AI驱动的三码融合软件开发新范式关键技术研究项目可行性研究报告
思瀚产业研究院    2026-02-16

在 AI 大模型与低代码开发深度融合的行业趋势下，公司拟以统一规范为基础、AI 赋能为核心、三码协同为支撑、多 Agent 联动为纽带，构建“需求驱动→智能协同→快速迭代→持续优化”的组织级软件开发新范式,实现对原有技术研发模式的实质性突破，提升公司整体的研发效率。

本项目的核心建设目标是打造一套集成“融易”开发大模型、三码融合软件平台、全流程 AI 工具链、开发资产运营平台的一体化体系，实现从需求采集到部署运维的全链路智能化升级，同时输出新范式下组织及开发流程重构指南，显著降低开发门槛、提升交付效率、保障产品质量。

本项目的主要建设内容包括：

①开发新范式全维度规范体系构建

为保障 AI 驱动三码融合开发的标准化与协同性，本项目拟构建覆盖流程、技术、资产的全维度规范体系，作为项目研发与应用的基础准则；

② “易构”三码融合软件平台研发

本项目拟聚焦无代码、低代码、全代码（三码）在同一项目中的协同问题，研发“易构”三码融合软件平台，核心突破数据、代码与逻辑一致性难题，实现多开发模式无缝切换；

③ “融易”开发大模型研发

基于基座大模型，本项目拟结合项目制定的技术规范与公司开发资产，进行微调训练，打造面向三码融合开发场景的专用大模型“融易”，为全流程 AI 赋能提供核心支撑；

④开发资产运营平台研发

本项目拟构建全生命周期研发资产管理与运营体系，实现资产的高效复用、共享与迭代，同时打造智能知识中心支撑大模型与 AI Agent 的持续优化；

⑤全流程 AI 工具链与多 Agent 协同体系研发

本项目拟围绕开发全流程，研发 AI 智能工具与专用 Agent，构建多 Agent协同机制，实现“需求-设计-开发-测试-部署-运维”全环节智能赋能；

⑥新范式下组织级软件开发流程重构指南编制

本项目拟以新范式核心理念为蓝图，明确各环节工作形态，结合平台与工具能力，输出可落地的组织级流程重构指南。

（2）项目实施主体：国泰新点软件股份有限公司、新点软件全资子公司苏州国泰新点软件有限公司及江苏国泰新点网络有限公司。

（3）项目实施地点：江苏省苏州市及张家港市。

（4）项目建设周期：本项目建设周期为 3 年，计划于 2029 年 2 月项目建成，最终以实际开展情况为准。

（5）项目投资资金及来源

本项目计划总投资额为人民币 5,081.00 万元，研发费用 4,281.00 万元， 市场推广 650.00万元，设备购置费 150.00 万元。，将根据项目建设进度逐步投入（最终投资金额以项目建设实际投入为准）。项目预估投资规模具体如下：

注：上述表格数据如有尾差，系四舍五入所致。

（6）项目涉及的审批、备案：截至本公告披露日，本项目相关备案手续正在办理中。

（7）项目实施的必要性

随着数字化转型深入，企业对软件开发的“效率、质量、灵活性”需求日益迫切。常规的技术升级无法解决“模式割裂、规范缺失、整体低效”的核心痛点。必须通过创新性的技术研发，构建统一的技术架构与规范体系，实现三码融合与AI 全场景赋能，突破现有技术瓶颈。

本项目研发既是客户需求的真实反映，也是软件企业全面提升竞争力的迫切要求，针对“多模式互通难、AI 赋能不系统、流程协作效率低”的技术难题，本项目将通过重构开发范式实现实质性突破，为企业级软件开发提供端到端的高效解决方案。

1）构建 AI 驱动的开发新范式，筑牢核心技术壁垒

本项目紧跟 AI 大模型与低代码融合的技术趋势，依托公司在应用开发、行业业务场景积累的经验，自主研发“意图驱动+DSL 标准化+AI 全流程赋能”的一体化技术体系。本项目将通过整合大模型、Agent 智能体、DSL 引擎、RAG 检索等核心技术，打造行业领先的智能开发底座，形成“需求-设计-开发-测试-部署”全链路的技术闭环。本项目重点突破非结构化需求智能解析、DSL 自动生成与校验、多 Agent 协同工作等关键技术，构建差异化竞争优势，巩固公司在企业级应用开发领域的技术领先地位。

2）降低开发门槛，拓展业务服务边界

本项目将打破传统开发对专业技术人员的依赖，通过标准化模板、可视化配置、AI 辅助工具，让业务人员能够参与需求定义与初步设计甚至零、低代码的开发，开发人员聚焦核心复杂逻辑实现，形成“业务+技术”协同开发模式。同时，本项目通过沉淀行业 DSL 模板库与复用资产库，支撑智慧招采、智慧政务、数字建筑等多领域的快速交付，不仅能高效响应现有客户的定制化需求，还能快速拓展中小企业轻量化应用开发市场，扩大业务服务范围，提升市场占有率。

3）升级产品与服务质量，强化市场竞争力

基于新范式打造的开发体系，实现应用产品的标准化、高质量交付。本项目将通过 DSL 规范保障数据模型、页面交互、流程逻辑的一致性，减少开发漏洞；借助 AI 全流程校验，提前规避需求冲突、技术兼容等问题，提升产品稳定性与可靠性。同时，本项目将智能化能力深度植入交付的应用中，让客户产品具备需竞争力。通过优质的交付体验与产品质量，增强客户黏性，树立行业标杆形象，扩大市场影响力。

4）沉淀可复用资产体系，支撑可持续增长

在项目建设与落地过程中，持续沉淀标准化的 DSL 配置、行业模板库、需求处理规则、Agent 工具组件等可复用资产。本项目将构建动态更新的行业知识库与复用资产平台，形成“开发-沉淀-复用-优化”的良性循环，不断降低后续项目的开发成本与交付周期。同时，本项目将基于新范式的技术能力，探索 SaaS化开发服务、行业定制化解决方案等创新商业模式，拓展收入来源，为公司持续健康增长提供强劲支撑。

（8）项目实施的可行性

1）国家政策持续赋能，为项目实施提供坚实政策支撑

近年来，国家密集出台多项政策推动人工智能、数字化转型与软件产业创新发展，为本项目建设创造了良好的政策环境，政策导向与项目发展路径高度契合。国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等顶层设计文件，明确持续推进“人工智能+”行动，支持大模型广泛应用，鼓励低代码、无代码等高效开发模式推广。

发改委等部门配套出台《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》，聚焦招标投标全流程，推动 AI 在招标文件编制、智能评标、监管预警等场景落地，进一步拓展了人工智能的应用边界；《政务领域人工智能大模型部署应用指引》则规范并引导大模型在政务服务、辅助决策、项目评审等领域的合理应用，强化了 AI 技术在公共服务与项目管理中的赋能作用。

《生成式人工智能服务管理暂行办法》鼓励生成式人工智能技术在各领域创新应用，构建应用生态体系。本项目“AI 大模型+DSL+低代码”的开发新范式，完全契合国家政策对技术创新、高效开发、产业赋能的要求，政策红利将为项目落地与市场推广提供有力支持。

2）市场需求旺盛迫切，为项目实施提供广阔市场空间

随着数字化转型向纵深推进，企业级应用开发市场对“高效、高质量、低成本”的需求日益强烈。一方面，中大型企业面临定制化需求增多、开发周期紧张、跨部门协同复杂等问题，传统开发模式难以满足快速交付需求；另一方面，中小企业数字化转型意愿提升，但受限于技术人才短缺、预算有限，亟需低门槛、高复合增长率超过 30%，AI 赋能的智能开发工具市场需求持续攀升。

公司深耕智慧招采、智慧政务、数字建筑等领域多年，积累了数千家优质客户资源，这些客户在现有系统升级、新增应用开发中普遍存在效率与质量提升的诉求，为本项目产品提供了直接的市场需求。同时，项目拓展的中小企业轻量化开发市场、SaaS化开发服务等新场景，进一步扩大了市场覆盖范围，为项目的规模化推广与商业变现提供了坚实基础。

3）技术积累深厚扎实，为项目实施提供核心技术保障

公司在企业级应用开发领域深耕多年，已构建起完善的技术体系与深厚的技术储备，具备支撑项目落地的核心能力。

一是低代码开发底座成熟，公司已实现表单配置、流程设计、数据集成等基础功能，为三码融合开发平台升级提供了坚实基础；

二是行业知识库丰富，公司沉淀了政务、企业管理、供应链等领域的业务规则、数据模型、流程模板，为 DSL 标准化体系构建与行业模板库建设提供了充足素材；

三是 AI 技术应用经验丰富，公司已在需求分析、智能客服、数据分析等场景落地 RAG 检索、大模型微调、自然语言处理等技术，累计获得人工智能及大模型相关专利、软件著作权数十项；

四是 DSL 技术实践基础，公司在现有项目中已探索数据模型、页面布局的标准化描述，为全维度 DSL 规范体系建设积累了实践经验。这些技术积累将有效降低项目研发风险，保障核心功能快速落地。

4）人才团队专业稳定，为项目实施提供人力支撑

公司始终重视研发团队建设，打造了一支规模庞大、结构合理、经验丰富的专业技术团队。公司目前拥有 1,800 余名研发人员，其中核心成员在企业级应用开发、人工智能、低代码平台建设等领域拥有 10 年以上从业经验，对行业业务场景、技术发展趋势有着深刻理解。公司设有中央研究院，专注于底层技术平台与前沿技术研发，已形成“平台化、协同化、集成化”的研发模式，导入科学的集成产品开发流程（IPD），能够保障项目研发的高效推进。

同时，公司建立了完善的人才培养与激励机制，通过内部培训、外部合作、项目实践等多种方式，持续提升团队在大模型、Agent 智能体、DSL 技术等领域的专业能力。此外，公司与国内多所高校建立产学研合作关系，能够持续吸纳高端技术人才，为项目实施提供充足的人力保障与智力支持。

5）客户基础与实践经验，为项目落地提供场景验证支撑

公司在智慧政务、智慧招采、数字建筑等领域累计服务数千家客户，实施了大量行业标杆项目，积累了丰富的项目实施经验与场景理解能力。这些历史项目不仅为公司沉淀了海量的业务需求案例、功能实现方案，更为本项目提供了天然的场景验证环境。

项目建设过程中，可选取典型客户的实际开发需求作为试点，将研发的需求处理平台、DSL 智能设计工具、三码融合开发系统应用于真实项目，通过实践不断优化技术方案与产品功能，确保项目成果的实用性与落地性。同时，成熟的客户服务体系与市场推广渠道，能够快速将项目成果转化为市场产品，实现“研发-验证-推广-迭代”的良性循环，进一步降低项目市场风险，保障项目的成功实施。

（9）经济效益测算

本项目是对公司现有产品进行的升级研发，是现有业务的延伸和拓展，升级后的产品实现的效益是公司对该产品历史累计投入的结果，无法单独核算本次募集资金使用而产生的效益。根据公司现有竞争优势、技术积累以及行业发展趋势，预期本项目实施后，将对公司营业收入、利润产生积极影响。

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