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2025年国内软件研发领域的大模型应用，已彻底告别早期试水阶段，进入深耕细作与系统化落地的关键期。近九成研发团队主动拥抱这项技术，应用重心从通用能力转向垂直行业定制，RAG与LoRA微调成为主流技术路径，企业更关注全栈智能治理与可量化的投入回报。整体呈现出全面普及、深度落地、垂直聚焦的鲜明特征，为2026年向智能体与持续协作方向演进奠定了坚实基础。
1.2025年软件研发团队使用大模型，呈现出哪些核心特征与关键数据？
行业渗透率已达新高，89.2%的研发团队明确拥抱大模型，其中超六成使用超过半年，形成稳定应用习惯。国内模型格局清晰，DeepSeek、通义千问、豆包占据前三，DeepSeek更以81.1%的使用率领跑。技术路线上，62%团队采用RAG结合LoRA微调的高效方案，应用从通用模型快速转向垂直行业定制，全流程落地成为主流。
2.大模型在软件研发生命周期里，哪些环节价值最突出，能带来多少实际效率提升？
需求分析、代码编写、测试验证三大核心环节价值最高，是企业落地的首选场景。编程环节有近六成五团队实现10%至39%的效率提升，测试环节近半数团队达到同等提效水平。覆盖全流程应用时，平均可节省30%至45%的人力成本，降本增效效果直观可感。
3.企业规模化应用大模型时，面临哪些主要挑战，2026年又将朝着什么方向演进？
当前最大痛点集中在高质量业务数据匮乏、安全隐私合规风险、AI幻觉不可控、专业人才短缺与算力成本偏高。到2026年，行业核心演进方向明确，LLM Agents智能体将全面普及，人机协作模式从单次提示回复转向持续共创，企业将加速构建AI原生研发体系，推动研发流程实现更深度的智能自治。
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