在短短两分钟内，需求文档即可转化为实际产品，这款备受瞩目的国产大型模型开发工具在WAIC大会上引发热烈反响。

编辑日期：2024年07月06日

这款创新工具使得所有人都能轻松涉足应用开发领域。在中国电信人工智能科技有限公司与中国电信人工智能研究院（TeleAI）的联合推出下，“星辰大模型·软件工厂”在WAIC上备受瞩目。

只需提交一份需求文件，短短两分钟内，就能从概念转变为现实应用。无需编写提示词或与大模型对话，修改需求也仅需更新文档，实现所见即所得。

这款工具极大地减少了需求确认的时间，显著提升工作效率，堪称职场人士的理想助手。据透露，产品即将在月底开放测试，内部预测试阶段已展现出四倍的速度提升。

通过展示的几个示范案例，我们可以发现“软件工厂”的三大核心优势：简易操作、直观呈现和全程覆盖。项目启动时，用户需提供包含产品定位、目标用户及关键功能说明的需求文档。

以电商平台为例，需列出买家和卖家的各类功能，如商品列表、详情页、购物车、下单和订单管理等。一旦上传需求，软件工厂即开始自动化工作，涵盖后端架构设计、代码生成、前端交互设计、测试和发布等全部步骤，全程在用户界面清晰展示。

页面左侧显示需求文档，上方为开发流程，中间则是工作区域。在后端架构设计阶段，它能自动生成调用关系图，直观易懂。

借助这款开发神器，应用程序的构建变得前所未有的简单高效。

依据架构图，代码自动生成，全程透明，同时允许你随时检查文件结构，下载代码或预览应用程序。只需短短两分钟，需求文档就能变为现实产品值得一提的是，速度之快不容忽视。

对于前端部分，由于文档中已包含系统草图，直接进入编码阶段。工作区分为展示和代码两部分，让你能目睹前端界面生成的全过程，并能随时暂停进行调整。

在部署前，系统还会自动执行应用测试。如果需要修改需求，例如在买家系统添加“商品收藏”功能，只需更新文档，然后重新生成应用即可。只需短短两分钟，需求文档就能变为现实产品据开发者所述，文档即为工程，所写即所得。

这是星辰大模型·软件工厂的核心亮点。整个流程只需提供需求文档，并监控生成效果。传统开发模式中，信息交流和传递可能导致需求不一致，降低效率。但该软件工厂以文档为中心，全程线上一键操作，省去跨部门沟通，显著提升开发效率。

与多数大模型工具不同，它不仅侧重对话式交互，还提供了一站式、全方位的服务，从需求到应用的转化过程可控制，允许随时介入修改。

这款工具主要针对个体开发者，而另一款则更适应企业级的效率提升，广泛应用于初期原型设计、新兴产业探索、日常软件开发等场景。据透露，该企业在内部已见证了显著的效果。

应用软件工厂后，他们的开发流程速度提升了四倍，数据证明了这一点。

举例来说，某个大型系统的一个特定功能开发，原本需两名产品经理和六位开发者花费一个月时间完成。但在使用这款名为星辰软件工厂的工具后，仅需一名产品经理和三位开发者，两周内便能完成软件研发，这也难怪它在WAIC会议上备受瞩目。

那么，其背后的运作机制是什么呢？我们来看看出品方中国电信的解释。

中国电信，大家可能并不陌生，作为拥有强大算力、丰富数据及专业技术团队的大模型参与者。他们之前推出的星辰AI模型和方言模型已在业界引起广泛关注，并已构建了涵盖语义、语音和视觉的多模态大模型矩阵。

这款创新的软件开发工具，据TeleAI介绍，基于自研的多模态大模型，主要通过以下三个维度构建核心优势：

文档驱动的协作新流程。用户可以直接通过编写文档来实现开发，将注意力集中在核心业务逻辑上，避免了传统开发中的繁琐编码和调试过程。
可控的代码生成。为了解决生成代码的稳定性和可控性问题，软件工厂提出了代码基元的概念，从大量代码中提取最小方法单位，实现模块间的解耦，提升代码的可维护性。同时，通过构建标准库调用规范，确保代码生成的可控性，进一步提高开发效率。
创新的编程交互方式。这一模式革新了编程体验，使得开发更加高效便捷。

当前，大模型的代码生成方法普遍受到提示词汇和对话令牌限制，难以胜任完整的项目开发任务。软件工厂通过提供项目级的协作和管理功能，成功绕过大模型的直接交互，实现项目从开发到测试直至部署的全程管理。

星辰软件工厂的出现，鲜明地展现出中国电信在AI领域的深化发展。长久以来，中国电信常被认作是运营主导而非技术驱动，因此其推出大模型之举令业界颇感意外。实际上，中国电信在大模型和AI技术方面积累了深厚底蕴，并进行了广泛布局，始终坚守技术核心。

目前，中国电信已组建了一支近800人的研发团队，由知名AI专家李学龙领导，并创建了TeleAI。TeleAI致力于研究和开发人工智能尖端技术，推动技术创新与产业应用的紧密结合，响应国家的战略需求和科技潮流。

在大模型生态系统中，他们携手顶级合作伙伴打造了涵盖教育、政务、应急等二十多个行业的模型，覆盖了超过500个应用场景。在数据资源上，中国电信积累了超过500TB的文本数据、12亿张图文资料以及PB级别的视频数据。

此外，中国电信拥有丰富的应用场景和用户基础，这使得大模型能更快地融入各行各业，催生新的经济增长点。

今年的世界人工智能大会，大模型应用无疑是最关键的主题。如果说以前人们关注的是可信AI和数据安全，那么今年，大模型技术已成为共识，成为展览和论坛的核心议题。

软件开发无疑是其中最热议的话题。GitHub Copilot和Devin等工具的出现，展示了大模型如何革新软件开发模式。然而，随着实际使用和更多代码生成工具的发布，人们的思考也逐渐回归理性。

市场上众多产品往往仅关注单一功能或简易应用。尽管后来出现了如可视化运行环境等设计改进，但核心仍是以大型模型对话交互为主，主要迎合个人开发者的思维流程。

然而，面对行业级的数字化和智能化创新，这种开发模式存在着显著的局限。首先，它依赖于用户的指令输入，对非专业编程人员来说存在一定难度。其次，由于大模型的随机性和可能的错误认知，它们难以支持构建复杂且稳定的大型应用。

此外，项目级别的开发需要多环节协作，涵盖了前端和后端设计、测试、部署等多个步骤，涉及不同团队成员的配合。

中国电信提出了一种新的模式：一体化和协作性并重。虽然大模型的对话式交互让普罗大众能够体验人工智能，但在产业级的实践中，更关键的是将这种交互与软件开发流程紧密结合，实现各个部门和步骤的有效协调。

正如前特斯拉AI总监卡帕西所描述的软件工程自动化历程，其发展路径可类比为自动驾驶的进步。从最初的手动编码，到GitHub Copilot辅助编写部分代码，再到ChatGPT生成代码块，现在则有Devin这样的工具进一步推进这一进程。