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AI編程火熱 處理復(fù)雜邏輯仍需程序員
2025-06-03 16:30:18
來(lái)源:中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)報(bào)  作者: 孫立彬

?  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(duì)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(guó),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(kāi)發(fā),從低代碼平臺(tái)到全流程自動(dòng)化編程,這場(chǎng)“代碼革命”的技術(shù)邊界正在不斷被突破,其商業(yè)價(jià)值也日益凸顯。

看得見(jiàn)的未來(lái)

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

國(guó)際數(shù)據(jù)公司IDC中國(guó)高級(jí)分析師李浩然表示,AI編程可以被視為另一種語(yǔ)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(kāi)發(fā)者對(duì)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(xiàng)目。

AI編程的應(yīng)用確實(shí)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(kù)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(guò)25%的代碼由AI編寫(xiě),再由工程師進(jìn)行驗(yàn)證。

賽迪顧問(wèn)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(shuō),AI編程可以提升開(kāi)發(fā)效率與代碼質(zhì)量,包括AI編程工具可自動(dòng)生成核心邏輯代碼,減少重復(fù)勞動(dòng);AI的靜態(tài)代碼分析能力可識(shí)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?gòu)?fù)雜系統(tǒng)集成,包括AI編程簡(jiǎn)化多智能體系統(tǒng)的通信與協(xié)調(diào)代碼開(kāi)發(fā),能自動(dòng)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(kāi)發(fā)門(mén)檻與成本,可以通過(guò)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(lái)AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)入口與商業(yè)應(yīng)用制高點(diǎn),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(lái)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(shí)際生產(chǎn)力,各大廠間通過(guò)布局通用或垂類智能體,爭(zhēng)奪用戶與生態(tài)控制權(quán)。而AI編程智能體通過(guò)自動(dòng)化、效率提升與成本優(yōu)化,顯著降低了開(kāi)發(fā)門(mén)檻,應(yīng)用前景廣闊。

市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)ResearchAndMarkets發(fā)布的調(diào)研報(bào)告顯示,2024年全球生成式AI編程助手市場(chǎng)規(guī)模約2590萬(wàn)美元,預(yù)計(jì)到2030年將達(dá)到9790萬(wàn)美元,6年復(fù)合年增長(zhǎng)率為24.8%,其中中國(guó)市場(chǎng)的復(fù)合年增長(zhǎng)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(gè)人開(kāi)發(fā)者,利用獨(dú)立IDE(集成開(kāi)發(fā)環(huán)境)和插件幫助自己提升代碼開(kāi)發(fā)效率,加快應(yīng)用迭代和上線速度,并將單元測(cè)試等基礎(chǔ)工作自動(dòng)化,允許開(kāi)發(fā)者將更多時(shí)間投入到應(yīng)用創(chuàng)新上來(lái)。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(dòng)生成所需要的網(wǎng)頁(yè)、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(chǎng)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(jì)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(kāi)發(fā)者進(jìn)行審核和測(cè)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(cuò)誤檢測(cè)為主,是作為開(kāi)發(fā)者的“副駕駛”存在。未來(lái),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(cè)試編寫(xiě)、漏洞修復(fù)等任務(wù),甚至能理解項(xiàng)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(wèn)題主要是落地實(shí)現(xiàn)的穩(wěn)定性,這就需要相關(guān)廠商以應(yīng)用開(kāi)發(fā)思維鏈方式優(yōu)化AI編程工具。他建議,對(duì)于編程工具,需要進(jìn)一步細(xì)化應(yīng)用場(chǎng)景,面向不同語(yǔ)言、不同業(yè)務(wù)和開(kāi)發(fā)需求,可以推出對(duì)應(yīng)的工具和應(yīng)用商店。

對(duì)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(gè)方面。

“在技術(shù)方面,當(dāng)前智能體依賴的大模型在長(zhǎng)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(wú)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(wú)法解決全局成本問(wèn)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(kāi)發(fā)者深度介入,若開(kāi)發(fā)者過(guò)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。”鄒德寶說(shuō)。

編輯:韓夢(mèng)晨
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