低代码/无代码开发行业发展到了哪个标准阶段？

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低代码/无代码开发行业发展到了哪个标准阶段？

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在自动驾驶领域，有L1-L5的分级标准。

随着近年来自动驾驶的普及，这一标准不断得到验证，并成为行业共识，引导行业发展。

人们开始怀疑，其他行业是否可以借鉴？

近日，北京大学计算机学院讲座教授谢涛提出了他对业界另一个热点——低代码/无代码开发的思考。

谢涛是*早开拓智能软件工程方向的学者之一。 早在2005年低代码/无代码开发行业发展到了哪个标准阶段？，他就提出了利用机器学习提高软件质量的方法。

他提出自动化软件开发，软件的智能创造也可以相应地分为L1-L5级别。

为什么低代码/无代码开发是一个热门话题？

如今低代码/无代码开发的标准在哪里？

我们来听听谢涛的看法。

程序员不够

据统计，中国有近300万软件开发人员和700万程序员。

但在当今“软件定义的世界”，这个数字还远远不够。

知名IT研究机构预测，要满足中国企业数字化转型的全部场景，至少需要开发5亿个新的软件系统。

新软件大部分是针对制造、物流、电力、农业等传统行业开发的。

这些行业的需求不同，也存在很多知识壁垒，也就是常说的“隔行如隔山”。

对于传统软件开发者来说，需要扎根行业多年，才能积累足够的行业知识背景。

尽管如今软件工程师和专业开发人员的队伍不断扩大，但面对快速增长的需求，生产效率却并没有多大提升。

软件开发人员对行业需求了解不到位，而了解需求的人又不懂软件开发，导致开发质量低、效率低。

正是在这种背景下，低代码/无代码开发和软件自动化应运而生。

简单来说，如果应用需求方能够创建自己的软件，就可以高效、高质量地满足个性化需求。

低代码/无代码开发和软件自动化有什么区别？

在谢涛看来，这两种技术针对的是不同的人群。

低代码/无代码开发的用户了解应用程序需求，可能了解计算思维，也可能了解编程。

就像在 Excel 中编写公式，或者现在流行的拖放应用程序构建工具一样。

软件自动化更进一步。 用户只需要了解应用需求，不一定需要计算思维，或者编程。

比如Excel中的快速填充功能，不再需要公式，只需要给出几个例子，就可以自动完成内容填充。

当前低代码/无代码开发是软件开发的现状，通常对应L1（辅助开发）和L2（部分自动化开发）。

回顾软件工程50多年的历史，经历了面向过程的开发，到现在的面向对象、面向组件的开发。

更进一步，谢涛认为应该以智能组件开发为导向。

简单来说，就是“搭积木”，利用重用、组装、集成的方式进一步提高软件开发的效率。

与过去不同的是，这些“构建块”（即组件）中有很多都是智能创建的，不需要手动开发。

另外，一些复用、组装、集成都是智能自动进行的，无需人力投入。

然而，通过“搭积木”来创建整个软件系统的过程仍然需要人们参与开发，而智能组件的开发就是这里指导人们如何开发的方法论。

其中关键之一就是从知识驱动、知识密集型向数据驱动、智能化转变。

不再需要依靠“人力”去了解行业背景知识，而是利用不断产生的数据让智能手段越来越强大，从而迈向L3甚至更高的阶段。

基于这些思想，谢涛对智能软件工程的研究也深入到了产业落地阶段。

在中国计算机大会（CNCC 2021）软件自动化技术论坛暨CCF TF第49届技术研讨会上，他分析了制造企业数字化升级面临的问题。

提出利用工业互联网操作系统、智能制造低代码平台、工业智能质检平台帮助制造企业解决信息孤岛困境。

谢涛是谁？

谢涛现为北京大学计算机学院讲座教授。

同时兼任高可信软件技术教育部重点实验室（北京大学）副主任、北京大学先进信息技术研究院数据驱动软件开发实验室主任、兼任北京大学新工程建设委员会副秘书长。 。

荣获美国科学促进会（AAAS）院士、电气与电子工程师学会（IEEE）院士、计算机器协会（ACM）杰出科学家、杰出会员等荣誉称号。中国计算机学会（CCF）.

谢涛上一次进入公众视野是在国际软件工程顶级会议ASE 2021（ on ）上获得*具影响力论文奖（Most Paper Award）。

要知道，这是自1986年ASE成立35年来，首次由中国学者获奖（除了谢涛之外，同期另一篇获奖论文的作者包括一位澳大利亚华人）学者）。

谢涛所依赖的论文是2007年发表的《：A for Open Code on the Web》。

谢涛当时在北卡罗来纳州立大学担任助理教授。 他和他的学生发现程序员经常在日常工作中重用现有的框架或库。

但在这个过程中，一个问题逐渐出现了：

程序员知道他们需要什么类型的对象，但不知道如何通过特定的方法序列来获取它们。

尽管当时已经有了Code这样的代码搜索引擎，但要想有效地支持这个编程问题，仍然缺乏一些东西。

基于这种情况，谢涛和他的学生决定“站在巨人的肩膀上”，开发大型代码挖掘基础设施。

具体来说，在这项研究中，他们提出了一种新方法，该方法将“源对象类型→目标对象类型”之类的查询作为输入，并建议相关的方法调用序列。

这些序列可以用作从查询中给出的源对象获取目标对象的解决方案。

谢涛团队的工作可以说是*早将大规模代码搜索、机器学习和数据挖掘相结合，成为大代码和软件大数据这一重要行业和学术方向的先驱“先锋”。

这就是为什么它在14年后被ASE评为“*具影响力的论文”。

一定程度上，谢涛的成功也为谢涛在接下来的科研道路上在软件自动化方面坚定了步伐奠定了基础。

另一个里程碑事件发生在四年后的 2011 年。

当时，谢涛正在学术休假，他利用这段时间访问了微软亚洲研究院，并加入了（现任副院长）张冬梅的团队一起工作。

他们做的具体内容叫软件分析（ ），是张冬梅在2009年组建团队时命名的。软件分析的定义是谢涛和张冬梅团队在2011年给出的。

简单来说，软件分析就是开发数据驱动的解决方案来解决与软件和服务相关的一系列任务，服务于广大软件行业人员。

他们推出了一系列对行业影响深远的软件分析系统，包括操作系统的性能调试、代码克隆的检测，以及现在所谓的智能运维等。

如今，软件分析在软件工程领域蓬勃发展，并成为一个非常重要的子领域。

而现在我们可以看到，回到北大之后，谢涛仍然在从事软件自动化相关的工作。

2020年底，谢涛荣获科学探索奖。 评审团给出了他获奖的理由：肯定他在软件测试和软件分析方面取得的成就，支持他在数据驱动的软件自动化方法和技术方面的探索。

那么接下来，在低代码、无代码、软件自动化方面我们应该关注或重点开发哪些方面呢？

谢涛表示，要高度重视信誉和质量安全。

因为机器，即使采用*先进的深度学习方法，也很难保证100%的准确率来自动生成满足需求的软件。

而当低代码、无代码这样的方法交给没有计算机背景的企业员工时，如何保证他们在各个环节不出错就成为了低代码、无代码效果的关键。

...

*后，也是大家*关心的一个问题——低代码、无代码、软件自动化的发展会让程序员被淘汰吗？

对此，谢韬直言：

不用担心。

首先，软件自动化目前和未来很长一段时间内将仅限于非常具体的任务。 与此同时，尽管低码和无码蓬勃发展，但仍然无法满足数字化浪潮的需求。

而它们的出现恰恰为程序员和工程师省去了一些琐碎、重复的工作，让他们能够将更多的精力投入到更有价值、更有创新性的工作中。

参考链接：[1][2]

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