中国人工智能产业发展联盟&中国信通院：
《2024年度AI4SE行业现状调查报告》

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《中国人工智能产业发展联盟&中国信通院：2024年度AI4SE行业现状调查报告》的详细核心内容整理：

一、调查背景与目的

2024年，以大模型为代表的AI技术正深刻重塑软件工程（AI4SE）领域。为厘清行业落地现状、技术成熟度、应用成效及未来趋势，中国人工智能产业发展联盟联合中国信通院、工商银行、华为云、阿里云、腾讯、百度、抖音、360、软通动力等30余家头部机构，面向1813家有效样本企业开展问卷调研，最终形成本报告。

二、样本画像

• 行业分布：互联网/科技企业（51%）、金融、汽车、教育、政府、工业制造等多行业覆盖。

• 规模特征：80%以上企业人数超100人，77%企业研发团队超过50人。

• 岗位分布：软件工程师（41%）、系统架构师（10%）、项目经理（9%）、DevOps/AI算法工程师各占7~9%。

三、总体成熟度：L2为主，L3/L4加速

• L2部分智能化（39%）为当前主流，L3核心智能化（18%）、L4高度智能化（9%）合计近三成。

• L5完全智能化尚不足0.1%，凸显行业仍处“规模化落地初期”，距离“无人化”尚有长坡。

四、AI渗透度：需求与运维跃升最快

• 2024年各阶段AI应用比例
  需求分析（↑10%）、运维（↑10%）提升最猛；开发、测试继续深耕，已超75%。

• AI场景排名：人工智能开发（81%）>系统软件（80%）>大数据（78%）>移动应用（75%）。
  显示“AI+”已成为软件企业第一研发场景。

五、提效成绩单：测试环节“最见效”

• 平均提效幅度：需求、设计、开发、测试、运维五大环节普遍提升20%~40%。

• 测试环节尤为突出：30%以上提效企业占比最高（17%），单元测试单环节提效20%~39%的企业达43%。

• 代码生成率：2024年AI生成代码占整体代码28%，同比提升6个百分点；34%企业已超30%。

• 行采纳率：AI生成代码被采纳比例平均27.5%，仍有较大上升空间。

六、落地路径：采购为主，国产工具占主导

• 建设方式：采购成熟工具（57%）>企业自研（38%）。

• 工具选择：国内工具占比64%，阿里通义灵码、腾讯云AI代码助手、百度文心快码、华为盘古助手、硅心aiXcoder、智谱CodeGeeX、讯飞iFlyCode等位列前茅；国外仍以GitHub Copilot+ChatGPT（23%）为主。

• Agent框架：LangChain（32%）稳居第一，Dialogflow（16%）、LangGraph（14%）、LlamaIndex Workflows（14%）紧随其后。

七、满意度与诉求

• 满意度：超八成开发者对当前智能工具表示“满意”或“相对满意”。

• 核心诉求（集中度>70%）：

1. 代码生成更快

2. 使用成本更低

3. 结果更准确

八、用户渗透：中间聚集，活跃待挖

• 用户覆盖率：20%~39%区间最集中（40%企业），>40%的企业已超30%，但<20%的企业仍占两成，呈现“试点-规模化”过渡态势。

• 活跃度：中等活跃（20%~39%）为主，深度渗透（>60%）不足15%，说明工具“先用起来”已达成，“持续高频用”仍需运营。

九、测试智能化：单元+接口测试落地最广

• 应用比例：单元测试（21%）+接口测试（19%）合计超四成；UI、性能、功能测试紧随其后；安全、兼容性测试仍低。

• 质量收益：60%以上企业功能缺陷率下降20%~39%，缺陷率下降50%以上仅占7%，显示“质量跃升”仍受限于测试执行智能化不足。

• 效率收益：44%企业测试效率提升20%~39%，AI生成测试用例/脚本已相对成熟，但“智能化执行”仍是瓶颈。

十、未来布局：全生命周期协同，运维与交付成新热点

• 2025年重点方向：
  智能开发（34%）与智能测试（24%）仍是焦点，但智能运维（24%）、**智能交付（23%）**关注度显著上升，行业正由“单点提效”迈向“端到端智能化”。

• 转型期望：
  37%企业最看重“提升研发效率”，21%关注“降低维护成本”，27%追求“提升软件质量”，13%期望“加速产品创新”，呈现“效能优先、质量并重”的务实心态。

十一、挑战图谱：技术、人才、数据三座大山

• TOP3阻碍：

1. 技术成熟度不足（22%）

2. 缺乏专业人才（19%）

3. 高质量数据匮乏（13%）

十二、行业展望

1. 从“试点”到“规模化”：2024年为“规模化元年”，2025年将进入“全生命周期协同”新阶段。

2. 国产工具主场：大模型+IDE插件+Agent生态将加速国产替代，预计国内工具份额继续扩大。

3. 质量与效率并重：下一阶段竞争焦点将从“代码生成率”转向“缺陷率降低”“测试覆盖率提升”“运维可观测性增强”。

4. 人才与数据瓶颈：企业需同步建设“数据治理体系”与“复合型AI工程人才梯队”，否则难以跨越“中等采纳率陷阱”。

一句话总结

2024年，中国AI4SE已由“概念验证”迈入“规模化落地”，提效成果显著，但仍需跨越技术成熟度、人才供给、数据质量三大关口，向“端到端智能化”全生命周期演进。

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编辑：Zero

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