从“会写代码”到“能做工程”的鸿沟仍需跨越。尽管大模型代码补全和函数生成上进步显著，但软件工程的核心在于系统性建设，涉及需求分析、架构设计、分阶段实施、持续测试和版本管理等全流程协作。大模型能否真正成为生产力工具，关键在于其是否能在复杂环境下稳定交付。春节前的密集发布潮，正是对这个能力的集中检验。
人工智能的新进展展现了我国科技创新的潜力。"AI+"将深刻改变各行业的生产方式和商业模式；未来需持续加强技术研发和应用探索，推动人工智能健康有序发展。
从“会写代码”到“能做工程”的鸿沟仍需跨越。尽管大模型代码补全和函数生成上进步显著，但软件工程的核心在于系统性建设，涉及需求分析、架构设计、分阶段实施、持续测试和版本管理等全流程协作。大模型能否真正成为生产力工具，关键在于其是否能在复杂环境下稳定交付。春节前的密集发布潮，正是对这个能力的集中检验。
人工智能的新进展展现了我国科技创新的潜力。"AI+"将深刻改变各行业的生产方式和商业模式；未来需持续加强技术研发和应用探索，推动人工智能健康有序发展。