在數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)深化的當下，軟件開發(fā)的效率和質(zhì)量已經(jīng)成為企業(yè)核心競爭力的關(guān)鍵變量。

根據(jù)Gartner預(yù)測，到2025年70%的新應(yīng)用將基于低代碼/無代碼平臺開發(fā)，而AI大模型與無代碼平臺工具的協(xié)同進化正在觸發(fā)軟件開發(fā)領(lǐng)域的“奇點時刻”。

一方面，AI大模型具備代碼生成、邏輯推理和知識整合能力，可解構(gòu)復(fù)雜業(yè)務(wù)需求;另一方面，無代碼平臺通過模塊化組件庫和流程編排界面，將技術(shù)實現(xiàn)門檻降低至業(yè)務(wù)專家層級。更為重要的是，二者形成的“智能設(shè)計-自動生成-持續(xù)優(yōu)化”閉環(huán)，使軟件開發(fā)效率呈現(xiàn)指數(shù)級躍升。

只是，在DeepSeek出來之前，有很多家軟件開發(fā)企業(yè)已經(jīng)嘗試AI大模型+低代碼/無代碼平臺的模式，但高昂的成本、復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯，使得這些解決方案在實際應(yīng)用中“折戟沉沙”，直到Deepseek的出現(xiàn)。

那么DeepSeek憑借其技術(shù)突破與成本優(yōu)勢，能夠成為推動其無代碼平臺實現(xiàn)質(zhì)變的關(guān)鍵引擎嗎?國內(nèi)是否有企業(yè)已經(jīng)看清了軟件開發(fā)的新方向，去擁抱“DeeSeek時刻”呢?

復(fù)雜場景的破局之道

工業(yè)軟件作為連接物理世界與數(shù)字世界的橋梁，不僅是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎，更是觀測AI大模型與無代碼平臺協(xié)同進化的重要窗口。其獨特的技術(shù)復(fù)雜性與行業(yè)屬性，為AI驅(qū)動的軟件開發(fā)范式提供了絕佳的試驗場。

但是，工業(yè)領(lǐng)域的AI軟件開發(fā)長期面臨兩大挑戰(zhàn)，首先是復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯的高效實現(xiàn)，其次是私有知識資產(chǎn)的低成本訓(xùn)練。

根據(jù)安徽數(shù)字引力科技有限公司(簡稱:數(shù)字引力)2年的測試數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)外大部分AI大模型的技術(shù)能力和高昂的成本都無法支持中小型企業(yè)做大規(guī)模的開發(fā)測試，直到DeepSeek的出現(xiàn)。

DeepSeek能夠與數(shù)字引力DGP協(xié)同進化主要基于兩點:

一是具備了復(fù)雜任務(wù)的處理能力。DeepSeek采用了先進的混合專家模型(MOE)架構(gòu)和多頭潛在注意力機制(MLA)，這些技術(shù)使得模型在處理復(fù)雜任務(wù)時表現(xiàn)出色。例如，在AIME2024數(shù)學(xué)基準測試和MATH-500基準測試中，DeepSeek-R1的得分高于OpenAl的o1模型，展現(xiàn)出其在推理能力上的強大優(yōu)勢。

二是私有知識庫訓(xùn)練的成本革命。DeepSeek通過純強化學(xué)習(xí)(RL)、RAG+主動學(xué)習(xí)、合成數(shù)據(jù)生成等三項創(chuàng)新舉措，成功翻越了“標注成本高、數(shù)據(jù)質(zhì)量差、知識迭代慢”這三座大山，這使得企業(yè)能夠以較低的成本，構(gòu)建起屬于自己的私有知識庫，為DGP平臺注入行業(yè)的Know-how。

數(shù)字引力技術(shù)負責(zé)人表示，根據(jù)測試，DeepSeek+DGP模式展現(xiàn)出對'直接生成代碼”的顯著優(yōu)勢，包括生成耗時的大幅縮減、工業(yè)客戶需求的高覆蓋以及配置錯誤率控制的大幅降低等。

簡而言之，軟件開發(fā)已經(jīng)迎來自己的“DeepSeek時刻”，方向已然清晰，道路正在形成。

Software2.0時代的開發(fā)哲學(xué)

在Software 1.0時代，軟件開發(fā)主要依賴于開發(fā)者手動編寫每一行代碼來實現(xiàn)應(yīng)用程序的功能。

開發(fā)者不僅需要處理底層邏輯推理，還需要負責(zé)界面設(shè)計、業(yè)務(wù)邏輯抽象以及系統(tǒng)的整體架構(gòu)規(guī)劃。整個開發(fā)過程高度依賴于開發(fā)者的技能和經(jīng)驗，且每一個細節(jié)都需要精確編碼以確保程序的正確性和可靠性。

隨著DeepSeek的出現(xiàn)，數(shù)字引力技術(shù)負責(zé)人認為，人類將迎來Software2.0時代。但是，DeepSeek并不是取代軟件開發(fā)者，而是重塑價值分工。

首先，DeepSeek提供處理底層邏輯推理。其專注于處理復(fù)雜的底層邏輯推理任務(wù)，通過利用AI模型和算法，DeepSeek能夠自動完成一些原本需要大量時間和專業(yè)知識才能解決的問題，如數(shù)據(jù)預(yù)處理、復(fù)雜算法的設(shè)計與優(yōu)化等，從而釋放工程師的精力。

其次，DGP平臺提供一個可視化編排環(huán)境。它使得非技術(shù)人員也能參與到系統(tǒng)的設(shè)計過程中，通過拖拽組件、配置參數(shù)等直觀操作，用戶可以快速構(gòu)建出功能原型，極大地提升了開發(fā)效率和靈活性。

再次是工程師角色的升級。工程師不再是簡單的編寫代碼，而是專注于業(yè)務(wù)抽象與模型訓(xùn)練，將更多的精力投入到理解業(yè)務(wù)需求、設(shè)計高效的數(shù)據(jù)模型以及優(yōu)化機器學(xué)習(xí)模型等方面，從而開發(fā)出更優(yōu)秀的軟件工具。

因此，未來的軟件開發(fā)將形成“AI工程師+業(yè)務(wù)專家”的協(xié)作形態(tài)。而諸如數(shù)字引力這樣的軟件開發(fā)企業(yè)正在基于DeepSeek能力，構(gòu)建集成模型訓(xùn)練服務(wù)與組件市場的開發(fā)平臺，助力開發(fā)者高效開發(fā)軟件。

雖然，DeepSeek仍面臨復(fù)雜業(yè)務(wù)的知識蒸餾效率和多模態(tài)需求的工程化實現(xiàn)等諸多挑戰(zhàn)。但我們可以樂觀的看到，DeepSeek與數(shù)字引力的實踐表明，當技術(shù)突破與工程化能力形成共振時，軟件開發(fā)的“智能拐點”或?qū)⒓铀俚絹?/strong>。

正如數(shù)字引力技術(shù)負責(zé)人所言，“無代碼開發(fā)已經(jīng)迎來了'DeepSeek時刻'我們需要做的就是擁抱這個時刻”。

來源：新浪安徽