“AI开始“接管代码””：高校计算机专业如何变革？|AI_新浪财经_新浪网

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数据显示，目前平台上由AI辅助生成的代码提交量已占到总代码量的近4成。　　当生成代码、自动调试逐渐成为日常操作，软件开发的分工方式正在被重写。Stack Overflow 2025年全球开发者调查显示，84%的程序员已经在日常使用AI编程工具，这一比例较两年前明显上升。而原本由初级工程师承担的大量标准化开发任务，正在被压缩。　　“过去一个工程师一个月的工作，现在在一些先进技术的加持下，可能几天就干完了。”河南大学计算机与信息工程相关负责人韩道军对第一财经记者表示，软件开发的生产方式正在发生明显变化。　　对于高校而言，围绕“编程”课程所做的变革也已经开始。　　一边学一边“过时”？　　“在没有AI的时候，我们就讨论过‘毕业焦虑’，因为四年前学的东西，四年后可能已经变了，现在AI进来之后，这种变化只会更快。”韩道军对记者表示，传统以编程语言为核心的课程体系，正面临现实压力。　　过去几年，AI从专用感知智能跃升至通用生成智能，以ChatGPT为起点引爆大模型革命，多模态、长上下文、工具调用能力全面成熟。今年以来，海外科技巨头谷歌、微软、OpenAI、Anthropic更是开启技术竞赛，长上下文与多模态能力几乎是以“一周一迭代”的速度进行。国内如阿里、腾讯等大模型性能与调用量也开始跻身全球第一梯队。　　代码托管平台GitHub2026年第一季度开发者生态报告显示，目前平台上由AI辅助生成的代码提交量已占到总代码量的近4成，AI已成为开发者日常编码中不可或缺的重要部分。　　“未来三到五年，一方面AI编程将更稳定地进入生产级应用，覆盖需求拆解、代码生成、测试生成、缺陷修复与运维等各个主要环节，另一方面企业会向更小的跨职能团队演进。”Forrester的副总裁兼首席分析师Charlie Dai对记者表示，工程师角色更像架构者与设计者，强调质量、合规与系统思维。　　韩道军对记者表示，这让基础理论的重要性变得更加重要起来。　　“如果不是专业人士，即使AI给出方案，哪个更好都很难判断出来。”在他看来，数据结构、操作系统、计算机体系结构等课程，开始成为理解与校验AI输出的关键支撑。没有这些基础，学生只能停留在工具使用层面，而无法进行有效控制。此外，对于学生而言，如何与AI进行有效交互，如何整合信息、筛选结果、形成判断，成为新的能力要求。　　但他同时坦言，“学生数量多，老师很难针对每个人制定个性化培养方案，这是现实存在的约束。”　　推进“新工科”　　据教育部、工业和信息化部去年年底联合发布的信息，目前工程教育占到我国高等教育人才培养规模的三分之一，卓越工程师培养改革的领域布局集中在集成电路、人工智能等18个关键领域。　　教育部去年年底披露，目前校企联合招收培养工程硕博士近2.6万人，其中2000多人已经毕业走上工作岗位，首次实现了工程硕博士有组织、成建制、大规模的校企联合培养，探索了国家战略人才自主培养的有效路径。　　而在河南大学内部，华为作为“新工科”建设的合作企业之一，也开始将企业资源引入大学内部。　　“不是把学生简单送到企业实习，而是把企业的标准、项目和资源融入教学和科研体系。”韩道军表示，这类合作不仅为承接企业项目提供硬件和技术支持，也通过项目实践，将企业的技术标准与真实问题嵌入教学过程。　　“在打好理论基础的前提下，学生可以接触智算中心，参与项目实践，也有机会与企业直接交流。”他说，这类经历有助于提升学生解决复杂工程问题的能力。　　在培养方式上，高校也在测验考试更灵活的路径。借助数字化平台，学生可以根据自身情况调整学习节奏，实现差别化发展。“可以做到‘千人千面’，更好适应财产需求。”韩道军说。　　目前来看，这一轮调整仍在持续。随着AI进一步改变技术工作的组织方式，高校计算机专业的人才培养，也在从“技能导向”转向更加注重基础能力与工程能力的综合体系。这一变化不会在短期内完成，但已经在招生与课堂之间逐步展开。 .appendQr_wrap{border:1px solid #E6E6E6;padding:8px;} .appendQr_normal{float:left;} .appendQr_normal img{width:100px;} .appendQr_normal_txt{float:left;font-size:20px;line-height:100px;padding-left:20px;color:#333;} 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP 责任编辑：刘万里 SF014

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