在数字化转型持续深化的当下，软件开发的效率和质量已经成为企业核心竞争力的关键变量。

　　根据Gartner预测，到2025年70%的新应用将基于低代码/无代码平台开发，而AI大模型与无代码平台工具的协同进化正在触发软件开发领域的“奇点时刻”。

　　一方面，AI大模型具备代码生成、逻辑推理和知识整合能力，可解构复杂业务需求；另一方面，无代码平台通过模块化组件库和流程编排界面，将技术实现门槛降低至业务专家层级。更为重要的是，二者形成的“智能设计-自动生成-持续优化”闭环，使软件开发效率呈现指数级跃升。

　　只是，在DeepSeek出来之前，有很多家软件开发企业已经尝试AI大模型+低代码/无代码平台的模式，但高昂的成本、复杂的业务逻辑，使得这些解决方案在实际应用中“折戟沉沙”，直到DeepSeek的出现。

　　那么DeepSeek凭借其技术突破与成本优势，能够成为推动其无代码平台实现质变的关键引擎吗？国内是否有企业已经看清了软件开发的新方向，去拥抱“DeeSeek时刻”呢？

　　复杂场景的破局之道

　　工业软件作为连接物理世界与数字世界的桥梁，不仅是制造业数字化转型的核心引擎，更是观测AI大模型与无代码平台协同进化的重要窗口。其独特的技术复杂性与行业属性，为AI驱动的软件开发范式提供了绝佳的试验场。

　　但是，工业领域的AI软件开发长期面临两大挑战，首先是复杂业务逻辑的高效实现，其次是私有知识资产的低成本训练。

　　根据安徽数字引力科技有限公司（简称：数字引力）2年的测试数据显示，国内外大部分AI大模型的技术能力和高昂的成本都无法支持中小型企业做大规模的开发测试，直到DeepSeek的出现。

　　DeepSeek能够与数字引力DGP协同进化主要基于两点：

　　一是具备了复杂任务的处理能力。DeepSeek采用了先进的混合专家模型（MoE）架构和多头潜在注意力机制（MLA），这些技术使得模型在处理复杂任务时表现出色。例如，在AIME2024数学基准测试和MATH-500基准测试中，DeepSeek-R1的得分高于OpenAI的o1模型，展现出其在推理能力上的强大优势。

　　二是私有知识库训练的成本革命。DeepSeek通过纯强化学习（RL）、RAG+主动学习、合成数据生成等三项创新举措，成功翻越了“标注成本高、数据质量差、知识迭代慢”这三座大山，这使得企业能够以较低的成本，构建起属于自己的私有知识库，为DGP平台注入行业的Know-how。

　　数字引力技术负责人表示，根据测试，DeepSeek+DGP模式展现出对“直接生成代码”的显著优势，包括生成耗时的大幅缩减、工业客户需求的高覆盖以及配置错误率控制的大幅降低等。

　　简而言之，软件开发已经迎来自己的“DeepSeek时刻”，方向已然清晰，道路正在形成。

　　Software2.0时代的开发哲学

　　在Software 1.0时代，软件开发主要依赖于开发者手动编写每一行代码来实现应用程序的功能。

　　开发者不仅需要处理底层逻辑推理，还需要负责界面设计、业务逻辑抽象以及系统的整体架构规划。整个开发过程高度依赖于开发者的技能和经验，且每一个细节都需要精确编码以确保程序的正确性和可靠性。

　　随着DeepSeek的出现，数字引力技术负责人认为，人类将迎来Software2.0时代。但是，DeepSeek并不是取代软件开发者，而是重塑价值分工。

　　首先，DeepSeek提供处理底层逻辑推理。其专注于处理复杂的底层逻辑推理任务，通过利用AI模型和算法，DeepSeek能够自动完成一些原本需要大量时间和专业知识才能解决的问题，如数据预处理、复杂算法的设计与优化等，从而释放工程师的精力。

　　其次，DGP平台提供一个可视化编排环境。它使得非技术人员也能参与到系统的设计过程中，通过拖拽组件、配置参数等直观操作，用户可以快速构建出功能原型，极大地提升了开发效率和灵活性。

　　再次是工程师角色的升级。工程师不再是简单的编写代码，而是专注于业务抽象与模型训练，将更多的精力投入到理解业务需求、设计高效的数据模型以及优化机器学习模型等方面，从而开发出更优秀的软件工具。

　　因此，未来的软件开发将形成“AI工程师+业务专家”的协作形态。而诸如数字引力这样的软件开发企业正在基于DeepSeek能力，构建集成模型训练服务与组件市场的开发平台，助力开发者高效开发软件。

　　虽然，DeepSeek仍面临复杂业务的知识蒸馏效率和多模态需求的工程化实现等诸多挑战。但我们可以乐观的看到，DeepSeek与数字引力的实践表明，当技术突破与工程化能力形成共振时，软件开发的“智能拐点”或将加速到来。

　　正如数字引力技术负责人所言，“无代码开发已经迎来了‘DeepSeek时刻’，我们需要做的就是拥抱这个时刻。”