所想即所得！AI会如何改变程序开发？( 二 ) _程序开发

我们可以通过一个实例工具软件来理解这个过程，Adobe 推出过的网页三剑客之一的 Dreamweave，其中提供了大量的模块生成功能，比如通过设定数据集和表单的控件对应关系，就可以生成前后端的代码，实际提供一个可以运行的业务模块。
当然，这是由没有结合人工智能辅助的情况，如果基于新的智能化生成，那我们在开发时，智能化生成模块会自动跟据上下文来提示是否需要生成相应的业务前后端模块，我们只需要再跟据生成的模块进行微调或扩展即可达到我们的要求。
下图是笔者使用 DreamWeaver 来生成一个简单的登录模块，只需要设定一下数据表字段，即可生成表单，完成登录判断和跳转功能。

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又或者在游戏开发领域。作者曾在企业负责技术中台设计时，推动过面向各游戏项目组通用业务模块的抽象与开发，比如热更新、原生接口调用，甚至包括游戏战斗机制等大量的通用业务，对于每一个项目几乎都是需要的，只是因为技术栈或者界面的不同而需要重复的开发，这些工作往往耗时耗力。
站在一个更高的维度，这些业务完全可以基于机器学习训练结合需求变化被快速地进行调整而满足各个项目的使用。所以，基于企业的技术中台，把这些通用业务的统一框架和智能化定制与人工智能结合，基于主流开发软件、引擎工具或平台工具推出可实际操作的软件或插件。从而形成更好的开发工作流是非常有意义的。
这个阶段目前是各领域企业争相降本增效的方向之一，程序员的工作正在进一步从通用业务开发中解放，而把更多的把精力放在具体产品的需求上。
第三阶段：产品原型的智能生成
这一阶段主要体现是：通过对产品研发工作流中可智能化生成的部分进行整合和优化，达到能够根据用户需求自动的生成具备完整功能逻辑和效果表现的产品项目原型的目标，帮助产品经理快速看到期望的结果。
这里以几个案例加以说明：
一、市场上大量自助建网站，电商小程序类的平台。
这些平台直接面向用户方，提供给用户可以自助订制化的业务模块并生成最终产品的服务。如腾讯云的自助式建站：

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这些平台虽然具备直接生成最终产品的能力，但其底层逻辑主要是基于一定数量的前后端模板和风格模板进行组合，通过固化的需求条目选项得到产品各模板模块的组合结果，产品的领域有限、形态有限、规模有限，目前大部分不具备通过对用户需求分析和产品形态数据集进行机器学习来生成目标产品的能力。
在数字人研发企业里，目前已经在通过对人脸照片，动作视频采用人物脸部识别，动作识别技术来建立模型数据集，通过机器学习对三维模型重建和自动动作绑定，快速化生产高精度数字人，这种方式与以往通过美术建模，手动绑定骨骼及人物动作的工作流有较大差别，它可以大大的加快数字人的生成效率、规模和精度。

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在 GTC 大会上，黄仁勋宣布推出一个全方位的虚拟化身平台 —— Omniverse Avatar（来源：https://developer.nvidia.com/nvidia-omniverse-platform/ace）
二、在一些游戏方向，如剧情文字类游戏（AVG）领域，开发者也在通过剧本生成，二次元立绘生成类软件，通过脚本进行完整的游戏产品生产尝试，可以将原本需要几个月才能完成的剧情文字游戏，在短短几个小时内生成出来。
当然，这些方面的业务相对简单，但随着人工智能的发展，相信不久的未来，一个软件产品设计师可以通过提供一些简单的需求描述得到一个完整可运行的产品DEMO 。它所要做的，是通过不断的修改需求描述来不断提交，得到期望的产品原型。
总结
最后，我想说的是，内容生成的算法目前在一些方面有了较大突破，但在软件开发领域，特别是开发者工具领域，我们也需要相关企业和创业者不断的结合这些突破，落地到具体的工具软件产品中来提升开发者的工作流程和体验，推出更好的产品形态，谁能够在未来提供更好的智能化内容生成体验，也就会在未来更受欢迎。
作者介绍：卞安，游戏引擎技术专家，CSDN 博客专家，独立软件创业者。从事游戏研发行业近二十年，孜孜不倦地学习和思考引擎研发技术和工具链设计，曾任端游企业引擎技术总监，Cocos 游戏引擎产品总监。目前在学习游戏引擎与 AI 的结合，致力于开发基于 Python 语言的全栈式开发工具软件产品《PyMe》。