What will Software Engineering look like in 2027
2027年软件工程将呈现怎样的面貌？- Aviator 博客
与AI的结对编程已成为必需，而非新奇。熟悉公司的AI技术栈已成为入职流程的一部分。
对工程师的期望不断提升。他们 需要掌握AI工具，具备强烈的产品直觉和系统思维能力 。软件架构师管理着精简的工程团队和AI agent，负责架构设计与将构想变为现实。代码审查比以往任何时候都更重要。Vibe Coding已成主流，但也在不断演进。
欢迎来到2027年的软件工程新状态！
当前AI工具状况
谷歌最新发布了Gemini 2.5 Pro，在编码和思维相关任务上有显著提升。随着Cursor、V0、Bolt等工具的出现，“vibe编码”正在普及，越来越多的人能够参与软件构建。
企业方面仍处于试验阶段，摸索哪些工具真正适合自身。像Copilot、Cursor和Windsurf这样的编码助手逐渐融入企业工作流。 但目前对AI工具的评估更多基于情感而非严谨分析。
AI工具的使用也因资历不同而异。资深工程师针对特定任务使用，并提供反馈和迭代；初级工程师则更多用AI聊天助手替代传统的Stack Overflow搜索。
每天都有新的发展，出现了AI驱动的安全审计、代码迁移和代码审查等有趣应用。
那么，2027年我们会处于什么位置呢？
AI增强团队
到2027年，AI结对编程将从新奇变为必需。公司的“AI技术栈”、AI协作和提示工程将成为工程师入职的必修课。AI技能提升也会成为熟悉公司AI栈的必要步骤，这些技能大多可迁移。
软件架构师的崛起
工程团队将变得更加精简。杰夫·贝佐斯提出的“两披萨规则”——理想团队人数是两张披萨能喂饱的人数——在未来将演变为“一披萨团队”。
团队更精简的原因是大量工作可以由AI代劳，但需有人监督。 这催生了软件架构师角色，负责系统架构设计和将想法转化为现实。他们会根据产品需求文档（PRD），与AI协作完成架构设计、安全分析和复杂调试。
未来，这些软件架构师将成为“AI代理的管理者”，负责指导、审查和验证代理的工作。他们的职责还会与产品经理重叠，直接承担组织的业务目标。甚至可能出现融合软件架构师与产品经理职责的新角色。
AI = 软件实习生大军
AI模型将持续进步，但两年内不太可能达到100%准确率。尽管会越来越依赖AI完成“繁重工作”，但仍需合理的安全措施和人工验证。预计将出现更多自主工作，但设有人工核查的检查点。
可以把AI看作一支庞大的软件实习生大军，你分配具体任务给他们，他们负责计划、编写或重写代码，并在关键节点请求反馈。这也是为什么代码审查会变得尤为重要。
AI代码审查
如果大量代码由AI编写，我们还会依赖AI代码审查吗？
AI代码审查将帮助更早、更自主地发现和解决问题。但它们只是与AI代码编辑代理协作的另一类代理。最终，所有代码仍需经过人工审查周期，AI代码审查类似智能代码检查工具，提前验证代码质量。
超越Vibe编码
Vibe编码指AI帮助半熟练或非开发者构建端到端应用，现正迅速发展。到2027年，它将成为主流，并形成两大结构化软件开发用例：
1. 独立创业者（Solopreneurs）
为独立创业者、内容创作者和爱好者提供轻松编码，构建专业化应用并运营小型可持续业务。他们会借助AI专家自由职业者解决难题。
2. 企业
企业拥有软件架构师和复杂AI工作流，数百个AI代理执行数千项任务，由架构师指导。
随着软件构建成本降低，实验和个性化将成为重点。软件架构师会模拟多种架构，进行大规模A/B测试，用户行为不断驱动产品演进。
持续验证取代传统测试
传统单元测试将演变为持续验证，特点包括：
- 通过AI助手让形式化方法变得可用
- 基于规格自动生成属性测试用例
- 运行时验证确保系统在运行中保持不变式
这一转变将根本改变软件质量观念，从“捕捉漏洞”转向“证明正确性”。
2027年软件工程师技能
软件开发者或计算机科学毕业生不仅要熟练使用现代AI工具，还需具备强烈的产品直觉和系统思维 。随着角色融合，工程师的期望持续提升。
新毕业生若想脱颖而出，应更多尝试，构建不仅是学期项目的原型和概念，而是真正具有价值和一定用户基础的小型业务。
部分毕业生甚至可能成功创业，避免进入传统9-5工作。
影响工程的其他因素
远程工作
远程工作自疫情以来普及，将持续流行。尽管企业仍有召回员工回办公室的意愿，但软件工程将超越简单的功能开发和编码，要求更深刻理解业务需求并与业务方紧密协作。
量子计算
量子计算到2027年尚未普及，前瞻性企业将引入量子感知方法：
- 在虚拟量子硬件上测试算法的仿真环境
- 针对特定问题的混合经典-量子架构
- 培训工程师为量子时代做准备
最具创新力的公司将组建小团队探索量子在密码学、优化和机器学习中的应用。
我可能错了
AI进展难以预测，上述预测未必全部成真。某些当前看好的工具可能受限，另一些目前不显眼的技术或成颠覆者。
2027年可能会出现AI技术的严重限制或安全问题，企业将更注重安全合规，可能放缓AI增强团队的扩展。AI工具能力或将停滞，重回人类工艺。
“Vibe编码”或遭遇监管障碍，或因过度自动化引发“精工软件”复兴。
这些思考虽带来焦虑，也帮助我们为未来做好准备。可以肯定的是，软件工程正在变革，保持适应力、好奇心和开放心态比押注单一未来更重要。