报告概述
本报告基于2025年对国内软件及IT企业的调研，旨在全面反映DevOps及研发效能在国内的发展现状与趋势。报告覆盖了DevOps研发效能度量、实践成熟度、CI/CD流水线建设、DevSecOps、LLM赋能DevOps以及BizDevOps等核心主题，并收录了多个优秀企业案例。报告采用厂商中立视角，结合国家标准GB/T 42560-2023的框架，为读者提供横向国际对比与纵向趋势分析，帮助组织了解行业基线，识别改进机会。
报告的核心结论
高效能团队在研发效能各维度实现全方位领先
报告将受访者按效能指标覆盖率分为高效能组与一般效能组。高效能组在质量、交付、稳定性、安全及需求管理等所有维度均显著优于一般组，其关键指标覆盖率普遍高出20-30个百分点。高效能团队在自动化程度、组织级度量和缺陷流转等实践上优势突出，而一般团队在制度化流程规范方面差距更大。
LLM应用集中在开发左侧阶段，过程转型是最大挑战
LLM已深度融入编码和需求阶段，约60%的效能组认为LLM带来超过20%的效能提升。然而在构建、部署、运维等右侧阶段使用率偏低。引入LLM的最大挑战并非技术本身，而是过程转型（38%），其次是技术研发（30%）和人员适应（18%），表明LLM落地是一场人、流程、技术的全面变革。
分支开发模式占据主流，半数组织面临技术能力瓶颈
调查显示60%的组织采用分支开发策略，分支开发+主干发布是最主流模式（35%）。CI/CD流水线建设中40%的组织已完成基本自动化，但50%的受访者认为专业知识不足和技术更新能力欠缺是主要挑战。低效能团队困扰于基础流程缺失，高效能团队则关注技术债务与规模化问题。
BizDevOps仍处初期探索，业务技术协同是核心障碍
仅15.8%的组织已全面实现BizDevOps并形成体系，高效能组推进更积极（22%全面融入）。最大挑战是业务团队缺乏技术参与能力（31.6%），其次是业务与技术目标不一致（23.7%）。当前非技术人员主要通过同步工具和会议参与（36.8%），自动化工具协助占34.2%。
报告回答的关键问题
高效能团队与一般团队在研发效能上有哪些关键差异？
高效能团队在端到端度量、持续集成成功率、缺陷逃逸率控制、安全事件监测等关键指标上显著优于一般团队，其指标覆盖数平均7.6个（一般组3.2个）。在实践层面，高效能团队在自动化、组织级度量与缺陷流转等方面采用率更高，尤其在依赖制度化流程的实践上差距最大，体现了工程体系规范化程度的差异。
AI生成代码在DevOps中如何管理？
报告显示41.94%的组织对AI生成代码施加更多安全检查、抄袭检测等保障措施，另有35.48%视同人类代码但暂未额外管控。高效能团队更倾向于未来采取规范措施（47% vs 低效能组23%）。此外，架构治理方面普遍缺乏自动化和可视化能力，仅30%的组织有效落实自动化治理。
组织规模如何影响研发效能度量指标覆盖？
组织规模与度量指标数量呈正相关。万人级组织中有72.73%覆盖端到端度量指标，而20人以下组织33.33%存在度量认知缺失（不清楚相关度量）。总体上40%的组织拥有超过30个端到端度量指标，表明多数组织采用高密度度量体系，但小微企业认知和建设仍需加强。
DevSecOps当前面临的主要挑战是什么？
安全测试自动化程度不足是核心挑战，73.33%的受访者仅部分集成安全测试且需人工执行，仅13.33%实现完全自动化。安全人员配置呈两极分化：10%组织无专门安全人员，38%仅有1-5人，32%拥有20人以上团队。安全与DevOps整合中40%尝试整合但存在问题，流程衔接和技术实施障碍明显。
报告中的代表性数据
组织规模与端到端度量覆盖
2025年，万人级组织中覆盖“需求→上线→运营”全链路端到端度量指标的比例，显示大规模组织度量体系更完善。
AI代码安全管控措施采用率
2025年，组织对AI生成的代码施加更多安全检查、抄袭检测等保障措施的比例，反映行业对AI代码风险的重视。
BizDevOps全面融入比例
2025年，已全面实现BizDevOps并形成体系的组织占比，表明该实践仍处于初期探索阶段。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 受访者概况：涵盖行业分布、岗位角色及组织规模与安全人员配置的详细分析，为后续效能研究提供人群基础。
- DevOps研发效能度量：详述十项关键效能指标的定义、计算方式及高效能组与一般效能组的对比，揭示度量体系与效能的关系。
- DevOps研发效能实践：基于GB/T 42560-2023国标的十一项实践能力域分析，包括每个能力的定义、度量映射及组间对比雷达图。
- CI/CD流水线：介绍流水线建设现状、开发策略对比（分支开发 vs 主干开发）以及高效能/低效能团队面临的差异化挑战。
- DevSecOps：深入分析软件代码及架构可信、软件供应链可信（如可信开源组件库）及安全测试成熟度，包含AI代码管控措施。
- BizDevOps：探索情况与建设挑战，对比高效能组与一般效能组的实践差异，以及非技术人员参与方式。
- LLM赋能DevOps：涵盖投入意愿、应用阶段（左侧 vs 右侧）、效能提升效果及过程转型等挑战，附有高效能组与低效能组对比。
- 优秀企业案例：收录浪潮科技、云南电网、中国电信、长江证券、中国联通、中国人寿、中国移动、嘉为蓝鲸等8个企业的一体化研发效能量化成效与实践方法。
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