直屏旗艦來了 iQOO 12和K70 Pro同臺競技
旗艦機基本上使用的都是雙曲面屏幕，這就讓很多喜歡直屏的愛好者在苦等一款直屏旗艦，這次，你們等到了。據博主數碼閑聊站帶來的最新爆料稱，Redmi下代旗艦K70 Pro和iQOO 12兩款手
阿里云優(yōu)惠券 先領券再下單
如今的我們正處在一個由生成式AI引爆的時代奇點。斯坦福數字經濟實驗室主任Erik Brynjolfsson認為，“AI正在引發(fā)經濟史上最具顛覆性的轉型浪潮，搶占戰(zhàn)略制高點將是決勝關鍵”。從OpenAI的GPT模型顛覆內容創(chuàng)作，到Midjourney揮灑數字畫布，再到Sora重構視頻敘事，生成式AI正以前所未有的深度和廣度，掀起繼互聯網革命后的又一次產業(yè)浪潮。這股浪潮不僅涌向千行百業(yè)，更沖刷著一切數字世界的基石——軟件工程。
當AI已經開始輔助、甚至自主進行創(chuàng)意設計、科學研究和商業(yè)決策時，我們創(chuàng)造軟件的方式，是否還停留在上一個時代？數睿數據作為無代碼軟件服務領域的領跑者，在AI爆發(fā)的時代，又是如何擁抱軟件工程？
生成式AI的浪潮：從“助手”到“工匠”，重塑各行各業(yè)
在生成式 AI 浪潮的推動下，技術領域正經歷著深刻的變革。
多模態(tài)融合技術取得重大突破，OpenAI 在 2024 年底推出的 GPT-5 Vision，首次實現文本、圖像、視頻的跨模態(tài)連貫生成，AI 告別了單一文本或圖像生成的局限，其感知能力與創(chuàng)造潛力不斷升級，日益趨近人類獨特的感知方式與創(chuàng)造邏輯。
隨著 Agent 智能體的崛起，AI 的功能邊界不斷拓展：它告別了單純被動執(zhí)行命令的模式，升級為具備自主意識的 “智能體”（Agent）—— 能夠獨立拆解目標、制定行動策略、調用適配工具，最終高效完成復雜任務。如今，這一特性已在客戶服務的流程優(yōu)化、市場分析的趨勢預判、供應鏈管理的動態(tài)協調等場景中，展現出巨大的實用價值與發(fā)展空間。
在行業(yè)滲透維度，生成式AI正以顛覆性力量重塑各行業(yè)。在營銷領域，AI可自動生成個性化內容、優(yōu)化客戶體驗，并高效處理海量反饋，提升營銷精準度；在制造業(yè)，AI實現“一鍵換場景”“設計裂變”，大幅降低人力與時間成本。
畢馬威《生成式人工智能機遇量化》報告，展示了按職能劃分的，生成式人工智能在科技行業(yè)的潛在價值，總潛在價值達 1480 億美元。其中產品 / IT 領域潛在價值最高，為 544 億美元。據預測，到2026年，超80%的軟件從業(yè)者將依賴生成式AI工具，而Gartner指出，2025年70%的新企業(yè)應用將由低代碼/無代碼平臺構建。
然而，在這場波瀾壯闊的AI變革中，軟件工程領域本身卻面臨著一個深刻的悖論：我們用最前沿的AI技術賦能業(yè)務，卻依然在用相對傳統(tǒng)和繁雜的流程構建AI時代的軟件應用。
軟件開發(fā)工具市場的低/無代碼“短板”與GenAI“插件”
中國自2014年誕生首個低代碼平臺以來，到2021年無代碼市場爆發(fā)，低無代碼的興起，本質上是企業(yè)數字化轉型加速下，軟件需求與開發(fā)能力嚴重失衡的必然結果。一方面，市場要求企業(yè)以更快的速度進行業(yè)務創(chuàng)新和流程優(yōu)化，導致應用需求激增。另一方面，專業(yè)開發(fā)者人才的短缺和傳統(tǒng)開發(fā)模式的漫長周期，形成了巨大的供給瓶頸。低無代碼平臺通過將復雜技術封裝為可視化模塊，賦能了懂業(yè)務但非技術的“公民開發(fā)者”，成功地將應用創(chuàng)建的門檻大幅降低。
如今無代碼/低代碼平臺在如今的行業(yè)內已經不是新鮮事，它們以“降低開發(fā)門檻、提升交付速度”為旗幟，吸引了大量企業(yè)。然而實踐中，現有的低無代碼廠商也暴露了明顯的天花板：
●“玩具”而非“工具”：大多平臺適用于構建簡單的、流程固化的應用，一旦面臨企業(yè)級的復雜業(yè)務邏輯、高性能要求和大規(guī)模集成時，便力不從心。
●“黑盒”式開發(fā)：平臺封裝度過高，用戶無法掌控底層邏輯，定制化能力弱，系統(tǒng)可維護性和擴展性差，難以適配企業(yè)級復雜業(yè)務邏輯，最終陷入被廠商“鎖定”的困境。
●“斷點”式覆蓋：絕大多數平臺僅僅聚焦于“開發(fā)”環(huán)節(jié)，而忽略了軟件工程中至關重要的需求分析、原型設計、系統(tǒng)測試、部署運維等環(huán)節(jié)，無法形成真正的工程化閉環(huán)。
近2年，一場由生成式人工智能（Generative AI）掀起的技術風暴，正以前所未有的深度和廣度重塑著軟件工程領域。它不再是遙遠未來的科幻概念，而是已經嵌入開發(fā)者日常工作流的強大引擎。
如果說生成式AI是席卷軟件業(yè)的浪潮，那么“編碼實現”就是這股浪潮的登陸點和爆發(fā)中心。在這個開發(fā)者投入時間最密集的環(huán)節(jié)，AI已經從一個輔助工具進化為不可或缺的“結對程序員”。以GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer等為代表的AI編程助手，能夠實時理解開發(fā)者的意圖，自動生成代碼片段、補全代碼、甚至編寫完整的函數和類，這不僅極大地提高了編碼效率，降低了出錯率，還能幫助開發(fā)者快速學習新的編程語言和框架。盡管前景廣闊，生成式AI在軟件工程編碼領域的應用仍面臨一些挑戰(zhàn)，主要包括：
●代碼質量與可維護性：AI生成的代碼雖然功能上可能正確，但其可讀性、可維護性和性能優(yōu)化方面仍有待提高。
●安全與隱私風險：AI模型可能會在生成的代碼中無意引入安全漏洞，或在使用過程中泄露敏感的業(yè)務代碼和數據。
●知識產權問題：AI模型的訓練數據可能包含受版權保護的代碼，這引發(fā)了關于代碼所有權和合規(guī)性的擔憂。
雖然在編碼環(huán)節(jié)取得了巨大成功，極大地提升了開發(fā)者的個人效率，但并未從根本上改變軟件工程的全貌，距離實現軟件工程全環(huán)節(jié)、全流程的AI化還有非常顯著的差距，這個差距的核心在于“理解深度”和“決策廣度”的不足。
軟件定制開發(fā)的深層困境：為何傳統(tǒng)模式難以為繼？
軟件開發(fā)項目中，雖然已經出現了低無代碼以及AI輔助工具，但是需求溝通的鴻溝、系統(tǒng)設計的復雜性、漫長的測試周期、以及高昂的運維成本等核心痛點依然存在。這如同給傳統(tǒng)的手工作坊配上了電動螺絲刀，速度快了，但作坊依然是作坊。軟件定制開發(fā)行業(yè)長期飽受效率低下、成本高企的困擾，其根源在于三個結構性難題：
1.全棧專家依賴癥
軟件定制需求具有天然的復雜性、模糊性和多變性，需要調研設計人員同時具備跨領域業(yè)務理解力、全棧技術能力和專業(yè)深度。現實中，這類復合型人才如同“獨角獸”般稀缺。項目經理們經常面臨客戶點名要特定架構師，而專家卻分身乏術的窘境，導致需求轉化與架構設計質量難以保證。
2.協作鏈路的“傳聲筒效應”
從需求調研到最終交付，軟件定制涉及項目經理、設計師、開發(fā)者、測試員等多角色協作。信息在跨角色傳遞過程中如同“傳聲筒游戲”，每經一手就衰減一分。某政務項目案例顯示，業(yè)務部門期望的“奔馳C級”體驗，最終交付卻變成了“拖拉機”功能，這種預期偏差已成為行業(yè)通病。
3.質量保障體系的脆弱性
在高代碼量場景下，因項目周期壓縮，開發(fā)者常被迫走捷徑，測試覆蓋不足，形成“技術債務”惡性循環(huán)。程序員們抱怨：“售前承諾3個月完成，實際評估需6個月，只能996趕工還可能延期”。更痛苦的是接手“上古代碼”，如同排雷般戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢，造成“重建設-輕沉淀”的行業(yè)怪圈。
我們不禁要問：是否存在一種可能，將生成式AI的智慧與無代碼的敏捷真正融合，不是作為“插件”或“短板”，而是構建一個貫穿軟件全生命周期的、真正智能化的工程平臺？
數睿數據的答案：AI驅動軟件工程全流程
如何將生成式AI的智慧與無代碼的敏捷真正融合，數睿數據（smardaten）提出的革命性理念，真正的未來屬于“AI + 軟件工程全流程無代碼”。這不僅是技術的疊加，更是一種全新的軟件生產范式。smardaten的創(chuàng)新不僅停留在工具層面，更構建了覆蓋軟件全生命周期的解決方案。
數睿數據在今年7月份發(fā)布的smardaten 2.0，在軟件開發(fā)階段已經實現了全棧零代碼配置，用戶可通過可視化拖拽和組件組裝方式快速構建復雜應用，無需編寫代碼即可完成界面設計、流程編排和數據集成。在測試與運維階段，平臺通過自動化流水線集成質量保障機制，支持持續(xù)集成與部署（CI/CD），實現一鍵式安裝升級、環(huán)境監(jiān)控和運行分析，顯著提升運維效率并降低人為錯誤。
數智化高速公路上的數睿數據繼續(xù)貫徹“AI全鏈路融合”，堅定將AI大模型深度貫穿“需求→設計→開發(fā)→測試→部署→運維”軟件工程全生命周期。9月份，數睿數據smardaten在AI能力在軟件工程的探索及開發(fā)上實現了更進一步。
需求調研階段：以智能與結構，精準繪制業(yè)務藍圖
在數字化轉型的浪潮中，需求調研已不再是簡單的信息收集，而是決定項目成敗的基石。然而，傳統(tǒng)調研模式常陷入“業(yè)務需求模糊、溝通理解偏差、需求范圍蔓延”的困境，導致項目從起點便埋下隱患。
smardaten 深刻洞察此痛點，提出革命性的解決方案。我們以獨創(chuàng)的結構化調研框架為核心方法論，通過標準化的流程、場景化的用例和規(guī)范化的輸出，系統(tǒng)性地穿透業(yè)務迷霧，在項目初期便與客戶達成深度共識。更進一步，我們引入 AI 驅動的可交互原型，將原型設計從以“天”為單位壓縮至“分鐘級”。產品經理可與用戶共同“繪制”業(yè)務藍圖，通過即時體驗與實時反饋的閉環(huán)，敏銳捕捉真實需求，有效規(guī)避認知偏差。這一模式不僅將軟件定制內容的明確度在調研階段即提升至 80%，更實現了需求確認周期縮短 50%、變更范圍降低 70% 的卓越成效，為項目的成功奠定堅實基礎。
軟件設計階段：以智慧與沉淀，構筑堅固技術基座
軟件設計是連接業(yè)務需求與技術實現的橋梁，但設計師常面臨“技術選型復雜、設計能力不均、方案傳達損耗”等多重挑戰(zhàn)，導致項目滯后甚至偏離軌道。
smardaten 致力于破解設計難題，讓高質量設計觸手可及。平臺通過智能技術選型與適配功能，將底層復雜的框架技術可視化，并基于海量行業(yè)案例分析，為設計師推薦最優(yōu)技術架構，極大降低了設計門檻，確保技術與業(yè)務的完美適配。同時，我們構建了龐大的 設計知識庫，將歷經驗證的設計方案、規(guī)范及可復用的功能模塊沉淀為寶貴資產。新項目無需從零啟動，設計師可直接調用成熟方案，在保證統(tǒng)一性與規(guī)范性的前提下，大幅提升設計效率與質量。最具變革性的是，我們實現了“原型設計即開發(fā)”的無縫銜接。需求階段的原型可“零損耗”復用，一鍵導入后，開發(fā)人員可直接進行后端邏輯開發(fā)，徹底消除了UI還原度低、設計成果無法繼承等頑疾，確保從設計藍圖到最終產品的精準實現。
擁抱新范式，釋放數字生產力
數睿數據所倡導的，是軟件開發(fā)領域的一場思想解放運動，它將讓：
●軟件企業(yè)：從繁重的定制化項目泥潭中解放出來，交付效率和利潤率實現指數級增長。
●企業(yè)信息中心/數字化中心：真正將IT部門從“成本中心”轉變?yōu)?ldquo;價值創(chuàng)造中心”，快速響應市場變化，敏捷構建滿足業(yè)務需求的數智化應用，沉淀可復用的數字資產。
生成式AI的浪潮奔涌向前，它終將改變一切。與其等待被動地“使用”AI，不如主動擁抱一種“用AI構建未來”的全新方式。數睿數據正在開啟軟件工程的下一個十年，我們誠邀您一起，共同見證并參與這場激動人心的變革。
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