AI 产研提效，不是让每个人多用一个工具，而是让 ToB 软件公司重新设计从需求到交付的工作流。

AI Coding 已无处不在。

在产研团队里，工程师用 AI 写代码、补代码、解释代码、生成文档；产品经理用 AI 整理需求、写 PRD、做原型；测试团队也在尝试用 AI 生成测试用例、分析缺陷、提升回归效率。

Gartner 在 2025 年的软件工程趋势中预测：

到 2028 年，90% 的企业软件工程师将使用 AI 代码助手；同时，开发者的角色也会从单纯实现，转向问题解决、系统设计，以及确保 AI 工具交付高质量结果。

但问题也正在出现。

一个工程师会用 AI，不等于一个团队具备 AI 产研能力。代码生成快了，不等于需求更清楚、测试更轻松、交付更顺畅。

对 ToB 软件公司来说，AI Coding 只是入口。真正的挑战，是从客户需求到产品设计，从开发工程到测试质量，从上线交付到客户验收，整条产研链路都要重新被组织一遍。

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AI 不是只进入 Coding，

而是进入整个产研链路

如果只看写代码，AI 带来的变化很直观：代码生成更快，文档整理更快，重复性任务更快。

但 ToB 软件公司的产研，复杂度从来不只在代码。

很多 ToB 软件产品已经运行多年，有历史代码、老架构、客户定制、私有化部署、多版本维护，还有权限、安全、数据合规和客户现场交付。互联网公司的研发提效逻辑，不能简单照搬到 ToB 软件公司身上。

更现实的是，ToB 软件公司的很多产研问题，源头并不在开发，而在需求。

客户在访谈里说了一遍，销售转述一遍，客户成功补充一遍，产品经理整理一遍，研发再理解一遍。等真正进入开发，需求已经被转译过好几次。AI 如果只用来写代码，并不能解决这些前置问题。

Gartner 也在讨论 AI 与软件工程时提醒，软件工程不应只把 AI限定在 Coding。而要把 AI 应用到整个软件开发生命周期中更高价值、低效率的环节，包括规划、设计、测试和维护。

这也是为什么，我们今天讨论 AI 产研，不能只讨论“哪个工具好用”，而要问：

• 客户访谈、工单、会议纪要，能不能更准确地变成产品需求？

• PRD 和原型生成之后，产品、研发、测试怎么一起评审？

• AI 生成代码之后，代码审查、测试覆盖、质量门禁怎么接上？

• 研发提速之后，交付现场能不能更快验收？

• 出了问题，谁负责，怎么追溯？

这些问题，才是 ToB 软件公司真正绕不开的产研管理问题。

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AI 让研发变快之后，

测试和质量会更重要

现在很多人谈 AI 产研，容易把焦点放在研发提效上。这个方向没错，但只讲前半段是不够的。

因为 ToB 软件公司的最终目标，不是“代码生成了”，而是“产品能上线、客户能验收、系统能稳定运行、问题能被追踪和修复”。

AI 让研发变快之后，测试和质量变得更重要。

Google Cloud 的 2025 DORA 报告显示，AI 在技术从业者中的使用已经接近普遍化：90% 的受访者在工作中使用 AI，超过 80% 认为 AI 提升了生产力。但报告同时提醒，AI 更像一个“放大器”：它会放大高绩效组织的优势，也会放大低效组织的问题。

这句话放到 ToB 软件公司身上，非常现实。

• 如果需求不清，AI 可能只是更快地生成错误实现。  

• 如果代码审查不强，AI 可能只是更快地制造质量风险。  

• 如果测试体系跟不上，研发提速会变成后端返工。  

• 如果交付和验收没有被重新设计，前面的效率很可能卡在客户现场。

因此，AI 产研真正要解决的不是“让每个人多用一个工具”，而是让企业重新设计从需求、产品、研发、测试到交付的工作流。

尤其是测试和质量工程，应该被放到更重要的位置。

• AI 生成的代码能不能测？  

• 测试用例怎么生成？  

• 质量指标怎么设计？  

• 自动化测试、缺陷分析、回归测试、安全审计怎么接入研发流程？  

• AI 参与产研之后，测试团队是不是要更早进入需求和设计阶段？  

这些问题，决定了 AI 产研提效到底是真提效，还是前面快、后面乱。

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ToB AI 产研大会来了

正因为这些问题已经摆在 ToB 软件公司面前，我们决定开启 ToB AI 产研大会。大会的主题是：

从需求到交付，ToB 软件公司怎么把 AI 用进产研链路？

通过这场会议，我们希望讨论更具体的问题：

• AI 如何进入需求洞察？  

• 客户访谈、工单、会议纪要，怎么变成更可靠的产品需求？  

• 产品经理从 PRD 到原型的工作流会怎么变？  

• AI Coding 如何从个人工具，进入团队产研流程？  

• AI 生成代码之后，测试、质量和上线验收怎么接住？  

• 真实 AI 工作流，如何重构产品、研发、测试和交付之间的协作？

这场会适合 ToB 软件/SaaS 公司里正在关注 AI 产研转型的人来。包括技术研发负责人、产品负责人、测试质量负责人、交付与客户成功负责人，以及 FDE/AI 交付相关负责人。

如果你只是想听一个工具演示，这场会可能不够轻松。

但如果你已经开始感受到这些问题：工程师个人用 AI 很快，团队流程却没有变；研发效率上去了，测试和交付压力也上来了；公司想推动 AI 产研提效，却不知道从哪里切、谁来牵头、怎么衡量效果——这场会就值得来。

7 月 31 日，我们先从这个最现实的问题开始：

从需求到交付，ToB 软件公司如何把 AI 真正用进产研链路？

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