AI編程：機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存
隨著2024年AI技術(shù)的迅猛發(fā)展，AI應(yīng)用已滲透到各行各業(yè)，在視頻生成、AI推理等領(lǐng)域大放異彩，Cursor、Github Copilot、Claude3.5 Artifacts等編程領(lǐng)域的 AI 應(yīng)用更是層出不窮。
談及AI編程（AI Coding），不僅標(biāo)志著新型編程工具與效率提升手段的出現(xiàn)，更預(yù)示著軟件開發(fā)領(lǐng)域的一次深刻范式轉(zhuǎn)變。
據(jù)業(yè)內(nèi)人士分析，在拿著錘子找釘子的大模型賽道中，代碼/編程領(lǐng)域展現(xiàn)出了獨(dú)特態(tài)勢：其他領(lǐng)域仍處于不斷探索產(chǎn)品市場匹配（PMF）的階段，而代碼領(lǐng)域在一定程度上已經(jīng)成功實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品市場匹配。
第一次 PMF的應(yīng)用形態(tài)是 Copilot，主要的功能發(fā)生在代碼補(bǔ)全，比如寫一個(gè)函數(shù)，AI 可以直接補(bǔ)全代碼。
第二次PMF是以自然語言的形式與 AI對話，AI可以理解用戶需求，直接生成代碼，即從單純的代碼補(bǔ)全、跨文件的補(bǔ)全，到 Chat 層面的變化。
金現(xiàn)代輕騎兵低代碼平臺(tái)智能生成代碼示意
根據(jù)普華永道發(fā)布的2025年AI預(yù)測：在軟件開發(fā)/編程領(lǐng)域，AI能夠加速設(shè)計(jì)迭代、虛擬測試和問題排查，有望將產(chǎn)品開發(fā)周期縮短一半，并提高產(chǎn)品個(gè)性化程度。
金現(xiàn)代基于智譜華章GLM大語言模型構(gòu)建了低代碼領(lǐng)域的專有大模型，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)模型的自動(dòng)生成、表單自動(dòng)構(gòu)建、智能模塊推薦等功能，使低代碼開發(fā)平臺(tái)具備利用自然語言對話編程的能力，可以使開發(fā)效率提升50%-80%。
雖然前景無限，但其變革之路絕非坦途。上下文理解、系統(tǒng)思維和持續(xù)學(xué)習(xí)仍然是AI編程（AI Coding）需攻克的三座大山。
上下文理解：與剛性的編程語言不同，自然語言有歧義、隱喻，且意義依賴語境。例如，“打印”在文印店指打印文件，而在軟件公司可能指軟件操作。同時(shí)，“高效”和“快速”是否相同？“登錄”和“注冊”是否獨(dú)立？AI需龐大的知識(shí)庫和強(qiáng)大的分析能力來識(shí)別這些微妙差異。
系統(tǒng)思維：軟件系統(tǒng)像一臺(tái)精密機(jī)器，各部件需完美配合。需要AI具備全局視野，平衡局部與整體。
持續(xù)學(xué)習(xí)：軟件開發(fā)環(huán)境、需求和技術(shù)不斷變化。AI需比人類更快學(xué)習(xí)，通過爬蟲、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，汲取網(wǎng)絡(luò)上的新知識(shí)；通過自然語言處理，快速吸收論文、專利等非結(jié)構(gòu)化知識(shí)；通過案例庫、知識(shí)圖譜等方式，將分散的經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)化。
面對以上挑戰(zhàn)，需要探索人類與AI之間更加高效靈活的協(xié)作方式，同時(shí)需要更多人參與到智能編程中，以加速新型編程工具的出現(xiàn)，推動(dòng)軟件開發(fā)領(lǐng)域的變革。