捷码学堂|低代码、AI代码、AI低代码劣势介绍

023年10月，远眺捷码推出AI功能，这是远眺科技在软件高效开发领域的重大突破。然而，很多人不理解将AI和低代码结合，对于软件开发的重要意义，接下来，向大家分别介绍下低代码、AI代码、AI低代码的劣势：

低代码开发劣势：

1. 高昂的平台费用与成熟度的矛盾：成熟的低代码平台费用高昂，而不成熟的平台虽然前期费用低，但开发与维护成本高。
2. 使用门槛高：开发者仍需具备数据库和代码编写的专业知识，且需要花费时间学习对应的低代码平台。
3. 前端界面布局局限性：低代码平台的前端布局和界面基本固定，难以实现用户界面的定制化开发。
4. 不支持复杂业务逻辑和个性化开发：对于过于复杂的逻辑或功能，如自定义的人脸识别，平台可能不支持，需要重新开发对接，增加成本。
5. 系统维护成本高：当系统数据庞大、数据库关联复杂或数据量不断增大时，由于开发人员不能直接操作数据库，只能通过接口进行数据增删改查，导致系统维护优化成本增加。

6. 数据安全性问题：因为数据存储在云数据库，对企业数据的安全性带来考验。如不进行数据备份，一旦平台数据删除，恢复困难。

AI代码开发劣势：

AI开发虽然带来了编程的自动化和效率提升，但也存在明显的缺点。其中，一个重大问题是AI生成的代码错误率较高。例如，纽约大学的研究人员发现，Copilot生成的代码在某些关键安全任务中，高达40%的情况下包含安全漏洞。这表明，当前的AI技术还无法完全保证代码的安全性和准确性。此外，AI工具如Copilot的训练方式只是根据提示生成文本，而非确保代码的正确性。因此，虽然AI能够自动化部分编程工作，但其生成的代码质量和安全性仍然需要人类程序员的监督和修正。这揭示了当前AI技术在代码生成方面的局限，以及在实际应用中，人工智能与人类开发者合作的重要性。

AIvs低代码

实际上，尽管AI在代码生成方面具有很高的潜力，但它通过语义直接生成代码的效率并不总是理想的。作为一种概率模型，AI并不能保证生成的代码的准确性。在生成代码的过程中，AI可能会过于关注训练数据中的特定细节，而忽略了整体的编程规律。这可能导致生成的代码在可用性和功能性方面存在缺陷，需要大量的人工校正。

而低代码本质是将语义变成模型，例如远眺的捷码低代码开发平台，涵盖了软件开发全生命周期，在融合AI能力后，可以加速将语义变成模型的工作进程，从而提升应用开发的效率，降低开发门槛，使更多欠缺开发经验的人，也可以使用捷码进行软件开发，从而更好地解决需求和供给的匹配问题。