2025年中国联通AI+研发效能度量实践报告

Al+研发效能度量实践报告前言在数字经济深度渗透与新一轮产业变革加速演进的双重驱动下，AI技术已从前沿探索走向规模化落地，成为重塑各行业生产方式、商业模式与研发体系的核心引擎。通信运营商作为数字基础设施的核心建设者、数字服务的关键提供者，正面临着5G规模化应用、算力网络布局、数字化转型深化的多重战略任务，同时还要应对用户需求个性化、业务场景多元化、市场竞争白热化的复杂挑战。传统“瀑布式”研发模式与初级的DevOps模式已难以适配“快速迭代、敏捷创新、价值导向”的核心诉求，AI与研发流程的全链路深度融合，成为运营商突破研发瓶颈、提升核心竞争力的必然选择。从研发实践来看，AI技术已在通信运营商的需求洞察、代码开发、测试验证、运维保障等研发流程全环节实现不同程度的渗透。例如，通过自然语言处理技术解析用户反馈与市场数据，精准定位业务痛点，生成规格化的需求文档；依托智能编码工具实现语法纠错、代码生成与优化，降低开发成本；借助AI自动化测试平台快速生成测试用例、执行回归测试，提升测试覆盖率与缺陷识别效率；利用智能运维系统实现网络故障的提前预警与自动修复，保障业务连续性。这些应用不仅推动了研发效率的显著提升，更重构了研发全流程的运作逻辑，让“智能驱动研发”成为行业新趋势。研发效能度量作为研发管理科学化、精细化的核心抓手，其核心价值不仅在于量化研发过程中的效率、质量、成本等关键指标，更在于通过数据洞察拆解流程瓶颈、优化资源配置、验证技术赋能实效，为运营商的顶层战略规划和研发策略调整提供坚实的数据支撑。在AI赋能研发的新场景下，传统效能度量体系逐渐暴露出适配性不足的问题，现有指标多聚焦于流程效率，缺乏对AI赋能效果的专项评估维度，无法量化AI技术在研发各环节的投入产出比、创新贡献度与价值转化效率，导致运营商难以精准判断AI研发投入的合理性，也无法针对性优化AI应用策略。因此，构建兼顾流程效率与Al赋能价值的新型度量体系，成为通信运营商实现研发提质增效、支撑战略落地的迫切需求。本报告围绕通信运营商Al+研发效能度量的实践展开，依次阐述Al+研发时代效能度量的战略意义、度量体系的演进历程、体系建设思路、落地实施策略、未来演进方向，并结合典型实践案例提供可落地的参考方案。报告旨在整合行业先进经验与实践洞察，为通信运营商及相关企业构建、优化Al+研发效能度量体系提供系统性的借鉴与启示，助力行业整体实现研发模式的智能化升级与效能水平的全面提升。由于AI技术与研发流程的融合仍处于持续深化阶段，产业实践快速演进，应用场景不断拓展，报告中内容难免存在不足之处，烦请各界读者不吝指正。 21.1AI技术正深刻影响各行业研发模式 21.2效能度量体系与研发模式协同演进 31.3构建AI赋能的新型度量体系势在必行 4 62.1传统的DevOps研发效能度量体系 62.2AI赋能研发对效能度量体系的重塑 7 93.1建设痛点与挑战 93.2体系化建设框架 9 4.1落地实施策略 134.2核心能力建设 14 5.1关键发展路径 165.2风险应对与保障措施 17图1中国联通数智化研发平台架构图 图2中国联通效能度量与闭环运营体系图 图3中国联通AI+研发效能度量体系实施策略图 一、Al+研发时代通信运营商效能度量管理的战略意义凸显软件研发模式的演进始终与技术革新、行业需求升级深度同频。传统研发模式以分散化人工操作为核心，需求拆解、编码开发、测试验证等环节相对独立，流程规范依赖线下约定，研发效率与成果质量高度受制于个体专业经验，难以适配规模化、高迭代的软件交付需求。随着数字化转型加速，DevOps模式逐步形成并成为主流，其核心突破在于打破研发与运维的部门壁垒，通过流程标准化、工具链自动化与协同化管理，实现交付周期的大幅压缩与规模化交付能力的提升，解决了传统模式中流程割裂、协同低效的核心痛点。进入人工智能技术成熟应用阶段，软件研发模式在DevOps自动化基础上实现迭代升级，迈入AI赋能的新阶段。AI技术的快速发展与成熟应用，正推动研发领域从传统DevOps向智能驱动加速转型。在各行业的研发流程中，以大模型为代表的AI技术已实现多环节渗透，不同行业基于自身业务特性与研发痛点，也形成了差异化的AI研发流程赋能路径。互联网行业企业以“AI全链路原生集成研发工具链，规模化落地与快速迭代优化并行”为核心特征。首先，AI研发工具已脱离局部试点阶段，成为研发标配。以腾讯为例，AI技术深度融入编码、评审、测试等核心研发环节，超90%的工程师常态化使用AI编程助手辅助工作，50%的新增代码由AI辅助生成。借助AI赋能的研效工具链，企业实现需求自动拆解、代码智能补全、缺陷实时预警等功能，整体研发效能提升超20%。在技术落地层面，互联网企业尤为注重工具链的原生协同，京东JoyAgent智能体平台与JoyCode编码平台深度联动，通过同源技术栈实现智能体能力与编码逻辑的无缝调用，形成“Agent简化开发、代码反哺模型”的进化闭环，JoyCode在SWE-Bench编程问题解决基准测试中通过率达74.6%。此外，互联网企业以快速迭代与开源协同加速技术演进，一方面依托数据飞轮持续优化AI研发能力，另一方面通过开源共建降低行业技术复用门槛，例如，京东JoyAgent开源后GitHub星标超1万，同步开放2400+MCP工具与多模态RAG技术，助力外部开发者快速复用核心研发能力。同时，互联网企业主导MCP、A2A等智能体通信协议的标准化工作，有效推动不同Al研发工具的跨平台协作，显著提升行业整体研发协同效率。金融行业企业以“审慎落地研发流程中的Al应用”为核心特征，始终以合规为先、风险可控为底线，聚焦研发环节的稳步推进，不追求激进规模化，更注重技术应用的安全性与可追溯性。例如，建信金科研发引入通义灵码赋能研发全流程，助力开发人员的研发智能化，代码智能生成采纳率超2|中国联通Al+研发效能度量实践报告30%,显著提升研发团队开发效率与工程规范性。在安全设计这一核心研发环节，工商银行引入DeepSeek大模型，结合金融研发合规要求实现智能化升级。依托该模型改进的MOE架构与独创MLA机制，其强大推理能力可精准识别安全设计关键要点，结合金融专属安全规则知识库输出合规建议，同时全面覆盖人工易遗漏的潜在风险点，尤其适配复杂系统设计场景，不仅大幅提升安全设计效率，快速为研发人员提供针对性方案，还凭借低成本优势实现高性价比产出。实践验证，该模型安全设计要点识别准确率超90%,有效降低人工成本，解决设计人员对安全设计理解的个体差异问题，兼顾研发安全合规性与效能提升。香港金融管理局推出的第二批生成式AI沙盒已吸引20家银行参与，研发阶段的Al创新应用需在隔离环境中完成技术测试与风险评估，经监管合规确认后再逐步落地，形成“沙盒测试-风险校验-合规上线”的审慎推进路径，最大化降低研发过程中的技术与合规风险。通信行业企业以“轻量化渗透与场景化适配并行，务实赋能软件交付提效”为核心特征，以轻量化、模块化的AI工具为核心，精准适配通信业务软件研发的流程规范与场景需求，聚焦编码辅助、测试验证、知识复用等核心基础环节，用实用化功能实现研发效率与质量的稳步提升。例如，中国移动“磐舟数智化研发管理平台”将AI能力模块化嵌入研发全流程，提升开发效率与代码质量、增强测试与验证的自动化能力、完善知识管理和技术支撑辅助手段，减少重复性工作、降低人工失误，提升工作效率和质量，支撑业务价值的标准化、智能化、自动化的端到端持续交付。平台已入驻项目超900个，构建部署逾300万次。中国电信“星辰大模型·软件工厂”以“文档即工程”为核心构建轻量化研发工具链，特定场景下，用户上传项目文档后，AI可自动生成前后端代码并完成测试、部署流程，有效缩短开发周期，减少工程师工作量，降低研发门槛。中国联通在构建“Al+研发”新范式系列解决方案实践中，打造覆盖智能立项、智能需求分析、智能编码等软件研发全链路的数智化研发平台,其中，自主研发支持主流编程语言及框架的代码生成与补全工具编码助手ChatCode实现中国联通全国范围广泛应用，AI代码累积生成1078.4万行，平均AI代码生成占比已达25%以上。研发模式发展驱动效能度量体系升级，其演进脉络与技术革新、管理理念迭代深度绑定，呈现从静态单一度量到动态全链路度量再到智能价值化度量的进阶逻辑，始终贴合不同阶段研发模式的核心特征与管理诉求。中国联通Al+研发效能度量实践报告|34|中国联通Al+研发效能度量实践报告传统研发模式以分散化人工操作为核心，效能度量聚焦代码行数、工时投入、任务完成情况等表面维度，指标设计缺乏系统性，数据采集依赖线下记录与人工统计，准确性、实时性不足，难以反映研发全流程的真实瓶颈，仅能实现对个体或局部环节的简单评估。随着数字化转型加速，DevOps模式打破研发与运维的部门壁垒，推动效能度量体系向“全链路、可量化、可追溯”转型，度量核心从单一环节指标转向端到端协同效能，形成覆盖需求交付周期、各阶段停留时长、部署频率、前置变更时长、缺陷修复时长等关键指标的模型与体系，通过整合代码托管、CI/CD、项目管理等多平台数据，实现对研发流程的动态监控与瓶颈定位，构建发现问题和改进优化的闭环。进入AI赋能研发阶段，效能度量体系在DevOps自动化基础上实现深度升级，核心转向“多维度、价值化、智能化”,度量范围不再局限于流程效率与质量，而是延伸至AI工具赋能的全链路价值维度。效率层面涵盖交付提升速度、重复性工作投入减少等指标，质量层面新增AI辅助编码的缺陷密度、合规校验准确率等维度，成本层面纳入AI工具投入与ROI核算，体验层面补充开发者满意度、工具学习曲线等定性指标。与此同时，AI技术亦能赋能效能度量工作本身，例如借助智能分析引擎整合研发全流程多源数据，实现效能短板的自动识别与优化建议的精准生成，显著降低度量工作的人工依赖，提升决策支撑的及时性与科学性。这种迭代升级不仅是指标体系的丰富与完善，更是度量理念的深层革新，从关注过程量化到聚焦价值产出，效能度量体系与研发模式演进深度协同，成为支撑研发管理科学化、精准化的核心基础。AI技术在研发流程的深度渗透，不仅重塑了研发执行方式与协作模式，更对传统效能度量体系提出了根本性挑战，催生了涵盖评估维度补充、价值量化标准构建的全新需求。其一，AI技术深度重塑研发模式，传统度量体系存在AI适配性的根本缺陷，无法量化AI赋能表现与效益，成为当前核心痛点。现有研发效能度量体系核心局限在于未能适配“人机协同”的新型研发形态。传统体系聚焦的交付周期、部署频率、缺陷率等指标，仅能反映研发流程的最终表现结果，却无法捕捉AI在需求解析、编码辅助、测试优化等环节的隐性价值与特有贡献。例如，AI带来的代码生成速度提升、重复工作减少、合规校验自动化等效能提升，以及AI生成内容的准确率、研发人员工具使用体验等关键维度，均未被纳入传统度量框架，导致企业对AI赋能效果的评估多停留在“主中国联通Al+研发效能度量实践报告|5观感受”层面，缺乏可量化、可追溯的科学依据，难以精准判断AI工具的实际效用与应用瓶颈。同时，AI赋能过程中存在的价值归因复杂、定性价值量化难等问题，进一步加剧了传统体系的适配不足，使得AI投入与产出之间的关联逻辑模糊不清。其二，构建新型度量体系是优化AI研发投入的关键前提，避免资源错配与无效投入。当前企业在AI研发工具采购、模型训练、场景落地等方面的投入持续增加，但由于缺乏精准度量标准，往往难以判断不同AI工具、不同应用场景的投入产出比，易出现资源错配、无效投入等问题。通过新增AI专属度量维度，可实现对AI工具使用率、成本控制、资源消耗等数据的实时监控，帮助企业识别高价值应用场景与低效投入环节，优化资源配置策略，确保AI研发投入向核心痛点与高回报领域聚焦，提升资金与算力的利用效率。其三，构建新型度量体系是验证AI赋能价值、推动研发持续优化的核心支撑。新型度量体系能够将AI带来的隐性价值显性化、模糊价值精准化，通过量化AI在效率提升、质量保障、体验改善等方面的具体成效，清晰呈现AI对研发全流程的实际赋能价值。同时，通过建立“度量-分析-优化”的闭环机制，可基于度量数据定位AI工具应用中的问题与不足，为工具迭代、流程调整提供科学依据，推动AI赋能从“初步应用”向“深度优化”演进，最终实现研发效能与业务价值的协同提升。6|中国联通Al+研发效能度量实践报告二、研发效能度量体系的演进与发展2.1适配DevOps实践的研发效能度量体系DevOps阶段的研发效能度量体系是伴随研发运维一体化协同模式兴起形成的全链路量化框架，其核心逻辑围绕“价值流贯通与协同效能优化”展开，深度适配DevOps理念的持续集成、持续交付、敏捷协作等核心特征，通过划分五大实践场景域、锚定软件交付速度、质量、成本、安全及交付能力等核心目标维度，构建“场景域一目标维度”双向联动的5×5指标地图矩阵，实现对研发全流程的精准度量与多目标平衡管控，为流程持续改进提供数据驱动依据。从指标设计看，DevOps研发效能度量体系严格遵循场景适配、维度覆盖、过程结果联动原则，以5×5矩阵为核心架构实现全链路量化，旨在通过系统性的指标映射，实现对研发价值流端到端的覆盖。五大实践场景域包括敏捷开发管理、持续交付、技术运营管理、组织产能、组织与人员管理，五大目标维度包括交付效率、交付质量、交付能力、成本、安全，场景与目标之间形成精准映射，配置差异化指标，这一设计不仅确保了度量维度全面覆盖研发全链路，更能使每个指标直接对应关键业务动作与价值节点。如敏捷开发管理场景聚焦用户故事交付周期、用户故事吞吐量及需求评审时长等指标。持续交付场景侧重部署频率、构建成功率及测试覆盖率等指标。技术运营管理场景以服务可用性、故障平均恢复时间、生产缺陷等可用性指标为核心。这种结构化的指标设计，为实施有效的研发效能度量奠定了系统性基础，并为持续优化提供了清晰的数据指引。从模型构建看，DevOps研发效能度量通常以组织目标为导向、结合指标体系设计，构建多指标融合的评分模型。通过算法对分散的单项指标进行整合计算，输出综合评估结果，有效规避单一指标度量的片面性。例如，速率模型聚焦交付效率维度，一般会整合变更前置时间、需求交付周期等核心指标，分配各指标权重，最终计算得出综合速率得分。安全模型围绕风险防控目标，往往融合静态代码扫描缺陷修复率、高级安全漏洞数量、安全测试覆盖率等关键指标，形成安全层面的综合评估。质量模型则通过自动化测试覆盖率、缺陷逃逸率、发布回滚率等指标的协同计算，保障质量评估的客观性与精准性。这类多指标融合模型的应用，可实现从单点指标度量到整体研判的升级，显著提升度量结果对研发管理决策的参考价值。从运营手段看，DevOps研发效能度量以推动度量落地、促成持续改进为核心理念，通过体系化的运营活动构建“成果复盘-问题整改一效果验证”的完整闭环。从一般实践上看，企业会建立固中国联通Al+研发效能度量实践报告|7定周期的度量成果复盘机制，分层级开展研讨，如团队层面聚焦本周期度量数据波动对齐关键问题，组织层面围绕跨团队表现差异提炼共性优化经验，确保度量成果转化为对研发流程的整体认知而非单一数据堆砌。针对度量发现的效能短板或流程瓶颈，行业实践上启动问题全生命周期管理，明确问题归属与整改路径，将改进任务与研发管理流程深度结合，追踪复盘问题解决进度及效果。同时建立动态适配的调整机制，结合组织业务重心变化、研发模式迭代，定期收集各层级对度量运营的需求反馈，优化复盘频率、问题管理流程等运营重点，确保运营活动始终与研发管理实际需求同频，逐步强化“度量驱动改进”的运营氛围。AI技术在研发全流程的深度渗透，正在打破传统DevOps度量体系的固有框架。从需求分析、代码生成到测试部署的全链路优化，不仅重构了研发效率的实现路径，更推动度量逻辑从“流程量化”向“价值与效率并重”升级，为效能度量体系注入新的核心维度与指标内涵。第一，AI赋能催生人机协同研发新范式，传统的部分以人工活动为核心的度量指标因适配性不足而退出核心度量范畴。例如，在效率维度，随着AI深度参与编码环节，当前部分企业中超过90%的工程师已将智能代码生成工具作为日常编码辅助，AI可批量生成基础功能代码如通用接口、工具降低，前者因AI单次生成代码量较大，提交频次不再与人工开发节奏强绑定；后者因包含大量AI生成内容，无法精准映射人员对研发价值的实际贡献。此类度量指标价值自然弱化，成为体系演进的必然结果。第二，单一的整体型指标无法区分人机协同中的不同主体贡献，需拆分重构以精准度量真实效能。核心效率与质量指标等需结合人机协同逻辑进行“重构”,单纯统计整体研发周期已无法精准反映人机协同的真实效能。部分指标可能需要做进一步拆分以区分不同主体的效能贡献，例如单纯统计整“人机联调时长”等，以区分不同主体的贡献与瓶颈。同样，质量评估也需区分AI生成内容与人工编写内容的缺陷密度，从而更精准地定位问题源头，避免单一指标掩盖流程细节。第三，传统体系缺失AI相关度量维度，需新增专项指标以完整评估Al赋能价值与应用合规性。为填补传统度量空白，必须新增聚焦AI应用深度与价值贡献的专属维度，比如AI生成代码的合规性、AI辅助设计的测试案例覆盖率，以及AI工具在团队中的实际使用率与场景渗透率，这些维度成为补充传统效能度量、完整评估AI赋能价值的关键。这些维度是补充传统效能度量、将AI隐性价值显性8|中国联通Al+研发效能度量实践报告化的关键，能有效解决传统体系无法量化AI赋能效果的核心痛点，同时满足AI应用合规性的度量需中国联通Al+研发效能度量实践报告|9三、中国联通Al+研发效能度量体系建设思路通信运营商作为国家数字化转型的核心载体，其IT研发体系天然具备“规模庞大、系统复杂、协同多元、合规严苛”的行业特征。在这一背景下，构建与落地Al+研发效能度量体系，面临着一系列独有的、系统性的挑战：一是超大规模协同下的管理穿透难题。“自研+第三方”的混合模式与跨地域协作，使得统一标准与规范难以有效落地，AI工具的应用价值在复杂协作网络中难以清晰评估与追溯。例如，中国电信的统一研发云平台需在31个省公司及24家专业公司全面推广，纳管超过2500个生产集群。在此类超大规模、多主体的协同研发场景下，确保各团队采用统一的标准流程并精准评估AI工具对全局的效能贡献，是巨大的管理挑战。二是多源异构数据的治理与整合瓶颈。研发数据散落于众多独立系统，标准不一、质量参差，形成“数据孤岛”,难以支撑Al+度量对数据实时性、准确性与关联性的高阶要求。通信运营商往往面对各省公司使用不同业务与研发管理系统的情况，需求、代码、构建、测试等数据甚至被困在数十个不同独立工具当中，数据模型与接口各异，为跨省分跨团队的数据关联分析整合带来较高的壁垒。三是传统度量指标与AI赋能场景的适配鸿沟。现有度量体系缺乏对AI赋能效果的专项评估维度，如何科学量化AI在效率、质量、成本等方面的贡献，成为体系升级的关键命题。四是数据驱动运营与改进闭环的构建困境。如何避免度量停留于数据展示，而是形成洞察问题、解决问题、跟踪验证的持续改进闭环，并规模化沉淀实践，是确保度量体系生命力的核心。面对上述挑战，行业内以中国联通为代表的头部运营商，正结合自身实践探索适配的Al+研发效能度量建设路径，其建设思路正是围绕组织协同、平台底座、评价体系、运营闭环四大维度展开，以破解痛点、释放AI赋能研发的完整价值。3.2体系化建设框架以三级管理框架系统性应对超大规模协同挑战。为应对Al+研发度量这一系统性工程，中国联通在组织设计上确立了“战略一运营-执行”三级协同的管理框架，该框架的核心在于明确各层级的战略权责与协同接口，顶层由效能度量专家委员会负责，其核心职责是进行战略解码与标准牵引，10|中国联通Al+研发效能度量实践报告即将集团“数智强企”及AI研发赋能战略转化为度量体系的建设方向，并主导AI专项度量维度的顶层设计。中间层由效能度量运营团队构成，承担横向拉通与数据赋能的职责，重点解决跨部门、跨系统的数据协同与流程集成问题。执行层则由散布在各项目的度量工程师组成，确保度量实践在一线研发场景中的精准落地与反馈闭环。这一设计旨在系统性应对运营商“自研+第三方”超大规模团队协同的固有挑战，为AI度量融入现有体系提供组织保障。借用AI工具固化流程要求，统一数据生成规范。以DevOps、CMMI等标准为基础，将标准化流程通过AI工具固化落地。以联通实践为例，在立项环节，构建立项助手实现审批流程智能化，缩短审批时长；在需求环节，通过需求助手辅助形成规格化的需求文档，明确各主体责任边界；在编码环节，依托编程助手实时检测代码兼容性与合规性，减少后期整合风险。通过AI工具嵌入关键协同节点，规范研发过程数据生成，为后续效能度量提供统一、规范的基础数据。建设自主可控的数智化研发平台，打造覆盖研发全链路的数据底座。中国联通聚焦IT数字化研发管理体系的智能化升级与工程化实践，融合智能研发技术与大模型创新应用，打造规划、需求、开发、测试、交付一体的企业级数智化研发平台，构建智能立项助手、需求助手、编码助手等智能化研发工具，升级智能研发范式，助力研发效能全面提升。同时围绕核心流程、核心数据，构建研发全流程全链路数据资产体系，夯实AI研发领域知识库，通过构建研发全流程知识图谱，将知识库从被动的“文档仓库”升级为主动的“智能顾问”,此外，研发智能体在应用中产生的高质量数据反馈回数据底座，形成“数据驱动决策-决策产生新数据一新数据优化知识”的自我强化闭环，最终实现研发效率的持续提升。需求需求智能需求访谈需求文档生成需求同质化分析交付助手问答助手公共知识库十代码知识库知识关联加工能力层项目助手需求助手研发助手测试助手知识切片多模态分析规划知识库项目知识库需求知识库立项AI辅助立项智能QA测试用例智能生成发布智能构建排错开发智能编码文档智检规划智能评审数据资产应用层知识库后评价数据图1中国联通数智化研发平台架构图构建智能治理体系，确保数据可信安全。为构建可信的度量数据源，中国联通确立了“全链路、自动化、智能化”的数据治理原则。其核心是设计一套能够主动兼容多源异构研发工具的数据采集框架,并借助AI技术实现从原始数据到可信指标的升维。该体系不仅关注数据的同步与补全，更强调通过数据溯源机制与智能质量校验，构建贯穿数据生命周期的可信链条。同时，将安全内嵌于治理流程,通过集成静态代码分析、软件成分分析等智能安全能力，确保度量数据本身及数据反映的研发过程安全、合规，从源头筑牢度量的安全与信任根基。新增AI专项指标，构建“行为-结果”双维评估逻辑。基于覆盖“交付效率、质量、能力、安全、成本”五大领域的统一研发效能指标库，新增AI推广度相关指标，如AI工具在研发人员中的使用率、覆盖团队比例、人均使用时长等，明确AI技术在研发场景中的渗透程度。另外，进一步围绕AI赋能的实际价值，补充成本节约、效率提升、质量改善等价值类指标，最终形成“基础领域指标+AI推广度指标+AI价值类指标”的多层级体系，其中AI维度重点突出“使用+价值影响”的双维度评估逻辑。动态优化评价模型，实现精准价值归因。将AI算法融入研发效能评价模型的适配过程，通过机器学习分析研发场景变化对指标权重的影响，为参数优化提供数据支撑，避免人工调整的滞后性。建立AI相关数据与研发过程、业务结果的关联逻辑，打通AI应用数据、研发过程数据、业务结果数中国联通Al+研发效能度量实践报告|1112|中国联通Al+研发效能度量实践报告据的链路，量化AI在节约研发成本、提升交付效率等方面的实际贡献。同时，构建多维度研效数字化度量体系，实现组织、团队、项目、迭代层面的穿透管理，如支持从集团整体效能趋势下钻至省分项目的具体度量数据，定位效能瓶颈，依托可视、可控、可评价的数字化能力，动态跟踪度量结果，为研发过程优化提供方向，驱动研发效能持续提升。驱动数据闭环运转，将洞察转化为持续改进与知识沉淀。构建运营闭环的核心思路，是以研发全链路数据为核心纽带，贯穿“数据采集-分析诊断一改进落地-成果沉淀”全流程，形成效能持续提升的良性循环。通过整合需求交付、代码质量、测试缺陷等研发过程数据，依托自动化工具实现数据实时采集与标准化治理，为闭环运转奠定高质量数据基础。分析诊断阶段，借助AI辅助的数据建模与趋势分析能力，自动识别效能瓶颈，精准定位问题根因，减少人工分析的主观性与滞后性。改进落地环节，以数据结论为依据输出针对性优化方案，避免改进盲目性。成果沉淀阶段，将经过数据验证有效地改进实践进行结构化归档，形成可复用的经验库，支撑跨地域、跨团队的经验流转，减少重复试错。同时，建立“数据反馈-机制迭代”的动态调整链路，将运营中发现的数据口径偏差、改进方案适配性问题及时传导，持续优化数据采集维度与分析逻辑，确保闭环始终贴合研发场景需求，评价体系评价体系评价模型经验总结数字化工具赋能提质增效实践改进AI赋能度量效能运营报告推送编码助手测试助手发布助手数智化研发效能度量数据驱动闭环改进图2中国联通效能度量与闭环运营体系图中国联通Al+研发效能度量实践报告|13四、中国联通Al+研发效能度量体系实践路径中国联通Al+研发效能度量体系的落地实施，遵循“顶层设计、分步推进、数据驱动、持续迭代”的原则，采取体系化、可操作的策略确保度量体系与研发实践深度融合。AlAl赋能的研发效能度量体系驱动研发效能与业务价值协同提升顶层设计组织保障交付质量交付能力安全/成本AI研发覆盖统一数智化研发平台，提供可信数据源需求管理分步推进数据驱动度量指标体系三级组织管理指标审定数据分析闭环反馈交付效率构建发布测试管理过程协作诊断定位优化运营核心指标观察指标闭环运营体系代码托管持续迭代图3中国联通Al+研发效能度量体系实施策略图一是强化组织协同与分级管理，确保战略贯通。落地实施的首要策略是构建并巩固与度量体系相匹配的组织保障。中国联通延续并强化了“效能度量专家委员会-效能度量运营团队-各项目度量工程师”的三级管理模式。在Al+度量新场景下，专家委员会负责审定AI专项度量指标的纳入与评价模型优化，确保度量方向与集团“数智强企”战略及AI研发赋能目标对齐。效能度量运营团队统筹跨部门数据协同与AI工具应用分析，通过平台自动化识别跨团队协同瓶颈，减少人工协调成本。各项目度量工程师则借助Al助手等工具，在一线实时反馈度量数据质量问题与改进需求，形成自下而上的反馈闭环。针对涉及多省分、子公司及第三方团队的复杂协同场景，通过数字化研发平台统一纳管，强制规范需求、代码、流水线等关键研发活动数据的上云与线上化流程，为跨主体效能度量奠定数据基础。二是夯实一体化数据与平台底座，实现精准度量。实施策略的核心在于打通数据孤岛，构建可信、统一的度量数据源。中国联通以企业级数智化研发平台为核心载体，实施“全链路数据采集与AI化治理”。平台采用“实时+定时”双模采集方案，自动汇聚来自需求管理、代码托管(GitLab)、持续集成/持续部署(CI/CD)、自动化测试、安全扫描等多源工具的数据。借助智能处理工具对异常数据进行自动清洗与缺失值补全，并建立严格的数据溯源机制，确保度量结果的真实性与可追溯性。平台架构上，采用云原生与混合多云架构，适配新旧系统异地异构的复杂环境，支撑研发全链路数据的存储与计算。通过对规划管理、需求管理、自动化测试等8大核心功能的深度整合，实现从规划立项到发布上线的端到端研发过程全覆盖，为效能度量提供完整、规范的数据供给。三是推行分阶段、差异化的度量指标体系落地。为避免“一刀切”引发的抵触情绪和数据失真，中国联通采取了分阶段、差异化的推广策略。首先，基于统一研发效能度量体系，将指标划分为覆盖“交付效率、质量、能力、安全、成本”的5大领域共50个指标，含16个核心指标与34个观察指标，作为全集团统一的度量基准。其次，在推广初期，允许各省分、子公司及不同业务线在统一框架下，结合自身研发管理成熟度和业务特点，对部分观察指标的采集颗粒度与应用优先级进行适当调整，确保度量指标“可用、有用”。最后，结合AI赋能研发的进程，逐步试点并纳入AI专项度量维度，如AI工具使用率、AI生成代码采纳率、AI辅助需求分析准确率等，形成“基础效能指标+AI赋能指标”的复合度量体系。四是建立数据驱动的闭环运营与持续改进机制。落地实施的关键在于将度量结果转化为切实的改进行动。中国联通建立了系统性的运营机制。首先，建立定期报告与推送机制，按月编制并发送数字化系统研发效能报告，内容涵盖核心指标表现、变化趋势、异常情况分析及优化建议，定向推送给各研发单位管理者。其次，落实差距分析与闭环改进要求，要求各研发团队基于效能报告进行深入拆解，对标内部基线或优秀实践，定位瓶颈根源，制定并执行具体改进措施，并由度量运营团队跟踪闭环。最后，推动优秀实践沉淀与推广，定期征集和评选高效能团队案例，组织经验分享，将经过验证的改进实践沉淀为组织资产，形成可复用的中国联通研发管理实践集。4.2核心能力建设1.组织协同与治理能力。建设了覆盖集团、省分、项目多级的专业化度量管理团队。专家委员会吸纳了研发管理、数据科学、AI技术等多领域专家，具备战略解码与模型评审能力。运营团队培养了既懂研发流程又精通数据分析的复合型人才，能够熟练运用平台工具进行多维度下钻分析与根因定位。一线度量工程师则通过培训，掌握了数据提报规范与基础分析技能。同时，将第三方团队纳入统一度量与考核体系，通过平台客观数据生成人员与团队的能力画像，驱动供应商提升人员质量与协作规范性。14|中国联通Al+研发效能度量实践报告2.平台化与智能化技术能力。自主研发的数智化研发平台是能力建设的核心。其技术能力体现在，一是构建了高弹性、高可用的云原生底座，可支撑日均超5600次的构建部署任务，满足超10万用户、纳管超1300套系统、79.4亿+行代码的庞大规模。二是形成了智能化研发工具链，集成智能立项助手、需求助手、编程助手等AI工具，将AI能力模块化嵌入研发全流程，实现审批流程智能化、需求文档规格化、代码生成与合规检查自动化。三是打造了“业-研-管”一体化融合能力，通过事件驱动架构拉通业务、研发与项目管理数据，首创业务价值流与研发交付流联动分析的数字化研发新生态。四是提供了高/低/零代码融合的复合研发模式，在同一技术底座上支持三种开发模式互转与协同，赋能一线业务创新。3.数据治理与度量分析能力。构建了覆盖数据“采、存、管、用”全生命周期的治理体系。在数据采集层，通过标准化接口与适配器，兼容各类主流及自研研发工具。在数据存储与计算层，采用云原生与混合多云架构，构建统一的效能数据底座，致力于实现研发全链路数据的贯通与整合。在数据质量管理层，应用规则引擎与AI算法进行异常数据自动检测与修复。在度量分析层，基于统一的指标库，构建了效能指数评分模型(如基于四分位值的评价模型),并利用BI工具与低代码能力，实现多维度、可下钻的数据可视化分析，支持从集团整体趋势下钻至具体项目迭代的效能洞察。4.AI融合与价值量化能力。针对Al+研发新范式，重点建设了两方面能力。一是AI应用效果追踪能力，在平台中内置AI工具使用数据埋点，能够自动统计AI编程助手的使用时长、生成代码行数、采纳率等推广度指标。二是AI价值关联分析能力，初步探索建立AI应用数据与研发过程数据、业务结果数据的关联分析模型，尝试量化AI在节约工时、提升代码质量、缩短交付周期等方面的具体贡献，为AI投资决策与优化提供数据依据。中国联通Al+研发效能度量实践报告|1516|中国联通Al+研发效能度量实践报告五、通信运营商Al+研发效能度量体系通信运营商Al+研发效能度量体系的未来演进，需紧密贴合行业核心特性，覆盖多元业务场景，同时需满足数据安全、监管合规等严格要求，在此基础上同步衔接AI技术从工具辅助向全流程赋能的深化应用趋势。其核心演进逻辑将围绕两大维度展开，一方面聚焦度量体系自身的优化升级，通过持续迭代度量指标以适配人机协同研发模式的变化、提升智能化度量能力以借助数据中台与AI算法实现高效分析、推动行业协同共建以统一关键指标口径与评估标准，逐步构建更适配运营商研发场景的演进路径。另一方面针对AI应用过程中可能面临的风险挑战，如研发数据泄露、AI模型训练数据合规性等数据安全问题，以及传统指标与AI赋能场景脱节的适配性问题，配套完善的风险应对策略与保障措施。最终通过两大维度的协同推进，实现度量体系与研发效能提升、业务价值转化的深度融合，为运营商在数字化转型浪潮中实现研发能力的系统性升级提供坚实支撑。通信运营商Al+研发效能度量体系的未来优化，需以适配人机协同新范式、提升度量价值密度、推动行业标准协同为核心方向，构建具有前瞻性与可操作性的演进路径，具体包括以下三个方面。一是针对Al+研发的度量指标与模型从使用行为观测向价值贡献度量深化。当前联通已在研发效能度量模型中纳入AI推广度相关指标，初步实现了对AI应用范围的观测，为后续价值深化奠定基础。从行业现状看，业界尚未形成统一成熟的可落地的Al价值度量模型，未来的核心突破在于，如何构建能精准衡量AI对研发实际业务价值贡献的指标体系与模型。这要求度量体系实现两方面的关键演进。一方面，在指标层面，需从记录是否使用延伸到关联产出价值。在现有推广度指标基础上，新增AI价值关联维度的指标，围绕编码、测试、交付等核心研发环节，补充与AI工具带来的成本节约、效率提升、质量改善、产能优化相关的价值类指标。例如，成本维度关注人工工时、资源消耗减少情况，效率维度聚焦交付周期、流程卡点优化幅度，质量维度侧重缺陷密度、缺陷逃逸率等的降低效果，产能维度衡量人均交付量、任务完成效率提升水平，通过使用推广情况及价值影响的双维度指标，避免仅以使用率等指标衡量AI赋能研发效果的片面性。另一方面，在模型层面，需构建连接“Al应用-研发过程-业务结果”的分析框架。结合运营商研发场景复杂、链路长的特点，通过建立数据关联模型与轻量化算法量化AI在缩短交付周期、降低运维成本、提升业务稳定性等方面的实际价值，从而将模糊的技术赋能感知，转化为清晰的价值贡献数据，最终形成度量数据驱动优化改进的闭环，为Al研发投资的精准决策与持续优化提供核心依据。中国联通Al+研发效能度量实践报告|17二是智能化度量能力的针对性升级。需针对运营商研发数据分散于业务支撑系统、网络运维系统、研发管理平台等多端的特点，依托数据中台与AI算法实现度量效率与精准度的双重升级。推动研发域全链路数据的整合应用，覆盖代码管理、流水线运行、测试反馈、合规审查等全环节数据，构建统一的效能数据底座，解决多系统数据割裂导致的度量盲区问题。在此基础上，部署研发效能专用分析模型，重点针对运营商研发的协同性、合规性需求，实现指标异常的实时预警、效能瓶颈的智能诊断、度量报告的自动分