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导语：2024年，人工智能（AI）在软件开发中的地位再度提升。从辅助编程、自动化测试到智能化项目管理，AI 已不再是程序员的“工具”，而逐步成为开发团队的“伙伴”。过去一年，AI-assisted coding 的发展速度超出预期，不仅改变了代码生产方式，更在重塑整个软件产业链。一、AI-assisted coding 的崛起：开发方式的根本性变革AI 辅助编码最早源于自动代码补全和智能建议，如今已经进化为全流程开发助手。无论是 GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer 还是国产的百度 Comate、阿里通义灵码，都在利用大语言模型（LLM）能力实时理解开发者意图，生成结构化代码、测试用例、乃至文档注释。根据 Stack Overflow Developer S

【导语】在人工智能技术的不断突破下，软件开发行业正在经历一场深层次的变革。AI驱动的代码生成工具正迅速成为开发者日常工作的新助手，从自动化脚手架搭建到复杂算法的实现，AI的参与正让“智能开发”成为现实。然而，这一趋势也带来了技术、伦理与生态层面的多重挑战。一、AI代码生成的加速崛起2024年以来，全球范围内AI代码生成市场迎来爆发式增长。根据Gartner最新报告，超过67%的软件企业已经在部分开发流程中尝试使用AI辅助编程工具。GitHub Copilot、Tabnine、CodeWhisperer等智能代码生成平台成为程序员的“第二大脑”，而国内的开源项目如“通义灵码”“CodeGeeX”等也正快速追赶国际水平。AI驱动的代码生成不仅仅意味着“自动写代码”，更代表了从需求分析到代码实现的

独立开发者 Vincent Schmalbach 近日撰文指出，尽管人工智能工具显著提高了软件开发效率，但行业价格并未因此下降——AI 并没有让软件开发更便宜。Schmalbach 以自身经验为例表示，使用 AI 后，一些任务的开发时间能从 4 小时缩短到 2 小时，但客户的预算与报价标准并未因此改变。市场定价仍由“惯例”和“期望”主导，而非开发者的实际工作效率。他认为，AI 的真正影响体现在工作内容和期望的转变：同样的预算下，客户希望开发者能实现更多功能、更高质量。AI 并未减少项目量，反而扩大了项目范围。也就是说，虽然成本没变，但在同一个预算之下，开发者／团队实际上在“能做的事情”上投入更多了。即原本预算可能只包含特性 A、B、C；而现在在同样预算下可能连 D、E、F 特性也能涵盖。换言

【导语】 随着人工智能技术的加速演进，生成式AI正在深刻改变软件开发行业的运作模式和创新路径。从代码自动补全到智能测试生成，AI正在成为软件研发团队的新成员，也在推动着整个开发生态迈入智能化的新阶段。一、生成式AI进入开发主流程：从辅助到主导过去，人工智能更多被用于质量分析、缺陷检测等辅助性环节。然而，自2023年以来，随着大型语言模型（LLM）在代码理解和生成领域的突破，生成式AI开始从“助手”转变为“联合开发者”。这一转变的标志是越来越多的开发团队将AI嵌入正式的研发流程中，而不仅仅依赖于个人层面的效率提升。以GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer、Google Gemini Code Assist为代表的智能编程助手，已经实现了根据自然语言描述生成可运行

【苏州，2025年11月】近日，随着苏州市政府正式发布《人工智能赋能产业高质量发展行动计划（2025—2028年）》，这座传统制造业和软件服务业并重的城市，正在迎来“AI+”新纪元。据悉，该计划聚焦智能制造、智慧政务、医疗健康、交通物流及新型软件开发领域，提出到2028年实现人工智能产业规模突破4000亿元的目标。苏州一直是长三角地区软件研发的重镇，聚集了超两万家科技企业，其中软件开发类企业占比近三成。近年来，随着人工智能、大模型及低代码平台的进一步成熟，传统软件开发产业正迎来由“软件定制”向“智能研发”转型的关键窗口期。业内人士指出，这一趋势有望成为苏州软件开发行业的新的增长引擎。一、政策驱动：AI落地“苏州场景”2025年，苏州提出“人工智能+城市”建设目标，计划在工业园区、高新区、吴中

【苏州，2024年9月】 近年来，作为中国智能制造与软件产业重镇的苏州，正全面加速布局具身智能与人工智能融合领域，致力于构建智能机器人、AI算法及工业软件一体协同的新型产业格局。据相关报道，苏州目前已集聚超过600家机器人产业链企业，规模以上工业企业达273家，形成了覆盖核心零部件、算法系统、整机制造及应用落地的完整产业链。这一成绩的背后，是苏州政府持续推动高科技产业集群化发展的战略眼光与实施路径。在数字化与智能化技术快速演进的背景下，具身智能（Embodied Intelligence）被视为下一轮人工智能革命的重要突破口，而苏州正成为这一领域的创新高地。一、具身智能产业加速成型，产业链联动效应凸显具身智能融合了感知、认知、运动控制及人机交互多项前沿技术，是AI从虚拟算法走向现实物理空间的

【导语】 随着生成式人工智能（Generative AI）和大语言模型（LLM）的持续突破，网站建设行业正迎来前所未有的技术变革。AI驱动的网站自动生成技术正从理念走向落地，它不仅在代码层面进行高效协作，更在设计与交互逻辑上实现了智能生成与持续优化，正在深刻重塑网站前端开发流程与产业格局。一、从模板化到智能化：网页构建模式的迭代过去十年，网站建设主要依赖模板化与组件化开发。开发者通过手工编写HTML、CSS、JavaScript，并结合各类前端框架如React、Vue或Angular来构建Web界面。然而，这种模式需要大量的人力参与，开发周期长、维护成本高，且设计一致性难以保证。如今，AI驱动的网站自动生成技术正打破这一瓶颈。通过语义理解与自然语言交互，AI可以依据用户描述或业务需求，自动输

【导语】 随着人工智能技术的快速演进，软件开发行业正经历一场深刻的变革。从智能代码补全到全流程自动化优化，AI 正在以惊人的速度重塑开发方式与生产逻辑，为企业与团队带来前所未有的效率提升与创新空间。一、AI介入开发：从辅助到主导的角色转变传统的软件开发往往依赖开发者对代码逻辑的深刻理解与手动编码能力，而在AI技术不断成熟的今天，这一模式正在被颠覆。AI编码助手（如GitHub Copilot、Tabnine、Codeium、Cursor等）通过大语言模型对海量开源代码的学习，能够自动生成函数、优化结构，甚至预测开发者的意图，实现智能化建议与自动补全。越来越多的企业研发团队正从“人机协同”迈向“AI主导+人审阅”的新型开发模式。二、效率革命：AI如何改变开发周期过去，软件从构想到交付往往需要经

【导语】随着人工智能技术的迅猛发展，代码自动生成与智能化辅助编程正成为软件开发领域的核心趋势之一。从初级的代码补全工具，到如今具备语义理解与架构设计能力的智能开发助手，AI 正在深刻改变开发者的工作方式与整个软件产业的生产逻辑。一、AI 进入软件开发主舞台：从辅助到共创过去的软件开发过程往往依赖程序员的手动编码与经验积累。然而，近年来基于大语言模型（LLM, Large Language Models）和自然语言处理技术的 AI 编程助手（如 GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer、以及国内多款智能 IDE 插件）正在实现从人机协作到智能共创的跨越。开发者只需输入自然语言描述，AI 即可根据上下文自动生成函数、类或模块，甚至在某些场景下独立完成项目模板搭建。这

企查查APP显示，近日，海南卡莱特云科技有限公司成立，经营范围包含：人工智能应用软件开发；信息系统集成服务；数据处理服务；云计算装备技术服务等。企查查股权穿透显示，该公司由卡莱特（301391）全资持股。