AI 定义软件：开启软件产业新纪元（1）：AI 驱动的软件功能进化与模式变革

随着AI技术，特别是大模型技术的飞速发展，我们已经进入了一个AI时代。在这个时代，软件行业的一场深刻变革正在发生，“AI 定义软件”（AI Defined Software）主导软件开发的时代已悄然来临。

AI定义软件是一种革新性的软件架构和设计理念。其核心在于利用AI技术作为主要驱动力，围绕着AI技术进行软件的功能设计，开发和运营。

在功能方面，AI会成为未来大多数软件功能和交互的核心要素。在开发方式上，软件开发不再依赖传统的人工逐条编写代码模式，而是借助 AI 的机器学习、深度学习等技术，通过对海量数据的分析和学习，实现由AI辅助乃至自动完成的软件功能构建、优化和进化 。在软件生命周期上，AI技术的使用贯穿软件从需求分析、设计、开发到测试、部署和维护的全生命周期。

如今，AI 定义软件的趋势已在众多热门产品中崭露头角。

打开抖音，快手等短视频APP，AI智能推荐算法会依据用户的浏览历史、点赞评论等行为数据，精准推送符合个人兴趣的视频内容，大大提升用户的浏览体验。

各类通用 AI 助手如豆包、DeepSeek，ChatGPT等能理解自然语言，快速准确地回答用户的问题，提供信息检索、知识科普、文案创作等服务，成为人们生活和工作中的得力帮手。

在编程领域，GitHub Copilot，Cursor能够协助程序员编写代码，提高编程效率。Midjourney, Stable Diffusion 在图像生成领域大放异彩，为没有绘画专业知识的用户也提供多样化的创作可能。

AI 定义软件：功能进化与模式变革

随着大模型技术的蓬勃发展，AI 时代的软件在功能层面将展现出全方位的进化，与传统软件形成鲜明对比。

交互界面的多样化：自然交互增多，表单式交互变少

在交互定义方面，AI定义软件强调自然交互和引导作为关键功能，使得交互界面更加多样化。

传统业务软件通常采用表单式输入 - 校验 - 提交的逻辑，用户需要按照既定格式和规则填写信息，输入限制较多。

相比之下，围绕着AI定义的软件借助大模型的强大理解能力，能够处理更为模糊的输入。

聊天式输入成为常见方式，用户与软件如同朋友聊天般交流，软件能够理解用户话语并给予反馈。

在多种情况下，用户不再需要遵循固定的格式要求，只需用自然语言表达大致需求，软件便能领会并做出响应。

例如在智能搜索软件中，用户可以用一段描述性文字来表达复杂的搜索意图，软件能精准定位相关内容，而不是像传统搜索那样，必须输入精准关键词才能获取结果。

语音交互输入也日益普及，用户通过说话即可完成操作。在驾驶场景中，驾驶员通过语音指令控制汽车的导航软件、音乐播放软件等，既便捷又安全。

在客户服务软件场景，AI智能客服通过实时对话解决用户的疑问并生成机器人实时语音回复给客户，全程客户可能都不知道在网络或电话那一边的是真人还是机器人。

视频交互式输入在未来也将逐渐增多，比如在具有实时图像识别分析能力的AI教育软件中，学生可以用摄像头拍摄自己做的作业，或者回答软件提出的问题，软件能针对视频中学生的答题情况进行解读和处理。

值得一提的是，AI 时代的软件中，多轮交互也会相比传统软件变得更多。当用户发起指令时，软件不再仅仅是被动接收信息，而是会根据需求向用户进一步提问。

比如在项目管理软件中，用户说 “规划下季度项目流程”，软件可能会询问 “项目涉及哪些部门”“是否有预设的时间节点” 等，通过这一系列的多轮交互，软件能更全面精准地掌握用户意图。

这种多轮交互方式不仅突破了传统单一填写表格或简单输入的限制，还大幅扩展了软件能够处理的任务范围。因此，软件能够在更加复杂和变化多端的情境下，提供更符合用户需求的服务。

软件逻辑的AI化拓展

在软件逻辑上，AI 时代的软件能够处理的场景更多，更复杂，适应性更强。

以几乎每台电脑都有的画图软件为例，未来的AI画图软件不止可以让有绘画技能的用户画出美丽的构图，更能让绘画技能比较初级的用户也画出不错的图片。用户在画布上勾勒几条简单甚至简陋的曲线，AI就能理解用户想画一座大山的想法，并根据用户的偏好生成更有艺术感的大山图像。

再以无人机为例。无人机刚出现时，用户需要通过控制终端不停控制无人机。现在的无人机则有了自动跟随，自动返航等功能。未来AI时代的无人机将可以根据用户描述的飞行任务自动确定飞行位置，拍摄角度，拍摄目标，相机参数等。而用户可能都不需要通过控制器一直盯着无人机的画面。

例如当用户说＂拍摄日照金山＂，无人机会自动起飞，分析周围哪座山和哪个角度符合用户的描述，自动飞到合适的角度拍摄并返航。

在更加多样化的场景背后，软件处理逻辑自然也比传统软件复杂了很多。随之而来的是对软件开发和测试更大的挑战。

计算处理方式的转变：端侧与云端协同

在计算和处理方式上，对于AI时代的软件，端侧计算（Edge Computing）和云端计算（Cloud Computing）都扮演着至关重要的角色。

简单来说，端侧计算指的是直接在设备本地进行的数据处理活动，比如智能手机、终端PC，平板电脑或智能摄像头，智能家电等设备上的运算。这种方式的优势在于能够实现快速响应，减少延迟，并且更好地保护用户隐私，因为数据无需传输到远程服务器。

另一方面，云端计算则依赖于远程数据中心的强大计算能力来处理复杂和数据密集型的任务。当涉及到大规模数据分析、深度学习模型训练等需要大量计算资源的情况时，云端计算就显得尤为关键。比如，复杂的图像生成任务或大数据分析往往需要借助云服务提供商提供的强大计算能力。

通过端侧与云端的协同工作模式，AI定义软件不仅能满足用户对即时响应的需求，还能处理更为复杂的业务场景。未来，随着技术的进步，软件架构将进一步基于这种协同模式进行优化，以最大限度地发挥AI技术的优势。

AI 定义软件的时代已经来临，它正以全新的姿态重塑软件行业的格局。在后续的系列文章中，我们将继续深入探讨 AI 定义软件在开发模式、应用场景以及未来发展趋势等方面的更多精彩内容，敬请关注