从技术狂欢到企业落地，智能编程的全球破局战

随着 AI 技术的发展，智能编程正告别早期单一的代码补全功能，进入技术架构重构、应用场景深化的新阶段。以阿里云为代表的头部厂商，正通过核心技术突破与产品形态创新，推动行业从局部效率提升向全链路生产力革命跨越，重塑软件开发的底层逻辑。

具体来看，智能编程的技术迭代，始终围绕 “解决真实软件构建痛点” 展开。当前技术发展更侧重生产级软件开发的复杂需求，通过三大核心能力突破，实现开发流程的系统性重构。

一是面向真实软件构建，聚焦价值高地的场景深耕。

Qoder 负责人丁宇指出，当前大部分开发者仍在构建生产级真实软件，这一需求是行业的 “价值高地”，却未被充分满足。不同于 Vibe Coding 通过自然语言快速搭建简单内部系统的模式，真实软件构建涉及海量历史代码、复杂业务规则与跨团队协作，需要工具具备更强的工程化能力。

Qoder 在产品设计中强调 “工程知识显性化” 与 “代码文档化” 。其中的代码文档化，不仅支持文档的传播与修改，也为人与人之间知识对齐的素材，以及人与大语言模型知识对齐的媒介 —— 这一功能已成为 Qoder 的核心差异化优势之一。

二是 Spec 驱动下的生产力质变，迈向 AI 自主编程。

“从辅助编程到系统编程，再到 AI 自主编程，是智能编程的核心演进路径。” 丁宇强调，AI 自主编程的关键在于让 AI 通过智能体工具循环调用，完成更大规模、更复杂的开发任务，实现 “开发者委派任务，AI 自主执行” 的工作模式。

要实现这一目标，核心在于 “高质量的 Spec（说明文档）”。阿里云通过将需求文档、技术文档、技术设计等内容明确化，清晰描述开发意图与技术约束，AI 可在长时间内独立工作并自我检测是否符合约束。目前，阿里云的大语言模型已支持 7 小时不间断独立工作，这一突破使生产力提升 10 倍—— 开发者可同时委派 8-10 个任务，相当于 “一个人带领一个 AI 开发小队”。值得注意的是，阿里云是国内最早推动 Spec 驱动落地的团队。

三是持续增强上下文工程，是平衡效果与成本的关键突破。

随着软件系统复杂度提升，代码量与文档量呈指数级增长，如何让 AI 精准获取并理解上下文信息，成为影响智能编程效果的核心难题。丁宇将 “上下文工程” 定义为 “当前驾驭大语言模型的最重要能力”，阿里云通过多方案并行，实现了上下文处理能力的全球领先。

具体而言，阿里云采用 “向量化检索 + 文件解锁” 的混合策略：一方面，通过向量化检索技术，从海量代码与文档中快速定位相关内容，避免全量文件输入导致的 Token 浪费，在效果与成本间实现平衡；另一方面，通过 “记忆提取” 与 “用户习惯归纳”，让 IDE 工具更理解开发者的编码风格与选择偏好。

这种上下文处理能力在复杂工程场景中尤为关键，例如在处理某银行千万级代码存量系统时，能快速关联历史代码与业务规则，显著提升修改场景的适配效率。

从行业整体来看，智能编程的渗透速度远超预期，应用边界正从代码补全向全开发流程延伸，逐步成为开发者的 “标配工具”。

丁宇披露，当前全球已有 60% 的开发者在使用 AI 构建工具，但使用深度存在差异：部分开发者通过 Chat 对话迭代完成简单功能开发，部分前沿用户已实现完整大型任务的 AI 自主开发。

更具前瞻性的是，阿里云提出智能编程的未来将成为 “数字世界与物理世界的连接器”。随着物理世界智能化程度提升，设备控制、场景联动等需求将依赖大量代码生成，而 AI 编程可大幅降低代码生产门槛，实现 “物理世界配置增加→代码需求增长→AI 生成代码→反哺模型智能” 的正向循环。丁宇强调，“智能编程不仅是开发工具，更是未来智能化社会的基础设施。”

智能编程在企业级落地仍面临诸多挑战。其中，复杂场景适配难、安全合规风险高、知识传承与资产复用不足是亟需解决的问题。

如何解决复杂场景的适配，进而告别提效像“开盲盒”呢？

企业级系统的复杂性远超通用场景，代码存量庞大、业务逻辑差异化大、跨团队协作繁琐等问题，导致智能编程工具的提效效果不稳定，难以形成可量化、可复制的落地模式。

某银行代表介绍了智能编程落地企业的痛点，银行系统涉及大量存量资产，研发团队分布在 7 个地区，各团队的编码风格、工程结构与业务逻辑存在差异，导致智能工具在不同场景表现悬殊。在新增业务场景中，通过编写清晰的工程规约与需求文档，代码准确可用率可达 70%；但在修改场景中，由于需要关联历史代码与业务规则，AI 的适配难度大幅提升，“往往需要开发者手动调整大量代码，提效效果打折扣”。

这种场景差异在其他企业中同样存在。某 AIoT 公司的代表也提到，在维护老系统时，智能编程的提效幅度为 10%～20%，远低于新系统的 50% 以上，“老代码的文档缺失、编码规范不统一，导致 AI 难以理解上下文，补全效果不佳”。这种差异使得企业在推广智能编程时，采用“分场景制定目标”。

中华财险也有相似问题，但成功得到解决。这是一家拥有 32 家省级分公司、2900 余家分支机构、38000 余名员工的大型企业，公司软件系统复杂庞大。中华财险是较早落地通义灵码的企业，已积累了丰富实践。目前代码生成占比已达到 41.26%，生成了 257 万行代码。公司虽未强制推广，但 600 个 license 的开通率已达 95%，代码生成占比也从最初的 28% 提升至 46%。按照人效测算，平均每百名开发者可提升约 6 人的生产力。如果加上设计阶段，效率提升会更显著。

此外，海信集团在对智能编程工具的选型过程也值得参考。这是一家旗下拥有 5 家上市公司，10 万余名员工的企业。这家企业是在选型过程中，对市面主流 AI 编码工具进行了全面评测。除了关注代码生成质量，更重视成本与安全，尤其是云桌面环境下如何防止代码泄露。考虑到涉及十余个研发单位，推广成本也是重要考量。最终通过涵盖 10 个维度的评估模型，通义灵码综合得分最高。目前，海信集团已形成覆盖 2000 多人的运营群，工具使用进入稳定阶段。最终数据显示，海信集团的开发人员中日均活跃用户占比 78%，代码生成占比约 48%，代码采纳率超过 30%，整体提效成果远超预期。

如何解决 AI 不懂老代码、知识资产复用不足问题?

企业级系统往往积累了大量历史代码与业务规则，这些 “老代码” 的知识传承与资产复用，成为智能编程工具适配的一大难点 ——AI 因缺乏对企业内部编码规范、业务逻辑的理解，难以高效复用历史资产，导致 “重复开发” 问题仍较突出。

某银行代表提到，银行系统存在大量接口、服务等历史资产，但缺乏标准化抽象，“API 的输入输出、使用场景仅存在于零散文档中，AI 无法快速定位并复用”，导致开发新功能时，“即使有现成的 API，仍需开发者手动查找文档，AI 无法直接调用”。

阿里云正探索 “自动化构建知识库” 的方案，从 Wiki、二方库中提取 API 知识，减少人工维护成本，同时计划支持 “企业自定义智能体”，基于 CLI 形态开发 API 提取智能体，适配企业个性化需求。

丁宇建议，企业可通过 “知识显性化” 方式，将业务规则转化为 AI 可理解的文档，“例如将‘保单赔付规则’拆分为‘触发条件 - 计算逻辑 - 输出结果’三部分，逐步形成企业内部的知识图谱，提升 AI 的业务适配能力”。

尽管智能编程在企业级场景的执行环节仍面临不少待解问题，但参会人员达成了一项关键共识：相较于过去 “AI 编程效果欠佳” 的普遍印象，自 2025 年下半年起，智能编程已实现新突破，具备了 “智能” 的核心能力。

具体而言，阿里云通过以下方式实现生态协同：

• 多形态适配：除 IDE 插件外，推出 CLI 形态、IM 集成（如钉钉）等，“让开发者在 GitLab、DevOps 平台上都能使用 AI 编程能力”，例如通过 CLI 工具在云端启动 “开发插箱”，开发者可委派任务后关闭电脑，AI 在云端持续开发；

• 产品线联动：联动 数据库、大数据等阿里云产品，实现 AI 原生能力的全域渗透，例如在 Polar-DB 中集成智能 SQL 生成功能，在 Dataworks 中集成数据开发代码补全功能；

• 第三方合作：开放 API 与 MCP 接口，支持企业自定义智能体，例如银行可基于通义灵码的 API，开发符合自身业务需求的智能体，实现历史资产的自动化提取与复用。
  

通义灵码聚焦国内市场，与阿里云的大模型深度结合，强调 “端到端的组合优化”，已服务超百万月活开发者。其核心优势在于 “合规适配” 与 “企业级服务”，满足金融、保险等行业的安全需求。

Qoder 面向全球市场，定位 “创新验证平台”，可采用全球 SOTA 模型进行组合创新。Qoder 上架 5 天就有超 10 万开发者使用。

阿里云这样布局的目的是 “既要满足国内企业的合规需求，又要跟上全球技术创新节奏”，Qoder 相当于“先锋队”，探索前沿技术；通义灵码则是“主力军”，服务国内企业的实际需求。

企业对智能编程的需求已从 “提效工具” 升级为 “生产力伙伴”：某银行希望工具能 “理解历史资产，减少重复开发”；某保险公司期待 “AI 能融入业务流程，提升全链路效率”；某互联网物流公司则关注 “如何精准量化提效，为管理层决策提供依据”。这些需求的背后，是企业对智能化转型的深层渴望，智能编程不仅是代码生成的工具，更是推动软件开发模式变革、实现数字化转型的核心驱动力。

面对企业在智能化转型中对智能编程的多元化、深层次需求，头部科技企业正以技术能力回应，阿里云便是其中的典型代表。例如在金融行业，通义灵码服务了 90% 的上市商业银行。如工商银行、建设银行、平安集团等。在汽车行业，通义灵码服务了超过 70% 的中国车企，如中国一汽、吉利、小鹏、极氪等，并在持续拓展宝马等全球型车企。

对于阿里云而言，通过通义灵码和 Qoder 等产品的布局既是应对全球竞争的策略，也是服务国内企业的承诺。通过 “全球创新 + 本土适配”，阿里云正逐步实现让 AI 编程服务于最广泛开发者的目标，而其提出的 “AI 自主编程”“上下文工程” 等技术方向，也为行业指明了发展路径。

未来十年，智能编程将不再局限于 “代码生成”，而是成为 “数字世界与物理世界的连接器”。正如丁宇在会议结尾所言：“智能编程的终极目标，是让代码生产不再成为创新的障碍，而是成为企业发展的加速器”。