线总经理陈谔
 
　　对于企业而言，CodeWave这类智能大模型加持的平台正如专业的开发助理，使得即使不具备深厚的技术背景的开发者也可以实现从“智能生成”到“可视化拖拽调整”的全栈低代码应用搭建，让开发过程更加敏捷高效，从而更好地满足业务需求。
 
　　低代码高阶需求：全流程智能化
 
　　企业对提效的期待并不局限于开发环节。对于并非专业出身的低代码工程师而言，针对核心业务开发的需求分析完全是一项陌生而耗时的工作，运用低代码平台的各种内置函数完成客制化开发更是繁琐的任务，而低代码应用激增之后的运维工作量，也成为企业的新负担。“我们缺人、缺时间，需要的不仅仅是一个智能开发助理，而是智能的全流程。”一位零售行业CIO如是说，他所在的企业常常为营销方案落地流程过于漫长而苦恼。
 
　　CodeWave对此也有回应。针对需求分析，CodeWave支持通过对用户行为数据的分析来找出用户的需求，从而快速确定软件开发的方向和目标，这就有效地提高了软件开发的效率和准确性，同时也可以减少因为误解用户需求而导致的错误。
 
　　借助大模型，CodeWave正在着手实现自然语言智能组装和编排复杂逻辑，组装细粒度的接口形成粗粒度的接口提供给业务使用，从而大幅提升了业务集成的效率。当然，还有通过AI测试机器人自动完成低代码应用的测试，通过智能运维技术分析业务异常信息、负载给出运维操作执行建议等等。
 
　　但这还不是全部。“智能技术的影响不仅仅在开发流程，我们将把智能技术的应用延伸到软件生产的整个链路，包括智能的设计，设计稿到应用代码的能力，智能的业务需求分析能力，以及将软件生产沉淀的资产做智能化的管理，大幅提升软件资产的复用率。”陈谔说。通过一系列DEMO，他展示了网易数帆对CodeWave智能开发平台的规划。
 
　　对于这些超越预期的平台能力，诸位CIO都表示非常期待。一位金融行业CIO表示，金融行业一向看好智能大模型的应用潜力，对低代码和大模型融合的前沿探索并不奇怪，金融业务复杂且具备强监管属性，也期待CodeWave这样全链路的智能开发平台早日成熟，为金融业务开发降低门槛，加速行业创新。
 
　　结语
 
　　随着人工智能技术能力的应用普及，将会有更多的泛自动化、智能化能力赋能到企业应用中，正因如此，低代码+人工智能的能力会更加凸显。展望未来，智能化的低代码平台将提高企业运营的自动化、智能化水平，帮助个人提高工作效率，帮助企业降低成本，成为企业数字化转型的强心剂。
 
　　当然，目前大部分企业的IT管理者及CIO对于低代码平台的需求大多聚焦在基本平台框架及功能、延展性方面。一位制造企业CIO就表示，是否能与市面上其它应用系统有成熟的接口，团队是否稳定，企业口碑如何，后期维护团队响应是否快速，性价比如何，这些是他选择低代码产品为看重的。笔者认为，这也应该是每个开发平台应该努力的方向。