对于大型企业而言，衡量AI Coding成熟落地的标志，不在于能写多少代码股票配资哪家服务好，而是能否在安全可控的前提下，实现组织级的规模化复制。
亚信深耕ICT与企业数字化领域30余年。近年来，亚信AI业务高速增长，在AI转型中，亚信也曾面临研发交付项目周期长、需求复杂、协作角色多、质量要求高等难点，其面对的是典型的大规模研发组织场景——上万名研发工程师、大量并行研发项目、全技术栈覆盖。
对亚信而言，需要的不只是聪明的编程工具，而是一套能落地、能度量、能复制的企业级AI Coding解决方案。
亚信与火山引擎深入合作，通过TRAE IDE，将AI Coding融入研发交付全链路，目前已经服务6000+席位规模化部署，研发团队AI编码贡献率达32%，SDLC整体提效15%。
亚信通过引入TRAE，探索出企业级智能研发规模化落地的新路径。
李小平
亚信科技副总裁
基于TRAE建设企业级AI研发底座
作为大型科技企业，亚信在推进AI Coding落地时重点关注五个核心问题：能不能满足企业级安全合规准入要求？能不能真正缩短研发与交付周期？能不能在提效的同时，保障质量稳定性？能不能实现组织级沉淀和复制？能不能量化提效价值？
亚信通过火山引擎TRAE，构建了一套覆盖“知识工程+智能体矩阵+数据闭环”的整体AI Coding方案。
首先，构建企业级知识工程。通过注入企业私域知识，让AI更懂亚信的业务、技术栈、研发规范和代码风格，让企业经验成为AI研发过程中的可被调用的能力。
其次，开发了全流程的研发智能体矩阵，包括需求分析Agent、编码Agent、测试Agent、评审Agent、运维Agent等，并通过多Agent编排，实现跨角色、跨阶段的协同自动化，提升整体研发效率。
最后，建设研发数据闭环，对研发过程数据进行持续沉淀与反馈：用得越多，数据越丰富；数据越丰富，AI越理解组织和业务；AI越智能，越能进一步提升研发效率和质量。
TRAE 让AI Coding真正走进真实研发流程，而非停留在开发者桌面，满足企业级AI Coding成熟落地标准：
在安全方面，TRAE以代码不留存、不上传、不参与训练等安全原则构建基线，清晰界定数据边界、权限边界与知识产权边界。
在适配方面，针对亚信多技术栈、多团队、多系统并行的复杂研发环境，TRAE支持自定义模型接入与企业系统深度集成，可灵活适配现有研发体系，避免形成孤立的AI试验场景，实现AI能力与企业研发体系的深度融合。
在接入方面，TRAE支持IDE插件、CLI、SOLO等多元接入入口，全面覆盖代码生成、代码解析、调试排错、重构优化、测试生成等研发高频场景。研发人员无需改变固有工作习惯，即可在原有工作流中快速调用AI能力，大幅降低上手门槛。
在效能评估方面，依托完善的数据采集能力，TRAE精准采集调用量、采纳率、AI贡献率、效率提升和质量变化等核心指标，建立统一、标准的价值评估口径，为优化推广策略、调配资源提供精准依据。
在资源管理方面，TRAE通过账号体系、可视化看板、Token管理和部门维度统计，支持部门维度数据统计与资源调度，将AI编码从个人辅助工具，升级为企业可管控、可运营的组织级研发能力平台。
亚信科技副总裁李小平介绍，基于TRAE的能力，亚信把在通信等行业沉淀30多年的“毫秒级”精准计费、计量及管理能力，注入AI调用全链路，打造出“天枢.元衡”Token ERP，实现了从“工具赋能”到“一体化企业智能运营平台”的跃升。
“天枢.元衡”Token ERP，构建起包括“精准计量”、“分级计费”、“智能核算”的“三层度量体系”，让Token成本可算、可控、可审计，实现精准度量；通过公司级穿透、部门级核算、项目级评估、场景级洞察，实现Token的多维度、深层次ROI洞察；通过Token预算机制、动态模型成本核算、业务单元归属财务分摊、全链路数据留痕审计追溯，让CFO们不仅可轻松了解Token的投入成本，更可随时掌控Token的产出效率，让Token真正成为AI时代企业数字化基础货币。
迈向AI原生研发组织
亚信与火山引擎的合作，验证了一条清晰的AI原生研发组织落地路径：从试点验证，到指标对齐，再到能力补齐、组织复制和持续运营。
试点验证：优先选取高价值的业务团队和项目做试点，让价值先在重点场景中得到验证，降低一次性全面推广的风险；
指标对齐：统一效能评估指标口径，建立标准化考核体系，如统一采纳率、效率提升、质量变化等核心口径，让管理层能够用一致标准衡量；
能力补齐：根据试点验证的反馈持续补齐接入能力、数据看板、OpenAPI、Token管理等能力，让产品能力更贴合企业真实使用场景；
组织复制与持续运营：将成熟经验沉淀为标准化流程，快速复制至各事业部、各项目组；最后通过常态化培训、工单支持、FAQ、定期复盘等维持团队的使用热度，让AI研发提效成为企业长期、常态化能力。
经过全流程落地与持续运营，TRAE为亚信带来了效率、质量、规模三方面的可量化增长。目前平台已实现6000+研发席位规模化部署，研发团队AI编码贡献率达32%，SDLC整体提效15%，大幅缓解核心项目的交付周期压力。在交付质量上，核心团队代码缺陷逃逸率下降69%~71%，显著降低项目返工成本，保障高精度、高可靠的业务交付标准。
在以TRAE跑通企业级AI研发落地之后，亚信更进一步将三十年通信级计量计费能力延伸至AI算力运营，在业内率先迈入“企业AI Token治理”新阶段。这一能力让客户的每一笔AI投入可算、可控、可审计，Token消耗真正对应业务价值，为企业赢得AI规模化落地的先机。
未来股票配资哪家服务好，火山引擎将与亚信持续深耕企业级AI研发场景，打造更多可复制的AI应用标杆，共同助力各行各业智能化转型。
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