腾讯工程师每写两行代码就有一行来自AI，未来程序员会被取代吗？

身为长期留意科技行当的观察者，腾讯的此项研发报告使我切实体会到，AI编程助手已然从概念迈向工程实践，代码编写的方式正在历经结构性的转变 。在这种规模化应用的背后，存在着工具链整合以及研发流程再造的系统性工程，这值得整个行业去深入地剖析 。

AI编程助手普及现状

在2025年腾讯所发布的研发报告当中有所披露，其旗下的CodeBuddy编程助手已经将超过90%的工程师群体给覆盖住了，这一数据是源于腾讯内部的统计系统，是依据每日活跃使用该工具的开发人员比例进而计算而得出的，站在实际应用场景的角度来看，工程师于集成开发环境中直接去调用AI助手已然成为了标准的工作流程。

更深层次的展示表明，借助AI所辅助生成的代码数量，已然占到了新增代码总成量的50% ，这清晰地意味着，在腾讯的代码仓库范围之内，每两行刚刚提交的崭新代码当中，便拥有一行是有AI参与其中才得以完成的，而这一数据跟2024年同一时期相比较，增长幅度达到了三倍之多，充分显示出AI编程工具被采纳的速度正在呈现出加快的态势。

研发团队结构特征

腾讯当下产研人员所占比例达成76%，也就是说每四位员工当中大概有三位从事和研发相关的工作，这一比例于互联网行业内处在领先位置，体现出该公司对技术投入的重视度，截止到2025年第三季度，腾讯全球员工总数约是10.8万人。

在具体的研发产生的实际成果方面，腾讯每个月平均新增加的代码数量为 3.25 亿行，每个月达成的功能需求数量是 37 万个。借助自动化工具链的支撑，公司在一整年里完成构建交付的次数为 2520 万次，平均下来每分钟能够达到 48 次的构建情况。这样高频率的集成验证给快速迭代提供了基础的保障条件。

混元大模型技术支撑

底层技术支撑由腾讯自研的混元大模型为整个研发体系予以提供，此模型历经超过万亿行代码的训练洗礼具备可理解超200种编程语言语法特性的能力，于编码环节，系统会依据工程师所输入的注释进而自动生成契合规范的代码段 。

除去代码生成之外，该系统另外拥有实时错误检测，以及优化建议功能。工程师在实际编写进程当中，能够获取代码质量评估，其中涵盖性能瓶颈识别，还有安全漏洞预警。这样的深度集成致使AI能力贯穿从设计一直到部署的整个流程。

研发效能提升表现

据数据呈现，在运用AI编程助手之后，工程师的平均编码时间出现了缩短，缩短比例为40%。详细来讲，原本要是完成开发任务得需要10小时，而如今仅仅只需6小时就能够进行交付了。这样的效率提升主要是缘于代码自动补全以及错误即时修正的功能 。

位于整体研发效能方面的范围里，腾讯经测算得出超出20%的提升幅度，此一数据将需求响应时速、代码产出量以及缺陷率等好些不同维度进行了综合考量，借助量化分析得以发现，效能提升主要源自重复性工作的自动化处理 。

代码质量改善情况

2025年一整年，腾讯借助AI辅助系统总共修复了竟然超过540万个BUG以及安全漏洞。这些缺陷涵盖了从语法错误一直到业务逻辑问题的多种不同类型，那些高危安全漏洞所占比例大约是7%。系统平均每一个小时检测出来超过600个潜伏问题。

于问题解决效率范围之中，平均BUG处理的时长减少了8小时。这表明从发现问题一直到部署修复方案的周期大幅地被压缩。借助AI预审机制途径，大约34%的简单问题能够在提交时期即刻解决，不须进入正式评审流程。

自动化评审体系

腾讯代码评审环节之中，AI的参与程度达到百分之九十四，差不多将所有提交记录都覆盖了。该系统身为“第一读者”，针对代码展开静态分析以及模式检查。它会把可能存在的诸多问题点标记出来。工程师讲道了，这种自动化的预审，把人工检查的盲区给减少了。

显示统计结果，有百分之二十八的代码所存在的缺陷，是经AI直接识别出来，然后被工程师采纳加以修改的。在基础架构代码里，这一比例更高一些，达到了百分之四十一。在引入AI评审之后，有效问题的检出量增长了百分之四十四，这表明系统能够发现以往容易被忽略掉的细节方面的问题。

请问各位开发者，在各位的工作里面啊，是不是已经着手使用AI编程助手了呢？针对报告里所提及的，那种说“每两行代码就具备一行是由AI辅助生成的”这样的数据呀，你们觉得这算是代表了工具所引发的革命呢，还是工程师角色出现的转型呢？欢迎来到评论区去分享各位的实践体验还有观察到的情况呐。