从代码生成到组织重构，AI Coding如何跨越生产力鸿沟 | 2026 ITValue Summit数字价值年会

9月16日至17日，2026 ITValue Summit数字价值年会在三亚如期举行。本届大会以“AI的系统落地”为主题，力求把企业AI从“做出一个项目”的讨论，进一步推进到能力建设、产业协同和实际价值。 编程被普遍视作AI落地的“第一站”，至今也仍是大模型竞争的“主战场”。AI Coding能否形成真正的生产力，将带来哪些组织变革，也成为了AI系统落地的“试金石”。 17日上午，大会专题闭门会“AI Coding如何形成真正的生产力”吸引了大量企业高管、行业专家参与。爆满的会场中，既有AI Coding赛道的核心玩家，也有来自金融、制造业、零售等产业界知名企业的CEO、CIO、CTO、CFO等核心决策者。 智识神工创始人、董事长兼CEO楚庆，Qoder技术负责人李斌，数字化战略专家、原平安证券首席信息官张朝晖进行了主题演讲，分享他们对AI Coding已经带来、能够带来或应该带来哪些改变，以及如何形成真正生产力的观察和实践。在自由讨论环节，来自不同领域的嘉宾也就AI Coding如何赋能企业、组织如何变革、程序员何去何从等问题进行了深入探讨。 革命的子弹首先打在革命者身上 楚庆此前有关“AI不是工具，而是新的劳动主体”的观点就曾在业内引发关注，此次闭门会上，他强调称AI Coding是一场对原有软件生产体系的重构，在这种变革中，甚至“程序员”这一职业是否还会继续存在都需要打上问号 智识神工创始人、董事长兼CEO楚庆 他分享了智识神工近些年在AI软件前沿探索过程中率先感受到的变化风向。据介绍，智识神工是AI编程技术的先行者，2023年下半年就推出机器人程序员，那时大多数现在以AI coding为主业的企业还悄无声息，2024年发布了机器人软件工厂（SWOR）产品。 他透露称，团队目前代码几乎全部由AI生成，人不再写代码。但当AI Coding大幅减少了团队成员工作量后，很多人员却并未如此前预期的那样转向系统分析、文档、知识创造等更高价值工作，反而出现了全方位的能力退化。在他看来，随着AI Coding的发展，软件未来可能会像英语一样，从一种职业能力变成一种基础技能。这也意味着以“写代码”为核心能力的职业可能不复存在。 楚庆自己也感慨称，“革命的子弹首先打在了革命者身上。”他也进一步提示，“AI真的是一次革命，每个人要为它做好准备。如果还想延续过去的模式，恰恰是最不可行的。” 他也从自己深耕通信、芯片领域二十余年的经历出发，回溯了手机、芯片等行业的变迁，判断称“一家企业改不了自己的基因，几乎没有任何一家企业能够生存到下一个革命的时代。” 对于上一个时代的企业，这种判断显然比较悲观。但对于年轻人，时代更替则往往蕴含着重大的机遇，楚庆也建议称，如果你是一个真正的革命者，不应该惧怕，应该张开怀抱拥抱。新时代恰恰会让你分身乏术，让你一个人处于多个空间，获得前所未有的自由感。 对于未来的组织形态，楚庆也有自己的看法。在他看来，未来的劳动主体会是“人机联合体”（CHR），组织上则是人+多机器人团队的新工作框架：人负责管理、决策和知识创造，机器人承担系统分析、写代码、测试等执行工作。对于全社会来说，这一新的变化不仅能让生产力提升数十倍，还会推动人超越“工业人”的定位，走向管理和决策，成为一个真正的知识创造者。 Qoder的AI Native实践 作为AI Coding厂商的代表，Qoder技术负责人李斌则通过团队的实践，分享了Qoder在AI落地形成真正的生产力，并推动组织变革方面的解法。 在他看来，AI Coding正在经历一次从“工具”到“组织成员”的变化。 最开始，人们把AI当成聊天工具，随后用它写代码、改文件，再进一步让它执行复杂任务。随着Agent能够接触更多上下文、工具和运行环境，它开始进入真正的生产流程。 Qoder技术负责人李斌 而Qoder内部正在尝试的，正是这样一套AI Native研发方式。 在这套体系里，Agent不再只是一个“帮程序员写代码”的助手，而是被拆分成不同角色。一个复杂任务可以交给不同的Agent专家分别完成：前端负责前端实现，后端负责API，文档Agent负责文档同步。每个Agent拥有自己的角色、知识和Skill，而Skill还可以在一次次任务中持续沉淀。这也让Qoder成为了超级开发者的标配。 “编程门槛确实变低了，但如果写出来的是一大堆垃圾代码，确实很难维护。”李斌坦承AI Coding目前面临的问题，并分享了Qoder的解题思路：为代码库建立Wiki，并随着代码变化同步更新。系统架构、模块关系、风险点等信息被显性化，并成为Agent可以读取的知识引擎。这意味着，过去藏在程序员脑子里的知识，开始被转化成机器可以理解和调用的组织知识。 不过，更大的变化发生在研发流程、组织形态上。 李斌介绍称，团队自身基于Qoder的能力，实现了AI Native的研发新范式。 在AI Native组织中，产品经理不再只是花几天写一份PRD，而是先做出可交互原型，让产品、设计和研发面对具体界面和用户体验共同决策。确定之后，再形成Spec，交给前后端Agent专家团实现，人负责决策与验收，Agent负责执行与测试。在验证环节，团队基于Computer Use完成拟人化验证，实现线上工单自主排查修复。在日常运转形成闭环的同时，还能通过Repo Wiki沉淀仓库知识，持续维护，提升Agent任务的成功率。 李斌总结称，从代码生成到测试再到发版，AI Coding在AI Native组织中，正逐一打破全链路瓶颈，释放真正的生产力。 当Agent成为同事后，团队的工作环境、角色与考核也都发生了变化。李斌透露，Qoder会为员工配置第二台电脑，让Agent数字员工拥有独立的运行环境。考核维度也愈发从Token消耗转向组织内数字员工数量和贡献度。 随着数字员工真正进入工作流，人与数字员工也需要新的协作方式。李斌在演讲中强调了人在新的组织形态中的重要性，认为应该由人来负责目标与关键判断，数字员工则承担执行与协作，最终也仍是人对目标与结果负责。 他还展望称，“未来的超级组织一定是人与Agent碳硅共生。人类负责方向、判断、创造力，Agent负责执行、协调、重复性工作。这不是效率的线性提升，而是组织能力的整体跃迁。” AI负责生成，人判断什么值得被生成 在今年7月发表于钛媒体的系列文章中，张朝晖从彼时刚刚落幕的世界杯切入，以足球为喻，讨论企业IT系统与平台建设、架构与治理。此后又在不同文章、场合中，分别以游泳、婚姻类比企业软件、AI，都引发了读者、听众热烈反响。 在此次闭门会上，张朝晖又将AI短剧、乒乓球与AI Coding关联在了一起。 在他看来，AI Coding目前的问题与AI短剧如出一辙。 在AI剧/漫剧赛道，半年就能涌现出20余万部作品，扩张速度惊人，但点击能破亿的不足0.5%，能回本的不到1.5%。而在AI Coding领域，不少机构也发现，虽然开发者任务完成量、PR合并率都在提升，但与此同时，bug数、PR事故数以及PR平均审核时间，却在以更高的比率增加。 在张朝晖看来，这正是当今AI所面临的瓶颈：生成变快了，但后续问题显著增加，这显然无益于形成真正的生产力。 张朝晖“以自己为方法”，