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高效能团队已全面领先，一般团队如何破局？这份报告给出了答案。

2026年已过半，回望过去一年，软件研发领域最热的关键词非“AI”莫属。当大语言模型（LLM）遇上DevOps，究竟带来了多少实质性的效能提升？中国企业的研发效能水平到底处在什么段位？近日，南京大学软件研发效能实验室与全国信标委软件与系统工程分委会联合发布的 《软件研发效能·2025中国年度调查报告》 ，为我们提供了一份极具含金量的“体检报告”。

这份报告不仅延续了自2016年以来厂商中立、数据驱动的传统，更首次将国家标准（GB/T 42560-2023《系统与软件工程开发运维一体化能力成熟度模型》）的核心要求融入调研，深度剖析了LLM、BizDevOps、供应链安全等前沿趋势。本文将为你划出全部重点，解读这份报告的精华所在。

一、 谁在参与调研？画像背后的信号

本次调研覆盖了国内软件研发最活跃的群体。从行业分布看，基础软件/平台与互联网行业合计占比近半（各24%），金融服务与通信行业紧随其后（15.2%）。这表明，数字化程度越高、技术越密集的行业，对研发效能的关注度越极致。

从岗位角色看，开发工程师是主力军（15%） ，管理者（14%）的参与度也极高。这说明调研既反映了一线“码农”的真实体感，也具备了从组织全局审视效能的视角。

一个值得关注的数据是组织规模与安全投入的“两极化”：受访者中，20-99人的中小企业（28%）与10000人以上的超大型企业（26%）占据主导。而在安全人员配置上，1-5人的“轻量级”配置（38%）与20人以上的“重兵布防”（32%）形成鲜明反差，还有10%的组织甚至没有专职安全人员。这清晰地勾勒出中国软件行业在安全建设上的分化现状：腰部力量薄弱，头部已形成体系，尾部尚未起步。

二、 核心发现：高效能团队的“降维打击”

报告通过受访者采用的度量指标数量，将团队分为“高效能组”与“一般效能组”。结果发现，高效能组平均覆盖7.6项核心度量指标，而一般效能组仅为3.2项。

这不仅仅是数字上的差距，更是工程能力全方位的领先。

1. 度量指标：从“凭感觉”到“数据驱动”

高效能团队在端到端质量（92%）、缺陷逃逸率（80%）、持续集成成功率（88%）等指标上显著优于一般团队。特别是在**服务可用率（96%）与平均修复时间（88%）**上，高效能团队展现出极强的系统可靠性与运维响应能力。

更关键的是，组织规模越大，度量越全面。在万人级的超大规模组织中，高达72.73%已实现“需求→上线→运营”的全链路端到端度量。相比之下，20人以下的小团队中有33.33%仍处于“度量认知缺失”状态，连该度量什么都不知道。

2. 实践能力：体系化对抗碎片化

报告引入了国标DOMM（开发运维一体化能力成熟度模型）的十一项关键实践。结论很直接：度量表现与实践成熟度显著正相关。高效能团队在过程改进、项目管理、产品研发等所有能力域上均呈碾压态势。

当前行业的“基本功”已经不错，项目管理中的“监控与调整”（74%）和“过程质量保障”（68%）是普及率最高的实践。但痛点也很突出：高成熟度实践（如“在组织层建立安全风险监测识别机制”）的覆盖率普遍不足40%，大多数企业仍停留在“做了”而非“做好”的阶段。

三、 CI/CD流水线：基础已夯实，进化正当时

报告显示，40%的组织已实现自动化构建、测试和部署的基本流水线，“分支开发”模式（60%）是绝对主流，远超“主干开发”（30%）。

然而，挑战同样严峻。50%的受访者认为“个人能力不足”是持续集成的最大瓶颈，甚至超过了工具和流程问题。这揭示了一个残酷的现实：工具可以买，但工程师的认知和能力升级是买不来的。

更有趣的是“进化路径”的差异。低效能团队还在为“缺乏最佳实践认知”（16%）而苦恼，高效能团队已经在为“技术债务”（12%）和“个人能力进阶”（16%）而焦虑。简单说，高手在优化系统与人，新手还在学规矩。

此外，高达28.57%的受访者认为“人员习惯难以改变”是引入自动化的最大阻碍。技术转型，本质上是人的转型和文化转型。

四、 安全与供应链：AI代码风险与依赖冲突

随着AI辅助编程的普及，41.94%的组织已对AI生成代码施加更多安全检查。更值得关注的是，高效能团队在未来规范层面更有远见：47%的高效能团队表示未来会针对AI代码采取管控措施，而低效能团队只有23%。

在软件供应链方面，61.11%的受访者遇到依赖冲突时首选“搜索引擎检索”。高效能团队倾向于主动解决（手动尝试、创建规范），低效能团队则偏向被动等待（群聊询问、等公司方案）。这反映出高效能团队更强的T型技能和问题解决能力。

好消息是，62.5%的组织已建立内部可信开源组件库，开源治理的基础设施正在成型。

五、 BizDevOps：从“交付代码”到“交付价值”

DevOps 2.0——BizDevOps，强调业务（Biz）与开发运维的深度融合。调研显示，高效能组有22%已全面融入BizDevOps实践，而一般效能组仅有10%；高达55%的一般效能组甚至不了解这个概念。

推进BizDevOps的最大挑战是什么？业务团队缺乏技术参与能力（31.6%） 和业务与技术目标不一致（23.7%）。这说明，“业务不懂技术、技术不懂业务”的鸿沟依然巨大。

目前，36.8%的非技术人员通过“同步工具、定期会议”参与DevOps，34.2%通过“低代码平台”参与。人工协调仍是主流，自动化赋能才刚刚开始。

六、 LLM赋能DevOps：左侧火热，右侧冰冷

这是本次报告最受关注的部分。

1. 高效能团队正在All in LLM

高效能组在编码（96%）、需求（76%）和设计（56%）阶段对LLM的应用覆盖率远高于一般组。更震撼的是投入意愿：在“正在/已经自主开发新的LLM及相关服务”的团队中，高效能组占比高达83.3%，而低效能组仅占16.7%。高效能团队正在“造轮子”，低效能团队还在“用轮子”。

2. 效能提升显著，但分布不均

60%的效能组认为LLM为研发侧带来了超过20%的效能提升，仅有6%的团队感觉不到明显提升。

3. 当前仍是“人工为主，LLM为辅”

尽管数据亮眼，多数团队（64%）仍将LLM定位为辅助工具。只有14%的团队敢于“以LLM为主”。这表明，当下的LLM更像是一个超级“副驾驶”，方向盘还在人手里。

4. 最大的挑战不是技术，是过程转型

报告一针见血地指出：引入LLM的最大挑战不在技术，而在“过程转型”。如何将LLM无缝嵌入现有的需求管理、代码审查、测试流程？如何改变工程师的工作习惯？这是一场涉及人、流程、技术的全面变革。

七、 优秀企业案例：灯塔在哪里？

报告收录了八大案例，覆盖金融、能源、通信、科技等多个行业，为我们指明了方向：

• • 浪潮科技：依据DOMM国标构建跨行业研运平台，将等保合规嵌入流水线，实现安全自动闭环。
• • 云南电网：作为能源行业首家通过DOMM三级评估的企业，将发布周期从2-3天缩短至2小时内，部署成功率高达99.2%。
• • 中国电信：自研“CodeFree”大模型，实现生成式AI在DevOps全生命周期的深度应用，年节约企业成本超2亿元。
• • 长江证券：构建AI赋能的度量改进体系，实现“洞察-归因-行动”闭环，需求交付周期P85值缩短36%，需求月吞吐量提升120%。
• • 中国联通：AI代码生成占比超过20%，需求开发周期缩短50.25%，节约人工成本约1788万元。
• • 中国人寿：AI驱动界面识别和智能用例生成，推动组织架构向小型化、扁平化演进。
• • 中国移动：“四共”平台支撑3.6万人协同，AI代码生成占比25%，年节约IT成本超1.5亿元。
• • 嘉为蓝鲸：打造一站式平台，将故障定位时间从4小时压缩至30分钟。

结语：拥抱AI，体系先行

《软件研发效能·2025中国年度调查报告》清晰地告诉我们：中国的软件研发效能建设已从“要不要做”进入“怎么做得好”的深水区。

对于大多数一般效能团队而言，差距是全方位的——从度量体系的缺失，到高成熟度实践的乏力，再到对AI、BizDevOps等新范式的被动跟随。

破局之道在于“体系化”与“智能化”的双轮驱动。一方面，对照国标DOMM查漏补缺，打好自动化、规范化的地基；另一方面，积极拥抱LLM，但又不唯技术论，更要关注流程重塑和人员能力升级。

当AI代码生成占比超过20%成为头部企业的常态，当“分支开发”与“主干发布”成为标准姿势，当安全与合规左移嵌入每一行代码——中国软件研发的“新质生产力”，正在这些数据的背后悄然成型。

注：本文数据与观点均整理自《软件研发效能·2025中国年度调查报告》，报告版权归南京大学软件研发效能实验室及全国信标委软件与系统工程分委会所有。

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声明

来源：南京大学软件研发效能实验室，人工智能产业链union（ID:aiyuexingqiu）推荐阅读，不代表人工智能产业链union立场，转载请注明，如涉及作品版权问题，请联系我们删除或做相关处理！

编辑：Zero

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