在大模型賦能下，研發過程正在發生一場深刻變革，大模型的理解、生成、邏輯、記憶能力同軟件研發領域相結合，讓軟件開發更高效、更安全。 百度在智能編碼領域已經探索了兩年，智能編碼提效工具文心快碼已在公司內部被數萬名工程師使用，智能研發提效顯著。 基於大模型的 AI 編程已經成為提高軟件開發效率和質素的關鍵生產工具，各行各業都在積極探索構建智能化研發管理體系，加速企業數智化升級。然而，企業在大 模型真正落地套用中，面臨數據泄露與程式碼安全風險、算力資源有限、研發效能難以量化評估等挑戰，特別是通用大模型因基於開源數據訓練，缺乏企業特有的領 域知識，導致生成的程式碼難以符合企業的業務邏輯和編碼規範，很大程度上限制了 AI 在企業研發中的深入套用。
幻影視界 今天分享的是人工智能AI行業研究報告： 【2024年AI程式碼平台及產品發展簡報 】 。
研究報告內容摘 要 如下
AI+範式下對於高質素的數據需求
AI程式碼平台及產品在研發過程中離不開針對程式碼底層數據作為支撐，在產品套用過程中更是離不開企業程式碼庫的「上下文」數據支撐，因此，對 於數據治理耗費的精力不容忽視，數據質素可保證最終產出的程式碼質素達到預期水平。同時也是未來 AI程式碼開發平台作為客製化解決方案不可忽 視的關鍵因素。
大模型技術發展下的工程化建設
AI Agent程式碼平台更具靈活性和復雜性，結合現有技術，能夠構建復雜的AI驅動套用
AI Agent平台與低/無程式碼平台各有優勢，許多平台開始 融合 這幾種技術功能， 充分利用對方優勢進行互補 ，以提供更全面和強大的解決方案， 爭取未來低門檻編程市場份額。
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