023年10月，遠(yuǎn)眺捷碼推出AI功能，這是遠(yuǎn)眺科技在軟件高效開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的重大突破。然而，很多人不理解將AI和低代碼結(jié)合，對(duì)于軟件開(kāi)發(fā)的重要意義，接下來(lái)，向大家分別介紹下低代碼、AI代碼、AI低代碼的劣勢(shì)：

低代碼開(kāi)發(fā)劣勢(shì)：

1. 高昂的平臺(tái)費(fèi)用與成熟度的矛盾：成熟的低代碼平臺(tái)費(fèi)用高昂，而不成熟的平臺(tái)雖然前期費(fèi)用低，但開(kāi)發(fā)與維護(hù)成本高。
2. 使用門檻高：開(kāi)發(fā)者仍需具備數(shù)據(jù)庫(kù)和代碼編寫的專業(yè)知識(shí)，且需要花費(fèi)時(shí)間學(xué)習(xí)對(duì)應(yīng)的低代碼平臺(tái)。
3. 前端界面布局局限性：低代碼平臺(tái)的前端布局和界面基本固定，難以實(shí)現(xiàn)用戶界面的定制化開(kāi)發(fā)。
4. 不支持復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯和個(gè)性化開(kāi)發(fā)：對(duì)于過(guò)于復(fù)雜的邏輯或功能，如自定義的人臉識(shí)別，平臺(tái)可能不支持，需要重新開(kāi)發(fā)對(duì)接，增加成本。
5. 系統(tǒng)維護(hù)成本高：當(dāng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)龐大、數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)復(fù)雜或數(shù)據(jù)量不斷增大時(shí)，由于開(kāi)發(fā)人員不能直接操作數(shù)據(jù)庫(kù)，只能通過(guò)接口進(jìn)行數(shù)據(jù)增刪改查，導(dǎo)致系統(tǒng)維護(hù)優(yōu)化成本增加。

6. 數(shù)據(jù)安全性問(wèn)題：因?yàn)閿?shù)據(jù)存儲(chǔ)在云數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)的安全性帶來(lái)考驗(yàn)。如不進(jìn)行數(shù)據(jù)備份，一旦平臺(tái)數(shù)據(jù)刪除，恢復(fù)困難。

AI代碼開(kāi)發(fā)劣勢(shì)：

AI開(kāi)發(fā)雖然帶來(lái)了編程的自動(dòng)化和效率提升，但也存在明顯的缺點(diǎn)。其中，一個(gè)重大問(wèn)題是AI生成的代碼錯(cuò)誤率較高。例如，紐約大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn)，Copilot生成的代碼在某些關(guān)鍵安全任務(wù)中，高達(dá)40%的情況下包含安全漏洞。這表明，當(dāng)前的AI技術(shù)還無(wú)法完全保證代碼的安全性和準(zhǔn)確性。此外，AI工具如Copilot的訓(xùn)練方式只是根據(jù)提示生成文本，而非確保代碼的正確性。因此，雖然AI能夠自動(dòng)化部分編程工作，但其生成的代碼質(zhì)量和安全性仍然需要人類程序員的監(jiān)督和修正。這揭示了當(dāng)前AI技術(shù)在代碼生成方面的局限，以及在實(shí)際應(yīng)用中，人工智能與人類開(kāi)發(fā)者合作的重要性。

AIvs低代碼

實(shí)際上，盡管AI在代碼生成方面具有很高的潛力，但它通過(guò)語(yǔ)義直接生成代碼的效率并不總是理想的。作為一種概率模型，AI并不能保證生成的代碼的準(zhǔn)確性。在生成代碼的過(guò)程中，AI可能會(huì)過(guò)于關(guān)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的特定細(xì)節(jié)，而忽略了整體的編程規(guī)律。這可能導(dǎo)致生成的代碼在可用性和功能性方面存在缺陷，需要大量的人工校正。

而低代碼本質(zhì)是將語(yǔ)義變成模型，例如遠(yuǎn)眺的捷碼低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)，涵蓋了軟件開(kāi)發(fā)全生命周期，在融合AI能力后，可以加速將語(yǔ)義變成模型的工作進(jìn)程，從而提升應(yīng)用開(kāi)發(fā)的效率，降低開(kāi)發(fā)門檻，使更多欠缺開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的人，也可以使用捷碼進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)，從而更好地解決需求和供給的匹配問(wèn)題。