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来源：中国信息通信研究院
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报告基于对2109家企业的问卷调查，全面描绘了人工智能（特别是大模型）赋能软件工程（AI4SE）在中国行业的落地现状、效能与未来趋势。
核心结论：AI4SE已从“概念验证”迈入“规模化价值兑现”的关键拐点
报告通篇数据表明，2025-2026年是AI4SE发展的分水岭。行业关注点从“是否要用AI”转向“如何用好AI”，核心指标从“工具渗透率”转向“代码采纳率”和“效率提升”，标志着该领域正从早期的技术探索与工具试用阶段，进入规模化工程实践与深度价值释放的新阶段。
一、 行业总体现状：共识形成、深化应用、国产模型崛起
战略共识高度统一：企业对研发智能化转型“非常重视”的比例从2024年的19.65%跃升至2025年的46.09%，增幅超过134%。这表明AI赋能研发已从少数科技企业的先锋实验，成为全行业的普遍战略共识，是提升竞争力的核心抓手。
核心矛盾转移：人才短缺（34.02%）仍是最大挑战，但“投入产出比不明确”（26.85%）的关注度显著上升。这反映出行业已度过单纯的技术兴奋期，进入追求投资回报率（ROI）和规模化落地效能的务实阶段。企业对工具的要求从“有”变成了“好且经济”。
应用进入深化期：超过41%的企业应用大模型已超一年，形成了稳定的应用主体。同时，L3（核心智能化） 成熟度的企业占比从17.62%提升至29.75%，意味着AI正从单点任务辅助（如代码补全）走向对复杂研发任务的系统性支撑。
技术路径务实，国产模型收敛：
轻量化集成为主：企业首选公有云（31.8%）和基于RAG的私有知识库嵌入（40.35%）等“轻量化”方式，全栈自研/微调不足20%。这表明企业更倾向于利用成熟通用大模型能力，快速集成、降低风险。
国产大模型生态确立：94% 的企业选择集中在DeepSeek、通义千问、豆包等八个国产大模型系列。这标志着在代码能力领域，国产大模型已建立起强大的市场信任和生态壁垒，模型供给从“百花齐放”走向“主流收敛”。
二、 全链条效能分析：价值释放不均，开发与运维成效最显著
AI为软件工程全生命周期带来效率提升，但价值释放存在差异：
开发环节：提效明显（32.63%），且近七成企业提效超过30%。智能开发工具渗透率（90%以上人员使用）从5.71%飙升至27.65%，已成为开发者日常必需品。
运维环节：提效最为显著（36.36%），且效率提升超过30%的企业占比高达74.24%。这表明在日志分析、故障排查、知识问答等场景，大模型处理非结构化数据、理解自然语言的优势得到极大发挥。
测试环节：效率稳步提升，但应用聚焦于上游的测试设计（用例/脚本生成，占53.81%），在下游的测试执行、分析等场景仍有较大空间。
需求与设计环节：AI应用已展开，但因其高度依赖业务知识和逻辑抽象，智能化复杂度高，目前仍处于辅助增强阶段。
关键指标“代码采纳率”的飞跃：2025年，代码生成采纳率平均达42.61%（同比+55.17%），代码入库采纳率达40.67%（同比+74.32%）。这两个数据至关重要，它们证明AI生成的代码不再是“玩具”，而是有超过四成的比例直接进入了企业的实际生产代码库，创造了真实价值。
三、 五大前沿趋势研判：报告指向的未来软件工程范式革命
报告的“总结展望”部分极具前瞻性，指出了超越当前工具层面的范式变革：
核心引擎转换：从“辅助工具”到“自主智能体（Agent）”。报告明确指出，未来将进入“以Agent为核心驱动力的新阶段”。AI研发智能体（Agentic Coding）将具备自主规划、工具调用和闭环执行能力，从执行编码单一任务，转向接管需求分析、开发、测试、运维等全研发链路。人类的角色从“操作员”转变为“目标制定者”和“流程监督者”。
核心产物迁移：从“人类可读”到“AI友好（Agent-Consumable）”。随着Agent成为研发主体，需求文档、设计稿、API文档等研发流程产物的“第一读者”将从人变为AI。因此，产物必须被重新设计为能被Agent直接、无歧义理解和执行的“规约”（Specification）。这要求沟通语言从模糊的自然语言向精确的、结构化的机器可读规约演进。
开发范式演进：从“编写代码”到“定义规约”。在“规约编程”范式下，专业开发者的核心工作不再是编写实现逻辑，而是精确表达系统意图、定义验证边界和验收标准。AI则在规约框架内自主完成实现。这大幅提升了开发抽象层级，并对开发者的业务抽象和严谨定义能力提出了更高要求。
组织形态颠覆：多Agent协同催生“一人公司（OPC）”。报告预言，多智能体协同将使一人配备多个Agent的极小团队（OPC）具备完成复杂软件项目的能力。这将深刻改变软件行业的竞争格局和资源配置，研发成本结构被重构，个人与小团队的创新潜力得到极大释放。
建设重心转移：从“能力建设”到“规模化落地与成熟度构建”。对企业而言，下一阶段的重点不再是引入单个工具，而是构建涵盖战略治理、研发流程重塑、组织人才变革的智能化研发成熟度体系。这标志着AI4SE的建设进入“深水区”，是一场涉及技术、流程、管理的系统性工程。
总结
这份2026年的调查报告清晰地揭示：AI4SE已不是未来时，而是现在进行时。行业正在经历一场由“渗透率普及”和“采纳率提升”驱动的生产力革命，并在Agent、规约编程等概念的牵引下，酝酿着更深层的生产关系与研发范式变革。对于企业而言，当下的竞争关键在于能否将AI工具的能力，高效、规模化地转化为可度量、可持续的工程效能；对于从业者而言，适应从“代码编写者”到“规约定义者”和“智能体协调者”的角色转变，将是保持竞争力的关键。
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