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1、億歐智庫 https:/ reserved to EO Intelligence,March 20252025年全球AI Coding市場洞察 研究報告獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()2前u2024年，AI編程（AI Coding）具在全球范圍內進了爆發式增階段，成為軟件開發領域的重要趨勢。這些具通過深度集成然語處理技術，極地簡化了開發流程，從代碼成、調試到項構建等環節，AI逐漸扮演起了開發者的重要助。特別是AI Agent與AI Coding的結合，正在推動編程式從傳統的編碼向“機協同”模式轉變，提升了開發效率并降低了重復性作負擔。u本報告旨在深分析當前AI編程具市場的主要玩家及其產品，

2、細化不同群體的需求與痛點，探討AI編程具的分類與功能差異。報告將重點評估主流具在實際使中的表現，并對其商業模式進全解析，探討AI編程具的市場潛及未來發展趨勢。通過對不同產品的對測評，報告將揭這些具在技術實現、體驗和市場接受度的優劣勢，并提供對未來業發展向的前瞻性洞察。報告背景核觀點uAI編程具正在從單純的代碼補全向更為智能化、全的任務執能邁進。以Cursor為代表的具，已經能夠通過AI Agent模式實現從需求分析到代碼成的完整動化過程，展現出業領先的技術能。與此同時，AI編程具的商業模式也在不斷演進，從以單功能為主的具向多層次、多場景的服務提供商轉型。在商業模式，產品的市場定位、定價策略及增

3、值服務成為推動市場增的關鍵因素。u未來，AI編程具將在精準化和垂直化上進步深化，以滿不同業和的具體需求。同時，AI與開發者具的深度融合，將為企業級提供更多定制化解決案。盡管前AI編程具仍臨些技術挑戰，如上下理解、系統思維和持續學習等，但隨著技術的不斷成熟，其在軟件開發命周期中的應將逐步深化，推動軟件開發業進“機共融”的新階段。錄C O N T E N T S!主流AI Coding具測評與代表產品案例分析4.1 2024年主流AI Coding具測評4.2 2024年AI Coding代表產品分析04AI Coding具的定義與發展背景1.1 2024年AI Coding業發展背景1.2 20

4、24年AI Coding業演變路徑1.3 2024年AI Coding業發展現狀01AI Coding具的產品分類與產業鏈圖譜2.1 2024年全球AI Coding市場具分類2.2 2024年中美AI Coding市場發展差異2.3 2024年全球AI Coding產業鏈圖譜02AI Coding具的商業模式、盈利空間與發展趨勢3.1 2024年AI Coding市場商業模式3.2 2024年AI Coding市場需求分析3.3 2025年Al Coding市場發展趨勢03錄C O N T E N T SAI Coding具的定義與發展背景1.1 2024年AI Coding業發展背景1.2

5、 2024年AI Coding業演變路徑1.3 2024年AI Coding業發展現狀01主流AI Coding具測評與代表產品案例分析4.1 2024年主流AI Coding具測評4.2 2024年AI Coding代表產品分析04AI Coding具的產品分類與產業鏈圖譜2.1 2024年全球AI Coding市場具分類2.2 2024年中美AI Coding市場發展差異2.3 2024年全球AI Coding產業鏈圖譜02AI Coding具的商業模式、盈利空間與發展趨勢3.1 2024年AI Coding市場商業模式3.2 2024年AI Coding市場需求分析3.3 2025年Al

6、 Coding市場發展趨勢03獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()5u AI Agent（智能體）是種能夠感知環境、進決策和執動作的智能實體。不同于傳統的模型，AI Agent具備通過獨思考、調具去逐步完成給定標的能。AI Agent的標是通過智能化的決策和主學習，減少類預，提升任務執效率。u 在AI Agent技術范式變驅動下，AI Coding具正從“輔助型Copilot”向“主型Agent”躍遷，推動軟件產范式的系統性重構。核驅動在于Agent通過LLM賦能的規劃、記憶、具調三能突破?；趏1、o3等模型的復雜推理能，Coding Agent可主拆解需求、迭代代碼邏輯并調API具鏈，實現

7、從需求分析、代碼成到測試部署的全流程閉環數據來源：億歐智庫1.1 AI Agent快速發展，為AI Coding具的演進提供強驅動規劃技能LLM記憶億歐智庫：Agent感知、分析、決策和執四能相互協同億歐智庫：AI Agent交互模式具問答機器全動作流靜態知識庫交互感知、思考、動記憶交互感知、思考、動記憶AI Agent感知層學習層交互層決策層執行層傳感器數據處理模塊機器學習深度學習接系統交互算法模型執器控制系統短期記憶長期記憶記憶智能體工具行動規劃智能體智能體日歷（）計算器（）代碼解釋器（）搜索（）更多.反射自我反思思維鏈子目標拆交互協作獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()u AI Codi

8、ng（智能編程）指利智能技術輔助或動化軟件開發中的編碼任務，涵蓋代碼成、調試、測試、檔化等環節，核是通過然語交互、機器學習模型（如LLM）及動化流程，將開發者的意圖轉化為可執代碼，從提升效率并降低重復性作負擔。u 訓練規模預訓練模型能夠理解然語輸，并動成對應的代碼。模型通過海量的本數據學習編程語的語法、結構和常模式，接收到開發者需求時，能夠根據上下理解需求并成質量的代碼。核邏輯包括：解析輸（如需求描述、注釋等），映射到編程語的語法規則，成并輸出符合要求的代碼，持補全、重構和錯誤修復等功能。AI Coding流程包括需求分析、代碼成、代碼優化、錯誤修復、測試與部署。1.1 基于模型的動化編程與代

9、碼成，AI Coding提升軟件開發效率與動化平數據來源：采AI編程助發展新質產、商湯智能產業研究院、沙利、頭豹研究院，InfoQ等機構，億歐智庫自然語言模型C代碼Python代碼代碼生成任務數據生成代碼預處理大模型預訓練微調后處理大量樣本生成代碼成代碼補全代碼重構代碼審查輔助代碼搜索與導航交互式編程動化測試檔成開發者描述需求AI成代碼調試修復代碼審查部署維護代碼翻譯代碼理解拉取請求摘要認知拉與學習測試驗收單元測試例成億歐智庫：基于模型的AI代碼成邏輯AI 輔助具貫穿各環節6獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()7u Coding Agent是AI Agent的垂直分，專為編程任務設計。例如，C

10、ursor的AI Agent模式可理解需求后主完成代碼編寫、測試和調試，通過“感知（輸）-規劃（任務分解）-決策（算法選擇）-執（成代碼）”的完整閉環，實現端到端編程持。u AI Coding賦能Agent開發，提供效具鏈。AI Coding技術（如然語轉代碼）降低了構建AI Agent的檻。AI Coding具（如VS Code擴展）通過API與Agent開發框架（如LangChain）集成，加速Agent的功能實現。u AI Coding的標是實現完全動化編程，AI Agent的期愿景是構建通主系統。者結合可能催“主編程Agent”，能夠根據抽象需求獨完成軟件全命周期管理，推動軟件開發從“

11、主導”向“機共融”范式轉變，最終實現“然語即代碼”的終極愿景。數據來源：OpenAI，億歐智庫1.1 AI Agent與AI Coding標協同、技術互補、態共類與AI協同的三種模式Agents 模式類AIAI完成絕部分作設標提供資源監督結果AI全權代理任務拆分具選擇進度控制AI主結束作Copilot 模式類AI類和AI協作作類設任務標其中某個流程AI完成初稿類修改調整確認類主結束作Embedding 模式類AI類完成部分作類設任務標其中某個任務AI提供信息或建議類主結束作億歐智庫：AI Agent vs Copilot vs Embedding，從具到員的范式遷移億歐智庫：AI Agent

12、與AI Coding互相賦能感知規劃決策執提供代碼動完成建議，成常的代碼段，輔助編寫復雜的邏輯結構通過然語處理(NLP）技術，Al可輔助解析需求檔，提供代碼實現的初步建議提供設計模式建議，動成數據庫架構代碼和初步系統設計檔根據需求設任務標輸給AI AgentAI AgentAI Coding獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()8u 2024年，AI在代碼測試與調試中的應已經取得了顯著進展，特別是在動化測試、代碼優化、個性化編程助和實時調試。AI編程領域的核突破在于從“具輔助”向“智能體協同”的范式轉變。AI coding成為硅AI業共識。u AI最核的應場景是AI Coding，超過82%的開

13、發者使AI具成代碼段、補全代碼或重構現有代碼。開發者普遍認為 AI 具將更加集成，尤其在記錄代碼（81%）、測試代碼（80%）和編寫代碼（76%）上。數據來源：Statista,2024 年 Stack Overflow 開發者調查，億歐智庫1.2 從具輔助到智能體協同，AI Coding推動開發集成化與效率提升億歐智庫：2024年全球開發員在開發作流程中最常的 AI 功能20%15%18%23%22%21%20%19%21%22%45%46%46%45%45%40%41%48%48%50%28%26%23%23%23%22%21%21%22%19%6%8%9%5%6%9%14%5%2%3%0

14、%20%40%60%80%100%寫代碼測試代碼尋找答案項規劃預測分析學習代碼庫成內容或合成數據編寫檔部署和監控開發和審查代碼億歐智庫：2025年全球開發員對AI融作流程展望完全不集成較少集成沒有變化更多集成安全集成82%68%57%40%35%31%27%13%12%5%5%9%18%26%38%33%41%46%41%32%40%40%編寫代碼尋找答案調試和獲取幫助編寫檔成內容或合成了解代碼庫測試代碼提交和審查代碼項規劃預測分析部署和監控當前使 感興趣使(%)獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()9u 代碼（No-Code）是種通過可視化界和拖拽操作構建應程序的法，需編寫傳統代碼，核在于預置

15、組件庫和動化代碼成，通過圖形化操作組合功能模塊，實現復雜應的快速開發。u AI Coding（機器編程或智能編程），是指利智能技術進編程的法。通過機器學習算法訓練模型，使計算機能夠動理解和成質量的代碼，從提開發效率和代碼質量。AI編程的核在于利然語處理（NLP）、深度學習、代碼成和調試優化等技術，使計算機能理解和成然語，從編程規律中學習數據，動成質量代碼，動識別錯誤并優化代碼。u AI編程具正從簡單的代碼補全插件（如GitHub Copilot）演變為更全的AI驅動集成開發環境（IDE）。數據來源：億歐智庫、公開資料1.2 AI Coding發展演變：從代碼（NoCode）到智能編程的躍遷20

16、10s-2020s1950s-1960s1970s-1980s1990s-2010s2020s今起步階段發展階段深度學習階段現代AI編程階段關鍵轉折點1956年，達特茅斯會議上正式提出了“智能”詞；1957年，約翰卡錫開發了第個AI軟件包“邏輯理論家”（Logic Theorist），是種專于AI編程和符號推理的語。AI編程的萌芽階段，主要集中在動化編程。主要事件專家系統興起，依賴領域知識庫（如MYCIN醫療診斷系統），但代碼成能有限。早期具如Microsoft FrontPage允許設計師通過模塊化操作創建圖形界，成為代碼的雛形。GeoCities（1994年）和WordPress（2003

17、年）進步推動代碼普及，使技術員也能構建站；2007年，James Martin正式提出“代碼”概念，強調通過動化技術降低開發檻；統計學習與IDE集成具的萌芽，如Eclipse代碼補全插件。2010年代后，代碼平臺如Bubble、Webflow等開始集成作流動化、數據管理功能，持企業級應開發。2017年，“AI for Code”概念形成，AI開始在編程中發揮重要作，如代碼成、代碼優化和錯誤檢測。2019年，OpenAI的Codex模型進步激發了業關注，AI編程具從代碼補全躍升為全流程開發助，甚進階到“低代碼”和“代碼”編程。ChatGPT發布，催代碼成具的爆發式應，GitHub Copilot

18、突破百萬僅6個。發展階段獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()10u AI Coding通過代碼成、動修復、測試調試等功能，將程序員從繁瑣的編碼任務中解放?；贠penAI Codex的GitHub Copilot能通過然語描述成代碼段，持Python、JavaScript等主流語，開發者效率提升55%。u AI成代碼的精準化依賴數據的持續積累與迭代。通過不斷迭代訓練模型并引更規模、多樣化的數據集，AI能夠學習更復雜的編程模式和語法規則。盡管迭代過程消耗量計算資源，但通過測試驅動、反饋循環和架構優化，AI代碼成的精準度得以顯著提升。u 針對企業級應與解決案，AI編程的演進向正朝著場景深挖與能專精

19、邁進。垂直化深耕使AI Coding在互聯、融、游戲等領域的ROI超越通場景，正成為企業數字化轉型的核驅動。數據來源：Copilot,億歐智庫1.2 演進路徑清晰，從動化解放、精準化依賴數據迭代，到垂直化深耕場景價值1.02.03.0動化階段：從代碼補全到全流程輔助 數據迭代與場景適配精準化階段：數據驅動與模型優化垂直化階段：業定制與場景深化!#$%&()*+)#作為,-編程輔助（代碼補全）具產品代表，由微軟、.*/0,-、!#$%&三家聯合打造的，可在12()3/編輯器中動完成代碼段。454674544，()*+)#開放測試年來已有648萬，在啟!#$%&()*+)#的件中，成的代碼近98:

20、由()*+)#編寫。4844年，()*+)#推動!#$%&年收達48億美元，占收增的98:以上；每6:滲透率可帶來6;9億美元年收增量。規模代碼數據集訓練數據篩選與清洗數據驅動的作神經絡結構創新模型優化關鍵技術多場景覆蓋動態數據反饋與迭代混合訓練策略迭代與參數調優上下感知優化使過Github Copilot從未使過Github Copilot開發者數4550完成率(%)7870完成任務的平均時間(分鐘)71161互聯融醫療能源游戲智能AI Coding在各業滲透軟件集成商終端行業滲透互聯游戲智能融能源醫療設備電信政務90%80%80%60%55%50%30%15%獲取更多維度報告數據，請訪問億

21、歐()11u 2023年全球AI編程市場規模為42.9億美元，預計到2031年將將超過244.6億美元，年均復合增率（CAGR）為24.3%。2023年，中國AI代碼成市場規模達到65億元幣，預計到2028年將增330億元幣，年復合增率（CAGR）為38.4%。u 前，中國Al代碼成在互聯和游戲業的滲透率極，主要由于這些業的開發特性（密集、規范、項制）與Al代碼成度契合。數據來源：Data Bridge Market Research，弗若斯特沙利聯合頭豹研究院發布中國AI代碼成業研究報告,億歐智庫1.3 AI Coding已在全球規?；?，未來市場規模增潛巨65901402002703303

22、0%25%35%40%55%50%0501001502002503003500%10%20%30%40%50%60%202320242025E2026E2027E2028E2023-2028年中國AI代碼成市場規模及增速市場規模（億元）增率(%)2023年全球AI編程市場規模(億美元）42.9244.6271.12023E2031E2032E市場規模（億美元）CAGR24.3%游戲智能融能源醫療設備電信政務互聯80%80%60%55%50%30%15%90%億歐智庫：AI Coding在中國各業滲透率中國全球31%82%億歐智庫：開發員在常作中使AI Coding具頻率對獲取更多維度報告數據，

23、請訪問億歐()12u 2024年AI編程成為融資最活躍的細分賽道之，融資總額超10億美元，Magic、Codeium、Cursor等初創公司融資額超1億美元。AI Coding產品采率在主要場景中達到51%，位居各AI應領域位。GitHub Copilot已積累130萬付費開發者和7.7萬機構，覆蓋泛開發者群體。數據來源：億歐智庫，公開資料1.3 融資熱與激增，推動AI Coding賽道快速發展億歐智庫：2023-2025年AI Coding 產品融資規模分布2023年2024年2025年D輪2.35億美元Salesforce、Google、NvidiaD輪2.5億美元卡塔爾投資局B輪9740

24、萬美元Khosla Ventures，Coatue,SV AngelD輪5000萬美元Cursor-ShadowExtensionB輪6500萬美元General Catalyst戰略投資數億幣紅杉、騰訊、瓴A輪13億幣GL Ventures第7輪5710萬美元AtlassianD輪2000萬美元Khosla Ventures，Coatue,SV Angelpre-seed輪680萬美元HummingbirdD輪近1億幣博將資本A輪1.75 億美元Founders FundB輪2.27億美元Index VentureEric Emerson Schimidt8600萬美元五源資本、榕資本、真格

25、基C輪1.5億美元Kleiner PerkinsGreenoaksB+輪3.20億美元JaneStreet種輪5億美元恩資本戰略投資35億美元Open AIa16ZB輪8350萬美元VentureSource天使輪千萬幣弘訊科技凡資本B輪1.05億美元Thrive Capital,Andreessen HorowitzA輪6000萬美元Thrive Capital,Andreessen Horowitz錄C O N T E N T S#!AI Coding具的產品分類與產業鏈圖譜2.1 2024年全球AI Coding市場具分類2.2 2024年中美AI Coding市場發展差異2.3 202

26、4年全球AI Coding產業鏈圖譜02主流AI Coding具測評與代表產品案例分析4.1 2024年主流AI Coding具測評4.2 2024年AI Coding代表產品分析04AI Coding具的定義與發展背景1.1 2024年AI Coding業發展背景1.2 2024年AI Coding業演變路徑1.3 2024年AI Coding業發展現狀01AI Coding具的商業模式、盈利空間與發展趨勢3.1 2024年AI Coding市場商業模式3.2 2024年AI Coding市場需求分析3.3 2025年Al Coding市場發展趨勢03獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()14

27、u AI編程市場競爭激烈，既有海外頭部玩家（如Copilot、Cursor），也有國內玩家（如通義靈碼、快碼），Trae憑借免費和中優化脫穎出。u AI編程具分化為“提效型”與“友好型”，市場呈現分層競爭。多數 AI 編程產品在功能上度同質化，核競爭主要體現在底層模型能和具的整合式上。產品從簡單插件到內置 IDE 的演進，正逐步突破傳統編輯器的限制。2.1 AI Coding具市場呈現分層競爭格局，不同產品聚焦不同群體，數據來源：億歐智庫，公開資料Copilot for ProAgent for ProAgent for CitizenCoding Testing 編程測試Coding Age

28、nt 編程Code-Specific Model Layer 代碼專模型層Task Engine 任務引擎Front-end Generation 前端成code summarization 代碼總結 Replacing Engineer Workflows(AI Agents)替代程師作流程AutoCodeRover動代碼漫游器 code generation 代碼成 code search 代碼搜索code explanations 代碼解釋 code review 代碼審查 Enhancing Engineer Workflows增強程師作流程獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()Copi

29、lotAgent專業開發者普通2.Coding Agent1.Task Engine3.Coding IDE4.Low Code/RPA/Excel15u AI Coding具可根據其技術形態和集成式分為AI-Native IDE（全程AI集成開發環境）、AI成的IDE（AI動成定制化IDE）、IDE Plugin（基于現有IDE的AI插件）、Web-based IDE（基于云端的智能開發環境）和Pure Model（基于預訓練模型的智能具）；從群體和功能深度看，分為Coding Agent（智能編程代理，主動成和優化代碼）、Task Engine（動化執任務和流程）、Coding IDE（A

30、I增強的傳統開發環境）、Low Code/RPA/Excel（向技術的低代碼和動化具）。u AI Coding具在不同開發需求和背景下具有泛應和智能化持。從深度集成到簡易操作，從專業開發持到技術的輔助，AI Coding具在現代軟件開發中扮演著越來越重要的，推動著開發過程的智能化與動化。數據來源：Gartner，億歐智庫2.1 AI Coding具分類多樣，集成式與需求驅動彰顯智能化 Task Engine（任務引擎）主要聚焦于動化任務執，尤其是在重復性、流程化的作，側重于處理特定的業務流程和任務，如動化測試、數據處理、或API調等。Task Engine可以根據預設的規則或然語指令動執復雜的

31、作流，并根據任務的不同階段提供動態調整。直接調模型成代碼，不依賴特定開發環境 獨開發環境，深度集成AI能，通?；诂F有IDE（如VS Code）進改造或全新設計 需嵌現有IDE（如VS Code、IntelliJ）中使的AI具 完全在瀏覽器中運的開發環境，常集成AI功能億歐智庫：AI Coding具分類Pure Model純模型具AI-Native IDE原AI集成開發環境IDE Plugin插件式IDEWeb-based IDE 基于的IDE Coding Agent（編程代理）智能化程度較的AI具，能夠主動執編程任務，并在開發過程中充當“編程代理”。不僅僅提供代碼補全，還能根據開發者的需求

32、動成、重構和優化代碼。它們通常具備較強的理解能，能夠解析復雜的開發需求，動執較為復雜的編程任務。Coding IDE（編程集成開發環境）傳統編程環境的AI增強版本。集成了AI驅動的智能功能，如代碼補全、錯誤修復、性能優化等，旨在提開發效率和代碼質量。與傳統IDE不同，AI驅動的IDE能夠在開發過程中提供實時的代碼建議，幫助開發者解決編程難題、改進代碼結構，甚動成測試例。Low Code/RPA/Excel（低代碼/機器流程動化/Excel）向專業開發者和業務員，幫助他們通過最的編程知識進快速開發。這類具通過簡化開發流程，提供圖形化界或然語接，使能夠輕松地創建應程序、動化任務或處理數據。獲取更多

33、維度報告數據，請訪問億歐()重慶16數據來源：億歐智庫，公開資料2.2 中美AI Coding具呈現技術路徑分化與市場發展差異u AI Coding。美國強調通性與開發者體驗，中國側重業落地與本化適配中國AI coding產品美國AI coding產品商核功能技術架構與特點StackBlitzAI全棧 Web 編程具，動寫代碼、運、部署，github項導，對話式開發WebContainers 技術；瀏覽器內 Node.js 執；Chrome DevTools 集成Anysphere然語成代碼、跨件上下理解基于GPT-4，重構VS Code為AI-Native IDECognition主學習新技

34、術，端到端構建和部署程序，主查找并修復bug，訓練和微調AI模型，修復開源庫，對成熟產庫做貢獻個 Agent 中，已實現 10 多個智能體，包括基于 CodeAct架構實現的通智能體商核功能技術架構與特點阿巴巴級/函數級實時續寫、然語成代碼、單元測試成、代碼注釋成、代碼解釋、異常報錯排查等能集成多種模型并任意切換:包括OpenAl的GPT-4和GPT-3.5、Claude 2、訊星、ChatGLM、Code Llama等智譜AI代碼成與補全、注釋成、代碼翻譯、智能問答基于ChatGLM2架構加CodeGeeX2多語代碼模型字節跳動提供chat和builder兩種交互模式；原中持；集成主流 AI

35、模型；便捷項預覽與調發基于claude模型，集成gpt等主流模型獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()17數據來源：億歐智庫，公開資料2.3 中國和海外AI Coding產業鏈圖譜全景上游中游下游技術基礎國際AI代碼生成廠商中國AI代碼商城廠商AI芯片廠商IDE及AI開發平臺存儲器服務器下游應用互聯游戲融能源政務電信智能醫療設備軟件集成商終端其他錄C O N T E N T SAI Coding具的商業模式、盈利空間與發展趨勢3.1 2024年AI Coding市場商業模式3.2 2024年AI Coding市場需求分析3.3 2025年Al Coding市場發展趨勢03AI Coding具的定

36、義與發展背景1.1 2024年AI Coding業發展背景1.2 2024年AI Coding業演變路徑1.3 2024年AI Coding業發展現狀01AI Coding具的產品分類與產業鏈圖譜2.1 2024年全球AI Coding市場具分類2.2 2024年中美AI Coding市場發展差異2.3 2024年全球AI Coding產業鏈圖譜02主流AI Coding具測評與代表產品案例分析4.1 2024年主流AI Coding具測評4.2 2024年AI Coding代表產品分析04#$獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()19u AI Coding具通常向不同層次的，如專業開發者、企業

37、開發團隊及技術員。專業開發者關注代碼成、調試和優化，技術員則關注低代碼和動化功能。AI Coding具解決開發者痛點已經得到市場驗證，尤其在提編碼效率、減少重復性作和錯誤修復。u AI Coding是AI領域前盈利最的賽道，得益于早期積累、模型能提升和需求的契合：Copilot早于ChatGPT年上線，AI編程賽道已有較時間積累，為商業化奠定基礎；模型在編程任務上的表現優于其他領域，能取代初級中級程序員，推動具普及。程序員既是開發者是，深刻理解需求，產品市場匹配度（PMF）。AI具為程師帶來明顯提效，投資回報率，驅動付費意愿。數據來源：億歐智庫3.1 效編碼與需求契合，驅動AI Coding成

38、為AI 最具盈利潛應動化能(Agent)中等動化能低動化能(Copilot)編程新，編程愛好者初級到中級開發者級開發者，架構師執較為復雜的任務，適合中級開發者管理多任務項，處理復雜的代碼問題和調試提供更強的動化能，能幫助完成復雜的任務，尤其是在項成、調試和優化提供動化代碼重構、調試持、項管理等，幫助開發者優化復雜的系統并提升項效率功能簡單主要提供基礎的代碼補全和建議，幫助快速理解，功能有限適合編程新和編程愛好者，功能簡單主要提供基礎的代碼補全和建議，幫助快速理解并完成編碼任務動成代碼并進調試和優化，降低學習檻提供全動化的解決案，能夠處理復雜的系統設計、任務調度、代碼成、調試等，完全替代部分開發

39、過程持更復雜的項開發，提供代碼重構、動化測試等功能，幫助提作效率和代碼質量根據項需求提供個性化的建議和動化的調試案，減少開發者在編寫和優化代碼時的動作量企業級開發者全棧開發者數據科學家與機器學習程師移動開發者前端、后端開發者初級開發者 19獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()3.2 訂閱收費占主導，定制服務驅動價值客數據來源：億歐智庫u AICoding具在海外市場已經形成了可規?；虡I閉環。訂閱收費和免費增值模式占據超過65%的市場，多數產品傾向于以期綁定、引導升級的式盈利。企業定制和API調計費模式占較少，但針對價值客的定制服務和按量付費的透明模式在特定領域表現優異。u 免費模式仍有定市場

40、，特別是在教育和推領域，但單獨依賴免費模式盈利的產品較少。分為個訂閱版（$10/）和企業訂閱版（$19/），持多語代碼補全和團隊協作?？蛇x擇免費版本或付費訂閱（Pro版$15/、Teams版$29/）。數據來源：億歐智庫1.訂閱收費模式(Subscription-based)2.免費增值模式(Freemium)3.定制化收費模式(Enterprise Customization)4.API調計費模式(API-based)為企業提供定制解決案和服務，包括私有化部署、專屬持、企業級功能模塊等。通常要求較的前期投，并提供深的技術持和服務協議，適合企業或業客。按照API調次數或token消耗量收費，可

41、以根據實際使量靈活選擇消費平。通常適合對AI模型或服務有較調需求的開發者團隊，能夠直接將成本與量掛鉤，透明且靈活。提供免費基礎功能，同時提供級功能、API調或企業級服務的付費選項。吸引體驗產品的核功能，通過逐步引導轉化為付費。于具有較規模的基礎商，并允許型開發者免費使，推動市場滲透。通過付費或年費，按訂閱計劃獲得功能使權限。通常包括不同級別的訂閱案（如基礎版、級版、團隊版等），滿個開發者到企業團隊的需求。常于提供持續更新和持的產品，并強調期綁定。為型技術團隊提供企業級功能持，每每年定價499元899元不等。企業版費$5000起，提供多任務協作能和企業專屬服務。每千tokens收費$0.01，企

42、業級可以精確控制成本。按API調次數收費，適合需要量成代碼的開發團隊。提供免費基礎功能，企業版定價￥199/，為中開發者提供本地優化的代碼補全和注釋成。免費版持基礎功能，Pro版$20/提供更多次的調和級語持。5.免費模式(Free)提供完全免費的基礎服務或功能，常于教育市場、盈利應或吸引早期。在初期可以獲得量，后期通過其他式（如態服務、推效應等）間接獲利。完全免費提供中技術問答和代碼成功能。提供免費公測服務，吸引全棧開發者和創業團隊體驗。完全免費的繪草圖轉應服務，適合新或技術員。6.免費+企業定制模式(Free+Enterprise Customization)為普通提供免費版本，同時向企業

43、提供級功能、專屬持、和私有化部署的付費版本。這種模式吸引泛的同時，從企業客中實現盈利。免費版滿普通開發者需求，企業版提供定制化服務。開放基礎功能，企業需付定制費以獲得更安全性和私有部署持。7.按任務復雜度計費模式(Pay-per-task/complexity)按照執的任務或解決問題的復雜程度收費，付的費直接與任務的難度相關。通常應于需要特定功能服務的，不是期訂閱。據任務復雜度收費，企業按項需求付對應費。按任務復雜度收費，按成結果和改進建議的質量付費。8.態分成模式(Pay-per-usage)通過應商店或插件市場與開發者分成，例如AI成的代碼模塊或具鏈的商業化按數據量計費，適合需要規模數據成

44、和分析的客。按測試例數量收費（$0.1-$1/例），針對測試程師和DevOps團隊。盈利模式特點代表產品20獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()3.3 AI Coding企業級需求，聚焦于私有化部署與垂直場景適配數據來源：IDC.億歐智庫u 企業版AI Coding產品專注于為規模開發團隊和企業提供效的代碼成與優化具。與個版不同，企業版產品不僅提供代碼成的基本功能，還具備私有化部署、垂直場景適配、團隊協作、跨件分析等級特性。私有化部署尤其適于融、泛互聯、運營商、汽等業，對代碼安全性、數據隱私保護要求。公有云和云上托管的式則適于部分企業。u 從市場接受度來看，AI Coding產品在企業中已經得

45、到了較為泛的使，通過License收費，年費范圍為30萬200萬幣，依據企業規模、部署式和功能定制化程度差異化定價。使率為50%-80%，采納率為20%-30%，盡管仍有較提升空間，但已經顯出較的市場接受度。3000-10000企業級的開發團隊規模30萬200萬RMB主要通過License收費，費不等 融業對數據隱私和代碼安全要求極，需成符合融業規范的代碼（如控算法、交易清算邏輯），并持與內部系統縫集成 頭部銀和券商已規?；瘧狝I代碼成，涉及需求分析代碼成審核全流程的動化 互聯業項迭代快、代碼量，AI需成復性代碼以應對微服務架構、并發場景，并持主流框架；滲透率達80%的領域（電商后臺、管理系統

46、）依賴AI成標準化模塊，減少重復勞動 算法開發提效：AI代碼具需與MLOps結合，實現從數據預處理模型訓練服務上線的全流程代碼成。動化流程持：垂直商（如商湯科技）通過業模型成符合業務需求的定制化代碼 需適配Unity、Unreal等游戲引擎，成實時渲染邏輯、物理引擎交互代碼，并優化資源加載性能，快速成游戲原型代碼，持多平臺（PC、移動端）適配，縮短開發周期；AI可輔助成NPC為腳本、關卡設計代碼億歐智庫億歐智庫：AIAI輔助編碼已成為降低基礎開發成本的核驅動之輔助編碼已成為降低基礎開發成本的核驅動之減少動編碼量GitHub Copilot在預覽階段已實現近40%的代碼動成，開發時間縮短55%；

47、游戲開發成本可降低30%直接減少需求成本優化AI輔助具可減少20%-45%的軟件程出；AI的實時糾錯和注釋成功能減少了調試時間，代碼質量提升使后期維護成本下降開發周期縮短期成本效益提升AI集成使代碼錯誤減少30%，客滿意度提升，且錯誤預防能降低后期修復成本。效率提升和資源優化帶來的ROI收益遠超初期投資實現降本增效21獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()3.4 從動化補全到智能成與全優化，AI Coding具得到兩次市場驗證u AI Coding產品從基礎的代碼補全和動化功能出發，逐步提升到基于然語的智能代碼成與優化。初期通過提開發效率（如代碼補全和調試）解決開發者的重復性勞動，逐步過渡到通過

48、AI理解復雜需求并動成可代碼，成為“結果具”。隨著技術的進步，聚焦于更智能的功能，如跨件上下理解、低代碼開發和代碼重構，最終實現滿不同群體、提開發效率和質量的全智能化持。u AI Coding具通過精準解決開發者痛點、提供效代碼成和智能化持，獲得了的泛認可和付費轉化，已經實現了良好的市場適配。億歐智庫：AI Coding發展邏輯n Claude 3.5 Sonnet和OpenAI的o3 Codeforces，在代碼生成基準測試中分別達到93.7%和超過99%的得分，顯著優于人類水平n 國產模型如DeepSeek-V3、豆包1.5-Pro在公開評測中表現與國際前沿模型齊平代碼補全滿足不同場景需求

49、產品市場匹配度（PMF）已獲驗證GitHub Copilot用戶超百萬Cursor投后估值26億美元（4個月增長6.5倍）模型性能超越類程序員技術路徑多樣化海外標桿案例驗證可性端到端任務代理低代碼開發Devin以20億美元估值融資1.75億美元國產應用生態初具規模字節跳動推出MarsCode和Trae科大訊飛發布星火4.0 Turbo和iFlyCode國內企業快速跟進卓易信息推出低代碼IDE市場規模預測持續攀升n 2032年，全球AI編程市場規模將超過295億美元n 中國市場潛力巨大，AI代碼生成規模預計2028年達330億元人民幣代碼錯誤修復代碼審查通過然語描述需求直接成完整代碼模塊，核價值

50、從效率具升級為結果具以Copilot類具為代表，通過函數級代碼補全提升效率，付費意愿體現在節省重復勞動時間第次PMF（代碼補全）1第次PMF（然語成代碼）數據來源：億歐智庫，公開資料22獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()3.5 Al Coding 2025展望：模型與具深度融合，技術分化與市場競爭加劇u AI Coding具的發展前景闊，軟件開發的效率不斷提升，推動開發過程的動化和優化，未來將出現技術路線分化，市場競爭加劇。u 2025年，AI Coding臨多個核挑戰，包括跨件上下理解、成代碼的質量與可性、復雜需求的推理能、技術適配與集成難題、數據隱私與合規性問題等。未來的發展將集中在提升

51、智能化、動化和適應性，推動全動化開發平臺和低代碼平臺的普及。市場態擴張具融合與協作升級開發效率命技術路線分化與市場競爭加劇創業公司與企業在!編程具市場的競爭加劇。主要向包括：!#$%&$(：增強現有作流（如)*內嵌代碼建議）。!+,-(：動化部分開發任務（如動測試、部署）。專有代碼模型：微調提升特定領域表現，滿業需求。各!#$.&-+商不斷推陳出新。通過改進!模型、加強上下理解、提升成代碼的質量和準確性，競爭者不斷提升產品的技術實。AI具提升開發效率!編程具（如#/01$0、2&(3/4#$%&$(、5&-.1/06等）通過代碼補全、實時成、問題排查等功能，可縮短產品開發周期達789，并提升代

52、碼質量與個性化程度；語轉代碼：然語轉代碼能顯著增強，專業開發者可通過模糊需求成功能代碼，降低編程檻。深度集成開發流程!具與開發流程深度集成，例如5&-.1/06的“:$;協作智能體持開發者與!實時互動，提供上下感知建議，優化重構與調試效率。端到端動化趨勢顯現，未來或實現從設計圖到代碼的直接成，加速原型迭代。1n 上下文理解：AI模型在處理跨文件、跨模塊的復雜代碼時，往往難以理解整個項目的上下文。代碼補全和生成時容易出現不匹配或錯誤的建議，限制了AI Coding工具的實用性和準確性。2n 數據隱私與合規性：AI Coding工具涉及大量的代碼生成和用戶數據處理，如何確保這些數據在傳輸、存儲和使

53、用過程中符合隱私保護法規成為關鍵問題。3n 系統思維與全局協調：AI模型跨模塊、跨文件的整體理解和組織能力較弱，難以進行系統級的思維和全局協調。4n 持續學習與適應性：AI Coding工具需要與多種編程語言、框架和開發環境兼容。億歐智庫：核挑戰與技術瓶頸億歐智庫：AI Coding具發展前瞻5n 訓練數據質量受限：AI模型的性能很大程度上依賴于訓練數據的質量和多樣性。當前，許多AI Coding工具依賴于開源代碼庫和公共數據進行訓練，但這些數據集通常存在代碼質量參差不齊、缺乏領域專精等問題。數據來源：億歐智庫，公開資料23錄C O N T E N T S%AI Coding具的定義與發展背景

54、1.1 2024年AI Coding業發展背景1.2 2024年AI Coding業演變路徑1.3 2024年AI Coding業發展現狀01AI Coding具的產品分類與產業鏈圖譜2.1 2024年全球AI Coding市場具分類2.2 2024年中美AI Coding市場發展差異2.3 2024年全球AI Coding產業鏈圖譜02AI Coding具的商業模式、盈利空間與發展趨勢3.1 2024年AI Coding市場商業模式3.2 2024年AI Coding市場需求分析3.3 2025年Al Coding市場發展趨勢03主流AI Coding具測評與代表產品案例分析4.1 2024

55、年主流AI Coding具測評4.2 2024年AI Coding代表產品分析04獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()25u 本次AI Coding具評估結合定性專家調研和來Reddit、掘、GitHub及Discord社區的反饋，綜合評估了具在代碼成質量、上下理解、合規性、效率、糾錯能和安全性等的表現。通過專家審查和社區反饋，采5分制評分。u 評估內容涵蓋了多個維度，包括代碼成質量，評估成代碼時的準確性、清晰度和簡潔性。上下理解能，評估是否能夠持續有效地延續上下信息，避免成前后盾的代碼。代碼合規性關注成的代碼是否完全符合指定的功能要求。代碼執效率主要評估成代碼在負載或復雜計算任務中的表現。代

56、碼糾錯能則評估在遇到錯誤時的反應和修復能。數據安全性則考察成的代碼是否能有效防潛在的安全漏洞。u Cursor在成質量、執效率和安全性上表現優異，適合復雜項開發；Bolt.new在成質量代碼和上下理解表現突出，適合快速迭代開發；GitHub Copilot和Trae在簡單原型開發中較為效，但在復雜任務中的上下管理和錯誤修復能較弱；Replit和Gemini 2.0則適合輕量級開發需求。數據來源：億歐智庫，Reddit、掘、GitHub、Discord社區，問卷調查與訪談4.1 AI Coding具在代碼成質量、上下理解等表現存在差異化具代碼成質量上下理解能代碼合規性代碼執效率代碼糾錯能數據安全

57、性最終值 Cursor4.54.554.544.54.5 Windsurf3.544543.54.0 Bolt.new44.554.5444.3 Devin44.554.544.54.4 Trae3.53.5543.54.54.0 Github Copilot3.52.54.54.534.53.8 Replit4354.5253.9 Gemini 2.0433.5534.53.8 Claude 3.5 Sonnet3.533.5544.53.9 GPT-4o3.533.5544.53.9 億歐智庫：AI Coding具測評代碼成質量上下理解能代碼合規性代碼執效率代碼糾錯能數據安全性獲取更多維度

58、報告數據，請訪問億歐()26u Cursor以AI代碼成為核，構建了基于然語交互的開發輔助系統。其底層架構深度集成GPT-4、Claude 3.5等模型，通過語義解析將需求轉化為代碼段，同時保留VS Code的擴展態，允許縫銜接傳統開發具。運作流程強調“檔驅動開發”，需預先定義需求檔（包括功能描述、技術棧、數據庫設計等），Cursor基于檔上下進代碼成與修正，避免脫離系統設計的盲編碼。u Cursor采典型SaaS模式，提供免費試與分級訂閱（個版20美元/），通過降低技術檻吸引新開發者，形成基數優勢。數據來源：Cursor官，億歐智庫4.2 Cursor：整體產品測評超預期，理解代碼上下成難點

59、Cursor AI ServerCursor AI 服務器Normal Window正常窗Shadow Window影窗1234Normal Reader正常讀取器MessageportIPC進程間通信MessageportIPC進程間通信Port IPC端通信Normal Exthost正常擴展主機ShadowExthost影擴展主機Shadow Reader影讀取器AI EditIterates!Cursor-ShadowExtensionCursor-Shadow 擴展Cursor-ShadowExtensionCursor-Shadow 擴展億歐智庫：Cursor具運邏輯級程序員編程企

60、業開發者使Cursor進框架遷移和復雜功能實現時，AI能加速部分代碼的成，但由于上下理解有限，AI常忽略細節或成不符合業務需求的代碼。盡管如此，程序員通過反復調整和明確需求，能夠實現框架遷移，但依然需要動修正部分邏輯和細節。AI在處理復雜代碼時的局限性要求開發者對成的代碼進嚴格審查和驗證。依賴Cursor進基本的代碼成和錯誤修復，AI為其提供了低檻的編程持。通過簡潔的需求描述能夠得到有效的幫助，但在對復雜邏輯時，AI成的代碼容易偏離預期。需在AI成代碼后進基礎的理解和調整，才能避免潛在錯誤。AI主要提編碼效率，但仍法獨完成復雜任務。要依賴其提升開發效率和協助修復錯誤的功能。AI能夠處理重復性作

61、和常規問題，但在對企業級項的復雜需求時，AI的表現仍有待提。億歐智庫：三類對Cursor具使體驗反饋獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()27u Trae作為字節跳動推出的AI原集成開發環境（IDE），分為中版和海外版，運作模式以深度集成AI技術為核，通過然語交互重構傳統編程流程。產品內置Claude 3.5、GPT-4o及研的Doubao-1.5-pro等多模態模型，提供從代碼成、邏輯優化到項構建的全鏈條智能輔助。運作架構采“雙引擎驅動”：持開發者通過Builder模式直接成完整項代碼，實現“然語到可運程序”的跨越；另通過Chat模式提供實時交互式編程建議，形成“機協同”的動態開發場景。u 在

62、商業模式上，Trae構建了分層價值捕獲體系：基礎層通過免費使吸引開發者態，建市場滲透；增值層計劃推出模型API接服務，允許企業定義模型接，形成技術能輸出；戰略層則通過IDE整合字節跳動的云服務、數據分析等B端產品，形成開發者態閉環。數據來源：Trae，億歐智庫4.3 Trae:AI原IDE重構編程流程，打造多層次商業態，未來潛巨億歐智庫：Trae的雙模式交互架構動創建項結構Builder模式Chat 模式調代碼分析具、終端命令具從零成完整項框架然語交互實現代碼成、問題解答、代碼優化和錯誤調試交互式審查與執集成Claude 3.5、GPT-4o等模型，持多輪對話和上下引級程序員編程企業開發者Tr

63、ae具有較強的智能化適配能，能夠根據項中使的CSS框架動成符合結構的樣式，能更精準地理解并執復雜的需求。但在成過程中表現出定的不穩定性，成代碼的速度較慢。Trae的智能化成和動適配功能超出了傳統IDE的范疇，適于更效的開發場景。Trae 的界簡潔清爽，且完全本地化，中持使其更適合中國。依賴 Chat 模式簡化學習過程，但成的代碼質量有限，且修復困難。代碼成的質量不穩定，往往需要較多預。對話的連貫性有限，需要動選擇件路徑。億歐智庫：三類對Trae具使體驗反饋獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()結語uAI Agent的核能（規劃、記憶與具使）為AI Coding具的升級提供了關鍵驅動。從初期的Co

64、pilot到當前的AI Agent，AI具已從單的代碼成助，演進為能夠處理復雜開發任務并持多代理協作的智能系統。AI Agent通過效的任務規劃與上下記憶，確保在期開發過程中維持任務致性與效性，同時通過靈活使具，能夠覆蓋開發周期中的多個階段，提升整體開發效率。u伴隨著技術模型（如O1模型）推理能的提升，AI Coding具已不再局限于簡單的代碼成，逐步具備了深的邏輯推演與問題解決能。推理能的進步使得AI具不僅能夠動成質量代碼，還能夠主動識別代碼缺陷、優化邏輯，并提出創新性解決案，這轉變顯著提了開發效率并減少了預，同時推動了AI Coding具的應場景從代碼成擴展代碼測試、審查及動化部署等領域，

65、形成了更為泛的開發持態系統。AI具在提作效率、減少為錯誤、優化開發流程展現出顯著優勢，逐步取代傳統的開發法，并推動軟件開發的動化和智能化。u展望2025年，AI Agent驅動的AI Coding具的泛應將重塑軟件開發業的產式。通過顯著提升開發效率、降低技術檻，AI具不僅增強了開發者的產，還推動開發流程的根本性變，預計將在全球軟件開發態中產深遠影響，加速技術創新和業轉型。持續關注敬請期待28獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()29u 團隊介紹：億歐智庫（EO Intelligence）是億歐旗下的研究與咨詢機構。為全球企業和政府決策者提供業研究、投資分析和創新咨詢服務。億歐智庫對前沿領域保持著

66、敏銳的洞察，具有獨創的法論和模型，服務能和質量獲得客的泛認可。億歐智庫期深耕海外市場、新科技、消費、健康、汽出、產業/業、融、碳中和等領域，旗下近100名分析師均畢業于名校，絕多數具有豐富的從業經驗；億歐智庫是中國極少數能同時產中英深度分析和專業報告的機構，分析師的研究成果和洞察經常被全球頂級媒體采訪和引。以專業為本，借助億歐和億歐國際站的傳播優勢，億歐智庫的研究成果在影響上往往數倍于同。同時，億歐內部擁有個由數萬名科技和產業端專家構成的資源庫，使億歐智庫的研究和咨詢有強撐，更具洞察性和落地性。關于億歐肖丹云u報告作者：億歐智庫 分析師Email：獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()30u 版

67、權聲明：本報告所采的數據均來合規渠道，分析邏輯基于智庫的專業理解，清晰準確地反映了作者的研究觀點。本報告僅在相關法律許可的情況下發放，并僅為提供信息發放，概不構成任何告。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意均不構成對任何的投資建議。本報告的信息來源于已公開的資料，億歐智庫對該等信息的準確性、完整性或可靠性作盡可能的追求但不作任何保證。本報告所載的資料、意及推測僅反映億歐智庫于發布本報告當之前的判斷，在不同時期，億歐智庫可發出與本報告所載資料、意及推測不致的報告。億歐智庫不保證本報告所含信息保持在最新狀態。同時，億歐智庫對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，讀者可關注相應的更新或修

68、改。本報告版權歸屬于億歐智庫，歡迎因研究需要引本報告內容，引時需注明出處為“億歐智庫”。對于未注明來源的引、盜、篡改以及其他侵犯億歐智庫著作權的商業為，億歐智庫將保留追究其法律責任的權利。關于億歐u 關于我們：億歐是家專注科技+產業+投資的信息平臺和智庫；成于2014年2，總部位于北京，在上海、深圳、南京、紐約設有分公司。億歐中國、影響全球，/客覆蓋超過50個國家或地區。億歐旗下的產品和服務包括：信息平臺億歐（）、億歐國際站（EqualO）、研究和咨詢服務億歐智庫（EO Intelligence），產業和投融資數據產品億歐數據（EO Data）；業垂直公司億歐健康（EO Healthcare）

69、和億歐汽（EO Auto）等。獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()31u 核優勢：EqualOcean的報告傳播，且和頂尖學術機構（如復旦學，浙江學），官媒體有合作，部分報告可直接發給到政府領導做參考。憑借泛的海外眎絡與深度調研，每產出出海熱國家深度研究報告，涵蓋印尼、越南、泰國、本沙特、UAE、肯尼亞，墨西哥、巴西、英國、德國、其等國家。EqualOcean直連出海全球化向的決策者，重點客的稿件可協調在EquaIOcean核渠道（出海全球化百會社群、創始合伙的個社交渠道）傳播。EquaiDcean發起的 出海全球化百會(GGC100）昰出海全球化向的頂級組織和社群，聚批了最有代表性的企業家、

70、投資，學者、媒體。出海全球化百會采取邀請制，嚴格審核成員的資質。平時通過組織視頻直播，私密飯局、私童會、海外游學等線上線下活動使成員之間交換思想、達成相關合作。EqualOcean發起的出海頂級服務商項，篩選出海全球化向各環節有代表性的服務商作為緊密合作似伴，實現共贏。關于EqualOcean獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()32u 基于的研究和咨詢能，同時借助億歐和億歐國際站的傳播優勢；億歐為創業公司、型企業、政府機構、機構投資者等客類型提供有針對性的服務。u 創業公司億歐旗下的億歐和億歐國際站是創業創新領域的知名信息平臺，是各類VC機構、產業基、創業者和政府產業部重點關注的平臺。創業公司

71、被億歐和億歐國際站報道后，能獲得巨的品牌曝光，有利于降低融資過程中的解釋成本；同時，對于吸引上下游合作伙伴及招募才有積極作。對于優質的創業公司，還可以作為案例納億歐智庫的相關報告，樹權威的業地位。u 型企業憑借對科技+產業+投資的深刻理解，億歐除了為些型企業提供品牌服務外，更多地基于的研究能和第三視，為型企業提供業研究、研究、投資分析和創新咨詢等服務。同時，億歐有實時更新的產業數據庫和泛的鏈接能，能為型企業進產品落地和布局態提供持。億歐服務獲取更多維度報告數據，請訪問億歐()33u 政府機構針對政府類客，億歐提供四類服務：是針對政府重點關注的領域提供產業情報，梳理特定產業在國內外的動態和前沿趨

72、勢，為相關政府領導提供智庫外腦。是根據政府的要求，組織相關產業的代表性企業和政府機構溝通交流，探討合作機會；三是針對政府機構和旗下的產業園區，提供有針對性的產業培訓，提升業認知、提招商和服務域內企業的平；四是輔助政府機構做產業規劃。u 機構投資者億歐除了有強的分析師團隊外，另外有個超過15000名專家的資源庫；能為機構投資者提供專家咨詢、和標的調研服務，減少投資過程中的信息不對稱，做出正確的投資決策。u 歡迎合作需求聯系我們，起攜進步；電話 010-53321289，郵箱 XXX億歐服務址：https:/ 上海：上海市徐匯區桂平路391號新漕河涇國際商務中B座1703深圳：東省深圳市南區華潤置地廈 C 座 6 層 紐約：4 World Trade Center,29th Floor-Office 67,150 Greenwich St,New York,NY 10006