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        近日，Google Cloud DORA團隊發布了《2025年人工智能輔助軟件開發現狀調查報告》，揭示了AI云在軟件開發中的真實影響與關鍵挑戰。報告指出，云計算與AI
已成為軟件開發的新常態，但它的價值并非由工具本身決定，而是由組織的系統能力與文化環境共同塑造。

報告焦點：AI云普及背后的三大行業陣痛

        2025 年 DORA 報告對全球近 5000 名技術人員的調研顯示，AI已深度滲透軟件開發領域，但 “高速發展” 與 “基礎薄弱” 的矛盾凸顯，三大發現引發行業關注：

1、生產力與信任度的矛盾：AI采納高度普及，但輸出質量信任體系建設仍需加強

        普及現狀：90% 的開發者日常使用 AI 工具，71% 用其輔助編寫新代碼，80% 認可 AI 提升了個人生產力。

        信任危機：僅 4% 的開發者 “高度信任” AI 輸出，30% 明確質疑其準確性，代碼質量、邏輯偏差成為核心顧慮。Stack Overflow同期調查印證，開發者對 AI 的
不信任感仍在上升。

2、吞吐量與穩定性的矛盾：AI只是“價值放大器”，軟件交付穩定性保障機制亟待適配AI新范式

        報告提出——“AI是一種放大器”。它既能提升高效能工程團隊的交付速度與質量，也可能放大低效能團隊在流程與技術債上的固有挑戰。

        一個關鍵轉變在于：AI采納現已對軟件交付吞吐量產生積極影響，但它仍與軟件交付不穩定性的增加相關聯。這表明，團隊在利用AI提升速度的同時，其底層的質量
保障與風險控制系統尚未能完全適應AI加速開發的新范式。

3、能力構建與價值實現的矛盾：平臺工程非工具堆砌，整體體驗才是決定性因素

        當前平臺工程的生態格局呈現三大特征：無處不在的普及性、高度復雜的系統性， 以及由團隊主導的驅動模式。高質量平臺被證實是規模化 AI 價值的核心載體，94%
的企業已采納平臺工程，但其質量高低直接決定了AI投資的回報水平。

        平臺在系統可靠性與安全性等核心技術上評價較高，但在反饋響應與任務自動化等體驗維度仍有不足。平臺工程的整體體驗直接影響組織效能與員工滿意度，用戶視其
為有機整體，其整體有效性遠高于單一功能表現。

此外，DORA首次提出了“AI能力模型”，涵蓋七大關鍵能力：

        該首版模型中的七項AI能力被證實能放大AI技術采納的效益。這些能力涵蓋組織的技術及文化層面，投資發展這些領域有助于釋放AI工具的潛能。也正是幫助企業構
建智能化研發體系、落地AI輔助開發流程中所持續聚焦的核心領域。

中國信通院體系建設路徑

        中國信通院長期深耕于軟件工程智能化領域，致力于幫助企業構建云原生、平臺化、智能化的研發基礎設施，推動AI技術與研發實踐的深度融合。圍繞“堅實技術底
座、全流程工程化落地、垂直行業賦能”三大目標，構建 “技術棧-工程域-行業線”分層協同演進的智能化轉型標準架構。

1、構建全流程工程化落地，引導信任建設

        圍繞“全流程工程化落地”，從“通用能力、專用場景、應用成熟度”三大維度為AI工具質量建立基準，幫助組織系統性構建對AI輸出的驗證能力。2025年新增 “智
能研發效能度量、AI原生應用架構”等方向，直擊報告中“系統缺乏AI適配能力”核心矛盾，助力組織建立從工具到流程的全鏈路能力。

2、強化穩定性保障聯動，夯實基礎底座

        聚焦“主動防御-智能進化”的體系構建，將軟件交付吞吐量與穩定性指標納入評估體系，構建“AI驅動的全流程穩定性防護”機制：形成“事前預防-事中控制-事后
恢復”的全周期穩定性保障閉環，以提高系統穩定安全運行為目標，從而讓AI在提升交付效率的同時，也成為系統穩定性的有力保障。

3、規范平臺工程實踐，確保價值落地

        圍繞“堅實技術底座”，智能開發能力評估將 “智能開發核心構建、工具鏈適配/集成” 納入核心指標，為企業搭建高質量內部平臺提供標準化參考，幫助平衡 “創
新實驗” 與 “系統穩定” 的關系。

        目前，中國信通院已形成軟件工程智能化標準及評估體系，覆蓋軟件研發效能、軟件質量、軟件測試、運維穩定性等軟件質效評估體系，完成20余項標準的立項及編
寫工作，累計開展40余家企業50+產品/服務的符合性評估工作，同時依據相關研究輸出調查報告等10余項研究成果。依托標準及研究，為企業提供預評估咨詢與能力建設
規劃，通過構建與業務成果對齊的度量體系，助力企業走出“為AI而AI”的困局，實現技術賦能業務的閉環。此外，以“連接、賦能、共創”為路徑，組織行業生態活動，
推動技術標準化與場景創新協同，切實助力企業打通轉型關鍵路徑。

        正如報告強調 “AI 成功是系統問題”，中國信通院將持續以標準化建設筑牢行業根基。我們相信，只有在堅實的工程實踐與文化基礎上，AI才能真正成為推動軟件研
發進化的加速器。