010-64126691
新闻资讯
2022-01-04 
一键分享
在自动驾驶领域，有着 L1-L5 的等级划分标准。随着近年来自动驾驶火热，这一标准不断得到验证，已成为业界共识，也指导着行业发展。人们开始想，其他行业能否对此有所借鉴？
最近，北京大学计算机学院讲席教授谢涛提出了他对时下另一火热行业 —— 低代码 / 无代码开发的思考。谢涛是最早开展智能化软件工程方向的学者之一，早在 2005 年就提出用机器学习提高软件质量的方法。
他提出软件的智能化创建也可相应分为 L1-L5 等级。
低代码 / 无代码开发为何成为热点？
今天的低代码 / 无代码开发行业发展到了哪个标准阶段？
下面来听听谢涛的看法。
程序员不够用了
据统计，中国有近 300 万家软件开发商和 700 万程序员。但在“软件定义世界”的今天，这个数量还远远不够。
知名 IT 研究机构 Gartner 曾预测，要满足中国企业的所有数字化转型场景，需要开发至少 5 亿个新的软件系统。新软件大多要为制造、物流、电力、农业等传统行业开发。
这些行业有着各异的需求，也有大量知识上的壁垒，也就是常说的“隔行如隔山”。对于传统软件开发商来说，需要扎根到行业多年，才能积累足够的行业知识背景。
虽然今天软件工程师、专业开发者的队伍壮大起来了，但面对迅猛增长的需求，生产效率却没有太大的改观。
软件开发者对行业需求理解不到位，懂需求的人不懂软件开发，导致开发的低质、低效。低代码 / 无代码开发和软件自动化正是在这一背景下兴起。
简单来说，如果能让应用需求方自己创建软件，个性化的需求就能被高效优质地满足。
低代码 / 无代码开发、软件自动化之间又有什么不同之处？
在谢涛看来，这两种技术分别面向不同的人群。低代码 / 无代码开发的使用者懂应用需求，可能懂计算思维，也可能懂编程。像在 Excel 里编写公式，或现在流行的拖拽式应用搭建工具。
软件自动化更进一步，使用者只需要懂应用需求，不一定需要懂计算思维，也不一定需要懂编程。像是 Excel 里的快速填充功能，不再需要公式，只需要给出少量示例即可自动完成内容填充。
这里面的一个关键是从知识驱动、知识密集转向数据驱动和智能化手段。
不再需要靠“堆人力”去了解行业背景知识，而是用不断产生的数据让智能化手段越来越强，才能走向 L3 甚至更高阶段。
在这些思考基础上，谢涛对智能化软件工程的研究也深入到行业落地阶段。
在中国计算机大会 （CNCC 2021）软件自动化技术论坛以及 CCF TF 第 49 期技术研讨会上，他剖析了制造型企业数字化升级面临的问题。
提出用工业互联网操作系统、智能制造低代码平台、工业智能质检平台助力制造型企业解决信息孤岛困局。
