从技术狂欢到实战落地，智能编程如何在全球掀起变革浪潮！

作者 | Luna

智能编程，简而言之，可能是现在 AI 应用中发展最迅速的领域之一。

过去几十年，开发工具这个领域一直没能跻身软件行业的盈利前列，但如今状况却悄然发生了变化。

从目前的情况来看，全球大约有 60% 的开发者正在使用 AI 来创建工具。而且，智能编程的功能也不再局限于“代码补全”这么简单，正在快速向 AI 自主开发的时代迈进。

在技术能力方面，对于一些简单的任务，比如基础代码补全和接口开发，国内的模型表现已经和国际水平相当，甚至有些已经超越了，比如阿里新推出的通义千问 AI 编程大模型 Qwen3-Coder，不仅在全球开源模型中名列前茅，还超越了 GPT-4.1 等闭源模型，堪称与 Claude 4 旗鼓相当。

这一系列变化背后，反映出智能编程从工具到生态的演变过程，以及企业在实际应用中遇到的挑战和解决方案，本文将对此进行深入探讨。

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阿里云的双重驱动：全栈 AI 原生基础设施 + 企业级服务，与全球顶尖编程模型并肩而立

在智能编程的全球竞争中，国内企业已展现出不少优势。

就模型能力而言，国内的智能编程工具已经可以与国际对手相媲美。今年 7 月，阿里开源了全新的通义千问 AI 编程大模型 Qwen3-Coder，它的编程能力在全球开源模型中鹤立鸡群，甚至超越了 GPT-4.1 等闭源模型，和全球最强的编程模型 Claude 4 平起平坐。

在一些简单任务上，国内模型的表现已与国际模型相当。

一家互联网物流公司的代表也证实了这点：“最初我们觉得 Claude Code 更好用，但到 2025 年下半年，通义灵码的进步非常明显，许多业务场景中，两者的效果几乎没有差别。”

面对全球竞争的压力，国内工具厂商采取了“模型追赶 + 数据优势 + 生态协同”的策略突围，其中阿里云的做法尤为典型。

比如，在模型研发方面，阿里云在中小模型上进行专项能力的聚焦，力争实现全球领先。国内的中小模型在“代码补全”“语法纠错”等专项任务上已经达到了全球 SOTA（State Of The Art）水平，同时也在大模型上加大投资，缩短与国际的差距。

以某银行的复杂系统为例，阿里云通过与研发团队的沟通，发现 “在修改场景中，AI 难以关联历史代码与业务规则”，因此“优化了上下文工程能力，增加了‘历史代码检索’功能，显著提升了修改场景的准确性”。这种产品落地→数据收集→模型优化→产品迭代的闭环，成为了国内模型快速追赶的关键。

国内的工具厂商正在通过生态协同，构建“工具 + 平台 + 服务”的综合优势。而阿里云的目标是“让 AI 编程能力融入企业现有的工具链”，而不是“替换现有工具”。

具体来说，阿里云通过以下几种方式实现生态协同：

• 多样化适配：除了 IDE 插件，还推出了 CLI 形态和 IM 集成（如钉钉），让开发者在 GitLab、DevOps 平台上也能使用 AI 编程能力。例如，开发者可以通过 CLI 工具在云端启动“开发插箱”，在委派任务后关闭电脑，让 AI 在云端继续开发；

• 产品线联动：联动数据库、大数据等阿里云产品，实现 AI 原生能力的全面渗透，比如在 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，银行可以基于通义灵码的 API，开发符合自身需求的智能体，实现历史资产的自动化提取与复用。

为平衡国内市场的合规需求与全球创新的竞争，阿里云通过通义灵码和 Qoder 等产品形成“全球创新→本土适配→生态落地”的迭代闭环。

通义灵码专注于国内市场，与阿里云的大模型深度结合，强调“端到端的组合优化”，已经服务超过百万的月活开发者。它的核心优势在于“合规适配”和“企业级服务”，满足金融、保险等行业的安全需求。

Qoder 主要面向全球市场，定位为“创新验证平台”，能够使用全球 SOTA 模型进行组合创新。Qoder 上架后仅 5 天就吸引了超过 10 万开发者使用。

阿里云这样的布局旨在“既要满足国内企业的合规需求，又要跟上全球技术创新的步伐”，Qoder 是“先锋队”，探索前沿技术；而通义灵码则是“主力军”，服务国内企业的实际需求。

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落地指南：一线企业使用智能编程工具的经验分享

智能编程在企业落地时依然面临不少挑战。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等问题亟需解决。

不同的行业企业对智能编程有着不同的需求。例如，银行希望工具能“理解历史资产，减少重复开发”；保险公司希望“AI 能融入业务流程，提升全链路效率”；互联网物流公司则关注“精准量化提效，为管理层决策提供依据”。这些都是企业对智能编程的深层需求，而阿里云凭借通义灵码、Qoder 等产品，精准回应并持续满足企业客户的核心期望。

那么，如何解决复杂场景的适配问题，告别提效像“开盲盒”那样不确定呢？

企业级系统的复杂性远超一般场景，代码基数庞大、业务逻辑差异显著、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。

中国工商银行的资深经理张家宇分享了智能编程落地时的痛点，银行业务覆盖面广，不同领域的编码风格和工程结构也有差异。在新增业务场景中，编写符合业务领域的工程规约与需求文档，能有效提升代码生成效果；但在需要修改的场景中，由于需要将历史代码与业务规则关联，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，在维护旧系统时，智能编程的提升幅度仅为 10%～20%，远低于新系统的 50% 以上，“老代码缺乏文档，编码规范不统一，导致 AI 难以理解上下文，补全效果不佳”。这种差异迫使企业在推广智能编程时，采用“分场景制定目标”的策略。

中华财险也面临类似问题，但成功找到了解决方案。作为一家拥有 32 家省级分公司、2900 多家分支机构和 38000 多名员工的大型企业，公司软件系统复杂庞大。中华财险是较早采用通义灵码的企业，已经积累了丰富的实践经验。目前代码生成占比已达到 41.26%，共生成了 257 万行代码。虽然公司并未强制推广，但 600 个许可证的开通率已达 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，效率提升会更为显著。

此外，海信集团在选择智能编程工具的过程中也值得借鉴。这是一家旗下有 5 家上市公司、10 万余名员工的企业。在这次选型过程中，海信对市面上主流的 AI 编码工具进行了全面评估。除了关注代码生成质量，还特别重视成本与安全，尤其是在云桌面环境下如何防止代码泄露。考虑到涉及十多个研发单位，推广成本也是一个重要因素。最终通过涵盖 10 个维度的评估模型，通义灵码的综合得分最高。目前，海信集团已形成覆盖 2000 多人的运营群，工具使用已进入稳定阶段。最终数据显示，海信集团的开发人员中日均活跃用户占比为 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。

那么，如何解决 AI 对老代码理解不足、知识资产复用不够的问题呢？

智能编程：从简单代码补全到自主开发的新时代

在企业级系统中，历史代码和业务规则积累得相当庞大，这些“老代码”在智能编程工具的应用中，往往成了一道难题。因为AI对企业内部的编码规范和业务逻辑理解不够，导致了历史资产的复用效率低下，重复开发的问题依然比较严重。

张家宇提到，银行系统的工程量巨大、结构复杂，里面有很多公共组件、接口和服务，而如何利用这些资产往往散落在不同的文档里，智能研发大模型因此难以精确复用，影响了大型项目的研发效率。如果想让AI理解这些资产，就必须借助人工梳理，但这不仅需要额外的资源投入，而且见效通常比较慢。

阿里云正在探索一个“自动化构建知识库”的方案，通过从Wiki和二方库中提取API知识来降低人工维护的成本，还计划推出“企业自定义智能体”，以CLI的方式来开发API提取智能体，以满足企业的个性化需求。

丁宇建议，企业可以通过“知识显性化”的方式，把业务规则转化成AI易于理解的文档。比如，把“保单赔付规则”拆分为“触发条件 – 计算逻辑 – 输出结果”三部分，逐步形成内部知识图谱，从而提升AI的业务适配能力。

尽管在企业级场景下，智能编程的实施依然面临许多待解决的问题，但与会人员达成了一个重要共识：与以往“AI编程效果不佳”的印象相比，自2025年下半年起，智能编程已经取得了突破，具备了核心的“智能”能力。

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智能编程走出“代码补全”时代，迈向AI自主开发的新阶段

伴随着AI技术的进步，智能编程正在摆脱早期单一的代码补全功能，进入一个技术架构重构和应用场景深入的新阶段。像阿里云这样的行业领头羊，正通过核心技术的突破和产品形态的创新，推动行业从局部效率提升走向全链路的生产力革命，重塑软件开发的基础逻辑。

具体来说，智能编程的技术迭代始终围绕“解决真实软件构建的痛点”展开。目前，技术发展更侧重于生产级软件开发的复杂需求，通过三大核心能力的突破，实现了开发流程的系统性重构。

首先，专注于真实软件构建，深入价值高地的场景。

Qoder的负责人丁宇指出，许多开发者目前仍在构建生产级的真实软件，这一需求是行业中的“价值高地”，但尚未得到充分满足。与Vibe Coding通过自然语言快速搭建简单内部系统的方式不同，真实软件构建涉及大量历史代码、复杂的业务规则和跨团队的合作，因此工具必须具备更强的工程化能力。

在产品设计上，Qoder强调“工程知识显性化”和“代码文档化”。其中，代码文档化不仅支持文档的传播和修改，也为人与人之间的知识对齐提供素材，以及人与大型语言模型的知识对齐媒介——这一功能已经成为Qoder的核心差异化优势之一。

其次，基于Spec驱动的生产力质变，迈向AI自主编程。

丁宇强调，“从辅助编程到系统编程，再到AI自主编程，这就是智能编程的核心演进路径。”AI自主编程的关键在于让AI通过智能体工具进行循环调用，完成更大规模和更复杂的开发任务，形成“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）”。阿里云通过明确需求文档、技术文档和技术设计等内容，清晰描述开发意图与技术约束，使AI能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经支持7小时不间断独立工作，这一突破使生产力提升了10倍——开发者可以同时委派8-10个任务，等于“一个人带着一个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。

最后，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的提升，代码量和文档量呈指数级增长，如何让AI准确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“掌握大语言模型的最重要能力”，阿里云通过多种方案并行，实现了上下文处理能力的全球领先。

具体来说，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，从海量代码和文档中快速定位相关内容，避免全量文件输入造成的Token浪费，实现效果与成本的平衡；另一方面，通过“记忆提取”和“用户习惯归纳”，让IDE工具更加理解开发者的编码风格和选择偏好。

这种上下文处理能力在复杂工程场景中尤为重要，举个例子，在处理某银行的千万级代码存量系统时，能够快速关联历史代码和业务规则，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，应用范围正从代码补全向整个开发流程延伸，逐渐成为开发者的“标配工具”。

丁宇透露，目前全球有60%的开发者在使用AI构建工具，但使用的深度各不相同：一些开发者通过Chat对话迭代完成简单功能开发，而一些前沿用户已经实现了完整大型任务的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的提升，设备控制、场景联动等需求将依赖大量代码生成，而AI编程可以显著降低代码生产门槛，形成“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。”

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结语

如今，企业对智能编程的需求已经从“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”。这些需求背后，体现了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和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和深层次需求，各大科技公司正在通过技术能力来回应，阿里云就是其中的代表之一。比如，在金融行业，通义灵码已经服务了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，通义灵码也服务了超过70%的中国车企，包括中国一汽、吉利、小鹏、极氪等，并在持续扩展至宝马等国际车企。

对于阿里云来说，通过通义灵码和Qoder等产品的布局，不仅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”，阿里云正在逐步实现让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”和“上下文工程”等技术方向，也为行业指明了未来的发展路径。

展望未来十年，智能编程将不再局限于“代码生成”，而是将成为“数字世界与物理世界的连接器”。正如丁宇在会议结束时所说：“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。”