4月21日，由中国软件行业协会主办的第五届中国国际软件发展大会在北京国家会议中心召开。本届大会以“人工智能与软件变革——AI融合与数智出海新机遇”为题，汇聚政府主管部门、高校研究机构、行业龙头企业、国际和地方行业组织等各界代表1200余人参会，共同探讨人工智能浪潮下软件产业的变革方向与发展机遇。
作为企业级 AI Agent 技术公司的代表，词元无限受邀出席本次大会并进行主题分享，并发布了面向工业领域的智能体和基座模型 InfCode + InCoder ，以及揭牌与北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室共同推动的NextSWE联合实验室，展现了词元无限在企业级智能研发、复杂软件工程与垂直场景应用中的持续探索。
当前，软件产业正在经历从工具升级到体系变革的深层转向。围绕本届大会主题，词元无限首席科学家、北京航空航天大学计算机学院教授、博士生导师袁源以“复杂场景，AI Coding：词元无限智能体在垂直场景的深度应用”为题进行分享，系统阐释了企业级 AI Coding 如何在复杂研发场景中形成可控、可信、可持续的工程交付能力。
从流程驱动到智能驱动
重塑软件研发协作方式
长期以来，软件研发主要围绕流程规范、角色分工、进度控制与质量评估展开。这些能力构成了大型软件项目稳定运行的基本框架，也为企业在复杂协作中降低不确定性提供了重要支撑。
随着 AI 技术进入研发流程，软件交付的内涵正在发生变化。需求分析、代码理解、任务拆解、测试验证和质量反馈等环节，都开始具备由智能体深度参与的可能，推动软件研发从单纯流程驱动走向智能驱动。
在这一趋势下，AI Coding 的价值不能再被简单理解为提升个人开发效率。对于复杂软件项目而言，只有进入项目管理体系和工程交付链条，局部效率提升才能真正转化为可持续的组织能力。
从代码理解到数据闭环
沉淀企业级研发能力
在大型软件项目中，代码并不是孤立存在的，而是与业务规则、架构设计、历史变更、接口依赖、测试用例和项目文档共同构成复杂的工程上下文。通过对企业代码资产和工程关系进行建模，智能体能够更好地识别代码结构、依赖关系与潜在影响范围，从而为任务拆解、风险识别和协同开发提供支撑。
进一步来看，智能体的引入也为软件研发提供了新的数据闭环可能。通过对代码、需求、测试、缺陷、知识文档与研发流程的持续理解，企业可以把部分隐性的工程经验转化为可记录、可复用、可评估的组织资产，从而提升复杂软件交付的确定性。
这也正是 AI 融合软件产业的关键方向：不只是提升单点效率，而是推动研发体系本身具备更强的理解能力、执行能力与持续进化能力。词元无限将持续围绕组织流程、工程规范、质量体系和真实业务场景推进智能体落地，让 AI 从个人辅助工具成长为企业级生产力。
呼应大会 AI 与软件产业深度融合最新进展的关切，词元无限在大会期间完成两项重要亮相：面向工业领域的智能体和基座模型 InfCode + InCoder 作为大会技术产品成果发布，同时与北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室共同推动 NextSWE 联合实验室揭牌。
这两项进展共同指向词元无限对于复杂场景的长期判断：企业级智能体的价值，不只在于完成单点任务，而在于能否进入真实研发流程，理解行业约束、衔接专业工具链，并在工程现场持续产生可验证的应用价值。
InfCode + InCoder
构建面向工业场景的智能研发底座
作为本次大会发布的技术产品成果之一，InfCode + InCoder 聚焦面向工业领域的智能体与基座模型能力，通过智能体协同与底层模型支撑，将分散的工程步骤组织成可执行、可反馈、可迭代的闭环流程。
以现场展示的机翼方案优化场景为例，传统工业研发往往需要经历方案设计、几何建模、网格划分、仿真求解和结果分析等多个环节，并依赖不同专业软件和工程人员之间的反复协同。
在这一场景中，InfCode 作为企业级代码生成智能体和多智能体协同入口，能够调度多个智能体角色，推动方案生成、几何更新、网格构建、仿真执行与结果反馈连续完成，从而提升复杂研发流程的自动化与可复用能力。
InCoder 则作为底层工业代码大模型，为智能体协同提供模型能力支撑。
结合工业代码开发环境、代码大模型精调与优化工具，以及工业大模型研发公共服务平台，InfCode + InCoder 不只是单一产品能力展示，而是一套面向产业真实需求的工程化路径，让 AI 从通用代码生成进一步进入工业研发、工程设计和高复杂度软件系统开发场景。
NextSWE 联合实验室
推动产学研协同进入复杂关键场景
大会期间，词元无限与北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室共同推动NextSWE 联合实验室举行揭牌仪式。该合作面向复杂关键软件环境中的真实技术难题，旨在通过高校科研力量、企业工程能力和产业应用场景的深度协同，推动智能体技术从前沿探索走向工程验证与行业落地。
复杂关键软件环境通常具有系统规模大、依赖关系深、业务约束强、运行风险高等特点，对智能体的可靠性、可控性和工程适配能力提出了更高要求。在这类环境中，智能体不仅要具备生成能力，更要能够理解工程上下文、适配复杂工具链、遵循研发规范，并在任务执行过程中持续接受验证与反馈。
围绕这一目标，联合实验室将与工业研发设计领域智能化开发、协同办公应用示范、工业大模型驱动的智能化开发支撑环境等方向形成紧密连接。词元无限也将依托自身在企业级智能体能力体系上的积累，参与工业代码开发、工业大模型训练优化、评测验证和应用示范等关键环节。
通过 NextSWE 联合实验室，词元无限希望进一步打通基础研究、工程实现与产业应用之间的链路，让智能体技术更快进入复杂软件工程现场，并在真实场景中持续迭代。
当前，软件产业正在站上新的发展节点。人工智能正在重塑软件研发、产业协作与全球化发展方式，而智能体技术的出现，则为软件工程体系注入了新的执行能力、反馈能力和持续进化能力。
词元无限认为，未来企业软件研发的关键，是围绕真实项目场景重构研发协作方式。智能体需要理解企业知识、遵循工程规范、接受质量验证，并在持续运行中沉淀组织能力，才能真正成为软件产业智能化升级的一部分。
面向未来，词元无限将继续深耕企业级 AI Agent 技术，围绕复杂软件工程与垂直行业场景持续打磨能力体系。公司也将依托与高校实验室、行业伙伴和客户场景的深度协同，推动智能体技术在复杂系统研发、高质量交付和产业级应用中的规模化落地。
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