程序员与 AI 结对编程是必需的，而不在是什么新鲜事。熟悉公司的 AI 堆栈将是入职流程的一部分。

公司对软件工程师的期望不断提高，人们将有望使用 AI 工具并具有强大的产品直觉和系统思维。软件架构师管理精益的工程师和 AI 代理团队，负责架构并将想法变为现实。代码审查比以往任何时候都重要。氛围编码是主流，并且已经在发展。

欢迎你来到 2027 年的软件工程状态！

两年时间并不长，但是在快速发展的 AI 世界中，这足以发生重大的转变。它足够接近真实的感受，但又足够遥远，这让我们可以有趣地想象当今的趋势和流行语将引领我们走向何方。

人工智能工具的现状

谷歌 Gemini 2.5 Pro 已经于近期发布，在编码和思维相关任务方面取得了显著提升。随着 Cursor、V0、Bolt 和点赞功能的推出，“氛围编码”正在迎头赶上，如今全球可以有更多人可以接触到软件开发。

另一方面，企业对AI仍处于测试阶段，正在摸索哪些工具真正适合自己。像 Copilot、Cursor 和 Windsurf 这样的编码助手正在逐渐融入企业工作流程。但就目前而言，对人工智能工具的评估往往更多地基于情绪，而非扎实的分析。

人工智能工具的使用也因资历而异。高级工程师会使用它们来完成针对性很强的任务，同时提供反馈并进行精细迭代；而初级工程师则倾向于提出更具体的问题，在某种程度上，他们用人工智能聊天助手取代了 Stack Overflow 上的问题和搜索。

新鲜事物每天都在发展，我们看到一些由人工智能驱动的安全审计、代码迁移和代码审查的有趣用例。

那么，在2027 年我们的处境会怎样呢？

人工智能增强团队

到2027年，AI结对编程将从新奇变为必需。公司的“AI堆栈”、AI协作和快速工程将成为软件工程师入职流程的一部分。AI技能提升也将成为熟悉公司“AI堆栈”的必要条件。

这些技能大多具有可迁移性。

软件架构师的崛起

工程团队将变得更加精简。杰夫·贝佐斯曾谈到“两个披萨规则”——理想的团队规模是两个披萨就能喂饱的人数。未来，我们将看到一个披萨的软件工程团队。

团队将变得更加精简，因为很多工作可以在监督下交给人工智能。这将大量催生软件架构师的角色，他们负责系统架构并将想法转化为现实。他们将负责处理项目需求文档 (PRD)，并与人工智能协作进行架构设计、安全分析和复杂的调试。

未来，这些软件架构师将扮演“AI 代理的管理者”的角色，负责指导、审查和验证代理的工作。他们的职责也将与产品经理的职责重叠，并直接负责组织的业务目标。甚至有可能出现一个融合软件架构师和产品经理工作的职位。

AI = 软件实习生大军

人工智能模型将继续改进，但两年内仍不太可能达到 100% 的准确率。

这表示，即使人们将更多地依赖人工智能工具来完成“繁重的工作”，我们仍会看到在适当的防护措施和人工验证下完成的工作。即便如此，我们很可能会开始更多自主工作，并设置检查点供人类验证工作。

想象一下，你会拥有一支庞大的软件实习生队伍，你给他们分配特定的任务并要求他们执行。实习生们会承担这些任务，进行规划，并编写或重写代码，同时在过程中的某些检查点征求反馈。

这就是为什么代码审查会成为这个过程的关键部分。

AI代码审查

如果很大一部分代码是由人工智能编写的，我们还会依赖基于人工智能的代码审查吗？

人工智能代码审查对于在周期早期更自主地发现和解决问题非常非常不重要。然而，人工智能代码审查只不过是另一个与人工智能代码编辑代理协作执行修改的代理而已。最终，所有代码仍然需要经过人工审查的周期，而人工智能代码审查将充当智能代码检查器，在周期早期验证代码。

超越 Vibe 编码

Vibe 编码，即利用人工智能帮助半熟练的开发人员或非开发人员构建端到端应用程序，如今正蓬勃发展。到 2027 年，它将成为主流，但它将发展成为一种更加结构化的软件开发方式，并包含两个完全独立的用例：

1. 个体经营者

为个体创业者、内容创作者和业余爱好者提供轻松编程服务，帮助他们构建专业应用，并以极小的团队运营可持续发展的企业。这些个体创业者遇到问题时，会寻求 AI 专家自由职业者的帮助。

2. 企业

拥有软件架构师和更复杂的 AI 工作流程的企业，其中数百个 AI 代理在这些架构师的指导下执行数千个操作。

由于软件开发成本的下降，人们将更加重视实验和个性化。软件架构师会模拟各种架构，看看哪些架构性能更佳，并进行大规模的 A/B 测试，根据用户行为不断改进产品。

持续验证将取代测试

传统的单元测试将演变为持续验证，其中：

• 形式化方法可以通过人工智能助手实现
• 基于属性的自动化测试根据规范生成测试用例
• 运行时验证确保系统在运行期间保持不变性

这种转变将从根本上改变我们对软件质量的看法，从“发现错误”转变为“证明正确性”。

2027 年软件工程师的技能

软件开发人员或计算机科学与技术专业的毕业生不仅需要掌握现代人工智能工具，还需要具备强大的产品直觉和系统思维。随着这些角色的融合，对工程师的期望值也会不断提高。

作为一名应届毕业生，要想在这样的环境中脱颖而出，理想的做法是进行更多的实验，并构建原型和概念，这些原型和概念不仅仅是一个学期内的副项目，而是具有可证明的价值和一定吸引力的真正的小企业。

在某些情况下，这些毕业生可能会创立成功的个人企业，但可能永远不会从事朝九晚五的公司工作。

影响软件工程的其他因素

远程工作

在新冠疫情期间兴起的远程办公模式将继续成为一种普遍趋势，尽管我们仍会看到一些公司对员工重返办公室抱有浓厚的兴趣。由于软件工程不仅仅是功能构建和代码编写，它需要更深入地了解业务需求并与业务利益相关者进行协作。

量子计算

虽然量子计算到 2027 年还不会成为主流，但有远见的组织会将量子感知方法纳入其工程实践中：

• 在虚拟量子硬件上测试算法的模拟环境
• 针对特定问题领域的混合经典量子架构
• 帮助工程师做好量子跃迁准备的教育项目

最具创新精神的公司将建立小团队探索量子应用，特别是在密码学、优化问题和机器学习等领域。

我可能说错了

人工智能发展的速度难以预测，所以并非所有预测都可能成真。但这并没有关系，我们目前看好的一些工具可能会遇到无法预见的局限性。而其他一些目前尚未被关注的工具，则可能成为改变游戏规则的关键。

到2027年，我们可能会看到这些人工智能技术面临严重的局限性或安全隐患，因此企业将转向安全性和合规性，而非精益的人工智能增强团队。又或者，人工智能工具的功能将达到稳定阶段，人们的注意力将重新转向人类的技艺。

也许“氛围编码”会遭遇强监管障碍。又或许，作为对过度自动化的回应，我们会看到手工编写软件的复兴。

这正是这些思想实验的乐趣所在，也正是它带来的焦虑所在。它们帮助我们为可能发生的事情做好准备，即使路径不同。有一点是肯定的，软件工程正在发生变革，开发者和程序员要保持适应能力、好奇心和对变化的开放态度，远比押注于任何一种未来更加有价值！

编辑：行动中的大雄

作者：Ankit Jain（CEO @ Aviator）

链接：

https://www.aviator.co/blog/software-engineering-ai-2027?ref=21cto