當(dāng)生成代碼、自動調(diào)試逐漸成為日常操作,軟件開發(fā)的分工方式正在被重寫。Stack Overflow 2025年全球開發(fā)者調(diào)查顯示,84%的程序員已經(jīng)在日常使用AI編程工具,這一比例較兩年前明顯上升。而原本由初級工程師承擔(dān)的大量標(biāo)準(zhǔn)化開發(fā)任務(wù),正在被壓縮。">
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AI開始“接管代碼”:高校計算機專業(yè)如何變革?

2026年4月9日 08:09第一財經(jīng)

數(shù)據(jù)顯示,目前平臺上由AI輔助生成的代碼提交量已占到總代碼量的近4成。

當(dāng)生成代碼、自動調(diào)試逐漸成為日常操作,軟件開發(fā)的分工方式正在被重寫。Stack Overflow 2025年全球開發(fā)者調(diào)查顯示,84%的程序員已經(jīng)在日常使用AI編程工具,這一比例較兩年前明顯上升。而原本由初級工程師承擔(dān)的大量標(biāo)準(zhǔn)化開發(fā)任務(wù),正在被壓縮。

“過去一個工程師一個月的工作,現(xiàn)在在一些先進技術(shù)的加持下,可能幾天就干完了!焙幽洗髮W(xué)計算機與信息工程學(xué)院相關(guān)負責(zé)人韓道軍對第一財經(jīng)記者表示,軟件開發(fā)的生產(chǎn)方式正在發(fā)生明顯變化。

對于高校而言,圍繞“編程”課程所做的變革也已經(jīng)開始。

一邊學(xué)一邊“過時”?

“在沒有AI的時候,我們就討論過‘畢業(yè)焦慮’,因為四年前學(xué)的東西,四年后可能已經(jīng)變了,現(xiàn)在AI進來之后,這種變化只會更快!表n道軍對記者表示,傳統(tǒng)以編程語言為核心的課程體系,正面臨現(xiàn)實壓力。

過去幾年,AI從專用感知智能躍升至通用生成智能,以ChatGPT為起點引爆大模型革命,多模態(tài)、長上下文、工具調(diào)用能力全面成熟。今年以來,海外科技巨頭谷歌、微軟、OpenAI、Anthropic更是開啟技術(shù)競賽,長上下文與多模態(tài)能力幾乎是以“一周一迭代”的速度進行。國內(nèi)如阿里、騰訊等大模型性能與調(diào)用量也開始躋身全球第一梯隊。

代碼托管平臺GitHub2026年第一季度開發(fā)者生態(tài)報告顯示,目前平臺上由AI輔助生成的代碼提交量已占到總代碼量的近4成,AI已成為開發(fā)者日常編碼中不可或缺的重要部分。

“未來三到五年,一方面AI編程將更穩(wěn)定地進入生產(chǎn)級應(yīng)用,覆蓋需求拆解、代碼生成、測試生成、缺陷修復(fù)與運維等各個主要環(huán)節(jié),另一方面企業(yè)會向更小的跨職能團隊演進。”Forrester的副總裁兼首席分析師Charlie Dai對記者表示,工程師角色更像架構(gòu)者與設(shè)計者,強調(diào)質(zhì)量、合規(guī)與系統(tǒng)思維。

韓道軍對記者表示,這讓基礎(chǔ)理論的重要性變得更加重要起來。

“如果不是專業(yè)人士,即使AI給出方案,哪個更好都很難判斷出來。”在他看來,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、計算機體系結(jié)構(gòu)等課程,開始成為理解與校驗AI輸出的關(guān)鍵支撐。沒有這些基礎(chǔ),學(xué)生只能停留在工具使用層面,而無法進行有效控制。此外,對于學(xué)生而言,如何與AI進行有效交互,如何整合信息、篩選結(jié)果、形成判斷,成為新的能力要求。

但他同時坦言,“學(xué)生數(shù)量多,老師很難針對每個人制定個性化培養(yǎng)方案,這是現(xiàn)實存在的約束!

推進“新工科”

據(jù)教育部、工業(yè)和信息化部去年年底聯(lián)合發(fā)布的信息,目前工程教育占到我國高等教育人才培養(yǎng)規(guī)模的三分之一,卓越工程師培養(yǎng)改革的領(lǐng)域布局集中在集成電路、人工智能等18個關(guān)鍵領(lǐng)域。

教育部去年年底披露,目前校企聯(lián)合招收培養(yǎng)工程碩博士近2.6萬人,其中2000多人已經(jīng)畢業(yè)走上工作崗位,首次實現(xiàn)了工程碩博士有組織、成建制、大規(guī)模的校企聯(lián)合培養(yǎng),探索了國家戰(zhàn)略人才自主培養(yǎng)的有效路徑。

而在河南大學(xué)內(nèi)部,華為作為“新工科”建設(shè)的合作企業(yè)之一,也開始將企業(yè)資源引入大學(xué)內(nèi)部。

“不是把學(xué)生簡單送到企業(yè)實習(xí),而是把企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)、項目和資源融入教學(xué)和科研體系!表n道軍表示,這類合作不僅為學(xué)院承接企業(yè)項目提供硬件和技術(shù)支持,也通過項目實踐,將企業(yè)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與真實問題嵌入教學(xué)過程。

“在打好理論基礎(chǔ)的前提下,學(xué)生可以接觸智算中心,參與項目實踐,也有機會與企業(yè)直接交流!彼f,這類經(jīng)歷有助于提升學(xué)生解決復(fù)雜工程問題的能力。

在培養(yǎng)方式上,高校也在嘗試更靈活的路徑。借助數(shù)字化平臺,學(xué)生可以根據(jù)自身情況調(diào)整學(xué)習(xí)節(jié)奏,實現(xiàn)差異化發(fā)展!翱梢宰龅健饲妗,更好適應(yīng)產(chǎn)業(yè)需求!表n道軍說。

目前來看,這一輪調(diào)整仍在持續(xù)。隨著AI進一步改變技術(shù)工作的組織方式,高校計算機專業(yè)的人才培養(yǎng),也在從“技能導(dǎo)向”轉(zhuǎn)向更加注重基礎(chǔ)能力與工程能力的綜合體系。這一變化不會在短期內(nèi)完成,但已經(jīng)在招生與課堂之間逐步展開。

編 輯:魏德齡
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