世界互联网大会领先科技奖背后，Qoder 凭什么拿下中国 AI 编程市场第一

2026 年 11 月，每年乌镇世界互联网大会期间举办的领先科技奖，已经走到第十年。

作为面向全球征集互联网领域领先成果的国际性科技奖项，领先科技奖每年会选出涵盖基础研究、关键技术与工程研发约 15 至 20 项获奖项目。一定程度上，它的评选也预示了未来几年潮水的走向。

这一年，传统互联网的光环逐渐退去，AI 成了最大的关键词。其中，仅工程研发组的 8 项获奖成果，从 AMD 的 AI 处理器，到蚂蚁的大模型健康服务平台，再到地平线的整车智能体……就有至少 5 项与 AI 有关。

而在通用 Agent 这一领域，阿里旗下智能体平台 Qoder，成为了国内唯一获此殊荣的通用 Agent 产品。

至此，在领先科技奖诞生的第 10 个年头，命运形成了一个有趣的回环。

那时的领先科技奖，名字还叫世界互联网领先科技成果发布活动。而那一年在首届活动中，与特斯拉自动辅助驾驶、微软 HoloLens、「神威·太湖之光」超级计算机并列入选的，正式阿里云飞天开放平台为基础的大规模分布式交易处理平台。

那时的飞天，立项已经超过 7 年，逐渐从承托阿里庞大业务的基础设施，转变为连接超过百万台服务器，能把计算能力送到更多企业手中的行业 Infra 定位。乌镇的亮相，见证了飞天从内部技术攻坚走向更广阔市场的历程。

论资历，这款 2025 年 8 月才首次上线的产品还很年轻；但论成绩，迄今为止，这款产品的全球用户已经超过 800 万；IDC 发布的 2025 年中国 AI 编程市场份额报告中，阿里以 47.6%的份额位居第一，超过第二至第五名之和；Gartner 最新的企业级 AI 代码智能体魔力象限，也将阿里云列入「挑战者」，与 AWS、Google 等公司同处这一象限。

从云计算的大幕拉起到 AI Coding 的编程新范式，相比 10 年前的云计算时代，今天的竞争节奏已经被压缩到以周、甚至以天计算，竞争烈度也今时不同往日。那么，外有海外优秀产品在前，对内又有国内厂商密集入场，Qoder 究竟是如何从强敌环伺中突围的？

在 Qoder 正式立项时，它所要进入的市场，已经坐满了人。

2025 年 6 月，阿里成立面向 Agent 时代的 AI 创新事业部。Qoder 团队随即开始冲刺，那时手里待完成的清单：从产品到官网，从用户体系到商业化链路、营销，再到面向全球用户的部署架构，一切都要从 0 开始

但此时，海外先行者已经有了相当可观的规模。同月，Cursor 刚刚完成 9 亿美元融资，估值达到 99 亿美元，年化经常性收入超过 5 亿美元；紧随其后，GitHub Copilot 官宣用户达到 2000 万。Claude Code、Codex 也在一轮轮产品革新中不断争取开发者，让 AI 接手越来越完整的开发任务。

7 月，字节旗下 TRAE 推出 SOLO 模式，将自主开发延伸到需求规划、编码与部署。8 月 21 日，Qoder 上线。仅 19 天后，腾讯发布 CodeBuddy CLI，并直接官宣国内版全系列产品免费使用。

开发者已经不缺选择。作为一款新产品，Qoder 要争取的，是开发者们可能已经交给其他工具的时间与信任。

但好在，这是一个已经有了充足准备的团队。Qoder 负责人丁宇，花名叔同，2010 年加入阿里，长期与云计算底层技术打交道。从全面容器化、统一调度到混合部署，再到让庞大的业务系统稳定运行，对他来说已经是轻车熟路。并且，早在 2023 年，大模型编程能力尚未成熟时，他就开始与内部大模型团队协作，主导研发通义灵码，带领的团队从代码补全、问答和局部修改做起，对真实开发中模型怎样理解私有代码，企业怎样部署与管理，都已经有了成熟的摸索。

这些基于真实场景锻炼出的经验，也成为了 Qoder 打响第一枪的关键：去年 8 月 Qoder 刚亮相时，选择把 Repo Wiki 和 Quest 放在了重要位置。打开一个项目，Repo Wiki 先梳理架构、模块与依赖，帮助人和 Agent 认识工程；接到开发任务，Quest 与用户明确需求和验收条件，再持续推进规划、编码和验证。补全代码、对话修改、委派完整任务，可以在同一款产品里完成。

五天后，超过 10 万名开发者加入。此后，JetBrains 插件、CLI、企业版和 Teams 版接连推出。半年内，一套覆盖不同开发习惯的产品矩阵成形。

于是，2026 年初，借助已有的Qoder 能力，团队将其用在了内部的开发流程中，五个人仅用七天时间，就完成了桌面助手 QoderWork 的开发，又用 18 天时间上线了 QoderWake，让数字员工拥有岗位身份、长期记忆、技能和权限边界，能够进入日常协作，持续承担工作。

与之同期，阿里的 Qwen 模型体系，也为这种尝试提供了条件。模型、Agent 运行框架和产品可以共同调整，意味着一次任务失败后，团队能够沿着执行过程继续追查：信息是否找全，工具是否合用，模型是否学会了正确的做事方法，最终深入到问题的最底层。

就这样，团队一边开发 Agent，一边用 Agent 改造自己的研发；阿里此前积累的模型、云计算与研发经验，被重新组织进一套产品，Qoder 也开始拥有了与全球顶级对手持续竞争的能力。

今年 8 月，Qoder 焕新升级迎来统一入口，这是一款以 Coding 为核心能力，面向所有人的智能体工作台，用户无论是否懂代码，都能把创意快速转化为可落地的成果。

全新 Qoder 的核心优势在于既能适配专业开发人员需求，也能覆盖产品、设计、运营、数据、独立创作者等一众目标明确、能辨别产出好坏、希望快速落地创意的人群。

上线三天用户破 10 万，再次展现了 Qoder 的 AI 速度。

阿里内部的探索，展示了一支顶级技术团队怎样用 Agent 改造研发。

但走出阿里的项目室，Qoder 遇到的，往往是企业已经运行多年、五花八门的复杂系统、多年沿袭下来的流程，以及不同团队各自的开发思路和技术标准。

能否在这些工程约束里实现效率加速，才真正决定了开发者会不会继续把任务交给它。

以山东山大华天软件为例，在工业设计中，工程师从供应商那里收到零件模型，或者准备复用旧设计时，文件里可能只剩下完整的外形。最初怎样建模、用了哪些参数、各处尺寸如何关联，已经无从得知。要在此基础上改型，往往还得重新分析结构、补做建模。

接入 Qoder 后，团队让 AI 配合行业知识和专业工具分析模型，再调用 CrownCAD 的建模能力，重新生成带有可修改参数和建模记录的模型。旧零件由此能够继续用于设计与校验。

在这类任务里，Qoder 要能够接入专业的 CAD 系统，让生成结果经得起几何计算和工程校验。到了汽车研发，同样是做验证，又有另一套新的要求。

吉利的一位智能座舱语音开发主管工程师，希望车机回答「雨刮器怎么用」时，能直接给用户展示适配当前车型的图文指引。听上去只是一个小功能。真正做起来，图片多大、文字怎样排、放到车端是否合适，都要来回调整。过去，这样的开发往往要经历三到五轮台架或实车验证。