想象一下，一个初级程序员敲下几行自然语言描述，几秒钟后，一个完整的OAuth2授权服务——约2000行精确无误的代码——呈现在屏幕上。这不是科幻电影的场景，而是当下AI代码助手带来的现实。

究竟这些数字化助手如何从简单的代码补全工具，进化为今天能够生成全功能应用的”开发协作者”？在安全与效率的天平上，企业又该如何权衡？随着我们步入Vibe Coding的新时代，开发者的角色将发生怎样的转变？本期《牛人访谈》邀请到海云安创始人谢朝海，围绕AI代码助手的最新发展趋势和产业影响、面临的挑战和应对策略等进行了深入的讨论，期望给企业在选择和采用AI代码助手时提供参考和启示。

谢朝海 海云安创始人

博士研究生，副研究员，国家863、242课题核心骨干，国资国企安全运营指数评估标准编制评审组专家，证券期货业等多个行业网安专家顾问，等保专家、计算机司法鉴定人，国家等保1.0/2.0标准编制核心成员，“金盾工程”验收测试评估组成员。曾任职于公安部第三研究所、深圳职业技术大学。2015年创立深圳海云安公司，组建清华系团队，专注于网络安全和AI大模型智能体创新应用。

安全牛

随着AI技术，特别是AI大模型技术的不断发展，AI 代码助手市场也呈现出蓬勃发展的态势。您如何评价当前AI代码市场？

谢朝海

AI代码助手市场正处于一个充满活力的增长阶段。这一阶段的核心特征是技术红利的集中释放，显著提升了编码效率。例如最近Deepseek V3 模型升级带来的能力提升更进一步增强了代码助手的应用效果，结合上GitHub Copilot、Cursor等工具能够根据自然语言描述快速生成复杂的代码模块，将开发周期从数天缩短至分钟级，极大地提高了开发者的工作效率。这种效率的提升不仅体现在代码编写速度上，还体现在代码质量和一致性上，使得开发者能够更专注于创新和业务逻辑的实现,当前我们认为AI代码助手已初步完成了市场教育，行业的相关人员也都对AI代码助手形成市场认知。

但行业仍面临三重挑战：一是生成代码的可靠性问题，尤其在复杂业务场景下仍需人工校验；二是数据安全与版权争议，企业担忧私有代码被用于模型训练；三是工具化思维与开发者创造力的平衡——AI辅助可能让新手过度依赖“自动完成”，反而削弱底层逻辑理解能力。

安全牛

您如何看待当前AI代码助手的市场格局？市场参与者各有哪些特色和优劣？

谢朝海

当前AI代码助手市场呈现出多元化的竞争格局：

第一阵营是GitHub Copilot等通用型工具，它们凭借强大的生态整合能力，能够无缝集成到主流开发环境中，为开发者提供即时的代码建议和自动补全功能。这种无缝集成极大地提升了开发流程的流畅性，使开发者能够更高效地完成编码任务。

第二阵营是开源社区驱动的轻量化工具，如Tabnine等。这些工具以灵活性和高度定制化著称，特别适合个人开发者和小型团队。它们能够根据用户的特定需求提供个性化的代码生成服务，进一步提升了编码效率。

第三阵营是我们海云安等专注于特定领域的厂商，在安全增强方面有独特优势，同样在编码效率上表现出色。海云安的代码生成工具不仅能够快速生成高质量的代码，还通过深度集成开发环境，提供实时的代码分析和优化建议，帮助开发者在编码过程中持续提升效率。

安全牛

您认为海云安的市场地位如何？海云安在发展AI 代码助手业务方面具有哪些优劣势？

谢朝海

海云安在AI代码助手市场中定位于高效编码解决方案的提供者，尤其在“安全增强型AI代码助手”细分市场中具有领先地位。我们的优势主要体现在以下几个方面：

卓越的编码效率：海云安的代码生成工具在速度和准确性上都达到了行业领先水平，生成代码的延迟控制在200毫秒。这种低延迟高准确率使得开发者能够迅速完成大量编码任务，显著提升了整体开发效率。

深度集成与优化：通过在IDE阶段植入先进的语义分析引擎和组件引擎，海云安不仅能够提供实时的代码生成服务，还能够根据上下文提供智能的代码优化建议。这种深度集成使得开发者能够在编码过程中即时获得反馈和改进建议，进一步提升了编码质量和效率。

尽管市场目前仍处于快速发展阶段，对特定功能（如安全增强）的重视程度不一。海云安始终致力于在提升编码效率的同时，为开发者提供全面的支持和优化方案。通过不断创新和技术迭代，海云安期望继续引领AI代码助手市场的发展，为开发者带来更加高效和智能的编码体验。

安全牛

AI 代码工具的技术发展日新月异。在网络安全领域，AI代码助手经历了哪几个关键发展阶段？面临哪些特殊挑战？

谢朝海

在网络安全领域，AI代码助手的效率革新推动了技术迭代：

• 早期阶段（2010年代初），基于规则引擎和浅层机器学习的代码工具初步实现自动化威胁检测。例如，通过日志分析识别已知攻击模式，将人工排查效率提升50%以上，但功能局限于简单脚本生成；
• 爆发期（2017-2021年），随着深度学习（如Transformer）的成熟，AI开始批量生成复杂安全代码。以GitHub Copilot为例，其可根据自然语言描述自动编写漏洞扫描脚本或防火墙规则，开发周期从数天缩短至分钟级。根据我们的统计，AI生成威胁响应逻辑的速度是人工的40倍，且支持千行级代码的实时重构；
• 当前阶段（2022年至今），大模型（如GPT-4、CodeLlama）进一步突破效率极限，单次交互可生成完整安全模块，开发者借助AI编写安全工具代码的耗时减少72%。

效率提升的核心源于生成能力的指数级进化：早期AI仅能输出代码片段，而现代工具可生成全功能应用，例如基于Spring Security的OAuth2授权服务（约2000行代码）仅需3轮提示即可完成，且支持多语言无缝转换。此外，上下文理解能力大幅降低沟通成本，如AI可解析漏洞报告中的模糊描述，直接生成补丁代码，使修复周期从平均14天压缩至48小时。

然而，效率跃进也伴随特定挑战：一方面，生成代码的规模化漏洞风险仍存（如硬编码密钥出现概率约5%），需依赖后置检测工具过滤；另一方面，对抗性攻击可能误导AI生成低效或冗余代码，例如恶意提示词诱导模型重复生成无效防御逻辑。

安全牛

海云安的AI代码助手产品与市场上其他产品相比有哪些独特优势？在用户端的应用情况和反馈如何？

谢朝海

首先从产品功能层面看：

在安全能力方面，得益于公司在开发安全领域的深厚技术积累，海云安AI代码助手在安全方面的功能具有显著优势。例如，我们的智能漏洞一键修复技术在实际应用中能够修复90%的重点中高危漏洞，准确率高达85%以上，相对于其他竞品有较大的领先优势。

在代码补全、智能问答等效能相关功能上，海云安AI代码助手在国内处于第一梯队。无论是代码补全的准确度，还是智能问答的响应速度和准确性，在客户实际测试以及benchmark的跑分测试中，我们都处于领先地位。

创新的应用模式，通过将编码效能能力与开发安全能力相结合，产品形成代码生成、代码检测、代码分析、缺陷修复的全链路闭环，解决AI生成代码的可能存在的安全、质量问题，在提升开发效率的同时，保障代码质量和安全。

再从交付层面看：

在安全与隐私保障方面，鉴于大多数企业客户对数据安全的高要求，我们提供了本地化部署选项。私有化部署能更有效地保障用户数据的安全，避免SaaS产品可能带来的数据安全隐患。

以客户为中心的深度优化与场景化适配方面，针对不同行业的企业客户，海云安AI代码助手进行了深度优化，通过融合企业代码库，提供高精准度的业务逻辑代码生成。与市面上大多数以产品和功能为中心、适合C端用户的AI代码助手不同，海云安AI代码助手在B端场景下具有丰富的落地经验，帮助B端客户解决AI代码助手落地的“最后一公里”难题。通过微调企业内部代码库，可增加10%-20%的代码采纳率，并支持企业私有知识库RAG接入，自动对齐内部代码规范。

这也使得我们在用户端的应用情况和反馈很好。在我们落地的实际项目中，客户认为海云安AI代码助手在发现和修复漏洞方面提供了极大的帮助，同时显著提升了编码效率，帮助他们提升了整体研发效能。具体数据表明，使用我们的产品后，客户在一些关键指标上有了显著的提升。如千行代码漏洞率下降了50%，代码采纳率达到了50%左右，编码效率提升了40%以上，整体研发效能提升了10%。

用户满意度也是比较高的。根据我们在实际项目中的问卷调研结果，90%以上的研发人员认为产品帮助他们提升了开发效能和项目安全质量。

安全牛

 AI 技术的快速发展，对海云安AI 代码助手的发展产生了怎样的影响？在紧跟前沿技术发展方面，海云安采取了哪些措施来持续提升产品竞争力？

谢朝海

随着AI技术的快速发展，尤其是大模型技术的不断迭代，对我们的AI代码助手的发展产生了多方面的深远影响。

首先，以deepseek为代表的国内基座大模型的技术突破，显著提升了代码生成准确率、逻辑性以及上下文理解能力和多语言支持范围。例如，现在我们的助手能够处理更复杂的编程任务，生成更高质量的代码片段。

其次，随着AI模型的优化，训练和使用模型的成本大幅下降，让我们能够以更低的成本为用户提供更优质的服务，同时也为产品的持续迭代和功能扩展提供了更大的空间。使用成本的降低也加速了大模型应用的普及，以及AI技术在编程领域的应用。

最后，大模型技术的平民化趋势倒逼行业从技术堆砌转向以客户为中心的价值创造，这也正是我们的核心发力方向，通过AI技术为客户解决实际问题，创造真正的价值。

总而言之，大模型技术的不断迭代推动我们的AI编程助手从“辅助工具”进化为具备深度推理能力的“开发协作者”。

为了紧跟前沿技术发展，持续提升产品竞争力，我们采取了以下措施：

一是加强技术研发合作。与高校、科研机构建立合作关系，共同开展AI技术研究，紧跟学术前沿动态，将最新的研究成果快速转化为产品功能。例如，我们与深圳大学联合成立了人工智能实验室，进行大模型相关技术的探索。

二是持续跟踪行业动态和投入研发力量。投入大量研发资源对大模型技术进行深入研究和应用开发。我们不仅关注模型的规模和参数，更注重模型在实际应用中的表现和用户体验，通过各种优化手段，使其更适合代码生成和辅助编程的场景。

三是以客户为中心。持续深耕B端客户的实际场景，聚焦于解决客户的实际问题，为客户创造价值。我们将技术演进视为产品能力跃迁的助推器，确保我们的产品能够满足并超越客户的期望。

安全牛

展望未来，您认为 AI 代码助手在技术发展和行业应用方面，还会有哪些重大的演变方向？海云安又将如何布局，以引领或顺应这些发展趋势？

谢朝海

从辅助生成到全栈自动化，AI代码助手将突破现有“片段级”生成能力，向全流程自动化演进。过去国内缺乏在编程领域具有竞争力的模型，导致国内的AI编程助手能力对比海外的Cursor等工具相比，存在一定的差距。现在deepseek V3 能够实现更强的编程能力，接下来国内的AI IDE将会有能力上的一波跃升。

随着底层模型能力的增强，AI代码助手会向Vibe Coding方向发展。Vibe Coding是一种新兴的编程范式，通过自然语言与AI大模型交互生成代码，开发者无需深入理解代码细节或手动编写，而是专注于功能需求和创意实现。最近，国外的 Vibe Coding 特别火，国内类似的产品较少。

随着大模型能力的进一步提升（如上下文处理增强、错误率降低），Vibe Coding可能从原型开发延伸至更复杂场景，甚至推动软件开发转向“结果导向”模式——开发者仅定义目标，AI自动调整实现路径。但是，其能否成为主流仍取决于代码质量优化与开发者对技术债的容忍度。

编者的话

在数字化浪潮席卷全球的今天，AI代码助手正以惊人的速度重塑软件开发的未来。

从最初的简单代码片段生成，到如今能够在分钟级别完成原本需要数天的开发任务，AI代码助手的效率革命正在全面展开。在网络安全这一特殊领域，AI不仅将威胁响应速度提升了40倍，还能将漏洞修复周期从平均14天压缩至48小时，这一数据令人震撼。

然而，技术的飞跃总伴随着新的挑战。代码可靠性、数据安全与版权争议、开发者创造力的平衡，这些问题都亟待解决。海云安对此进行了有价值的探索，通过安全增强型AI代码助手，在提升编码效率的同时确保代码质量与安全。

随着大模型技术的迭代升级，AI代码助手正从”辅助工具”进化为具备深度推理能力的”开发协作者”，甚至向”Vibe Coding”方向演进。让我们共同憧憬开发者只需描述需求，AI便能自动调整实现路径的美好未来。