夜雨聆风随着新一代人工智能技术在软件工程领域的系统化、规模化应用，大模型、智能体等技术正深度融入需求分析、架构设计、编码实现、测试验证、运维管控等全生命周期环节。软件工程与人工智能的深度融合迈入关键阶段，迎来了生产力跃升与创新模式重构的重大机遇，也面临着从技术探索到规模化落地的切实挑战。实践表明，智能化软件工程（AI for Software Engineering，AI4SE）为企业降本增效、提升生产力开辟了可行路径，但仍面临专业人才紧缺、应用成效度量难、高质量数据集缺乏等挑战，亟需行业提供指引。
近日，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）人工智能研究所正式发布《AI4SE行业现状调查报告（2026年）》。报告依托中国信通院联合中国工商银行、中国邮政储蓄银行、交通银行、TRAE团队、同济大学、腾讯云、科大讯飞、百度、京东科技、新炬网络等企事业单位、高等院校和专业机构共同发起的行业调查，所收集的数据整理分析形成。
报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考，聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础，对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。
报告核心观点
1. 企业软件研发智能化成熟度向L3核心智能化迈进。2025年受访企业软件研发智能化水平得到明显提升，相比2024年处于L2部分智能化阶段及以下的企业占比下降15.9%，L3核心智能化阶段占比从17.62%跃升至29.75%，同比增长68.84%。数据表明，软件研发智能化能力已从单一任务辅助，转向对研发阶段复杂任务的系统性支撑，AI在核心研发环节的覆盖深度与应用能力显著增强。
来源：中国信通院
企业软件研发智能化成熟度
2. AI技术为软件工程带来了整体性的效率提升。受访企业软件研发全生命周期的效率提升呈现出显著变化，其中开发环节较为明显，从2024年的29.06%提升至32.63%，运维环节最为明显，由28.67%大幅跃升至36.36%，需求、设计和测试环节亦有不同程度提升。
来源：中国信通院
AI赋能软件工程各阶段提效数据对比
3. 近30%的企业智能开发工具应用渗透率超过90%。从2024到2025年，受访企业内部应用智能开发工具的开发人员占比向高比例区间大幅跃升。2025年，几乎所有开发人员（90%以上）均应用了智能开发工具的企业占比从5.71%大幅增长至27.65%，且具备90%以上活跃用户占比的企业提升到21.18%。根据数据表明，超半数企业实现了开发团队的大规模覆盖，整体渗透水平已从早期的局部试点阶段迈入了广泛普及的新阶段，且智能开发工具已从“可用”向“好用”逐渐转变，并成为软件开发人员日常工作中不可或缺的工具。
来源：中国信通院
智能开发工具应用人数占开发总人数（左一）及活跃用户数占比（左二）
4. 企业平均AI生成代码采纳率同比提升超50%。通过智能开发工具生成的代码量呈现显著提升的趋势，代码生成采纳率2025年平均值为42.61%，同比提升55.17%，其中采纳率超过40%的企业占比接近40%。数据表明，由于智能开发工具的用户满意度逐步提升，使用频率大幅提高，生成的代码采纳程度也随之增加。
来源：中国信通院
企业代码生成采纳率分布
5. 大模型助力运维场景有效降低人力投入并提升运维质效。受访企业在运维场景中应用大模型助力运维质效显著提升。通过应用大模型降低运维人力投入的占比最高，达到23.40%，提升运维效率方面（包括缩短MTTD和MTTR）占比达到22.34%，提升运维质量方面（包括告警效率提升、资源优化和系统稳定性）占比达到25.53%。数据表明，企业应用大模型率先在运维领域重复性高、人工成本密集的环节持续发挥实效。
来源：中国信通院
大模型助力运维质效提升点分析
6. 大模型推动软件工程范式发生根本性转变，未来软件研发智能化将加速进入规模化落地新阶段。一是自主编程（Agentic Coding）逐步成为智能化核心引擎，智能体不再局限于单一编码任务辅助，而是进化出自主规划、工具调用与闭环执行能力，能够系统性覆盖完整研发链路，人类工程师的角色从直接编码转向需求编排与决策。二是随着人机协作边界重构，专业开发者的核心工作将转变为定义清晰的系统规约，智能体则在约束框架内自主完成全流程开发。三是技术门槛的降低进一步推动研发能力普惠化，“人人都是开发者”从愿景走进现实，整个软件供给结构将得以重塑。四是多智能体协同催生OPC新型的软件研发组织形态，个人依托多智能体即可交付传统团队规模才能完成的复杂项目，研发组织结构发生深刻变化。五是企业智能化建设重心正从工具引入转向规模化落地，构建智能化研发成熟度体系成为下一阶段核心任务。
报告目录
一、调查背景
二、总体现状
三、智能需求与设计现状
四、智能开发现状
五、智能测试现状
六、智能运维现状
七、总结展望
主要专家简介
中国信通院人工智能研究所平台与工程化部主任，高级工程师
曹峰
中国通信标准化协会TC1 WG1（互联网应用总体及人工智能工作组）组长，人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室副主任。牵头可信AI人工智能评测标准体系和能力建设，以及工程化能力等相关评估规范制定与评测等。
中国信通院人工智能研究所高级工程师
秦思思
中国人工智能产业发展联盟AI4SE工作组、MaaS工作组、AISP工作组组长。主要研究方向为AI+软件、大模型工程化、ModelOps、模型即服务（MaaS）、人工智能应用服务商（AISP）等，牵头系列标准的编制、评测、咨询等工作。
中国信通院人工智能研究所工程师
齐可心
主要研究方向为AI+软件、人工智能模型运营管理等，承担政策研究、标准编制、技术评测、产业咨询与研究报告编制等工作。
中国信通院人工智能研究所工程师
闫东伟
主要研究领域涵盖人工智能政策、标准、产业及生态研究，重点关注大模型技术对软件行业的智能化进程推动和实际应用效果提升，密切跟踪AI+软件的最新进展动态，负责系列标准编制、评测、咨询等工作。
其他参与撰写专家
白璐 中国信通院人工智能研究所工程师
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齐可心
18686962307
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