基于昇腾AI|聚象码力编程助手,解锁企业软件研发数智新势能

大模型技术正深度重塑软件工程的作业模式，但不少企业在智能化转型过程中仍面临诸多现实挑战。业务迭代节奏加快，大量重复性编码挤占研发精力，团队产出难以跟上业务增长速度；代码质量高度依赖资深工程师经验，人工评审模式容易出现漏洞，线上故障返工带来高额成本；项目文档缺失、核心经验无法留存，人员流动极易造成技术知识流失。与此同时，金融、政务等关键行业对研发数据安全、自主创新提出硬性约束，如何在不颠覆现有研发工具链的前提下引入AI能力，是众多企业亟待解决的现实课题。

聚象数字携手昇腾，将昇腾AI基础软硬件平台与编程智能体深度融合。本方案无需替换企业现有代码仓库、评审系统、测试工具，以AI能力增强层的形式无缝嵌入现有研发体系，所有业务数据回流原有平台，保证数据来源统一可信。兼顾系统兼容性、研发数据安全以及自主合规要求，推动企业研发模式从传统人工主导，向AI协同赋能的数智化研发新模式转变。

整体采用算力层-模型层-Agent层-应用层四层解耦架构，以昇腾AI算力作为核心驱动力。算力层依托昇腾AI基础软硬件平台，借助CANN、MindIE推理引擎完成算力调度加速，高效承载大模型推理、工程知识库检索、静态代码分析等高并发任务；模型层集成代码大模型与静态分析双引擎，支持代码生成、缺陷识别、AST语法解析、依赖风险审计，兼容主流AI开发框架，为各类研发AI算法提供推理加速；Agent层搭载编程智能体编排能力与RAG工程知识库，完成任务拆解、工具调用、多轮交互，沉淀企业编码规范、项目资料、历史开发经验；应用层面向开发人员输出需求拆解、代码补全生成、智能代码评审、自动化测试生成、智能代码优化多项实用功能。

方案支持私有化本地部署，研发数据不出企业域内，充分满足金融、政务严苛的数据管控标准。覆盖业务需求解析、编码开发、代码审核、测试编写、代码重构等全场景，将大量机械重复的编码、评审工作交由AI预处理，再由人工复核确认，方案可快速复制应用到各类政企软件研发项目。

围绕真实研发工作流，构建需求理解→代码生成→智能评审→测试生成→持续迭代的业务闭环，把昇腾算力驱动的AI能力融入开发各个环节。

1. 需求理解：对自然语言描述的业务需求做解析拆分，将业务语言转化为清晰可执行的开发任务，降低需求理解偏差；

2. 代码生成：结合项目上下文环境智能完成代码补全、函数及模块生成，减少样板代码重复编写，解放开发者双手；

3. 智能评审：自动开展代码缺陷扫描、编码规范校验，提前识别性能隐患、安全漏洞与可维护性问题；

4. 测试生成：自动输出单元测试用例与边界场景用例，提升项目测试覆盖率，减轻测试脚本编写负担；

5. 持续迭代优化：收集开发人员实际使用反馈，反向更新模型参数与企业工程知识库，让AI能力越用越贴合企业业务现状。

其中智能代码优化能力可在编码及审查环节，结合工程上下文与企业内部编码规范，识别循环嵌套、数据库访问、内存、并发等场景下的低效代码，输出完整重构方案，附带修改前后效果对比，支持一键采纳修改，联动安全扫描，形成“风险识别优化建议效果核验”闭环。

AI研发工具项目经常遇到需求边界模糊、效果难以量化、验收困难等问题。本方案划分清晰的四方协作机制：业务研发团队输出业务场景与验收指标；客户方开放现有研发平台对接接口；昇腾提供可靠算力底座、易用性工具链；聚象数字承担产品应用开发、现场交付与实施工作。权责划分清晰，减少跨团队沟通推诿，打通技术落地全链条。

配套标准化落地流程：梳理企业研发现状基线→锁定评测样本集，包含需求样例、缺陷代码、编码规范案例→配置工程知识库与最小访问权限数据包→基于客户真实业务代码验证核心AI功能→完成系统对接，设置权限审计与操作回退机制→生产环境全周期运行验证。算力部署与业务适配可以并行开展，真正做到方案可落地、指标可验收、能力可复用。

基于昇腾AI基础软硬件平台部署聚象码力编程助手之后，企业软件研发综合能力得到全方位提升：

国内某股份制银行拥有300+研发团队，每年承接上万条业务需求，庞大的开发量带来编码、评审压力，研发效能瓶颈凸显。项目引入聚象码力编程助手，依托昇腾AI基础软硬件平台完成部署，覆盖开发、评审、测试完整研发链路。项目落地后，编码效率提升超55%，代码缺陷率下降30%，单元测试编写效率成倍提高，整体业务交付效率提升40%，有力保障金融业务系统的开发效率与代码质量。

未来，江苏鲲鹏·昇腾生态创新中心将持续深化与聚象数字科技（江苏）有限公司的协同创新，持续打磨算力-数据-模型一体化产品能力，推动AI编程能力在金融、政务、高端制造等行业规模化复制，为政企数字化自主创新、研发体系数智转型提供坚实的自主创新产品支撑。（文稿来源：聚象科技）