亞信×火山引擎：6000+席位，用TRAE 跑通企業級AI研發落地

對於大型企業而言，衡量AI Coding成熟落地的標誌，不在於能寫多少代碼，而是能否在安全可控的前提下，實現組織級的規模化複製。亞信深耕ICT與企業數字化領域30餘年。近年來，亞信AI業務高速增長，在AI轉型中，亞信也曾面臨研發交付項目週期長、需求複雜、協作角色多、質量要求高等難點，其面對的是典型的大規模研發組織場景——上萬名研發工程師、大量並行研發項目、全技術棧覆蓋。對亞信而言，需要的不只是聰明的編程工具，而是一套能落地、能度量、能複製的企業級AI Coding解決方案。

亞信與火山引擎深入合作，通過TRAE IDE，將AI Coding 融入研發交付全鏈路，目前已經服務6000+席位規模化部署，研發團隊AI編碼貢獻率達32%，SDLC整體提效15%。“亞信通過引入TRAE，探索出企業級智能研發規模化落地的新路徑。”亞信科技副總裁 李小平基於TRAE建設企業級AI研發底座作為大型科技企業，亞信在推進AI Coding落地時重點關注五個核心問題：能不能滿足企業級安全合規准入要求？能不能真正縮短研發與交付週期？能不能在提效的同時，保障質量穩定性？能不能實現組織級沉澱和複製？能不能量化提效價值？

亞信通過火山引擎TRAE，構建了一套覆蓋 “知識工程 + 智能體矩陣 + 數據閉環” 的整體AI Coding方案。首先，構建企業級知識工程。通過注入企業私域知識，讓 AI 更懂亞信科技的業務、技術棧、研發規範和代碼風格，讓企業經驗成為 AI 研發過程中的可被調用的能力。其次，開發了全流程的研發智能體矩陣，包括需求分析 Agent、編碼 Agent、測試 Agent、評審 Agent、運維 Agent等，並通過多 Agent 編排，實現跨角色、跨階段的協同自動化，提升整體研發效率。

最後，建設研發數據閉環，對研發過程數據進行持續沉澱與反饋：用得越多，數據越豐富；數據越豐富，AI 越理解組織和業務；AI 越智能，越能進一步提升研發效率和質量。TRAE讓AI Coding真正走進真實研發流程，而非停留在開發者桌面，滿足企業級AI Coding成熟落地標準：在安全方面，TRAE以代碼不留存、不上傳、不參與訓練等安全原則構建基線，清晰界定數據邊界、權限邊界與知識產權邊界。在適配方面，針對亞信多技術棧、多團隊、多系統並行的複雜研發環境，TRAE支持自定義模型接入與企業系統深度集成，可靈活適配現有研發體系，避免形成孤立的AI試驗場景，實現AI能力與企業研發體系的深度融合。

在接入方面，TRAE支持IDE插件、CLI、SOLO等多元接入入口，全面覆蓋代碼生成、代碼解析、調試排錯、重構優化、測試生成等研發高頻場景。研發人員無需改變固有工作習慣，即可在原有工作流中快速調用AI能力，大幅降低上手門檻。在效能評估方面，依託完善的數據採集能力，TRAE精準採集調用量、採納率、AI貢獻率、效率提升和質量變化等核心指標，建立統一、標準的價值評估口徑，為優化推廣策略、調配資源提供精準依據。在資源管理方面，TRAE通過賬號體系、可視化看板、Token管理和部門維度統計，支持部門維度數據統計與資源調度，將AI編碼從個人輔助工具，升級為企業可管控、可運營的組織級研發能力平臺。

亞信科技副總裁李小平介紹，基於TRAE的能力，亞信把在通信等行業沉澱30多年的“毫秒級”精準計費、計量及管理能力，注入AI調用全鏈路，打造出"天樞·元衡"Token ERP，實現了從“工具賦能”到“一體化企業智能運營平臺”的躍升。

“天樞·元衡”Token ERP，構建起包括“精準計量”、“分級計費”、“智能核算”的“三層度量體系”，讓Token成本可算、可控、可審計，實現精準度量；通過公司級穿透、部門級核算、項目級評估、場景級洞察，實現token的多維度、深層次ROI洞察；通過token預算機制、動態模型成本核算、業務單元歸屬財務分攤、全鏈路數據留痕審計追溯，讓CFO們不僅可輕鬆瞭解token的投入成本，更可隨時掌控Token的產出效率，讓token真正成為AI時代企業數字化基礎貨幣。

邁向 AI原生研發組織亞信與火山引擎的合作，驗證了一條清晰的AI原生研發組織落地路徑：從試點驗證，到指標對齊，再到能力補齊、組織複製和持續運營。

• 試點驗證：優先選取高價值的業務團隊和項目做試點，讓價值先在重點場景中得到驗證，降低一次性全面推廣的風險；• 指標對齊：統一效能評估指標口徑，建立標準化考核體系，如統一採納率、效率提升、質量變化等核心口徑，讓管理層能夠用一致標準衡量；• 能力補齊：根據試點驗證的反饋持續補齊接入能力、數據看板、OpenAPI、Token 管理等能力，讓產品能力更貼合企業真實使用場景；• 組織複製與持續運營：將成熟經驗沉澱為標準化流程，快速複製至各事業部、各項目組；最後通過常態化培訓、工單支持、FAQ、定期覆盤等維持團隊的使用熱度，讓AI研發提效成為企業長期、常態化能力。

經過全流程落地與持續運營，TRAE為亞信帶來了效率、質量、規模三方面的可量化增長。目前平臺已實現6000+研發席位規模化部署，研發團隊AI編碼貢獻率達32%，SDLC整體提效15%，大幅緩解核心項目的交付週期壓力。在交付質量上，核心團隊代碼缺陷逃逸率下降69%~71%，顯著降低項目返工成本，保障高精度、高可靠的業務交付標準。在以TRAE跑通企業級AI研發落地之後，亞信更進一步將三十年通信級計量計費能力延伸至AI算力運營，在業內率先邁入“企業AI Token治理”新階段。這一能力讓客戶的每一筆AI投入可算、可控、可審計，Token消耗真正對應業務價值，為企業贏得AI規模化落地的先機。

未來，火山引擎將與亞信持續深耕企業級AI研發場景，打造更多可複製的 AI 應用標杆，共同助力各行各業智能化轉型。