1 低代码/无代码开发将来开展的方向是什么？
要我说，低代码/无代码开发将来开展的方向一定是：AI 驱动的“人机协同编程”，将完好开发一个软件变成提供部分的软件功能，类似 Apple 的“捷径”一样，由用户决定这些部分软件功能如何组装成适宜用户的软件并交付最终用户。AI 驱动提供两个方面的价值： 降低开发本钱
以往开发软件的时候，要有 PRD、交互稿、设计稿、设计文档……等一系列需求规格说明，然后，根据这些需求规格利用技术和工程手腕停止实现。然而，低代码/无代码开发交付的是部分功能和半废品，会被无法枚举的目的和环境所使用，既然无法枚举，就不能用 Swith……Case 的方式编写代码，否则会累死。
AI 的特点就是基于特征和环境停止预测，预测的根底是对形式和实质的理解。就像 AI 识别一只猫，不论这个猫在什么环境、什么光照条件下，也不论这只猫是什么品种，AI 都可以以超越人类的准确度识别。试想，作为一个程序员用程序判断一只猫的开发本钱何其高？ 降低使用本钱
今天的搭建体系，实质上是把编程过程用搭建的思想重构了一遍，工作的内容并没有发生变化，本钱从程序员转嫁到运营、产品、设计师的身上。这还是其次，今天的搭建平台都是技术视角动身，充溢着运营、产品、设计等非技术人员一脸懵逼的概念，花在答疑解惑和教他们如何在页面上定制一个搜索框的时间，比自己和他们沟通后源码实现的时间还要长，而且经常在撸代码的时候被打断……
基于 AI 的“人机协同编程”不需要显露出任何技术概念，运营、产品、设计……等非技术人员也不改变其工作习惯，都用自己熟悉的工具和自己熟悉的概念描绘自己的需求，AI 负责对这些需求停止识别和理解，再转换成编程和技术工程领域的概念，进而生成代码并交付，从而大幅度降低使用本钱。
举个例子：假设你英文写作才干不好，你拿着朗道词典一边翻译一边拼凑单词写出来的英文文章质量高呢？还是用中文把文章写好，再使用 Google 翻译整篇转换成英文的文章质量高？你自己试试就晓得了。究其原因，你在自己熟悉的语言和概念领域内，才可以把自己的意思表达清楚。 2 围绕低代码/无代码开发存在哪些技术难题需要学术界和工业界共同探究？
最初在 D2 上提出并分享“前端智能化”这个概念的时候，我就提出：识别、理解、表达 这个核心过程。我始终认为，达成 AI 驱动的“人机协同编程”关键途径就是：识别、理解、表达。因而，围绕 AI 识别、 AI 理解、 AI 表达我们和国内外知名大学展开了广泛的合作。 识别
需求的识别：通过 NLP 、知识图谱、图神经网络、构造化机器学习……等 AI 技术，识别用户需求、产品需求、设计需求、运营需求、营销需求、研发需求、工程需求……等，识别出其中的概念和概念之间的关系
设计稿的识别：通过 CV、GAN、对象识别、语义分割……等 AI 技术，识别设计稿中的元素、元素之间的关系、设计语言、设计系统、设计意图
