光新、成思敏、李云帆、 鞠武军、谢怡珺、林叠守、姜熠龙、王庆、乔骥、王梓博、李鑫、 陈康翔、李震中、李海斌、何波、辛静清、乔琪、王博文、李亚琦 等 引 言 当前，全球数字化浪潮与国家战略布局深度协同，共同驱动软 件工程领域迈入智能化转型的关键跃升期。从《新一代人工智能发 展规划》确立“三阶段发展目标”的宏伟蓝图，到《数字中国建设 整体布局规划》构筑“2522”整体实施框架，央地协同的政策体系 本报告分为五个章节，第一章从战略布局、市场规模、技术发 展等方面梳理数字化浪潮下软件工程智能化的变革背景；第二章聚 焦软件工程智能化初期实践，系统诊断当前面临的关键瓶颈；第三 章针对上述痛点，提出智能化标准体系总体架构；第四章围绕关键 领域展开深度分析；第五章总结软件工程智能化未来发展趋势，为 产业智能化升级提供系统性指引与行动思路。 目 录 一、 背景引入：数字化浪潮下的软件工程智能化变革需求 ......... ..........31 （三） 生态博弈：标准化与产业生态的共生治理 ....................32 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 1 一、背景引入：数字化浪潮下的软件工程智能化变革需 求 （一）国家战略聚焦智能转型，科技治理加速规则重构 国家战略布局与地方实践落地协同驱动智能化转型。一方面，国 家顶层设计强力驱动智能化转型纵深发展。2017 年国务院印发的《新

> 2022 年，美国特斯拉发布机器人 Optimus, 搭载自动驾驶级 FSD 芯片，基于视觉神经网络预测能力的自动驾驶技 术。 > 2023 年，英伟达 CEO 黄仁勋表示，人工智能的下一个浪潮是具身智能。英伟达发布多模态具身智能系统 VIMA, > 2023 年，李飞飞等提出 VoxPoser 系统，将大语言模型 (LLM) 接入机器人。 > 2023 年，英国 EngineeΓed > 2025 年，挪威公司 1X Technologies 发布仿人体骨骼结构 Neo Gamma 机器人。 > ■ 具身智能的发展演进 □ 具身智能的爆发背景 > 一方面， Al 浪潮爆发 ，出现了功能强大的大模型和智能体，能够对大量的感知数据进行高效学习和处理。 Al 越来越强， 但想要将 Al 能力真正用起来，就必须让它在物理世界落地。这肯定需要一个物理载体。 另一方面，

年信息化发展形势与任务 当前，网络信息技术创新加速演进，以人工智能为代表 的战略性新兴产业和未来产业蓬勃发展，信息化成为培育新 质生产力、重塑世界发展格局的重要力量。从外部环境看， 世界百年变局和信息革命浪潮叠加演进，国际形势复杂多 变，不确定性、不稳定性因素增多。从技术趋势看，人工智 能成为生产力发展新引擎，区块链带来生产关系新范式，要 素内涵不断拓展，应用范式深入变革，数据、算法、算力成 为 当前，网络信息技术创新加速演进，以人工智能为代表 的战略性新兴产业和未来产业蓬勃发展，信息化成为培育新 质生产力、重塑世界发展格局的重要力量。立足信息革命时 代浪潮，面对复杂多变的国内外环境，推进信息化创新发展 面临新机遇新挑战。 从外部环境看，世界百年变局和信息革命浪潮叠加演 进，国际形势复杂多变，不确定性、不稳定性因素增多。世 界百年未有之大变局加速演进，信息技术和产业成为密集交 锋面，产业链供应链稳定面临重大挑战，不确定不稳定难预

........................................ 28 1 一、研究背景 （一）AI 大模型发展趋势及挑战 随着新一轮科技革命和产业变革加速推进，AI 大模型浪潮 席卷全球，成为最具影响力的创新科技，大模型被认为是未来人 工智能领域的关键基础设施。AI 大模型正加速定义及形成新服 务、新制造、新业态，成为数字时代的新质生产力。 随着技术演进，AI 大模型技术呈现以下显著发展趋势：

无人系统），具身智能有望成为这些高潜方向的重要支撑。 （二）从传统机器人到具身智能：产业演化分析 回望历史，具身智能的“前身”——人工智能与机器人技术是彼此 交织、并进发展的。从二战后的跨学科交叉融合到如今的智能浪潮， 两者在理论突破、工程实践与产业化进程中持续的相互促进，形成了 现代科技史中独特的双螺旋进化路径。 4 1. 起源与学科奠基（1940s-1950s） 二战后，随着信息论、控制论和计算机科学的兴起，人工智能与

会议以如何推动实施会计核算软件数据接口国家标准为主题展开了讨论。 参加会议的有审计署企业司、计算中心、法规司、国家标准委、国资委、 电子技术标准化研究院、重庆理工大学，以及国开投、一汽、中远、中国 航油、用友、浪潮、 ORACLE 、 SAP 、微昂科技等企业。会议由审信标 委秘书长、审计署计算中心杨蕴毅副主任主持。 审计署将推广此标准，审计长已经在政协提案了．对于被审计单位 （目前主要是央企），如果使用的软件不符合此标准，将做为审计

行逻辑组合，构 建业务逻辑模型，实现业务层面监控。 。 第 35 页 共 120 页 附图29. 监测资源一览 3.3.1.2.1 服务硬件监控 系统支持包括 HP、DELL、IBM、浪潮等国内外主流品牌的服务器硬件的监控。对于 服务器的监控通过 IPMI 协议实现， IPMI 是智能型平台管理接口（Intelligent Platform Management Interface）的缩写，是管理基于

人才培养：加强 AI 技术人才的引进与培养，打造一支具备 AI 技术应用能力的专业团队。 通过本方案的实施，保险公司将能够充分发挥 AI 大模型的技 术优势，推动业务创新与效率提升，在数字化转型的浪潮中占据领 先地位。 1.1 保险行业现状与挑战 近年来，随着全球经济环境的变化和科技的快速发展，保险行 业正在经历深刻的转型。据统计，全球保险市场规模在 2022 年已 达到约 6.5 万亿美元，预计到 总体而言，AI 大模型在保险公司行业场景中的应用展现出广阔 的前景。通过合理规划与实施，保险公司能够在提升客户体验、优 化风险管理、创新产品设计以及提高运营效率等方面取得显著成 效，从而在数字化转型的浪潮中占据优势地位。 13.2 实施建议与行动计划 在实施保险公司行业场景 AI 大模型应用方案时，首先需要明 确目标与优先级。建议保险公司根据自身业务需求和资源状况，分 阶段推进 AI 大模型

物联网技术的发展现状及关键技术 物联网是应用在互联网基础之上，通过现代网络传输技术、信息处理技术、认 知学习等技术实现物体的自动识别、数据自动传输和信息资源共享的技术，这项技 术必将引领世界信息领域的第 3 次浪潮。ITU（International Telecommunication Union） 在早期的一份报告中描绘了物联网时代的远景：一位司机在使用汽车过程中出现了 误操作，汽车会立即报告；洗衣机在