“AI 会取代程序员吗？”——这个问题在 2024 年愈发令人困扰。伴随着 Cursor 等 AI 编程助手爆火，面对日新月异的 AI 技术，不少开发者感到迷茫：未来的程序员究竟该何去何从？是被 AI 取代，还是与 AI 共舞？在这个充满变革与机遇的时代，我们需要重新思考软件开发的未来。为此，CSDN 特别策划推出了最新一期特刊：《新程序员 008：大模型驱动软件开发》。
作为 CSDN 旗下的重磅刊物，《新程序员》一直致力于为广大技术人提供最前沿的技术洞察。亲爱的读者朋友们，现在点击下方封面或扫码即可订阅，立享电子书& 纸质书双重权益。感谢这一路走来的陪伴，期待未来与您继续深入技术世界，一起驰骋。
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软件开发的范式正在发生前所未有的转变。自从大模型吹响新一轮技术革命的号角后，整个行业各个层次都面临大模型带来的范式转换。CSDN 高级副总裁李建忠在卷首语中深刻指出，“自从大型语言模型吹响新一轮技术革命的号角后，整个行业各个层次都面临大模型带来的范式转换。我们正在经历一场前所未有的软件工程革命，而这才仅仅是开始。” 大模型为计算产业带来了计算范式、开发范式、交互范式的三大范式改变。当前，大模型技术近 30% 的应用需求来自于软件研发，编程已成为最高频的 AI 应用场景。
在实践层面，这场变革已显露端倪。根据 CSDN 最新发布的《2024 中国开发者调查报告》显示，超过 69% 的开发者已经开始使用 AI 编程工具，38% 的开发者表示 AI 能减少 20%-40% 的工作量。AI 正在从简单的代码辅助生成，演进到能够实现自主处理和开发的阶段。市场上丰富的代码辅助工具也验证了这一点。
2024 年被誉为“AI 模型应用落地元年”。面对这场颠覆性的变革，开发者该如何应对？企业如何实现 AI 驱动的研发转型？本期《新程序员 008》汇集了行业顶尖专家与一线实践者的深度思考与实战经验，从开发者调研、专家洞见、企业实践到技术前沿，为您全方位展现智能研发的新图景。
大模型驱动下的软件工程新范式
“每当科幻作家试图想象一个超级智能 AI 时，他们通常会把我们现在所拥有的技术放大。重点在于，人们难以想象超出自己现有认知范围的事物。”
—— Daniel Povey（Kaldi 之父、小米首席语音科学家）
《新程序员 008》开篇特别邀请到四位在软件工程和 AI 领域具有深远影响力的专家。在 AI 快速发展的当下，我们既需要梳理技术发展的历史脉络，又要探寻软件设计的本质规律；既要总结大规模工程实践的经验教训，又要思考编程语言在 AI 时代的演进方向。通过这些顶尖专家的洞见，我们得以在这场技术革命中找到清晰的前进方向。他们从技术演进、设计哲学、工程实践和语言发展四个维度，为我们全方位解析大模型时代软件工程的新范式。
Kaldi 之父、小米首席语音科学家Daniel Povey在《大语言模型与 AI 的过去、现在和未来》中从 AI 发展历史的角度深入剖析了当前技术的局限性。他警示未来最大的风险在于人们过度依赖集中化的复杂系统，一个黑客或简单漏洞可能导致整个国家的交通瘫痪。
MIT 教授Daniel Jackson在《软件设计的要素——概念驱动的软件设计》一文内通过 iPod、WhatsApp、Zoom 等经典案例，提出了革命性的观点：真正的创新往往不在于创造新功能，而是简化已有的应用场景。他详细阐述了如何通过概念设计来提升软件开发效率。
Stability AI 机器学习运维负责人Richard Vencu在专访中分享了他参与打造世界上首个规模最大的多模态数据集 LAION-5B 的开发故事。他深入剖析了计算机视觉领域的数据存储问题，并预测未来 AI 将由需求驱动。
《Java 核心技术》作者Cay Horstmann从编程语言设计的角度，探讨了 AI 时代下编程范式的转变。他认为 AI 热潮终将降温，而 AGI 的普及场景可能比想象中更少。
AGI 技术领军者的深度洞察
“我们已经从语言模型的阶段发展到了多模态模型，下一步的发展方向是如何将多模态模型应用到真实的物理世界中。”
—— 林咏华（北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师）
本期“AGI 技术 50 人”专题，汇聚了人工智能领域最具影响力的技术专家。在探讨 AGI 发展方向的众多声音中，我们深度探讨了开源与闭源的权衡、大模型架构的演进、效率与参数量的博弈，每一位技术人的观点都直指行业核心痛点。通过这些一线技术专家的深度思考，我们得以在喧嚣的 AI 浪潮中找到真正值得关注的方向。
北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华在专访中指出，当前国产模型和业界 SOTA 模型的差距主要体现在数据层面。她详细分析了智源在多模态大模型方面的突破性工作，以及如何通过打造数据、评测、AI 系统等开源开放的公共技术基座，帮助整个产业加快大模型的创新。
复旦大学计算科学技术学院教授张奇深入探讨了大模型的开源与闭源问题。作为中国最早一批大模型研究者，他认为大规模开源只能依靠大公司的生态来实现。同时，他详细分析了当前大模型在推理能力、长文本理解等方面的技术瓶颈，并对未来发展趋势提出了独到见解。
零一万物联合创始人潘欣凭借从 Google Brain 到 PaddlePaddle 再到当前的创业经历，对多模态模型有着独特见解。他认为虽然 Sora 的视觉生成能力令人惊艳，但在通往 AGI 的道路上，GPT 系列的突破才具有真正的里程碑意义。
年仅 26 岁的面壁智能 CTO曾国洋代表新生代 AI 企业家发声。从高三在旷视实习到成为中国首批大模型研究员，再到 25 岁担任大模型明星创业公司 CTO，他认为盲目追求参数量是没有意义的，提升模型效率才是关键。他详细分享了面壁智能从技术突破到商业落地的全过程。
头部企业的智能研发实践
“AI 辅助类工具与 DevOps 一样，都是研效工具且是强运营产品。但 AI 代码助手这类产品不同于人们已经熟知的 DevOps，它还很新，因此如何让产品变得标品化至关重要。”
—— 汪晟杰（腾讯云开发者 AI 产品负责人）
当大模型落地应用，企业在实践层面往往面临着更多挑战。本期《新程序员 008》深入阿里云、腾讯云、字节跳动、蚂蚁集团、新浪、京东、360、美团、Thoughtworks 等头部企业，揭示他们在 AI 研发转型中的创新实践。从云端 IDE 到代码大模型，从工具链升级到研发范式重构，这些实践案例展现了大模型如何真正改变企业级研发流程。通过这些一线经验的分享，我们看到了 AI 改变软件工程的切实路径。
《2024 年 AI 辅助研发趋势》一文前瞻性地指出，AI 在软件工程中的应用已从辅助开发人员扩展到整个开发生命周期。文章作者 Thoughtworks 中国区开源负责人、技术专家黄峰达(Phodal)系统性地分析了从个体到团队再到组织的演进路径，以及从本地 AI IDE 到领域特定智能代码生成的形态变化。
阿里云云效、通义灵码产品技术负责人陈鑫在《代码大模型技术演进与未来趋势》中深入剖析了大模型软件研发的三个发展阶段：代码辅助生成、任务自主处理和多智能体协同工作。他预测未来软件研发工具将朝着 AI 原生的方向发展，效率提升有望突破 30%，达到 70%。
腾讯云开发者 AI 产品负责人汪晟杰在《代码大模型与软件工程的产品标品之路》中从产品角度探讨了代码大模型的商业化路径。新浪微博新技术研发负责人张俊林在《大模型（LLM）与小模型（SLM）的互助：模型蒸馏及投机解码》中深入探讨了大小模型协作的两大关键技术。文章系统性地分析了模型蒸馏如何实现知识从大模型向小模型的有效迁移，以及投机解码如何提升推理效率，为企业降本增效提供了实用的技术路径。
《从研发视角聊聊字节跳动的 AI IDE》一文中，字节跳动豆包Marscode团队技术专家天猪详细介绍了打造一款云端 AI IDE 的设计理念与实现方案。文章深入探讨了 AI IDE 的三大核心要素：卓越的开发体验、随时随地开发、AI 原生价值，为 IDE 的发展提供了全新思路。
蚂蚁集团姜伟的《基于 CodeFuse 进行智能研发的思考与探索》展示了从底层模型到上层应用的完整技术栈。文章详细介绍了 CodeFuse 在蚂蚁的落地实践，以及在实际业务场景中如何提升研发效率。
京东 DevOps 领域资深专家刘兴东在《京东的 AIGC 革新之旅》一文中展示了 JoyCoder 如何在实际开发中落地应用，为企业级研发效能的提升提供了可复制的经验。文章详细介绍了从模型选型到工程实践的完整链路。
非十科技 CTO、Fitten Code 负责人刘政宁在《基于计图框架的 AI 辅助开发》中探讨了如何利用计算图优化 AI 开发流程。360 前端工程化方向技术负责人杨龙辉通过《从设计到研发全链路 AI 工程化体系》一文，从工程化的视角展现了 AI 如何重塑传统软件开发流程。
新加坡科研局 AI 研究员黄佳的《AI Agent 开发框架、工具与选型》提供了详尽的技术选型指南。知名大模型创业公司 Dify.AI 的两位灵魂人物何文斯&张路宇所写《引入混合检索和重排序改进 RAG 系统召回效果》则深入探讨了如何提升检索增强生成(RAG)系统的性能。
北京衍数科技 CTO吴岸城在《大模型技术在企业应用中的实践与优化》中分享了大模型在实际业务场景中的优化经验，而美团端侧 AI 推理优化高级工程师陈晓涛的《跨平台高性能边端 AI 推理部署框架的应用与实践》则聚焦于如何实现高效的模型部署。
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