Al+研發(fā)效能度量實踐報告前言在數(shù)字經(jīng)濟深度滲透與新一輪產(chǎn)業(yè)變革加速演進的雙重驅(qū)動下，AI技術已從前沿探索走向規(guī)?；涞?，成為重塑各行業(yè)生產(chǎn)方式、商業(yè)模式與研發(fā)體系的核心引擎。通信運營商作為數(shù)字基礎設施的核心建設者、數(shù)字服務的關鍵提供者，正面臨著5G規(guī)?；瘧?、算力網(wǎng)絡布局、數(shù)字化轉(zhuǎn)型深化的多重戰(zhàn)略任務，同時還要應對用戶需求個性化、業(yè)務場景多元化、市場競爭白熱化的復雜挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)“瀑布式”研發(fā)模式與初級的DevOps模式已難以適配“快速迭代、敏捷創(chuàng)新、價值導向”的核心訴求，AI與研發(fā)流程的全鏈路深度融合，成為運營商突破研發(fā)瓶頸、提升核心競爭力的必然選擇。從研發(fā)實踐來看，AI技術已在通信運營商的需求洞察、代碼開發(fā)、測試驗證、運維保障等研發(fā)流程全環(huán)節(jié)實現(xiàn)不同程度的滲透。例如，通過自然語言處理技術解析用戶反饋與市場數(shù)據(jù)，精準定位業(yè)務痛點，生成規(guī)格化的需求文檔；依托智能編碼工具實現(xiàn)語法糾錯、代碼生成與優(yōu)化，降低開發(fā)成本；借助AI自動化測試平臺快速生成測試用例、執(zhí)行回歸測試，提升測試覆蓋率與缺陷識別效率；利用智能運維系統(tǒng)實現(xiàn)網(wǎng)絡故障的提前預警與自動修復，保障業(yè)務連續(xù)性。這些應用不僅推動了研發(fā)效率的顯著提升，更重構了研發(fā)全流程的運作邏輯，讓“智能驅(qū)動研發(fā)”成為行業(yè)新趨勢。研發(fā)效能度量作為研發(fā)管理科學化、精細化的核心抓手，其核心價值不僅在于量化研發(fā)過程中的效率、質(zhì)量、成本等關鍵指標，更在于通過數(shù)據(jù)洞察拆解流程瓶頸、優(yōu)化資源配置、驗證技術賦能實效，為運營商的頂層戰(zhàn)略規(guī)劃和研發(fā)策略調(diào)整提供堅實的數(shù)據(jù)支撐。在AI賦能研發(fā)的新場景下，傳統(tǒng)效能度量體系逐漸暴露出適配性不足的問題，現(xiàn)有指標多聚焦于流程效率，缺乏對AI賦能效果的專項評估維度，無法量化AI技術在研發(fā)各環(huán)節(jié)的投入產(chǎn)出比、創(chuàng)新貢獻度與價值轉(zhuǎn)化效率，導致運營商難以精準判斷AI研發(fā)投入的合理性，也無法針對性優(yōu)化AI應用策略。因此，構建兼顧流程效率與Al賦能價值的新型度量體系，成為通信運營商實現(xiàn)研發(fā)提質(zhì)增效、支撐戰(zhàn)略落地的迫切需求。本報告圍繞通信運營商Al+研發(fā)效能度量的實踐展開，依次闡述Al+研發(fā)時代效能度量的戰(zhàn)略意義、度量體系的演進歷程、體系建設思路、落地實施策略、未來演進方向，并結合典型實踐案例提供可落地的參考方案。報告旨在整合行業(yè)先進經(jīng)驗與實踐洞察，為通信運營商及相關企業(yè)構建、優(yōu)化Al+研發(fā)效能度量體系提供系統(tǒng)性的借鑒與啟示，助力行業(yè)整體實現(xiàn)研發(fā)模式的智能化升級與效能水平的全面提升。由于AI技術與研發(fā)流程的融合仍處于持續(xù)深化階段，產(chǎn)業(yè)實踐快速演進，應用場景不斷拓展，報告中內(nèi)容難免存在不足之處，煩請各界讀者不吝指正。 21.1AI技術正深刻影響各行業(yè)研發(fā)模式 21.2效能度量體系與研發(fā)模式協(xié)同演進 31.3構建AI賦能的新型度量體系勢在必行 4 62.1傳統(tǒng)的DevOps研發(fā)效能度量體系 62.2AI賦能研發(fā)對效能度量體系的重塑 7 93.1建設痛點與挑戰(zhàn) 93.2體系化建設框架 9 4.1落地實施策略 134.2核心能力建設 14 5.1關鍵發(fā)展路徑 165.2風險應對與保障措施 17圖1中國聯(lián)通數(shù)智化研發(fā)平臺架構圖 圖2中國聯(lián)通效能度量與閉環(huán)運營體系圖 圖3中國聯(lián)通AI+研發(fā)效能度量體系實施策略圖 一、Al+研發(fā)時代通信運營商效能度量管理的戰(zhàn)略意義凸顯軟件研發(fā)模式的演進始終與技術革新、行業(yè)需求升級深度同頻。傳統(tǒng)研發(fā)模式以分散化人工操作為核心，需求拆解、編碼開發(fā)、測試驗證等環(huán)節(jié)相對獨立，流程規(guī)范依賴線下約定，研發(fā)效率與成果質(zhì)量高度受制于個體專業(yè)經(jīng)驗，難以適配規(guī)模化、高迭代的軟件交付需求。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速，DevOps模式逐步形成并成為主流，其核心突破在于打破研發(fā)與運維的部門壁壘，通過流程標準化、工具鏈自動化與協(xié)同化管理，實現(xiàn)交付周期的大幅壓縮與規(guī)?；桓赌芰Φ奶嵘?，解決了傳統(tǒng)模式中流程割裂、協(xié)同低效的核心痛點。進入人工智能技術成熟應用階段，軟件研發(fā)模式在DevOps自動化基礎上實現(xiàn)迭代升級，邁入AI賦能的新階段。AI技術的快速發(fā)展與成熟應用，正推動研發(fā)領域從傳統(tǒng)DevOps向智能驅(qū)動加速轉(zhuǎn)型。在各行業(yè)的研發(fā)流程中，以大模型為代表的AI技術已實現(xiàn)多環(huán)節(jié)滲透，不同行業(yè)基于自身業(yè)務特性與研發(fā)痛點，也形成了差異化的AI研發(fā)流程賦能路徑?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)企業(yè)以“AI全鏈路原生集成研發(fā)工具鏈，規(guī)模化落地與快速迭代優(yōu)化并行”為核心特征。首先，AI研發(fā)工具已脫離局部試點階段，成為研發(fā)標配。以騰訊為例，AI技術深度融入編碼、評審、測試等核心研發(fā)環(huán)節(jié)，超90%的工程師常態(tài)化使用AI編程助手輔助工作，50%的新增代碼由AI輔助生成。借助AI賦能的研效工具鏈，企業(yè)實現(xiàn)需求自動拆解、代碼智能補全、缺陷實時預警等功能，整體研發(fā)效能提升超20%。在技術落地層面，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)尤為注重工具鏈的原生協(xié)同，京東JoyAgent智能體平臺與JoyCode編碼平臺深度聯(lián)動，通過同源技術棧實現(xiàn)智能體能力與編碼邏輯的無縫調(diào)用，形成“Agent簡化開發(fā)、代碼反哺模型”的進化閉環(huán)，JoyCode在SWE-Bench編程問題解決基準測試中通過率達74.6%。此外，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以快速迭代與開源協(xié)同加速技術演進，一方面依托數(shù)據(jù)飛輪持續(xù)優(yōu)化AI研發(fā)能力，另一方面通過開源共建降低行業(yè)技術復用門檻，例如，京東JoyAgent開源后GitHub星標超1萬，同步開放2400+MCP工具與多模態(tài)RAG技術，助力外部開發(fā)者快速復用核心研發(fā)能力。同時，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)主導MCP、A2A等智能體通信協(xié)議的標準化工作，有效推動不同Al研發(fā)工具的跨平臺協(xié)作，顯著提升行業(yè)整體研發(fā)協(xié)同效率。金融行業(yè)企業(yè)以“審慎落地研發(fā)流程中的Al應用”為核心特征，始終以合規(guī)為先、風險可控為底線，聚焦研發(fā)環(huán)節(jié)的穩(wěn)步推進，不追求激進規(guī)?；?，更注重技術應用的安全性與可追溯性。例如，建信金科研發(fā)引入通義靈碼賦能研發(fā)全流程，助力開發(fā)人員的研發(fā)智能化，代碼智能生成采納率超2|中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告30%,顯著提升研發(fā)團隊開發(fā)效率與工程規(guī)范性。在安全設計這一核心研發(fā)環(huán)節(jié)，工商銀行引入DeepSeek大模型，結合金融研發(fā)合規(guī)要求實現(xiàn)智能化升級。依托該模型改進的MOE架構與獨創(chuàng)MLA機制，其強大推理能力可精準識別安全設計關鍵要點，結合金融專屬安全規(guī)則知識庫輸出合規(guī)建議，同時全面覆蓋人工易遺漏的潛在風險點，尤其適配復雜系統(tǒng)設計場景，不僅大幅提升安全設計效率，快速為研發(fā)人員提供針對性方案，還憑借低成本優(yōu)勢實現(xiàn)高性價比產(chǎn)出。實踐驗證，該模型安全設計要點識別準確率超90%,有效降低人工成本，解決設計人員對安全設計理解的個體差異問題，兼顧研發(fā)安全合規(guī)性與效能提升。香港金融管理局推出的第二批生成式AI沙盒已吸引20家銀行參與，研發(fā)階段的Al創(chuàng)新應用需在隔離環(huán)境中完成技術測試與風險評估，經(jīng)監(jiān)管合規(guī)確認后再逐步落地，形成“沙盒測試-風險校驗-合規(guī)上線”的審慎推進路徑，最大化降低研發(fā)過程中的技術與合規(guī)風險。通信行業(yè)企業(yè)以“輕量化滲透與場景化適配并行，務實賦能軟件交付提效”為核心特征，以輕量化、模塊化的AI工具為核心，精準適配通信業(yè)務軟件研發(fā)的流程規(guī)范與場景需求，聚焦編碼輔助、測試驗證、知識復用等核心基礎環(huán)節(jié)，用實用化功能實現(xiàn)研發(fā)效率與質(zhì)量的穩(wěn)步提升。例如，中國移動“磐舟數(shù)智化研發(fā)管理平臺”將AI能力模塊化嵌入研發(fā)全流程，提升開發(fā)效率與代碼質(zhì)量、增強測試與驗證的自動化能力、完善知識管理和技術支撐輔助手段，減少重復性工作、降低人工失誤，提升工作效率和質(zhì)量，支撐業(yè)務價值的標準化、智能化、自動化的端到端持續(xù)交付。平臺已入駐項目超900個，構建部署逾300萬次。中國電信“星辰大模型·軟件工廠”以“文檔即工程”為核心構建輕量化研發(fā)工具鏈，特定場景下，用戶上傳項目文檔后，AI可自動生成前后端代碼并完成測試、部署流程，有效縮短開發(fā)周期，減少工程師工作量，降低研發(fā)門檻。中國聯(lián)通在構建“Al+研發(fā)”新范式系列解決方案實踐中，打造覆蓋智能立項、智能需求分析、智能編碼等軟件研發(fā)全鏈路的數(shù)智化研發(fā)平臺,其中，自主研發(fā)支持主流編程語言及框架的代碼生成與補全工具編碼助手ChatCode實現(xiàn)中國聯(lián)通全國范圍廣泛應用，AI代碼累積生成1078.4萬行，平均AI代碼生成占比已達25%以上。研發(fā)模式發(fā)展驅(qū)動效能度量體系升級，其演進脈絡與技術革新、管理理念迭代深度綁定，呈現(xiàn)從靜態(tài)單一度量到動態(tài)全鏈路度量再到智能價值化度量的進階邏輯，始終貼合不同階段研發(fā)模式的核心特征與管理訴求。中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告|34|中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告?zhèn)鹘y(tǒng)研發(fā)模式以分散化人工操作為核心，效能度量聚焦代碼行數(shù)、工時投入、任務完成情況等表面維度，指標設計缺乏系統(tǒng)性，數(shù)據(jù)采集依賴線下記錄與人工統(tǒng)計，準確性、實時性不足，難以反映研發(fā)全流程的真實瓶頸，僅能實現(xiàn)對個體或局部環(huán)節(jié)的簡單評估。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速，DevOps模式打破研發(fā)與運維的部門壁壘，推動效能度量體系向“全鏈路、可量化、可追溯”轉(zhuǎn)型，度量核心從單一環(huán)節(jié)指標轉(zhuǎn)向端到端協(xié)同效能，形成覆蓋需求交付周期、各階段停留時長、部署頻率、前置變更時長、缺陷修復時長等關鍵指標的模型與體系，通過整合代碼托管、CI/CD、項目管理等多平臺數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對研發(fā)流程的動態(tài)監(jiān)控與瓶頸定位，構建發(fā)現(xiàn)問題和改進優(yōu)化的閉環(huán)。進入AI賦能研發(fā)階段，效能度量體系在DevOps自動化基礎上實現(xiàn)深度升級，核心轉(zhuǎn)向“多維度、價值化、智能化”,度量范圍不再局限于流程效率與質(zhì)量，而是延伸至AI工具賦能的全鏈路價值維度。效率層面涵蓋交付提升速度、重復性工作投入減少等指標，質(zhì)量層面新增AI輔助編碼的缺陷密度、合規(guī)校驗準確率等維度，成本層面納入AI工具投入與ROI核算，體驗層面補充開發(fā)者滿意度、工具學習曲線等定性指標。與此同時，AI技術亦能賦能效能度量工作本身，例如借助智能分析引擎整合研發(fā)全流程多源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)效能短板的自動識別與優(yōu)化建議的精準生成，顯著降低度量工作的人工依賴，提升決策支撐的及時性與科學性。這種迭代升級不僅是指標體系的豐富與完善，更是度量理念的深層革新，從關注過程量化到聚焦價值產(chǎn)出，效能度量體系與研發(fā)模式演進深度協(xié)同，成為支撐研發(fā)管理科學化、精準化的核心基礎。AI技術在研發(fā)流程的深度滲透，不僅重塑了研發(fā)執(zhí)行方式與協(xié)作模式，更對傳統(tǒng)效能度量體系提出了根本性挑戰(zhàn)，催生了涵蓋評估維度補充、價值量化標準構建的全新需求。其一，AI技術深度重塑研發(fā)模式，傳統(tǒng)度量體系存在AI適配性的根本缺陷，無法量化AI賦能表現(xiàn)與效益，成為當前核心痛點?，F(xiàn)有研發(fā)效能度量體系核心局限在于未能適配“人機協(xié)同”的新型研發(fā)形態(tài)。傳統(tǒng)體系聚焦的交付周期、部署頻率、缺陷率等指標，僅能反映研發(fā)流程的最終表現(xiàn)結果，卻無法捕捉AI在需求解析、編碼輔助、測試優(yōu)化等環(huán)節(jié)的隱性價值與特有貢獻。例如，AI帶來的代碼生成速度提升、重復工作減少、合規(guī)校驗自動化等效能提升，以及AI生成內(nèi)容的準確率、研發(fā)人員工具使用體驗等關鍵維度，均未被納入傳統(tǒng)度量框架，導致企業(yè)對AI賦能效果的評估多停留在“主中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告|5觀感受”層面，缺乏可量化、可追溯的科學依據(jù)，難以精準判斷AI工具的實際效用與應用瓶頸。同時，AI賦能過程中存在的價值歸因復雜、定性價值量化難等問題，進一步加劇了傳統(tǒng)體系的適配不足，使得AI投入與產(chǎn)出之間的關聯(lián)邏輯模糊不清。其二，構建新型度量體系是優(yōu)化AI研發(fā)投入的關鍵前提，避免資源錯配與無效投入。當前企業(yè)在AI研發(fā)工具采購、模型訓練、場景落地等方面的投入持續(xù)增加，但由于缺乏精準度量標準，往往難以判斷不同AI工具、不同應用場景的投入產(chǎn)出比，易出現(xiàn)資源錯配、無效投入等問題。通過新增AI專屬度量維度，可實現(xiàn)對AI工具使用率、成本控制、資源消耗等數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控，幫助企業(yè)識別高價值應用場景與低效投入環(huán)節(jié)，優(yōu)化資源配置策略，確保AI研發(fā)投入向核心痛點與高回報領域聚焦，提升資金與算力的利用效率。其三，構建新型度量體系是驗證AI賦能價值、推動研發(fā)持續(xù)優(yōu)化的核心支撐。新型度量體系能夠?qū)I帶來的隱性價值顯性化、模糊價值精準化，通過量化AI在效率提升、質(zhì)量保障、體驗改善等方面的具體成效，清晰呈現(xiàn)AI對研發(fā)全流程的實際賦能價值。同時，通過建立“度量-分析-優(yōu)化”的閉環(huán)機制，可基于度量數(shù)據(jù)定位AI工具應用中的問題與不足，為工具迭代、流程調(diào)整提供科學依據(jù)，推動AI賦能從“初步應用”向“深度優(yōu)化”演進，最終實現(xiàn)研發(fā)效能與業(yè)務價值的協(xié)同提升。6|中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告二、研發(fā)效能度量體系的演進與發(fā)展2.1適配DevOps實踐的研發(fā)效能度量體系DevOps階段的研發(fā)效能度量體系是伴隨研發(fā)運維一體化協(xié)同模式興起形成的全鏈路量化框架，其核心邏輯圍繞“價值流貫通與協(xié)同效能優(yōu)化”展開，深度適配DevOps理念的持續(xù)集成、持續(xù)交付、敏捷協(xié)作等核心特征，通過劃分五大實踐場景域、錨定軟件交付速度、質(zhì)量、成本、安全及交付能力等核心目標維度，構建“場景域一目標維度”雙向聯(lián)動的5×5指標地圖矩陣，實現(xiàn)對研發(fā)全流程的精準度量與多目標平衡管控，為流程持續(xù)改進提供數(shù)據(jù)驅(qū)動依據(jù)。從指標設計看，DevOps研發(fā)效能度量體系嚴格遵循場景適配、維度覆蓋、過程結果聯(lián)動原則，以5×5矩陣為核心架構實現(xiàn)全鏈路量化，旨在通過系統(tǒng)性的指標映射，實現(xiàn)對研發(fā)價值流端到端的覆蓋。五大實踐場景域包括敏捷開發(fā)管理、持續(xù)交付、技術運營管理、組織產(chǎn)能、組織與人員管理，五大目標維度包括交付效率、交付質(zhì)量、交付能力、成本、安全，場景與目標之間形成精準映射，配置差異化指標，這一設計不僅確保了度量維度全面覆蓋研發(fā)全鏈路，更能使每個指標直接對應關鍵業(yè)務動作與價值節(jié)點。如敏捷開發(fā)管理場景聚焦用戶故事交付周期、用戶故事吞吐量及需求評審時長等指標。持續(xù)交付場景側(cè)重部署頻率、構建成功率及測試覆蓋率等指標。技術運營管理場景以服務可用性、故障平均恢復時間、生產(chǎn)缺陷等可用性指標為核心。這種結構化的指標設計，為實施有效的研發(fā)效能度量奠定了系統(tǒng)性基礎，并為持續(xù)優(yōu)化提供了清晰的數(shù)據(jù)指引。從模型構建看，DevOps研發(fā)效能度量通常以組織目標為導向、結合指標體系設計，構建多指標融合的評分模型。通過算法對分散的單項指標進行整合計算，輸出綜合評估結果，有效規(guī)避單一指標度量的片面性。例如，速率模型聚焦交付效率維度，一般會整合變更前置時間、需求交付周期等核心指標，分配各指標權重，最終計算得出綜合速率得分。安全模型圍繞風險防控目標，往往融合靜態(tài)代碼掃描缺陷修復率、高級安全漏洞數(shù)量、安全測試覆蓋率等關鍵指標，形成安全層面的綜合評估。質(zhì)量模型則通過自動化測試覆蓋率、缺陷逃逸率、發(fā)布回滾率等指標的協(xié)同計算，保障質(zhì)量評估的客觀性與精準性。這類多指標融合模型的應用，可實現(xiàn)從單點指標度量到整體研判的升級，顯著提升度量結果對研發(fā)管理決策的參考價值。從運營手段看，DevOps研發(fā)效能度量以推動度量落地、促成持續(xù)改進為核心理念，通過體系化的運營活動構建“成果復盤-問題整改一效果驗證”的完整閉環(huán)。從一般實踐上看，企業(yè)會建立固中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告|7定周期的度量成果復盤機制，分層級開展研討，如團隊層面聚焦本周期度量數(shù)據(jù)波動對齊關鍵問題，組織層面圍繞跨團隊表現(xiàn)差異提煉共性優(yōu)化經(jīng)驗，確保度量成果轉(zhuǎn)化為對研發(fā)流程的整體認知而非單一數(shù)據(jù)堆砌。針對度量發(fā)現(xiàn)的效能短板或流程瓶頸，行業(yè)實踐上啟動問題全生命周期管理，明確問題歸屬與整改路徑，將改進任務與研發(fā)管理流程深度結合，追蹤復盤問題解決進度及效果。同時建立動態(tài)適配的調(diào)整機制，結合組織業(yè)務重心變化、研發(fā)模式迭代，定期收集各層級對度量運營的需求反饋，優(yōu)化復盤頻率、問題管理流程等運營重點，確保運營活動始終與研發(fā)管理實際需求同頻，逐步強化“度量驅(qū)動改進”的運營氛圍。AI技術在研發(fā)全流程的深度滲透，正在打破傳統(tǒng)DevOps度量體系的固有框架。從需求分析、代碼生成到測試部署的全鏈路優(yōu)化，不僅重構了研發(fā)效率的實現(xiàn)路徑，更推動度量邏輯從“流程量化”向“價值與效率并重”升級，為效能度量體系注入新的核心維度與指標內(nèi)涵。第一，AI賦能催生人機協(xié)同研發(fā)新范式，傳統(tǒng)的部分以人工活動為核心的度量指標因適配性不足而退出核心度量范疇。例如，在效率維度，隨著AI深度參與編碼環(huán)節(jié)，當前部分企業(yè)中超過90%的工程師已將智能代碼生成工具作為日常編碼輔助，AI可批量生成基礎功能代碼如通用接口、工具降低，前者因AI單次生成代碼量較大，提交頻次不再與人工開發(fā)節(jié)奏強綁定；后者因包含大量AI生成內(nèi)容，無法精準映射人員對研發(fā)價值的實際貢獻。此類度量指標價值自然弱化，成為體系演進的必然結果。第二，單一的整體型指標無法區(qū)分人機協(xié)同中的不同主體貢獻，需拆分重構以精準度量真實效能。核心效率與質(zhì)量指標等需結合人機協(xié)同邏輯進行“重構”,單純統(tǒng)計整體研發(fā)周期已無法精準反映人機協(xié)同的真實效能。部分指標可能需要做進一步拆分以區(qū)分不同主體的效能貢獻，例如單純統(tǒng)計整“人機聯(lián)調(diào)時長”等，以區(qū)分不同主體的貢獻與瓶頸。同樣，質(zhì)量評估也需區(qū)分AI生成內(nèi)容與人工編寫內(nèi)容的缺陷密度，從而更精準地定位問題源頭，避免單一指標掩蓋流程細節(jié)。第三，傳統(tǒng)體系缺失AI相關度量維度，需新增專項指標以完整評估Al賦能價值與應用合規(guī)性。為填補傳統(tǒng)度量空白，必須新增聚焦AI應用深度與價值貢獻的專屬維度，比如AI生成代碼的合規(guī)性、AI輔助設計的測試案例覆蓋率，以及AI工具在團隊中的實際使用率與場景滲透率，這些維度成為補充傳統(tǒng)效能度量、完整評估AI賦能價值的關鍵。這些維度是補充傳統(tǒng)效能度量、將AI隱性價值顯性8|中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告化的關鍵，能有效解決傳統(tǒng)體系無法量化AI賦能效果的核心痛點，同時滿足AI應用合規(guī)性的度量需中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告|9三、中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量體系建設思路通信運營商作為國家數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心載體，其IT研發(fā)體系天然具備“規(guī)模龐大、系統(tǒng)復雜、協(xié)同多元、合規(guī)嚴苛”的行業(yè)特征。在這一背景下，構建與落地Al+研發(fā)效能度量體系，面臨著一系列獨有的、系統(tǒng)性的挑戰(zhàn)：一是超大規(guī)模協(xié)同下的管理穿透難題。“自研+第三方”的混合模式與跨地域協(xié)作，使得統(tǒng)一標準與規(guī)范難以有效落地，AI工具的應用價值在復雜協(xié)作網(wǎng)絡中難以清晰評估與追溯。例如，中國電信的統(tǒng)一研發(fā)云平臺需在31個省公司及24家專業(yè)公司全面推廣，納管超過2500個生產(chǎn)集群。在此類超大規(guī)模、多主體的協(xié)同研發(fā)場景下，確保各團隊采用統(tǒng)一的標準流程并精準評估AI工具對全局的效能貢獻，是巨大的管理挑戰(zhàn)。二是多源異構數(shù)據(jù)的治理與整合瓶頸。研發(fā)數(shù)據(jù)散落于眾多獨立系統(tǒng)，標準不一、質(zhì)量參差，形成“數(shù)據(jù)孤島”,難以支撐Al+度量對數(shù)據(jù)實時性、準確性與關聯(lián)性的高階要求。通信運營商往往面對各省公司使用不同業(yè)務與研發(fā)管理系統(tǒng)的情況，需求、代碼、構建、測試等數(shù)據(jù)甚至被困在數(shù)十個不同獨立工具當中，數(shù)據(jù)模型與接口各異，為跨省分跨團隊的數(shù)據(jù)關聯(lián)分析整合帶來較高的壁壘。三是傳統(tǒng)度量指標與AI賦能場景的適配鴻溝?，F(xiàn)有度量體系缺乏對AI賦能效果的專項評估維度，如何科學量化AI在效率、質(zhì)量、成本等方面的貢獻，成為體系升級的關鍵命題。四是數(shù)據(jù)驅(qū)動運營與改進閉環(huán)的構建困境。如何避免度量停留于數(shù)據(jù)展示，而是形成洞察問題、解決問題、跟蹤驗證的持續(xù)改進閉環(huán)，并規(guī)模化沉淀實踐，是確保度量體系生命力的核心。面對上述挑戰(zhàn)，行業(yè)內(nèi)以中國聯(lián)通為代表的頭部運營商，正結合自身實踐探索適配的Al+研發(fā)效能度量建設路徑，其建設思路正是圍繞組織協(xié)同、平臺底座、評價體系、運營閉環(huán)四大維度展開，以破解痛點、釋放AI賦能研發(fā)的完整價值。3.2體系化建設框架以三級管理框架系統(tǒng)性應對超大規(guī)模協(xié)同挑戰(zhàn)。為應對Al+研發(fā)度量這一系統(tǒng)性工程，中國聯(lián)通在組織設計上確立了“戰(zhàn)略一運營-執(zhí)行”三級協(xié)同的管理框架，該框架的核心在于明確各層級的戰(zhàn)略權責與協(xié)同接口，頂層由效能度量專家委員會負責，其核心職責是進行戰(zhàn)略解碼與標準牽引，10|中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告即將集團“數(shù)智強企”及AI研發(fā)賦能戰(zhàn)略轉(zhuǎn)化為度量體系的建設方向，并主導AI專項度量維度的頂層設計。中間層由效能度量運營團隊構成，承擔橫向拉通與數(shù)據(jù)賦能的職責，重點解決跨部門、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)協(xié)同與流程集成問題。執(zhí)行層則由散布在各項目的度量工程師組成，確保度量實踐在一線研發(fā)場景中的精準落地與反饋閉環(huán)。這一設計旨在系統(tǒng)性應對運營商“自研+第三方”超大規(guī)模團隊協(xié)同的固有挑戰(zhàn)，為AI度量融入現(xiàn)有體系提供組織保障。借用AI工具固化流程要求，統(tǒng)一數(shù)據(jù)生成規(guī)范。以DevOps、CMMI等標準為基礎，將標準化流程通過AI工具固化落地。以聯(lián)通實踐為例，在立項環(huán)節(jié)，構建立項助手實現(xiàn)審批流程智能化，縮短審批時長；在需求環(huán)節(jié)，通過需求助手輔助形成規(guī)格化的需求文檔，明確各主體責任邊界；在編碼環(huán)節(jié)，依托編程助手實時檢測代碼兼容性與合規(guī)性，減少后期整合風險。通過AI工具嵌入關鍵協(xié)同節(jié)點，規(guī)范研發(fā)過程數(shù)據(jù)生成，為后續(xù)效能度量提供統(tǒng)一、規(guī)范的基礎數(shù)據(jù)。建設自主可控的數(shù)智化研發(fā)平臺，打造覆蓋研發(fā)全鏈路的數(shù)據(jù)底座。中國聯(lián)通聚焦IT數(shù)字化研發(fā)管理體系的智能化升級與工程化實踐，融合智能研發(fā)技術與大模型創(chuàng)新應用，打造規(guī)劃、需求、開發(fā)、測試、交付一體的企業(yè)級數(shù)智化研發(fā)平臺，構建智能立項助手、需求助手、編碼助手等智能化研發(fā)工具，升級智能研發(fā)范式，助力研發(fā)效能全面提升。同時圍繞核心流程、核心數(shù)據(jù)，構建研發(fā)全流程全鏈路數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系，夯實AI研發(fā)領域知識庫，通過構建研發(fā)全流程知識圖譜，將知識庫從被動的“文檔倉庫”升級為主動的“智能顧問”,此外，研發(fā)智能體在應用中產(chǎn)生的高質(zhì)量數(shù)據(jù)反饋回數(shù)據(jù)底座，形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策-決策產(chǎn)生新數(shù)據(jù)一新數(shù)據(jù)優(yōu)化知識”的自我強化閉環(huán)，最終實現(xiàn)研發(fā)效率的持續(xù)提升。需求需求智能需求訪談需求文檔生成需求同質(zhì)化分析交付助手問答助手公共知識庫十代碼知識庫知識關聯(lián)加工能力層項目助手需求助手研發(fā)助手測試助手知識切片多模態(tài)分析規(guī)劃知識庫項目知識庫需求知識庫立項AI輔助立項智能QA測試用例智能生成發(fā)布智能構建排錯開發(fā)智能編碼文檔智檢規(guī)劃智能評審數(shù)據(jù)資產(chǎn)應用層知識庫后評價數(shù)據(jù)圖1中國聯(lián)通數(shù)智化研發(fā)平臺架構圖構建智能治理體系，確保數(shù)據(jù)可信安全。為構建可信的度量數(shù)據(jù)源，中國聯(lián)通確立了“全鏈路、自動化、智能化”的數(shù)據(jù)治理原則。其核心是設計一套能夠主動兼容多源異構研發(fā)工具的數(shù)據(jù)采集框架,并借助AI技術實現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)到可信指標的升維。該體系不僅關注數(shù)據(jù)的同步與補全，更強調(diào)通過數(shù)據(jù)溯源機制與智能質(zhì)量校驗，構建貫穿數(shù)據(jù)生命周期的可信鏈條。同時，將安全內(nèi)嵌于治理流程,通過集成靜態(tài)代碼分析、軟件成分分析等智能安全能力，確保度量數(shù)據(jù)本身及數(shù)據(jù)反映的研發(fā)過程安全、合規(guī)，從源頭筑牢度量的安全與信任根基。新增AI專項指標，構建“行為-結果”雙維評估邏輯?；诟采w“交付效率、質(zhì)量、能力、安全、成本”五大領域的統(tǒng)一研發(fā)效能指標庫，新增AI推廣度相關指標，如AI工具在研發(fā)人員中的使用率、覆蓋團隊比例、人均使用時長等，明確AI技術在研發(fā)場景中的滲透程度。另外，進一步圍繞AI賦能的實際價值，補充成本節(jié)約、效率提升、質(zhì)量改善等價值類指標，最終形成“基礎領域指標+AI推廣度指標+AI價值類指標”的多層級體系，其中AI維度重點突出“使用+價值影響”的雙維度評估邏輯。動態(tài)優(yōu)化評價模型，實現(xiàn)精準價值歸因。將AI算法融入研發(fā)效能評價模型的適配過程，通過機器學習分析研發(fā)場景變化對指標權重的影響，為參數(shù)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐，避免人工調(diào)整的滯后性。建立AI相關數(shù)據(jù)與研發(fā)過程、業(yè)務結果的關聯(lián)邏輯，打通AI應用數(shù)據(jù)、研發(fā)過程數(shù)據(jù)、業(yè)務結果數(shù)中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告|1112|中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告據(jù)的鏈路，量化AI在節(jié)約研發(fā)成本、提升交付效率等方面的實際貢獻。同時，構建多維度研效數(shù)字化度量體系，實現(xiàn)組織、團隊、項目、迭代層面的穿透管理，如支持從集團整體效能趨勢下鉆至省分項目的具體度量數(shù)據(jù)，定位效能瓶頸，依托可視、可控、可評價的數(shù)字化能力，動態(tài)跟蹤度量結果，為研發(fā)過程優(yōu)化提供方向，驅(qū)動研發(fā)效能持續(xù)提升。驅(qū)動數(shù)據(jù)閉環(huán)運轉(zhuǎn)，將洞察轉(zhuǎn)化為持續(xù)改進與知識沉淀。構建運營閉環(huán)的核心思路，是以研發(fā)全鏈路數(shù)據(jù)為核心紐帶，貫穿“數(shù)據(jù)采集-分析診斷一改進落地-成果沉淀”全流程，形成效能持續(xù)提升的良性循環(huán)。通過整合需求交付、代碼質(zhì)量、測試缺陷等研發(fā)過程數(shù)據(jù)，依托自動化工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時采集與標準化治理，為閉環(huán)運轉(zhuǎn)奠定高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎。分析診斷階段，借助AI輔助的數(shù)據(jù)建模與趨勢分析能力，自動識別效能瓶頸，精準定位問題根因，減少人工分析的主觀性與滯后性。改進落地環(huán)節(jié)，以數(shù)據(jù)結論為依據(jù)輸出針對性優(yōu)化方案，避免改進盲目性。成果沉淀階段，將經(jīng)過數(shù)據(jù)驗證有效地改進實踐進行結構化歸檔，形成可復用的經(jīng)驗庫，支撐跨地域、跨團隊的經(jīng)驗流轉(zhuǎn)，減少重復試錯。同時，建立“數(shù)據(jù)反饋-機制迭代”的動態(tài)調(diào)整鏈路，將運營中發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)口徑偏差、改進方案適配性問題及時傳導，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)采集維度與分析邏輯，確保閉環(huán)始終貼合研發(fā)場景需求，評價體系評價體系評價模型經(jīng)驗總結數(shù)字化工具賦能提質(zhì)增效實踐改進AI賦能度量效能運營報告推送編碼助手測試助手發(fā)布助手數(shù)智化研發(fā)效能度量數(shù)據(jù)驅(qū)動閉環(huán)改進圖2中國聯(lián)通效能度量與閉環(huán)運營體系圖中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告|13四、中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量體系實踐路徑中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量體系的落地實施，遵循“頂層設計、分步推進、數(shù)據(jù)驅(qū)動、持續(xù)迭代”的原則，采取體系化、可操作的策略確保度量體系與研發(fā)實踐深度融合。AlAl賦能的研發(fā)效能度量體系驅(qū)動研發(fā)效能與業(yè)務價值協(xié)同提升頂層設計組織保障交付質(zhì)量交付能力安全/成本AI研發(fā)覆蓋統(tǒng)一數(shù)智化研發(fā)平臺，提供可信數(shù)據(jù)源需求管理分步推進數(shù)據(jù)驅(qū)動度量指標體系三級組織管理指標審定數(shù)據(jù)分析閉環(huán)反饋交付效率構建發(fā)布測試管理過程協(xié)作診斷定位優(yōu)化運營核心指標觀察指標閉環(huán)運營體系代碼托管持續(xù)迭代圖3中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量體系實施策略圖一是強化組織協(xié)同與分級管理，確保戰(zhàn)略貫通。落地實施的首要策略是構建并鞏固與度量體系相匹配的組織保障。中國聯(lián)通延續(xù)并強化了“效能度量專家委員會-效能度量運營團隊-各項目度量工程師”的三級管理模式。在Al+度量新場景下，專家委員會負責審定AI專項度量指標的納入與評價模型優(yōu)化，確保度量方向與集團“數(shù)智強企”戰(zhàn)略及AI研發(fā)賦能目標對齊。效能度量運營團隊統(tǒng)籌跨部門數(shù)據(jù)協(xié)同與AI工具應用分析，通過平臺自動化識別跨團隊協(xié)同瓶頸，減少人工協(xié)調(diào)成本。各項目度量工程師則借助Al助手等工具，在一線實時反饋度量數(shù)據(jù)質(zhì)量問題與改進需求，形成自下而上的反饋閉環(huán)。針對涉及多省分、子公司及第三方團隊的復雜協(xié)同場景，通過數(shù)字化研發(fā)平臺統(tǒng)一納管，強制規(guī)范需求、代碼、流水線等關鍵研發(fā)活動數(shù)據(jù)的上云與線上化流程，為跨主體效能度量奠定數(shù)據(jù)基礎。二是夯實一體化數(shù)據(jù)與平臺底座，實現(xiàn)精準度量。實施策略的核心在于打通數(shù)據(jù)孤島，構建可信、統(tǒng)一的度量數(shù)據(jù)源。中國聯(lián)通以企業(yè)級數(shù)智化研發(fā)平臺為核心載體，實施“全鏈路數(shù)據(jù)采集與AI化治理”。平臺采用“實時+定時”雙模采集方案，自動匯聚來自需求管理、代碼托管(GitLab)、持續(xù)集成/持續(xù)部署(CI/CD)、自動化測試、安全掃描等多源工具的數(shù)據(jù)。借助智能處理工具對異常數(shù)據(jù)進行自動清洗與缺失值補全，并建立嚴格的數(shù)據(jù)溯源機制，確保度量結果的真實性與可追溯性。平臺架構上，采用云原生與混合多云架構，適配新舊系統(tǒng)異地異構的復雜環(huán)境，支撐研發(fā)全鏈路數(shù)據(jù)的存儲與計算。通過對規(guī)劃管理、需求管理、自動化測試等8大核心功能的深度整合，實現(xiàn)從規(guī)劃立項到發(fā)布上線的端到端研發(fā)過程全覆蓋，為效能度量提供完整、規(guī)范的數(shù)據(jù)供給。三是推行分階段、差異化的度量指標體系落地。為避免“一刀切”引發(fā)的抵觸情緒和數(shù)據(jù)失真，中國聯(lián)通采取了分階段、差異化的推廣策略。首先，基于統(tǒng)一研發(fā)效能度量體系，將指標劃分為覆蓋“交付效率、質(zhì)量、能力、安全、成本”的5大領域共50個指標，含16個核心指標與34個觀察指標，作為全集團統(tǒng)一的度量基準。其次，在推廣初期，允許各省分、子公司及不同業(yè)務線在統(tǒng)一框架下，結合自身研發(fā)管理成熟度和業(yè)務特點，對部分觀察指標的采集顆粒度與應用優(yōu)先級進行適當調(diào)整，確保度量指標“可用、有用”。最后，結合AI賦能研發(fā)的進程，逐步試點并納入AI專項度量維度，如AI工具使用率、AI生成代碼采納率、AI輔助需求分析準確率等，形成“基礎效能指標+AI賦能指標”的復合度量體系。四是建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的閉環(huán)運營與持續(xù)改進機制。落地實施的關鍵在于將度量結果轉(zhuǎn)化為切實的改進行動。中國聯(lián)通建立了系統(tǒng)性的運營機制。首先，建立定期報告與推送機制，按月編制并發(fā)送數(shù)字化系統(tǒng)研發(fā)效能報告，內(nèi)容涵蓋核心指標表現(xiàn)、變化趨勢、異常情況分析及優(yōu)化建議，定向推送給各研發(fā)單位管理者。其次，落實差距分析與閉環(huán)改進要求，要求各研發(fā)團隊基于效能報告進行深入拆解，對標內(nèi)部基線或優(yōu)秀實踐，定位瓶頸根源，制定并執(zhí)行具體改進措施，并由度量運營團隊跟蹤閉環(huán)。最后，推動優(yōu)秀實踐沉淀與推廣，定期征集和評選高效能團隊案例，組織經(jīng)驗分享，將經(jīng)過驗證的改進實踐沉淀為組織資產(chǎn)，形成可復用的中國聯(lián)通研發(fā)管理實踐集。4.2核心能力建設1.組織協(xié)同與治理能力。建設了覆蓋集團、省分、項目多級的專業(yè)化度量管理團隊。專家委員會吸納了研發(fā)管理、數(shù)據(jù)科學、AI技術等多領域?qū)＜?，具備?zhàn)略解碼與模型評審能力。運營團隊培養(yǎng)了既懂研發(fā)流程又精通數(shù)據(jù)分析的復合型人才，能夠熟練運用平臺工具進行多維度下鉆分析與根因定位。一線度量工程師則通過培訓，掌握了數(shù)據(jù)提報規(guī)范與基礎分析技能。同時，將第三方團隊納入統(tǒng)一度量與考核體系，通過平臺客觀數(shù)據(jù)生成人員與團隊的能力畫像，驅(qū)動供應商提升人員質(zhì)量與協(xié)作規(guī)范性。14|中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告2.平臺化與智能化技術能力。自主研發(fā)的數(shù)智化研發(fā)平臺是能力建設的核心。其技術能力體現(xiàn)在，一是構建了高彈性、高可用的云原生底座，可支撐日均超5600次的構建部署任務，滿足超10萬用戶、納管超1300套系統(tǒng)、79.4億+行代碼的龐大規(guī)模。二是形成了智能化研發(fā)工具鏈，集成智能立項助手、需求助手、編程助手等AI工具，將AI能力模塊化嵌入研發(fā)全流程，實現(xiàn)審批流程智能化、需求文檔規(guī)格化、代碼生成與合規(guī)檢查自動化。三是打造了“業(yè)-研-管”一體化融合能力，通過事件驅(qū)動架構拉通業(yè)務、研發(fā)與項目管理數(shù)據(jù)，首創(chuàng)業(yè)務價值流與研發(fā)交付流聯(lián)動分析的數(shù)字化研發(fā)新生態(tài)。四是提供了高/低/零代碼融合的復合研發(fā)模式，在同一技術底座上支持三種開發(fā)模式互轉(zhuǎn)與協(xié)同，賦能一線業(yè)務創(chuàng)新。3.數(shù)據(jù)治理與度量分析能力。構建了覆蓋數(shù)據(jù)“采、存、管、用”全生命周期的治理體系。在數(shù)據(jù)采集層，通過標準化接口與適配器，兼容各類主流及自研研發(fā)工具。在數(shù)據(jù)存儲與計算層，采用云原生與混合多云架構，構建統(tǒng)一的效能數(shù)據(jù)底座，致力于實現(xiàn)研發(fā)全鏈路數(shù)據(jù)的貫通與整合。在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理層，應用規(guī)則引擎與AI算法進行異常數(shù)據(jù)自動檢測與修復。在度量分析層，基于統(tǒng)一的指標庫，構建了效能指數(shù)評分模型(如基于四分位值的評價模型),并利用BI工具與低代碼能力，實現(xiàn)多維度、可下鉆的數(shù)據(jù)可視化分析，支持從集團整體趨勢下鉆至具體項目迭代的效能洞察。4.AI融合與價值量化能力。針對Al+研發(fā)新范式，重點建設了兩方面能力。一是AI應用效果追蹤能力，在平臺中內(nèi)置AI工具使用數(shù)據(jù)埋點，能夠自動統(tǒng)計AI編程助手的使用時長、生成代碼行數(shù)、采納率等推廣度指標。二是AI價值關聯(lián)分析能力，初步探索建立AI應用數(shù)據(jù)與研發(fā)過程數(shù)據(jù)、業(yè)務結果數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析模型，嘗試量化AI在節(jié)約工時、提升代碼質(zhì)量、縮短交付周期等方面的具體貢獻，為AI投資決策與優(yōu)化提供數(shù)據(jù)依據(jù)。中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告|1516|中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告五、通信運營商Al+研發(fā)效能度量體系通信運營商Al+研發(fā)效能度量體系的未來演進，需緊密貼合行業(yè)核心特性，覆蓋多元業(yè)務場景，同時需滿足數(shù)據(jù)安全、監(jiān)管合規(guī)等嚴格要求，在此基礎上同步銜接AI技術從工具輔助向全流程賦能的深化應用趨勢。其核心演進邏輯將圍繞兩大維度展開，一方面聚焦度量體系自身的優(yōu)化升級，通過持續(xù)迭代度量指標以適配人機協(xié)同研發(fā)模式的變化、提升智能化度量能力以借助數(shù)據(jù)中臺與AI算法實現(xiàn)高效分析、推動行業(yè)協(xié)同共建以統(tǒng)一關鍵指標口徑與評估標準，逐步構建更適配運營商研發(fā)場景的演進路徑。另一方面針對AI應用過程中可能面臨的風險挑戰(zhàn)，如研發(fā)數(shù)據(jù)泄露、AI模型訓練數(shù)據(jù)合規(guī)性等數(shù)據(jù)安全問題，以及傳統(tǒng)指標與AI賦能場景脫節(jié)的適配性問題，配套完善的風險應對策略與保障措施。最終通過兩大維度的協(xié)同推進，實現(xiàn)度量體系與研發(fā)效能提升、業(yè)務價值轉(zhuǎn)化的深度融合，為運營商在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中實現(xiàn)研發(fā)能力的系統(tǒng)性升級提供堅實支撐。通信運營商Al+研發(fā)效能度量體系的未來優(yōu)化，需以適配人機協(xié)同新范式、提升度量價值密度、推動行業(yè)標準協(xié)同為核心方向，構建具有前瞻性與可操作性的演進路徑，具體包括以下三個方面。一是針對Al+研發(fā)的度量指標與模型從使用行為觀測向價值貢獻度量深化。當前聯(lián)通已在研發(fā)效能度量模型中納入AI推廣度相關指標，初步實現(xiàn)了對AI應用范圍的觀測，為后續(xù)價值深化奠定基礎。從行業(yè)現(xiàn)狀看，業(yè)界尚未形成統(tǒng)一成熟的可落地的Al價值度量模型，未來的核心突破在于，如何構建能精準衡量AI對研發(fā)實際業(yè)務價值貢獻的指標體系與模型。這要求度量體系實現(xiàn)兩方面的關鍵演進。一方面，在指標層面，需從記錄是否使用延伸到關聯(lián)產(chǎn)出價值。在現(xiàn)有推廣度指標基礎上，新增AI價值關聯(lián)維度的指標，圍繞編碼、測試、交付等核心研發(fā)環(huán)節(jié)，補充與AI工具帶來的成本節(jié)約、效率提升、質(zhì)量改善、產(chǎn)能優(yōu)化相關的價值類指標。例如，成本維度關注人工工時、資源消耗減少情況，效率維度聚焦交付周期、流程卡點優(yōu)化幅度，質(zhì)量維度側(cè)重缺陷密度、缺陷逃逸率等的降低效果，產(chǎn)能維度衡量人均交付量、任務完成效率提升水平，通過使用推廣情況及價值影響的雙維度指標，避免僅以使用率等指標衡量AI賦能研發(fā)效果的片面性。另一方面，在模型層面，需構建連接“Al應用-研發(fā)過程-業(yè)務結果”的分析框架。結合運營商研發(fā)場景復雜、鏈路長的特點，通過建立數(shù)據(jù)關聯(lián)模型與輕量化算法量化AI在縮短交付周期、降低運維成本、提升業(yè)務穩(wěn)定性等方面的實際價值，從而將模糊的技術賦能感知，轉(zhuǎn)化為清晰的價值貢獻數(shù)據(jù)，最終形成度量數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化改進的閉環(huán)，為Al研發(fā)投資的精準決策與持續(xù)優(yōu)化提供核心依據(jù)。中國聯(lián)通Al+研發(fā)效能度量實踐報告|17二是智能化度量能力的針對性升級。需針對運營商研發(fā)數(shù)據(jù)分散于業(yè)務支撐系統(tǒng)、網(wǎng)絡運維系統(tǒng)、研發(fā)管理平臺等多端的特點，依托數(shù)據(jù)中臺與AI算法實現(xiàn)度量效率與精準度的雙重升級。推動研發(fā)域全鏈路數(shù)據(jù)的整合應用，覆蓋代碼管理、流水線運行、測試反饋、合規(guī)審查等全環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，構建統(tǒng)一的效能數(shù)據(jù)底座，解決多系統(tǒng)數(shù)據(jù)割裂導致的度量盲區(qū)問題。在此基礎上，部署研發(fā)效能專用分析模型，重點針對運營商研發(fā)的協(xié)同性、合規(guī)性需求，實現(xiàn)指標異常的實時預警、效能瓶頸的智能診斷、度量報告的自動分