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一、技术原理对比
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传统软件开发
- 基于规则驱动：通过预设的“if-then”逻辑实现功能，所有规则依赖人类经验制定，无法突破人类知识边界。
- 强可控性：代码逻辑清晰可追溯，适合金融、工业控制等对精确性要求高的领域。
- 局限性：难以解决复杂模糊问题（如人脸识别），需手动适配新需求。
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AI驱动开发
- 数据驱动归纳：通过深度学习从海量数据中归纳规律，生成抽象知识模型（如大语言模型）。
- 自适应能力：可处理非结构化任务（如自然语言生成代码），但逻辑可解释性弱。
- 依赖数据质量：训练数据的偏差可能导致输出错误，需人工校验。
二、效率与成本对比
| 维度 | 传统开发 | AI驱动开发 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 代码生成 |