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?  孫立彬

近期，人工智能（AI）編程成為該領(lǐng)域最受追捧的賽道之一。繼OpenAI推出編程智能體Codex后，微軟、谷歌、Anthropic等企業(yè)先后對外披露新模型在AI編程方面的技術(shù)與產(chǎn)品進(jìn)展。在我國，包括百度、騰訊、抖音、美團(tuán)在內(nèi)的眾多企業(yè)也在該領(lǐng)域進(jìn)行布局。

從代碼補(bǔ)全到智能體自主開發(fā)，從低代碼平臺到全流程自動化編程，這場“代碼革命”的技術(shù)邊界正在不斷被突破，其商業(yè)價值也日益凸顯。

看得見的未來

大模型能力的整體提升和AI編程市場需求的明確存在，正在推動AI編程走向規(guī)?；瘧?yīng)用落地。

國際數(shù)據(jù)公司IDC中國高級分析師李浩然表示，AI編程可以被視為另一種語言大模型。相比多模態(tài)大模型，AI編程在代碼上已有很好的應(yīng)用效果。開發(fā)者對代碼的采納率在30%左右，雖然仍需要進(jìn)一步調(diào)優(yōu)，但也可以提高程序員的工作效率，目前很多企業(yè)在內(nèi)部孵化和落地AI Coding項目。

AI編程的應(yīng)用確實在日益普及，此前微軟首席執(zhí)行官（CEO）薩蒂亞·納德拉曾透露，微軟公司內(nèi)部代碼庫中，有20%-30%的代碼由AI生成。去年11月，谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊也曾表示，該企業(yè)超過25%的代碼由AI編寫，再由工程師進(jìn)行驗證。

賽迪顧問人工智能與大數(shù)據(jù)研究中心常務(wù)副總經(jīng)理鄒德寶介紹說，AI編程可以提升開發(fā)效率與代碼質(zhì)量，包括AI編程工具可自動生成核心邏輯代碼，減少重復(fù)勞動；AI的靜態(tài)代碼分析能力可識別多步驟任務(wù)中的邏輯漏洞，并提供修復(fù)建議；AI編程可以加速復(fù)雜系統(tǒng)集成，包括AI編程簡化多智能體系統(tǒng)的通信與協(xié)調(diào)代碼開發(fā)，能自動化生成API調(diào)用代碼，快速接入外部工具，彌補(bǔ)垂直領(lǐng)域能力短板。此外，AI編程還降低了開發(fā)門檻與成本，可以通過AI編程優(yōu)化模型推理成本，使其更適合大規(guī)模部署。

鄒德寶表示，眾多企業(yè)熱衷于該賽道的核心邏輯在于搶占未來AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)入口與商業(yè)應(yīng)用制高點，智能體被視為繼大模型之后“第二波確定性浪潮”，被認(rèn)為是未來人機(jī)交互的核心入口，其具備自主規(guī)劃、工具調(diào)用、多任務(wù)協(xié)作等能力，能夠?qū)⒋竽Ｐ偷臐摿D(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力，各大廠間通過布局通用或垂類智能體，爭奪用戶與生態(tài)控制權(quán)。而AI編程智能體通過自動化、效率提升與成本優(yōu)化，顯著降低了開發(fā)門檻，應(yīng)用前景廣闊。

市場研究機(jī)構(gòu)ResearchAndMarkets發(fā)布的調(diào)研報告顯示，2024年全球生成式AI編程助手市場規(guī)模約2590萬美元，預(yù)計到2030年將達(dá)到9790萬美元，6年復(fù)合年增長率為24.8%，其中中國市場的復(fù)合年增長率將達(dá)到23.5%。

好用但要慎用

就目前AI編程的應(yīng)用看，李浩然將其總結(jié)為兩種方式，一是面向企業(yè)和個人開發(fā)者，利用獨(dú)立IDE（集成開發(fā)環(huán)境）和插件幫助自己提升代碼開發(fā)效率，加快應(yīng)用迭代和上線速度，并將單元測試等基礎(chǔ)工作自動化，允許開發(fā)者將更多時間投入到應(yīng)用創(chuàng)新上來。二是面向廣泛的非研發(fā)人員，可以利用Manus、百度秒搭、騰訊Codebuddy等產(chǎn)品自動生成所需要的網(wǎng)頁、應(yīng)用，例如輸入案例和所需要的MCP（模型上下文協(xié)議）接口，即可生成定制化旅游應(yīng)用程序或小游戲。

雖然AI編程已經(jīng)在很多場景可以進(jìn)行應(yīng)用，但就目前的情況看，AI編程在處理復(fù)雜邏輯、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計和需求分析等方面仍需人類程序員參與。OpenAI也提醒用戶，AI生成的代碼需開發(fā)者進(jìn)行審核和測試，以確保其正確性和安全性。

鄒德寶認(rèn)為，當(dāng)前AI編程工具以代碼補(bǔ)全、錯誤檢測為主，是作為開發(fā)者的“副駕駛”存在。未來，AI將具備自主規(guī)劃、多任務(wù)協(xié)作能力，成為“主駕駛員”，如獨(dú)立完成代碼生成、測試編寫、漏洞修復(fù)等任務(wù)，甚至能理解項目上下文并異步執(zhí)行復(fù)雜操作。

李浩然表示，AI編程目前存在的問題主要是落地實現(xiàn)的穩(wěn)定性，這就需要相關(guān)廠商以應(yīng)用開發(fā)思維鏈方式優(yōu)化AI編程工具。他建議，對于編程工具，需要進(jìn)一步細(xì)化應(yīng)用場景，面向不同語言、不同業(yè)務(wù)和開發(fā)需求，可以推出對應(yīng)的工具和應(yīng)用商店。

對于目前AI編程發(fā)展存在的主要障礙，鄒德寶分析稱，主要包括技術(shù)瓶頸、商業(yè)落地難題和自身局限性等3個方面。

“在技術(shù)方面，當(dāng)前智能體依賴的大模型在長鏈推理中易出現(xiàn)邏輯斷裂，需結(jié)合人工規(guī)則補(bǔ)充，AI編程尚無法完全自行解決，不同廠商的API接口標(biāo)準(zhǔn)不一，AI生成的適配代碼仍需大量人工調(diào)試，生態(tài)整合成本高。在商業(yè)落地方面，一些AI編程應(yīng)用成本較高，難以向中小企業(yè)普及，AI編程雖優(yōu)化局部效率，但無法解決全局成本問題。在自身方面，AI生成的代碼可能缺乏創(chuàng)新性且難以理解復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯，需要開發(fā)者深度介入，若開發(fā)者過度依賴AI編程工具，可能導(dǎo)致自身技能退化，反而不利于系統(tǒng)的持續(xù)優(yōu)化?！编u德寶說。