低代码&无代码开发背景

1.低代码&无代码开发的定义与特点

低代码开发是一种通过可视化界面和少量代码即可快速生成应用程序的开发方式，它以图形化开发环境为基础，利用拖拽和配置等操作实现有效开发，可一键部署应用至生产环境，目标是快速交付应用，解决传统开发周期长、成本高等问题，主要面向软件开发公司或有IT专家的中大型企业。无代码开发则更进一步，完全无需编码，借助可视化组件和逻辑配置，让非技术用户也能创建应用，进一步降低开发门槛，提高开发效率。

低代码开发平台通常具备模型驱动、可编程的可视化开发方式、组件化等特点，能开发出包含用户界面、业务逻辑、工作流和数据服务的完整应用程序。其优势在于通过抽象化与最小化手工编码，加速软件研发进程，让专业开发人员能将精力更多聚焦于业务价值的提供，同时使非技术开发人员也能参与应用开发。

而无代码开发平台以其零代码的特性，拓展了应用开发的参与群体，任何业务人员都能基于自身需求快速搭建应用。它以流程驱动为导向，强调应用的快速构建与迭代，能够有效应对企业业务需求的快速变化，让企业数字化转型更加灵活、有效。

2.低代码&无代码开发对传统软件开发模式的影响

在传统软件开发模式中，程序员需使用特定编程语言编写大量代码，历经需求分析、设计、编码、测试、部署等多个复杂环节，周期长、成本高，且容易因需求变更导致项目延期。低代码&无代码开发的出现，对这一模式产生了颠覆性影响。

从软件开发流程看，低代码&无代码开发将复杂的编码过程简化为可视化操作，通过拖拽组件、配置参数等方式即可实现功能开发，缩短了从需求提出到应用上线的周期。而且，这类平台通常提供一键部署功能，简化了测试与部署环节，让应用能快速投入运行。

在提升效率方面，低代码&无代码开发的表现尤为突出。传统开发中，编码工作耗费大量时间与人力，而低代码&无代码开发减少了代码编写量，使开发人员能将更多精力投入到业务逻辑梳理和优化上。非技术人员的加入也进一步扩充了开发力量，让企业能更快响应市场变化和用户需求。根据IDC预测，2024年将有65%的应用软件通过低代码开发，足以看出其对提升软件开发效率的巨大作用。

低代码&无代码开发还打破了技术壁垒，让业务人员能够直接参与到应用开发中，更好地实现业务与技术之间的融合，提升应用的贴合度和实用性。这与传统开发中业务人员与技术人员的沟通障碍形成鲜明对比，提高了开发项目的成功率。

AI coding的概念与核心功能

1.AI coding的定义

AI coding，即人工智能编码，是利用人工智能技术辅助或自动完成代码编写的过程。它以大语言模型、检索增强生成等先进技术为支撑，能够实现代码生成、补全、调试等自动化软件开发任务。在这一过程中，AI coding通过深度学习、自然语言处理等技术手段，分析开发需求、解析代码结构，从而辅助开发者有效编写、调试与改进代码。这不仅明显提升了开发效率，还有效降低了人工成本，推动了软件开发的普惠化，让非技术人员也能参与到开发工作中来。海外市场AI coding成为大模型订阅的主要需求方向，如GitHub Copilot用户超2000万，Cursor ARR突破5亿美元。中国市场在人工智能政策支持下，头部厂商也已实现初步落地，市场加速发展，预计2032年市场规模将增至271.7亿美元。AI coding的出现，是软件开发领域智能化转型的重要标志，为软件开发带来了全新的变革。

2.AI coding的核心功能

AI coding的核心功能丰富多样，提升了软件开发的效率与质量。重点包括代码生成、代码优化、代码审查三个方面：

在代码生成方面，AI coding能根据开发者的需求描述，快速生成相应的代码片段或完整功能模块。例如，当开发者输入一个简单的功能需求，如“实现一个用户登录界面”，AI coding就能自动生成包含用户输入框、验证逻辑、后端接口调用等代码，节省了开发时间。

代码优化也是AI coding的重要功能。它能对已有的代码进行分析，找出性能瓶颈、冗余代码等问题，并给出优化建议。比如对于一段运行效率较低的循环代码，AI coding可能会建议使用更有效的数据结构或算法来替代，从而提升代码的执行速度。

代码审查是AI coding的另一大亮点。它能够检查代码中的语法错误、逻辑漏洞、安全隐患等，确保代码的规范性和可靠性。就像一个经验丰富的代码审查专家，AI coding能及时发现潜在问题，帮助开发者避免后续可能出现的bug。这不仅提高了代码质量，也减少了测试和修复bug的工作量。

AI coding解决的问题

1.提高开发速度

在软件开发领域，速度至关重要。AI coding凭借其自动化代码编写等功能，在提高开发速度方面表现卓越。AI coding能够根据开发者的需求描述，快速生成相应的代码片段或完整功能模块。当开发者输入一个简单的功能需求，如“实现一个用户登录界面”，AI coding就能自动生成包含用户输入框、验证逻辑、后端接口调用等代码，这使得原本需要开发者花费大量时间编写的代码，在短时间内就能完成，缩短了开发周期。

AI coding的代码补全功能也提高了开发速度。在编写代码的过程中，开发者往往需要思考和输入大量的代码，而AI coding能够根据开发者已输入的代码，自动补全后续可能的代码。这不仅减少了开发者的键盘敲击次数，更重要的是，它减少了开发者思考和选择的时间，让开发者的思路能够更加连贯地推进。

以GitHub Copilot为例，它能够实时为开发者提供代码建议和补全，帮助开发者更快地完成代码编写。许多使用GitHub Copilot的开发人员表示，他们在编写代码时速度明显提升，能够在更短的时间内完成更多的代码工作。AI coding通过这些功能，将软件开发从传统的“手动模式”转变为“自动模式”，让开发速度实现了质的飞跃。

2.降低人力成本

AI coding在降低人力成本方面的效果突出。从原理上看，AI coding通过大语言模型、检索增强生成等技术，实现代码生成、补全、调试等自动化软件开发任务，这意味着许多原本需要人工完成的代码工作，现在可以由AI来完成。在传统的软件开发模式中，开发团队需要配备大量的开发者来完成代码编写、测试、优化等工作，而AI coding的出现，使得部分工作可以由AI替代，从而减少了对开发人员的需求。

具体来说，AI coding能够自动生成大量的代码，减少了人工编写代码的工作量。对于一些重复性高、技术含量相对较低的任务，如简单的功能模块编写、数据处理等，AI coding可以有效地完成。这使得企业不再需要为这些任务投入大量的人力资源，从而降低了人力成本。

以一家软件开发企业为例，在引入AI coding工具后，该企业在开发一个项目时，原本需要10名开发人员完成的代码工作，现在只需要6名开发人员就能完成。这不仅减少了人员成本，还提高了项目的整体效率。而且，由于AI coding能够24小时不间断地工作，企业可以在更短的时间内完成项目，进一步降低了时间成本。AI coding通过减少人工编写代码的工作量，优化了人力资源配置，为企业带来了明显的成本优势。

3.减轻开发者负担

开发者在软件开发过程中面临着巨大的工作压力，AI coding在这一方面发挥了重要作用。AI coding能够处理大量的重复性工作，如代码生成、简单的逻辑实现等，这些工作原本需要开发者花费大量的时间和精力去完成。

在编写代码时，开发者常常需要重复编写一些相似的代码片段，如常见的数据验证、循环结构等。AI coding能够根据开发者的需求，自动生成这些代码片段，开发者只需稍作修改即可使用，减轻了开发者的工作量。而且，AI coding的代码补全功能也减少了开发者在编写代码时的思考和选择负担，让开发者能够更加专注于业务逻辑的实现和代码的创新。

许多开发者在使用AI coding工具后表示，他们的工作压力明显减轻，能够有更多的时间和精力去思考项目的整体架构、优化代码性能等更有价值的工作。一位开发者分享了他的体验：“自从使用了AI coding工具，我不再需要花费大量的时间去编写那些重复的代码，我可以更加专注于解决项目中的难题，这让我感到更加充实和满足。”AI coding通过帮助开发者处理重复性工作，让开发者从繁琐的代码编写中解放出来，提高了开发者的工作效率和幸福感。

数睿数据与AI coding的业务关联

数睿数据与AI coding的业务关联主要体现在其smardaten平台通过深度融合AI大模型技术，重构了传统软件开发的工程化流程，实现了从需求分析到部署运维的全链路智能化。具体来说数睿数据smardaten采用的是“AI 无代码”的方式，是对AI coding在企业级场景上的适度封装和升华。

首先，在核心逻辑上，AI Coding侧重于通过自然语言指令来生成、补全或调试代码，本质上是一种代码驱动的自动化；而AI 无代码则采用可视化拖拽和配置预制模块的方式装配应用，完全无需编写代码，更注重快速组装。

其次，在核心焦点方面，AI Coding主要关注代码本身，如生成具体的代码行、函数或模块；AI 无代码则直接聚焦于业务价值与软件成品，强调从需求分析到可部署、可运维的完整应用交付。这体现了从单纯实现技术指令到全面交付商业价值的飞跃，是一种重要的升华。

在抽象层次上，AI Coding操作于语法层面，将自然语言翻译成编程语言的具体语法；相比之下，AI 无代码提升至架构与工程层面，封装了软件工程全生命周期的复杂性和最佳实践，从而实现了从代码语法到软件工程方法论的跃升。

关键输出方面，AI Coding通常产出代码片段或算法函数，类似于提供“零部件”；而AI 无代码则直接生成符合企业级要求的完整软件系统，集成了数据、权限、流程等要素，好比从“零部件”升级为“可交付使用的精装房”，这进一步凸显了其升华特质。

最后，在企业级考量上，AI Coding的能力相对较弱，需要开发者自行保障安全性、性能和可扩展性；AI 无代码则通过内嵌治理框架，原生集成权限、安全、合规、运维及行业知识，提供了更稳健的企业级支持。

总体来看，AI 无代码在多个维度上展现出从技术细节到整体价值的升华，强调了软件开发的效率与业务对齐。

数睿数据核心产品smardaten的应用价值，具体可从以下三个维度展开：

1.AI驱动的全流程开发提效

smardaten将生成式AI技术嵌入软件工程全生命周期，通过"业务-开发-数据一体化"底座，解决了传统AI单点工具难以规模化落地的痛点。其Build Copilot智能助手支持自然语言交互生成原型设计（如MES系统10分钟生成可运行原型）、自动绑定数据模型、智能优化代码结构，使需求确认周期从3天压缩至4小时，功能模块开发效率提升80%。该平台区别于普通AI代码生成工具的关键在于：通过沉淀1500+行业组件和15万配置项，将AI生成内容约束在标准化框架内，既保障了企业级应用的兼容性（如与微服务架构的融合），又通过持续反馈机制避免模型性能衰减，形成"生成-校验-优化"的闭环。

2.数据工程与AI的深度协同

平台独创的"数用一体"模式，将数据治理与AI开发深度耦合。一方面，内置Data Agent实现数据清洗、标注、建模的自动化，为AI训练提供高质量数据土壤（如医疗数据治理场景中，罕见病报告生成从3周缩短至1小时）；另一方面，通过统一调用数据资产，支持端到端Agent能力构建。这种双向赋能机制破解了传统AI开发中数据与业务脱节的难题，例如在能源国企案例中，AI通过实时分析全域数据资产，3秒完成跨系统流程定位，减少90%人工切换操作。这种数据智能化的实践，使AI coding从单纯的代码生成升级为业务价值交付的关键枢纽。

3.工程化落地的商业价值重构

数睿数据通过"AI+无代码+数据"的三元融合，重构了软件生产关系。其智能软件工厂模式将AI能力分解到需求分析（AE）、应用配置（DE）、测试运维（IE）等标准化环节，通过量化分工使非技术人员占比提升至60%，交付成本降低50%。这种变革不仅体现为技术工具升级，更通过OEM合作、知识库沉淀等机制，帮助客户将AI能力转化为可持续数字资产。如某政务ISV基于平台构建ABI可视化工具，2个月交付15个场景，实现从"项目定制"到"产品复制"的转型。IDC评价该平台为"业界唯一支持全生命周期的AI工程化底座"，正是对其突破"技术狂欢"、创造确定性商业价值的肯定。

数睿数据并非简单将AI作为编码辅助工具，而是通过smardaten构建了包含数据底盘、工程框架、协同机制在内的完整AI工业化体系。作为以业务价值为导向的AI coding的拓展实践，为行业提供了从技术探索到规模盈利的转型范式，核心在于通过工程化手段解决AI落地最后一公里的问题。