文章摘要
【关 键 词】 AI研发、提效挑战、未来优化、落地难点、研发变革
AI在研发领域的应用日益广泛，引发了研发方式的变革，同时也带来了新的挑战和机遇。以下是本次直播讨论的主要内容：
AI在研发中的角色演变
AI在研发中的应用经历了辅助编程、“氛围编程1.0时代”和“氛围编程2.0时代”三个阶段。目前，AI虽能提升效率，但无法独立完成完整需求，需人工介入。同时，AI在个人开发场景价值高，但在ToB场景面临更多挑战。
提效的“质”和“量”
AI在提效方面，既提升了代码质量和规范性，也带来了需求和代码量的激增，给测试环节带来压力。为保障质量，需将Agent看作工具，借助传统工具约束和判断AI生成的代码。此外，AI应用也存在幻觉问题，人工审查必不可少。
未来优化思路
对于复杂业务的增量需求，可让AI作为“思考和感知的大脑”，结合人的业务知识，将流程化部分固化为workflow，利用模型的Agentic能力。目标是搭建开放生态，让业务团队接入AI。在模型能力不足时，可采用“辅助模式”或“session模式”。
落地挑战
推进AI研发工具和流程落地的难点包括算力和token消耗带来的高成本、效果难以量化和提升，以及公司管理层认知不一致。科学量化提效是关键，本质上是管理问题。
重塑研发协作与架构
AI使研发岗位左移、职级上移，催生新岗位。前端交互模式向LUI转变，未来可能发展为“无边界体验”，改变前端架构。后端和架构逐渐向AI中心化转变，未来研发组织可能更加扁平化和网络化。
未来展望
嘉宾们分别期待AI向“架构师”方向演进，具备自我进化和参与顶层架构设计的能力；AI具备调优能力，降低大模型在企业落地的准备成本；可穿戴设备落地和普及，解决AI缺乏感知能力的问题。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 8615字 | 35分钟 ]
【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 doubao-1-5-pro-32k-250115
【摘要评分】 ★★★★★
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