应用全生命周期智能化研究报告

编写单位应用现代化产业联盟中国软件行业协会中国信通院人工智能研究所顾问组成员陈纯应用现代化产业联盟会长陈宝国中国软件行业协会常务副秘书长魏凯中国信通院人工智能研究所所长张宇昕华为云CTO黄瑾华为云副总裁（战略与产业发展部总裁）徐峰华为云PaaS服务产品部部长编写组成员文永新、梁广泰、王一男、乔蔚云、高天赐、刘恒、黄慧娴、秦思思、闫东伟贡献者蒋涛、黄颖、王翱宇、杨国龙、朱少民、汪维敏、孙彬彬、翟传璞、李丹丹、林扬、罗斌、曹峰出版时间2025年6月 当前，以大模型和智能体为代表的人工智能技术正驱动新一轮产业变革，推动应用架构从功能自动化向认知智能化跃迁。本研究报告系统阐述应用智能化的框架，关键技术和实现路径，旨在帮助企业应对应用智能化三大核心挑战：1.技术链断裂导致的落地周期过长：算力、大模型、智能体的新概念，开发、运维、安全合规等等环节的割裂都导致企业落地智能化的周期依然较长2.场景选择困难：单点试点难以穿透企业核心业务链的转型挑战，ROI的评估难度大3.产业协同低效：技术供应商能力分散与企业需求的差距通过对全球智能化尤其是应用智能化实践的实证研究，本研究报告提出智能应用的六大特征，并以此构建支撑智能化应用孵化和落地的关键技术和技术底座——智能应用平台。本研究报告旨在为企业智能化转型提供系统性参考。通过解析智能应用的核心特征、构建分级成熟度模型、设计分步实施路径，我们希望为不同数字化基础的企业厘清转型逻辑。在技术快速迭代的背景下，本框架将持续演进，期待与产业界共同探索最佳实践，务实推进应用智能化落地进程。前言 ——《应用全生命周期智能化研究报告》编写组 迈向AI-Native时代：智能体驱动的应用现代化新范式近两年来，随着ChatGPT、DeepSeek等大模型技术的快速发展，人工智能正以前所未有的速度重塑产业格局，而Agent智能体的崛起标志着应用现代化迈入全新阶段。未来大于50%的人类工作任务场景将被大模型影响，据麦肯锡预测，生成式AI每年可以增加2.6~4.4万亿美元经济收入，AI驱动的自动化决策与交互将成为业务常态。与此同时，传统应用与AI应用的融合不再局限于简单的功能叠加，而是依托数据与API的深度协同，构建起“感知-决策-执行-学习”的闭环智能体系。在这一趋势下，应用现代化的核心命题已从“云原生”升级为“AI-Native”，即应用的全生命周期——从开发、运行到运维、集成——均需围绕智能体的自主性、协同性与进化能力重构。从技术视角看，AI-Native架构的关键在于数据与API的智能融合，传统企业系统沉淀的海量数据，需通过统一的可信数据资产目录实现跨域流通，为Agent提供实时、高质量的训练与推理燃料；而API则从传统的服务接口演进为“智能连接器”，通过动态编排与语义理解，支撑Agent间的自主协商与任务分解。此外随着云原生AI技术（如多模态大模型、智能Agent开发与运行、检索增强生成、智能应用管理引擎、智能组装与集成、统一可观测、多模态交互、AI内生安全等）的成熟，使得Agent的开发效率提升数倍以上，支撑智能化应用的多模交互、自主运行、智能进化、环境理解、智能协作、智能研发等特征落地，形成更广泛、更灵活的智能体系统，从而能够在降本增效、体验优化等各方面得到大幅提升。目前，AI在医疗、科研、教育、物流等各个领域的应用，为社会带来了巨大价值的同时，又进一步支持了AI技术的快速发展。AI技术的应用离不开社会的宽容和鼓励，我们要继续保持开放和包容的态度；同时关注风险，“汽车上路先装上刹车”，遵循道德和法律规范。当今，应用现代化的推进目标已从“数字化IT提效”提升至“重塑智能商业价值”。未来，企业需以“应用现代化的三驾马车”，即：“敏捷架构、智能数据、生态开放”为基石，建立支持Agent自治与进化的全生命周期的数字基座。应用现代化产业联盟的各成员，要加强智能体应用、跨域协作标准等前沿议题的探索研究，以《应用全生命周期智能化研究报告》为起点，共同推动中国在全球智能化竞争中占据制高点，携手迈向应用现代化的智能时代！序言一 陈纯浙江大学信息学部主任中国工程院院士应用现代化专业委员会会长 从2022年底ChatGPT“横空出世”以来，国内外大模型创新风起云涌，学术界、科技企业和无数开发者探索数十年的AI技术，迎来了应用大规模落地的奇点时刻。以应用智能体为代表的AI新范式，已成为推动行业变革的重要力量，智能化必将成为驱动数字经济发展的核心引擎。过去十年，云原生重构了IT基础设施；未来十年，AI原生将重新定义企业运营范式。这场变革不是简单的技术迭代，而是认知维度的跃迁——企业需要从“功能驱动”转向“价值创造”，从“流程优化”升级为“智能决策”。华为云始终践行“一切皆服务”战略，致力于将最前沿的技术转化为企业触手可及的服务能力。在应用现代化领域，我们聚焦六大核心技术：组装式交付、数智驱动、DevOps、服务化架构、安全可信、韧性。这些能力已在金融、制造、能源等行业得到充分验证，帮助客户构建面向未来的智能化应用体系。大模型和智能体技术的发展，让应用的智能化从愿景走向现实。这不仅是技术架构的升级，更是产业生态的重构。令人振奋的是，越来越多国内企业在技术变革中展现出强大的创新能力。《应用全生命周期智能化研究报告》的发布，正是产业界集体智慧的结晶。这本书系统梳理了技术趋势、架构设计和实施路径，将为行业的智能化转型提供重要参考。面对千行万业的智能化浪潮，华为云将持续夯实“云原生+AI原生”的融合底座，让智能化应用深度融入企业核心业务流。我们将长期坚持深耕根技术，在AI、云计算等基础领域持续突破；坚持开放协作，与伙伴共建智能化生态；聚焦客户价值，让技术创新真正服务于业务发展。感谢应用现代化产业联盟所有企业和专家的共同努力，为业界探索出面向AI时代的创新之路。让我们携手加快应用现代化，释放数字经济的无限潜能。序言二 张平安华为常务董事、华为云CEO 目录1应用智能化发展趋势1.1大模型技术加速全球产业价值链重构1.2数字基础设施逐渐成为国际竞争制高点1.3数据联接正在影响行业转型和应用安全1.4人机协作成为社会融合发展的主流趋势1.5客户群体转型加速驱动应用开发新范式2智能应用企业端和个人端双爆发，市场空间巨大2.1智能应用双端爆发，孕育万亿市场空间2.2智能体在B端和C端加速落地2.3央国企正成为应用智能化的主力军，领跑多个场景落地2.4智能研发、运维、知识管理，企业智能化落地三大高价值场景3智能应用的形态和核心特征3.1基于大语言模型的智能体（Agent）预计成为智能化应用的主流形态3.1.1大模型能力的突破性提升，为Agent提供智能化基座3.1.2 Agent从单一工具向自主协作系统演进3.1.3行业需求从效率优化到体验升级，Agent成为优先选择3.1.4 Agent技术生态的成熟支撑3.2智能应用的核心技术架构概览3.3智能应用的六大核心特征3.3.1特征1：多模交互3.3.2特征2：智能协作3.3.3特征3：自主运行3.3.4特征4：环境认知3.3.5特征5：自动进化3.3.6特征6：智能研发4智能应用平台，应用智能化的技术底座4.1云原生与AI原生双擎驱动，加速应用全面智能化 010203040405070808091112131313131414151616171718181920 21242426272829313234353636384141414242424344454547484949504.2智能应用平台的核心定位：应用全生命周期的“智能驾驶”4.3智能应用平台的八大关键技术4.3.1多模态融合技术，实现多模态智能4.3.2智能Agent开发与运行，实现群体智能4.3.3检索增强生成，增强智能体个性化记忆4.3.4智能应用管理引擎，让应用自动运行与自主优化4.3.5智能组装与集成，扩展应用能力边界4.3.6统一的智能体可观测，支撑海量智能应用高效运维4.3.7多模态交互，建立双向人机协同体验4.3.8 AI内生安全，确保应用全生命周期可信5应用智能化的实现路径与关键考量点5.1应用智能化实现路径5.1.1应用智能化成熟度技术演进路径5.1.2应用智能化的6R + 9A实施路径5.2应用智能化的关键考量点5.2.1战略与业务价值对齐5.2.2用户体验重构5.2.3组织流程适配5.2.4渐进式演进策略5.2.5法律法规与伦理合规6应用智能化最佳实践案例6.1流程IT智能化应用升级6.2某智慧家庭解决方案提供商提升运维管理效率，实现资源优化6.3社区平台打造训推一体化平台6.4 CodeGenie:聚焦鸿蒙应用开发场景的智能化研发助手6.5智驾AI算力平台，保障智驾业务6.6新疆某油田基于大模型构建统一知识库6.7云原生技术赋能香港智慧医疗，构建高效服务新生态6.8软通动力携手同济大学打造云原生本研一体化教务系统 应用智能化发展趋势01PART ONE 应用全生命周期智能化研究报告02应用现代化与智能化的深度融合，正通过开放生态、软硬协同、垂直平台、人机协作与人工智能服务化等特征重构技术、产业与社会生产生活方式。从政务服务到社会治理，从智能制造到智慧生活，从算力基建到数据价值释放等等，应用智能化不仅加速了行业变革，更催生出了“技术-场景-生态”三位一体的创新范式，为数字经济高质量发展注入持续动能。人工智能技术的突破性进展正在推动应用现代化工程理论进入新一轮创新周期。以大模型为核心的技术范式变革，正在衍生出“人工智能垂直化、垂直系统平台化、软硬系统自主化”发展新趋势，加速重构全球产业价值链。大模型在垂直领域的深度应用，正在重塑金融风控、智能制造、自动驾驶、医疗诊断等各行业领域的工作模式。系统平台化则促进提升资源整合效率，工业互联网平台、城市大脑等载体将分散的数据、算力、算法资源池化，实现按需调用。软硬系统自主化是安全可控的基石，其核心在于构建从芯片设计到操作系统的全链路自主可控技术栈，涵盖硬件（如芯片设计、制造）和根技术软件（如操作系统、数据库、中间件、IDE、开发工具链等）的自主研发。通过形成完1.1大模型技术加速全球产业价值链重构 应用全生命周期智能化研究报告03整的技术生态闭环，确保技术独立性与完整性，为关键领域提供安全、稳定的技术支撑，保障应用智能化发展不受外部因素制约。软硬协同结合自主可控的根技术软件，将促进关键领域的应用智能化发展，提升产业韧性，抵御外部供应链风险，为应用智能化生态的长期安全稳定保驾护航。推动人工智能蓬勃发展的前提是应用现代化的发展成熟和壮大。未来，随着深度学习、强化学习、自然语言处理等人工智能技术的不断迭代创新发展，AI将在更多垂直领域实现深度应用，不仅将提升生产效率和服务质量，还将创造新的商业模式和市场机会，使人工智能成为推动社会进步的重要力量。应用现代化走向智能化发展也将迎来“技术奇点”，爆发出更大的潜力，重塑竞争力，持续提升商业价值，推动应用全生命周期智能化从效率革命迈向价值共生新阶段。1.数字公地（Digital Commons）指基于互联网与数字技术形成的公共资源形态，其核心是通过共享基础设施、数据要素和知识资源，实现社会效益最大化。1.2数字基础设施逐渐成为国际竞争制高点随着数字化转型步入深水期，模型库、案例库、知识库、工具库、大型开源平台等数字基础设施正在成为智能时代的关键战略资源。数字基础设施不仅是技术创新与产业升级的“数字公地1”，更成为各国争夺未来竞争力的关键抓手。硬件开放与软件开源的协同演进，通过降低技术准入门槛、激发市场创新活力，推动数字基础设施从“封闭体系”向“开放生态”加速转型。软硬适配、算力数据适配、应用系统适配正在重塑全球数字竞争的底层逻辑。软硬适配通过深度整合软件性能与硬件功能，达到软件与硬件的协同优化，实现以软补硬、以硬促软的竞争优势格局，重构智能时代的系统级创新生态，推动普惠算力时代到来，促使中小企业与开发者以更低成本获取高性能计算资源，加速创新应用的开发。算力数据适配通过动态分配计算资源、优化数据流动路径，实现算力、算