驾驭工程：赋能智能原生软件工程研究报告（2026年）

中国信息通信研究院云计算与数字化研究所2026年9月驾驭工程：赋能智能原生软件工程研究报告(2026 年)版权声明本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。前言当前，人工智能正以前所未有的速度重塑软件工程的技术范式与产业格局。以大语言模型和智能体为代表的新一代智能化技术已从实验室的概念验证走向生产环境的深度应用，推动软件研发生命周期从“人为主导”向“人机协同”加速演进。软件工程正处于从“工具集成期”向“流程自治期”过渡的关键阶段，技术落地的瓶颈已从算法能力的提升，转向工程化闭环的构建、数据飞轮的运转以及组织架构的适配，业界迫切需要一套能够承接 AI 能力、规范智能行为、保障工程可靠性的新型工程范式，以支撑智能原生软件从技术原型走向规模化生产落地。中国信息通信研究院长期跟踪人工智能与软件工程前沿动态与产业实践。本报告聚焦智能原生软件工程的核心痛点，系统性拆解驾驭工程（Harness Engineering）的概念内涵、三代技术演进路径与价值定位，全面分析全球技术发展格局、产业生态现状与核心挑战，提出驾驭工程的六大设计原则与核心技术体系，构建 L1-L5 能力成熟度标准化分级模型，深入阐述驾驭工程对软件研发全生命周期的重塑作用、对质量安全治理体系的赋能价值，以及在通用行业与重点垂直领域的规模化落地路径，最后对未来发展趋势进行展望，并提出针对性发展建议。驾驭工程不是传统开发工具的线性迭代，也不是大模型能力的简单辅助，而是智能原生时代软件工程的核心管控框架与生态底座。它通过构建智能体运行的约束规则、反馈闭环与治理体系，实现了从“人指挥机器”到“机器在边界内自主执行”的范式转变。立足我国超大规模市场优势、完备产业体系与丰富应用场景，加快驾驭工程技术创新与产业落地，将有效破解智能软件规模化落地的工程化难题。同时，驾驭工程作为新兴工程范式仍处于快速演进之中，本报告所述内容仅代表当前阶段的相关判断，将在持续的技术演进与产业实践中检验、迭代与完善。中国信息通信研究院愿与产业界、学术界携手共进，共同推动驾驭工程体系化建设与标准化发展，为我国加快实现高水平科技自立自强贡献力量。目录一、背景与总体概述................................................................................................... 1（一）人工智能重塑软件工程范式，驾驭工程应运而生............................... 1（二）驾驭工程核心定义及三代技术演进路径............................................... 4（三）价值定位：智能原生软件工程的核心管控框架与生态底座............... 7二、发展格局与生态现状........................................................................................... 9（一）技术发展应用现状................................................................................... 9（二）产业发展核心挑战................................................................................. 15三、体系构建与实施指引......................................................................................... 17（一）驾驭工程的设计原则............................................................................. 17（二）驾驭工程核心技术体系......................................................................... 20（三）核心技术体系建设路线与关键工程原语............................................. 28四、驾驭工程能力成熟度标准化分级..................................................................... 34（一）L1-L5 能力成熟度模型.......................................................................... 35（二）L1-L5 能力成熟度的迭代治理要求...................................................... 38（三）实施误区分析......................................................................................... 39五、驾驭工程赋能智能原生软件工程应用场景..................................................... 43（一）赋能智能原生软件工程关键节点与作业模式..................................... 43（二）赋能智能原生软件工程质量与治理体系............................................. 47（三）赋能多行业智能软件规模化落地应用................................................. 48六、未来展望............................................................................................................. 52（一）从工程化组件向 AI 基础设施层演进................................................... 52（二）人机协同化与新型开发者能力模型构建............................................. 53（三）生态协同与行业治理机制建设............................................................. 54图 目 录图 1 从开发时编排到运行时驾驭的范式转变..........................................................5图 2 从提示工程到驾驭工程的演进..............................