AI編程：機遇與挑戰并存
隨著2024年AI技術的迅猛發展，AI應用已滲透到各行各業，在視頻生成、AI推理等領域大放異彩，Cursor、Github Copilot、Claude3.5 Artifacts等編程領域的 AI 應用更是層出不窮。
談及AI編程（AI Coding），不僅標志著新型編程工具與效率提升手段的出現，更預示著軟件開發領域的一次深刻范式轉變。
據業內人士分析，在拿著錘子找釘子的大模型賽道中，代碼/編程領域展現出了獨特態勢：其他領域仍處于不斷探索產品市場匹配（PMF）的階段，而代碼領域在一定程度上已經成功實現了產品市場匹配。
第一次 PMF的應用形態是 Copilot，主要的功能發生在代碼補全，比如寫一個函數，AI 可以直接補全代碼。
第二次PMF是以自然語言的形式與 AI對話，AI可以理解用戶需求，直接生成代碼，即從單純的代碼補全、跨文件的補全，到 Chat 層面的變化。
金現代輕騎兵低代碼平臺智能生成代碼示意
根據普華永道發布的2025年AI預測：在軟件開發/編程領域，AI能夠加速設計迭代、虛擬測試和問題排查，有望將產品開發周期縮短一半，并提高產品個性化程度。
金現代基于智譜華章GLM大語言模型構建了低代碼領域的專有大模型，實現了數據模型的自動生成、表單自動構建、智能模塊推薦等功能，使低代碼開發平臺具備利用自然語言對話編程的能力，可以使開發效率提升50%-80%。
雖然前景無限，但其變革之路絕非坦途。上下文理解、系統思維和持續學習仍然是AI編程（AI Coding）需攻克的三座大山。
上下文理解：與剛性的編程語言不同，自然語言有歧義、隱喻，且意義依賴語境。例如，“打印”在文印店指打印文件，而在軟件公司可能指軟件操作。同時，“高效”和“快速”是否相同？“登錄”和“注冊”是否獨立？AI需龐大的知識庫和強大的分析能力來識別這些微妙差異。
系統思維：軟件系統像一臺精密機器，各部件需完美配合。需要AI具備全局視野，平衡局部與整體。
持續學習：軟件開發環境、需求和技術不斷變化。AI需比人類更快學習，通過爬蟲、數據分析等技術，汲取網絡上的新知識；通過自然語言處理，快速吸收論文、專利等非結構化知識；通過案例庫、知識圖譜等方式，將分散的經驗系統化、結構化。
面對以上挑戰，需要探索人類與AI之間更加高效靈活的協作方式，同時需要更多人參與到智能編程中，以加速新型編程工具的出現，推動軟件開發領域的變革。