2024采用AI编程助手发展新质生产力白皮书

采用AI编程助手，发展新质生产力 「商汤日日新·代码小浣熊」提高企业开发高质量软件应用的能力，为开发者提供新质生产力工具 联合发布方 InfoQ、稀土掘金、SegmentFault思否、开源中国、CSDN DataWhale、RTE开发者社区、FounderPark、异步社区、商汤智能产业研究院 指导委员会 祁宁SegmentFault思否创始人兼CTO，ApacheAnswer、Typecho等开源项目作者陈冀康人民邮电出版社信息技术分社社长 石亚琼FounderPark研究中心负责人，变量资本投资合伙人姜昕蔚InfoQ研究中心研究总监、首席分析师 林日华开源中国总编 范晶晶DataWhale团队负责人 张涛商汤科技Copilot应用技术负责人 詹明捷商汤科技AIGC研究与应用团队负责人贾安亚商汤科技Copilot产品负责人 田丰商汤智能产业研究院院长 鸣谢 王尚徐培源郭晓际赵倩影卜瑶函陈木青 作者 刘亮商汤智能产业研究院战略研究主任liuliang2@sensetime.com 商汤日日新·代码小浣熊 目录 关键发现4 第一章AI编程助手是开发者应掌握的新质生产力工具6 1.在AI编程助手的赋能下，企业可以实现更全面的高质量发展7 2.AI编程助手遵循KRE理论架构不断升级满足生产力发展需求8 第二章借助AI编程助手进入“心流”状态，成为10倍开发者11 1.聚沙成塔，AI编程助手有效提高开发者的生产力13 2.超越生产力，AI编程助手还可以提高开发者的工作体验20 3.保持理性，穿越炒作：从AI编程助手工具的采用中获得最大价值23 第三章AI编程助手让开发者从执行者变成了代码协调者26 1.保持开放心态，提升自身能力，在变革中寻找成长与机遇26 2.当好协调者与指挥者，开发者自身角色定位在发生转变28 第四章群雄并起，中国大模型厂商逐鹿AI编程助手时代31 1.中国AI编程助手市场发展趋势与格局32 2.AI编程助手评估框架：基模型、产品工程、持续迭代、市场生态36 3.谁塑造了这个市场？——商汤日日新·代码小浣熊38 4.商汤日日新·代码小浣熊成为软件开发新时代的创新基石40 第五章不可忽视的另一面：AI编程助手的风险和“陷阱”46 第六章他山之石，参考行业最佳实践加速部署AI编程助手50 1.海通证券开发提效40%+，打造“泛海言道”大模型促进创新发展50 2.澳新银行提高了42%生产效率，代码质量提升了12%53 3.某商业银行实现提效35%，代码补全平均响应时间50ms/token55 4.某车企通过AI编程助手实现软件开发现代化，效率提升超过50%55 第七章建议：不要等待，行动起来，完美是优秀的敌人57 第八章展望：从Copilot到Agent，迈向AGI彼岸60 关键发现 1，遵循KRE理论架构的AI编程助手凭借强科技属性成为开发者应该掌握的新质生产力工具，企业通过AI编程助手可以实现全面的高质量发展。AI编程助手能够解放开发者，释放更高效率的生产力，不仅可以持续推动企业的数字化转型，并且可以贡献额外的经济效益。对于企业缺少开发者人才、消弭高质量软件应用开发的障碍等挑战，AI编程助手均可以有效解决。遵循KRE（知识-推理-执行）理论架构使得AI编程助手可以伴随大模型、生成式AI等技术的发展而进化，具备世界知识、理性思维和互动能力，不断满足生产力发展需求。 2，AI编程助手可以帮助开发者提高自身生产力，改善工作体验，帮助开发者进入和维持高效率的“心流”状态，让他们聚焦关键业务，缩短产品上市时间。AI编程助手可以有效减少编程时间投入、减轻编写代码的压力、产出高质量代码、实现赋能软件开发生命周期的关键环节。AI编程助手还可以最大限度地减少认知疲劳，提高解决问题的能力，加强协同效力，更好的实现知识共享。AI编程助手不仅赋予开发者新的技能加持，还加快了开发者的学习速度，培养创新能力。最后，通过AI编程助手，开发者可以更好的将高效时间投入到高价值事务当中，及时满足用户需求，交付更有价值的软件应用，实现助力业务发展的最终目标。 3，开发者正在面临角色转换的挑战，如何快速完成角色转换，从代码的执行者变成代码的协调者、AI工具的使用者，是应对生成式AI发展浪潮的关键行动。开发者的工作目标就是持续的及时的交付软件应用满足客户需求，而AI编程助手是在让这个目标的实现更加高效和轻松。开发者不必焦虑于AI编程助手是否会替代自己，而通过自身技能的提升，操控AI编程助手为自己服务。新工具涌现不会停止，软件开发的需求也只会越来越旺盛，开发者应该保持持续学习的习惯，让自己的身份完成华丽的转变，成为协调者、指挥者和系统思考者。 4，AI编程助手评估框架可以帮助开发者和企业更好的理解市场上的相关产品，并为采购选型提供参考依据。AI编程助手评估框架从基模型、产品工程、持续迭代、市场生态四大维度16个二级指标来对厂商进行整体评估和分析，帮助开发者和企业避免被厂商的宣传和媒体的渲染造成困惑和失焦。整体而言，当前中国AI编程助手尚处于发展阶段，各个厂商在产品发展进度上发力点有所不同，商业化模式并未形成共识，面对挑战与难题，各方需持续精进，以实现从技术理论到商业价值进而完成营收转换。 5，商汤日日新·代码小浣熊在AI编程助手评估框架的打分下表现优异，整体得分高出市场平均分，体现出领先的发展优势。商汤代码小浣熊拥有业界领先的大语言模型作为其模型基础，保证了自身产品功能的实现效果和成长空间。通过早起布局，商汤代码小浣熊提供了完善的产品工程体验，满足不同规格客户的多元需求。基于与客户的互动，及时了解客户需求，捕捉技术发展趋势，商汤代码小浣熊保持着不断创新的节奏和功能发布。最后，商汤代码小浣熊构建了较为成熟的生态体系并取得了较高量级的企业客户和开发者用户。 6，企业组织应该立即行动起来，采用AI编程助手，发展新质生产力，参考最佳实践和案例的同时，识别风险和“陷阱”。企业CIO和软件开发团队的领导应该及时了解前瞻性企业部署AI编程助手的实践心得和取得的实际效果，同时也要为部署新兴的生成式AI应用带来的潜在风险和“陷阱”做好预案。“完美是优秀的敌人”，面对新技术和新工具，领导型企业不要畏惧，应该大胆行动，不断调优自身组织的数字化韧性，做好迎接AGI时代的来临。 第一章AI编程助手是开发者应掌握的新质生产力工具 新质生产力主要由技术革命性突破催生而成，科技创新能催生新产业、新模式、新动能，是发展新质生产力的核心要素1。新质生产力依靠科技创新驱动，通常表现为更高的效率、更好的质量、更强的创新能力和更符合高质量发展要求的生产方式，它以高科技、高效能、高质量为特征，是对传统生产方式的革新2。 新质生产力的显著特点之一就是技术创新，当下以大模型、生成式AI应用为代表的新一代信息技术体系正在成为新质生产力的重要引擎之一，正成为当今世界发展的最大变量，成为推动新一轮产业变革、促进全球经济增长的核心动力引擎。加快形成新质生产力，需要依托并充分运用好这些技术。相比内容生成、营销、拟人等新兴生成式AI应用，从用户量级和场景落地发展来看，AI编程助手已成为产品化和应用落地速度较快的生成式AI技术，大模型的不断进化所带来的积极影响，也能够及时反映到AI编程助手产品迭代进化中，这从各厂商高速迭代AI编程助手产品的频次可见一斑。 生产工具的科技属性强弱是辨别新质生产力和传统生产力的显著标志。AI编程助手能够进一步解放开发者，削弱了客观条件对软件开发活动的限制，拓展生产空间，为软件开发领域的新质生产力发展提供了工具基础，推动软件开发跃上新台阶。AI编程助手帮助企业催生新业务，推动现有业务的深度转型升级，促进质的有效提升和量的合理增长，进而推动生产力全面提升和经济社会高质量发展。一项研究显示，AI编程助手对于未来经济的影响巨大，到2030年，保守预计AI编程助手的生产力效益将为全球GDP增长贡献超1.5万亿美元3。另外一组数据更值得关注，因AI编程助手带来的生产力提升，到2030年，相当于为全球增加1,500万“有效开发者”，这些新增“开发者”将会创造、贡献海量社会价值，促进生产力发展。 1.在AI编程助手的赋能下，企业可以实现更全面的高质量发展 数字化时代，开发者作为技术的创造者和推动者，其价值不言而喻。企业的数字化转型与发展，都离不开开发者的主导和贡献，他们的代码和软件应用、移动应用，对这个社会做出了无法比拟的贡献。依据GitHub数据，2021年中国有755万开发者，排名全球第二；放全球开发者数量超过7300万，比2020年增长了1700万4。伴随着企业数字化转型的不断升级，企业在构建软件方面遇到了各种调整和困难： 开发者人才的数量依然不够，尤其是中国这种高速发展的数字化市场。相对于全球的开发者数量和增长速度，中国的开发者人才缺口在扩大，形势也更加严峻。这背后的原因是中国企业越来越多地依靠软件来实现差异化、推动转型以及在行业中取得领先地位。但是，对于大多数中国企业而言，快速踏上软件驱动的转型之旅往往面临各种困难。其中一个关键短板，就是开发者人才不足，尤其是能够理解领域知识并资深的开发者更加短缺。尤其是近年来生成式AI应用项目虽然暴增，但是来自中国的生成式AI应用项目数量却远远落后于美国、印度、日本等国家与地区5。如何提高软件开发人才的密度，是当下进一步推动新质生产力发展的有效措施之一。 软件需求超出了大多数企业组织的能力，现有开发者已不堪重负。开发者不仅无法快速构建软件以迎合业务高速变化，也无法在工作中获得幸福感。招募更多开发者很困难，培养和提升开发者的技能也很困难。开发者永远是最忙碌的一群人。开发者没有足够的“专注时间”来处理重要的业务问题6。数据显示，软件开发人员每周大约有19.6个小时的专注时间，而每周要花费10.9个小时开会，而专注时间与工作效率有直接相关性7。 即使在开发人员可以专注于编写代码的有限时间内，他们也会遇到各种各样的障碍。除了要花费很大一部分时间来手动编写简单且大同小异的代码之外，他们还要花费大量时间了解、学习和跟上复杂且不断变化的工具和技术发展趋势，这样才能使用最新的技术 和服务来构建创新的解决方案。这进一步压缩了可用于开发创新功能、差异化功能或关键业务功能的时间。而企业招募的大量的新入职的开发者，还要花费大量的时间在了解企业代码知识库，阅读海量文档等落地繁冗事务上。 AI编程助手无疑为解决上述挑战提供了一个全新的高速进化的方案。AI编码助手正在成为倍增器，提高开发人员的生产力和幸福感。通过处理日常任务，AI编程助手使开发者能够专注于更高价值的活动。这使得企业组织能够利用现有团队更快地交付更多功能，支持更多业务。Gartner调研显示，18%的企业机构已部署了AI代码助手，另有25%的企业机构处于部署阶段，20%的企业机构处于试点阶段，14%的企业机构处于规划阶段8。 2.AI编程助手遵循KRE理论架构不断升级满足生产力发展需求 在过去几十年间，市场上一直存在不同形式的代码辅助工具和解决方案，但直到2022年底ChatGPT的发布，AI编程助手作为一个有实际发展意义的概念才脱颖而出，取得了突破性的成功，斩获了技术厂商的巨大关注度。在此之前，历史上涌现的由不同厂商推出的大量产品工具则为我们今天拥有复杂编程工具铺平了道路9。这些早期的AI驱动的编码工具帮助塑造了软件开发的演变，并为当今人工智能驱动的编码辅助和自动化工具奠定了基础。 大模型使代码生成工具的发展迎来新趋势。2021年7月，OpenAI推出基于GPT-3的AI编程助手——Codex，其基础是大语言模型，并针对代码库进行了训练和微调。这意味着Codex不仅是通用的大语言模型，它还被特别训练来理解和生成代码。一项研究显示，相比未经精炼的GPT-3模型，Codex在代码生成准确性和相关性方面取得了重大改进（见图1）10。 从GPT-3到Codex的进化，对于生成式AI在软件开发中的应用具有重要意义，表明大语言模型不仅能生成自然语言，