從交付到陪跑，東軟發布AI原生軟件工程白皮書，重構產業底層邏輯

勇礪商業評論 阿桶觀察 曾憲勇

當大模型與智能體深度滲透軟件生產的每一個環節，軟件產業正站在范式變革的歷史節點上。今天，東軟集團正式發布《數據驅動的AI原生軟件工程戰略發展白皮書》。這不是一份技術工具清單，也不是一份行業趨勢綜述，而是東軟面向AI時代給出的系統性回答——軟件產業需要一場從生產底層邏輯到商業價值閉環的徹底重構。

核心主張

開啟AI時代軟件產業的新生產范式

過去數十年，軟件產業圍繞"人寫代碼"展開，本質上是"以人力為核心"的工業化生產模式。企業依靠組織大規模研發人員，依托項目經驗、行業知識和工程方法，完成軟件系統的建設與持續演進。

AI時代，這一底層邏輯正在被顛覆。

AI不再只是輔助編碼的工具，而是作為全新的生產力要素，全面進入軟件研發生產全生命周期——從需求理解、架構設計、代碼生成、測試驗證，到運行優化、系統演進。軟件產業正在從"人力密集型"邁向"知識密集型"，從"工業化生產時代"走向"智能化生產時代"。

東軟認為變革涉及四個維度的深層重構：

目標形態之變

從"構建并交付可靠的確定性系統"，轉向"構建并治理嚴肅的復雜智能系統"。大模型與智能體的引入，使軟件系統具備自主理解、動態決策和持續學習能力。軟件產業不僅要關注"如何構建系統"，更要回答"如何治理智能系統"——AI可信性、行為可解釋性、智能體治理能力，成為新的核心命題。

交付形態之變

從"按次項目交付"轉向"持續價值交付"。軟件正在從"交付型產品"演化為"持續演進的智能化業務賦能體"。軟件企業不再只是"系統交付方"，而將逐步成為客戶"業務持續運營與智能化演進"的重要參與者。

資源形態之變

從"人力密集型"轉向"知識密集型"。企業長期積累的行業知識、業務規則、架構經驗、數據資產和軟件資產，正在成為AI時代最核心的生產資料。未來的競爭，不再只是"誰擁有更多開發人員"，而是"誰擁有更高知識含量的軟件資產"，"誰能夠讓AI穩定理解并持續復用組織知識"。

組織形態之變

從"流程驅動的項目型組織"轉向"數據與知識驅動的人機協同型組織"。未來的軟件企業，真正重要的不再只是"擁有多少開發人員"，而是誰能夠構建穩定的人機協同生產機制，誰能夠持續將知識沉淀為組織級生產資料。

技術理解

AI原生軟件工程 = "人機協同"軟件生產體系

在東軟的技術框架中，AI原生軟件工程不是"AI替代人"，而是建立"人機協同"的新生產體系。

我們提出構建"三元混合勞動力體系"，覆蓋軟件生產全流程、全場景：

全人勞動力

面向高業務關鍵性、高風險、高復雜度的戰略任務——產品架構設計、客戶需求洞察、創新實驗、價值判斷。這些任務需要人類的批判性思維、創造力和最終責任承擔。

人攜智能體勞動力

開發者與AI Agent協同完成需求分析、代碼生成、測試驗證等任務。通過"四層環境三層映射"的軟件生產體系業務架構，實現人機分工邊界的精準界定與協同規則的清晰治理。

智能體自閉環勞動力

面向標準化、低風險的重復性任務，由AI Agent自主完成并持續優化，形成"生成-驗證-運行-反饋-優化"的持續閉環。

為支撐這一體系，東軟正在構建"軟件資產+知識工程+AI原生工具鏈"的三位一體技術底座：

軟件資產體系

將35年積累的行業知識、業務場景、架構經驗和工程方法，從"項目成果"轉化為"公司級能力沉淀"。軟件資產不再只是靜態代碼，而是覆蓋業務意圖、領域知識、架構實踐、智能體能力模板等可被AI理解、調用和復用的綜合資產體系。

知識工程體系

將分散在個人經驗、項目文檔中的隱性知識，轉化為結構化、可推理、可演化的組織級知識資產。通過向量庫、知識圖譜和本體建模，實現"業務知識"與"工程知識"的語義對齊，讓AI真正理解產業、理解行業、理解客戶。

AI原生工具鏈

構建統一模型入口、統一知識入口、統一智能體入口和統一治理入口，推動AI能力深度融入需求、設計、開發、測試、交付、運維全生命周期，避免工具孤島、數據孤島和知識孤島。

業務理解

從"交鑰匙"到"陪跑智能進化"

如果說技術重構是"里子"，那么商業模式的重塑就是"面子"。

過去，軟件企業的商業模式是"交鑰匙"——聚焦需求實現、系統上線、項目驗收。交付完成后，軟件企業與客戶的關系逐步弱化，系統處于相對靜態的運行狀態。

未來，東軟要做的就是"陪跑智能進化"。

AI時代，軟件系統具備持續學習、持續優化、持續協同和持續演進的能力。客戶需要的不再是一次性交付的系統，而是能夠伴隨業務成長、持續創造價值的智能化伙伴。

這意味著東軟的經營模式將從"項目交付經濟"，轉向"以客戶業務價值持續增長為核心的業務價值運營經濟"：

• 在需求階段，AI將模糊業務構想轉化為結構化需求，利用歷史項目知識和業務規則支撐需求澄清與沖突識別；
• 在設計階段，基于領域模型和架構規則，實現"規范即代碼"——以規格說明作為唯一真理來源，自動轉化為代碼框架和接口定義；
• 在交付階段，AI原生流水線實現智能代碼審查、自動測試生成和安全掃描，形成"生成-測試-修復"的自動化閉環；
• 在運營階段，AI分析生產日志、用戶反饋和性能數據，自動識別問題并生成修復建議，運行階段的新知識反向沉淀至知識庫，推動軟件資產持續演進。

核心競爭力將取決于：誰能夠持續提升客戶業務價值，誰能夠持續優化客戶業務運行效率，誰能夠持續推動客戶業務智能化演進，誰能夠形成持續運營客戶業務價值的能力體系。

東軟深耕軟件產業35年，在醫療健康、智能汽車等重點行業積累了深厚的領域知識、解決方案經驗和工程判斷力。這些積累，是面向AI時代最寶貴的戰略資產。

我們深知：意識不是計算的結果，而是計算的前提。 AI可以增強表達與執行，但不能替代人類對價值、責任和方向的最終控制。

面向未來，東軟將持續探索數據與知識驅動、人機協同的AI原生軟件工程新范式，不追逐短期工具紅利，而是在知識引擎、全鏈路AI協同和組織級治理的基礎上，重新建立軟件生產的底層秩序。

東軟愿與客戶、合作伙伴及行業生態共同探索，共同推動全球軟件產業邁向更加專業、卓越和值得信賴的新發展階段。（曾憲勇）