人工智能行业：智能化软件开发落地实践指南(2024年)

　　总结与展望

    　　智能化软件开发作为大模型落地应用最快的场景之一，其智能化水平得到持续提升，落地成效逐渐显现，落地方案逐渐明晰，为软件工程变革性发展带来巨大推动力。

    　　软件工程智能化变革成为必然，智能开发助推价值提升。大模型推动软件工程3.0 围绕着交互性、智能化、自适应和持续优化等特点持续发展，智能化能力为软件开发环节带来的价值显著，包括开发效率、代码质量和产品迭代创新能力的提升，推动软件工程高质量发展。

    　　智能开发落地策略逐渐明确，三层落地框架成为主流。通过自我诊断、方案设计、部署实施、持续优化四个关键落地步骤，围绕模型层、服务层和应用层三层落地框架，企业落地智能开发能力的路径更加明晰。

    　　核心能力和使能能力建设助力智能开发能力高效落地。一方面通过代码生成与补全、单测用例生成、代码转换与优化、代码解释与注释等核心能力建设，可实现代码大模型和智能开发工具的基础落地；另一方面通过数据、模型、评估和安全等多维度的使能能力建设，可实现代码大模型持续优化迭代，以及应用工具能力的提升。

    　　未来，代码大模型和智能开发工具将从技术、应用和形态等方面持续发展，从而构建和落地更智能、全流程、可解决复杂研发问题的应用工具。

    　　技术能力的持续发展将带来更高准确性和更优性能。一是大模型自身能力的提升，基础大模型架构方面将探索更加高效、灵活、可扩展的底层模型架构（如Mamba、MOE-Mamba 等），代码大模型方面将从高质量数据集、模型调优量化技术、上下文长度等角度生产更优性能的模型；二是工具工程化能力的提升，提示工程、RAG、AI Agent 等技术的发展将在工具层面为代码大模型进一步辅助增强，未来还将有更多新兴技术的发展和辅助，为智能开发能力落地提供更强劲动力。

    　　落地应用的场景将更加丰富、流程更加全面。随着智能开发能力在前端页面、数据库、桌面应用、嵌入式等场景的逐步落地，未来将衍生更多场景，包括工业领域代码开发等，为赋能新型工业化提供更多路径。同时在软件工程全生命周期中的落地将更加全面，围绕智能开发向需求设计、软件测试、系统运维、项目管理等环节拓展，通过AI Agent 等技术打通全流程智能化落地，从而实现“人人都是开发者”的低门槛生态。

    　　应用形态将朝着更加智能化的方向持续推进。从当前的辅助开发人员完成任务，到帮助开发人员独立完成更复杂的研发任务，再到未来替代开发人员真正实现严格意义的智能开发，从而推动副驾驶（Copilot）到驾驶员（Pilot）的逐步演进。同时组织结构从团队作战将演变为单兵作战，开发人员将更聚焦于软件设计及更具有创新价值的工作，软件研发形态将得到重塑，软件业将迎来变革。

    　　代码安全和安全代码相辅相成推动软件安全可信发展。代码安全是指通过智能化能力检查和修复代码中的安全漏洞，从而提升其安全性，一是将拓展检查范围，不光检查传统代码，还将检查大模型等AI 模型的安全漏洞；二是将降低代码检查工具误报率，提升漏洞检查质量。安全代码是指通过代码大模型生成的代码的安全性，未来将从数据、模型、工具等维度持续降低生成式代码的风险，使智能开发真正安全，使未来软件更加安全可信。

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