2024年中国AI代码生成市场报告

2024年 中国AI代码生成市场观测报告 （摘要版） AI代码生成、人工智能、AI大模型 2024年09月 头豹研究院 弗若斯特沙利文咨询（中国） 市场研读|2024/09 研究框架 一、中国AI代码生成行业篇 •定义、分类、发展历程及市场规模 •行业现状及行业痛点 •产业链图谱 •成本结构及商业模式分析 •收入主体及结构分析 •中国及海外行业应用分析 •行业应用分析-互联网&游戏 二、中国AI代码生成产品篇 •产品开发底层技术 •底层技术-数据&模型训练微调 •产品价值、效能及系统设计分析 •中国产品情况&国际产品情况 三、中国AI代码生成开发者篇 •AI代码生成对开发者的赋能 •AI代码生成对开发者的影响 •开发者对AI代码生成的态度 •开发者交互及心理模式 •开发者面临的问题 •开发者喜欢的产品特征 •开发者未来职业影响 四、中国AI代码生成市场竞争篇 •评价维度说明 •综合竞争力表现 •中国典型厂商代表 中国：人工智能系列 www.leadleo.com2 400-072-5588 行业篇 AI代码生成行业综述 AI代码生成定义 AI代码生成分类 AI代码生成发展历程 AI代码生成市场规模 行业现状及痛点 产业链图谱 成本结构分析 商业模式分析 收入主体及结构分析 中国行业应用分析 海外行业应用分析 行业应用分析-互联网 行业应用分析-游戏 市场研读|2024/09 中国：人工智能系列 中国AI代码生成行业综述——AI代码生成定义 关键发现 目前，AI代码生成工具在程序员编写代码的整个工作流程中起到了重要辅助作用，帮助程序员提高效率、减少错误、优化代码质量，并加速了软件的交付和迭代。这些工具能理解程序员的需求和意图，自动生成符合规范的代码片段或完整功能模块 AI代码生成赋能编程流程 需求分析 程序员与项目管理者、产品经理或客户沟通，理解项目需求和目标 AI代码 通过自然语言处理（NLP）技术，AI可辅助解析需求文档，提供代码实现的初步建议 设计阶段 程序员设计系统架构、数据库模型和应用程序的界面 AI代码 提供设计模式建议，自动生成数据库架构代码和初步系统设计文档 编码实现 程序员根据设计编写具体的功能代码 AI代码 提供代码自动完成建议，生成常用的代码片段，辅助编写复杂的逻辑结构 部署与维护 程序员将代码部署到生产环境，并进行后续的维护和更新 AI代码 AI代码生成工具监控代码性能， 提供优化建议，辅助处理用户反馈和问题修复 代码审查 程序员进行代码审查，确保代码质量和一致性 AI代码 AI辅助分析代码，提供风格改进建议，检查潜在的安全漏洞 测试与调试 程序员编写测试用例并进行单元测试、集成测试等 AI代码 自动生成测试用例，提供潜在的错误检测和修复建议 通过AI代码生成工具的全面集成，程序员们得以将宝贵的精力从繁琐的编码任 务中解放出来，更加专注于解决复杂的技术难题和推动创新 通过自动生成代码和自动完成功能，可以有效减少手动编码时间，提高工作效率；智能检测代码中的错误和不足，并提供改进建议，有助于提升代码质量；同时，为初学者提供实时学习资源和编程指导，加速他们的技能提升过程；跨语言支持能够方便程序员在不同项目之间进行切换，提升工作灵活性；在团队协作环境中，智能代码助手能够提供统一的代码风格和最佳实践指导，有助于提升整体团队的效率和协作水平。智能代码助手的集成使得程序员可以将更多精力专注于解决复杂问题和创新，而不是花费在重复性的编码任务上。随着人工智能技术的不断进步，智能代码助手的功能和性能将会不断提升，为程序员的工作带来更多可能性。 来源：沙利文、头豹研究院 www.leadleo.com4 400-072-5588 市场研读|2024/09 中国：人工智能系列 中国AI代码生成行业综述——AI代码生成分类 关键发现 AI代码生成功能的分类不是互斥的，很多工具会结合多种功能来提供更全面的编程辅助。随着AI技术的不断发展，这些功能将变得更加智能和高效，进一步推动软件开发行业的创新和生产力提升 AI代码生成功能分类 能功类分 描述 应用场景 优点 缺点 代码补全 生成代码片段或建议，帮助完成当前编写的代码行 编写代码时自动补全函数调用、变量声明 提高编码速度，减少打字量 生成不完全符合上下文的代码 代码生成 根据描述或模型输入生成完整的代码片段或函数 根据业务逻辑描述生成特定功能的代码 加快开发流程，减少手动编写复杂代码的需求 生成的代码可能需要调整以满足特定需求 代码重构 自动识别代码中的改进点并提出重构建议 优化现有代码库，提高代码质量 提升代码可维护性和性能 重构建议可能不完全准确，需要人工审核 测试用例生成 生成测试用例和测试脚本 自动化测试，确保代码质量 减少测试用例编写工作，提高测试覆盖率 生成的测试用例可能需要根据实际情况调整 代码审查辅助 分析代码并提供改进建议 代码审查阶段，提高代码质量 帮助发现潜在问题，促进团队遵循最佳实践 可能产生误报，需要开发者判断 代码搜索与导 航 根据自然语言查询提供代码定位和搜索结果 快速定位和理解大型代码库中的特定部分 提高代码理解和导航效率 搜索结果的准确性可能受限于索引和算法 交互式编程 通过自然语言与AI进行对话，获取编程帮助 解决编程问题，学习新技术 提供即时的编程指导和解决方案 可能无法理解复杂的编程问题或上下文 AI代码生成工具通过代码补全、代码生成、代码重构等功能提高了编码效率和质 量，但也存在生成不完全符合上下文的代码等挑战 通过AI代码生成工具，程序员可以在编写代码时获得多种功能支持。其中，代码补全功能能够生成代码片段或建议，帮助完成当前编写的代码行，例如自动补全函数调用和变量声明，有效提高了编码速度，减少了打字量。代码生成功能则根据描述或模型输入生成完整的代码片段或函数，加快了开发流程，减少了手动编写复杂代码的需求，尽管生成的代码可能需要调整以满足特定需求。代码重构工具能够自动识别代码中的改进点并提出重构建议，优化现有代码库，提高了代码的可维护性和性能，尽管重构建议可能不完全准确，需要人工审核。其他功能还包括测试用例生成、代码审查辅助、代码搜索与导航以及交互式编程，这些功能各有优点和缺点，例如减少了测试用例编写工作、提高了代码质量、帮助发现潜在问题等，但也可能存在生成不完全符合上下文的代码、误报等问题。 来源：沙利文、头豹研究院 www.leadleo.com5 400-072-5588 市场研读|2024/09 中国：人工智能系列 中国AI代码生成行业综述——AI代码生成发展历程 关键发现 AI代码生成的发展历程中，每一次技术迭代都伴随着行业变革，从提升编程效率、扩大开发者群体、改进软件质量到重塑软件开发模式和教育体系，AI技术正在深刻改变软件行业的面貌 AI代码生成发展历程 智能编程助手 技术特点：AI编程助手不仅能生成代码，还能提供实时代码审查、性 能优化建议、代码重构等高级功能 行业影响：极大地提升了软件开发的整体质量和效率。同时，AI编程助手的出现也推动了编程教育的革新，使得更多非专业人员能够参与到编程活动中来 AI驱动的代码生成 技术特点：机器学习（尤其是深度学习）技术的应用，使得AI代码生成工具能够理解更复杂的编程意图，自动生成高质量代码 行业影响：大幅提高了编程效率，降低了编程门槛 代码辅助生成与模板化 技术特点：随着IDE（集成开发环境）的兴起，出现了代码片段管理、代码模板和代码补全等功能。这些工具基于预定义规则和模式，帮助程序员快速生成常见代码结构 行业影响：提升了开发人员的生产力，减少了重复劳动 初步探索阶段 初步探索到 模板化 A技AI驱动的I术 代迭代码生成 码代生分成析 智能编程助手 与协作式编程 技术特点：早期研究主要集中在程序合成和自动编程领域，利用规则系统和有限的专家知识库来生成简单的程序片段 行业影响：这一时期的研究为后续AI编程技术奠定了理论基础，尽管 实际应用有限，但引发了对编程自动化可能性的思考 技术迭代1 从最初的规则系统到模板化的代码生成工具，技术进步使得编程过程中重复性高的部分得以自动化，减轻了程序员的工作负担，初步实现了编程效率的提升。这一阶段的变革主要体现在工具层面，对软件开发实践产生了直接而明显的影响 技术迭代2 这个技术阶段意味着从手动模板创建到更动态和智能的代码生成过程的转变，由人工智能算法和工具提供支持。随着技术的不断进步，AI将能理解更复杂的编程逻辑和业务需求，从而自动生成更高质量的代码。这种转变不仅提高了开发效率，还降低了人为错误的可能性 技术迭代3 AI编程助手的角色从单纯的代码生成者转变为全面的编程伙伴，提供全方位编程支持，包括代码审查、优化建议、文档同步等。这种转变推动了软件开发从个体编程向团队协作、从单纯编码向全过程质量管理的转变。此外，AI编程助手的普及进一步推动了编程教育的普及化和大众化 来源：沙利文、头豹研究院 www.leadleo.com6 400-072-5588 市场研读|2024/09 中国：人工智能系列 中国AI代码生成行业综述——行业现状及痛点 关键发现 AI代码生成工具在发展过程中面临的挑战主要集中在用户体验、技术发展、技术提升的难点以及市场适应性等方面。解决这些痛点需不断的技术创新、市场反馈和经验积累。通过持续优化算法模型、增强用户交互设计等，可逐步克服这些挑战 中国AI代码生成行业发展痛点 易用性 •开发人员在使用智能代码生成工具时，面临易 用性问题 •工具通常是半自动化的，效率提升有限，不能完全替代人工 •需要找到自动化和人工之间的平衡 开发能力增值 •除了提升效率，工具是否能在更多场景和开发能力维度上提供增值价值是待解决的问题 跨语言跨平台兼容性 •开发原理和编程语言不断升级迭代，跨语言跨 平台开发需要更好的兼容性 •调试兼容环境是技术测试中需要解决的一部分 代码生成技术 •未来代码生成可能通过脚本方式完成整个代码 的生成 •目前技术在复杂任务方面仍有提升空间 软件生态融合 •目前的软件生态需要进行大量融合工作，以提高兼容性 •需要时间和用户反馈来不断完善和迭代 经验累积和场景丰富度 •相对于国外成熟的市场，中国AI代码生成工具 起步较晚，需要时间积累经验和丰富开发场景 降低使用门槛 •智能代码生成器仍需要一定技术基础，进入门槛有待降低 •需要考虑如何使初级用户更容易上手和使用这 些工具 适用人群扩展 •目前的工具主要面向有一定开发基础的用户 来源：沙利文、头豹研究院 www.leadleo.com7 400-072-5588 市场研读|2024/09 中国：人工智能系列 中国AI代码生成产业链分析——产业链图谱 关键发现 中国AI代码生成产业链上游包括服务器、AI芯片、存储器、IDE和AI开发平台；中游分为国际AI代码生成厂商和本土AI代码生成厂商；下游主要由软件集成商（40%）和终端用户（60%）两个主体构成 中国AI代码生成行业产业链图谱 AI芯片厂商IDE及AI开发平台存储器 技术 上基 游础 服务器 国际AI代码生成厂商中国AI代码生成厂商 中 游 国际厂商在AI代码生成产品行业通常依托深厚的技术积累与广泛的研发合作，产品代表如GitHubCopilot、Tabnine等 中国厂商，起步相对较晚但发展迅速，凭借本土市场需求洞察与创新技术融合，聚焦提升编程效率与安全性，注重工具的全场景适应性与国产化特色 下游应用 40% 60% 软件集成商终端用户 下互联网 金融政务 人工智能 游游戏 能源电信 医疗设备 其他 55% 50% 30% 15% 互联网 游戏 人工智能 金融 能源 医疗设备 电信 政务 行90%80%80%60% 业 渗 透 来源：沙利文、头豹研究院 www.leadleo.com8 400-072-5588 市场研读|2024/09 中国：人工智能