华为云赋能企业加速应用智能化研发落地，重塑现代化企业

  【天极网IT新闻频道】近日，2024创原会年度技术峰会在海南隆重举行。期间华为云主办了以“如何加速应用智能化研发落地，重塑现代化企业？”为主题的圆桌，汇聚了各行各业的专家、学者、技术领袖和开发者，共同探讨在AI原生时代，软件智能化研发的优秀实践和未来发展趋势。来自业界的5位专家，围绕应用智能化研发如何落地这一主题，展开深入剖析与分享。

  AI加速应用进化，实现数字生产力跃升

  随着代码大模型能力的飞速提升，智能化软件研发正在加速在各行各业的落地，新一代AI原生应用对软件工程也提出更高的要求。

  华为云PaaS服务产品部部长徐峰介绍了华为在智能辅助开发、智能辅助测试等领域的内外部项目进展，以及基于数据、模型、开发三条流水线协同交付AI应用，支撑华为业务的实践。

  华为云PaaS服务产品部部长徐峰

  徐峰指出，华为打造了自主创新的研发大模型，规划了需求、设计、编码、测试和研发知识问答五大研发智能助手，聚焦编码、检查、测试等7大核心价值场景，目前已覆盖公司各大产品线开发团队，智能化研发提效得到充分验证，端到端效率提升30%。

  华为将各部门的AI应用开发落地到三条流水线上，将整个AI应用的开发自动化运转起来。一条是用于处理数据的生产线，处理内外部的数据，包括运行的业务数据，日志，内部代码，测试用例等，形成可用数据集，让模型消费。模型生产线基于盘古大模型进行微调，训练，RAG处理，训练出符合产品特征的模型。数据、模型和应用三条流水线协同，将*终产物AI应用交付出来。

  展望未来，徐峰认为在算力的加持下，AI将不断重塑软件研发的组织、流程以及工具。

   • 组织上，人才结构将由传统的“金字塔型”向“松树型”演进，基础、重复性的工作由AI替代，低级别人员占比大大缩减;

   • 流程上，开发、测试、部署、发布反馈工作大量由AI自主协作完成，流程大大简化，人主要聚焦需求分析、方案设计等创造性任务;

   • 工具上，AI原生的工具链具备自学习、自适应、自我进化的能力，越用越智能。

  经AI重塑的研发组织、流程和工具，使应用开发变得更简便、更高效，所有人都能参与到应用开发工作中，创新应用将呈爆发式增长，更好地服务于每个组织和个人。

  华为AI应用落地方法与实践

  华为非常关注组织变革和数字化建设，随着AI时代的到来，华为在AI应用落地上积累了丰富的经验。华为质量与流程IT部 IT平台服务部AI产品总监陈凯分享了华为在AI应用落地过程中所沉淀的方法论和落地案例。

  华为质量与流程IT部 IT平台服务部AI产品总监 陈凯

  陈凯提到，华为高度重视生成式AI带来的战略机遇窗口，在公司层面设计了AI业务框架，提供数据、算法、算力融合的AI数字产线，使能各个业务和领域建好用好AI。全公司构建了统一的企业AI产线，支撑不同业务领域快速探索和落地AI应用。同时，通过AI安全和治理，以及数据治理，保证从用户链、应用链到平台链端到端的AI安全管理。

  通过大量实战，华为梳理出一套AI变革方法论 - 三层五阶八步。围绕业务层、AI的开发交付层，以及运营层，通过五个阶段八个步骤开展建设，包括场景的识别、流程的再造、数据的治理，和围绕AI模型的IT管理和持续运营。

  结合华为内部AI在研发场景的实践，陈凯展开介绍了如何使用三层五阶八步进行应用落地的具体实践。在华为公司的某个研发项目中，一个刚大学毕业，通过使用智能化研发工具，所能产出的代码量远超平均水平，且代码质量优秀，充分体现了AI对提升研发质量和效率的巨大作用。

  海尔研发智能化升级之路

  结合智能化研发在海尔的项目实践，海尔智家数字化转型平台IT技术部部长杨国龙分享了海尔研发智能化升级的经验。

  海尔智家数字化转型平IT技术部部长 杨国龙

  针对非主流语言维护难、重复性工作提效难、经验性工作上手难这三大痛点，海尔希望在单元测试生成、代码生成、知识问答和代码优化上结合AI进行变革。从目前的应用效果看，由AI生成的代码和单元测试代码已经超过一千万行，单元测试用例生成场景上的提效超过50%。

  杨国龙指出，未来在AI的加持下，每个人都可能是超级程序员，超级程序员的特质是掌握多种主流编程语言，具备用户和产品思维，有高度的用户体验灵敏度，能够持续学习。将来，越来越多的组织会涌现出超级程序员。

  大模型驱动智能应用范式转换

  在当今数字化时代，编程的高效性、便捷性和智能化成为开发者们追求的目标。CSDN创始人&总裁蒋涛分享了关于AI时代软件生态变革以及开发工具演进的洞见。

  CSDN创始人&总裁 蒋涛

  蒋涛指出，信息技术经历了四个重要发展阶段，依次是PC时代，互联网时代，移动应用时代，和当下的大模型+新硬件的智能应用时代。每一次软件底座生态的演变背后都源于重大技术跃迁，而这种演变首先会推动开发者工具的升级与革新，谁掌握了开发者生态谁就占领了市场战略高地。

  随着智能化研发落地进程的加快，美国开发者工具市场已达到392亿美金规模。全球AI应用开发栈正在逐渐成型，应用场景不断丰富，主流国家也在纷纷布局智能研发工具链产业。在这样的趋势下，CSDN与华为联合打造了新一代AI 跨平台集成开发环境--InsCode AI IDE，为广大开发者提供更智能、更高效、更准确的开发体验。该产品是桌面级AI IDE，将AI编程能力深入集成到开发环境中，提供AI原生的编码体验，同时包含代码补全、智能问答等能力。

  软件智能化开发落地的关键要素

  新时代，新范式，软件行业正发生一场变革。同济大学特聘教授朱少民分享了在软件3.0时代，软件智能化开发落地的关键要素。

  同济大学特聘教授 朱少民

  大语言模型与软件工程相结合，标志着软件工程3.0时代的到来。大语言模型在整个软件研发过程中无处不在，它能理解需求、设计、代码、测试等研发相关的工作内容，将来会由大模型驱动开发和运维，人机交互将成为一种常态。

  朱少民介绍了华为云联合中国信通院发布的《智能化软件开发落地实践指南》，其中提出了智能化开发落地的六大原则：

   • 目标导向原则，以企业战略定位为首要目标，落地策略和方案应在该目标指导下完成。

   • 因地制宜原则，从企业实际情况出发，清晰了解已有 AI 基础及成本预算，从而制定合适的策略。

   • 应用优先原则，从业务实际需求出发，明确亟需解决的问题，以及为业务赋能的目标。

   • 标准化原则，参考行业标准开展能力构建，以保证数据质量、模型性能及工具可塑性。

   • 安全性原则，围绕能力建设全过程构建安全保障机制，降低新工具引入的风险，提升安全治理能力。

   • 持续改进原则，构建持续反馈机制和数据驱动流程，效能指标引导的持续改进。

  朱少民指出，智能化开发落地包含四个重要步骤：自我诊断、方案设计、部署实施、持续优化，采用正确的落地步骤和落地框架，可以起到事半功倍的效果。

  本次圆桌由汉得信息数字化平台产品线总经理刘福东主持，刘福东在PaaS以及应用现代化领域具有10年以上从业经验。致力于国内*的企业级PAAS中台的研发、推广、运营工作。

  汉得信息数字化平台产品线总经理 刘福东

  在圆桌讨论环节，参会嘉宾们围绕如何制定智能化研发项目目标，如何识别研发项目中的高能耗点，以及如何挖掘价值场景进行了热烈的讨论，多位嘉宾踊跃分享了观点和实践。

  互动讨论环节

  本次圆桌活动中，来自企业、院校、咨询机构、标准制定组织的专家们，讨论了应用智能化与现代化进程中所共同关心的问题。展望未来，结合大模型技术的应用智能化研发将加速落地，驱动千行百业软件创新，为企业和组织降本增效，释放数字生产力。

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