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【文/觀察者網(wǎng) 陳思佳】近年來，隨著人工智能（AI）技術(shù)的快速進步，AI正在許多領(lǐng)域協(xié)助人類的工作，其中也包括計算機編程領(lǐng)域。諸如Anysphere推出的Cursor、GitHub和OpenAI合作開發(fā)的GitHub Copilot等工具已得到廣泛使用，可以實現(xiàn)代碼對話、代碼補全、代碼編輯等功能。

國內(nèi)的AI編程模型也在飛速發(fā)展，為開發(fā)者提供更多幫助。在7月26日至28日舉行的2025世界人工智能大會上，商湯科技、阿里巴巴、科大訊飛等企業(yè)展示了多款A(yù)I編程工具，這些工具可以在不同層級上輔助開發(fā)者的代碼編寫任務(wù)，提高開發(fā)效率。

科大訊飛的星火飛碼iFlyCode以星火代碼大模型為基礎(chǔ)，可以理解項目級工程代碼，具備智能問答、代碼智能補全和生成、代碼智能優(yōu)化、智能生成測試單元等功能。

阿里云也展示了旗下AI編程產(chǎn)品通義靈碼，具備自主決策、環(huán)境感知、工具使用等能力，可以根據(jù)開發(fā)者的編碼訴求，使用工程檢索、文件編輯、終端等工具，可以端到端完成編碼任務(wù)。

圖源：觀察者網(wǎng)

商湯科技展示了軟件智能研發(fā)助手代碼小浣熊，據(jù)商湯科技介紹，該工具支持基于 AI 大模型的代碼對話、代碼補全、代碼編輯和 MCP 配置，覆蓋軟件需求分析、架構(gòu)設(shè)計、代碼編寫、軟件測試等環(huán)節(jié)，可滿足個人開發(fā)者和企業(yè)級項目開發(fā)等各類需求。

商湯科技產(chǎn)品總監(jiān)、小浣熊家族負責人賈安亞告訴觀察者網(wǎng)，代碼是大模型比較成熟的一個應(yīng)用，國內(nèi)外已出現(xiàn)許多AI輔助編程的產(chǎn)品，“它可以幫助開發(fā)者編寫代碼、進行基于知識庫的代碼補全和問答、編寫測試用例等。在互聯(lián)網(wǎng)軟件公司、金融、教育等行業(yè)，我們有比較多的應(yīng)用?！?

賈安亞介紹說，軟件研發(fā)涉及產(chǎn)品經(jīng)理、架構(gòu)師、開發(fā)、測試、部署、運維等多個環(huán)節(jié)，代碼小浣熊可以從三個層面提供幫助：一是不同環(huán)節(jié)的個人提高效率；二是整體的端到端流程，降低溝通的成本；三是對企業(yè)的存量代碼做整體的梳理，避免出現(xiàn)“重復(fù)造輪子”的情況。

圖源：商湯科技

她指出，軟件研發(fā)，特別是系統(tǒng)層級的軟件研發(fā)，其實是一個非常復(fù)雜的工程，并不是單純靠大模型生成一個頁面就可以完成，很多時候需要前后端的協(xié)同，“所以我們還是貫徹人機協(xié)同的方向，在一些子環(huán)節(jié)上通過智能體幫助開發(fā)者提高效率。”

本月早些時候，AI研究非營利組織METR發(fā)布的一項研究顯示，AI輔助編程反而可能降低資深開發(fā)者的工作速度。在這項研究中，參與的資深開發(fā)者最初認為AI可以使任務(wù)完成時間減少24%，但實際上AI讓任務(wù)完成時間增加了19%。

METR發(fā)現(xiàn)，工作速度變慢的主要原因，是開發(fā)者需要花時間檢查和糾正AI給出的建議。但研究也指出，對于不同的開發(fā)場景、不同水平的開發(fā)者，AI編程工具發(fā)揮的效果有所不同，AI仍可以幫助初級開發(fā)者和需要接觸不熟悉的代碼庫的工程師提高效率。

對此，賈安亞表示，商湯很早就發(fā)現(xiàn)，對于經(jīng)驗不同的開發(fā)者，AI輔助編程工具能夠提供的幫助有所不同。對于經(jīng)驗較少的開發(fā)者，他們很看重代碼補全的功能，因為這可以免去很多重復(fù)的工作；但對于資深的開發(fā)者，代碼補全并沒有那么大的幫助，他們更多地把大模型用作一種系統(tǒng)或者搜索引擎。

“現(xiàn)階段大模型對一些框架代碼的理解，可以很好地讓新手熟悉代碼。企業(yè)的新員工也好，經(jīng)驗不足的程序員也好，可以把大模型作為一個抓手，去更好地理解企業(yè)的代碼，”賈安亞說，“對于資深的開發(fā)人員，他們也可以利用大模型快速生成頁面，去調(diào)度各類智能體分工進行一些任務(wù)。”

如今，人們已經(jīng)可以通過簡單的文字描述，讓AI協(xié)助完成一些需求，這使得越來越多的開發(fā)者和企業(yè)將目光投向自然語言編程，尋求通過AI和機器學習算法將人類的自然語言指令直接轉(zhuǎn)換為代碼。自然語言編程的優(yōu)勢是可以讓編程變得更加簡單和直觀，但人類語言的復(fù)雜性和模糊性增加了開發(fā)這項技術(shù)的難度。

談及自然語言編程的前景，賈安亞對觀察者網(wǎng)表示，通過AI技術(shù)，不太熟悉編程的用戶現(xiàn)在已經(jīng)可以使用自然語言實現(xiàn)一些基本的需求。但她指出，計算機的底層是二進制代碼，需要非常準確的語言，而自然語言容易出現(xiàn)歧義，因此未來的發(fā)展方向可能是構(gòu)建基于自然語言、同時具有標準語法的編程語言。

她表示：“就像從機器語言、匯編語言到現(xiàn)在的Java、Python等語言，編程語言對開發(fā)者的門檻越來越低。未來，可能通過某種類自然語言的方式進一步降低編程門檻，但為了保證編程的效果，編程語言還是需要一定的規(guī)范性?！?

如今，日漸成熟的AI編程工具正在為程序員的工作提供更多幫助。METR的技術(shù)人員喬爾·貝克爾（Joel Becker）在研究中指出，許多資深程序員愿意使用AI編程工具，因為AI讓開發(fā)工作“變得更容易、更輕松”，“開發(fā)者的目標并不只是盡快完成任務(wù)，所以他們會選擇更加省力的路線?！?

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