中国信息通信研究院人工智能研究所 2026年3月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（ AIforSoftware 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10AI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 AI4SE行业现状调查报告（202 6年） 1一、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