报告行业投资评级 - 文档未提及，无对应内容 报告的核心观点 - 随着人工智能技术发展，软件工程步入3.0时代，智能化软件开发面临发展机遇与挑战，各行业积极探索其落地应用，在提升开发效率、改善代码质量、加速产品创新迭代等方面有重要价值，同时要重视安全、组织变革等多方面挑战并遵循一定落地策略构建相关能力[3][8][16][19] 根据相关目录分别进行总结 一、智能开发发展概述 - 软件工程发展经历1.0、2.0、3.0三个阶段，3.0时代以智能化为核心特点，具有智能化、数据驱动性、交互性、自适应和持续优化等特性，大模型对其发展有重要推动作用[6][10] - 智能开发发展现状表现为开发人员易接纳、编程语言普适性强，智能开发工具市场国内外发展迅速且能力持续提升、应用行业多元化、应用需求快速增长且编码阶段提效显著[13][14][15] - 智能开发价值体现在提升开发效率、降低项目风险、改善代码质量、提高产品稳定性、加速产品创新迭代、增强企业竞争力等方面[16][17][18] - 智能开发落地面临组织变革和转型、模型技术迭代及与工具融合、产品选型与应用场景落地、代码数据模型和工具安全性等挑战[19] 二、智能开发落地策略 - 智能开发落地需遵循目标导向、因地制宜、应用优先、标准化、安全性、持续改进等原则[22] - 智能开发落地步骤包括自我诊断、方案设计、部署实施、持续优化四个关键步骤，不同能力等级企业有不同实施方案[24][25][26][27][28][29] - 智能开发落地框架包括模型层、服务层、应用层，各层承担不同功能以实现智能开发能力[30][31] 三、智能开发核心能力建设 - 代码生成与补全能力包括关键能力、扩充能力，建设重点和难点在于推理效率提升、高质量数据集构建等方面[33][34][35] - 单元测试用例生成能力涵盖关键能力、扩充能力，重点和难点是结合传统代码分析技术、单元测试用例生成能力的评估等[37][38] - 代码转换与优化能力有关键能力、扩充能力，重点和难点为集成优化算法、结合RAG的代码转换等[40][41] - 代码解释与注释能力包含关键能力、扩充能力，语义理解及关键词识别是难点[42][43][44] - 代码检查与修复能力涉及关键能力、扩充能力，提示词优化、降低误报率是重点和难点[46][47] - 研发问答能力包括关键能力、扩充能力，多轮对话感知、交互式反馈机制是重点和难点[48][49][50] 四、智能开发使能能力建设 - 代码数据处理能力包括数据检查（数据清洗、数据增强）和数据检查要求，以提升数据质量支持代码大模型[52] - 代码大模型优化能力目标是维持或增强推理能力，包括模型调优（有监督微调和强化学习）和模型部署[55][56] - 智能开发能力评估包括评估对象（代码大模型和智能开发工具）、评估内容（准确性、可接受度等）、评估方法（自动化评估等多种方法）[58][59][60][61] - 智能开发安全能力涵盖数据安全治理、模型安全治理、应用安全治理，构建安全治理体系保障智能开发安全[62][63][64][65][66] - 其他工程化能力重点围绕提示工程（提示词要素、构造方法、实例参考）和RAG能力（落地过程环节）展开[68][69][70][71][72][74] 五、智能开发落地案例分析 - 云服务行业案例中企业存在建立新体系、保持先进性、解决高能耗场景问题需求，通过识别价值场景落地，取得提升研发效率等收益[78][80][81] - 软件服务业案例企业面临业务沟通、代码质量、迁移困难等问题，自研平台解决问题并取得提升效率等价值收益[82][83][84][85] - 电力行业案例企业有外部资源利用难、开发周期长、代码规范性差等挑战，研发智能编码工具解决问题提升效率和质量[86][87][88][89] - 金融行业案例银行存在老旧应用重构、自研框架开发门槛高、代码质量隐患等问题，通过联创落地智能开发工具取得提升转换准确率等收益[90][91][92][93] - 制造行业案例企业有代码阅读、开发效率提升、大模型探索需求，期望通过大模型技术解决问题推动行业进步[94][95]