数据来源：中国信息通信研究院 图 2 人工智能企业各国分布 （三）技术创新驱动持续深化，软件工程智能纵深发展 一方面，技术内生演进驱动工程方法革新。全球人工智能技术进 入体系化突破新阶段，推动软件工程向智能化纵深跃迁。大语言模型 （LLM）重构软件开发模式，生成式 AI 推动人机协同开发成为主流。 国际标准化组织（ISO/IEC JTC1）联合多国制定 AI 风险管理标准 （ISO/IEC 23894）， 作复杂度激增（如制造端云边协同开发）推动自适应智能体架构、低 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 7 代码集成平台等基础技术升级。产业场景正成为核心试验场与创新源， 驱动智能化开发从单点能力增强向系统工程能力跃迁。 二、行业痛点：剖析软件工程发展瓶颈，明确破局关键 当前，软件工程领域正处于传统开发模式与 AI 技术融合的探索 期，这一转型过程在技术侧、工程侧和行业侧均暴露出诸多痛点。 （一）技术侧痛点：AI 效率提升，迈向全链条的范式革新，即从局部应用向自主演进型系统、 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 32 闭环自动化等全局协同阶段跨越。当垂直领域智能化突破单一技术或 场景的边界，向跨领域、全链条的解决方案跃迁时，高风险行业对智 能系统的可信度要求已上升为生存级需求。医疗、能源、交通等涉及 人身安全与社会稳定的关键领域，将驱动智能系统建立更低容错率的 安全基准。国际与国内标准同步推进，相关法案对高风险

业增加值之和，并是日本制造业 GDP 总量的 5 倍以上。在传统制造 过剩和低附加值的背景下，“高端制造”成为转型必然，而具身智能 正是这一战略升级的底层支撑。 具身智能引领“自动化→智能化”的范式跃迁。传统机器人依赖 硬件与固定编程，而具身智能融合 AI 大模型、多模态感知、端到端 控制，实现感知—认知—决策—执行的动态闭环。应用场景有望从商 用、工业扩展到医疗、家庭、教育等，推动“软件定义硬件，硬件产 资本涌入 AI 驱动的初创企业和跨界巨头，政策支持力度加大（如“十四五” 智能制造专项、“人工智能+”行动）。 在产业演化方面，传统机器人到具身智能的产业演化反映了从 “自动化”到“智能化”的范式跃迁。传统机器人以硬件+固定编程为核 心，具身智能以软件智能（大脑、小脑）+硬件升级（结构优化）为 核心，让“软件定义硬件，硬件产品承载软件剩余价值”成为趋势。 7 图表 5：机器人智能化持续迭代升级

工具包，将新能源计算平台与鲲鹏软硬件体系进行了深度适配，经过长时间测试和大量数据对比，鲲鹏 适配版计算平台相较于非适配版本，平台研发效率提升超10%，平台计算任务平均耗时减少30%，实现 了开发效率与系统性能的跃迁式提升。 目前，新能源计算平台已广泛应用于能源集团新能源区域集控和风电智慧场站、光伏智慧场站 等项目中，单计算引擎可支撑超30万测点的实时计算业务，平台支持毫秒级计算，满足多个生产区 业务系统