硅心科技成立于2018年，聚焦AIGC for Code领域，团队自2013年起就开始探索深度学习技术在代码生成和代码理解方面的应用。其核心产品智能化软件开发系统「aiXcoder」，旨在为C端开发者和B端企业客户提供实时智能开发辅助，帮助其提升软件开发效率和研发效能。
据介绍，硅心科技此前已获得来自伽利略资本的天使轮融资，以及高瓴创投的A轮融资。上轮融资后，硅心科技一方面加快了代码大模型的研发进程；另一方面开始推进模型落地应用，面向金融、互联网等重点行业的头部客户提供模型个性化训练和私有化部署服务。
2022年，硅心科技发布了国内首个基于深度学习的方法级代码生成模型「aiXcoder XL」，该模型能同时理解人类语言和编程语言，可根据自然语言功能描述一键生成完整程序代码(NL to Code）。此后，通过研发、迭代，持续提升模型性能。在近期，硅心科技上线了基于最新版代码大模型的智能化软件开发系统「aiXcoder Europa」。硅心科技COO李力行指出，随着参数规模增加，代码大模型性能也逐步提升，例如能处理更长的上下文，代码生成准确率更高等。
在此基础上，硅心科技拓展了aiXcoder Europa的产品功能，以覆盖更多终端用户使用场景。除原有的代码补全、代码生成等功能，最近升级的aiXcoder新增了单元测试代码自动生成、代码缺陷检测与修复、代码注释自动生成和代码解释等功能。
AIGC for Code被认为是大模型最有价值的应用领域之一，然而，在企业实际落地应用中面临诸多难点。
在硅心科技看来，主要涉及三点：一是出于安全、合规考虑，企业开发环境一般不支持访问外网；二是企业端计算资源有限；三是企业代码有其独特性，通常与业务强联系，需要明确的编码规范，而具体到不同企业，代码风格、API调用逻辑等也会不同。
硅心科技联合创始人兼CFO刘洋认为，上述难点可归结为企业对代码大模型个性化训练和私有化部署的需求。
对此，刘洋指出，相较于ChatGPT爆火之后新进入赛道的创业公司，以及专注通用大模型的企业，硅心科技在满足上述需求方面有一定先发优势，这主要得益于两个方面：
一是，团队是软件工程背景，有较深的企业软件开发领域know-how积累，能深入企业客户软件研发的各个阶段挖掘需求，做深度分析。同时，相较于通用大模型企业，公司也能在模型架构设计、训练数据集构建等方面，更好地融入代码特性。
二是，由于团队早在2013年就聚焦该领域，也在2019年推出1.0版本的aiXcoder后就与种子客户展开相关合作，因此积累了领域产品化和工程化经验。同时，自上轮融资起，硅心科技也在模型压缩、推理优化等技术层面进行了重点突破。据介绍，目前公司可在短时间内快速完成企业端私有化部署，部署最低要求为一张v100卡，同时支持适配国产显卡。
对标GitHub Copilot，硅心科技表示，公司未来将在模型能力、产品交互设计等方面持续发力，同时，其有信心在国内市场率先取得实际的商业化成果。除了推进行业落地，训练更大规模模型、提升模型性能，以增强产品功能，也是公司接下来的战略重点之一。
商业化方面，硅心科技商业合伙人兼总裁刘德欣介绍，公司产品已在多个行业的头部企业落地；目前个人版「aiXcoder」仍对C端用户免费提供，全球下载量近50万次，用户覆盖130多个国家和地区。
从现有企业客户对产品的使用反馈来看，aiXcoder在协助企业提升开发效率、实现企业代码资产复用、提高代码规范性，以及降低代码维护成本等方面已展现出实际效果。据了解，某家拥有数千名研发人员的金融企业在使用aiXcoder后，近九成的研发人员认为，代码大模型提升了工作效率，减少了重复劳动。在该客户的实际应用中，自动生成代码占比40%，推荐结果采纳率近30%。
清流资本创始合伙人王梦秋表示：清流资本一直密切关注新一代AI技术的落地进展。我们认为Coding是生成式AI最明确的落地场景之一，用户无需复杂prompting工程便可在现有编程环境中轻松上手使用。作为国内最早拥有成熟可落地产品的代码大模型公司，aiXcoder由全球最早探索深度学习技术在代码生成和代码理解领域应用的科研团队和具有数十年国内大 B 客户 DevOps工具销售经验的商业团队共同领衔，并已率先实现商业化，满足国内大客户对代码安全和国产供应商的双重需求。我们期待aiXcoder未来继续为数千万开发者提供可靠、高效、易用的 AI Coding工具，助力中国AI产业的商业落地与技术突破。
彬复资本董事总经理张周表示：高质量的代码生成和软件开发有很高的技术门槛，普通的生成模型在准确性、用户体验、安全性等方面仍然不足，而aiXcoder凭借其在代码生成和软件工程领域强大的经验，叠加优秀的大模型底层技术和工程化能力，提供了更高效、稳定的代码解决方案，且能满足用户在私有训练、数据安全、推理加速等一系列落地需求。
三七互娱投资部负责人刘雨表示：在迈向数智化进程中，释放开发人员生产力，实现软件开发效率和质量双重提升，是企业提升研发效能的关键。大模型的出现为智能开发带来了新的技术范式。而在此之前，aiXcoder就已经在智能开发领域积累了丰富的科研和实践经验。凭借其过往经验，以及对AI技术发展趋势的敏锐嗅觉和出色的研发能力，aiXcoder在国内率先推出了自主可控的、基于代码大模型的智能编程应用，并已在多个行业中落地应用。我们期待aiXcoder在未来将功能更强大、应用场景更丰富的产品带给更多开发者。
