摘要：AI coding 是指利用人工智能技术辅助或自动完成软件开发任务的一类工具，其核心功能涵盖代码生成、智 能补全、逻辑理解、跨语言翻译、质量审查及性能优化等环节。通过深度学习、自然语言处理等技术手段，此 类工具可分析开发需求、解析代码结构，辅助开发者高效编写、
1.1 结合人工智能技术的 AI Coding 已在多个场景落地
AI coding 是指利用人工智能技术辅助或自动完成软件开发任务的一类工具，其核心功能涵盖代码生成、智 能补全、逻辑理解、跨语言翻译、质量审查及性能优化等环节。通过深度学习、自然语言处理等技术手段，此 类工具可分析开发需求、解析代码结构，辅助开发者高效编写、调试与改进代码，有效降低人工成本并减少重 复性劳动。同时，其在代码规范性与质量把控上的作用，有助于提升软件开发的整体效率与可靠性，已成为当 前软件开发领域智能化转型的重要技术方向。
1.2 AI Coding 的核心技术源自于大语言模型
AI Coding 的核心技术以大语言模型为基石，围绕大语言模型的快速演进而展开。通用大语言模型通过大规 模语料的训练掌握自然语言和编程语言的共性规则，从而具备基于自然语言生成各类编程语言的能力，以及不 同编程语言之间转换与生成能力。通用大语言模型不仅能进行代码生成，还能处理需求描述、代码解释和多语 言迁移等综合性任务，为智能编程提供了坚实的底层支撑，优势在于泛化能力强，能够覆盖从日常脚本到复杂 系统开发的广泛场景。 相比之下，代码专用模型在通用模型的基础上进一步聚焦编程语料进行训练，优化了对编程语言语法、常 见库函数以及工程化实践的理解，往往来自于通用大语言模型厂商推出的垂直领域模型，例如基于 GPT-o 3 的 Codex、基于阿里千问的 CodeQwen1.5 等。这类模型通常在代码补全、调试修复和重构优化等方面表现更优，生 成的结果更符合编译与运行的要求。由于对编程任务的针对性较强，它们能在具体的开发环境中减少错误率， 提升自动化程度。 此外，检索增强生成（RAG）技术也是提升代码生成质量的重要手段。它通过将外部知识库或实时检索系 统引入模型生成过程，让模型不仅依赖训练时记忆的知识，还能结合最新的文档、API 说明和项目代码库进行 推理，尽可能确保生成代码符合实时的技术标准。此外，大语言模型在一些专业知识领域代码生成过程中可能 存在生成正确语法但错误逻辑的代码，例如虚构不存在的库函数等，结合 RAG 对于企业内部专有领域知识库、 代码库信息，能有效缓解大模型“幻觉”的问题，使生成结果更加准确和可解释，也让 AI Coding 具备动态适应 快速变化的软件生态的能力。这些核心技术相互配合，共同推动了 AI 在编程领域的应用落地。
1.3 AI Coding 提升效率、降低门槛、助力创新
AI Coding 在效率上的价值首先体现在研发流程的结构性优化。传统开发模式下，代码编写、调试、文档查 询、测试部署等环节存在大量人工重复劳动，导致人力成本高、迭代周期长。引入 AI Coding 后，代码自动生 成、智能补全与错误定位显著缩短了研发周期，在大型互联网、金融科技与制造业数字化等场景中，部分案例 中基础模块开发周期实现超 50%缩短。这种效率的提升不仅改善了人力配置效率，还直接缩短了产品从设计到 上线的周期，加快了技术成果的产业化落地。 从产业化角度看，AI Coding 正在推动软件开发的“普惠化”。以往编程技能掌握门槛较高，企业在推动业 务数字化时往往受限于开发人力储备。AI Coding 能够通过自然语言驱动开发，使具备一定业务知识但非计算机 背景的人员也能快速生成业务应用，尤其在低代码/零代码平台中形成了新的增长点。对于中小企业而言，这意味着在不显著增加 IT 成本的前提下，也能够自主构建定制化系统，推动整个产业数字化转型进程加速。 在质量层面，AI Coding 通过大规模训练和持续迭代积累了对代码模式、漏洞防范与最佳实践的认知，能够 在生成代码时自动嵌入符合行业规范的结构，并结合测试自动化工具完成代码安全性与稳定性的初步验证。这 种内嵌的“质量管控”机制，有望减少传统开发中的调试返工环节，为金融、医疗、能源等对稳定性要求极高 的行业提供可规模化复制的安全开发模式。 更重要的是，AI Coding 正在释放开发者的创新潜力。随着底层重复性劳动被削减，开发者可以将资源集中 于系统架构设计与业务逻辑创新，推动企业从“人力驱动”向“智能驱动”转变。对于产业而言，这意味着研发 团队的产出边界被显著扩展，创新周期缩短，产业升级与新业务模式探索的速度加快。AI Coding 不仅是提高研 发效率的工具，更是驱动整个软件产业创新生态重塑的关键力量。
2.1 AI Coding 加速复杂场景渗透与落地
AI Coding 的技术进展呈现出分层演进的态势，一些基础功能已经相对成熟，而复杂性更高的功能仍在快 速迭代中。当前最为广泛应用的功能包括代码补全、简单代码生成以及代码解释。这些功能的成熟度较高，主 要得益于大语言模型在语法层面和模式识别上的优势。编程语言本身逻辑严谨、语法规则明确，且相关的开源 语料极为丰富，为模型提供了高质量的训练数据。在这种环境下，AI 能够高效捕捉常见代码结构与开发惯例， 从而在集成开发环境中实现半自动的辅助效果。这类功能已经在开发者工具和 IDE 中形成了稳定的应用生态， 被广泛嵌入到 GitHub Copilot、Tabnine 等产品中，效率价值和产业化价值都较为明确。 以代码补全为例，GitHub Copilot 基于 OpenAI Codex模型，采用填充式生成技术，实现动态语义协同替代 静态代码补全。Copilot 基于当前文件实时分析，并结合相邻标签页、项目结构、光标位置代码等信息形成上下 文窗口，了解项目内函数定义、接口声明等信息，保证生成代码与项目整体架构一致。此外，Copilot 会提供多 个补全建议，用户可自由选择，也可选择部分接受补全建议等。
然而，当功能扩展到复杂项目逻辑生成、代码审查与优化、跨文件代码理解时，AI Coding 仍处于迭代探索 阶段。复杂逻辑生成不仅需要模型捕捉语法规则，还要求其具备对业务逻辑与上下文依赖的深度理解，这超出 了单一语料学习的范畴。复杂代码审查同样如此，它不仅要求模型识别语法错误，还需要结合工程规范、潜在 漏洞、安全性与可维护性等多维度进行判断，涉及到静态分析、测试框架与行业经验的融合。至于跨文件、跨 模块的代码理解与生成，目前的瓶颈在于上下文长度限制与全局依赖建模能力不足，模型往往只能处理局部信 息而难以在大规模项目中进行系统级推理。这些难点导致生成结果在工程化落地时存在不稳定性，实际使用中 仍需依赖人工审查与配套工具链，产业化条件暂不成熟。 AI Coding 的技术能力正显著提升。阿里 Qwen3-Coder 在 C++ 和 Java 等主流工业级编程语言中表现尤 其突出。Qwen3-Coder 基于 7.5 万亿 token 训练数据，其中 70% 为代码训练样本，支持高达 358 种语言，并 拥有原生 256K 上下文，可扩展至 1M，在 SWE-Bench Verified 等专业基准上与 Claude Sonnet-4 分别取得 69.6% 和 70.4%的表现，媲美顶尖模型。不仅限于阿里的产品，CodeGeeX 在 HumanEval-X 的 C++ 与 Java 任务中 表现不俗，并已开源，帮助用户提高代码生产效率。DeepSeek-Coder-V2 也支持扩展上下文与 338 种语言，在 编程和推理细分任务上已对标 GPT-4-Turbo 和 Claude 等模型。
这些实测结果表明，AI 在核心代码实现上的能力已具备显著产业可行性，未来若进一步增强安全防护、代 码重构、跨语言兼容性等薄弱场景的能力，将大幅提升生产力。例如，在 C++ 库函数优化、Java 后端逻辑生 成，甚至是多模块综合项目的自动化调试中，AI Coding 的广阔应用前景正逐步显现。 整体来看，AI Coding 已经在单一文件、单一函数层面实现了高效与高精度的智能化，但在面向复杂软件 工程时，仍需在上下文建模、领域知识嵌入以及工程工具集成等方面取得突破。针对软件开发行业从业者调研 显示，目前 AI Coding 更多应用于模块化代码生成、前端设计开发、通用场景的测试用例生成等环节，涉及专业 领域的测试、后端开发逻辑实现等环节仍需较强人工干预。因此，当前产业普遍将 AI Coding 定位为“增强型工 具”，而非完全自主开发主体。随着模型架构改进、检索增强技术和更大规模训练数据的应用，这些迭代中的 功能有望逐步突破瓶颈，从而推动 AI Coding 从辅助性角色走向更加系统化、产业化的核心生产力工具。
2.2 AI Coding 市场规模高速扩张，提升企业生产效率
AI Coding 市场正处于高速扩张阶段，其带来的基础代码开发效率大幅提升，正推动企业与个人开发者将 AI Coding 从“可选项”升级为“必选项”。其背后的驱动力在于软件开发需求的全面增长以及数字化转型的纵 深推进。随着企业对自动化和敏捷开发的依赖度提升，AI Coding 工具在解决复杂代码逻辑、缩短迭代周期、降 低开发人力成本方面展现出明显价值，从而推动其在互联网、金融、制造等行业的快速渗透。根据 Polar is 预测 数据，2023 年 AI Coding 全球市场规模已达到 39.7 亿美元，预计 2024 年至 2032 年间以 23.8%的复合增长率增 长，至 2032 年有望达到 271.7 亿美元。
AI Coding 的扩张并非单纯依赖技术发展，而是与企业业务发展需求与核心痛点紧密相关。从研发端来看， 代码补全与自动生成降低了重复劳动，直接压缩开发周期，使研发团队能够在更短时间内交付可运行产品，带 来人力成本的实质性下降。在运维和合规环节，自动化代码审查和解释功能帮助企业更快发现潜在漏洞与隐患， 提升系统的安全性与合规性，解决了传统人工审查中效率低、错误率高的问题。对于中小企业而言，AI Coding 进一步降低了进入门槛，缺乏高水平工程师的团队也能依赖 AI 辅助完成基础功能开发，释放出有限的人力去 聚焦产品创新。与此同时，AI 模型能力的迭代提升以及企业对 AI 工具的认可度不断增强，也成为市场需求加 速释放的重要推力。更重要的是，在产业层面，AI Coding 与企业数字化转型目标高度契合：一方面满足了企业 降本增效的直接诉求，另一方面推动了企业在复杂系统和跨场景应用中保持迭代速度，从而形成规模化应用扩 张的逻辑。AI Coding 市场规模的扩大，本质上是企业基于 AI 工具在效率、质量与创新之间寻求平衡的结果， 产业端发现 AI Coding 能够在关键节点切实解决痛点，从而推动其由工具化使用走向体系化应用。
展望未来，市场增长不仅依赖于成熟的代码补全与解释功能，更取决于复杂项目逻辑生成、多文件协作与 跨系统开发等功能的突破。这意味着 AI Coding 将在产业化过程中从辅助工具逐步演变为支撑企业研发体系的 核心能力。同时，低代码与零代码平台的普及也将扩大其应用边界，使更多非技术人员能够参与软件开发。尽 管数据安全、隐私保护以及复杂应用的质量保障仍是市场发展的挑战，但在资本持续投入与技术快速迭代的背 景下，AI Coding 有望成为未来软件产业的重要生产力引擎，并重塑全球开发者生态。
2.3 AI Coding 海外厂商已形成规模化 ARR
2.3.1 海外市场由云厂商主导，初创公司崭露头角
北美 IT 失业人数和 AI Coding 发展同频，印证 AI Coding 正在逐步替代基础开发工作。美国咨询公司 JancoAssociates 根据美国劳工部公布数据整合显示，2023 年美国 IT 行业仅增加 700 个工作岗位，远低于 2022 年的 26.7 万个。其中降幅最大的为人力资源、客服、数据中心等环节，上述环节正在加速被 AI、自动化所替代。 另一组数据显示，2025 年 1 月美国 IT 失业人数飙升至 15.2 万人，失业率 5.7%，均创历史新高。与之相对应， 近年来 AI Coding 正被更多的头部企业使用，超 7 成开发者使用 AI 编程工具以提高工作效率。Meta、Anthropic、 IBM 等科技巨头 CEO 均表示 AI 可以胜任初级及中级工程师的编码工作，虽然人类程序员依然必不可少，但对 于程序员数量方面的需求大概率会随着 AI 编程能力的提升而继续下行。
在海外 AI Coding 市场中，微软旗下的 GitHub Copilot、OpenAI、Google 和 AWS 等科技巨头占据主导地位。 GitHub Copilot 凭借其在 GitHub 平台上的深厚生态和用户基础，已成为全球最受欢迎的 AI 编程助手之一，截至 2025 年 7 月底用户规模已超过 2000 万，环比上季度增加 500 万，其中企业客户数量环比增长约 75%，全球 100 强企业中 90%正在使用该工具。OpenAI 通过 Codex 和 GPT-5 等强大模型，提供了高质量的代码生成和理解能 力。Google 和 AWS 则通过其云服务平台，提供了集成的 AI 编程解决方案，满足企业级用户的需求。 与此同时，一些中小型初创公司也在这一市场中崭露头角。Replit 通过其在线 IDE 和 Ghostwriter AI，吸引了大量开发者，尤其是在教育和初学者群体中具有较高的渗透率 。Tabnine 则专注于代码补全和智能建议，支 持多种编程语言，广泛应用于个人开发者和中小型团队。Cursor 和 Windsurf 等公司则通过提供轻量级的 A I 编 程工具，满足了开发者对高效、简洁工具的需求。Cursor 当前年化经常性收入已突破 5 亿美元，日活用户数超 百万，同样成为市场不可忽视的新兴力量。
这些企业的竞争优势主要体现在模型能力、生态系统和用户基础等方面。科技巨头通过自研模型和深厚的 生态系统，形成了强大的市场壁垒。而初创公司则通过聚焦特定细分市场和提供差异化的功能，快速获得了用 户的认可。总体而言，AI 编程工具市场呈现出寡头主导与多元竞争并存的格局；随着技术的不断进步和市场需 求的增长，预计这一市场将持续扩张，为开发者和企业提供更多创新的解决方案。
2.3.2 海外市场产品兼容性较强，已实现个人&企业订阅付费落地
AI 编程工具可根据其功能、运作模式和商业模式的不同，分为三大类：IDE 插件、云服务平台和独立应 用。每种分类在开发者工作流中扮演着独特的角色，满足不同的需求。IDE 插件（如 GitHub Copilot、Tabnine） 通常集成于开发环境中，提供实时代码补全、错误检测和代码片段建议等功能。它们通过与 IDE 的紧密集成， 提升开发效率，适合日常编码任务。云服务平台（如 Replit、AWS Kiro）则提供更为全面的开发环境，包括代码编辑、托管、数据库、部署等功能。这些平台支持多人协作、项目管理和自动化部署，适用于团队开发和全栈 应用构建。独立应用（如 Cursor、Windsurf）则提供独立的开发环境，通常具有更强的自定义能力和独特的功能， 如“Vibe Coding”模式、自动化测试和代码审查等。这些工具强调开发者的创造性和灵活性，适合需要高度定 制化的项目。
GitHub Copilot 是一个嵌入到常用 IDE（如 VS Code、JetBrains 等）的 AI 编程助手，通过实时代码补全、 注释生成和多模型支持（如 GPT-4o、Claude、Gemini 等）提升开发效率。2025 年 2 月，Copilot 推出 Agent 模 式，用户可通过自然语言在 VS Code 等 IDE中发出高级指令（例如“创建完整应用”、“重构多文件”、“编写并运行测试”），Agent 模式将自动执行修复 bug、生成拉取请求（PR）、多文件更新和测试执行等动作， 反复迭代直到目标完成。这一模式可显著缩短任务完成时间，让开发者从繁琐流程中解放出来。部分用户认为 它可以让更多不熟悉开发的人掌握一定开发能力，可以大大提高生产效率，已在团队内推广使用；另一部分客 户则认为在让 Agent 执行复杂任务时，它给出了偏离或完全错误的结果，忽略关键参数或凭空捏造问题比较突 出，无法处理复杂上下文的高级任务，此外，Agent 具备较高权限，存在影响数据库安全以及招致漏洞攻击等隐 患。
Cursor 是由 Anysphere 开发的一款 AI 编程编辑器，支持智能多行补全、自然语言指令生成代码、智能重写及全局代码库查询，提升编码效率同时保障隐私，提供 SOC 2 安全认证和隐私模式。其最具亮点的是 Agent 模式，开发者可以通过快捷键发出高层次指令，Cursor 将自动浏览代码库、跨文件编辑、执行命令并修复错误， 完成任务流程。最近的 1.4 版本进一步优化了 Agent 的可控性与上下文处理能力，例如移除了 2MB 文件读取 限制、支持目录树完整浏览及更高编辑质量。用户反馈方面，Cursor 在效率提升上广受好评，可以精准预测下 一步操作，极大加快编程节奏。
2.4 国内 AI Coding 潜在市场空间广阔，安全与合规贯穿发展
2.4.1 国家支持人工智能产业发展政策频出
近年来，国家及重点省市围绕人工智能的政策文件密集发布，为 AI Coding 的发展提供了制度保障。这些 政策不仅体现了中国在智能编程与软件开发领域的战略布局，也明确了技术攻关、产业化落地和生态体系建设 的具体路径。同时，国内政策更强调 AI 应用的安全性与合规性，确保在推动创新和落地的过程中，有效防控数 据风险与算法滥用。国家与地方政策文件中，“大模型能力提升、算力与基础设施优化、行业应用场景拓展” 成为核心关注点，这三大方向在促进 AI Coding 工具从技术研发走向企业研发流程、教育培训及软件开发等实 际应用的同时，也兼顾了安全与合规要求。
2.4.2 中国市场由大厂领导，丰富应用生态与庞大开发者基数带来想象空间
中国的 AI Coding 市场呈现出大厂领导、百花齐放的格局，领先企业以阿里巴巴、百度、腾讯、字节跳动、 商汤科技等为代表，依托自研大语言模型和智能体技术占据市场高端。这些企业不仅在模型研发上持续投入， 同时通过与主流 IDE平台兼容的插件、独立开发环境和智能体工具，形成了端到端的开发支持体系。此外，智 谱、DeepSeek、月之暗面等初创模型厂商也基于自身模型推出了 AI 编程工具，并支持智能体能力以及多模型调 用。 中国市场具备丰富应用生态与庞大的开发者基数，AI Coding 市场前景广阔。作为全球最大的单一互联网 市场，中国在电子商务、移动支付、智慧出行、本地生活服务、工业互联网、智慧城市等众多领域都孕育着海 量且复杂的软件开发需求。这为 AI Coding 工具提供了天然的试验场。例如，双十一、春节红包、直播电商等峰 值场景对敏捷开发和效率提升提出极致要求；复杂供应链管理、智能制造中流程自动化编码需求旺盛；党政、 金融、医疗等垂直领域的定制化软件开发诉求强烈。其次，中国坐拥全球数量最庞大的开发者群体，构成了 AI Coding 工具最直接的用户基础。庞大的用户基数意味着更快的产品迭代反馈循环、更强的生态构建能力、以及 更可观的付费订阅市场前景。 在产品与功能层面，中国 AI Coding 工具大多基于自研模型，突出代码生成、复杂逻辑推理、多文件理解 和 Agent 能力。阿里通义灵码依托 Qwen3-Coder 支持多语言、多 Agent 任务，已开源且兼容主流 IDE，用户基 础广泛；百度文心快码结合 ERNIE 系列模型，强调多模态和低成本调用；腾讯 CodeBuddy 以混元 Turbo S 提供 “快思考”与“慢思考”结合的智能响应；字节 Trae 平台集成多模型和智能体，实现从构思到落地的闭环；商 汤小浣熊、DeepSeek 和智谱 CodeGeeX 等则在垂直任务、推理能力和开源社区活跃度上形成特色。这些产品的 核心亮点在于通过自研模型提升 AI 能力和认可度，满足企业在代码开发、协作和自动化方面的实际需求。
阿里云的通义灵码是基于通义大模型打造的 AI 编程助手，兼容 VS Code 和 JetBrains 等主流 IDE，为开 发者提供行/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释与解读、研发智能问答及异常排查 等功能，显著提升编码效率。在最新的 2.5 版本中，通义灵码引入了智能体模式（Agent Mode），支持智能问 答、文件编辑与编程智能体三种模式自由切换，可在同一会话中无缝切换，对复杂任务进行多文件自动修改、 生成测试、工具调用等操作，并支持集成魔搭 MCP 工具生态，实现端到端编码交互。此外，通义灵码还提供 多模态交互能力，例如通过截图生成前端组件代码，同时具备自动记忆功能，能依据开发者风格优化建议。用 户方面，通义灵码插件下载量已超过 1500 万，累计生成代码超过 30 亿行，已经被一汽集团、蔚来汽车、中 华财险等上万家企业接入，体现出广泛的企业化应用价值。
3.1 技术演进：从单一模型到多智能体协同与个性化开发
AI Coding 技术正从传统的单一模型发展向多智能体协同与个性化开发转变。多智能体协同通过将复杂任 务分解为多个子任务，由不同的智能体分别处理，显著提升了开发效率和代码质量。此外，个性化开发也成为 AI 编程的重要发展方向。通过分析开发者的编码习惯、项目背景和业务需求，AI 可以提供量身定制的代码建 议和优化方案，从而提升开发效率和代码质量。然而，随着模型能力的提升，对计算资源的需求也在增加，如 何在保证性能的同时控制成本，成为技术演进中的关键挑战。AI 编程的技术演进正朝着更高效、更智能和更个 性化的方向发展，未来有望实现更广泛的应用和更深入的行业融合。 例如，通义灵码 AI IDE、TRAE AI IDE 等 AI 原生 IDE，已经在 IDE 中加入了全方位智能的功能，会在使 用过程中记忆用户的开发习惯、系统的环境情况等，以更好的满足用户的开发需求。通义灵码 NES 智能预测功 能（Next Edit Suggestions）会根据当前的代码，智能预测之后将要进行修改的内容，并提前给出修改建议。T RA E 引入了完全可自主配置的开放性 Agent 系统，可以自定义工具、技能和逻辑来创建用户个性化的 AI 团队，每 个 Agent 都专注于自身最擅长的领域，以更加流畅高效地完成全流程开发。未来，随着算力优化以及模型精细 化，AI Coding 有望在更广泛的行业场景中落地，推动软件开发向更高效、更智能、更个性化的方向发展。
3.2 应用场景：低代码/无代码平台与代码迁移升级的结合
AI 编程的应用场景正从单一的代码生成扩展到低代码/无代码平台和代码迁移升级等领域。低代码/无代码 平台通过提供可视化的开发界面，使非技术人员也能参与到应用开发中，降低了开发门槛，AI 的引入进一步提 升了这些平台的智能化水平。在代码迁移升级方面，AI 编程可以自动识别旧代码中的潜在问题，并提供优化建 议，帮助企业实现技术债务的清理和系统的现代化。例如，AI 可以根据业务需求自动生成测试用例、重构代码 结构，甚至实现跨平台的代码迁移。此外，AI 编程还在教学与培训领域展现出巨大潜力。通过智能辅导和实时 反馈，AI 可以帮助学生和初学者更高效地掌握编程技能，提升学习效果。
3.3 商业模式：从订阅制到效果付费的多元化探索
AI 编程的商业模式正从传统的订阅制向多元化发展。个人用户通常采用订阅制，包括产品订阅和云服务订 阅，以获取持续的技术支持和功能更新。例如，前文提及的国内外热门 AI Coding 产品多数提供了个人用户包月 订阅或按 tokens 消耗量付费模式。企业用户方面，AI Coding 产品在国内外也推出了订阅版本，相较个人版本在 性能、协同、隐私等方面提供更好支持，定价也因此较个人版有较大提升。此外，各领域大中型企业更倾向于 私有化部署，以确保数据安全和合规性，有望成为未来 AI Coding 商业模式的主流选择。同时，中小企业可能采 用插件或云服务订阅模式，且未来有希望根据效果付费，按照实际使用情况支付费用。这种基于效果的付费模 式，有助于降低企业的初始投入风险，提升投资回报率。
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来源：未来智库
