聊天写代码，已成为低代码界新风向。
3月，微软“让AI替程序员开发App”的Power PlatformCopilot一经面世，迅速引爆低代码融合AIGC的激情，打开了国内玩家们的新思路。
一边，是钉钉直接“口喷式生成应用”，通过输入“/”就可以唤起10余项AI能力；而另一边，是网易数帆演示了一段用文本框对话完成代码编写的视频，成为又一“哇塞”时刻。
大厂率先抢跑之下，市面上不乏一堆“官宣”，不少玩家也跟猎云网透露内部正在积极研究当中，一线投资人更是奔波于各家走访，试图获取一波真实感受。用轻流创始人兼CEO薄智元的话说，现在企业正在抓住这一波行业机会，而投资人则希望抓住行业头部。
身处赛道之内，零赛云联合创始人朱琛也有同样感受：“这一波浪潮来得太快”。
一月时，他跟资方沟通的更多还是人工智能出现是不是能重写或取代低代码，但当时不够聪明，只能检查一些代码，还没做到去写程序的人工智能显然不足以吸引到太多注意。而人工智能4的出现，直接让他感觉到现在必须进场。
“无论是我们，还是投资人，大家越来越笃定低代码/无代码+AIGC是一条正确的道路，彼此第一性原理都是去提升程序或应用开发的生产力，两者结合是必然趋势。”
可见，低代码欲抓住这波AIGC浪潮，狂奔在即。
从代码到应用，抓住这波“数字魔法”变革
“与类GTP交谈”写代码，之所以在低代码界走红，归根结底，这是一场自然语言引发的降维打击。
要知道，低代码门槛再低，也不是无编程门槛。仅可视化+拖拉拽，并未让低代码过多降低“写更少的代码，花更少的钱，干更多的事”的实操难度。薄智元表示，尤其是比较复杂的结构，*后一公里的prompt大家常开玩笑是谁“从入门到放弃”。
而在AIGC加持的数字魔法下，聊聊天就能写代码，似乎让低代码拥有了让“麻瓜”变“巫师”的神秘力量。
据网易数帆云原生及低代码产品线总经理陈谔透露，这种用自然语言描述生成代码的方式，在实验室中已经做到了可以将约60步的操作以4-5次对话完成。从数据上不难发现，类全返积分系统问答式的能力正在重新降低低代码的准入门槛，“人人都是开发者”或将在AIGC融合下从画饼走向现实。
甚至有企业客户在一些较为标准的业务场景体验AIGC这项能力时，对陈谔表示自己竟产生了一种错觉，仿佛在对话一个懂公司业务的内部开发人员。
酷炫是真酷炫，如何实现又是一个新命题。从眼下玩家们3月起集体加速融合AIGC的动作来看，现在入场其实不算太早。
薄智元表示，大概3年前轻流就思考过在使用方面引入AI的能力，后续也一直有一些讨论。但那时候*大的瓶颈是无代码/低代码是一个平台性的通用工具，当时AI主要解决的是特定行业特定场景的一些问题比较有效，虽然考虑过引入轻流的数据分析、报表能力，却仍是想想而已。
但行业总不缺想先去吃螃蟹的人。
同样是观察到AI在代码生成能力上的产出，网易数帆则在去年上半年做了一个动作，那就是把这一趋势重点考虑到了低代码平台的底层设计中。
陈谔坦言，让AI去懂业务场景，非常具有挑战，这就反向要求低代码平台思考如何设计才能更适应于智能代码生成能力变强的技术趋势。
“一方面需要通过大模型去落地能力，但更大的挑战在于用什么样的数据集训练，需要企业非常大的工程投入。面向开发场景的代码库足够丰富，才能助推其AI在训练之后，更具备业务场景下的上下文理解能力。”
在陈谔看来，设计一个适合大模型去做代码生成的低代码平台已成既定事实，要想打好基础，除代码库跟大模型外，统一的编程语言内核也必不可少。
“如果没有统一的编程语言来描述应用，那这个应用可能是由很多不同的部分拼凑起来，比如在描述时，这边可能是Java、那边就是JS，但如此一来你可能只能去做一些片段级别的生成，后面用自然语言来做代码或一个应用的完整生成就会很困难。”
这其中，对话实质是实现AI生成代码能力的一种反馈形式。陈谔表示，相较编程语言，自然语言描述比较模糊，而且开发时可能会缺乏上下文，AI通过一次理解就生成代码结果的正确率会很低，但通过多次对话来修正AI对于业务的理解，然后去细化执行方案，那正确率就能进一步提升。
诚然，越早从整体的底层设计考虑未来AIGC生成应用的玩家，其融合能力自然会越超前。但大模型是否会成为低代码融AIGC的拦路虎呢？不一定。
薄智元认为未来大模型更可能变成基础设施，类似“云服务器”，而低代码/无代码创业公司更重要的是研究如何更好结合和调用相关能力，而非花大精力造轮子，导致投入产出比不高。
譬如定位工业模型驱动的低代码平台零赛云就正在接外界大模型的API，通过AIGC和RPA技术的结合，将构建场景的能力通过指令来实现，以快速构建业务应用，比如一个APS的排程功能，仅需要输入相应的行业及参数要求，系统会基于指令来生成排程页面，UI样式和后台服务API。朱琛透露，现阶段目标以做出PoC来验证AIGC跟低代码的结合可能。
陈谔表示，从大趋势来说，各家都会早做AIGC的准备规划，去实现出来；同时也在市场上吸引更多关注，尽可能早拿到一些用户场景做相关合作。这其中，有两种发展态势较为明显。
一是AIGC融合能力的强与弱会进一步分化低代码平台，现阶段去做布局，在架构以及应用描述上可能会有一些问题需要解决；二是场景更简单的零代码平台在产品形态方面可能会面临更大挑战，AIGC在做一些表单填报流程的自动化上能提供完全不同的另一种体验。
“这对企业来说是一场变革。AI在本身更熟悉的一些场景，落地效果会更好，这跟训练的数据集直接相关。做一个很冷门的系统和让AI去做进销存或者CRM，体验可能就不一样。在一个标准主流的系统上，即便你没有描述很清楚，AI也甚至可以给到一些模型设计的建议。而越是缺乏相关知识，AI开发的效率也就更低。”
AIGC，掀起低代码新战事
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