“我的研发团队到底把效能发挥到了什么程度？”
“我们与行业里的佼佼者相比，又身处何处？”
“在成本日益收紧的今天，如何驱动团队以更高效能交付更高质量的产品？”
这些问题，正越来越频繁地出现在每一位研发负责人、企业管理者、CTO，乃至CEO的案头。过去，我们或许只能凭感觉、靠经验来揣测和判断。然而，当企业规模扩大，技术栈日益复杂，市场竞争白热化时，这种“盲人摸象”式的管理方式，将不可避免地带来巨大的风险和成本浪费。
这时我们需要一面反映行业现状、指引优化方向的“镜子”，这便是思码逸发起并坚持每年发布《DevData 研发效能基准报告》的初衷。
如果一年只订阅一份行研，为什么是《DevData 研发效能基准报告》？
继去年报告的成功发布，思码逸带着更深的思考和更足的诚意，隆重推出2025年度《DevData 研发效能基准报告》。不仅延续了第一期的高品质，更在以下几个核心维度做了价值加码：
以客观数据结合主观问卷
在研发效能度量领域，传统的调研往往受限于主观问卷，容易出现信息偏差、模糊不清，甚至“报喜不报忧”的情况。思码逸深知这一痛点，因此，《DevData 研发效能基准报告》从诞生之初，便拒绝单纯依赖主观调研，而是业内首次采用“客观数据结合主观问卷”的方式，避免了传统主观调研中的大量误差和模糊信息。
提供量化自身的基准和指征
本次报告基于上百家调研企业实际收集的客观研发数据，采用科学的分析方法，统计出覆盖交付速率、交付质量、交付能力三大认知域、包括贡献均衡度、代码生产率、需求吞吐量、需求交付周期、函数圈复杂度、代码评审通过率在内的18个核心指标的基准线（或表征）。帮助读者清晰准确地量化自身团队在行业中的具体位置。
解码高效能团队
除了量化基准，报告更从多个维度深入探究了效能提升的关键因素和存在的主要障碍，揭示了高效能团队的共性特征。它不仅仅是一份数据罗列，更是一份诊断书，帮助管理者们明确自身短板，找准提升方向，从而制定出有针对性的优化策略。
客观展现AI在企业中的应用效果
在当前的AI热潮下，企业普遍对AI赋能研发效能寄予厚望，但对其真实效果往往缺乏系统性的认知。本报告充分利用独有的客观数据采集与分析优势，首次对AI在企业研发流程中的实际应用效果进行了深度剖析，揭示了AI在提升交付效率、代码质量、团队协作等方面的真实效能增益与潜在挑战。
报告抢先看
在整理这份来自200+企业、涉及数万名开发者的数据时，我们看到了许多有价值、让人深思的现象。这些发现，或许会颠覆您对研发效能的固有认知，为您带来全新的管理视角。
规模与效率并非简单的反比。 与“越大越慢”的传统认知不同，虽然百人内小团队的效率最高，但超过500人的大团队，其生产率中位数反而高于100-499人的中型团队。
组织扩张的真正挑战在于贡献均衡。 数据显示，代码贡献均衡度（团队中多少比例的成员贡献了80%的代码）会随企业规模扩大而持续下降，从百人内团队的39%降至五百人以上团队的31%。这提示管理者要警惕因规模扩张带来的知识孤岛与成员冗余的问题。
AI能提升效率，但对质量的作用尚待验证。 应用AI的团队效率确实有提升，代码生产率中位数提升了17%。但在质量方面，约40%的企业反馈AI“效果不明显”，说明其在处理有复杂依赖和知识的质量保证工作时仍面临挑战。
行业对AI的认知从狂热走向务实。 尽管AI带来了客观的生产率提升，但企业普遍反馈实际效能提升在“20%以下”或“不明显”。这表明，行业已从早期的高期望回归理性，开始务实地看待AI应用的实际效果。
行业整体的交付能力进步。超过46%的企业迈入了交付能力“高等级”行列，这背后是无数团队对DevOps、持续集成和交付等理念的积极探索与实践。
下载报告：https://www.merico.cn/benchmark-report-2025
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