先听听子谦的AI们，正在热聊什么话题。

最近，看到有博主在测试GLM4.7模型能力，于是也仿照着在CodeBuddy中进行AI coding。本期主题一起讲讲AI coding。

（GLM-4.7是智谱AI于2025年12月23日发布并开源的大语言模型，该模型针对编码场景在相关能力方面进行了强化。该模型曾参与全球大模型评测榜单Artificial Analysis Intelligence Index及全球编码评估系统Code Arena的评估。）

CodeBuddy和VScode界面相似，上手很快。

原材料：一段简短的需求文字，生成一个社区消防安全管理网站，涵盖了小区信息、消火栓信息、充电站信息、消防培训、重点人员等情况，界面要高级感，可视化程度高，蓝色系背景。

prompt输入需求后，AI就开始疯狂工作了，看上去很卖力的样子，正在快速编写代码，构建模块文件。在处理复杂业务逻辑时，AI coding还是存在一些错误，需要不断调试完成，但总体非常人性化、自动化，不需要专业的代码调试能力储备。

效果展示：

想要获取该网站源代码，请关注公众号：子谦元笔记，回复aicoding获取。

我用Google AI Studio也生成了应用，效果如下图。在前端这块，AIcoding是成熟的。但感觉AI Studio的设计风格更具科技风。

子谦Note：

对于一些简单展示类的需求，AIcoding是安全可靠的。但对于一些复杂业务，AIcoding的可靠性与安全性还需继续提升，可能目前而言，AIcoding能替代的是初级程序员的岗位。如下图，可能是目前更加高效、安全、可靠的开发工作流。

🎯 从“通用”到“垂直”：AI价值变现的必然

早期的大模型以“通用能力”为主，但很快发现，真正能创造巨大价值的是深入特定场景的AI应用。权威机构Gartner和智源研究院均预测，未来超过70%的AI价值将来自垂直领域的智能体（Agent）和行业专用模型。

简单来说，通用模型解决“会不会用AI”的问题，而垂直模型解决“能不能靠AI赚钱、省钱、保安全”的核心问题。

🏭 上层战略：顶层设计全面指向“行业+AI”

人工智能已被定位为发展“新质生产力”的核心引擎，并通过一系列顶层设计，系统性地推动AI与各行业的深度融合。

国家行动：2025年，“人工智能+”被写入政府工作报告，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，工信部等八部门也发布了《“人工智能+制造”专项行动实施意见》。

量化目标：明确提出到2027年，在制造业深度应用3-5个通用大模型，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，并推广500个典型应用场景。

地方布局：各地纷纷结合优势产业，打造差异化的“AI+特色产业”。

🚀 未来趋势：从“模型”到“智能体”

展望未来，AI在垂直领域的发展将呈现以下趋势：

智能体（Agent）成为主角：从“问答机器人”进化为能自主拆解任务、调用工具的“数字员工”。

多智能体协同：多个专业AI智能体将像团队一样协作，共同完成复杂的科研、工业等任务流。

世界模型与具身智能：AI将更深入地理解和预测物理世界，赋能自动驾驶、人形机器人等实体产业。

“小而精”模型受青睐：行业将更看重成本可控、安全可靠的专用小模型，而非单纯追求参数规模。

安全与治理成为基石：各国将加速出台法规标准，确保AI在关键领域安全、合规地落地。

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