智能化软件开发落地实践指南（2024年）.pdfVIP

智能化软件开发落地

实践指南

(2024年)

前言

2024“+”

年《政府工作报告》首次提出人工智能战略行动，旨

在推动人工智能赋能各行各业。以大模型为代表的新一代人工智能

技术迅猛发展，已成为软件工程领域智能化转型的关键驱动力，为

软件开发、测试等环节注入新智力。智能化软件开发工具凭借其强

大的代码理解和生成能力，有效降低了开发人员的技术门槛，并提

高开发效率和质量，进一步推动软件开发领域的进步。

然而，在软件开发的智能化能力建设和应用过程中，仍面临诸

多挑战，如代码大模型选择困难、开发工具的工程化建设复杂、智

能化能力建设无参考、开发场景选择和落地难，以及与现有开发工

具或流水线的集成难等问题。为此，本指南旨在为正在进行软件开

发智能化转型的企业提供一份实用指南，为企业制定落地策略、建

设智能开发能力体系提供有力参考。本指南系统梳理了智能化软件

开发的发展历程、现状和面临的挑战，结合大模型和软件开发特点，

提出了具体的落地方向、路径和框架，详细阐述了落地所需的核心

能力和使能能力，并对多个行业的落地案例进行了深入剖析，最后

对智能化软件开发的发展趋势进行了展望。

由于大模型等人工智能技术产业仍处于快速发展阶段，智能开

发相关的技术产品、服务和应用也在不断演变，我们的认识将随着

产业实践而不断深化，报告存在的不足之处，恳请大家批评指正。

目录

一、智能开发发展概述1

（一）软件工程步入3.0时代1

（二）智能开发发展现状5

（三）智能开发价值显现7

（四）智能开发落地挑战9

二、智能开发落地策略11

（一）智能开发落地原则11

（二）智能开发落地步骤12

（三）智能开发落地框架15

三、智能开发核心能力建设17

（一）代码生成与补全17

（二）单元测试用例生成19

（三）代码转换与优化21

（四）代码解释与注释22

（五）代码检查与修复23

（六）研发问答24

四、智能开发使能能力建设26

（一）代码数据处理能力26

（二）代码大模型优化能力28

（三）智能开发能力评估30

（四）智能开发安全能力32

（五）其他工程化能力36

五、智能开发落地案例分析41

（一）云服务行业案例41

（二）软件服务业案例42

（三）电力行业案例44

（四）金融行业案例46

（五）制造行业案例47

六、总结与展望50

图目录

图1软件工程发展历程图1

图2软件工程3.0示意图3

图3智能开发落地步骤图12

图4企业智能化能力自我诊断等级图13

图5智能开发能力实施的多阶方案图14

图6智能开发落地框架示意图15

图7三“码”合一方案图19

图8单测生成实战方案示意图21

图9基于RAG的代码理解流程图23

图10数据处理流程图26

图11代码大模型优化过程示意图29

图12智能开发能力评估架构图31

图13安全能力体系架构图33

图14数据安全治理流程示意图33

图15模型安全治理架构图35

图16应用安全治理框架图35

图17RAG落地流程示意图39

图18某云服务企业案例落地方案示意图42

图19某软件服务企业案例落地方案示意图44

图20某电力行业企业案例落地方案示意图45

图21某银行案例落地方案示意图47

图22某家电制造企业案例落地方案示意图49