一、從“軟件作坊”到“現代工廠”——軟件開發的必然演進
近日,國家標準 GB/T 《軟件與系統工程 軟件工廠 能力成熟度模型》(征求意見稿)發布,意味著軟件產業首次在“軟件工廠”這一新興模式上擁有了統一的建設與評估依據。該標準不僅定義了軟件工廠的概念,更關鍵的是確立了其能力成熟度模型,為企業從混沌走向有序、從試點走向規模化提供了清晰的指引。

傳統的軟件開發模式,高度依賴個體能力,流程難以固化,質量波動較大,如同分散的“軟件作坊”,已然無法滿足規模化、高效能和高質量交付的現代需求。
行業亟需一場徹底的“生產力革命”,將軟件生產從一種“技藝”轉變為一種可管理、可度量、可復用的“工業化體系”。在此背景下,“軟件工廠”模式應運而生,并迅速成為產業共識。
而國家標準的正式出臺,更為這場變革提供了權威的指引和規范的框架,標志著軟件工廠建設進入了標準化、成熟度可評估的新時代。
【軟件工廠的定義】
軟件工廠作為一種將工程化、自動化、平臺化與智能化深度融合的軟件開發模式,能夠顯著提升軟件開發的效率、質量與交付能力,已逐步成為推動軟件產業高質量發展的重要手段。
軟件工廠通過標準化流程、自動化工具鏈和模塊化資產復用,有效提升軟件生產的規范性、可控性與規模化能力。以此同時,軟件工廠自身的建設能力和管理能力也亟需統一的評估依據和提升路徑。
早在2021年,數睿數據就創新性地提出“智能軟件工廠”,并正式打造軟件工廠實踐基地投入生產運營。運營四年多來,已累計交付超過500個項目,涵蓋數字政務、智慧城市、工業制造、能源電力等行業領域,為客戶提供高質量的軟件應用,相較傳統開發模式平均交付周期縮短70%以上。
二、深度解讀:國家標準下的軟件工廠四大核心能力域
該國家標準確立了軟件工廠四大關鍵能力域,包括組織管理、基礎設施、開發安全運維、智能賦能 4 個能力域,各能力域分為多個能力,各能力分為多個能力項。

●組織管理能力域:關注軟件工廠的戰略規劃、治理結構、團隊文化和人員技能。它要求企業從傳統的項目制思維,轉向產品化、工廠化的運營思維,建立清晰的職責分工與協作流程。
●基礎設施能力域:強調為軟件研發全過程提供穩定、高效、可復用的平臺級支持。這包括支撐軟件研發全生命周期的一體化開發工具鏈,以及相應的環境管理、資源調度和數據服務等管理與服務能力,是軟件工廠的“硬件底座”。
●開發安全運維能力域:要求貫徹DevSecOps理念,將安全能力內嵌至開發流程的每一個環節,并實現開發、測試、部署、運維的一體化和自動化,形成持續交付、快速反饋的閉環。
●智能賦能能力域:智能化開發也是軟件工廠的重要進化方向。倡導以數據驅動為核心,借助人工智能技術,構建覆蓋需求工程、設計、開發、測試、運維等軟件工程生成周期過程各環節的智能應用體系,促進軟件開發自動化、開發流程自動化、運營管理智能化,最終達到“智慧運營”的境界。
這四大能力域相互依存,共同構成了軟件工廠穩固的“能力金字塔”。也指明了,在數智化時代構建高效能軟件工廠的主要能力方向。
三、實踐對焦:數睿數據軟件工廠的體系化構建之路
在過去幾年里,數睿數據在軟件工廠的建設道路上持續探索,通過不斷優化管理模式與創新運營方法,已沉淀出一套系統性的實踐與方法論體系。其核心理念、能力構建、方法標準等,恰恰在諸多方面與國家標準高度契合。
數睿數據軟件工廠,以“獨創的4+3原型驅動軟件交付方法”重塑軟件開發流程,依托“集中交付基地、標準化交付流程、統一交付工具”,實現企業級軟件“工廠化”批量軟件項目的快速定制。

智能軟件工廠交付中心
1.組織管理:從“項目游擊隊”到“工廠正規軍”
軟件工廠在流程、角色、管理和運營上具有規范化的標準、高協同性的流程,不再像過去交付團隊游離于各個項目組,到處救火。
●流程標準化:建立了從需求調研、軟件設計、功能開發到測試上線的標準作業程序(SOP),每一個環節都有明確的輸入、輸出和質檢標準,確保了過程的可控性與可預測性。

●角色專業化:低門檻的開發工具和流水線式的組織模式,讓流程上的每個角色都能更快被打造為專業人員。根據軟件交付主要環節,設立了需求分析師AE、配置工程師DE、集成測試IE等角色,職能明確、職責清晰,取代了過往“全棧工程師包攬一切”的模糊定位。

●管理可量化:軟件工廠采用“計件制”,統計交付人天數和工作量,將人員工作進行量化并實施考核。同時,軟件工廠根據自身管理需求構建的軟件工廠管理系統,能夠對所有項目、人員、產出等進行全流程管理,項目過程更加透明、大大減少交付延期風險。

●運營產品化:不再視每個交付物為獨立的“項目”,而是將其視為由平臺通用能力支撐、可持續演進的“產品”,從而建立了長效的運營和迭代機制。
2.基礎設施:一體化平臺鑄就“柔性生產線”
作為軟件工廠的核心生產力工具,smardaten具備開放式架構與統一技術棧,確保系統無縫對接、長期穩定。同時在完備的開發能力和低門檻基礎上,還能在持續交付過程中不斷沉淀經驗與知識,反哺后續的高效交付。
流水化生產線:通過可配置化的開發操作、可視化的過程界面、可沉淀的運行數據等,最終形成統一的“軟件裝配線”,都使得標準化開發管理成為可能。

可復用的組件:平臺將復雜系統的功能開發需求抽象為可配置的組件,覆蓋數據模型、業務邏輯、頁面交互、業務流程等1500多個可視化組件,共計14000多個通用可配置項。通過無代碼拖拉拽、AI輔助開發等能力,極大地降低開發門檻。
持續積累的資產庫:開發交付后的應用也能沉淀為應用、頁面、模塊等組件,可供后續復用,軟件工廠內部的知識商超已積累1800多個組件和應用模板,通過資產復用,進一步減少通用場景重復性開發。


3.開發安全運維:全鏈路內嵌的“質量與安全護欄”
軟件工廠核心目標是保障實現高質量、大規模的軟件生產,因此smardaten也將安全與運維能力左移并內嵌至應用全生命周期,構建了高頻交付且安全可靠的自動化流水線。
●持續集成與交付:平臺天然支持版本管理,并與自動化測試、一鍵部署工具鏈深度集成。應用配置的變更可以快速打包、測試并發布到生產環境,實現了高頻、低風險的交付節奏。
●一體化運維監控:出廠的應用天然具備完善的日志、監控和告警能力。運維團隊可以清晰地掌握應用的健康狀態,快速定位并解決問題,形成了“開發-交付-運維”的完整閉環。
●自主可控:平臺提供從核心引擎到開發工具的完整技術棧,確保關鍵技術與流程自主掌握。通過開放的架構與標準化的接口,企業可基于自身需求進行定制與擴展,有效避免供應商鎖定,保障項目交付的長期可控性與技術延續性。
●安全與可靠:全面滿足可靠性、安全性及可維護性等非功能性需求(DFX)。內置身份認證、訪問控制、數據加密等企業級安全體系,為交付的應用提供從內到外的共性安全能力,保障業務穩定與數據隱私。
4.智能賦能:邁向數據驅動的“智慧工廠”
AI、大數據與無代碼的深度融合,不僅推動了開發過程的自動化升級,更實現了數據價值的智能躍遷,正加速一場軟件交付的“工業革命”。
●AI驅動生產力:基于生成式AI使得smardaten也升級為AI原生開發平臺,創新性打通需求管理、開發協作、測試運維全鏈路,軟件工廠各生產環節可實現空前快速、便捷的軟件開發。AI 的智能理解與自動生成能力,搭配無代碼的可視化配置與低門檻操作,持續引領軟件生產力的革新浪潮。

●數據驅動開發:將“數據”真正貫穿于應用構建的全過程。平臺不僅能夠快速連接、整合與治理多源異構數據,更關鍵的是,它通過可視化的方式,將數據直接轉化為可復用的數據模型、業務邏輯和交互組件。
●數據驅動應用:通過 AI 驅動的 Data Agent 技術棧重構企業數據價值鏈。平臺內嵌的AI與分析引擎,將傳統割裂的數據準備、建模、分析等環節實現整合,實現數據智能分析與推薦,輔助用戶發現洞察、優化應用,實現從原始數據到業務洞察的端到端智能躍遷,極大降低了數據使用的技術門檻。

四、引領行業卓越實踐,軟件生產力
數睿數據軟件工廠運營以來,為數百家客戶提供高效能、高質量軟件交付。這一過程中沉淀的諸多開發標準和管理規范,同樣賦能多個軟件企業,為他們自建軟件工廠或參照軟件工廠模式開展高效能軟件交付,提供了體系化的標準方法和實踐對標。隨著AI 技術的融入,這種模式將助力更多企業實現規模化交付,在提升交付效率的同時,也為盈利提升帶來更多可能。
在國家標準中,還將軟件工廠能力成熟度等級分為初始級、已管理級、已定義級、定量管理級、持續優化級共5級。根據數睿數據軟件工程綜合能力看來,基本處于成熟度最高的持續優化級。

綜上而言,數睿數據軟件工廠的建設,盡管早于行業普及建設以及該項標準的制定,但在組織、基礎設施、開發運維及智能賦能四大能力域上的系統構建,不僅高度契合國標要求,更達到了最高的“持續優化級”成熟度。
這一路徑,成功將軟件生產從“手工作坊”推向了“智慧工廠”的新階段,為行業提供了兼具前瞻性與落地性的范本。未來,軟件工廠必將在AI與標準的雙輪驅動下,成為中國軟件產業核心競爭力提升的關鍵引擎。
