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近日，腾讯发布了一份颇具象征意义的报告——《2025腾讯研发大数据报告》。

这不是一份普通的年报，而是一面镜子，映照出中国科技巨头在AI浪潮中自我重塑的路径。

报告披露很多腾讯内部的数据：50%的新增代码由AI生成 ，研发自动化水平同比提升67% 。这似乎意味着，腾讯的研发模式，正在AI的影响下，发生一次深层次的变化。

AI写代码，不再是未来

过去，人写代码。现在，AI与人共写，甚至可以说人只是AI的辅助

报告中指出，腾讯超过90%的工程师正在使用AI编程助手，公司50%的新增代码由AI辅助生成。而在代码质量控制方面，AI的参与度更是高达94%。并有28%的缺陷由AI直接发现并被工程师采纳。

换句话说，AI已从实验室里的“助手”跃升为生产线上的“核心伙伴”。腾讯称，这些AI工具可自动生成、补全、优化代码，甚至辅助检测逻辑漏洞。

而在复杂项目中，AI能理解上下文需求，提供建议性调整。

这不是简单的工具升级，而是一种研发认知的变革。程序员不再从零开始，而是从AI提供的“基础块”起跳。代码从“手工制造”变成“智能拼装”。人机协作的界限，正在被重新定义。

报告披露，在公司层面，月均新增代码量达到3.25亿行 。其中一半由AI生成。

这个数字意味着，每个月AI在腾讯的研发线上，完成了相当于数十个中型开发团队的工作量。

数字背后，是效率的极大跃升。

研发自动化水平同比提升67% ，显示出研发系统的整体智能化进步。AI不仅在写代码，更在参与代码审查、测试生成、缺陷定位、版本发布等环节。过去，一个功能从提交到上线需要数天，如今可能只需数小时。AI能发现重复逻辑、优化性能瓶颈，并在评审阶段显著提高问题检出率。

AI带来的生产模式变化

支撑腾讯AI研发体系的，是腾讯独家开发的混元大模型， 其已在编程、内容生成、智能客服等领域落地。

根据报告，混元模型参与了编码、评审、测试等关键环节 ，成为研发流程中的“智能核心”。混元模型具备自然语言理解与代码生成能力，开发者可通过简要描述生成基础代码框架，并得到自动化测试建议。这种语义驱动的编程体验，标志着AI研发正从“辅助”迈向“主导”。

腾讯未披露具体算力规模，但从AI应用覆盖面来看，背后运行的AI计算系统显然具备企业级能力。这是一套工业化AI系统，而非实验室原型。

AI带来的，不只是工具层的变化，更是组织结构的重构。腾讯的研发流程，正在被重新定义。每个研发团队都嵌入AI工具链；每次提交都进入AI审查环节；每个模块都有自动测试反馈。

AI让研发工作更加模块化、数据化，也更透明。报告显示，腾讯在研发协同中引入了多维度指标体系，包括代码质量得分、AI参与率、自动测试通过率等。这些数据实时汇总，形成动态仪表盘，用于评估研发健康度。

过去，研发团队的“黑箱”管理难以量化，如今一切都被AI可视化。这让管理方式从“经验驱动”转向“数据驱动”。

AI同时改变了知识管理方式。腾讯在内部建立了“研发知识库”，由AI汇总项目经验、常见问题与解决方案。工程师可输入关键词，快速获得推荐实践方案。这种“AI驱动的知识传递”，极大降低了重复劳动。

AI带来的新挑战

高速发展的背后，也潜藏新的挑战。AI写代码的普及，可能带来依赖与风险。

报告显示，目前AI在研发全流程中的参与已接近常态，但在安全、隐私和系统调用方面，仍需人工校验。

此外，AI自动化也在重塑岗位结构。基础开发岗位正在转型，新的角色如“AI工程师”“提示词架构师”正在出现。腾讯正在探索AI与人类工程师协作的最优比例，让AI加速，而不是取代。

腾讯的这场实践，折射出一个更大的问题：未来的科技企业，还需要多少“人类编程”？当AI持续理解语义、优化逻辑、学习反馈，它正在成为“第二生产力系统”，这种系统之外，人类到底将处于怎样的地位？

当然我们更愿意相信，我们今日的担忧，在明天的科技面前只是杞人忧天。但未来已来，在许多国内外互联网企业纷纷推动AI代替人工的同时，我们也最好在享受科技红利的同时，更多的关注其他人更当下，更现实的需求。