AI4SE报告：大模型推动软件工程智能化，代码生成占比提升，测试效率显著提高。智能化转型加速，未来可期。
原文标题：大模型AI软件落地已过验证阶段，代码生成占比明显提升｜AI4SE 行业现状调查报告（2024年度）
原文作者：AI前线
冷月清谈：
怜星夜思：
2、报告提到智能测试工具在降低缺陷率方面初显成效，但缺陷率降低50%以上的企业占比仍然较低。你认为如何更好地将大模型与现有测试工具结合，以进一步提升测试效果？
3、报告显示，需求分析和运维领域AI应用提升幅度较大。你认为未来AI在软件工程中，还有哪些环节有潜力实现更大的突破？
原文内容
近日，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）人工智能研究所联合中信银行、阿里云、华为云、软通动力、腾讯、百度、字节、Testin 云测、硅心科技、360 等企业和机构，于中国人工智能产业发展联盟第十四次全体会议上正式发布《AI4SE 行业现状调查报告（2024 年度）》。
本调研以《智能化软件工程技术和应用要求》系列标准为参考，聚焦 AI4SE 发展现状及落地成效，共收集 1813 份有效问卷。报告内容以调查结果为基础，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。
中国信通院对企业软件研发智能化成熟度进行了定义，受访企业认为内部智能化成熟度处于 L2（部分智能化）的占比最高，达到 39.15%，L3 核心智能化达到 17.62%，L4 高度智能化达到 8.98%，L2、L3、L4 合计占比为 65.75%。这表明以大模型为核心的人工智能技术在软件工程中的落地，已从概念验证阶段逐步进入规模化落地阶段，但绝大部分企业的软件研发智能化成熟度离完全智能化仍有较长距离。
图 1 企业的软件研发智能化成熟度
2024 年度受访企业在需求分析和运维领域应用了 AI 技术的占比大幅增高，提升幅度均在 10% 左右，开发、测试在 2023 年已经有诸多企业落地应用了 AI 技术，但 2024 年度也有小幅度提升。总体数据显示企业在软件工程领域应用 AI 技术的比例显著升高，软件工程的智能化转型势在必行。
图 2 软件工程各阶段 AI 技术应用比例年度数据
2024 年度受访企业在软件工程各阶段，由 AI 驱动的效率提升更加明显，其中需求设计、开发、测试、运维四个领域效率大幅提升，测试最为明显涨幅达到 8 个百分点左右，同时需求设计、项目管理均有小幅度上升。同时在各阶段中，提效在 10% 到 40% 之间的企业数量最多，需求阶段、开发阶段和运维阶段提效 20%+ 的企业最多，设计阶段提效 10% 到 40% 的企业占比超过六成，测试阶段提效 30%+ 的企业最多。
图 3 AI 赋能软件工程各阶段提效年度平均数据对比
受访企业应用智能开发工具后，2024 年度近五成企业的代码行采纳率 1 集中于 20% 至 39% 之间，平均采纳率为 27.46%，同比提升 2.42%，其中采纳率大于 40% 的企业比例提升更为明显。数据说明，一是智能开发工具的能力处于持续提升过程中，二是智能开发工具的采纳率有较大上升空间，三是由于行业的逐步成熟，以及智能开发效能度量标准的编制，部分指标定义更加明确，因此 2024 年度调研的数据相比 2023 年更加准确。
图 4 AI 智能开发工具代码生成行采纳率分布
受访企业应用智能开发工具后，2024 年度通过 AI 生成的代码占全部代码的比例平均为 28.17%，相比 2023 年明显提升 6% 左右。2024 年度代码生成占比 4 大于 30% 的企业比例同比增长近一倍，达到 34%。其中，代码生成占比处于 30% 至 39% 区间的企业比例增长近 8%，这说明部分企业正加速探索和落地 AI 协作模式。值得注意的是，2023 年度 41.3% 的企业中代码占比处于 20%～29% 区间，而 2024 年度此区间的企业占比大幅收缩至 24.5%，从而向更高比例区间渗透。
图 5 代码生成占比区间分布
受访企业应用基于大模型的智能测试工具后，助力产品功能缺陷率降低的效果显现，降低 20%～39% 的企业比例超 60%，根据调研发现，通过测试用例生成、测试脚本生成等技术提升测试覆盖率，从而对代码质量提升产生了积极影响，并形成了一定的规模化应用价值；但缺陷率降低 50% 以上的企业占比仅 7.13%，这反映企业使用智能测试工具大幅提升产品质量仍然存在较大瓶颈，大模型如何与现有测试工具相结合成为智能测试环节的重点。
图 6 智能测试工具助力产品功能缺陷率降低情况分布
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