AI也能寫代碼，商湯科技產品總監：可以在不同環節提升軟件研發效能

【文/觀察者網 陳思佳】近年來，隨着人工智能（AI）技術的快速進步，AI正在許多領域協助人類的工作，其中也包括計算機編程領域。諸如Anysphere推出的Cursor、GitHub和OpenAI合作開發的GitHub Copilot等工具已得到廣泛使用，可以實現代碼對話、代碼補全、代碼編輯等功能。

國內的AI編程模型也在飛速發展，為開發者提供更多幫助。在7月26日至28日舉行的2025世界人工智能大會上，商湯科技、阿里巴巴、科大訊飛等企業展示了多款AI編程工具，這些工具可以在不同層級上輔助開發者的代碼編寫任務，提高開發效率。

科大訊飛的星火飛碼iFlyCode以星火代碼大模型為基礎，可以理解項目級工程代碼，具備智能問答、代碼智能補全和生成、代碼智能優化、智能生成測試單元等功能。

阿里雲也展示了旗下AI編程產品通義靈碼，具備自主決策、環境感知、工具使用等能力，可以根據開發者的編碼訴求，使用工程檢索、文件編輯、終端等工具，可以端到端完成編碼任務。

圖源：觀察者網

商湯科技展示了軟件智能研發助手代碼小浣熊，據商湯科技介紹，該工具支持基於 AI 大模型的代碼對話、代碼補全、代碼編輯和 MCP 配置，覆蓋軟件需求分析、架構設計、代碼編寫、軟件測試等環節，可滿足個人開發者和企業級項目開發等各類需求。

商湯科技產品總監、小浣熊家族負責人賈安亞告訴觀察者網，代碼是大模型比較成熟的一個應用，國內外已出現許多AI輔助編程的產品，“它可以幫助開發者編寫代碼、進行基於知識庫的代碼補全和問答、編寫測試用例等。在互聯網軟件公司、金融、教育等行業，我們有比較多的應用。”

賈安亞介紹説，軟件研發涉及產品經理、架構師、開發、測試、部署、運維等多個環節，代碼小浣熊可以從三個層面提供幫助：一是不同環節的個人提高效率；二是整體的端到端流程，降低溝通的成本；三是對企業的存量代碼做整體的梳理，避免出現“重複造輪子”的情況。

圖源：商湯科技

她指出，軟件研發，特別是系統層級的軟件研發，其實是一個非常複雜的工程，並不是單純靠大模型生成一個頁面就可以完成，很多時候需要前後端的協同，“所以我們還是貫徹人機協同的方向，在一些子環節上通過智能體幫助開發者提高效率。”

本月早些時候，AI研究非營利組織METR發佈的一項研究顯示，AI輔助編程反而可能降低資深開發者的工作速度。在這項研究中，參與的資深開發者最初認為AI可以使任務完成時間減少24%，但實際上AI讓任務完成時間增加了19%。

METR發現，工作速度變慢的主要原因，是開發者需要花時間檢查和糾正AI給出的建議。但研究也指出，對於不同的開發場景、不同水平的開發者，AI編程工具發揮的效果有所不同，AI仍可以幫助初級開發者和需要接觸不熟悉的代碼庫的工程師提高效率。

對此，賈安亞表示，商湯很早就發現，對於經驗不同的開發者，AI輔助編程工具能夠提供的幫助有所不同。對於經驗較少的開發者，他們很看重代碼補全的功能，因為這可以免去很多重複的工作；但對於資深的開發者，代碼補全並沒有那麼大的幫助，他們更多地把大模型用作一種系統或者搜索引擎。

“現階段大模型對一些框架代碼的理解，可以很好地讓新手熟悉代碼。企業的新員工也好，經驗不足的程序員也好，可以把大模型作為一個抓手，去更好地理解企業的代碼，”賈安亞説，“對於資深的開發人員，他們也可以利用大模型快速生成頁面，去調度各類智能體分工進行一些任務。”

如今，人們已經可以通過簡單的文字描述，讓AI協助完成一些需求，這使得越來越多的開發者和企業將目光投向自然語言編程，尋求通過AI和機器學習算法將人類的自然語言指令直接轉換為代碼。自然語言編程的優勢是可以讓編程變得更加簡單和直觀，但人類語言的複雜性和模糊性增加了開發這項技術的難度。

談及自然語言編程的前景，賈安亞對觀察者網表示，通過AI技術，不太熟悉編程的用户現在已經可以使用自然語言實現一些基本的需求。但她指出，計算機的底層是二進制代碼，需要非常準確的語言，而自然語言容易出現歧義，因此未來的發展方向可能是構建基於自然語言、同時具有標準語法的編程語言。

她表示：“就像從機器語言、彙編語言到現在的Java、Python等語言，編程語言對開發者的門檻越來越低。未來，可能通過某種類自然語言的方式進一步降低編程門檻，但為了保證編程的效果，編程語言還是需要一定的規範性。”

如今，日漸成熟的AI編程工具正在為程序員的工作提供更多幫助。METR的技術人員喬爾·貝克爾（Joel Becker）在研究中指出，許多資深程序員願意使用AI編程工具，因為AI讓開發工作“變得更容易、更輕鬆”，“開發者的目標並不只是儘快完成任務，所以他們會選擇更加省力的路線。”

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