词元无限 x 神州鲲泰：发布企业级 AI 原生开发解决方案

01 联合解决方案的战略目标

1.1 引领企业数智化转型

当前，AI Coding 技术已进入成熟应用阶段，智能化研发已成为企业提升核心竞争力的关键举措，而非可选项。

2025 年，中国 AI 编程市场正式步入高速增长的应用爆发期，IDC 研究数据显示，美国市场 AI 编程助手的开发者覆盖率已达 91%，而中国仅为 30%，这一差距背后蕴藏着巨大的市场发展潜力。

随着 2025-2026 年基础模型能力的不断增强，模型自主调用工具执行任务的能力显著提升，构建 AI 原生工作流程已成为企业未来的必然方向。

金融、政务、制造、轨道交通等重点行业正加速推进 AI 原生开发转型，但在实际落地过程中面临诸多瓶颈。

当前主流的 C 端 Code Agent 主要适用于个体与智能体的点对点协作，而企业级 B 端应用更强调团队协作下的结果交付，直接复用 C 端 Code Agent 往往出现个体效率提升明显、但企业整体研发效率无显著改善甚至持平的情况。

基于上述行业现状与痛点，词元无限依托在权威榜单 SWE-Bench 中全球领先的代码理解、代码生成、评审、测试等研发全流程智能体技术与企业级服务能力，与神州鲲泰的全系列智算硬件灵活配置能力与全域算力优势深度协同。

聚焦算力适配、研发流程、安全合规、业务场景四大核心需求，共同打造面向企业 AI 原生研发的软硬一体解决方案。

1.2 组织级提效的三大落点

1. 实现企业研发生产级实效提升

词元无限 InfCode 等智能体具备世界领先的技术实力，可无缝对接企业信息系统；针对大规模代码仓库与复杂业务逻辑进行专项优化，可深度理解企业业务逻辑；适配企业研发知识库并遵循企业研发规范，生成代码可用性高。

推动企业研发组织架构从人力密集交付链路向人机混编（Agent+Human）的高密度产能组织转型。

2. 满足企业安全合规需求，提供可信可靠的服务支撑

词元无限全系产品支持私有化部署，严格承诺代码零数据留存；同时可有效拦截高风险代码，筑牢企业生产安全防线，帮助企业规避因代码漏洞引发的业务风险，保障研发过程合规可控。

3. 实现企业 AI 研发投入与产出的精准量化

以结果为服务（RaaS，Result as a Service），为企业管理者提供智能驾驶舱，通过数据化直观呈现的方式，对智能体生产效率深度洞察，可审计。

清晰暴露潜在风险，让管理者精准把握 AI 生产过程、成本消耗情况及提效能力，助力企业基于数据持续优化研发流程，形成“度量-洞察-改进”的闭环管理，让研发投入更具针对性，切实提升投入产出比。

02 软硬一体的架构设计

解决方案采用多层协同架构，实现算力硬件、AI 研发智能体矩阵 InfOne 的深度融合与无缝衔接，构建企业专属的 AI 研发闭环，为企业研发工作提供全流程支撑。

2.1 智能开发层：词元无限研发智能体矩阵 InfOne

词元无限 InfOne 研发智能体矩阵，涵盖多款智能体：编码智能体 InfCode、项目理解/代码建模智能体 Deepmap、代码评审智能体 CodeReview、测试智能体 InfTest。

InfOne 不仅是助手，更是你的数字员工团队。

该矩阵深度集成于开发者常用的 IntelliJ 等 JetBrains 系列 IDE、VS Code 以及 AI 原生 IDE 中，为企业开发者提供一站式 AI 研发服务。

智能体具备自主灵活的任务规划与工具调用能力，通过丰富的上下文支持，可以精准召回关键信息，完成高质量的代码理解、生成、评审与测试任务。

同时，可结合团队及个人开发习惯，在开发者手写代码过程中实时推荐更贴合逻辑的代码，提升开发便捷度与代码规范性。

2.2 硬件层：词元无限联合神州鲲泰智算硬件

依托鲲鹏+昇腾架构智算硬件，结合企业所在行业特性、研发规模及部署场景，合理配置算力资源、规模与形态，为 InfCode 等智能体提供稳定、高效的专属算力支撑。

核心机型可根据企业实际需求灵活调整，保障算力供给与研发需求精准匹配。

03 核心功能与软硬协同优势

3.1 核心功能模块

1. 全球领先，更懂企业的智能体矩阵

2. 多智能体协作

事件驱动的多智能体异步协作机制，可实现从代码理解到测试生成的完整流程自动化，重塑企业代码研发流程，提升协作与流程自动化水平。

3. 适配企业级研发知识库及规则技能

智能体支持接入企业沉淀已久的研发知识库，并支持将企业研发规则和技能经验作为上下文，使 AI 可以精准输出符合业务逻辑和规范的代码。

4. RaaS 智能管理驾驶舱

提供管理者视角的数据洞察看板，可以显化衡量 AI 投入产出比，且具备审计能力，让企业管理者对 AI 的使用清晰透明可度量、可管理。

3.2 软硬协同，无缝衔接

该方案依托词元无限联合神州鲲泰智算硬件，搭建适配企业研发场景的算力配置与调度体系，针对企业研发特点进行专项算力优化，避免算力冗余或供给不足。

算力底座与 AI 研发技术的深度协同需要两方共同发力，一方面算力配置贴合开发需求，另一方面 AI 研发能力依托算力支撑实现高效输出。

二者无缝衔接，既保障代码开发的高效性，又确保算力资源的合理分配，同时兼顾安全合规要求，形成“算力-开发-安全”的一体化支撑体系。

04 典型落地场景与价值

4.1 规模化研发提效场景

需求：在不改动企业现有组织流程的前提下，快速提升整体研发效率，保障代码质量，实现规模化研发能力升级。

落地价值：采用轻量化算力配置，结合 InfCode 插件/IDE 双形态部署，实现约 39% 的研发效率提升，AI 生成代码可用性达 88%+。AI Coding 代码质量与中级别人员编写代码质量齐平。且智能研发驾驶舱提供了 AI 投入与产出的闭环管理方法。

4.2 大型集团跨部门研发场景

需求：集团多业务板块研发需求差异化明显，需实现算力资源统一管理，提升跨部门协作效率，同时保障研发数据安全。

落地价值：搭建集团级算力资源池，搭配分板块适配的 AI 开发模块，实现算力资源统一调度与高效分配，各板块研发效率提升 20%+，项目交付周期缩短 20%+，跨部门协作成本降低 30%，有效解决多板块研发协同难题。

4.3 金融核心系统研发场景

需求：1 个月内完成近 300 个新功能点开发，存量代码超 300 万行，且需严格满足金融行业强合规要求。

落地价值：通过算力集群与行业适配的 AI Coding 能力结合，超 60% 的功能点由 AI 完成，10 人团队研发效率提升超 30%，总工作量从 550+ 人天压缩至 400 人天，代码可用性达 88%，完全符合金融行业合规规范。