基于AI辅助编码的海关信息化建设路径实践研究-中国口岸科学技术-2026年01期

基于AI辅助编码的海关信息化建设路径实践研究

作者：王万成李俊超刘阳

王万成李俊超刘阳

王万成¹ 李俊超² 刘阳¹

摘要 本研究以海关信息化建设为背景，针对海关信息系统高复杂性、高安全性与强合规性等特点，结合人工智能（Artificial Intelligence，AI）辅助编码技术，系统开展应用路径的实证研究。通过对海关科技部门实际案例的分析，围绕数据库脚本编写、后端框架搭建、前端页面开发、测试脚本编写及代码优化等环节，深入探讨AI技术在海关软件开发中的可行性与面临的挑战，并对AI 在页面自动生成、单元测试辅助、技术体系自主化改造等方面的具体应用案例进行了分析，从而为海关及其他业务系统的智能化开发提供可操作的实施路径与实证参考。

关键词 AI辅助编码；海关信息化；软件开发；人机协同；代码生成；自然语言处理

Research on the Practice Path of Customs Informatization Construction Based on AI-Assisted Coding

WANG Wan-Cheng¹ LI Jun-Chao² LIU Yang¹

Abstract Against the backdrop of advancing customs informatization, this study conducts an empirical investigation on the application path of AI-assisted coding technology in customs informatization construction, taking into account the distinctive characteristics of customs information systems, including high system complexity, stringent security requirements, and strong compliance constraints. Drawing on practical cases from customs technology departments, this paper explores the feasibility and challenges of AI across key stages of customs software development, including database script writing, backend framework development, frontend interface development, test script generation, and code optimization. In particular, the study analyzes application scenarios in page auto-generation, unit test assistance, and the autonomous transformation of technology stacks. By doing so, the study aims to provide empirical references and implementation pathways for the intelligent development of customs and other complex business systems.

Keywords AI-assisted coding; customs informatization; software development; human-machine collaboration; code generation; Natural Language Processing (NLP)

第一作者：王万成（1982—），男，汉族，浙江宁波人，高级工程师，主要从事信息化项目管理、软件开发、系统运维等工作，E-mail: m13736002357@163.com

1. 中国电子口岸数据中心宁波分中心宁波 315012

2. 宁波海关宁波 315010

1. China E-Port Data Center, Ningbo Branch, Ningbo 315012

2. Ningbo Customs, Ningbo 315010

自然语言处理技术已成为当前应用广泛、公众接受度且使用频率较高的人工智能形态。其中，人工智能（Artificial Intelligence，AI）辅助编码的理论概念也正在被实践验证，AI正加速成为程序员的“智能编程伙伴”^-，在提升开发效率、降低人为错误、加速知识传递等方面展现出巨大潜力，使得软件开发范式正迈入人机深度协同的新阶段^-。

海关信息系统具有强领域知识依赖、高合规要求及严格的数据保密需求^[6]，对代码准确性、安全性及系统整体可靠性要求极高。当前，海关信息化建设正面临业务需求随政策的快速迭代而不断变化，响应技术体系自主化转型，以及代码质量、安全性与可维护性日益提升等挑战。在此背景下，引入AI辅助编码具有显著的应用前景。但海关工作场景下的复杂业务系统，其实际效能、适用边界与落地路径仍有待深入实证研究。为此，海关科技部门正积极探索AI在软件研发全生命周期的融合应用，旨在重构关键环节、降低人工成本与操作失误，并形成可复用的技术方案与流程规范。本研究通过系统梳理海关在AI辅助编码方面的实践与探索，以期为海关信息化建设提供兼具理论支撑与实践参考价值的研究成果。

1 AI辅助编码

近年来，得益于硬件算力的突破、海量数据的积累以及算法的持续演进，人工智能技术已日益成为赋能各行业、提升生产效率的关键工具。从早期的专家系统、传统的机器学习算法，到如今的多模态大模型、生成对抗网络、扩散模型，AI算法正处于飞速发展的进程中。同时，AI正逐步应用于多个领域并发挥着积极作用。比如，计算机视觉赋能智能监控、医疗影像诊断与自动驾驶，自然语言处理支撑智能客服、机器翻译与知识检索，多模态AI推动图像生成、视觉问答与具身智能等融合应用。随着大语言模型技术的成熟，多个生成式AI对话模型已展现出强大的代码理解与生成能力，成为软件开发者的重要辅助工具。现今商业化且流通的模型有国外的 GPT、Gemini、Claude等，以及我国的文心一言、通义千问、DeepSeek等。同时，针对编程开发的集成化编程应用也取得了有效的实践成果。这些应用基于大语言模型的生成能力、有效的训练数据、深度集成于代码编辑器，实现了智能代码补全、自然语言生成代码、注释解释、错误检测与修复等功能，显著提升了开发效率与代码质量。

标准软件开发生命周期包含需求分析、系统设计、编码实现、测试验证、部署运维等节点。其中，在需求阶段，业务人员可以在AI辅助下生成初步的设计方案，扩充项目场景，以及补充项目细节，也可以帮助不参与实际业务的开发人员理解业务需求。在设计阶段，AI能够辅助开发人员进行数据库表结构设计、项目网络图绘制、框架功能设计等。在开发阶段，可以通过AI进行代码补全、函数生成、规范检查等。特别是在技术体系自主化改造的项目中，AI可以用于翻译和分析晦涩难懂的遗留代码，生成清晰的自然语言注释，有效解决因文档缺失或人员更替导致的知识断层问题。在测试阶段，AI能够自动生成符合业务逻辑的测试用例与测试数据、自动执行测试脚本、执行代码覆盖率分析、辅助定位缺陷等。在运维阶段，AI可用于日志监控分析、异常预警、性能调优等。本研究主要聚焦于探讨AI辅助编码在海关信息化系统开发中的具体作用与实施路径。

2 海关工作场景下的AI辅助编码可行性分析

2.1 数据库脚本编写

数据库脚本编写过程中存在大量可被归纳为固定范式的重复操作，例如创建基础表结构、编写标准增删改查语句、生成基础的初始化数据脚本等。这些工作可以通过向AI提供清晰的数据描述、实体关系和业务属性来自动生成。尤其是针对报关单、舱单这类较为标准化的数据模型，利用AI生成数据库脚本能在保证代码准确性的基础上显著提升工作效率。

但在实际应用过程中，海关数据的复杂性与其背后业务逻辑的嵌套关系，使AI技术在海关数据库脚本编写的应用中也面临着一些挑战。一方面，海关业务涉及多类数据的交叉核验，包含大量专业且复杂的业务逻辑，AI 生成的代码与方案往往难以精准覆盖这些定制化要求。例如，在处理跨表关联的监管风险预警逻辑时，AI 输出的算法模型无法充分匹配海关的风控标准，需要开发人员结合业务经验进行深度调校。另一方面，海关数据对数据的安全性要求极高，利用AI 工具进行数据库脚本编写存在数据泄露的风险，必须使用私有化部署的 AI 模型，并配合严格的权限管控。

2.2 后端框架搭建

后端框架搭建的核心任务是生成一个逻辑分层明确、职责清晰、易于协作开发和维护的软件工程结构。在这一过程中，存在大量高度模式化且重复性工作，例如创建标准化的项目目录结构，编写基础的控制层、服务层与数据访问层的骨架代码，生成API接口文档等。针对这些任务，AI可以生成满足通用需求的基础代码，并且AI生成的代码更符合面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP）原则。此外，通过AI生成结构化的API文档和描述模块关系的UML图，不仅统一了团队的基础编码规范，更能显著提升项目的开发效率与架构清晰度。

尽管AI在模式化代码生成方面表现高效，但AI生成后端框架的核心逻辑基于训练数据的模式匹配，而非显性的架构设计推导，其生成的代码结构、模块调用关系、中间件配置逻辑往往缺乏清晰的设计文档支撑，易形成“架构黑箱”。对于海关信息化系统而言，后期运维中若出现并发瓶颈、数据同步异常等问题，开发人员难以追溯框架设计的底层逻辑，排查故障的难度和时间成本会大幅增加。同时，由于海关信息化系统具有高并发（如报关高峰期数据处理）、多系统集成（如与监管场所、企业政府部门对接）、强扩展性（需适配智慧口岸新功能迭代）等特性，而AI生成的框架多基于通用场景训练，难以精准把握行业专属需求。

2.3 前端页面开发

在前端页面设计过程中存在大量通用页面的设计与开发、基础组件的使用、常规的数据绑定与表单验证逻辑。这些任务适合引入AI进行辅助开发，开发人员向AI工具提供清晰的功能描述、组件构成及数据接口定义，即可自动生成页面布局、色彩搭配、图表组件和对应的HTML、CSS及基础JavaScript代码，辅助开发人员快速搭建页面，显著缩短页面开发迭代周期。

然而，AI对于用户体验的深度优化也有一定的局限性，主要原因是用户体验的底层需求是“人性化、场景化、定制化”的综合感知，而 AI 依赖标准化数据与规则训练，难以精准捕捉复杂和隐性的细节需求。对于海关特定场景，AI缺乏足够的领域数据训练，尚不熟悉报关员及审核人员的具体操作流程与习惯，因此仍需经验丰富的前端工程师主导交互设计与体验优化。

2.4 测试脚本编写

在编写测试脚本过程中，存在大批量同质化、低变异度的任务，例如根据功能代码快速生成对应的测试类与方法框架、为标准的增删改查接口编写参数化测试用例、准备符合特定数据结构的数据等。在这一环节，测试人员向AI提供清晰的需求描述、接口定义以及少量历史数据和参考案例，AI工具便能快速生成符合业务规则的测试数据和结构完整、语法正确的测试脚本，大幅减少了测试人员编写测试用例的工作量，同时提高了测试的覆盖度与效率。

但测试的深度与有效性最终取决于对复杂业务逻辑的深刻理解。一方面，海关业务规则复杂多变，测试不仅需要覆盖正常流程，还需考虑到各类异常情况。另一方面，涉及系统性能、安全性以及数据及时性等非功能性测试，其用例设计与脚本编写仍高度依赖测试工程师的架构洞察与风险判断经验。

2.5 代码优化

在代码优化的过程中，存在大量规律性强、可被自动化模式识别与处理的任务，例如自动扫描并提示不符合项目规范的代码风格（如命名、注释）、检测已知的安全漏洞（如潜在的SQL注入、跨站脚本风险）以及建议基础的结构重构（如提取重复代码为独立方法）。传统的代码扫描工具虽能完成部分静态检查，但AI带来了更强的代码理解与生成能力。开发人员将特定代码模块提交给AI工具，它不仅能够快速定位代码规范问题，还能针对代码逻辑、业务规范、OOP原则等方面进行优化，显著提升代码的质量、泛用性以及可解释性，帮助团队快速消除大量基础层面的“技术债务”。

在代码优化过程中，AI更适合充当开发人员代码扫描的工具，负责发现并尝试修复那些具有普遍性的、模式化的问题。而对于影响业务流程与系统架构的关键决策，仍必须由资深开发与架构专家在全面评估后审慎使用。

3 海关AI编码案例分析

本研究依托某海关科技部门的真实开发场景，选取其在实际工作中应用人工智能辅助编码的3个具体案例，系统阐述AI工具如何融入现有研发流程、产生的可量化效益以及其能力边界，从而为海关和其他复杂业务系统的智能化开发，提供源自一线的实证参考。

3.1 生成业务运行管理平台驾驶舱前端页面

业务运行管理平台驾驶舱是某海关内部用于实时监控业务运行情况、支撑管理决策的核心可视化界面，包含报关单量、集装箱监管、业务预警、布控查验、特色业务统计等多维度数据图表与关键绩效指标（Key Performance Indicator，KPI）展示功能。在开发过程中，开发人员利用人工智能辅助编码，通过向AI输入需求文档、数据接口定义及组件要求，系统可在数分钟内自动生成一个包含响应式布局、基础ECharts/Vue图表组件、样式代码和模拟数据绑定的前端页面。该页面代码符合主流前端框架规范，具备良好的可读性与可扩展性。开发人员仅需对代码进行关键的业务逻辑对接，将AI生成的模拟数据替换为真实后端API调用，并对异常数据进行管理；进一步设计并实现复杂的交互逻辑，如图表间的联动下钻、筛选器对多视图的同步控制等；同时优化页面性能，如组件加载效率、渲染防抖、浏览器适配等。实践表明，这一人机协作模式将原本需要2～3 d的基础页面搭建的工作量，大幅压缩至2～3 h之内，显著提升了前端页面的开发效率和标准化程度。另外，它使开发人员能够摆脱重复性劳动，将核心智力资源专注于高价值的交互设计、业务逻辑融合与体验优化层面，实现了效率与质量的双重提升。利用AI生成的驾驶舱二级页面和前端代码如图1、图2所示。

3.2 生成海关政务信息跟踪功能单元测试代码

政务信息跟踪是海关用于统计、管理信息报送状态与录用情况的政务办公模块，涉及信息收集、统计汇总列表、信息状态管理等功能。在测试环节中，开发人员使用CodeGPT生成单元测试代码，通过向AI输入被测代码、方法签名及关键业务规则描述，系统基于JUnit 5与Mockito框架自动生成一个结构完整的单元测试类代码。该代码正确配置了测试环境，使用@Mock注解模拟了业务服务层依赖，通过@InjectMocks注入了被测控制器，并在初始化方法中构建了标准的测试数据实体，为列表查询、单条详情获取及信息删除等核心方法搭建了测试基础框架。同时，AI也会对被测试代码进行分析，出具结构化评估报告。报告既肯定代码的合理之处，如框架应用正确、依赖隔离清晰，也指出代码存在的缺陷，如所有测试方法均缺乏验证业务逻辑正确性的断言，以及场景覆盖不足、缺失异常分支测试等；此外，报告还提供优化建议，如增加查询ID不存在时返回404、无权限操作时抛出安全异常等关键异常用例。基于AI生成的代码和智能分析，开发和测试人员可进行深度加工：依据业务规则为每个测试方法注入精确的断言逻辑；根据自身经验，补充大量边界与异常测试用例，提升代码鲁棒性；优化测试代码结构，增强其可维护性。实践表明，这一人机协作模式将单元测试用例覆盖效率提升了约50%，使测试人员将工作重心转向测试策略设计、复杂业务场景验证与质量标准的把控上，实现了测试效率与深度的同步提升。

3.3 技术体系自主化改造

海关科技部门在进行技术体系自主化改造的任务中，需要将大量基于Windows环境、非国产化数据库与组件的系统改造迁移至国产化技术栈。此任务工作量巨大，且必须保证业务功能在国产化环境下完全兼容、稳定运行，彻底消除对非国产化技术与组件的依赖。在实施过程中，海关开发团队引入了AI工具进行系统性辅助分析。

在具体操作上，开发团队首先将历史系统的源代码导入分析平台。通过输入分析指令，系统快速扫描项目中所有与Windows环境、特定商业数据库及非国产中间件相关的API调用、配置和依赖，并在短时间内生成一份详细的“非国产化依赖清单”。同时自动标记出代码中需要适配的关键点，如硬编码的Windows文件路径（使用反斜杠\）、依赖于ActiveX组件的业务逻辑，以及使用SQL Server特有语法（如TOP N）的SQL语句。根据分析报告，开发团队分步骤推进改造工作。AI承担了其中大量可模式化、有明确映射关系的“翻译”工作：例如，自动将文件路径分隔符统一转换为正斜杠（/），将部分SQL Server专有语法建议替换为标准SQL写法。开发团队则在此基础上，集中处理AI无法独立解决的复杂问题，主要包括：对依赖特定技术的模块进行架构级重构，针对国产数据库特性重写核心查询以提升性能，以及设计并执行全量回归测试，确保业务功能在迁移后完全一致。实践表明，这一协作模式显著提升了遗留代码适配性改造的工作效率，使项目团队能将主要资源投入更具价值的架构设计、复杂逻辑重构与质量验证环节。本次改造不仅成功实现了技术栈的自主化转型，也为同类系统改造积累了系统性的方法与实践经验。

4 结语与展望

AI辅助编码技术正成为推动软件开发模式变革的重要力量。在海关工作领域，AI技术的引入不仅显著提升了代码编写、测试生成、页面开发等环节的效率，还在历史系统改造、知识传承等方面展现出独特价值。实践研究表明，AI可作为“智能编程伙伴”，通过人机协同的方式，将开发者从重复性、模板化的工作中解放出来，使其更专注于高价值的架构设计、业务逻辑整合与系统优化。

当前，AI更适合承担模式化、标准化、可重复的编码任务，而在涉及深层业务规则、系统架构设计、用户体验优化等方面，仍需依赖开发者的专业判断与经验积累。展望未来，推进AI辅助编码在海关信息化建设中的深化应用，应遵循“安全可控、渐进演进、人机协同”的实施路径。通过部署私有化AI平台与建立业务脱敏机制，在保障数据安全的前提下实现领域知识的有效注入。依托安全可信的内外网数据交换机制，缓解环境隔离带来的流程断点与重复劳动。针对老旧系统采取“AI辅助+人工主导”的改造策略，在风险可控下稳步完成技术栈升级。通过持续积累领域语料、优化协同流程，推动AI从执行标准化任务的工具，向真正理解海关业务逻辑、融入开发全周期的“智能伙伴”演进，从而系统性提升研发效能与代码质量。

参考文献

[1]戴艺. AI辅助编程促进人类开发者角色跃迁[J]. 中国教育网络, 2025(9): 10-11.

[2]罗云鹏. AI新工具降低编程“门槛”[N]. 科技日报, 2025-07-24(002). DOI: 10.28502/n.cnki.nkjrb.2025.005184.

[3]邢万勇, 廖伟军, 杨智帆. 基于AI编程助手的软件研发技术效能提升实践[J]. 数字技术与应用, 2025, 43(1): 28-30.

[4]高洪福. “它”会是一把双刃剑吗？——“IT生存法则”之AI辅助编程[J]. 网络安全和信息化, 2024(11): 31-32.

[5]张梓桐. AI编程尚属辅助角色未来仍需加强垂直场景能力[N]. 21世纪经济报道, 2024-04-12(012). DOI: 10.28723/n.cnki.nsjbd.2024.001380.

[6]冯立胜, 李颖, 王涛, 等. 海关信息系统技术架构设计与管控[J]. 中国口岸科学技术, 2023, 5(S1): 4-9.

[7]郑夏, 杨德辉, 范子寅, 等. 数字化转型背景下中国智慧海关建设研究[J]. 海关与经贸研究, 2025, 46(4): 1-20.