共计 6952 个字符，预计需要花费 18 分钟才能阅读完成。
关键见解：
在当今人工智能技术的浪潮中，AI 编程成为了最具价值、最受用户青睐并且增长迅猛的应用领域之一。它不仅仅是提高效率的工具，更是重新定义软件开发过程的一种新基础设施。
AI 编程作为一种利用大型模型技术的手段，通过自然语言处理、上下文理解和自动化生成能力，智能化地实现代码的生成、补全、调试和架构设计，显著提升了开发效率。
预计到 2024 年，中国的 AI 代码生成市场将达到约 90 亿元人民币，而到 2028 年，这一数字预计将增长至 330 亿元人民币，年均复合增长率为 38.4%。
在全球 AI 编程领域，美国和中国处于领先地位。美国的 Claude Code、Cursor 和 Windsurf 形成了三足鼎立的竞争态势，而国内市场相对分散，竞争主要集中在底层模型的能力和工具的整合方式上。
根据 METR 发布的一项随机对照试验的结果，使用 AI 编程助手的过程中，实际耗时反而有所增加。这一“生产力悖论”表明，AI 编程的真正优势或许并不在于缩短核心编码任务所需的时间，而在于提升其他方面的效率。例如，能够减少编写模板代码等重复性工作的时间，从而将更多的精力投入到更高层次的架构设计中。
行业概况
（1）概念
AI 编程（AI Coding）是指运用人工智能技术来辅助或自动化软件开发的过程，包括代码生成、补全、调试、测试及优化等环节。其核心目标在于提升开发效率，降低编程门槛，使开发者能够更专注于创造性工作，而非重复性的编码任务。
AI 编程通过自然语言交互、上下文理解和自动化生成能力，不断推动代码生成、补全、调试和架构设计的智能化，使开发效率达到新的高度。
图 1：基于大模型的 AI 代码生成逻辑
（2）关键技术
机器学习。机器学习技术主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习使用带有明确标签的数据进行训练，旨在学习输入特征与输出标签之间的关系，从而对新数据进行预测；无监督学习则处理未标记的数据，旨在发现数据内在的结构和模式；强化学习则通过不断的尝试和反馈，帮助 AI 优化代码生成策略，例如在生成代码片段时，根据执行结果的反馈调整生成的内容，以提高代码质量。
图 2：机器学习的分类
自然语言处理（NLP）。NLP 是指理解开发者用自然语言表达的编程需求，将其准确转化为编程任务。例如，开发者输入“创建一个计算两个数之和的函数”，NLP 技术能够提取关键信息并转化为代码生成指令。此外，NLP 技术还涵盖代码注释与文档生成，分析代码逻辑，自动生成注释和文档，帮助开发者理解代码的功能及使用方法。
图 3：NLP 主要功能及结构
代码理解。代码理解技术主要针对软件系统，通过分析其内部信息和操作流程，获取相关知识。这些信息可以在 CI/CD 各个阶段进行访问和应用。传统的代码理解技术方案通常由代码解析层、代码分析层和应用层构成，常用的分析手段包括静态分析、动态分析、非源码分析及基于大型语言模型的分析。
图 4：传统代码理解技术方案
（3）类型
根据代码生成功能的不同，AI 编程主要包括代码补全、代码生成、代码重构、测试用例生成、代码审查辅助、代码搜索与导航，以及交互式编程等。
表 1：AI 代码生成功能分类
行业演变历程
AI 编程行业经历了技术探索阶段（1950s-1990s）、深度学习阶段（1990s-2017）以及 AI 编程阶段（2017 年至今）。目前，AI 编程工具正从简单的代码补全插件（例如 GitHub Copilot）逐步演变为更全面的 AI 驱动集成开发环境（IDE）。
图 5：AI 编程行业发展历程
技术探索阶段（1950s-1990s）：这一阶段以技术探索为主，主要集中在自动化编程领域。1957 年，约翰·麦卡锡开发了第一个专门用于 AI 编程和符号推理的 AI 软件包“逻辑理论家”。在 1970 年代，伴随专家系统的崛起，早期工具如 Microsoft Front Page 使设计师能够通过模块化操作创建图形界面，成为无代码编程的雏形。
无代码与 AI 编程的演变与市场前景
在深度学习的发展阶段（1990 年代 -2017 年），无代码编程的普及逐渐加速，并拓展至企业级功能。自 1994 年的 GeoCities 和 2003 年的 WordPress 以来，这些平台大大降低了非技术人员建立网站的难度。James Martin 于 2007 年首次提出“无代码”这一概念，旨在通过自动化技术来降低开发的门槛。同时，统计学习与集成开发环境（IDE）工具如 Eclipse 的代码补全插件也开始萌芽。进入 2010 年代，无代码平台如 Bubble 和 Webflow 开始整合工作流程自动化和数据管理功能，从而支持企业级应用的开发。
进入 AI 编程阶段（2017 年至今），人工智能在编程的各个环节中扮演着越来越重要的角色，各类相关工具的应用也呈现出爆发式增长。2017 年，”AI for Code” 的概念首次提出，标志着 AI 在代码生成、优化及错误检测等领域的显著作用。2019 年，OpenAI 推出的 Codex 模型引发了行业的广泛关注，AI 编程工具不仅实现了代码补全，还逐渐演变为全流程的开发助手，并向“低代码”和“无代码”编程发展。2022 年，ChatGPT 的出现使得代码生成工具迅速普及，GitHub Copilot 在短短六个月内用户数量便突破了百万。
产业链剖析与市场展望
（1）产业链结构
产业链的上游主要提供基础设施与硬件支持，包括 AI 芯片制造商（如英伟达和英特尔等，负责提供算力核心）、集成开发环境与 AI 开发平台（如微软 Azure 和阿里云，提供开发环境）、存储设备（如华为和联想，确保数据存储）以及服务器厂商（如浪潮和中兴，提供计算硬件）。
中游则专注于技术研发与平台建设，国内的代表性企业有商汤科技、智谱 AI 和阿里云等。
下游则是通过软件集成商将技术应用到终端用户，覆盖互联网、金融、政务、能源、电信、医疗设备等多个领域。
图 6：AI 编程产业链结构图
（2）市场规模
在当前的人工智能领域，AI 编程被视为最具价值、用户愿意付费且增长最快的应用之一。它不仅仅是提升效率的工具，更是重塑软件生产关系的基础设施。根据 Menlo Ventures 的调研，预计到 2024 年，企业生成式 AI 用例中，代码的占比将达到 51%，居各类用例之首。
图 7：2024 年企业生成式 AI 用例中代码占比分析
中国在行业本土化及场景应用方面展现出更强的优势。据预测，2024 年，中国的 AI 代码生成市场规模将达到 90 亿元人民币，预计到 2028 年将增长至 330 亿元人民币，年均增长率约为 38.4%。
图 8：中国 AI 代码生成市场规模及增长趋势
应用现状与行业渗透
在行业应用方面，AI 编程在互联网和游戏领域的渗透率已超过 80%。随着 AI 编程的不断推进，其在电信（30%）、政务（15%）等行业的应用渗透率有望持续提升。
图 9：AI 编程在中国各行业的渗透情况
在具体功能的应用上，编写代码的使用率高达 82%，问题解答（68%）和调试辅助（57%）紧随其后。尤其值得关注的是，开发者对某些尚未普及的功能表现出高度期待，如部署与监控（41% 感兴趣）和项目规划（40% 感兴趣），这表明运维和管理环节的 AI 化将成为未来发展的重要方向。
图 10：2024 年全球开发人员最常用的 AI 功能
市场竞争态势与企业解析
（1）竞争态势
在全球 AI 编程领域，美国和中国处于领先地位。当前，美国的 Claude Code、Cursor 和 Windsurf 形成了三足鼎立的竞争格局，而中国市场则相对分散，行业壁垒较高，主要由互联网巨头和科创企业两类主体构成。此外，许多 AI 编程产品在功能设计上高度同质化，竞争的焦点主要集中在底层模型的能力和工具的整合策略上。
表 2：全球 AI 编程产品的网络访问量与月活跃用户统计
互联网巨头如阿里巴巴、百度和字节跳动等，相继推出了通义灵码、Baidu Comate 和豆包 MarsCode 等产品，具备技术领先、生态系统完善和市场影响力强等多方面优势，能够投入大量资源进行 AI 编程工具的研发与推广。
同时，科创企业如卓易信息、智谱 AI、普元信息、商汤科技和金信息等，凭借强大的创新能力、快速的产品迭代、灵活的定价策略及对特定场景的优化，能够为特定开发环境或编程语言提供定制化的解决方案，迅速响应用户的个性化需求。
（2）代表性企业及其产品
字节跳动推出的豆包 MarsCode
豆包 MarsCode 是字节跳动在 2024 年推出的基于豆包大模型的智能开发工具，旨在为国内开发者及广大用户提供免费的编程服务，涵盖智能代码补全、生成、优化、注释生成、代码解读及错误修复等功能。
AI 编程工具的快速发展与市场动态
TRAE 是字节跳动在 2025 年推出的一款原生 AI 中文集成开发环境（IDE），专为专业开发者设计，现已升级至 2.0 版本，迅速在 AI IDE 市场中占据一席之地。其 1.0 版本专注于“代码生成”，而 2.0 版本则采用“SOLO”模式，覆盖从需求分析到部署的全流程，借助 AI 提供完整的上下文和工具链支持。
百度推出的文心快码（Baidu Comate）是一款基于文心大模型的编码辅助工具。自 2022 年以来，该工具已经从基础的代码推荐发展为功能丰富的代码生成助手，具备自动代码生成、单元测试创建、自然语言转代码、注释添加及智能问答等多项功能。2024 年，百度还推出了 Comate+ 开放平台，支持企业级的定制化部署。
Comate AI IDE 于 2025 年发布，作为一个独立的原生 AI 开发环境，它支持全流程的 AI 辅助编码，具备多智能体协作和多模态能力的增强。其创新功能包括设计稿一键转换为代码、MCP 工具接入以及即开即用，特点在于简易智能，适合非专业人士使用，相较于字节跳动的同类产品更具友好性。
阿里巴巴在 2024 年推出了通义灵码 AI 程序员，具备代码智能生成、智能问答和任务自动执行等功能，兼容多种开发工具如 VS Code 和 JetBrains IDEs。通义灵码基于通义大模型，在 2025 年 2 月的 Chatbot Arena 大模型盲测中，Qwen2.5-Max 在数学和编程能力方面名列第一。
此外，阿里推出的图像大厨（ImgCook）平台，旨在将图像一键转换为可维护的前端代码，适合营销和广告等行业使用。图像大厨能够解析设计文件并自动生成包含视图代码、数据字段绑定、组件代码及部分业务逻辑的前端代码。
腾讯的 CodeBuddy 今年推出了智能编程助手，经历了从插件工具到全流程 IDE 的转变。CodeBuddy IDE 是一个独立的开发平台，从产品规划、UI 设计到前后端开发及部署，覆盖了整个开发生命周期。它的四大智能体——Plan Agent、Design Agent、Coding Agent 和 Deploy Agent，让用户通过自然语言描述业务场景，AI 会自动生成结构化的 PRD，帮助非技术背景的人员快速进行产品规划。
卓易信息成立于 2008 年，专注于为计算设备厂商提供云计算核心固件及政企客户的云服务解决方案。其全资子公司艾普阳科技于 2024 年推出了 SnapDevelop，一款国产化的低代码 IDE，采用模型驱动的方式自动生成应用的前后端代码，支持多种可视化设计器和 AI 助手，灵活且无技术锁定，用户可以根据需求选择适合的开发方式。
普元信息成立于 2003 年，是一家领先的数据治理和低代码技术提供商。其低代码开发平台 EOS Platform 是企业级的数字应用支撑平台，整合了 AI 助手、快速渲染和分布聚合等技术，具备复杂代码开发、敏捷拖拽开发、流程协同开发和数据分析开发的多种能力，适用于如 ERP 和 MES 等复杂业务系统。
商汤科技于 2014 年成立，专注于人工智能软件服务。其推出的代码小浣熊是基于商汤大语言模型的智能研发助手，能够支持超过 100 种编程语言和 IDE，涵盖软件需求分析、架构设计、代码编写及测试等环节，满足用户的多种编程需求。此外，小浣熊家族的 Raccoon 还支持复杂表格和多文件的数据分析任务，能有效服务于财务、商业和市场等领域。
智谱 AI 成立于 2019 年，源于清华大学计算机系的技术成果，专注于人工智能大模型的研发。其开发的 CodeGeeX 智能编程助手，提供代码生成、补全、注释添加、翻译和智能问答等功能，支持多种编程语言的互译，具有较强的实用性和广泛的应用场景。
硅心科技成立于 2017 年，专注于智能化软件开发解决方案。其 aixcoder 智能编程机器人具备自动处理问题、智能问答及全流程代码生成等功能，推出了国内首个基于深度学习的代码生成模型“aixcoder XL”，能理解人类语言与编程语言，此外还提供企业级私有化部署服务，特别是在航天领域的应用。
政策与资本动态
（1）政策环境
针对 AI 编程行业的政策相对有限，主要是对相关产业的间接支持。通过《关于推动未来产业创新发展的实施意见》等文件，鼓励利用人工智能和先进计算技术培育未来产业，推动公共数据标注需求和关键技术攻关。同时，还有《生成式人工智能服务管理暂行办法》和《人工智能生成合成内容标识办法》等，明确了监管要求，强调发展与安全的双重重视。
表 3：中国 AI 编程行业相关政策
（2）资本动态
随着 AI 技术的迅速进步，AI 代码生成领域的热度持续上升，尤其自 2022 年以来，投融资金额显著增加。2024 年，投资情况达到近十年以来的最高点，共发生 19 起投融资事件，总金额约为 112.25 亿人民币，相比 2023 年增长约 109%。
图 11：中国 2016-2024 年 AI 代码生成行业投融资情况
AI 编程领域的投资动态与未来展望
近期，AI 编程行业的投融资活动表现出明显的集中趋势，大额融资和迅速增长的特点愈发显著。以智谱 AI 为例，2024 年其投融资事件达到了 5 起，已公开的融资总额超过了 45 亿人民币，充分体现了该行业的良好发展前景。
表 4：2024 年中国 AI 代码生成行业主要投融事件
通过对融资轮次的分析，可以看出，中国 AI 代码生成行业仍处于初级阶段。2024 年，天使轮、Pre- A 轮及 A 轮融资合计占比超过 50%，这一数据表明行业中新兴企业数量众多，竞争环境相当激烈。
图 12：2024 年中国 AI 代码生成行业主要投融事件轮次分布
从地域分布来看，2024 年中国 AI 代码生成行业的投融资事件主要集中在北京、广东和上海，显示出高度的地域集中性。
图 13：2024 年中国 AI 代码生成行业主要投融事件地域分布
未来发展趋势
未来，端到端的自动化将成为趋势。与以往编程自动化仅局限于单一任务不同，AI 将推动从需求分析、代码生成到测试验证及部署运维的全流程自动化，形成一个闭环。这种端到端自动化的核心技术包括多 AI Agent 之间的协同和可定制的大模型，能够显著提高开发效率，减少人为错误，并确保流程的一致性。
此外，开发规范的驱动作用愈发明显。开发者正逐渐从随意的“感觉式编码”（Vibe Coding）转向更加严谨的“规范驱动开发”（Spec-Driven Development）。前者依赖自然语言指导 AI 编程，缺乏可预测性，难以保证代码的质量和架构一致性。而后者则通过将高层次需求转化为详细且结构化的书面规范，为 AI 的后续开发提供了明确的指导，确保开发的准确性。
在异步 AI 编码方面，过去主要依赖开发者与 AI 的实时互动，但随着开发基础设施（如 VSCode Server 等）、上下文引擎及模型协议的发展，AI 编程正向后台异步执行转型。通过模型对需求的分析，AI 能够在后台生成开发计划、代码，甚至是自动化测试脚本。
风险与挑战
面临的首个挑战是生产力悖论。根据 METR 发布的一项随机对照试验结果显示，使用 AI 助手的开发者实际耗时增加了 19%。这可能源于审查和修正所带来的认知负担以及过度依赖 AI 的诱惑。这一悖论暗示，AI 的优势并不在于缩短核心编码任务的时间，而在于减轻繁琐任务的负担，使开发者能够将更多精力投入到架构设计等更高层次的工作中。
图 15：开发者预计花费时间（左）与实际花费时间对比 (右)
其次，规模化适配困难。在面对企业级代码库时，AI 的表现显著下滑。由于每个公司的代码库具有独特性，AI 往往生成看似合理但并不符合特定规范的“幻觉代码”，例如调用不存在的内部函数、违反特定风格规则或破坏 CI/CD 流水线。此外，传统代码检索常常被“同名不同义”的语法陷阱困扰，难以准确匹配所需的功能和逻辑。
再者，现有的人机协作存在瓶颈。当前的 AI 编程助手与开发者的交互方式相对粗糙，开发者对于 AI 输出的控制能力较弱，生成的代码往往是无结构的庞大数据块，缺乏标识需要人工复核的机制；而对专业开发工具的支持不足，也导致调试器等工具无法有效使用。这些问题使得开发者可能盲目依赖那些虽然能通过编译却在运行时出现错误的代码。
最后，评估体系的失准也是一个亟待解决的问题。当前主流的 SWE-Bench 评估标准存在显著不足，可能会误导技术的发展方向，并掩盖模型的能力缺陷。测试案例往往仅涵盖几百行代码，远不能反映企业级项目的复杂程度；评估场景过于简单，无法有效捕捉重构大型系统、人机协作编程或性能关键重写等高风险场景的复杂性，还存在数据泄露的隐患。
