一、从“软件作坊”到“现代工厂”——软件开发的必然演进

近日，国家标准 GB/T 《软件与系统工程 软件工厂 能力成熟度模型》（征求意见稿）发布，意味着软件产业首次在“软件工厂”这一新兴模式上拥有了统一的建设与评估依据。该标准不仅定义了软件工厂的概念，更关键的是确立了其能力成熟度模型，为企业从混沌走向有序、从试点走向规模化提供了清晰的指引。

 

传统的软件开发模式，高度依赖个体能力，流程难以固化，质量波动较大，如同分散的“软件作坊”，已然无法满足规模化、高效能和高质量交付的现代需求。

行业亟需一场彻底的“生产力革命”，将软件生产从一种“技艺”转变为一种可管理、可度量、可复用的“工业化体系”。在此背景下，“软件工厂”模式应运而生，并迅速成为产业共识。

而国家标准的正式出台，更为这场变革提供了权威的指引和规范的框架，标志着软件工厂建设进入了标准化、成熟度可评估的新时代。

【软件工厂的定义】

软件工厂作为一种将工程化、自动化、平台化与智能化深度融合的软件开发模式，能够显著提升软件开发的效率、质量与交付能力，已逐步成为推动软件产业高质量发展的重要手段。

软件工厂通过标准化流程、自动化工具链和模块化资产复用，有效提升软件生产的规范性、可控性与规模化能力。以此同时，软件工厂自身的建设能力和管理能力也亟需统一的评估依据和提升路径。

早在2021年，数睿数据就创新性地提出“智能软件工厂”，并正式打造软件工厂实践基地投入生产运营。运营四年多来，已累计交付超过500个项目，涵盖数字政务、智慧城市、工业制造、能源电力等行业领域，为客户提供高质量的软件应用，相较传统开发模式平均交付周期缩短70%以上。

二、深度解读：国家标准下的软件工厂四大核心能力域

该国家标准确立了软件工厂四大关键能力域，包括组织管理、基础设施、开发安全运维、智能赋能 4 个能力域，各能力域分为多个能力，各能力分为多个能力项。

●组织管理能力域：关注软件工厂的战略规划、治理结构、团队文化和人员技能。它要求企业从传统的项目制思维，转向产品化、工厂化的运营思维，建立清晰的职责分工与协作流程。

●基础设施能力域：强调为软件研发全过程提供稳定、高效、可复用的平台级支持。这包括支撑软件研发全生命周期的一体化开发工具链，以及相应的环境管理、资源调度和数据服务等管理与服务能力，是软件工厂的“硬件底座”。

●开发安全运维能力域：要求贯彻DevSecOps理念，将安全能力内嵌至开发流程的每一个环节，并实现开发、测试、部署、运维的一体化和自动化，形成持续交付、快速反馈的闭环。

●智能赋能能力域：智能化开发也是软件工厂的重要进化方向。倡导以数据驱动为核心，借助人工智能技术，构建覆盖需求工程、设计、开发、测试、运维等软件工程生成周期过程各环节的智能应用体系，促进软件开发自动化、开发流程自动化、运营管理智能化，最终达到“智慧运营”的境界。

这四大能力域相互依存，共同构成了软件工厂稳固的“能力金字塔”。也指明了，在数智化时代构建高效能软件工厂的主要能力方向。

三、实践对焦：数睿数据软件工厂的体系化构建之路

在过去几年里，数睿数据在软件工厂的建设道路上持续探索，通过不断优化管理模式与创新运营方法，已沉淀出一套系统性的实践与方法论体系。其核心理念、能力构建、方法标准等，恰恰在诸多方面与国家标准高度契合。

数睿数据软件工厂，以“独创的4+3原型驱动软件交付方法”重塑软件开发流程，依托“集中交付基地、标准化交付流程、统一交付工具”，实现企业级软件“工厂化”批量软件项目的快速定制。

智能软件工厂交付中心

1.组织管理：从“项目游击队”到“工厂正规军”

软件工厂在流程、角色、管理和运营上具有规范化的标准、高协同性的流程，不再像过去交付团队游离于各个项目组，到处救火。

●流程标准化：建立了从需求调研、软件设计、功能开发到测试上线的标准作业程序（SOP），每一个环节都有明确的输入、输出和质检标准，确保了过程的可控性与可预测性。

●角色专业化：低门槛的开发工具和流水线式的组织模式，让流程上的每个角色都能更快被打造为专业人员。根据软件交付主要环节，设立了需求分析师AE、配置工程师DE、集成测试IE等角色，职能明确、职责清晰，取代了过往“全栈工程师包揽一切”的模糊定位。

●管理可量化：软件工厂采用“计件制”，统计交付人天数和工作量，将人员工作进行量化并实施考核。同时，软件工厂根据自身管理需求构建的软件工厂管理系统，能够对所有项目、人员、产出等进行全流程管理，项目过程更加透明、大大减少交付延期风险。

●运营产品化：不再视每个交付物为独立的“项目”，而是将其视为由平台通用能力支撑、可持续演进的“产品”，从而建立了长效的运营和迭代机制。

2.基础设施：一体化平台铸就“柔性生产线”

作为软件工厂的核心生产力工具，smardaten具备开放式架构与统一技术栈，确保系统无缝对接、长期稳定。同时在完备的开发能力和低门槛基础上，还能在持续交付过程中不断沉淀经验与知识，反哺后续的高效交付。

流水化生产线：通过可配置化的开发操作、可视化的过程界面、可沉淀的运行数据等，最终形成统一的“软件装配线”，都使得标准化开发管理成为可能。

可复用的组件：平台将复杂系统的功能开发需求抽象为可配置的组件，覆盖数据模型、业务逻辑、页面交互、业务流程等1500多个可视化组件，共计14000多个通用可配置项。通过无代码拖拉拽、AI辅助开发等能力，极大地降低开发门槛。

持续积累的资产库：开发交付后的应用也能沉淀为应用、页面、模块等组件，可供后续复用，软件工厂内部的知识商超已积累1800多个组件和应用模板，通过资产复用，进一步减少通用场景重复性开发。

3.开发安全运维：全链路内嵌的“质量与安全护栏”

软件工厂核心目标是保障实现高质量、大规模的软件生产，因此smardaten也将安全与运维能力左移并内嵌至应用全生命周期，构建了高频交付且安全可靠的自动化流水线。

●持续集成与交付：平台天然支持版本管理，并与自动化测试、一键部署工具链深度集成。应用配置的变更可以快速打包、测试并发布到生产环境，实现了高频、低风险的交付节奏。

●一体化运维监控：出厂的应用天然具备完善的日志、监控和告警能力。运维团队可以清晰地掌握应用的健康状态，快速定位并解决问题，形成了“开发-交付-运维”的完整闭环。

●自主可控：平台提供从核心引擎到开发工具的完整技术栈，确保关键技术与流程自主掌握。通过开放的架构与标准化的接口，企业可基于自身需求进行定制与扩展，有效避免供应商锁定，保障项目交付的长期可控性与技术延续性。

●安全与可靠：全面满足可靠性、安全性及可维护性等非功能性需求（DFX）。内置身份认证、访问控制、数据加密等企业级安全体系，为交付的应用提供从内到外的共性安全能力，保障业务稳定与数据隐私。

4.智能赋能：迈向数据驱动的“智慧工厂”

AI、大数据与无代码的深度融合，不仅推动了开发过程的自动化升级，更实现了数据价值的智能跃迁，正加速一场软件交付的“工业革命”。

●AI驱动生产力：基于生成式AI使得smardaten也升级为AI原生开发平台，创新性打通需求管理、开发协作、测试运维全链路，软件工厂各生产环节可实现空前快速、便捷的软件开发。AI 的智能理解与自动生成能力，搭配无代码的可视化配置与低门槛操作，持续引领软件生产力的革新浪潮。

●数据驱动开发：将“数据”真正贯穿于应用构建的全过程。平台不仅能够快速连接、整合与治理多源异构数据，更关键的是，它通过可视化的方式，将数据直接转化为可复用的数据模型、业务逻辑和交互组件。

●数据驱动应用：通过 AI 驱动的 Data Agent 技术栈重构企业数据价值链。平台内嵌的AI与分析引擎，将传统割裂的数据准备、建模、分析等环节实现整合，实现数据智能分析与推荐，辅助用户发现洞察、优化应用，实现从原始数据到业务洞察的端到端智能跃迁，极大降低了数据使用的技术门槛。

四、引领行业卓越实践，软件生产力

数睿数据软件工厂运营以来，为数百家客户提供高效能、高质量软件交付。这一过程中沉淀的诸多开发标准和管理规范，同样赋能多个软件企业，为他们自建软件工厂或参照软件工厂模式开展高效能软件交付，提供了体系化的标准方法和实践对标。随着AI 技术的融入，这种模式将助力更多企业实现规模化交付，在提升交付效率的同时，也为盈利提升带来更多可能。

在国家标准中，还将软件工厂能力成熟度等级分为初始级、已管理级、已定义级、定量管理级、持续优化级共5级。根据数睿数据软件工程综合能力看来，基本处于成熟度最高的持续优化级。

综上而言，数睿数据软件工厂的建设，尽管早于行业普及建设以及该项标准的制定，但在组织、基础设施、开发运维及智能赋能四大能力域上的系统构建，不仅高度契合国标要求，更达到了最高的“持续优化级”成熟度。

这一路径，成功将软件生产从“手工作坊”推向了“智慧工厂”的新阶段，为行业提供了兼具前瞻性与落地性的范本。未来，软件工厂必将在AI与标准的双轮驱动下，成为中国软件产业核心竞争力提升的关键引擎。