人工智能技术在软件开发中的应用探索

1 引言

近年来，人工智能技术正在飞速发展，OpenAI、深度求索等国内外公司对人工智能技术的研究层出不穷。软件开发作为技术驱动型产业，正在经历人工智能技术的变革，传统软件开发面临着前所未有的挑战。一方面，在传统开发时，人工成本高[1]，错误率高[2]并且后期维护较为困难；另一方面，人工智能技术特别是大语言模型的突破性进展，正在深刻重塑软件开发模式。在这种情况下，探索人工智能技术在软件开发中的应用成为了新的可能。

本文旨在探究人工智能在软件开发中的应用，从具体实例中对比分析人工代码和AI 代码在代码正确性、完备性、可靠性等方面的优缺点，分析AI 在软件开发模式中的优势与不足，提出软件开发与人工智能技术结合的实施建议。

2 人工智能技术在软件开发中的应用

2.1 关键技术分析

目前，人工智能技术表现出惊人的可能性，其中自然语言处理以及代码生成等方面取得了突破性进展。在语言处理方面，大型语言模型不仅可提取需求中的实体关系[3]，还能自动生成 API 文档，其生成完整度可达 85%^[2] 。在代码生成方面，代码生成模型可以根据提示生成所需代码，并能将方法实现时间缩短 60% ，代码重复率降低 40%^[4]%

2.2 开发流程变革

相较于传统软件开发模式，引入人工智能技术的新模式大大提升了软件开发的效率。在软件开发的五个阶段中，AI 增强流程彻底改变了传统流程的开发手段，使得开发效率大幅提升。据数据显示，阿里巴巴内部使用AI 辅助工具后，需求交付周期缩短 40% ，线上缺陷减少35% ，人力成本降低 30%^[5]∘

3 系统设计

3.1 系统目标与功能

本系统围绕“高效、易用、稳定”打造，为研究人员提供一站式开发支持。具体目标有：用先进的NLP 技术，准确提炼用户自然语言需求里的关键要素；基于海量代码库和优秀的生成模型，生成覆盖 C 语言、java 等主流编程语言、可运行率 85% 以上的优质示例代码；通过对比人工与系统生成的代码收集反馈，从代码功能实现、时间成本、可读性等方面评估系统性能。

系统核心功能如下：

（1）需求输入模块

支持自然语言交流，提供简洁文本输入框，支持自由短句输入与结构化需求描述，方便适应不同用户的表达需求；采用需求解析引擎，依托NLP 模型，处理输入文本，提取任务类型等关键内容。

（2）代码建议生成模块

核心是调用Deepseek API，根据解析后的需求生成代码，并用语法高亮编辑器呈现代码。生成的代码要符合规范、带有注释、预留接口，同时支持多语言生成。

（3）效果评估模块

该模块划分为代码质量效果收集、系统性能监测和可维护性评估。通过正确性、可靠性、时间复杂度以及空间复杂度对比代码是否合理，监测处理时长、代码生成成功率等性能数据，评估代码的可读性、模块化等可维护性情况。

3.2 系统开发工具与平台

本系统采用Python 作为核心开发语言。在Web 层方面，本系统采用轻量级Flask 框架构建RESTful API，负责接受研究人员输入的自然语言需求，通过模块化路由设计实现任务的调度。在AI 能力集成方面，系统接入Deepseek API 实现代码生成功能。

在具体流程中，研究人员提交的需求经过规范化处理，通过 HTTP 协议调用 API 生成代码。本系统前端采用HTTP/CSS/JavaScript 构建交互界面，提供可视化需求编辑与展示区域，支持研究人员实时修改输入的需求。

概括来说，本系统以Python 为核心，采用Flask 轻量框架构建Web 服务，通过DeepseekAPI 实现需求智能分析和代码智能生成功能。该系统兼具高效开发、灵活开发以及稳定运行能力，为本实验的研究提供了坚实的基础和稳定的平台。

4 实验与效果验证

4.1 实验内容

选择四个典型需求，分别让软件开发工程师和AI 工具用 C++ 语言进行代码编写，然后从正确性、完备性、可靠性等十个方面对代码进行评判，对比内容见表3。

表3 实验代码对比

4.2 实验结果

根据以上实验内容，对比分析如表4，可以得出以下结论：

人工编写代码的逻辑清晰可控、可读性高，但开发效率较低、可能存在性能问题、功能单一，同时可能存在知识局限；AI 生成代码的速度快、算法优化能力强、提供多方案对比，但逻辑可能不准确、可读性较差、依赖数据训练。AI 生成代码适合快速开发和探索优化方案，而人工编写代码在逻辑、可维护性和精确控制等方面更具优势。二者结合可发挥最大价值。

表4 对比结果分析

5 讨论与总结

5.1 发现的问题

通过四个典型需求对AI 生成代码与人工生成代码进行了多方面比较。经多维度对比分析得出：人工编写虽然比AI 编写代码的效率更低，但是胜在灵活程度较高，逻辑清晰可控；而AI 编写代码面临着功能单一、认知局限、依赖数据训练等诸多问题。

5.2 总结与展望

本文基于AI 的小型辅助开发系统，通过实际案例分析了AI 在软件开发应用中的可能性，展示了AI 在软件开发中的潜力。人工智能已成为软件开发的重要辅助工具，但其存在的诸多问题，决定了它无法完全替代开发者。未来的软件开发模式必然是 “AI 辅助 + 开发者主导”的人机协同模式。只有人机协同，才能充分发挥 AI 的效率优势与开发者的创造力，推动软件开发向更高效、更高质量的方向发展。

参考文献

[1]肖泽皓.人工智能在计算机应用软件开发中的应用[J].中国设备工程，2025，（15）：31-33

[2]Allamanis M， et al. Security issues in neural code generation. IEEE S&P， 2023.

[3]龚永罡，陈舒汉，廉小亲，等.基于大语言模型的中文开放领域实体关系抽取策略[J/OL].计算机应用，1-12[2025-08-17].https：//link.cnki.net/urlid/51.1307.TP.20250421.1523.003.

[4]Microsoft Research. The impact of Copilot on developer productivity. 2023.

[5]阿里云. 通义灵码技术白皮书. 2023.

通信作者：陈昊

项目基金：面向101 计划的计算机专业考研核心课程建设与实践JG25048，25xjx083