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智慧城市網 企業關注】2024年《政府工作報告》首次提出“人工智能+”戰略行動，旨在推動人工智能賦能各行各業。以大模型為代表的新一代人工智能技術迅猛發展，已成為軟件工程領域智能化轉型的關鍵驅動力，為軟件開發、測試等環節注入新智力。智能化軟件開發工具憑借其強大的代碼理解和生成能力，有效降低了開發人員的技術門檻，并提高開發效率和質量，進一步推動軟件開發領域的進步。
近日，中國信息通信研究院(簡稱“中國信通院”)聯合華為發布《智能化軟件開發落地實踐指南(2024年)》。
報告系統梳理了軟件工程的發展歷程、智能開發現狀和面臨的挑戰，對智能開發產業落地實踐和應用進行了分析，明確了智能開發核心能力建設要點，并提出落地應用策略，最后對智能開發未來發展趨勢進行展望。
報告核心觀點
1. 軟件工程進入3.0時代，智能開發價值突顯。軟件工程3.0亦稱“智能化軟件工程”，圍繞“智能化”理念以構建智能化助手為起點，通過使用大模型為核心的AI技術驅動軟件全生命周期能力升級，其核心特點包括智能化、數據驅動性、交互性、自適應和持續優化。軟件開發的智能化轉型正成為企業提升軟件產品競爭力的關鍵因素，能夠提升開發效率，降低項目風險；改善代碼質量，提高產品穩定性；加速產品創新迭代，增強企業競爭力。為軟件開發的價值提升帶來巨大動力。
2. 智能開發應用廣泛，但落地仍面臨多重挑戰。智能開發帶來的質效提升日益顯著。然而，企業在推進軟件開發的智能化能力建設和落地時，仍面臨諸多挑戰，涵蓋組織、技術、應用落地及安全等多個層面。組織側面臨組織變革和轉型的挑戰，技術側面臨模型技術迭代及與工具融合的挑戰，應用側面臨產品選型與應用場景落地的挑戰，安全側面臨代碼數據、模型和工具的安全性挑戰等。
3. 聚焦智能化能力高效落地應用，智能開發形成三層落地框架。圍繞目標導向、因地制宜、應用優先、標準化、持續改進等原則，依據自我診斷、方案設計、部署實施、持續優化四個關鍵步驟，構建模型層、服務層和應用層三層能力落地框架，以推動智能開發能力高效安全落地應用。模型層以各類AI模型為主體，為智能開發提供AI底座能力，服務層依托AI底座能力，運用更多技術手段增強或調度大模型能力，應用層的能力是模型層和服務層能力的組合體現，并以用戶為核心提供各類智能開發功能。
4. 通過模型核心能力構建，奠定智能開發能力建設基礎。智能開發能力建設過程中，優先聚焦內在的代碼大模型核心能力構建，從關鍵能力、擴充能力兩方面逐步建設代碼生成、代碼解釋、研發問答等能力，并圍繞重點和難點筑牢能力建設，以提升軟件開發效能，提高代碼質量。通過代碼生成與補全、單元測試用例生成、代碼轉換與優化等能力，可提升編碼效率；通過代碼解釋與注釋生成等能力，有助于增強代碼可讀性；通過代碼檢查與修復等能力可提高代碼質量。
5. 通過工程化支撐的使能能力建設，推動智能開發能力持續提升。聚焦外在的工程化使能能力建設，為代碼大模型能力提供有力支撐，目的是持續維護和提升代碼大模型推理性能。一是代碼數據處理能力，涉及數據清洗、數據增強、數據檢查等環節，確保數據質量；二是模型調優能力，通過有監督微調、強化學習等手段對代碼大模型進行專項優化；三是評估能力，通過構建評估數據集，采用自動化評估、裁判模型評估、領域專家評估等多種方式，全面評估代碼大模型及智能開發工具的性能；四是安全能力，從代碼數據開發安全、代碼大模型開發安全、工具應用安全三個維度，保障整個開發過程的安全可靠。
6. 軟件工程智能化變革已成趨勢，多維度能力持續提升。在技術層面，代碼大模型自身能力和工具工程化能力的不斷提升，為智能開發工具帶來更高準確性和更優性能；在應用方面，智能化技術落地應用的場景將更加豐富、流程更加全面，直至覆蓋軟件工程全生命周期；在形態方面，應用形態將朝著更加智能化的方向演進，軟件研發形態將得以重塑。
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