6月26日，由中国通信标准化协会主办的第二届低代码·无代码产业大会顺利举行大会以“智融低无码，模创新未来”为主题，发布一系列领域研究成果，搭建供业内交流行业前沿实践、产业生态合作的平台，共同促进产业创新与发展。

网易CodeWave作为业内代表连续两年参会，并获颁首批低代码·无代码推进中心成员单位证书。

网易CodeWave业务中心销售总经理金叶作为代表领取证书

网易CodeWave在去年4月率先发布智能开发平台，融合网易自研的智能模型底座和全栈低代码开发能力，为企业提供更加智能化的软件生产方式此后，网易CodeWave陆续推出智能代码生成、智能SQL生成、设计稿生成页面（D2C）、静态图生成页面、智能代码推荐、智能逻辑解读、智能代码分析、AI知识库等多项智能开发能力，进一步提升智能化水平。

网易CodeWave已和金融、国央企、制造、能源、零售等多个行业客户合作，还陆续推出Wave+生态成长计划、网易低代码大赛、网易低代码资产大赛等，持续在技术、生态、人才培养等多方面引领低代码产业发展与革新。

在此次大会上，AI+低代码依然是最受关注的核心话题之一，不仅大会首次发布与解读《基于大模型的低代码开发平台技术要求》，诸多业内专家也带来相关领域的观点与分享AI的爆发式迭代和发展，最终会替代低代码吗？低代码的应用落地难，解决的技术关键在哪里？作为业界代表，网易CodeWave技术负责人姜天意发表主题演讲。

《AI驱动的智能开发平台——AI+低代码的思考与CodeWave的实践介绍》，介绍了网易CodeWave的相关实践。

以下节选演讲核心内容：AI将成为解决低代码落地难的关键，但不能替代低代码相关数据显示，2021-2027年，低代码在国内的年复合增长率预计达到30%左右但是，仍然有接近50%的企业用户认为低代码存在使用难度，这当中，70%的中小型企业客户认为低代码的使用效率是非常低。

在姜天意看来，核心的原因是大多数低代码“并不低”：低代码开发者在面对平台中数百个组件选择和复杂逻辑配置时，依然感到迷茫；大部分低代码产品在性能、安全性、可维护性方面也未能达到核心Web应用的标准而市面上原先的许多尝试，并未有效解决这两个问题。

随着AI技术的成熟，诸如AI辅助编程（AIAD）、AIGC等技术的出现，特别是智能体编程技术的兴起，让引入AI解决低代码难题开始被纳入了考虑范畴中但是，AI Copilot技术在实际应用中也暴露出一些局限性，无法直接替代低代码开发。

：模型能力受限，AIGC 技术的可用性不高基于各类评测，AIGC仍然难以完成复杂度高、专业度高的编码工作，甚至在一些简单场景的表现都较差AI 生成的代码需要解读、调试、迭代和维护AI 生成的代码可能存在一些问题，后续也需要继续补充和修改。

据网易内部的使用情况显示，AI生成代码采纳率平均仅在19.82%左右自然语言并不能精确描述最终需求的所有细节自然语言是人与人之间沟通的媒介，本身有一定模糊性，而程序精确运行，需要准确、清楚的计算机语言另一方面，

传统开发方式下的计算机语言自由度过大，上下文复杂且不标准，概念太多，还区分不同的前端、后端、数据定义、查询流程，这些都不利于通过AI直接构建能够收敛的应用低软件开发需要高度封装的组件和框架以及充分的上下文来完成。

低代码开发过程中需要的一站式管理能力、扩展集成能力、资产管理等能力，仍然需要由成熟的平台来承载构建特定语言NASL，打造AI友好的低代码平台对此，网易CodeWave智能开发平台给出的解决方式是：构建基于Web应用开发领域的特定语言NASL。

，通过一套基础的语言系统（例如类型、常量变量、表达式等），囊括基础语言和 Web 应用特定领域（如数据定义、数据查询、页面、流程、权限等）的子语言集合。

这意味着，无论是AI模型的训练还是后续的代码生成，都能够在统一的语境下进行，无需跨语言框架的复杂转换因此，有别于大多数低代码平台，网易CodeWave通过NASL这颗“大心脏”，大大简化了AI辅助开发的路径，也更便捷实现与AIGC技术的无缝融合。

同时，NASL让低代码开发的上限更高， 能够通过丰富的表达能力来表达 Web 开发中的各种场景，包括页面、数据查询、逻辑、流程等，并且可以根据业务的需求定制翻译能力；质量可控，可以大大减少专业概念的数量，通过类型检查、静态、动态分析和排错来降低用户写出低质量代码的可能性，也有助于解决低代码开发本身的落地问题。

CodeWave的创新实践：AI加持低代码，提升开发体验基于NASL语言和网易自研大模型底座，CodeWave在自然语言生成NASL、AI Coach、D2C设计图转码等方面进行了多项实践，也取得了明显的成果。

01  自然语言生成NASL (NL2NASL)用户仅需以自然语言描述需求，即可借助AI将其转化为功能完备的NASL代码片段，完成自然语言转逻辑、转SQL，自然语言生成UI、智能逻辑推荐甚至自然语言实现完整功能，极大提升编程效率。

其中，自然语言转逻辑是最早实现的能力根据调研，32%的网易低代码用户认为，逻辑的编写和阅读是最迫切需要提效的部分之一引入AIGC技术后，开发者可以在编写逻辑的过程中随时向 AI 助手提问，AI助手会分析开发者的意图并进行反馈，开发者再根据分析内容选择是否执行。

这些设置帮助降低逻辑编写门槛，让开发者快速上手，提高逻辑开发效率

02 AI Coach：智能编程助手解读能力：架起自然语言与代码的桥梁用户只需用简单的描述性语言阐述功能需求，AI Coach就能将其转化为准确、可执行的代码片段，实现了从“话”到“码”的无缝转换推荐能力：精准匹配，提升开发效率。

在开发过程中，面对众多组件和逻辑选项，开发者常常感到无所适从AI Coach可以基于开发者的历史操作、项目特征及行业最佳实践进行智能推荐，不仅节省了开发者时间，还保证了代码的质量与一致性，进一步提高了开发效率。

架构优化能力：智能指导，确保性能与安全AI Coach还具备深入的架构分析与优化能力，能够自动审查代码结构，识别潜在的性能瓶颈和安全漏洞，从而提供针对性的改进建议。

03 D2C：设计稿一键转码利用深度学习与计算机视觉技术，无论是Sketch、Figma还是MasterGo的设计稿，都能被精准识别并转化为低代码页面布局与组件，加速设计到开发的转化过程。

提供细粒度响应式设置能力，支持靠左、靠右、靠上、靠下、中心固定、等比缩放、上下固定、左右固定等多种响应式设置，提供全局缩放能力，支持将页面整体放大或者缩小支持一键将绝对定位转为弹性布局，更好地支持数据驱动、多态等场景。

在用户将设计稿导入低代码之后，可以使用低代码强大的事件和属性绑定能力来添加对应逻辑，弥补设计稿信息的不足。