事实上 ， 低代码很好 ， 但能够更好 。因为当前的低代码 ， 距离真正的“全民皆开发” ， 确实还存在着一定的距离 。
比如 ， 低代码虽然降低了开发门槛 ， 但并不是没有开发门槛 ， 仍然需要具备编程能力的专业开发人员；比如 ， 应用的开发 ， 需要一定的数据建模、系统搭建能力 ， 这甚至挡住了80%的业务人员；比如 ， 低代码通常由模型或者表单驱动 ， 面向特定行业或者特定场景 ， 低代码平台的匹配度有限 ， 无法完全发挥价值……
那么 ， 有没有一种技术 ， 能够很好得为低代码平台提供补充 ， 进一步降低开发门槛？
答案是肯定的：AIGC！
不难发现 ， 今年横空出世的AIGC ， 对语言、图像、文本等多模态信息的认知及生成特性 ， 和低代码平台天然互补 。
如AIGC受限于技术机理 ， 虽无法生成工程级代码 ， 但生成片段代码不在话下 ， 正好打通低代码平台未覆盖的那“最后一公里”；如AIGC可基于自然语言对话 ， 快速生成表单、页面、数据模型等 ， 弥补业务人员在建模方面的不足；再如AIGC可识别流程或者设计草图 ， 自动转化为界面……
而在业内还在探索AIGC与低代码的结合时 ， 网易数帆已率先将其落地 ， 推出CodeWave智能开发平台 ， 一个以大模型和全栈低代码为核心 ， 延续低门槛、高上限的特性 ， 实现开发、测试、运维等软件生产全链路智能化的平台 。
在CodeWave智能开发平台上 ， 企业用户只需通过自然语言对话 ， 平台即可生成低代码可视化编程语言代码 ， 无论是实体定义、逻辑编写、页面组件控制 ， 都可以轻松完成 。
同时 ， CodeWave智能开发平台可以智能检查和修复、智能补全 ， 帮助完善编程成果 ， 分析业务异常信息、负载 ， 给出运维建议 ， 并融合了智能运营、智能营销、智能教练、智能交互等功能 。
未来 ， CodeWave智能开发平台智能开发平台将继续秉承低门槛、高上限的特性 ， 持续深化AIGC的应用 ， 包括智能D2C、智能业务分析BA、智能资产运营等功能 。
至此看CodeWave智能开发平台 ， 如果说低代码变革了传统软件的开发方式 ， 那么AIGC+低代码 ， 则掀起了软件开发领域的深度革命：
一方面 ， AIGC的引入 ， 在低代码的基础上进一步提升了开发效率 ， 如CodeWave智能开发平台 ， 在实验室中已经做到通过4-5次对话完成约60步的操作；
另一方面 ， AIGC的引入 ， 为低代码平台增加了智能检查、智能补全、运维建议等功能 ， 这进一步提升了低代码平台开发出来的代码质量 ， 有助于提升应用系统的稳定性 ， 提高低代码的应用上限 。
3.以产业合力 ， 推动低代码深入行业将目光回到低代码赛道 。
广泛的应用场景加上良好的市场前景 ， 使得短短几年内 ， 低代码赛道便聚集了众多玩家 ， 其中不乏品牌/流量都占优的云服务商、专注低代码的创业公司、传统软件服务商、BPM厂商等 。
其中 ， 网易数帆无疑是在推动低代码深入行业、深入场景进程中 ， 走得更快、更稳的那一个 ， 尤其是在金融这个公认的高难度行业 ， 其已拿下多个知名客户 。
而网易数帆成功的秘诀 ， 除了在金融领域积攒了足够多且有效的行业Know-How ， 同样离不开CodeWave智能开发平台在定位、技术架构上的先进性 ， 这也是支撑CodeWave智能开发平台能够深入企业核心业务的原因 。
相较于其他低代码平台 ， CodeWave智能开发平台真正支持企业级客制化 ， 支持源码导出、多人协作等 ， 首创的NASL编程语言 ， 支持将应用乃至前后端编译成通用编程语言 。这意味着借助CodeWave智能开发平台开发的应用可脱离平台独立部署 ， 从而解决了企业一直担心的低代码开发面临的网络隔离、数据安全、代码合规等难题 。
独行者快 ， 众行者远 。
低代码在当下之所以被追捧 ， 是因为这项技术很大程度上缓解了国内专业软件开发人才缺口太大的问题 ， 同时帮助企业以更低成本、更快步伐开展数字化转型 。
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