AI4SE行业现状调查报告（2026年）

版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 前言 随着新一代人工智能技术在软件工程领域的系统化、规模化应用，大模型、智能体等技术正深度融入需求分析、架构设计、编码实现、测试验证、运维管控等全生命周期环节。软件工程与人工智能的深度融合迈入关键阶段，迎来了生产力跃升与创新模式重构的重大机遇，也面临着从技术探索到规模化落地的切实挑战。实践表明，智能化软件工程（AI for Software Engineering，AI4SE）为企业降本增效、提升生产力开辟了可行路径，但仍面临专业人才紧缺、应用成效度量难、高质量数据集缺乏等挑战，亟需行业提供指引。 为进一步把握AI4SE行业发展态势、总结落地经验、明晰演进方向，为我国软件产业智能化转型提供实践指引，中国信息通信研究院联合发起“2025年度AI4SE行业现状调查”工作。调查过程以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考，聚焦AI4SE发展现状及落地成效。本报告以调查结果为基础，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。 目录 一、 调查背景..............................................................................................................1二、 总体现状..............................................................................................................3三、 智能需求与设计现状........................................................................................11四、 智能开发现状....................................................................................................13五、 智能测试现状....................................................................................................20六、 智能运维现状....................................................................................................23七、 总结展望............................................................................................................26 图 目 录 图1受访企业行业分布.................................................................................... 1图2受访者职位分布........................................................................................ 2图3企业人员规模（左一）和研发人员（左二）规模................................ 2图4企业对软件研发过程的智能化转型重视程度........................................ 3图5企业软件研发智能化转型遇到的挑战.................................................... 4图6企业软件研发智能化成熟度.................................................................... 5图7企业在软件研发过程中应用大模型的时间情况.................................... 6图8企业在软件研发过程使用大模型的方式分布........................................ 6图9企业在软件生产过程中使用的国内大模型分布.................................... 7图10 AI赋能软件工程各阶段提效数据对比................................................. 8图11软件工程各阶段效率提升区间分布.......................................................9图12企业在智能化软件工程中将重点开展的方向分布............................ 10图13软件需求过程应用AI的各环节分布.................................................. 11图14软件设计过程中应用AI的各环节分布.............................................. 12图15智能开发工具应用人数占开发总人数比例（应用渗透率）............ 13图16智能开发工具活跃用户数占比............................................................ 14图17智能开发工具应用形态分布................................................................ 15图18智能开发工具选择分布........................................................................ 16图19智能开发工具用户满意度分布............................................................ 16图20企业代码生成采纳率分布.................................................................... 17图21企业代码生成入库采纳率分布............................................................ 17图22开发效率提升区间分布........................................................................ 18图23企业应用Agent在开发环节带来的主要价值.....................................19图24企业落地智能测试工具聚焦的环节.................................................... 20图25企业落地智能测试工具聚焦的场景.................................................... 21图26文本测试用例采纳率分布.................................................................... 21图27测试效率提升区间分布........................................................................ 22图28智能运维落地场景分布........................................................................ 23 图29运维效率提升区间分布........................................................................ 24图30运维智能化成熟度分布........................................................................ 25图31大模型助力运维质效提升点分析........................................................ 25 一、调查背景 软件研发是当前大模型最具应用价值的方向之一。随着大模型技术的持续演进，软件工程的流程与模式正加速重塑，软件研发的智能化水平显著提升，各类企业纷纷探索大模型在研发全流程中的落地路径与应用成效。为系统梳理大模型在软件研发领域的应用现状，客观呈现技术落地的进展与面临挑战，助力企业加速软件研发流程的智能化转型，推动行业持续演进与变革，中国信息通信研究院组织开展AI4SE行业现状调研，以期为产业界提供参考依据，促进大模型在软件工程领域的高质量落地应用。 本次调查采用在线问卷方式，共收集2443份问卷，经筛查选取2109份有效问卷。问卷收集周期为2025年12月11日至2026年1月15日。 1.参与调查企业所在的行业 包括互联网和相关服务、软件和信息技术服务业、金融业、教育、卫生和社会工作、文化、教育和娱乐业、制造业等行业。 2.受访者所在职位 包括开发工程师、测试工程师、产品经理、需求分析师、运维工程师、系统架构师、管理人员等职位。 3.受访企业人员规模 规模100人以上的占比超过七成，研发人员超过50人的企业占比达到92.19%。 二、总体现状 1.企业对软件研发过程的智能化转型重视程度明显加强 2025年受访企业对软件研发过程智能化转型的重视程度显著提升。“非常重视”占比从2024年的19.65%跃升至2025年的46.09%，提高26个百分点，同比增长134.55%。数据表明，软件研发智能化转型已成为企业提升研发效率、构筑技术竞争力的重要抓手。 2.企业在软件研发智能化转型过程中最大挑战仍是人才 近两年，受访企业开展软件研发智能化转型呈现两大核心挑战，一是专业人才短缺仍居首位，2025年占比达34.02%；二是投入成本高，短期投入产出比不明确，关注度升至26.85%。这反映行业仍处于人才驱动早期，且已进入规模化落地关键期，对成本可控、价值可量化要求显著提升。同时，随着大模型能力的快速迭代，其生成结果不可控相关问题相应减少。 3.企业软件研发智能化成熟度向L3核心智能化迈进 2025年受访企业软件研发智能化水平得到明显提升，相比2024年处于L2部分智能化阶段及以下的企业占比下降15.9%，L3核心智能化阶段占比从17.62%跃升至29.75%，同比增长68.84%。数据表明，软件研发智能化能力已从单一任务辅助，转向对研发阶段复杂任务的系统性支撑，AI在核心研发环节的覆盖深度与应用能力显著增强。 4.企业在软件研发过程中对大模型的应用迈入深化落地阶段 从受访企业应用大模型的时间分布可以看出，41.08%的企业在软件研发中应用大模型已超过一年，形成一批具备持续实践经验的稳定应用主体。这一结果表明，大模型在软件研发领域已从早期试点尝试，逐渐步入常态化、规模化落地阶段，行业应用基础持续夯实。与此同时，仍有半数企业应用时长不足一年，部分行业的落地仍处于快速渗透与普及期，但随着技术成熟度提升与场景持续深化，未来将有更多企业进入长期稳定应用阶段。 5.企业在软件研发过程中使用大模型以轻量化方式为主