DORA 2025 报告提示我们：只有将 AI 有机融入价值流管理（VSM）和端到端研发流程，才能真正实现可持续的 AI 研发效能 提升。本文从项目治理与组织效能视角出发，系统解析 AI 如何驱动价值流转型，并提出可执行的实践路径。

AI已从前沿探索转变为软件研发的日常工具，但企业管理者对其期待与现实效果常存在差距。DORA2025报告显示：90%技术人员已使用AI工具，显著提升个人生产力与代码质量，但组织效能改善需配套体系支撑。AI会放大既有优势，却无法解决流程摩擦、职业倦怠等结构性问题，甚至可能加剧交付不稳定性。管理者需将AI视为交付系统重构契机，而非单纯工具采购，重点关注价值流管理、平台工程和数据治理等基础建设。优秀团队

真正能提升“AI 研发效能”的，是将 AI 与价值流管理（VSM）深度结合，并依托强大的平台工程体系实现端到端协同。本文结合平台工程方法论与 ONES MCP Server 实践案例，提出一套可执行的研发效能提升路径。

本文用 DORA×SPACE 给 PMO 一套 AI 研发效能度量路线图：先对齐口径，再做可对照试点，最后规模化治理，并说明如何把 AI 放进研发管理流程、跑成持续改进闭环。

真正能提升“AI 研发效能”的，是将 AI 与价值流管理（VSM）深度结合，并依托强大的平台工程体系实现端到端协同。本文结合平台工程方法论与 ONES MCP Server 实践案例，提出一套可执行的研发效能提升路径。

在前一篇文章中，我们通过分析 DORA 2025 报告的七类团队画像，帮助企业识别不同团队在 AI 研发效能提升中的位置。本文将深入探讨 DORA 2025 提出的 AI 能力模型，并结合企业的实际情况，构建一个 软件研发效能成熟度路线图，为中高层管理者和 PMO 提供一套分阶段实施的可行方案，确保 AI 投资能够稳定、持续地提升研发效能。

在前一篇文章中，我们从 DORA 2025 报告的整体视角，梳理了 AI 研发效能的现状与挑战。这一篇，我们将深入分析报告中提出的“七类团队画像”，通过团队画像诊断帮助中高层管理者与 PMO 精准识别团队在 AI 引入过程中的优劣势，为进一步制定符合团队实际情况的 AI 研发效能提升路径提供理论支持和实践指南。本文聚焦关键词：DORA 2025 报告、AI 辅助开发、AI 研发效能、软件研发效能、

AI已从前沿探索转变为软件研发的日常工具，但企业管理者对其期待与现实效果常存在差距。DORA2025报告显示：90%技术人员已使用AI工具，显著提升个人生产力与代码质量，但组织效能改善需配套体系支撑。AI会放大既有优势，却无法解决流程摩擦、职业倦怠等结构性问题，甚至可能加剧交付不稳定性。管理者需将AI视为交付系统重构契机，而非单纯工具采购，重点关注价值流管理、平台工程和数据治理等基础建设。优秀团队