中国独步全球的四大顶尖技术（产业）

一、电子商务

全球重要地位：全球第一大网络零售大国；中国电子商务在网络零售市场、网购人数、数字化快递业务以及移动支付规模方面稳居世界第一位；全球最大的互联网用户市场；中国的金融科技处于全球领先地位，全球移动支付领域已经领跑全球。

2022中国电子商务大会上，商务部副部长盛秋平曾表示，中国电子商务在网络零售市场、网购人数、数字化快递业务以及移动支付规模方面稳居世界第一位，成为畅通国内国际双循环的重要力量。

电子商务是数字经济的典型代表，不但是数字技术和实体经济深度融合的产物，也是持续催生新产业新业态新模式的有效载体。值得一提的是，中国的电商是数字经济中发展最活跃、最有竞争力的部分，但跨境电商未来仍有很大提升空间。中国的网络零售额一直占据全球电商零售市场重要位置，其成就举世瞩目。

值得一提的是，中国电子商务规模从2012年的8.1万亿元增长至2016年的26.1万亿元，网络零售额从1.3万亿元猛增到5.2万亿元。中国由此跃升成为全球第一大网络零售大国。

世界互联网发展指数指标的评估结果看，北美、欧洲及亚洲地区主要经济体的互联网平均发展水平最高，其中美国以60分排名第一，中国以53.23分排名第二，英国、新加坡、瑞典分列三到五位。中国互联网发展指数指标曾经对全国31个省区互联网发展情况进行综合评估，从评估结果来看，北京、广东、上海、浙江、江苏等地互联网发展水平最高，分列综合排名前五。　　

根据2021年全球电子商务公司排行榜来看，中国的电子商务巨头阿里巴巴是中国最大的电子商务公司之一。自2014年以来，阿里巴巴已经成为全球最具价值的零售商，其业务遍及200多个国家。它成为第二家打破5000亿美元估值的亚洲公司。公司市值约为4840亿美元。

其次是腾讯，其总部位于中国深圳。该公司的腾讯qq和微信两个软件风靡了整个中国，是中国用户数量最多的两个软件，该公司目前的市值约为4770亿美元，在全球的互联网科技公司中排名第七。

其次是京东，是中国一家十分著名的B2C电子商务公司。该公司由刘强东创立于1998年，平台拥有超过2.6亿活跃用户，在世界范围内也是不容小觑的。从数量上来说，全球前十名的互联网公司中有三家是中国的。

值得一提的是，早在2020年中国全年实物商品网上零售额9.8万亿元，已连续8年成为全球第一大网络零售市场。中国电商平台在国外的接受度同样靓丽：比如在俄罗斯， 中国的速卖通已经成为访问量最高的电子商务网站。俄罗斯跨境网购业务的构成中，中国曾经占半壁江山；尤其在东南亚排名前四的电商平台中，除亚马逊之外，其他三大平台都有来自中国的投资。

中国电商绝对规模非常大，曾经占了全球市场份额的40%。早在2016年，中国网购规模（不含服务）就达到7500亿美元，比排名第二的美国（3121亿美元）、第三的英国（1500亿美元）第四的日本（900亿美元）加起来还要多得多。

中国已经是目前全球最大的互联网用户市场，网民规模达7.72亿人，普及率达到55.8%；在移动电子商务方面，全球有约16.6亿消费者使用移动端进行网购，使用移动端进行支付的消费者占比已达12%。其中，中国使用移动端进行网购的消费者占到88%，全球排名第一。

联邦快递之前发布的《电子商务大趋势概览》白皮书预计，未来五年，全球电子商务的平均增速将达到47%，其次是欧洲市场(42%)和北美市场(35%)。亚洲市场增速高于全球水平，将达到51%。特别是在中国市场，电子商务的增长更是领先于亚洲其它地区，2020年的销售额已达到1.3万亿美元，预计到2025年将增长到近2万亿美元。

据世界银行之前评估，早在2018年中国金融科技发展指数排在全球第二位，金融科技已成为推动传统金融行业转型升级的最重要因素之一。中国的金融科技处于全球领先地位，尤其是在移动支付领域，已经领跑全球，成为全球金融交易最活跃、支付最便利、成本最低以及效率最高的国家之一。中国也成为名副其实的移动支付普及率最高的国家。尽管率先涉足移动支付的美国，如今却被中国甩在了身后。移动支付成为一张新的中国名片，被誉为中国“新四大发明”之一。中国的移动支付到底厉害在哪里？在全球范围内，中国86%的人口使用移动支付，普及率遥遥领先，其次是泰国，普及率为67%。排名第二的泰国在普及率上落后中国大约20个百分点。

二、人工智能

全球重要地位：中国拥有全世界最大的专利局和数量最多的国内专利申请；中国是最有潜力成为全球人工智能超级大国； 中国已取代美国，成为世界排名第一的高技术制造大国；中国的移动支付交易额是美国的150倍。

联合国下属的世界知识产权组织（WIPO）曾经公布了一份研究报告，显示在全球人工智能领域的竞争中，中国和美国处于领先地位。WIPO总干事弗朗西斯•高锐曾经指出，中国已接受了全球知识产权体系，拥有全世界最大的专利局和数量最多的国内专利申请。值得一提的是，在中国，以华为、科大讯飞、海康威视为代表的科技公司，在5G方面已经领先于美国，而这正是人工智能实现的基础之一。

从1956年人工智能概念首次被提出后，经过60多年的发展，如今人工智能已经取得突破性进展，包括中国在内，美国、日本、德国、英国、法国、俄罗斯等科技强国，都将人工智能发展列为国家战略的一部分。

中国是有潜力成为全球人工智能超级大国。中国人工智能发展蓝图，让很多国家都望尘莫及，计划在2030年打造规模1500亿的人工智能产业额，尤其是中国具备发展人工智能的优势，有海量的人才，庞大的数据库，这些都为人工智能编写代码创造了优势。

美国哈佛大学的一份报告指出，中国在多个尖端技术领域已经取得巨大进步。报告说：“中国已取代美国，成为世界排名第一的高技术制造大国。2020年，中国生产了2.5亿台计算机、2500万台汽车和15亿部智能手机。”报告说，中国在某些领域已经成为世界第一。

中国在语音技术方面，中国公司在包括英语在内的所有语言上都在超越美国公司。全球最大的语音识别初创企业——中国的科大讯飞已经拥有7亿用户，几乎是苹果Siri用户的两倍。在金融科技方面，微信支付拥有9亿中国用户，大大超过苹果支付在美国的4400万用户。值得一提的是，有三分之二的美国人仍以信用卡为主要支付方式，而移动支付已经成为9成中国城市人口的首选，中国的移动支付交易额是美国的150倍，在2020年已经达到42万亿美元。

中国在深度学习（最热门的分领域）：中国在这方面的专利出版物数量是美国的6倍。据美国艾伦人工智能研究所的权威评估，到2025年，美国的人工智能论文引用次数将降至第二位。

中国势必将会主导5G的未来。比如截至2020年底，中国的5G用户数达到1.5亿，而美国仅有600万。中国有70万个5G基站，美国仅有5万个。中国已开放460MHz中频频谱，美国仅开放70MHz。中国的5G网络平均速度达到300Mbps，而美国仅为60Mbps。值得一提的是，在全球前5大5G设备供应商中，有两家是中国公司，美国公司竟然无一上榜。

中国在人工智能芯片领域发展十分迅速，与国际处于同一起跑线。比如百度于2018年7月发布自主研发的全功能人工智能芯片“昆仑”，阿里巴巴宣布正在研发人工智能芯片Ali NPU，华为之前发布了新一代人工智能手机芯片麒麟980。值得一提的是，ASIC定制化芯片设计水平处于世界前列，基于对ASIC未来将成为人工智能芯片发展重点的预测，中国人工智能芯片前景可期。

中国的《新一代人工智能发展规划》曾经提出：到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。值得一提的是，2022年世界人工智能大会将于9月初在上海举行。2018年以来上海已连续举办4届世界人工智能大会，无疑显然是对中国在这一领域地位的高度认可。

中国作为全球人工智能领域发展迅速的国家，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬体产品、软体产品及服务，中国企业都有涉及。在国内，除讯飞等垂直类企业，在人工智能有所长进的巨头是百度、阿里巴巴和腾讯这三家。中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%。特别是北京冬奥会奥运村餐厅均由人工智能提供就餐服务，就曾让所有参赛人员和各国媒体大呼神奇。

三、量子技术

全球重要地位：中国在量子信息科学领域的投入是美国的4倍。中国在量子信息科学的某些领域——包括量子计算、量子通信和量子传感——已经超过美国。尤其是中国在量子信息科学领域的投入是美国的4倍。 中国诞生了全球领先的祖冲之超级计算机。

权威报告曾经说：中国还展示了将研发迅速转化为行动优势的能力。比如2020年12月，在谷歌的53比特量子计算机‘西克莫’取得量子霸权仅一年后，中国不但达到了同样的重要里程碑，而且中国科学技术大学开发的光量子计算机在某些计算方面比谷歌快100亿倍，获得了全球新的‘量子霸权’技术。

中国诞生的祖冲之超级计算机，在运算效率上直接比上一代超算领先了至少1千倍，如果后期不断进行优化，那么其性能提升至现有超算的1亿倍也完全存在可能性。中国公司之前曾经发布了“乾始”的量子计算机，以及全球第1个全平台量子计算软硬一体化方案“量羲”。

中国量子技术大跨越发展，已经站稳世界第一梯队。中国著名量子科学家潘建伟带领的团队与牛津大学等国际科研机构的学者在相隔上千公里的两个地面基站之间，实现了基于量子纠缠的无中继量子保密通信。这些科学家还利用“墨子号”量子通信实验卫星作为量子纠缠源，首次实现了相距上千公里的两地分发量子密钥。比如66量子比特(Qubits)的可编程超导量子计算原型机“祖冲之二号”比目前最快的超级计算机快一千万倍，计算复杂度比谷歌的超导量子计算原型机“悬铃木”(Sycamore)高一百万倍。中国在量子技术领域所取得的技术突破，远远不止量子计算机一款，量子通信、量子雷达、量子无人机，包括量子芯片，都是中国在这一技术领域的最新成果，可以说西方国家至今还没有摸透相关技术，而中国却已经进入实用阶段。

四、新能源技术

全球重要地位：全球最大的可再生能源市场和设备制造国；中国在绿色技术供应链的关键环节——包括设备制造、原材料和能源存储——领先于美国和其他发达国家国家。中国光伏装机规模居世界第一；中国拥有了全球第一的光伏电池产能。中国的光伏总装机容量世界第一、中国的光伏发电量世界第一。 中国新能源汽车产销量已经连续7年位居全球首位。

我国已成为全球最大的可再生能源市场和设备制造国。尤其是中国光伏产业以令人惊叹的发展速度，取得了让全世界瞩目的成就，赢得了国际广泛赞誉。

中国在生物技术领域取得巨大的进步，之前在这一领域，美国一直是市场领导者。但中国尤其在基础和高端研究、制药和疗法方面取得了重大成就。尽管美国是很多绿色技术的主要发明者，但中国在这些技术的制造和应用方面处于领先地位，使其能够主导绿色能源供应链的多个环节。比如中国在绿色技术供应链的关键环节——包括设备制造、原材料和能源存储——领先于美国和其他发达国家国家。

中国凭借其世界工厂的地位，使得中国已经成为可再生能源发电设备的主要生产国。数据显示，早在2000年，中国生产的太阳能电池板仅占全球产量的1%，而今全球70%的太阳能电池板由中国供应。相比之下，美国的份额从2000年的30%降至如今的不到1%，因此这是一个惊人的逆转。全球10大风力涡轮机生产商中有4家是中国企业，并且它们控制着40%的全球市场，而美国的市场份额仅为12%。根据权威报告预测，到2028年，中国的电动汽车产量将达到美国的6倍。

中国光伏装机规模居世界第一，分布式光伏发电占比历史早已突破50%。2021年，中国为全球市场提供了超过70%的光伏组件；2021年，中国光伏行业四大环节产值突破7500亿元，再创历史新高；2021年，中国光伏发电新增装机量54.88GW；中国光伏产业在关键核心技术领域持续突破，依托自主可控的专利技术与规模优势，发电成本较10年前下降约80%。中国曾经在过去10年间，光伏产业通过降本提质增效，从被“卡脖子”到全球领先，为中国可再生能源跨越式发展作出重要贡献。

中国光伏发电新增装机2015年首次超过德国，累计装机容量为43.18GW，成为全球光伏装机容量最大的国家，在世界上起着举足轻重的作用，成为全球可再生能源的领导者，而且光伏扶贫也已成为我国产业扶贫的精品工程和十大精准扶贫工程之一，对偏远地方经济社会发展发挥着重要的作用。到了2020年，中国可再生能源开发利用规模达到6.8亿吨标准煤，相当于替代煤炭近10亿吨，减少二氧化碳、二氧化硫、氮氧化物排放量分别约17.9亿吨、86.4万吨、79.8万吨。

中国建成了世界最大的水面光伏发电站，这座发电站的功率达到了150兆瓦，一年的发电量更是达到了2亿度。特别是中国风电、光伏2020年新增装机约1.2亿千瓦，占全球风电、光伏新增装机容量的一半以上，成为全球可再生能源发展的中坚力量。

综上所述，中国拥有了全球第一的光伏电池产能。中国的光伏总装机容量世界第一、中国的光伏发电量世界第一。

中国已经成为全球最大的风能生产国。江苏盐城拥有亚洲最大的风电叶片制造基地，全球许多顶级风场的叶片都出自这里，订单早已排到两年以后。中国已经向全世界作出重大承诺——2030年实现风电、太阳能发电总装机容量达到12亿千瓦以上，这意味着，风电加速发展的同时，中国太阳能发电也将跑出加速度。

中国新能源汽车产销量已经连续7年位居全球首位。自2015年起，产销量连续7年位居世界第一。数据显示，2021年，中国新能源汽车出口排名前5位国家依次是比利时、孟加拉国、英国、印度、泰国；中国汽车对欧洲的出口是增长最快的，增速达到了204%，对北美洲的出口增速也超过了100%。

2021年全球十大畅销车型中，中国品牌占据六席。新能源汽车的电池大概占汽车成本的40%到60%，相当于传统车辆的发动机，所以它的重要性不言而喻。中国因为发展新能源汽车比较早，已经培育出几家具有全球竞争力的动力电池企业，中国的综合技术指标也是全球领先的，比如续航里程、能量密度，包括中国单车的性价比等都是在全球领先的。

值得一提的是，早2011年，中国动力电池技术距离世界领先的松下、三星、SK、LG化学等企业还有很大差距，但今天再看，中国的电池技术已经达到了世界一流水平。中国相关核心技术迭代的速度非常快，国际上5年实现一迭代，中国只需要两年。据了解，在新能源汽车技术赶上世界一流水平的同时，我国在传统燃油车领域的技术差距也在缩小。但中国在新增的几个项目中，比如电池、电子信息等，通过大规模市场应用取得了领先优势，发动机、变速器等也逐步缩小了与全球领先者的差距。

巨头狂卷代码大模型

让AI写代码正在越来越流行。今天蚂蚁集团智能研发平台CodeFuse推出了“图生代码”技术，这一技术集成在CodeFuse上，可将网页、App等设计图一键转化成前端代码。不只是蚂蚁，阿里云、百度、360、OpenAI、微软、GitHub、Google等科技巨头均在持续加码代码大模型，探索AI“自编程”。

看似高度专业且极具创造性的编程俨然已成大模型落地的核心领域之一，这听着就好像“机器人制造机器人”一样酷。既然如此，“编程”本身将会被AI如何改变呢？

巨头狂卷代码大模型，自然语言编程是终极目标

互联网时代，包括比尔盖茨、乔布斯在内的大佬都曾鼓励人人都要学会编程，特别是儿童。然而前段时间，AI大佬、英伟达CEO黄仁勋却在对孩子的寄语中称，“生成式AI的发展大幅降低了学习编程的重要性。”而英伟达的工作，“就是创造计算技术，让所有人都不需要编程。”

不过黄仁勋并没有否定编程本身的价值，只是他认为AI可以让每个人都能编程：“编程语言可以普及成为人类的语言，现在世界上每个人都是程序员。这就是人工智能的奇迹。”

有了计算机就有了编程的概念。编程语言一直在进化，从最初的二进制，到后来的机器代码，到汇编语言，再到高级语言。这些年，高级语言也在不断革新。而编程语言不断进阶的目的，就是为了让编程难度更低、效率更高。按照这样的路线来看，人人都掌握的自然语言将是“编程语言”进化的终极形态。

（常见编程语言）

不过，这就跟无人驾驶一样：L5自动驾驶终究只是理想，当下智能汽车上商用的却都是L3级辅助驾驶。短期内，“完全自然语言编程”不可能成为现实。但随着AI大模型的发展，AI在编程以及研发中正在发挥日益重要的作用，科技巨头无不在战略布局，实现更加自动化的研发模式 。

2020年，OpenAI推出了拥有1.75万亿参数、取得重大突破的GPT-3。21年，OpenAI基于GPT-3模型开发了成功破圈的ChatGPT，与此同时也创建了Codex系统，其可根据程序员的自然语言输入进行简单的代码编写支持，这是AI编程的起点。

Codex的出现，让IT研发界大为震撼：AI可将程序员从重复、繁重、繁琐以及机械的编程工作中解放出来，让他们专注于创造产品本身。正因为此，在AI与研发软件领域均有建树的巨头，如Google、微软、阿里云、蚂蚁、百度、360、华为均竞相研发并推出代码大模型。

微软推出了OpenAI Dall-E驱动的图片设计工具，在低代码应用开发软件Power Apps中推出了支持GPT-3的工具，并根据OpenAI的Codex模型开发了一款代码建议工具GitHub Copilot。

（OpenAI CodeX）

Google在推出PaLM Coder代码大模型的同时，于23年与新晋AI编程独角兽 Replit合作，将其人工智能语言模型和Replit的生成式代码工具Ghostwriter结合。

Replit由Facebook前软件工程师Amjad Masad创办，在打造全球最大的在线IDE（集成开发环境）后，于2022年11月基于AI大模型技术推出Ghostwriter，对标 GitHub Copilot，拥有代码自动生成和补全、进行代码语言转换、支持代码解释和搜索等。

中国科技巨头不遑多让。2022年华为推出代码大模型Pangu-Coder；23年百度智能云推出“Comate”代码助手，第一阶段的主要功能是“辅助代码撰写”，此后将在特定领域场景实现自然语言代码生成，第三阶段将实现全领域的自然语言开发；同一年，蚂蚁“百灵大模型家族”迎来了代码大模型成员CodeFuse，其源自于蚂蚁⾃身的开发场景及代码库沉淀，基于海量⾼质量代码数据和代码领域特⾊词表，和多任务微调技术MFT，在蚂蚁⼀万多内部研发⼈员的⽇常编码、测试、运维等场景中，经过反复验证与迭代。去年中，CodeFuse 及其必要的⼯具链，⾯向技术社区开源开放；10月，CodeFuse推出IDE插件功能，支持多种语言和编程工具。

（蚂蚁CodeFuse）

24年，代码大模型呈现出百花齐放的态势。在蚂蚁CodeFuse推出“图生代码”的同一时期，阿里云迎来了1号AI员工“通义灵码”的上线，其“简历”显示这是一个出生于0101世界、无性别的硅基生命，人格属于INTJ，职位是AI智能编码助手，项目经历是“截至2023年4月，下载量超过200万，每天数百万行代码被程序员采用。”在4月中旬即将召开的百度Create2024大会上，李彦宏也将发布AI编程相关产品更新。

巨头狂卷大模型，而代码大模型更是成了兵家必争之地。

跟一日千里的GPT一样，21年到现在代码大模型正在快速升级。在AI编程上，从最初的行级代码补全，升级到仓库级代码生成，再进化到自然语言描述下的代码生成。在代码生成外，演进出代码语言转换、代码解释和搜索、软件文档撰写、智能编程助理等功能，甚至出现了蚂蚁提出的“AI赋能全生命周期研发”这样的新的研发范式。

AI编程让程序员专注于创造，助力企业研发降本增效

编程AI化是计算进化的必然。在通用计算体系下，摩尔定律早已失效。但让人始料未及的是，“摩尔定律”却在AI计算体系中得以延续。Open AI CEO、ChatGPT之父Sam Altman指出，每年LLM参数规模大小增长10X，人工智能运算量每隔18个月翻一番，这被称为“AI摩尔定律”。在AI软件内涵突变之时，低效的传统研发模式难以为继，研发模式的奇点也已到来。

（AI摩尔定律）

AI如何改变研发本身成为业界关注的新焦点。红杉资本则认为，生成式AI将逐渐改变各个行业，但软件开发模式的转型还没完成。红杉提出了“开发工具2.0”，指出这种“Beyond Copilot”的新形态，尚未被定义。

AI大模型率先改变的都是创造性职业，比如文字、图片、视频、音乐等内容的创作均迎来了各自的现象级应用：ChatGPT、Midjourney、Sora、Suno。如今，AI对创造的赋能来到了编程领域，AI编程将是AI大模型技术的下一个“杀手锏场景”。

对科技巨头来说，布局AI编程，既是内在研发提效的刚需，也是布局新兴业务的必要——这跟云计算、to B数字科技“始于内、发于外”的历程一致。

首先，通用大模型要落地离不开“垂直大模型”这一桥梁，而编程则是大模型最有潜力的垂直应用场景，大模型与软件开发工具结合可显著解决技术人员面临的痛点。

最早大规模引入AI编程的GitHub平台曾在一篇调研文章中探讨了GitHub Copilot对程序员效率和幸福感的提升，发现使用工具的程序员完成任务速度快55%，96%的使用者认为自己处理重复性的工作更快了，88%的使用者认为自己可以更加专注于更喜欢的工作上。

百度、阿里云、蚂蚁等布局代码大模型的国内巨头，也是先尝到了甜头。比如在蚂蚁内部，CodeFuse ⽀持40多种编程语⾔，10多个主流IDE平台，现在有超过五成的程序员使用CodeFuse，在这些程序员写的代码里，AI生成代码占比超过了10%，整体采纳率30%，在生成单元测试场景采纳率可达到 60%。以最新发布的“图生代码”技术为例，前端工程师在还原一个中型网页时，如果最终有200 行代码，一人耗时约需1小时，使用CodeFuse一键生成后，只需检查与调整，这大幅提高了前端工程师的效率。

（CodeFuse正在成为越来越多程序员的编程工具）

其次，编程人员群体庞大，研发提效是科技巨头高质量增长的关键一环。

以中国为例，来自Boss直聘的《2023年中国程序员人才发展报告》显示，中国程序员总数约为600万人左右。如果算上需求分析师、设计师、UI/UE/UX、产品经理、IT运维等研发上下游工种，IT研发人才群体更加庞大。

大量的研发人才意味着庞大的研发支出，这从头部互联网企业的研发成本可以窥见，李彦宏日前表示，百度这么多年研发费用占到收入的比重一直是20%以上，以23年1345.98亿元营收计算，研发投入在270亿左右。阿里、腾讯、字节、华为等巨头的研发投入规模更大，且相当部分均在软件研发上。

哪怕代码大模型可提高1%的研发效率（当然，从实践来看提效远不止1%），对科技巨头降本增效也有非凡意义 ——高质量增长是科技行业的主旋律，降本增效是每家公司的重点。正因为此，所有科技企业都将推动所有软件工程师使用AI编程工具。

最后，程序员以及研发人员具有更强的“AI基础素养”，更乐意利用、更可能用好AI编程辅助工具。

对于非技术类人员来说，即便是使用ChatGPT这样的大众化工具，也需要学习“Prompt（提示词）”等技能，可见真正使用AI大模型来创作对大多数人来说是有门槛的，且普通人无法适应当前大模型技术结果的不确定性、不可靠。

对技术人才来说，以上问题不存在，因为他们是最善于使用工具、也乐于探索新工具的人群。程序员是“终身学习职业”职业，他们一直在学习更先进的编程语言、寻觅更先进的工具、应用最先进的方法来提高工作效率与质量。在代码大模型驱动下，AI编程工具如雨后春笋出现，对应的研发体系、协作流程、管理方法、设计模式都将剧变，就算企业不推动，研发人员也会自主去探索和学习AI研发工具。

（CodeFuse IDE插件的代码生成功能（部分））

Gartner发布的2024年十大战略技术趋势也指出：到2028年，75%的企业软件工程师将使用AI编程助手。放眼未来，在助力企业研发板块“降本增效”的同时，代码大模型将更大程度地解放技术人员，让他们专注于更高维度的创造工作。

AI编程进阶：从协助写代码到重构研发范式

从当前的AI编程实践来看，代码大模型正沿着两个方向演进。

一条路是不断提高代码生成能力，做好程序员编程智能辅助工具。 代码生成、补全、解释与转换能力，从行级到片段到仓库级不断进化。在生成代码时，支持多轮对话式需求理解，支持自然语言、语音、图生代码等多模态指令理解，这也是包括GitHub Copilot在内的AI编程平台在主攻的方向，它们基于云提供SaaS服务或插件工具，着重于助力程序员提高代码编写的效率和质量。

另一条路则是让AI渗透到研发的全生命周期，重构研发体系。

软件开发涉及到需求分析、编程开发、测试与构建、发布与运维、数据洞察等链路。每一个链路都需要使用大量的专业工具，且与上下游研发链路进行协作。理论上来说，所有研发工具都可以被AI重做一遍，软件研发范式（包括工具链、协作流程、项目管理方法、设计模式等等）都将被重构。

在国内，蚂蚁CodeFuse 是AI全⽣命周期研发的首倡者和积极探索者。在内部，蚂蚁已将⼤模型技术应⽤在研发的全链路环节，在CodeFuse的版图中，在需求阶段，Project Copilot提供多场景开发助手，提供需求/设计文档智能生成等服务；在开发、测试、运维和数据环节，分别提供Code Copilot（IDE插件）、Test Copilot、Ops Copilot、Data Copilot等AI研发工具，大幅提高对应环节研发人员的工作效率。CodeFuse 在蚂蚁内部被大规模应用在工业化生产场景，经过反复验证与迭代后再以开发助手、IDE插件、AI Native IDE、Open API、开源等形式开放给行业，同时也针对小程序开发等特殊场景定制了AIGC方案。

（蚂蚁CodeFuse探索AI全⽣命周期研发范式）

第二种路线可被简单地理解成企业研发的数智化升级，这将是科技类企业数智能升级中不容忽视的一环。 自动驾驶技术不只是改变了车辆驾驶方式，也将重构出行、物流、道路、交管、法规等交通体系。同理，AI大模型不只是会提升程序员个体的工作效率，也将缔造全新的研发范式。大部分的AI编程工具强调通用性，不大可能面向前端工程师提供“图生代码”这样的细化服务，因此目前更多是影响个人开发者。但在AI大模型重构研发体系时，开发团队更需要去做全生命周期的AI研发的顶层布局，在每一个链路中使用AI研发工具且采取全新的协作模式、管理方法。

AI研发势不可挡，IT技术人员何去何从？

回到开篇的问题：编程到底会不会消亡？

看上去，随着AI编程技术的发展，人人都可用自然语言来编程，程序员确实将成为不复存在的职业。

但事实并非如此。

一方面，程序员的核心价值是“创造”，创造本身不可能被机器取代。 自然语言编程只是降低了编程的“交互门槛”，但编程的根本是抽象思维、逻辑思维、系统思维、算法思维以及创造思维，特别是对物理世界的认知、理解与抽象，这些并非AI所长。

另一方面，产品研发不只是编程。 正如前文所言，研发涉及到需求分析等等环节，同时需要与产品运营、市场推广、商业化等环节密切配合，这些更是AI不可能做好的事情，比如AI就不可能洞察到用户有在手机上收发红包这样的细微需求，更不可能做出网络红包这样的创新产品——当然，有了AI编程工具，网络红包的开发会更敏捷，更高效。蚂蚁“2024支付宝五福节”的游戏中心项目代码，就有30%由AI提交。

受过软件开发专业训练的人都知道，编程不等于写代码，项目管理、软件测试、需求分析、算法、数据结构等等全链路研发技能也是所有计算机软件类专业的必修课。正因为此，技术人员要尽可能地用好AI编程工具提升个体工作效率，同时增强复合型能力，当重复性等工作大幅减少可用更多时间“创造”，强化用户需求分析、创意设计、业务理解、项目管理等能力。

正如蚂蚁集团CodeFuse负责人所言：“AI的普及不仅可以减少开发人员的工作压力，让他们有更多精力投入到更有创造力的工作中去。”而AI研发范式的变革，并不代表“人”在研发场景的角色会消失，反而对AI和人如何协同提出了更高的要求。“AI目前主要集中在辅助编程(code copilot)，编程要从copilot走向co-worker，甚至替代人，还有很多未解决的问题，而整个研发生命周期的AI自动化，还有很长的路要走。”

AI不会取代任何旧的职业，但会淘汰思维陈旧的人。长期来看，AI将成为人类的助手，⼈机协同是AI发展的终局，这一点会在研发特别是编程场景率先体现。对于企业来说，研发是根基，其本质是用技术解决问题和创造产品，这将是硅基文明基础生产方式。2024年的一个显著趋势是，编程以及研发本身，正在被AI大模型技术重构。所有技术人员必须拥抱AI研发的全新理念，适应新的研发协作模式。

是时候重新出发了。

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行业性质行业性质,是从理论上对社会上的大多数行业划分,根据行业中从事的业务,对社会的贡献程度等,划分不同行业所属的列别,如制造业,服务业等。基本信息...

创业板有没有科技股指数的代码?

没有。但是有一个创业板50指数,可以作为创业板中蓝筹的代表,因为这个指数集结了一批优质的高新科技企业,经历了初创期和市场的考验,具备了较强的市场影响力和...