Tencent discloses R&D progress for the first time: AI generates 50% of new code, and the level of R&D automation has increased by 67% year-on-year

人工智能正從一個前沿概念，演變為推動中國科技巨頭內部革新的核心力量。騰訊最新發布的《2025 騰訊研發大數據報告》顯示，AI 已深度嵌入其龐大的研發體系之中，不僅加速了軟件開發流程，更顯著提升了整體效能與產品交付速度，成為這家科技巨頭保持長期競爭力的關鍵引擎。

報告中最引人注目的數據是，AI 已成為騰訊工程師的日常工作夥伴。超過 90% 的工程師正在使用 AI 編程助手，公司 50% 的新增代碼由 AI 輔助生成。這一變革直接推動了整體研發效能提升超過 20%，騰訊的研發自動化水平同比提升了 67%，平台每月幫助節省了 530 萬次手工操作。顯示出騰訊在 AI 領域的長期投入正加速轉化為業務價值。

這些進步的背後是騰訊龐大的研發投入和組織規模。報告顯示，研發人員佔騰訊員工總數的 76%，即每四名員工中就有三名從事研發工作。對於一個每月新增代碼超過 3.25 億行的企業而言，AI 帶來的效率增益，意味着產品迭代速度和市場響應能力的直接增強，這對投資者評估其未來增長潛力至關重要。

AI 全面融入研發流程，編碼與評審雙重提效

報告詳細闡述了 AI 如何滲透到軟件開發生命週期的各個環節。在自研的混元大模型支持下，AI 不再僅僅是一個輔助工具，而是深度參與到編碼、代碼評審和測試等核心工作中。

數據顯示，由於 50% 的新增代碼在 AI 輔助下完成，工程師的平均編碼時間縮短了 40%。這意味着開發者可以將更多精力投入到更具創造性和複雜性的任務上。在代碼質量控制方面，AI 的參與度高達 94%，扮演着 “AI 質檢員” 的角色。它在人類工程師介入前進行預審，直接發現並被採納修復的代碼缺陷佔 28%，推動代碼評審環節有效問題檢出量增長了 44%，為軟件質量構築了第一道防線。

研效平台支撐自動化躍升，交付速度顯著加快

AI 的規模化落地離不開底層研發平台的支撐。報告指出，隨着 WeDev 研效平台深入研發實踐，騰訊的研發自動化水平同比提升了 67%，平台每月幫助節省了 530 萬次手工操作。

高效的平台支撐帶來了交付速度的顯著提升。2025 年，騰訊日均完成需求 1.6 萬個，同比增長 25%，平均完成時長縮短 12 小時。其中，AnyDev 雲研發平台將過去需要一天的環境準備時間大幅壓縮至 1 分鐘。在代碼質量方面，自動化工具與 AI 技術結合，全年修復了超過 540 萬個代碼缺陷與安全漏洞，平均 BUG 解決時長縮短 8 小時，實現了 “早發現，早修復”。

從微信到遊戲，AI 提效賦能全線業務

AI 與平台化帶來的效率提升，已在騰訊各大業務線得到驗證，轉化為實在的業務成果。報告稱，81% 的研發團隊依託 WeDev 平台實現了全流程效能提升。

具體來看，微信後台團隊通過分佈式編譯工具鏈，將編譯耗時降低了 50%；微信支付的需求交付週期縮短 31%，發佈質量提升 14%。在騰訊的另一大支柱業務遊戲領域，美術製作自動化率已達到 95%。

同時，騰訊雲 65% 的新增代碼來自 AI 代碼助手 Codebuddy，人均千行代碼 BUG 率降低 31.5%；騰訊廣告的迭代效率提升了 2 倍，90% 的版本發佈實現全流程自動化。

持續高額投入與開源戰略凸顯技術佈局

這些研發成就的背後，是騰訊持續的高額研發投入和清晰的技術戰略。根據其第二季度財報，當季研發投入達 202.5 億元，自 2018 年以來，累計研發投入已高達 3795 億元。

支撐騰訊 AI 體系的，是其長期的技術投入與開放戰略。騰訊的混元大模型持續迭代，並全面擁抱開源，其圖像模型 “混元圖像 3.0” 在國際大模型測評平台 LMArena 中獲得全球用户盲測第一名。

在外部開源生態上，騰訊在 GitHub 的開源項目累計 Star 數突破 52 萬，位列全球前十。公司還貢獻了包括 Tinker 熱修復框架、WeTest 自動化測試平台、RapidJson 解析庫和 Kona JDK 等一系列業內廣泛使用的開源工具。

在編程語言偏好方面，C++、Go、Python 與 Java 仍是騰訊研發體系的主力。Go 語言憑藉高性能與簡潔設計在後端服務中廣泛應用，而 Python 則在 AI 與大模型項目中成為首選語言，反映出騰訊技術棧的持續演進。