騰訊 2025 研發大數據報告：50%的新增代碼由AI輔助生成，超9成工程師使用AI編程

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（來源：雷峰網）

10月24日，騰訊發佈《2025騰訊研發大數據報告》，首次系統披露 2025 年研發進展。

報告顯示，AI已全面融入騰訊研發體系，成為驅動研發效能提升的「新引擎」。超過90%的騰訊工程師使用AI編程助手CodeBuddy輔助編程，50%的新增代碼由AI輔助生成，依託WeDev打通研效工具鏈，串聯研發流程，推動公司整體研發效能提升超20%。

騰訊50%新增代碼由AI輔助生成

2025年，騰訊產研人員佔比達76%，每 4 個騰訊員工中就有 3 個從事研發工作。騰訊月均新增代碼3.25億行，每月完成需求37萬個，構建交付2520萬次，支撐業務快速迭代。

在自研混元大模型的支撐下，AI已深入編碼、評審、測試等環節。50%的新增代碼由AI輔助生成，這相當於工程師每寫兩行新代碼，就有一行是在AI的幫助下完成的。在AI 的輔助下，平均編碼時間縮短40%，整體研發效能提升超20%。

代碼評審環節，AI參與度也高達94%，這意味着，騰訊的每一段代碼提交，幾乎都有一位"AI質檢員"在第一時間進行預審，它在人類工程師介入之前就先把了第一道質量關。其中 28%的代碼缺陷由 AI 直接發現並被工程師採納，推動代碼評審環節有效問題檢出量增長44%，為軟件質量加固防線。

此外，通過AI提效的團隊數量同比增長6倍，大模型應用場景持續拓展，問題解決能力不斷增強。

研效自動化水平提升67%

AI的落地離不開好用的研效平臺。報告指出，隨着WeDev研效融合和智能化深入研發實踐，研效工具間每日數據互通8000萬+次 ，平臺月均節省手工操作530萬次，自動化程度同比提升67%。

在高效平臺支撐下，2025年日均完成需求1.6萬個，同比增長25%，平均完成時長縮短12小時。其中，AnyDev雲研發平臺將環境準備時間從1天大幅壓縮至1分鍾。

在代碼質量方面，通過靜態掃描與AI技術結合，全年修復了超過540萬個代碼BUG與安全漏洞，平均BUG解決時長縮短8小時，如果一個BUG早上剛出現，很可能在下班前就已經被解決了。

在基礎設施層面，每周完成代碼構建630萬次，測試環境利用率提升2倍，編譯加速累計節省90萬小時，相當於102年。

從微信到廣告，全線提效

AI與平臺化的提效成果已在騰訊業務場景中得到驗證。報告顯示，在騰訊研效技術委員會發起的自主提效活動中，有81%的研發團隊，依託WeDev的研發流程串聯及自動化實現，提升了全流程研效。

開源 Star 數全球前十，AI 投入驅動創新

騰訊持續加大在AI與前沿技術領域的研發投入。騰訊二季報顯示，當季騰訊研發投入達202.5億元，同比增長17%。2018年至今，騰訊累計研發投入已高達3795億元。

騰訊混元大模型正快速迭代並全面擁抱開源，全年發佈超30個新模型，語言、圖像、視頻、3D生成及世界模型已全部開源。10月5日，在國際大模型競技場LMArena的最新文生圖榜單中，混元圖像3.0在「用户盲測」中位居全球第一，被評為最佳綜合文生圖模型。騰訊混元3D模型社區下載量超260萬，是全球最受歡迎的3D開源模型。

在開源生態方面，騰訊內部代碼倉庫開源率連續七年保持在80%以上，公司級協同Oteam 160+個，在開源協同技術戰略的推動下，騰訊不斷推動更底層、更重磅的技術對外開放。在外部，騰訊的GitHub Star總數達52萬+，位列全球前十，貢獻的開源項目超過200個。面向高校學生及廣大開發者的犀牛鳥開源人才培養計劃，已覆蓋 770+所高校，吸引了7300余名高校學生參與，持續建設騰訊開源人才培養體系。

此外，報告還提及，憑藉高性能與簡潔設計，Go語言持續蟬聯騰訊最受歡迎的編程語言，而Python則因其豐富的生態系統，在大模型項目中被廣泛應用。