大模型将为软件领域带来哪些影响？

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2024年政府工作报告中提出的“人工智能+”战略，标志着人工智能将全面赋能各行各业。大模型作为新一代人工智能技术的代表，正驱动着软件领域进行智能化转型。它不仅为传统软件注入了新的智能，带来了全新的能力和形态变革，还为提升软件研发效率和加速创新提供了新的思路，并深刻地改变着软件产业的结构。

大模型赋能软件开发的显著价值

大模型显著提升了软件开发效率并降低了项目风险。其智能开发和测试工具实现了软件生产过程的自动化和高效化。例如，代码生成、代码补全和智能问答等功能，使开发者能够快速编写高质量代码，大幅减少手动调试和错误修复的时间。这些工具降低了项目对特定开发人员的依赖，帮助新手快速上手并学习新编程语言，有效降低了人员流动带来的风险。CSDN 2024年调查显示，69%的中国软件开发者正在使用AI工具，38%的开发者认为AI编码辅助工具可减少20%-40%的工作量。

大模型有效改善了软件质量，增强了产品稳定性。智能代码检查和单元测试功能能够快速发现并解决潜在问题，例如代码缺陷、异常和安全风险，从而提高代码质量，降低软件故障率，提升软件稳定性和性能。GitHub调研数据表明，Copilot能够帮助开发者修复超过三分之二的代码漏洞。此外，自动生成和补全测试用例和测试数据，可以提升测试覆盖率和质量，减少软件缺陷。大模型作为开发者的得力助手，为研发全流程提供智能化支持，助力降本增效。

大模型加速了软件创新迭代，增强了企业竞争力。通过提高开发效率和软件质量，企业能够更快地推出创新产品，抢占市场先机，提升市场竞争力。智能化研发流程缩短了产品周期，使企业能够灵活应对市场变化，加快产品迭代速度。同时，开发者可以从重复性工作中解放出来，将更多时间投入到创新工作中，提升企业的整体创新能力。

大模型对软件产品形态的深刻影响

大模型推动软件能力的智能化升级。它从多模态输入输出、智能识别、数据处理和决策执行等多个维度提升了软件的智能化水平。多模态能力的增强，使软件能够处理文本、图像、语音等多种信息，并建立不同模态数据之间的关联，为用户提供更全面和灵活的交互体验。强大的理解和生成能力，使软件突破了传统的规则式和专家式处理方式，能够更广泛地理解信息，并在跨领域场景中实现知识理解和应用，显著提升了复杂信息处理和生成能力。增强型决策能力使软件能够自主学习、规划和调用相关工具，并根据执行结果和用户反馈进行实时调整，强化决策执行能力。

大模型驱动软件技术层面的变革。传统软件技术将在大模型的推动下被重新定义。在软件实现层面，大模型将以多种方式与传统软件深度融合，例如嵌入式方式、知识库和检索增强生成(RAG)方式、单智能体或多智能体方式等，提升软件的理解、生成和决策能力。在软件设计层面，基于大模型能力，更多软件将向AI原生方向发展。不同于传统软件以流程或数据为驱动，未来的AI原生软件将以事件为驱动，为用户带来全新的体验，使软件功能更便捷、高效和灵活。大模型将成为智能软件的技术底座，模型即服务(MaaS)提供商将为企业提供更多、更快、更灵活、更稳定、更高质量的模型服务，从而产生规模效应，拉动软件智能化发展。

大模型推动软件与行业场景的深度融合。大模型增强了软件的定制化能力，特别是行业大模型在行业专用数据集上进行训练和学习，使赋能后的软件能够更好地理解场景需求，更高效地运用行业知识，更灵活地处理场景问题，并催生出更多应用场景。例如，在制造业中，应用大模型的软件能够实时分析业务需求并动态调整生产流程，显著提高生产效率和产品质量，推动制造业智能化升级。

大模型为工业软件发展注入新动力。国产工业软件在面临技术封锁的背景下，面临诸多挑战，尤其是在CAD、EDA、CAE等研发设计类软件领域，国产化率低，竞争力弱。大模型技术的发展为国产工业软件的自主创新和竞争力提升提供了新的机遇，一方面加速关键领域的突破，另一方面助力工业软件技术能力提升和智能化升级。

大模型对软件产业的影响及挑战

大模型推动软件从业者转型升级。这包括技能更新（学习与大模型协作，甚至微调专属大模型）、职业角色转变（例如，从程序员转型为数据标注师或提示词工程师）以及工作流程变革（适应自动化流程并关注创新性任务）。

大模型推动软件企业转型。软件企业将面临转型压力，一部分企业将转型为大模型落地服务提供商，另一部分企业将面临商业模式转变，例如从传统的项目制转向订阅制或按需付费制。小型软件公司基于大模型技术可能具备更强的竞争力，传统软件企业需要适应这种变化。

大模型推动软件产业结构变化。大模型将成为软件产业链的核心，软件外包服务需求可能降低，而数据标注、提示词工程等新兴需求将增加。软件生产工具链也将面临重塑。

软件领域在大模型时代面临的挑战：

• 高质量数据集的缺乏: 软件相关数据受限于隐私、安全法规和开源协议，数据获取成本高且复杂。
• 数据、模型和工具的安全性: 生成式内容可能带来不可控的风险，需要从数据、模型和工具三个层面构建安全防线。
• 文化认知与人才结构调整: 需要重塑组织文化，提升全员认知，并调整人才结构以适应智能化转型。

未来，软件及其生产过程将更加智能化，AI应用将无处不在，软件开发也将无处不在。我们应拥抱AI和新技术，同时不忘初心，深入探索软件工程的深层次问题，推动软件产业的可持续发展。

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