现在的可视化编程发展到什么程度了，什么时候可以取代高级语言？
现在的可视化编程，可以说是正处在一个蓬勃发展、日新月异的阶段。它早已不是当年那些只能做简单拖拽、功能极其有限的“傻瓜式”工具了，而是朝着更强大、更灵活、更智能的方向不断演进。
目前的程度：从“零代码”到“低代码”，再到“可视化智能开发”
我们可以把可视化编程的发展大致分成几个层次来看：
零代码（Nocode）平台： 这类平台最大的特点是面向非程序员用户，通过图形化的界面和预设的组件，用户无需编写任何代码即可构建出功能应用。例如，创建简单的网站、管理数据库、自动化工作流程、开发移动应用等。它们擅长处理那些流程相对固定、逻辑清晰的场景。你可能听说过 Wix, Squarespace 用于建站，Zapier, IFTTT 用于自动化任务，Bubble, Adalo, Glide 用于构建移动应用。它们的核心逻辑是“搭积木”和“配置”。
低代码（Lowcode）平台： 相较于零代码，低代码平台允许用户在可视化界面的基础上，适当地编写少量代码来扩展功能、定制逻辑或集成第三方服务。这为开发者提供了更大的灵活性，能够处理更复杂的业务需求。这类平台通常面向的是专业开发者，但也大大降低了开发门槛，提高了开发效率。例如，OutSystems, Mendix, Microsoft Power Apps, Salesforce Lightning Platform 等。它们常常用于企业级应用开发、CRM系统、ERP系统等。这里的“低代码”更像是给开发者提供了一个强大的脚手架和预置库，让开发者可以在此基础上快速“填充血肉”。
可视化脚本与逻辑编排： 这类工具更侧重于可视化的控制流和数据处理。在游戏开发领域，Unreal Engine 的 Blueprints 或 Unity 的 Bolt (现已集成) 是非常成熟的例子，它们允许开发者通过连接节点来创建复杂的游戏逻辑，而无需深入编写C++或C。在数据科学和人工智能领域，像 TensorFlow 的 Keras Tuner, Google Cloud AI Platform 的 Vertex AI Pipelines, KNIME, RapidMiner 也提供了可视化的数据预处理、模型训练和部署流程。这更像是一种“流程图式”的编程，将复杂的算法和逻辑用图形化方式呈现出来。
AI驱动的可视化开发： 这是目前最令人兴奋也是发展最快的方向。很多平台开始集成人工智能能力，让可视化编程变得更加“智能”。
自然语言到代码/逻辑的转换： 许多平台正在探索如何通过用户的自然语言描述，自动生成可视化代码（节点、流程图）或者直接生成部分代码。例如，你对AI说“帮我创建一个能发送邮件的流程，当我的待办事项到期时”，AI就能生成相应的可视化组件和连接。
智能组件推荐和自动补全： AI可以根据用户已有的工作流或场景，智能推荐可能需要的组件或操作，甚至预测用户下一步可能的操作，并提供自动补全建议。
可视化代码的优化和重构： AI可以分析用户创建的可视化逻辑，找出潜在的性能瓶颈或冗余，并提供优化建议，甚至自动进行重构。
AI模型的集成和可视化部署： 将训练好的AI模型，通过可视化的方式集成到应用中，或者可视化地管理和部署AI模型。
可视化编程的优势和局限性：
优势：
降低门槛，普及性更强： 最显著的优势是让不具备深厚编程背景的人也能参与到软件开发中，极大地扩展了开发者群体。
提高开发效率： 许多重复性的编码工作可以通过拖拽组件、配置属性来完成，尤其是在搭建用户界面、处理常见业务逻辑方面，效率提升非常明显。
易于理解和维护： 图形化的逻辑流程比纯文本代码更容易被非技术人员理解，也方便团队成员之间的协作和知识传递。
可视化调试和反馈： 很多可视化编程工具提供实时的预览和调试功能，可以更直观地看到程序的运行状态和结果。
促进创新和快速原型开发： 可以快速搭建原型，验证想法，加速产品迭代。
局限性：
灵活性和定制化受限： 对于非常规、高度定制化的需求，可视化编程的预设组件和逻辑可能无法满足，需要回退到编写代码。
性能优化难题： 生成的可视化代码在底层的效率和性能上，有时不如精心优化过的原生代码。尤其是在处理大规模数据、高并发场景时，可能会遇到瓶颈。
学习曲线： 虽然门槛降低了，但要精通一个复杂的可视化编程平台，仍然需要时间和精力去学习其组件、逻辑结构和最佳实践。
平台锁定（Vendor Lockin）： 许多可视化编程平台是商业产品，一旦深度使用，迁移到其他平台可能会非常困难，并且需要支付相应的许可费用。
代码生成质量： AI生成的代码质量参差不齐，有时需要人工进行大量的修改和调整才能满足生产环境的要求。
什么时候可以取代高级语言？——一个渐进演化的过程，而非彻底颠覆
我的看法是，可视化编程在可预见的未来，更可能是一种“增强”和“协同”，而非完全“取代”高级语言。
以下是几个关键的考量点和时间线推测：
1. 短期（未来25年）：
零代码和低代码平台将继续渗透到更多领域。 它们将能够处理更复杂的业务流程、更精美的用户界面，甚至具备一定的AI集成能力，例如构建更智能的表单、自动化营销活动、数据分析报告等。
可视化脚本将在特定领域（如游戏开发、数据科学工作流）扮演越来越重要的角色。 AI的加入会使得可视化脚本的生成和优化更加高效。
AI辅助高级语言编程将成为主流。 GitHub Copilot 这样的工具已经预示了这一点。AI可以在我们写代码时提供建议、自动补全、生成代码片段，这本身就是一种“可视化智能”，虽然不是纯粹的可视化编程界面。
对于简单到中等复杂度的应用，可视化编程（特别是低代码）在开发速度上可能已经开始超越传统高级语言开发。
2. 中期（未来510年）：
可视化编程平台将具备更强大的“智能生成”能力。 能够根据高层次的业务需求，自动生成大部分应用框架，甚至核心业务逻辑。用户可能只需要关注少量的“关键节点”或“核心算法”的定制。
“自然语言编程”将更加成熟。 用户可以通过更加流畅和自然的对话，驱动可视化编程工具生成应用。这里的“可视化”可能体现在用户看到的是一个不断构建和演进的“应用蓝图”或“交互流程图”。
性能和优化问题将部分得到解决。 平台可能会通过更智能的代码生成器、运行时优化技术来弥补与原生代码的差距。
某些特定类型的高级语言编程（例如构建 CRUD 应用、自动化脚本、简单的后端服务）可能会被可视化编程大量取代。
3. 长期（10年以上）：
如果AI足够强大，并且能够理解复杂的、抽象的、非确定性的编程概念，那么理论上，可视化编程（或者更广义的“智能编程”）是有可能覆盖绝大多数编程场景的。
届时，“编程”的定义可能会发生根本性的改变。 它不再是坐在键盘前敲代码，而是成为一个“设计师”、“架构师”或“指挥官”，通过更高级别的抽象和指令，来驱动AI构建和执行任务。
然而，即使在遥远的未来，一些极度追求性能、底层控制、或需要突破性创新的领域（例如操作系统内核、编译器底层、尖端科学计算、超大规模分布式系统）仍然可能需要高级语言和极具经验的工程师来完成。 这些领域对精细的控制、对硬件的理解、对内存的微观管理有着极致的要求，是目前以及可预见的未来可视化编程难以完全替代的。
总而言之，可视化编程的发展是一个持续演进、不断吸收新技术的动态过程。它不会像某些技术那样突然“取代”另一种，而是通过融合（特别是AI的融合）来逐步渗透和增强现有编程方式，最终可能在很多场景下成为更主流、更高效的开发手段。但同时，高级语言作为一种底层、灵活、强大的表达工具，其核心价值在相当长的时间内，甚至在未来高度智能化的时代，依然会存在，只是它的使用者群体和应用场景会发生变化。
目前的程度：从“零代码”到“低代码”，再到“可视化智能开发”
我们可以把可视化编程的发展大致分成几个层次来看：
零代码（Nocode）平台： 这类平台最大的特点是面向非程序员用户，通过图形化的界面和预设的组件，用户无需编写任何代码即可构建出功能应用。例如，创建简单的网站、管理数据库、自动化工作流程、开发移动应用等。它们擅长处理那些流程相对固定、逻辑清晰的场景。你可能听说过 Wix, Squarespace 用于建站，Zapier, IFTTT 用于自动化任务，Bubble, Adalo, Glide 用于构建移动应用。它们的核心逻辑是“搭积木”和“配置”。
低代码（Lowcode）平台： 相较于零代码，低代码平台允许用户在可视化界面的基础上，适当地编写少量代码来扩展功能、定制逻辑或集成第三方服务。这为开发者提供了更大的灵活性，能够处理更复杂的业务需求。这类平台通常面向的是专业开发者，但也大大降低了开发门槛，提高了开发效率。例如，OutSystems, Mendix, Microsoft Power Apps, Salesforce Lightning Platform 等。它们常常用于企业级应用开发、CRM系统、ERP系统等。这里的“低代码”更像是给开发者提供了一个强大的脚手架和预置库，让开发者可以在此基础上快速“填充血肉”。
可视化脚本与逻辑编排： 这类工具更侧重于可视化的控制流和数据处理。在游戏开发领域，Unreal Engine 的 Blueprints 或 Unity 的 Bolt (现已集成) 是非常成熟的例子，它们允许开发者通过连接节点来创建复杂的游戏逻辑，而无需深入编写C++或C。在数据科学和人工智能领域，像 TensorFlow 的 Keras Tuner, Google Cloud AI Platform 的 Vertex AI Pipelines, KNIME, RapidMiner 也提供了可视化的数据预处理、模型训练和部署流程。这更像是一种“流程图式”的编程，将复杂的算法和逻辑用图形化方式呈现出来。
AI驱动的可视化开发： 这是目前最令人兴奋也是发展最快的方向。很多平台开始集成人工智能能力，让可视化编程变得更加“智能”。
自然语言到代码/逻辑的转换： 许多平台正在探索如何通过用户的自然语言描述，自动生成可视化代码（节点、流程图）或者直接生成部分代码。例如，你对AI说“帮我创建一个能发送邮件的流程，当我的待办事项到期时”，AI就能生成相应的可视化组件和连接。
智能组件推荐和自动补全： AI可以根据用户已有的工作流或场景，智能推荐可能需要的组件或操作，甚至预测用户下一步可能的操作，并提供自动补全建议。
可视化代码的优化和重构： AI可以分析用户创建的可视化逻辑，找出潜在的性能瓶颈或冗余，并提供优化建议，甚至自动进行重构。
AI模型的集成和可视化部署： 将训练好的AI模型，通过可视化的方式集成到应用中，或者可视化地管理和部署AI模型。
可视化编程的优势和局限性：
优势：
降低门槛，普及性更强： 最显著的优势是让不具备深厚编程背景的人也能参与到软件开发中，极大地扩展了开发者群体。
提高开发效率： 许多重复性的编码工作可以通过拖拽组件、配置属性来完成，尤其是在搭建用户界面、处理常见业务逻辑方面，效率提升非常明显。
易于理解和维护： 图形化的逻辑流程比纯文本代码更容易被非技术人员理解，也方便团队成员之间的协作和知识传递。
可视化调试和反馈： 很多可视化编程工具提供实时的预览和调试功能，可以更直观地看到程序的运行状态和结果。
促进创新和快速原型开发： 可以快速搭建原型，验证想法，加速产品迭代。
局限性：
灵活性和定制化受限： 对于非常规、高度定制化的需求，可视化编程的预设组件和逻辑可能无法满足，需要回退到编写代码。
性能优化难题： 生成的可视化代码在底层的效率和性能上，有时不如精心优化过的原生代码。尤其是在处理大规模数据、高并发场景时，可能会遇到瓶颈。
学习曲线： 虽然门槛降低了，但要精通一个复杂的可视化编程平台，仍然需要时间和精力去学习其组件、逻辑结构和最佳实践。
平台锁定（Vendor Lockin）： 许多可视化编程平台是商业产品，一旦深度使用，迁移到其他平台可能会非常困难，并且需要支付相应的许可费用。
代码生成质量： AI生成的代码质量参差不齐，有时需要人工进行大量的修改和调整才能满足生产环境的要求。
什么时候可以取代高级语言？——一个渐进演化的过程，而非彻底颠覆
我的看法是，可视化编程在可预见的未来，更可能是一种“增强”和“协同”，而非完全“取代”高级语言。
以下是几个关键的考量点和时间线推测：
1. 短期（未来25年）：
零代码和低代码平台将继续渗透到更多领域。 它们将能够处理更复杂的业务流程、更精美的用户界面，甚至具备一定的AI集成能力，例如构建更智能的表单、自动化营销活动、数据分析报告等。
可视化脚本将在特定领域（如游戏开发、数据科学工作流）扮演越来越重要的角色。 AI的加入会使得可视化脚本的生成和优化更加高效。
AI辅助高级语言编程将成为主流。 GitHub Copilot 这样的工具已经预示了这一点。AI可以在我们写代码时提供建议、自动补全、生成代码片段，这本身就是一种“可视化智能”，虽然不是纯粹的可视化编程界面。
对于简单到中等复杂度的应用，可视化编程（特别是低代码）在开发速度上可能已经开始超越传统高级语言开发。
2. 中期（未来510年）：
可视化编程平台将具备更强大的“智能生成”能力。 能够根据高层次的业务需求，自动生成大部分应用框架，甚至核心业务逻辑。用户可能只需要关注少量的“关键节点”或“核心算法”的定制。
“自然语言编程”将更加成熟。 用户可以通过更加流畅和自然的对话，驱动可视化编程工具生成应用。这里的“可视化”可能体现在用户看到的是一个不断构建和演进的“应用蓝图”或“交互流程图”。
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3. 长期（10年以上）：
如果AI足够强大，并且能够理解复杂的、抽象的、非确定性的编程概念，那么理论上，可视化编程（或者更广义的“智能编程”）是有可能覆盖绝大多数编程场景的。
届时，“编程”的定义可能会发生根本性的改变。 它不再是坐在键盘前敲代码，而是成为一个“设计师”、“架构师”或“指挥官”，通过更高级别的抽象和指令，来驱动AI构建和执行任务。
然而，即使在遥远的未来，一些极度追求性能、底层控制、或需要突破性创新的领域（例如操作系统内核、编译器底层、尖端科学计算、超大规模分布式系统）仍然可能需要高级语言和极具经验的工程师来完成。 这些领域对精细的控制、对硬件的理解、对内存的微观管理有着极致的要求，是目前以及可预见的未来可视化编程难以完全替代的。
总而言之，可视化编程的发展是一个持续演进、不断吸收新技术的动态过程。它不会像某些技术那样突然“取代”另一种，而是通过融合（特别是AI的融合）来逐步渗透和增强现有编程方式，最终可能在很多场景下成为更主流、更高效的开发手段。但同时，高级语言作为一种底层、灵活、强大的表达工具，其核心价值在相当长的时间内，甚至在未来高度智能化的时代，依然会存在，只是它的使用者群体和应用场景会发生变化。
网友意见
可视化和编程完全就是两码事儿，
现在的代码可视化是很强大的，VisualStudio可以从各个方面来可视化你的代码和运行过程。但是要用可视化来代替编写代码，这是不可能的事情。
这就像现在手写识别这么强大了，为啥大家还是喜欢敲键盘一样……
因为就输入这个事情来说，键盘就是最快的，更快的只有语音和脑电波，不是手写或者可视化……
其实发现很多人的问题在于对于可视化、编程和取代这仨词的理解不一致。
这里稍微分析一下：
所谓可视化，自然就是指可以直观的看到程序的逻辑。
编程，就是编写程序。
我说的这是两码事儿，就是说，直观的看到程序的逻辑，和编写程序就是两码事儿。既然是两码事儿何谈取代？
而很多人认为的可视化编程说的是：用某种高级语言编程，然后用一种非代码的形式呈现出来。
这个怎么说，你特么直接按F12打开开发人员工具，就可以直接编写HTML然后在上面直接呈现出来了。
所以，我很好奇你们说的取代是什么？
取代的含义就是，若B取代了A，则我们可以仅通过B完成A才能完成的事情。拿上面的例子来说，用一个HTML设计器，取代了直接编写HTML代码，这才叫取代。
那可视化编程取代高级语言，那你就要发明一种不输入语言的方式，如设计器，来取代高级语言的输入方式。
这就是我说的，现阶段输入方面最快的就是敲键盘，键盘输入最快的方式就是直接回显，可视化在编程方面并无优势。
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