當今，各行業的數字化轉型都在如火如荼的進行著。豐富的應用場景帶來了復雜的開發需求，從需求的提出到溝通，到研發，再到測試、落地及后期運維，整個流程不僅需要專業的IT團隊支持，還占據了較多的溝通和時間成本，很難響應企業對數字化轉型的迫切需求。另一方面，在早期的信息化進程中，很多企業都是由IT部門來做主導，業務部門適應系統或者軟件的操作方式，而隨著信息化進程的加速，企業信息系統建設模式逐漸改為業務占據主導地位，來滿足、響應業務需求。

 

　　在這樣的背景下，相較于周期長、成本高的傳統開發方式，低代碼可以通過少的手工編程交付應用程序，并能設置和部署用于參與系統的平臺。如此一來，代碼能力稍弱的業務人員也可以搭建應用并落地使用，用低成本助力企業實現數字化轉型。Gartner預測：到2024年，無代碼/低代碼應用程序開發將占應用程序開發活動的65%以上。

 

　　與此同時，CIO們不僅在思考如何使用低代碼，也在思考應當使用什么樣的低代碼平臺更加符合企業發展的預期。

 

　　低代碼基礎訴求：從開發提速到量身定制

 

　　企業網D1Net在與很多正在使用低代碼產品的CIO交流中發現，他們選擇低代碼產品首先就是為了讓業務盡快上線應用。在應用開發的過程中不再需要額外的基礎功能代碼。不少CIO或者IT管理者表示，低代碼的可擴展性高，靈活性強，可以很方便的添加更多的資源。“在使用低代碼平臺之后，我們的開發速度提高了不止10倍”，一位CIO表示。而多位CIO在分享自己企業信息化建設過程時，都會強調“我們要的是為業務、企業量身定制的系統。”換言之，企業希望低代碼從邊緣走向核心支撐。

 

　　“量身定制”這一訴求也被敏銳的平臺提供方所洞察。2019年開始，中國的低代碼市場進入快速增長期。過去的兩三年時間里，約有數十家低代碼廠商悉數進入市場。其中，網易數帆的輕舟低代碼平臺，逐漸完善“低門檻、高上限”的產品定位，大程度降低了軟件開發門檻，賦能非專業技術人員專職從事軟件開發工作，與其他低代碼平臺不同的是，輕舟低代碼平臺以可視化編程語言NASL為核心技術，非常擅長構建高度客制化的企業級復雜應用。具體來說，在開發階段，輕舟低代碼平臺UI自動推導、程序自動分析可以幫助企業排除環境干擾，提高代碼質量，減少錯誤，提高開發效率。在測試階段，自動化測試則可以幫助企業快速檢測和診斷問題，并快速解決問題。由此，輕舟低代碼平臺可以滿足廣大企業CIO對于敏捷開發、降本增效的需求。

 

　　低代碼進階：企業渴望AI加持開發

 

　　效率提升，有始無終。近一兩年來，隨著數字化業務的推進，企業對于軟件開發平臺又有了新的需求，比如：更加高效的開發流程，更加準確的驗證測試過程等等。要想解決這些問題，人工智能是一個好辦法。

 

　　隨著ChatGPT的發布，人工智能再次吸引各個行業的關注。在軟件開發行業中，基于大模型的自動生成代碼技術可以生成高質量、高效的代碼。網易數帆順勢而為，將輕舟低代碼平臺升級為CodeWave智能開發平臺，結合全棧低代碼+智能大模型技術，降低開發門檻，提升開發效率，將大地改變軟件生產方式。

 

　　CodeWave智能開發平臺采用了網易自研的智能大模型底座。大模型底座可以實現類人水平的自我學習和自我演化，使其具備一定的自主選擇和判斷能力。據網易數帆云原生及低代碼產品線總經理陳諤介紹，網易數帆面向智能編程垂直領域優化大模型，并接入到智能開發平臺，使之學會使用NASL，開發者只需使用自然語言與CodeWave智能開發平臺對話，就能生成低代碼可視化編程語言代碼，涵蓋實體定義、邏輯編寫、頁面組件控制等，以此降低企業開發門檻。

 

　　網易數帆云原生及低代碼產品線總經理陳諤

 

　　對于企業而言，CodeWave這類智能大模型加持的平臺正如專業的開發助理，使得即使不具備深厚的技術背景的開發者也可以實現從“智能生成”到“可視化拖拽調整”的全棧低代碼應用搭建，讓開發過程更加敏捷高效，從而更好地滿足業務需求。

 

　　低代碼高階需求：全流程智能化

 

　　企業對提效的期待并不局限于開發環節。對于并非專業出身的低代碼工程師而言，針對核心業務開發的需求分析完全是一項陌生而耗時的工作，運用低代碼平臺的各種內置函數完成客制化開發更是繁瑣的任務，而低代碼應用激增之后的運維工作量，也成為企業的新負擔。“我們缺人、缺時間，需要的不僅僅是一個智能開發助理，而是智能的全流程。”一位零售行業CIO如是說，他所在的企業常常為營銷方案落地流程過于漫長而苦惱。

 

　　CodeWave對此也有回應。針對需求分析，CodeWave支持通過對用戶行為數據的分析來找出用戶的需求，從而快速確定軟件開發的方向和目標，這就有效地提高了軟件開發的效率和準確性，同時也可以減少因為誤解用戶需求而導致的錯誤。

 

　　借助大模型，CodeWave正在著手實現自然語言智能組裝和編排復雜邏輯，組裝細粒度的接口形成粗粒度的接口提供給業務使用，從而大幅提升了業務集成的效率。當然，還有通過AI測試機器人自動完成低代碼應用的測試，通過智能運維技術分析業務異常信息、負載給出運維操作執行建議等等。

 

　　但這還不是全部。“智能技術的影響不僅僅在開發流程，我們將把智能技術的應用延伸到軟件生產的整個鏈路，包括智能的設計，設計稿到應用代碼的能力，智能的業務需求分析能力，以及將軟件生產沉淀的資產做智能化的管理，大幅提升軟件資產的復用率。”陳諤說。通過一系列DEMO，他展示了網易數帆對CodeWave智能開發平臺的規劃。

 

　　對于這些超越預期的平臺能力，諸位CIO都表示非常期待。一位金融行業CIO表示，金融行業一向看好智能大模型的應用潛力，對低代碼和大模型融合的前沿探索并不奇怪，金融業務復雜且具備強監管屬性，也期待CodeWave這樣全鏈路的智能開發平臺早日成熟，為金融業務開發降低門檻，加速行業創新。

 

　　結語

 

　　隨著人工智能技術能力的應用普及，將會有更多的泛自動化、智能化能力賦能到企業應用中，正因如此，低代碼+人工智能的能力會更加凸顯。展望未來，智能化的低代碼平臺將提高企業運營的自動化、智能化水平，幫助個人提高工作效率，幫助企業降低成本，成為企業數字化轉型的強心劑。

 

　　當然，目前大部分企業的IT管理者及CIO對于低代碼平臺的需求大多聚焦在基本平臺框架及功能、延展性方面。一位制造企業CIO就表示，是否能與市面上其它應用系統有成熟的接口，團隊是否穩定，企業口碑如何，后期維護團隊響應是否快速，性價比如何，這些是他選擇低代碼產品為看重的。筆者認為，這也應該是每個開發平臺應該努力的方向。