石頭智能洗地機A10 Plus體驗：雙向自清潔治好了我的懶癌
一、前言和介紹專為家庭請假懶人而生的石頭科技在近日又帶來了自己的全新旗艦新品，石頭智能洗地機A10 Plus。從這個產品名上就不難看出，這次石頭推出的并不是常見的掃地機器
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如今的我們正處在一個由生成式AI引爆的時代奇點。斯坦福數字經濟實驗室主任Erik Brynjolfsson認為，“AI正在引發經濟史上最具顛覆性的轉型浪潮，搶占戰略制高點將是決勝關鍵”。從OpenAI的GPT模型顛覆內容創作，到Midjourney揮灑數字畫布，再到Sora重構視頻敘事，生成式AI正以前所未有的深度和廣度，掀起繼互聯網革命后的又一次產業浪潮。這股浪潮不僅涌向千行百業，更沖刷著一切數字世界的基石——軟件工程。
當AI已經開始輔助、甚至自主進行創意設計、科學研究和商業決策時，我們創造軟件的方式，是否還停留在上一個時代？數睿數據作為無代碼軟件服務領域的領跑者，在AI爆發的時代，又是如何擁抱軟件工程？
生成式AI的浪潮：從“助手”到“工匠”，重塑各行各業
在生成式 AI 浪潮的推動下，技術領域正經歷著深刻的變革。
多模態融合技術取得重大突破，OpenAI 在 2024 年底推出的 GPT-5 Vision，首次實現文本、圖像、視頻的跨模態連貫生成，AI 告別了單一文本或圖像生成的局限，其感知能力與創造潛力不斷升級，日益趨近人類獨特的感知方式與創造邏輯。
隨著 Agent 智能體的崛起，AI 的功能邊界不斷拓展：它告別了單純被動執行命令的模式，升級為具備自主意識的 “智能體”（Agent）—— 能夠獨立拆解目標、制定行動策略、調用適配工具，最終高效完成復雜任務。如今，這一特性已在客戶服務的流程優化、市場分析的趨勢預判、供應鏈管理的動態協調等場景中，展現出巨大的實用價值與發展空間。
在行業滲透維度，生成式AI正以顛覆性力量重塑各行業。在營銷領域，AI可自動生成個性化內容、優化客戶體驗，并高效處理海量反饋，提升營銷精準度；在制造業，AI實現“一鍵換場景”“設計裂變”，大幅降低人力與時間成本。
畢馬威《生成式人工智能機遇量化》報告，展示了按職能劃分的，生成式人工智能在科技行業的潛在價值，總潛在價值達 1480 億美元。其中產品 / IT 領域潛在價值最高，為 544 億美元。據預測，到2026年，超80%的軟件從業者將依賴生成式AI工具，而Gartner指出，2025年70%的新企業應用將由低代碼/無代碼平臺構建。
然而，在這場波瀾壯闊的AI變革中，軟件工程領域本身卻面臨著一個深刻的悖論：我們用最前沿的AI技術賦能業務，卻依然在用相對傳統和繁雜的流程構建AI時代的軟件應用。
軟件開發工具市場的低/無代碼“短板”與GenAI“插件”
中國自2014年誕生首個低代碼平臺以來，到2021年無代碼市場爆發，低無代碼的興起，本質上是企業數字化轉型加速下，軟件需求與開發能力嚴重失衡的必然結果。一方面，市場要求企業以更快的速度進行業務創新和流程優化，導致應用需求激增。另一方面，專業開發者人才的短缺和傳統開發模式的漫長周期，形成了巨大的供給瓶頸。低無代碼平臺通過將復雜技術封裝為可視化模塊，賦能了懂業務但非技術的“公民開發者”，成功地將應用創建的門檻大幅降低。
如今無代碼/低代碼平臺在如今的行業內已經不是新鮮事，它們以“降低開發門檻、提升交付速度”為旗幟，吸引了大量企業。然而實踐中，現有的低無代碼廠商也暴露了明顯的天花板：
●“玩具”而非“工具”：大多平臺適用于構建簡單的、流程固化的應用，一旦面臨企業級的復雜業務邏輯、高性能要求和大規模集成時，便力不從心。
●“黑盒”式開發：平臺封裝度過高，用戶無法掌控底層邏輯，定制化能力弱，系統可維護性和擴展性差，難以適配企業級復雜業務邏輯，最終陷入被廠商“鎖定”的困境。
●“斷點”式覆蓋：絕大多數平臺僅僅聚焦于“開發”環節，而忽略了軟件工程中至關重要的需求分析、原型設計、系統測試、部署運維等環節，無法形成真正的工程化閉環。
近2年，一場由生成式人工智能（Generative AI）掀起的技術風暴，正以前所未有的深度和廣度重塑著軟件工程領域。它不再是遙遠未來的科幻概念，而是已經嵌入開發者日常工作流的強大引擎。
如果說生成式AI是席卷軟件業的浪潮，那么“編碼實現”就是這股浪潮的登陸點和爆發中心。在這個開發者投入時間最密集的環節，AI已經從一個輔助工具進化為不可或缺的“結對程序員”。以GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer等為代表的AI編程助手，能夠實時理解開發者的意圖，自動生成代碼片段、補全代碼、甚至編寫完整的函數和類，這不僅極大地提高了編碼效率，降低了出錯率，還能幫助開發者快速學習新的編程語言和框架。盡管前景廣闊，生成式AI在軟件工程編碼領域的應用仍面臨一些挑戰，主要包括：
●代碼質量與可維護性：AI生成的代碼雖然功能上可能正確，但其可讀性、可維護性和性能優化方面仍有待提高。
●安全與隱私風險：AI模型可能會在生成的代碼中無意引入安全漏洞，或在使用過程中泄露敏感的業務代碼和數據。
●知識產權問題：AI模型的訓練數據可能包含受版權保護的代碼，這引發了關于代碼所有權和合規性的擔憂。
雖然在編碼環節取得了巨大成功，極大地提升了開發者的個人效率，但并未從根本上改變軟件工程的全貌，距離實現軟件工程全環節、全流程的AI化還有非常顯著的差距，這個差距的核心在于“理解深度”和“決策廣度”的不足。
軟件定制開發的深層困境：為何傳統模式難以為繼？
軟件開發項目中，雖然已經出現了低無代碼以及AI輔助工具，但是需求溝通的鴻溝、系統設計的復雜性、漫長的測試周期、以及高昂的運維成本等核心痛點依然存在。這如同給傳統的手工作坊配上了電動螺絲刀，速度快了，但作坊依然是作坊。軟件定制開發行業長期飽受效率低下、成本高企的困擾，其根源在于三個結構性難題：
1.全棧專家依賴癥
軟件定制需求具有天然的復雜性、模糊性和多變性，需要調研設計人員同時具備跨領域業務理解力、全棧技術能力和專業深度。現實中，這類復合型人才如同“獨角獸”般稀缺。項目經理們經常面臨客戶點名要特定架構師，而專家卻分身乏術的窘境，導致需求轉化與架構設計質量難以保證。
2.協作鏈路的“傳聲筒效應”
從需求調研到最終交付，軟件定制涉及項目經理、設計師、開發者、測試員等多角色協作。信息在跨角色傳遞過程中如同“傳聲筒游戲”，每經一手就衰減一分。某政務項目案例顯示，業務部門期望的“奔馳C級”體驗，最終交付卻變成了“拖拉機”功能，這種預期偏差已成為行業通病。
3.質量保障體系的脆弱性
在高代碼量場景下，因項目周期壓縮，開發者常被迫走捷徑，測試覆蓋不足，形成“技術債務”惡性循環。程序員們抱怨：“售前承諾3個月完成，實際評估需6個月，只能996趕工還可能延期”。更痛苦的是接手“上古代碼”，如同排雷般戰戰兢兢，造成“重建設-輕沉淀”的行業怪圈。
我們不禁要問：是否存在一種可能，將生成式AI的智慧與無代碼的敏捷真正融合，不是作為“插件”或“短板”，而是構建一個貫穿軟件全生命周期的、真正智能化的工程平臺？
數睿數據的答案：AI驅動軟件工程全流程
如何將生成式AI的智慧與無代碼的敏捷真正融合，數睿數據（smardaten）提出的革命性理念，真正的未來屬于“AI + 軟件工程全流程無代碼”。這不僅是技術的疊加，更是一種全新的軟件生產范式。smardaten的創新不僅停留在工具層面，更構建了覆蓋軟件全生命周期的解決方案。
數睿數據在今年7月份發布的smardaten 2.0，在軟件開發階段已經實現了全棧零代碼配置，用戶可通過可視化拖拽和組件組裝方式快速構建復雜應用，無需編寫代碼即可完成界面設計、流程編排和數據集成。在測試與運維階段，平臺通過自動化流水線集成質量保障機制，支持持續集成與部署（CI/CD），實現一鍵式安裝升級、環境監控和運行分析，顯著提升運維效率并降低人為錯誤。
數智化高速公路上的數睿數據繼續貫徹“AI全鏈路融合”，堅定將AI大模型深度貫穿“需求→設計→開發→測試→部署→運維”軟件工程全生命周期。9月份，數睿數據smardaten在AI能力在軟件工程的探索及開發上實現了更進一步。
需求調研階段：以智能與結構，精準繪制業務藍圖
在數字化轉型的浪潮中，需求調研已不再是簡單的信息收集，而是決定項目成敗的基石。然而，傳統調研模式常陷入“業務需求模糊、溝通理解偏差、需求范圍蔓延”的困境，導致項目從起點便埋下隱患。
smardaten 深刻洞察此痛點，提出革命性的解決方案。我們以獨創的結構化調研框架為核心方法論，通過標準化的流程、場景化的用例和規范化的輸出，系統性地穿透業務迷霧，在項目初期便與客戶達成深度共識。更進一步，我們引入 AI 驅動的可交互原型，將原型設計從以“天”為單位壓縮至“分鐘級”。產品經理可與用戶共同“繪制”業務藍圖，通過即時體驗與實時反饋的閉環，敏銳捕捉真實需求，有效規避認知偏差。這一模式不僅將軟件定制內容的明確度在調研階段即提升至 80%，更實現了需求確認周期縮短 50%、變更范圍降低 70% 的卓越成效，為項目的成功奠定堅實基礎。
軟件設計階段：以智慧與沉淀，構筑堅固技術基座
軟件設計是連接業務需求與技術實現的橋梁，但設計師常面臨“技術選型復雜、設計能力不均、方案傳達損耗”等多重挑戰，導致項目滯后甚至偏離軌道。
smardaten 致力于破解設計難題，讓高質量設計觸手可及。平臺通過智能技術選型與適配功能，將底層復雜的框架技術可視化，并基于海量行業案例分析，為設計師推薦最優技術架構，極大降低了設計門檻，確保技術與業務的完美適配。同時，我們構建了龐大的 設計知識庫，將歷經驗證的設計方案、規范及可復用的功能模塊沉淀為寶貴資產。新項目無需從零啟動，設計師可直接調用成熟方案，在保證統一性與規范性的前提下，大幅提升設計效率與質量。最具變革性的是，我們實現了“原型設計即開發”的無縫銜接。需求階段的原型可“零損耗”復用，一鍵導入后，開發人員可直接進行后端邏輯開發，徹底消除了UI還原度低、設計成果無法繼承等頑疾，確保從設計藍圖到最終產品的精準實現。
擁抱新范式，釋放數字生產力
數睿數據所倡導的，是軟件開發領域的一場思想解放運動，它將讓：
●軟件企業：從繁重的定制化項目泥潭中解放出來，交付效率和利潤率實現指數級增長。
●企業信息中心/數字化中心：真正將IT部門從“成本中心”轉變為“價值創造中心”，快速響應市場變化，敏捷構建滿足業務需求的數智化應用，沉淀可復用的數字資產。
生成式AI的浪潮奔涌向前，它終將改變一切。與其等待被動地“使用”AI，不如主動擁抱一種“用AI構建未來”的全新方式。數睿數據正在開啟軟件工程的下一個十年，我們誠邀您一起，共同見證并參與這場激動人心的變革。
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