2024年度中國AI代碼生成市場報告-摘要版

市場研讀|2024/09研究框架

中國：人工智能系列一、中國AI代碼生成行業(yè)篇定義、分類、發(fā)展歷程及市場規(guī)模行業(yè)現(xiàn)狀及行業(yè)痛點產業(yè)鏈圖譜成本結構及商業(yè)模式分析收入主體及結構分析中國及海外行業(yè)應用分析行業(yè)應用分析-互聯(lián)網&游戲二、中國AI代碼生成產品篇產品開發(fā)底層技術底層技術-數(shù)據(jù)&模型訓練微調產品價值、效能及系統(tǒng)設計分析中國產品情況&國際產品情況三、中國AI代碼生成開發(fā)者篇AI代碼生成對開發(fā)者的賦能AI代碼生成對開發(fā)者的影響開發(fā)者對AI代碼生成的態(tài)度開發(fā)者交互及心理模式開發(fā)者面臨的問題開發(fā)者喜歡的產品特征開發(fā)者未來職業(yè)影響四、中國AI代碼生成市場競爭篇評價維度說明綜合競爭力表現(xiàn)中國典型廠商代表22400-072-55882 行業(yè)篇AI代碼生成行業(yè)綜述市場研讀|2024/09

中國：人工智能系列中國AI代碼生成行業(yè)綜述——AI代碼生成定義關鍵發(fā)現(xiàn)目前，AI代碼生成工具在程序員編寫代碼的整個工作流程中起到了重要輔助作用，幫助程序員提高效率、減少錯誤、優(yōu)化代碼質量，并加速了軟件的交付和迭代。這些工具能理解程序員的需求和意圖，自動生成符合規(guī)范的代碼片段或完整功能模塊AI代碼生成賦能編程流程需求分析程序員與項目管理者、產品經理或客戶溝通，理解項目需求和目標AI代碼通過自然語言處理（NLP）技術，AI可輔助解析需求文檔，提供代碼實現(xiàn)的初步建議

設計階段程序員設計系統(tǒng)架構、數(shù)據(jù)庫模型和應用程序的界面AI代碼提供設計模式建議，自動生成數(shù)據(jù)庫架構代碼和初步系統(tǒng)設計文檔

編碼實現(xiàn)程序員根據(jù)設計編寫具體的功能代碼AI代碼提供代碼自動完成建議，生成常用的代碼片段，輔助編寫復雜的邏輯結構部署與維護AI代碼生成工具監(jiān)控代碼性能，提供優(yōu)化建議，輔助處理用戶反饋和問題修復AI代碼生成工具監(jiān)控代碼性能，提供優(yōu)化建議，輔助處理用戶反饋和問題修復AI代碼

代碼審查AI輔助分析代碼，提供風格改進建議，檢查潛在的安全漏洞AIAI輔助分析代碼，提供風格改進建議，檢查潛在的安全漏洞AI代碼

測試與調試自動生成測試用例，提供潛在的錯誤檢測和修復建議AI自動生成測試用例，提供潛在的錯誤檢測和修復建議AI代碼? 通過AI代碼生成工具的全面集成，程序員們得以將寶貴的精力從繁瑣的編碼任務中解放出來，更加專注于解決復雜的技術難題和推動創(chuàng)新通過自動生成代碼和自動完成功能，可以有效減少手動編碼時間，提高工作效率；智能檢測代碼中的錯誤和不足，并提供改進建議，有助于提升代碼質量；同時，為初學者提供實時學習資源和編程指導，加速他們的技能提升過程；跨語言支持能夠方便程序員在不同項目之間進行切換，提升工作靈活性；在團隊協(xié)作環(huán)境中，智能代碼助手能夠提供統(tǒng)一的代碼風格和最佳實踐指導，有助于提升整體團隊的效率和協(xié)作水平。智能代碼助手的集成使得程序員可以將更多精力專注于解決復雜問題和創(chuàng)新，而不是花費在重復性的編碼任務上。隨著人工智能技術的不斷進步，智能代碼助手的功能和性能將會不斷提升，為程序員的工作帶來更多可能性。來源：沙利文、頭豹研究院44400-072-55884市場研讀|2024/09

中國：人工智能系列中國AI代碼生成行業(yè)綜述——AI代碼生成分類關鍵發(fā)現(xiàn)AI助。隨著AI技術的不斷發(fā)展，這些功能將變得更加智能和高效，進一步推動軟件開發(fā)行業(yè)的創(chuàng)新和生產力提升AI代碼生成功能分類能功類分描述應用場景優(yōu)點缺點代碼生成代碼片段或建議，幫助完成當前編寫的代碼行編寫代碼時自動補全函數(shù)調用、變量聲明提高編碼速度，減少打字量生成不完全符合上下文的代碼生成根據(jù)描述或模型輸入生成完整的代碼片段或函數(shù)根據(jù)業(yè)務邏輯描述生成特定功能的代碼加快開發(fā)流程，減少手動編寫復雜代碼的需求生成的代碼可能需要調整以滿足特定需求代碼自動識別代碼中的改進點并提出重構建議優(yōu)化現(xiàn)有代碼庫，提高代碼質量提升代碼可維護性和性能重構建議可能不完全準確，需要人工審核用例生成測試用例和測試腳本自動化測試，確保代碼質量減少測試用例編寫工作，提高測試覆蓋率生成的測試用例可能需要根據(jù)實際情況調整分析代碼并提供改進建議代碼審查階段，提高代碼質量幫助發(fā)現(xiàn)潛在問題，促進團隊遵循最佳實踐可能產生誤報，需要開發(fā)者判斷航根據(jù)自然語言查詢提供代碼定位和搜索結果快速定位和理解大型代碼庫中的特定部分提高代碼理解和導航效率搜索結果的準確性可能受限于索引和算法式編程通過自然語言與AI進行對話，獲取編程幫助解決編程問題，學習新技術提供即時的編程指導和解決方案可能無法理解復雜的編程問題或上下文? AI代碼生成工具通過代碼補全、代碼生成、代碼重構等功能提高了編碼效率和質量，但也存在生成不完全符合上下文的代碼等挑戰(zhàn)通過AI代碼生成工具，程序員可以在編寫代碼時獲得多種功能支持。其中，代碼補全功能能夠生成代碼片段或建議，幫助完成當前編寫的代碼行，例如自動補全函數(shù)調用和變量聲明，有效提高了編碼速度，減少了打字量。代碼生成功能則根據(jù)描述或模型輸入生成完整的代碼片段或函數(shù)，加快了開發(fā)流程，減少了手動編寫復雜代碼的需求，盡管生成的代碼可能需要調整以滿足特定需求。代碼重構工具能夠自動識別代碼中的改進點并提出重構建議，優(yōu)化現(xiàn)有代碼庫，提高了代碼的可維護性和性能，盡管重構建議可能不完全準確，需要人工審核。其他功能還包括測試用例生成、代碼審查輔助、代碼搜索與導航以及交互式編程，這些功能各有優(yōu)點和缺點，例如減少了測試用例編寫工作、提高了代碼質量、幫助發(fā)現(xiàn)潛在問題等，但也可能存在生成不完全符合上下文的代碼、誤報等問題。來源：沙利文、頭豹研究院55400-072-55885市場研讀|2024/09

中國：人工智能系列中國AI代碼生成行業(yè)綜述——AI代碼生成發(fā)展歷程關鍵發(fā)現(xiàn)AIAI技術正在深刻改變軟件行業(yè)的面貌AI代碼生成發(fā)展歷程技術特點：AI編程助手不僅能生成代碼，還能提供實時代碼審查、性能優(yōu)化建議、代碼重構等高級功能技術特點：AI編程助手不僅能生成代碼，還能提供實時代碼審查、性能優(yōu)化建議、代碼重構等高級功能行業(yè)影響：極大地提升了軟件開發(fā)的整體質量和效率。同時，AI編程助手的出現(xiàn)也推動了編程教育的革新，使得更多非專業(yè)人員能夠參與到編程活動中來技術特點：機器學習（尤其是深度學習）技術的應用，使得AI代碼生技術特點：機器學習（尤其是深度學習）技術的應用，使得AI代碼生成工具能夠理解更復雜的編程意圖，自動生成高質量代碼行業(yè)影響：大幅提高了編程效率，降低了編程門檻技術特點：隨著IDE（集成開發(fā)環(huán)境）的興起，出現(xiàn)了代碼片段管理、代碼模板和代碼補全等功能。這些工具基于預定義規(guī)則和模式，幫助技術特點：隨著IDE（集成開發(fā)環(huán)境）的興起，出現(xiàn)了代碼片段管理、代碼模板和代碼補全等功能。這些工具基于預定義規(guī)則和模式，幫助程序員快速生成常見代碼結構行業(yè)影響：提升了開發(fā)人員的生產力，減少了重復勞動技術特點：早期研究主要集中在程序合成和自動編程領域，利用規(guī)則技術特點：早期研究主要集中在程序合成和自動編程領域，利用規(guī)則系統(tǒng)和有限的專家知識庫來生成簡單的程序片段行業(yè)影響：這一時期的研究為后續(xù)AI編程技術奠定了理論基礎，盡管實際應用有限，但引發(fā)了對編程自動化可能性的思考初步探索到模板化技術迭代1從最初的規(guī)則系統(tǒng)到模板化的代碼生成工具，技術進步使得編程過程中重復性高的部分得以自動化，減輕了程序員的工作負擔，初步實現(xiàn)了編程效率的提升。這一階段的變革主要體現(xiàn)在工具層面，對軟件開發(fā)實踐產生了直接而明顯的影響A初步探索到模板化技術迭代1從最初的規(guī)則系統(tǒng)到模板化的代碼生成工具，技術進步使得編程過程中重復性高的部分得以自動化，減輕了程序員的工作負擔，初步實現(xiàn)了編程效率的提升。這一階段的變革主要體現(xiàn)在工具層面，對軟件開發(fā)實踐產生了直接而明顯的影響AI代迭碼代生分成析代碼生成技術迭代2這個技術階段意味著從手動模板創(chuàng)建到更動態(tài)和智能的代碼生成過程的轉變，由人工智能算法和工具提供支持。隨著技術的不斷進步，AI將能理解更復雜的編程邏輯和業(yè)務需求，從而自動生成更高質量的代碼。這種轉變不僅提高了開發(fā)效率，還降低了人為錯誤的可能性智能編程助手與協(xié)作式編程技術迭代3AI編程助手的角色從單純的代碼生成者轉變?yōu)槿娴木幊袒锇椋峁┤轿痪幊讨С?，包括代碼審查、優(yōu)化建議、文檔同步等。這種轉變推動了軟件開發(fā)從個體編程向團隊協(xié)作、從單純編碼向全過程質量管理的轉變。此外，AI編程助手的普及進一步推動了編程教育的普及化和大眾化來源：沙利文、頭豹研究院66400-072-55886市場研讀|2024/09

中國：人工智能系列中國AI代碼生成行業(yè)綜述——行業(yè)現(xiàn)狀及痛點關鍵發(fā)現(xiàn)AI代碼生成工具在發(fā)展過程中面臨的挑戰(zhàn)主要集中在用戶體驗、技術發(fā)展、技術提升的難點以及市場適應性等方面。解決這些痛點需不斷的技術創(chuàng)新、市場反饋和經驗積累。通過持續(xù)優(yōu)化算法模型、增強用戶交互設計等，可逐步克服這些挑戰(zhàn)中國AI代碼生成行業(yè)發(fā)展痛點易用性開發(fā)人員在使用智能代碼生成工具時，面臨易易用性開發(fā)人員在使用智能代碼生成工具時，面臨易用性問題完全替代人工需要找到自動化和人工之間的平衡開發(fā)能力增值能力維度上提供增值價值是待解決的問題跨語言跨平臺兼容性開發(fā)原理和編程語言不斷升級迭代，跨語言跨平臺開發(fā)需要更好的兼容性調試兼容環(huán)境是技術測試中需要解決的一部分代碼生成技術未來代碼生成可能通過腳本方式完成整個代碼的生成目前技術在復雜任務方面仍有提升空間軟件生態(tài)融合軟件生態(tài)融合高兼容性需要時間和用戶反饋來不斷完善和迭代經驗累積和場景豐富度相對于國外成熟的市場，中國AI代碼生成工具起步較晚，需要時間積累經驗和豐富開發(fā)場景降低使用門檻檻有待降低需要考慮如何使初級用戶更容易上手和使用這些工具適用人群擴展目前的工具主要面向有一定開發(fā)基礎的用戶來源：沙利文、頭豹研究院77400-072-55887市場研讀|2024/09

中國：人工智能系列中國AI代碼生成產業(yè)鏈分析——產業(yè)鏈圖譜關鍵發(fā)現(xiàn)中國AI代碼生成產業(yè)鏈上游包括服務器、AI芯片、存儲器、IDE和AI開發(fā)平臺；中游分為國際AI代碼生成廠商和本土AI代碼生成廠商；下游主要由軟件集成商（40）和終端用戶（60）兩個主體構成中國AI代碼生成行業(yè)產業(yè)鏈圖譜上游中上游中游技術基礎?中國廠商，起步相對較晚但發(fā)展迅速，憑借本土場需求洞察與創(chuàng)新技術融合，聚焦提升編程效率與安全性，注重工具的全場景適應性與國產化特色?國際廠商在AI代碼生成產品行業(yè)通常依托深Copilot、Tabnine等中國AI代碼生成廠商國際AI代碼生成廠商服務器存儲器IDE及AI開發(fā)平臺AI芯片廠商下游 下游55%50%30%15%互聯(lián)網游戲人工智能金融能源醫(yī)療設備電信政務軟件集成商軟件集成商終端用戶互聯(lián)網金融政務人工智能游戲能源電信醫(yī)療設備行業(yè)滲透90%80%80%60%下游應用其他88400-072-55888市場研讀|2024/09

中國：人工智能系列中國AI代碼生成產業(yè)鏈分析——中國行業(yè)應用分析關鍵發(fā)現(xiàn)AI（規(guī)范、項目制）與AI908080609080806055503015互聯(lián)網 游戲 人工智能 金融 能源 醫(yī)療設備 電信 政務滲透率滲透率分析AI代碼生成在各行業(yè)的滲透率存在顯著差異，這主要源于各行業(yè)開發(fā)活動的特點、基礎代碼數(shù)量以及迭代速度的不同行業(yè)軟件開發(fā)活動特點互聯(lián)網和游戲行業(yè)由于項目數(shù)量多，積累了大量代碼樣本，為AI代碼生成工具提供了豐富的學習材料，從而在這些行業(yè)中實現(xiàn)了較高的效率提升。相比之下，項目數(shù)量較少或代碼樣本不足的行業(yè)，AI代碼生成工具的學習基礎較弱，導致其在輔助開發(fā)過程中的效率提升有限。基礎代碼數(shù)量互聯(lián)網行業(yè)由于其龐大的項目數(shù)量和快速的迭代周期，積累了大量的基礎代碼，這為AI代碼生成工具提供了豐富的參考和學習資源。在其他行業(yè)，尤其是那些開發(fā)活動相對較少或迭代周期較長的行業(yè)，基礎代碼數(shù)量有限，從而限制了AI代碼生成工具的參考和輔助能力，進而影響效率提升效果。迭代速度與更新頻率互聯(lián)網、游戲以及人工智能行業(yè)的快速迭代要求開發(fā)工具能夠迅速適應新的變化，AI代碼生成工具的靈活性在這方面展現(xiàn)出優(yōu)勢。在迭代速度較慢的行業(yè)，AI其提升效率的潛力。來源：沙利文、頭豹研究院99400-072-55889 產品篇AI代碼生成產品洞察市場研讀|2024/09

中國：人工智能系列中國AI代碼生成產品分析——產品開發(fā)底層技術關鍵發(fā)現(xiàn)在AI這些組件共同支持模型的訓練與微調，確保模型在實際應用場景中表現(xiàn)出色并持續(xù)優(yōu)化。同時，數(shù)據(jù)源的質量和數(shù)據(jù)維護工作對于保障模型性能和質量至關重要AI代碼生成產品底層技術分析AI代碼產品AI代碼產品芯片 中國芯片：寒武紀、昆侖芯、曙光、摩爾線程、華為海思等；國際芯片：NVIDIA、AMD、Intel等編譯器

針對不同硬件平臺的編譯器

RISC-V編譯器、AI芯片編譯器、多核DSP編譯器等算子庫

通用算子庫

飛槳算子庫、MindSpore算子庫、MegEngine算子庫、TNN算子庫、Triton算子庫等算法 深度學習框

國際AI算法框架：TensorFlow、PyTorch、Theano、Caffe2、Torch等中國AI算法框架：飛槳（PaddlePaddle）、天元（MegEngine）、MindSpore等訓練原則模型訓練微調訓練方法

融合與創(chuàng)新：建立動態(tài)評估體系，衡量模型在標準測試和實際場景中的表現(xiàn)，包括用戶反饋、功能測試和長尾場景分析產品驅動的增量訓練：對于代碼模型，需采用產品驅動的訓練策略