2019年，中國(guó)科學(xué)院發(fā)布《2019全球人工智能發(fā)展白皮書(shū)》，對(duì)全球人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)、技術(shù)突破及社會(huì)影響進(jìn)行了系統(tǒng)梳理。該白皮書(shū)不僅回顧了AI的技術(shù)演進(jìn)脈絡(luò)，更對(duì)以“應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)”為切入點(diǎn)的AI落地場(chǎng)景進(jìn)行了重點(diǎn)聚焦。透過(guò)這份白皮書(shū)的解讀，我們可以把握AI正在改變軟件開(kāi)發(fā)的四股澎湃浪潮。\n\n白皮書(shū)強(qiáng)調(diào)，全球AI相關(guān)產(chǎn)業(yè)的年復(fù)合增長(zhǎng)率已超過(guò)30%，應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)迎來(lái)從“人寫(xiě)規(guī)則”到“數(shù)據(jù)定義模型”的范式轉(zhuǎn)變。即傳統(tǒng)的應(yīng)用工具以人的編程語(yǔ)言為基礎(chǔ)，按既定邏輯編寫(xiě)指令予以執(zhí)行；但在CNN與RNN等技術(shù)愈發(fā)成熟的背景下，應(yīng)用程序開(kāi)始通過(guò)自主學(xué)習(xí)的模型來(lái)抽象業(yè)務(wù)高維特征，有效破解過(guò)去靠規(guī)則難以解決的場(chǎng)景，如視覺(jué)識(shí)別和NLP驅(qū)動(dòng)的代碼助手使得開(kāi)發(fā)功耗與Bug率直線降低——例如軟件開(kāi)發(fā)中的AutoML及智能重構(gòu)，使得底層業(yè)務(wù)迭代周期實(shí)現(xiàn)躍升——這一切都為新型超智能化的應(yīng)用鋪平道路。而據(jù)估算，單在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、輔助開(kāi)發(fā)和API重組三大場(chǎng)景的早十年落地階段即可每年節(jié)省約64萬(wàn)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的計(jì)算成本. \n《白皮書(shū)》）的數(shù)據(jù)實(shí)證表明：《}\領(lǐng)域項(xiàng)目已達(dá) 2380實(shí)際完成自動(dòng)規(guī)約率接近61.9%\n\n深水區(qū)開(kāi)發(fā)讓數(shù)字前端的崗位智能化運(yùn)營(yíng)并非黑話的虛構(gòu)，如Git與源碼索引的自隱結(jié)構(gòu)。到了現(xiàn)有業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)流水 \ta增加”堆人“思維的畸衡持續(xù)壓制到了多州長(zhǎng)期對(duì)算力的沖動(dòng)驅(qū)動(dòng)模型的正常排列？而后隱形的深層細(xì)節(jié)管理框架很快系統(tǒng)化普及在市場(chǎng)評(píng)測(cè)輸出. \