来源：信通院
该报告由中国信息通信研究院于2026年3月发布，基于2109份有效问卷，系统梳理了2025年国内企业在智能化软件工程（AI4SE）方面的应用现状、成效与挑战。以下是核心内容概括：
一、总体态势
重视度大幅提升：2025年“非常重视”软件研发智能化转型的企业占比从2024年的19.65%跃升至46.09%。
主要挑战：专业人才短缺（34.02%）仍是最大挑战，其次为投入成本高、投入产出比不明确（26.85%）。
成熟度提升：处于L3（核心智能化）阶段的企业占比从17.62%增至29.75%，智能化从辅助任务转向支撑复杂研发环节。
大模型应用深化：41.08%的企业应用大模型已超一年，进入常态化、规模化阶段；94%的企业选用八款主流国产大模型（如DeepSeek、通义千问等）。
应用方式：以轻量化、低成本为主，公有云（31.8%）和RAG嵌入私有知识库（40.35%）是主流，全栈自研或微调不足20%。
整体提效显著：AI赋能下，开发环节效率提升32.63%（2024年为29.06%），运维环节提升36.36%（2024年为28.67%），需求、设计、测试环节也有提升。
2026年重点方向：智能开发仍为首要方向（占比超30%，同比+6%），智能测试、智能运维布局逐步展开。
二、各阶段现状
1. 智能需求与设计
需求环节：AI主要应用于需求分析、需求生成与优化，合计占比39.75%。
设计环节：需求拆解、详细设计、架构设计、接口设计、数据库设计五个环节AI应用合计超90%，但整体应用复杂度较高。
2. 智能开发（核心亮点）
渗透率爆发：智能开发工具在开发人员中的应用渗透率超90%的企业占比从5.71%增至27.65%，活跃用户超90%的企业占21.18%，进入广泛普及阶段。
工具形态：智能原生IDE（AIIDE）占比最高（34.31%），助手和大模型问答形态共存。
市场格局：国内工具占比60.56%（如Trae、通义灵码、CodeBuddy等），海外工具占39.44%，多元供给。
用户满意度：非常满意的开发者超30%（同比增长超3倍），不满意仅1.15%。
代码采纳率：代码生成采纳率平均42.61%（同比+55.17%），入库采纳率平均40.67%（同比+74.32%）。
开发效率：提效超30%的企业接近七成，提效超40%的企业接近40%（同比+65.8%）。
Agent价值：聚焦解决复杂问题（44.44%）、理解长上下文（27.78%）、辅助研发全流程打通（18.65%）。
3. 智能测试
聚焦环节：功能测试和接口测试合计超50%，安全与兼容性测试应用较少。
核心场景：测试设计（用例生成、方案生成、点分析、脚本生成）合计约53.81%。
用例采纳率：平均43.26%，30%以上采纳率的企业合计68.34%。
测试效率：提效30%以上的企业占66.23%（同比+17.97%）。
4. 智能运维
主要场景：运维问答（22%）、智能巡检（19%）、告警分析（15%），复杂故障修复应用较少。
运维效率：提效超30%的企业占74.24%（2024年为45.48%），超60%的企业占21.21%（接近翻倍）。
智能化成熟度：大部分处于L2（辅助智能化）和L3（进阶智能化），合计76.82%；L4/L5合计15.94%。
核心价值：降低人力投入（23.40%）、提升运维效率（缩短MTTD/MTTR，22.34%）、提升运维质量（25.53%）。
三、未来展望
自主编程（Agentic Coding）成为核心引擎：Agent自主执行研发任务，人类转向“编排决策”；研发产物需设计为“AI友好型”，由Agent直接消费。
规约编程重塑人机协作：开发者核心工作转为精确表达意图与边界，Agent在规约框架内自主实现代码与测试。
“人人都是开发者”走向现实：软件生成门槛从技术能力转向业务认知与表达，泛开发者群体崛起，软件研发成为普遍社会生产能力。
多Agent协同催生OPC组织：一人携多Agent的小型团队可具备完整研发交付能力，组织规模不再是竞争力决定因素。
企业建设重心从工具能力转向规模化落地：需建立智能化成熟度体系，包含战略度量、流程融合、人才培养与知识沉淀等组织保障。
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