核心观点：

AI编程被视为人工智能领域中最受欢迎、用户愿意付费的应用之一，并且它的增长速度非常迅猛。它不仅仅是一个提高效率的工具，更是重新构建软件开发关系的基础设施。

AI编程借助大规模模型技术来提升软件开发的效率，主要通过自然语言交互、上下文理解和自动生成能力，智能化地实现代码生成、补全、调试和架构设计，不断推动开发效率向新的高度发展。

至2024年，中国的AI代码生成市场预计将达到约90亿元人民币，预计到2028年将增至330亿元人民币，年均复合增长率高达38.4%。

在全球范围内，美国和中国在AI编程领域处于领先地位。美国的Claude Code、Cursor和Windsurf形成了竞争的三足鼎立局面，而中国市场则相对分散，竞争的主要焦点在于底层模型的能力和工具的整合方式。

根据METR发布的一项随机对照试验，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”提示我们，AI编程的核心优势可能并不在于缩短编码任务的时长，而在于减轻开发者在编写样板代码等繁琐任务上的时间消耗，使他们能够将更多精力投入到更具创造性的架构设计中。

行业概述

（1）定义

AI编程（AI Coding）是指借助人工智能（AI）技术来辅助或自动化软件开发的过程，其涉及代码生成、补全、调试、测试与优化等多个环节。其主要目标在于提高开发效率，降低编程门槛，从而使开发者能够集中精力于更具创造性的任务，而非重复性的编码工作。

AI编程通过自然语言交互、上下文感知与自动生成能力，利用大规模模型技术显著提升软件开发效率，实现了代码生成、补全、调试及架构设计的智能化，推动开发效率的飞跃。

图1：基于大模型的AI代码生成逻辑

（2）关键技术

机器学习的应用是AI编程中的重要技术，主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习依靠带有明确标签的数据进行训练，以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；无监督学习则关注没有预先标注的数据，旨在发现数据内在的结构和模式；强化学习则通过不断尝试和反馈来优化代码生成策略，例如根据代码执行结果调整生成的代码，以提高质量。

图2：机器学习的分类

自然语言处理（NLP）则是理解开发者用自然语言表达的编程需求，并将其准确转化为编程任务的技术。例如，当开发者要求“创建一个计算两个数之和的函数”时，NLP技术能够提取关键信息并生成相应的代码。此外，NLP还可以用于生成代码注释和文档，帮助开发者理解代码的功能与使用方法。

图3：NLP 主要功能及结构

代码理解技术旨在分析软件系统的内部信息及运作流程，获取相关知识。这些信息可在CI/CD的各个阶段进行访问与应用。传统的代码理解方案通常由代码解析层、代码分析层以及应用层构成，常用的分析手段包括静态分析、动态分析、非源码分析和基于大规模语言模型的分析。

图4：传统代码理解技术方案

（3）类型

根据代码生成功能，AI编程可分为代码补全、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、交互式编程等多种类型。

表1：AI代码生成功能分类

行业发展历程

AI编程领域经历了多个发展阶段：技术探索阶段（1950s-1990s）、深度学习阶段（1990s-2017），以及当前的AI编程阶段（2017年至今）。目前，AI编程工具正在从最初的简单代码补全插件（如GitHub Copilot）向更为全面的AI驱动集成开发环境（IDE）转变。

图5：AI编程行业发展历程

在技术探索阶段（1950s-1990s），主要聚焦于自动化编程。1957年，约翰·麦卡锡推出了第一个专门用于AI编程与符号推理的AI软件包“逻辑理论家”。进入1970年代，随着专家系统的兴起，早期工具如Microsoft Front Page使得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编程的演变与市场动态

深度学习时代（1990年代至2017年）：无代码概念逐步普及，并向企业级应用扩展。GeoCities（1994年）和WordPress（2003年）在推动无代码的普及方面发挥了重要作用，使得非专业人士也能够创建网站。2007年，James Martin首次提出“无代码”这一概念，强调了借助自动化技术来降低开发难度的重要性。同时，统计学习与集成开发环境（IDE）工具的初步发展，如Eclipse的代码补全插件也开始浮现。进入2010年代，无代码平台如Bubble和Webflow等开始集成工作流程自动化与数据管理功能，这为企业应用开发提供了支持。

人工智能编程时代（2017年至今）：AI技术在编程过程中的参与度显著提高，相关工具的应用呈现爆炸性增长。2017年，“AI for Code”这一概念逐渐形成，人工智能在编程中承担了更为重要的角色，包括代码生成、优化及错误检测等方面。2019年，OpenAI推出的Codex模型更是引发了行业的广泛关注，使得AI编程工具从代码补全发展为全面的开发助手，甚至向“低代码”和“无代码”编程迈进。2022年，ChatGPT的问世促使代码生成工具的使用迅速增加，GitHub Copilot在短短六个月内用户数量便突破了百万。

行业结构与市场规模分析

（1）产业链的构成

在产业链的上游，主要提供基础设施和硬件支持，包括AI芯片制造商（如英伟达、英特尔等，负责算力核心的提供）、集成开发环境及AI开发平台（如微软Azure、阿里云，为开发者提供环境）、存储设备（华为、联想等，确保数据存储安全）以及服务器制造商（如浪潮、中兴等，提供计算硬件）等。

中游部分则侧重于技术研发与平台搭建服务，国内主要企业包括商汤科技、智谱AI、阿里云等。

而在下游，软件集成商将技术应用于终端用户，涵盖互联网、金融、政务、能源、电信和医疗设备等多个领域。

图6：AI编程产业链结构图

（2）市场规模的现状

AI编程已成为人工智能领域中最具实用性、用户愿意投资且增长速度最快的应用之一。它不仅仅是提升效率的工具，更是重塑软件生产关系的新基础设施。根据Menlo Ventures的调研，预计到2024年，企业生成式AI的应用中，代码所占比例将达到51%。

图7：2024年企业生成式AI应用中代码比例最高

在本土化与行业应用方面，中国表现出明显的优势。预计到2024年，中国AI代码生成市场规模将达到90亿元人民币，并预计在2028年前将增长至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其增速

应用落地现状

从行业应用的角度来看，目前AI编程在互联网及游戏领域的渗透率已超过80%。随着AI编程的不断发展，预计其在电信（30%）和政务（15%）等行业的渗透率将进一步提高。

图9：AI编程在中国各行业的渗透率

在具体的功能应用中，编写代码的使用率高达82%，位居首位；问题解答（68%）和调试辅助（57%）紧随其后。值得注意的是，开发者对于某些尚未普及的功能表现出较高的期待，例如部署与监控（41%感兴趣）和项目规划（40%感兴趣），这表明运维与管理环节的AI化将成为未来发展的重点。

图10：2024年全球开发人员在开发流程中最常用的AI功能

竞争态势与企业分析

（1）竞争态势

美国与中国在AI编程领域处于领先地位。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，行业进入壁垒较高，主要由互联网巨头和科创企业构成。此外，大多数AI编程产品在功能上高度同质化，当前的竞争关键在于底层模型的能力和工具整合的方式。

表2：全球AI编程相关产品的WEB访问量及月活跃用户数

在这一领域，阿里、百度、字节跳动等互联网巨头相继推出了通义灵码、Baidu Comate、豆包MarsCode等产品，展现出技术领先、生态完整和市场影响力强等优势，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，凭借其强大的创新能力、快速的产品迭代、灵活的定价模式以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解决方案，迅速响应用户的具体需求。

（2）代表性企业及产品

字节跳动——豆包MarsCode

豆包MarsCode是字节跳动在2024年推出的一款基于豆包大模型的智能开发工具，旨在为国内开发者及广泛用户提供免费的编程服务，包括智能代码补全、生成、优化、注释生成、代码解释和错误修复等功能。

AI编程工具的崛起与市场动态

TRAE是字节跳动于2025年发布的中文IDE产品，专为专业开发人员设计，目前已经升级至2.0版本。在AI IDE市场中，TRAE处于领先地位。1.0版本主要集中在“代码生成”上，而2.0版本则通过“SOLO”模式实现了从需求到部署的全流程覆盖，依托AI提供全面的上下文及工具链支持。

来自百度的文心快码（Baidu Comate）是基于文心大模型的编码辅助工具。自2022年推出以来，该工具已从简单的代码推荐进化为强大的代码生成助手，具备自动代码生成、单元测试生成、自然语言生成代码、注释生成及智能问答等多种功能。到2024年，百度计划推出Comate+开放平台，以支持企业级的定制化部署。

Comate AI IDE作为2025年发布的独立AI原生开发环境工具，支持AI辅助编码的完整流程，具备多智能体协同和多模态能力增强等特性。它创新性地实现了设计稿一键转代码，并支持MCP工具接入，用户体验友好，使得即便是非专业人士也能轻松上手。

阿里巴巴的通义灵码于2024年正式推出，提供智能代码生成、研发咨询、任务自动执行等功能。它兼容VS Code和JetBrains IDEs等开发工具，基于通义大模型，在2025年2月的Chatbot Arena大模型盲测中，Qwen2.5-Max在数学和编程领域的具体能力上名列前茅。

图像大厨（ImgCook）是阿里巴巴推出的D2C（Design to Code）平台，旨在将各种设计图一键转化为可维护的前端代码，广泛适用于营销和广告等场景。该平台能够自动识别并解析设计文件，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代码的前端代码。

腾讯云在今年推出了CodeBuddy智能编程助手产品线，经历了从插件工具到全流程IDE的演变。CodeBuddy IDE是一个独立的全流程开发环境，覆盖从产品规划、UI设计到前后端开发及部署的完整生命周期。核心由四大智能体组成，用户只需用自然语言描述业务场景，AI便能自动生成结构化PRD，助力非技术背景的产品经理和业务人员快速完成产品的初期规划。

卓易信息成立于2008年，专注于为CPU和计算设备厂商提供云计算设备核心固件及服务，同时为政企客户提供全面的云服务解决方案。其全资子公司艾普阳科技于2024年推出的SnapDevelop是一款国产低代码IDE产品，采用模型驱动方式自动生成应用的前后端代码，支持多种可视化设计工具及AI助手，提供全栈应用开发功能，灵活性强，用户可根据自身需要选择合适的开发方式。

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被视为企业级“一体化数字应用支撑平台”，整合了包括AI助手、快速渲染和分布聚合等多项核心技术，具备复杂代码开发、敏捷拖拽开发等多种能力，并能够实现全生命周期管理。与同类产品相比，普元平台以复杂业务模型为核心，专注于高低代码融合架构，服务于ERP、MES等复杂业务系统。

商汤科技成立于2014年，致力于提供人工智能软件服务。公司推出的代码小浣熊是基于其大语言模型的智能研发助手，支持超过100种主流编程语言和IDE，涵盖软件需求分析、架构设计、代码编写及测试等环节，满足用户在编程学习和代码编写上的多样需求。此外，小浣熊家族的Raccoon还具备复杂表格、多文件理解能力，能够进行数据运算、比较分析和可视化等数据分析任务，广泛应用于财务、商业及销售市场等多个场景。

智谱AI于2019年创立，起源于清华大学计算机系的知识工程实验室，专注于人工智能大模型技术的研发。CodeGeeX是智谱AI推出的智能编程助手，功能包括代码生成、自动添加注释、代码翻译及智能问答等。此外，CodeGeeX还具备跨语言代码翻译及代码解释等特性，相较于同类产品，具有更强的功能和广泛的应用，其核心优势在于基于大规模多语言代码生成模型实现多种语言间的互译和技术问题解答。

硅心科技成立于2017年，专注于智能化软件开发解决方案，源自北京大学软件工程研究所。到2025年，公司已完成多轮融资。其产品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，并发布了国内首个基于深度学习的代码生成模型“aixcoder XL”，能够理解人类语言和编程语言并生成代码。同时，aixcoder还提供企业级的私有化部署服务，如“控制算法代码智能生成工具IPRCoder”，将AI编程应用于航天领域。

政策与融资动态

（1）政策环境

针对AI编程行业的政策相对较少，主要是对相关产业实施支持政策，从而间接推动AI编程的发展。一方面，《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来培养具备高潜力的未来产业，同时释放公共数据标注需求，并进行关键技术攻关与应用；另一方面，《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》等文件明确了分类监管和内容标识的要求，强调发展与安全并重。

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，展现出波动增长的趋势。特别是自2022年以来，投融资金额显著增长。2024年的投资活动达到近十年来的最高峰，共发生19起投融资事件，总投资金额约为112.25亿人民币，较2023年约53.68亿人民币的投资额同比增长了109%。

图11：中国2016-2024年AI代码生成行业投融资情况

AI编程领域投融资现状与未来展望

在AI编程行业中，投融资活动正显示出集中化、大额融资和高速增长的趋势。以智谱AI为例，2024年该公司共完成了5笔融资，披露的资金总额超过了45亿元人民币，突显了该领域的良好增长潜力。

表4：2024年中国AI代码生成行业主要投融事件

通过对融资轮次的观察，发现中国的AI代码生成行业仍处于早期发展阶段。2024年，天使轮、Pre-A轮和A轮的融资总占比超过50%，这表明行业内新兴企业数量较多，竞争非常激烈。

图12：2024年中国AI代码生成行业主要投融事件轮次分布

从地域分布方面看，2024年中国AI代码生成行业的主要融资事件集中在北京、广东和上海，这些地区表现出明显的集中性。

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

全流程自动化的趋势愈发明显。以往的编程自动化多局限于单一任务，而无代码平台的业务逻辑往往需要人工配置或拼接有限的模块。展望未来，AI编程将推动需求分析、代码生成、测试验证及部署运维等环节形成完整闭环，实现真正的端到端自动化。其核心技术包括多AI Agent协同与可定制化大模型，能够显著提高开发效率，减少人为错误，并确保流程一致性。

规范驱动开发的理念正在兴起。开发者们正逐步摆脱随意的“感觉式编码”，转向更为严谨的“规范驱动开发”。“感觉式编码”是指开发者通过自然语言与AI互动，这种方法往往缺乏可预测性，难以确保代码质量和架构一致性。而“规范驱动开发”则在AI编写代码前，先将高层次需求转化为清晰、详细的书面规范，成为指导后续开发活动的“单一事实来源”。

异步AI编码正在崭露头角。过去，AI编程主要依赖于开发者在IDE中的实时互动，但随着开发基础设施（如VSCode Server等）、上下文引擎和模型上下文协议的进步，AI编程正逐渐转向后台异步执行。例如，通过模型分析需求或开发任务，在后台生成计划、代码，甚至自动化测试脚本。

面临的风险与挑战

首先是生产力悖论。根据METR发布的一项随机对照试验，使用AI助手时，实际耗时增加了19%。这可能源于审查和修正所需的认知开销，以及过度依赖AI的诱惑。这一悖论提示我们，AI的真正优势或许并不在于缩短编码时间，而在于提升其他方面的效率，例如减少重复性代码的编写，从而将更多的精力投入到架构设计等更高层面的工作中。

图15：开发者预计花费时间（左）与实际花费时间对比（右）

其次，规模化适配的困难不容忽视。面对企业级代码库时，AI的表现常常不尽人意。各个公司的代码库具有独特性，AI往往生成看似合理但实际上不符合特定企业规范的“幻觉代码”，例如调用不存在的内部函数、违反特定风格规范或破坏CI/CD流水线。此外，传统代码检索可能被“同名不同义”的语法陷阱所困扰，导致无法准确匹配所需功能与逻辑。

再者，人机协作的瓶颈仍然存在。目前的AI编程助手与开发者之间的互动较为粗糙，开发者对AI生成代码的控制力不强，所生成的代码往往是一团无序的数据块，系统缺乏识别需要人工复核的代码段的能力；同时，对专业开发工具的支持不足，难以有效利用调试器等工具。这种情况使得开发者可能盲目信任那些虽然能通过编译却在运行时出错的代码。

最后，评估体系面临失准的风险。目前主流的SWE-Bench评估标准存在明显不足，可能引导技术发展方向的偏差，掩盖模型能力的缺陷。测试案例往往仅涉及几百行代码，远不及企业级项目的复杂性；评估场景简单，难以捕捉到重构大型系统、人机协作编程或性能关键型重写等高风险场景的复杂性，还可能面临数据泄露的风险。