当前市场上已有较多的智能编码助手产品，其中Github Copilot被认为是目前智能研发领域最为完善的产品之一，此外国外的产品还有Tabnine、CodiumAI，国内阿里、百度、科大讯飞等也都推出了自己的智能编码助手产品。
在企业研发场景，基于大模型的智能编码助手可以辅助开发人员提高研发工作效率，具体应用包括代码生成、代码补全、单元测试生成、代码理解、代码注释、错误修复、代码转化等。
沙丘社区通过研究中国工商银行、中国邮政储蓄银行、汇丰银行、中金公司、国金证券、中兴通讯、火山引擎、宝马等8家公司在研发领域的大模型应用探索，旨在为其他企业的“大模型+智能研发”探索提供参考。
工商银行近年来一直在推动智能研发体系建设，期望将大模型应用于需求设计、编码、测试、发布、迭代的代码开发全流程，提高研发效能。
大模型与研发体系的结合是未来智能研发的重要趋势，工商银行试验性引入部分开发人员需求强烈的大模型能力，建立智能研发技术先导体验机制，目前已经初步具备单元测试辅助生成、代码注释生成、代码分析优化、跨语言代码翻译、代码分析优化等能力。
完整内容：中国工商银行智能研发场景的大模型探索实践
中国邮政储蓄银行引用大模型技术辅助研发安全工作，不仅能提高工作效率，还可以保证工作的准确性和可靠性。大模型在研发安全领域的落地应用场景非常广泛，目前，中国邮政储蓄银行主要将大模型用于辅助安全需求设计、指导安全编码、提升安全测试效能、强化安全运维能力
但需要注意的是，现阶段大模型只能起到辅助作用，关键的安全工作不能完全依赖于大模型。本案例旨在为其他金融机构的大模型应用提供参考。
完整内容：中国邮政储蓄银行研发安全场景大模型应用
汇丰银行将生成式AI应用于全生命周期软件产品开发工程，包括开发、测试以及前端的用户故事生成、竞品分析等环节。具体来看：
· 在发现阶段，利用生成式AI快速创建假设，然后与目标受众进行验证和迭代；快速进行桌面研究，然后进行事实检查、验证并过滤出有用的信息；
· 在设计阶段，产品经理、分析师可以生成旅程流程、线框图以可视化需求，生成大量概念设计并快速跟踪创意方向的决策；
· 在开发阶段，通过ChatGPT和类似工具从自然语言生成代码、数据库模式、纯文本UML设计等；使用IDE 插件进行辅助编程；利用生成式AI解释代码，并促进代码审查和文档记录。
完整内容：汇丰银行软件开发中的生成式AI实践
中金公司从开发人员的角度找到迫切想要解决的问题，在不影响开发人员工作效率的同时为开发人员带来增量服务，提高开发效率，最终确定代码审核、单元测试、代码翻译三个落地场景，这些场景的共同特点是耗时长、效率低，对开发有一定阻碍，且一线人员对这类工作比较反感。
针对上述三个场景，中金公司进行了技术验证和落地：
完整内容：中金公司代码大模型实践
国金证券将内部办公开发场景作为切入点探索大模型应用，通过AI编程助手提升工程师的工作效率，减少重复劳动。
在大模型选型方面，国金证券的主要思路是对国内外主流AI编程助手各项指标进行全面对比，综合评判，以选择一款最合适现阶段需求的产品。同时，产品需要能够提供商用、满足私有化部署、支持企业级定制、支持个性化训练、支持主流开发工具、支持主流开发语言、安全合规等。
当前国金证券后端 Java 开发团队的三分之二已经全面安装并使用aiXcoder，所有使用的开发者都认为编程助手可以提升工作效率，减少重复劳动。
完整内容：国金证券开发场景大模型应用实践
中兴通讯已经在研发流程中的多个场景中使用大模型技术辅助开发人员编码、提高研发效率，且取得较好的效果。本案例详细介绍了中兴通讯在基础大模型选型、增强预训练、精调、能力评估、模型部署优化等大模型训练过程，为其他企业研发场景的大模型应用提供参考。
完整内容：中兴通讯研发领域大模型应用实践
火山引擎开发助手通过自然语言描述，自动生成代码，针对已有的代码可以自动实现自动生成、修复，优化、解释与注释等。对话式方式进行文档搜索、函数使用、代码示例等问题咨询。助力平台用户减少基础开发工作量、提升开发效率。
完整内容：火山引擎开发助手实践
当前新能源汽车市场的竞争激烈，且数字化成本非常高，宝马需要利用AI技术提高开发效率，提高产品迭代速度。
整个软件工程中，大模型可以赋能各个环节，从最开始的设计到开发、测试的整个周期，为JAVA开发、数据开发、测试开发等各个领域提升生产力。
完整内容：宝马大模型辅助开发实践
