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信通院:AI4SE 行业现状调查报告(2026 年)

2026-04-03 11:32

信通院:AI4SE 行业现状调查报告(2026 年)

来源：中国信息通信研究院

随着新一代人工智能技术在软件工程领域的系统化、规模化应用，大模型、智能体等技术正深度融入需求分析、架构设计、编码实现、测试验证、运维管控等全生命周期环节。软件工程与人工智能的深度融合迈入关键阶段，迎来了生产力跃升与创新模式重构的重大机遇，也面临着从技术探索到规模化落地的切实挑战。

实践表明，智能化软件工程（AI for Software Engineering，AI4SE）为企降本增效、提升生产力开辟了可行路径，但仍面临专业人才紧缺、应用成效度量难、高质量数据集缺乏等挑战，亟需行业提供指引。

为进一步把握 AI4SE 行业发展态势、总结落地经验、明晰演进方向，为我国软件产业智能化转型提供实践指引，中国信息通信研究院联合发起“2025 年度 AI4SE 行业现状调查”工作。

调查过程以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考，聚焦 AI4SE 发展现状及落地成效。本报告以调查结果为基础，对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

软件研发是当前大模型最具应用价值的方向之一。随着大模型技术的持续演进，软件工程的流程与模式正加速重塑，软件研发的智能化水平显著提升，各类企业纷纷探索大模型在研发全流程中的落地路径与应用成效。为系统梳理大模型在软件研发领域的应用现状，客观呈现技术落地的进展与面临挑战，助力企业加速软件研发流程的智能化转型，推动行业持续演进与变革，中国信息通信研究院组织开展AI4SE 行业现状调研，以期为产业界提供参考依据，促进大模型在软件工程领域的高质量落地应用。本次调查采用在线问卷方式，共收集 2443 份问卷，经筛查选取2109 份有效问卷。问卷收集周期为 2025 年 12 月 11 日至 2026 年 1月 15 日。

2025 年受访企业对软件研发过程智能化转型的重视程度显著提升。“非常重视”占比从 2024 年的 19.65%跃升至 2025 年的 46.09%，提高 26 个百分点，同比增长 134.55%。数据表明，软件研发智能化转型已成为企业提升研发效率、构筑技术竞争力的重要抓手。

近两年，受访企业开展软件研发智能化转型呈现两大核心挑战，一是专业人才短缺仍居首位，2025 年占比达 34.02%；二是投入成本高，短期投入产出比不明确，关注度升至 26.85%。这反映行业仍处于人才驱动早期，且已进入规模化落地关键期，对成本可控、价值可量化要求显著提升。同时，随着大模型能力的快速迭代，其生成结果不可控相关问题相应减少。

2025 年受访企业软件研发智能化水平得到明显提升，相比 2024年处于 L2 部分智能化阶段及以下的企业占比下降 15.9%，L3 核心智能化阶段占比从 17.62%跃升至 29.75%，同比增长 68.84%。数据表明，软件研发智能化能力已从单一任务辅助，转向对研发阶段复杂任务的系统性支撑，AI 在核心研发环节的覆盖深度与应用能力显著增强。