GPT的横空出世，全球软件厂商掀起一股智能化开发热潮。据Gartner最新发布的《2023年新兴技术成熟度曲线》显示，生成式AI正位于顶峰，同样在Gartner发布的《2023年中国ICT技术成熟度曲线》中低代码（Low-code）也正处于峰值。当“聪明”的GPT遇上“平民化”的低代码，两大热门技术的融合能否在真正意义上变革传统开发？
在行业媒体LowCode低码时代的线上论坛，浩鲸科技低代码产品总监王恩垚携浩鲸灵犀开发平台带来“在GPT驱动下的智能化低代码开发实践”。
王恩垚指出，
当前关于大模型百家争鸣，众多厂商纷纷入局，让低代码也迎来了新的机遇，大模型与低代码的融合也在企业构建部署应用的实际场景中发挥出巨大价值。大模型能通过自然语言理解自动生成需求文档及代码供给低代码开发者使用，也具备自动检测和修复代码错误、自动优化代码、找出冗余并提供高效方案等自动化能力，为开发者带来需求模式、设计模式、开发模式的变化，节省时间成本、代码质量更优、进一步降低开发者的门槛和学习成本。
更重要的是，通过大模型对于文档、模版、业务流程、样例、源码的自学习能力，融合低代码的设计编排和逻辑优化能力，使得低代码定位形态升级、开发边界扩大，价值范围打开，可以预见，融合大模型能力的低代码开发平台有望成为GPT 2B应用落地的加速器。因此，我们需要重新定义低代码开发平台。
重磅升级的浩鲸灵犀开发平台在“真正的企业级”开发能力上，加入智能化编排框架，深度融合大模型，提供统一编程语言、开发数据湖、开发模型、智能开发助手、意图识别、AI编排和设计编排的7大能力增强，能够基于AI编排能力支持编程语言在低代码配置后源码查看和下载，通过采集捕捉浩鲸灵犀开发平台上的海量开发信息，实现数据统一存储分析，并通过意图识别提前预知开发者的下一步操作，从而通过智能开发助手直接生成配置信息，实现智能化低代码开发。
依托智能化编排框架，在原有的一体化组装开发理念基础上结合生成式AI开发的探索，更加聚焦辅助开发配置和智能化应用两个方面，也逐步形成了组件模板和场景应用两大类智能化资产，低代码平台上的组件样式、页面控件、服务组件等多种组件模版结合大模型开发出智能化组件，可搭建诸如智能客服、智能营销、智能问答等多种场景应用。
是指在利用低代码平台实现复杂业务需求时，通过智能开发助手的自然语言理解即可快速生成组件、代码块等配置信息，让开发者更高效高质完成开发任务。当前浩鲸灵犀在辅助开发的界面样式、自动建模、代码块、SQL语句输出和优化等方面具备诸多实践，极大释放了开发者的产能。
依托丰富的项目运维、故障处理经验，针对运维过程中出现的时间长、过程难等痛点，借助智能化组件搭建的智能诊断应用，即可实现常见问题自动诊断和交互式应答。当前浩鲸灵犀开发平台已帮助多个省级电信运营商实现费用争议、余额变动、业务故障处理等多种场景应用。
王恩垚表示，低代码与大模型融合带来的机遇与挑战并存。机遇在于，能真正的赋能非专业开发人员，实现全角色都可参与到开发过程中，并通过不断训练和沉淀，强化大模型和低代码深度融合，发挥出智能化低代码开发的价值。在浩鲸灵犀开发平台的实际应用中，已实现平均降低60%的人力成本和提升40%的交付效率，在资产使用方面，达到25%以上的资产复用率，高效保障项目交付效率。
挑战在于，一方面，在不断涌现的市场诉求驱动下，倒逼低代码加速与私域数据结合，更高效准确的完成应用开发和部署，同时达到高可用、高可信、高安全的保障标准。另一方面，大模型需与领域知识相融合，将大模型工程化降低应用成本，同时还要保障私域数据的安全可靠，避免大模型带来的业务风险。
毫无疑问，大模型时代将带来开发模式的变革与颠覆，浩鲸灵犀也坚信大模型和低代码的“智简”结合，把复杂的软件体系解构，必然会让开发变得越来越简洁、平民、智能。