人工智能的利与弊
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的发展历史可以分成以下几个阶段：
计算机时代（1950年代-1960年代）：AI的研究始于20世纪50年代，当时主要关注逻辑和符号推理的问题。
知识工程时代（1960年代-1980年代）：随着计算机性能的提高，人们开始关注如何将人类专家的知识编码到计算机里。这个阶段的代表性技术是专家系统。
连接主义时代（1980年代-1990年代）：连接主义理论提出了一种类比人类神经系统的AI模型，它可以通过学习获取知识。这个阶段的代表性技术是神经网络。
深度学习时代（2010年代至今）：随着大数据和强大的计算机支持，深度学习技术获得了快速发展。这个阶段的代表性技术是深度神经网络。
AI对人类社会的利与弊可以归纳为以下几个方面：
利：AI为人类社会带来了很多帮助，如自动化生产、智能医疗、自动驾驶等。AI可以更高效、更准确地完成一些任务，提高了人类生产力。
弊：AI技术也带来了一些问题，如失业率上升、隐私泄露、数据滥用等。AI系统的错误和偏见可能会对人类带来负面影响。
战略利弊：AI技术在军事和国家安全等领域可能会产生影响。例如，可以用来开发更强大的武器系统，但也可能会引起国家间的安全问题。
总之，AI技术在带来便利和提高生产力的同时，也需要我们认真对待其发展，警惕可能引发的负面影响。
低代码的核心能力有哪些
数字化时代的到来，迫使企业跳出舒适圈，坚定地踏上数字化转型的征程。不断飙升的用户需求，加上专业开发人员的显著缺口，让我们不得不承认，过去几十年的应用开发方式已经无法满足需求。低代码革命已经悄然开始，并不断渗透到各行各业。
数字化转型涉及企业的方方面面，其中寻求技术及实现手段上的突破是决策者需要考虑的主要问题之一。顺应这种潮流，近几年发展起来的“低代码技术”作为解决企业数字化转型以及增强企业复原力的有力手段，得到越来越多的关注。
低代码的技术原理，就是将复杂的代码编写过程进行提前布局，底层架构进行提前设计，将这些复杂的内容包装成可视化的模块，为开发者尽可能屏蔽底层技术细节、减少不必要的技术复杂度，并支撑其更好地应对业务复杂度，为专业开发者提供了一种全新的高生产力开发范式，这是身为一个低代码开发平台所应该尽到的核心职责。
基于上述的定义和分析，低代码要想符合配置灵活及复用性高的特点，实现企业数字化转型所需的快速开发和敏捷迭代的业务创新，需要具备以下几个核心能力。
全栈可视化编程
可视化包含两层含义，一个是业务人员基于可视化的页面或工具能够进行简单拖拉拽、可以形成一个页面信息。也能够基于可视化界面来配置定义数据源和数据模型、简单定义一个流程，可以执行工作流。另一个则是编辑完成后所及即所得的预览效果。简而言之，就是通过前端拖拉拽可以形成前端的交互语言，进而生成后端可以执行的计算机语言。
传统代码IDE也支持部分可视化能力，但低代码更强调的是全栈、端到端的可视化编程，覆盖一个完整应用开发所涉及的各个技术层面。
扩展能力
为了避免“数据孤岛”现象，企业级应用通常需要与其他系统进行集成，协同增效。此时，内置的集成能力和编程接口就变得至关重要。低代码平台既需要有能够连接外部的数据库，能够调用该数据库上存储过程等编程能力，也需要以WebAPI的形式对外提供接口，用于集成。通过调用WebAPI可以让低代码开发平台具备更强大的开发能力和更广泛的应用场景。
而使用低代码开发时，大部分情况下仍离不开代码，因此平台必须能支持在必要时通过少量的代码对应用各层次进行灵活扩展。在编程接口的基础上，具备可扩展的组件生态，让用户能添加自定义组件，实现个性化开发。
工程化
不仅开发过程，从需求到设计，从编码到测试，从打包到发布，持续的集成部署，反馈问题的闭环迭代，软件的全生命周期管理都可以在统一的工具环境中完成。低代码作为一站式的应用开发平台，软件的研发过程将类似于工业生产的流水线，不再取决于个别人的能力，而是依赖于智能的流程和工具，通过高可读的代码将极大的减少Bug率，提高软件的开发效率，真正达到软件开发的多快好省。
低代码开发平台作为能够屏蔽底层技术细节，从业务场景视角实现场景和技术的深度融合，减少企业对专业软件开发人才的依赖，提高软件资产复用的便利性和管控性，快速提高企业对数字的敏锐度和对变化的适应力的优势解决方案，以其核心能力从场景快速实现、运营柔性变化、架构深度融合、软件资产积累复用等多维度为企业提供敏捷支撑，是帮助企业有效应对数字化挑战的最佳选择。