这份信通院 2026 年 AI4SE 行业现状调查报告，核心是 AI 与软件工程深度融合进入规模化落地关键期，全流程提效显著，企业高度重视，但仍面临人才、成本等挑战，未来将走向自主编程、多智能体协同的新范式。
一、调研概况
有效样本：2109 份，覆盖互联网、软件、金融、制造等多行业
调研周期：2025 年 12 月 —2026 年 1 月
核心对象：开发 / 测试 / 产品 / 运维等研发相关人员
二、总体现状
企业重视度大幅提升
“非常重视” 占比从 2024 年 19.65% 升至46.09%，智能化转型成核心战略。
核心挑战
专业人才短缺（34.02%）居首，其次是投入成本高、ROI 不明确（26.85%）。
成熟度升级
向L3 核心智能化迈进，占比从 17.62% 升至29.75%，从单点辅助走向系统性支撑。
大模型应用深化
41.08% 企业使用超 1 年，以公有云 + RAG 私有化轻量化部署为主，国产大模型集中度高。
全流程提效明显
运维环节提效最突出（36.36%），开发（32.63%）、需求 / 设计 / 测试均稳步提升。
2026 重点方向
智能开发（30.21%）> 智能测试（23.19%）> 智能运维（19.46%）。
三、各环节落地情况
智能需求与设计
需求分析、生成优化是核心场景；设计聚焦需求拆解、详细 / 架构 / 接口设计。
智能开发
工具渗透率快速提升，近 3 成企业覆盖90% 以上开发者；AI IDE 成主流，国内工具占比60.56%；代码采纳率42.61%（同比 + 55.17%），近七成企业开发提效超30%；Agent 核心价值是解决复杂问题。
智能测试
聚焦功能、接口测试；测试用例生成最常用，采纳率43.26%；超六成企业测试提效超30%。
智能运维
核心场景为运维问答、智能巡检、告警分析；超七成企业运维提效超30%，主要价值是降人力、提效率、优质量。
四、未来趋势
自主编程（Agentic Coding） 成核心引擎，研发产物转向 “AI 友好型”。
规约编程取代传统编码，开发者聚焦需求定义与边界约束。
研发门槛降低，泛开发者崛起，“人人皆可开发” 落地。
多 Agent 协同催生 OPC（一人公司）新型组织形态。
企业重心从工具建设转向规模化落地与效能度量。
