AI产业的下一段增量，正在从模型、算力向软件应用端延伸。
9月2日，工信部印发《“人工智能+软件”专项行动实施方案》（工信部信发〔2026〕209号），提出到2028年，智能编程工具和智能开发平台推广覆盖2万家规模以上软件企业，实施100项软件企业智能化技改项目，在重点行业打造100个智能体软件标杆应用，并孵化5个以上优质开源项目。
到2030年，关键软件将全面实现智能化升级，智能编程、智能体软件及智能服务等新业态成为产业增长点。一张从软件开发、产品升级到场景落地的路线图，已经摆到台面上。
一份方案，补上AI商业化的几块拼图
这份方案一共部署19项任务，覆盖智能编程、基础软件、工业软件、智能体、应用服务、算力数据以及安全保障等多个环节。
表面看，它讲的是软件产业如何使用AI；往深一层看，政策关注的核心已经落到一个很现实的问题：AI如何进入企业，如何形成产品，又如何转化为可以持续采购的服务。
8月31日，工信部发布人工智能应用服务商培育专项行动，重点解决“谁来交付”的问题，提出开放真实应用场景、打造标准化解决方案产品包，并通过首购首用、风险补偿等方式，推动大模型、智能体及Token服务采购，同时鼓励服务商组建FDE团队进入客户现场。
两天后，“人工智能+软件”方案接棒，进一步明确智能编程、智能体软件和传统软件升级的数量目标与产业路径。
从两份文件连起来看，政策推动已经进入项目、采购和规模复制阶段：先培养能够进入企业现场的服务商，再推动软件产品智能化，最终让AI进入企业常规的信息化和数字化预算。
国家工业信息安全发展研究中心发布的《“人工智能+软件”发展洞察》也提到，软件正由AI增强向AI原生演进，收费模式可能由按功能付费逐步转向按成果付费。
说得直白一点，企业以后购买的可能不只是一个账号或者一套功能，还包括智能体完成了多少任务、节省了多少工时，以及创造了多少实际业务结果。
沿着这条主线，几个方向值得重点关注。
一、智能体走进企业，应用端最先接住增量
智能体和AI应用服务，是这轮政策传导最直接的方向。
方案提出打造100个智能体软件标杆应用，发展通用、终端、垂直及工业智能体，同时建设智能体应用商店和技能资源库。
标杆案例负责证明效果，应用商店提供分发入口，技能库则把金融、营销、制造等行业经验封装成可复用能力。这几个环节一旦打通，智能体就有机会从单个定制项目走向标准化产品，再由服务商复制给更多客户。
拥有行业数据、客户入口和现场交付能力的公司，更有可能率先把政策增量转化为订单和收入。
重点关注：深演智能、第四范式、科大讯飞。
其中，深演智能通过Agentic Software与Agentic Marketing Services双引擎，覆盖智能体产品和企业现场交付，与方案强调的专业智能软件服务较为贴近。后续可以观察其智能体收入、客户扩单和跨行业复制速度。
二、2万家企业背后，智能编程率先放量
相比其他方向，智能编程的政策目标更清晰：到2028年，相关工具和平台覆盖2万家规模以上软件企业，并实施100项软件企业智能化技改项目。
代码生成只是起点，需求分析、软件测试、代码审查、系统运维都可能被AI重新改造。对于软件企业来说，这类工具能够直接缩短开发周期、减少重复工作，投入产出也相对容易衡量。
随着覆盖企业数量扩大，智能编程可能从少数开发者尝鲜，逐渐进入企业级采购和标准开发流程。
重点关注：科大讯飞、普元信息、软通动力、中科创达。
三、传统软件与工业软件，迎来一次产品重做
传统软件厂商手里已经有客户、数据和业务流程，这恰恰是它们切入AI应用的现实优势。
办公软件、ERP、金融IT和营销系统接入智能体后，产品形态可能从提供工具，逐步转向理解需求、调用数据并完成任务。厂商既有机会提升客单价，也可能增加按调用量、订阅或业务效果计费的新收入。
工业软件的变化更深。方案提出推动CAD、CAE、EDA及工业互联网平台融合AI，将工业知识、工艺经验封装为模型库和专业组件；基础软件方面，还将建设15家以上适配中心，推动操作系统、数据库与芯片、服务器协同优化。
这意味着AI应用扩张，也可能同步拉动基础软件、工业软件以及软硬件适配需求。
重点关注：金山办公、用友网络、金蝶国际、恒生电子；工业软件可关注中控技术、宝信软件和中望软件。
最后说几句
从政策传导顺序看，智能体和AI应用最直接，智能编程的量化目标最明确，传统软件与工业软件则拥有现成的客户和业务入口。
“人工智能+软件”的利好，并不局限于某一款模型或某一家公司。政策正在搭建一条更完整的应用链：上游提供模型、算力和数据，中游负责软件开发和系统集成，下游服务商进入企业，把AI嵌进真实业务。
此前市场忙着给大模型和算力定价，应用端反而显得安静。如今，从服务商培育、真实场景开放，到智能体应用商店、技能库和明确的采购机制相继落地，资金关注点可能继续向AI软件、垂直智能体和应用交付扩散。
因此下一阶段真正有看头的，还是那些已经拥有客户入口、行业数据和交付能力，并且能够把AI转化为实际收入的公司。
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