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2025年，人工智能编程（AI Coding）无疑是当前技术领域最受瞩目、竞争也最为激烈的赛道之一。毕竟，代码作为一种高度标准化、场景化的语言，天然与AI技术契合，也率先展现出商业变现的巨大潜力。从海外的GitHub Copilot、Cursor，到国内的Replit、Lovable，新产品如同雨后春笋般涌现，几乎每周都有新面孔获得资本青睐。

新媒网跨境获悉，仅仅在中国市场，主打“AI Coding”的产品就已经超过30款，覆盖了从集成开发环境（IDE）增强、代码智能补全，到端到端完整应用生成的各个环节。在这众多创新力量中，一款名为“码上飞”的产品以其独树一帜的理念脱颖而出。它在网站首页简洁明了地宣示：“说中文，做应用。”这六个字背后，藏着一个大胆的野心：服务纯粹的技术小白用户。

市面上主流的AI Coding工具，多以辅助专业程序员为核心，例如Copilot擅长代码补全，程序员写到一半，它就能聪明地补齐剩余部分；Cursor则强调人与AI的协作，共同完成开发；Lovable则倾向于分步骤、模块化地生成代码。但“码上飞”的路子却显得格外“激进”——它致力于让用户完全摆脱代码的束缚，整个过程无需编写一行代码，甚至不必接触代码。

用户只需用日常的中文清晰表达需求，比如“我想开发一款监督自己减肥的小程序”，那么从前端界面、后端逻辑、数据库搭建，到管理后台，乃至测试数据，所有的一切都将由“码上飞”一站式搞定，直接交付一个完整可用的产品。创始人武鑫将这套产品逻辑形象地称为“version-version-version”，寓意着产品迭代与交付的极致简化。

当然，“码上飞”这种直指小白用户的做法，在业内也引发了不少讨论。毕竟，当前阶段，AI的编程能力更多被认为是解放程序员生产力的利器，而非让普通人瞬间变身开发者。不少技术专家认为，只有当AI模型的上下文理解能力提升十倍，可靠性达到99%以上，才有可能真正支撑普通用户的“零代码”需求。一些专业人士在测评后也提出了自己的看法，认为产品“像玩具”、“错误不少”、“价值有限”，甚至有人困惑“他们为什么不做开源？”

面对这些声音，武鑫却不为所动。他坚信，自己的目标用户就是那些连“在手机里看到一个下载包都会问如何双击”的普通百姓。他要做的，是让技术真正走进千家万户，惠及每一个渴望将想法变为现实的人。

“码上飞”上线一年多来，用户群体多元而富有生活气息：从基层派出所的社区民警，到精油调配师，再到社区里的猪肉店老板、送水小哥……这些形形色色、来自各行各业的普通人，正通过“码上飞”实现着自己的数字化梦想。

武鑫是一位典型的技术派。他四十出头，毕业于兰州大学计算机专业，曾在腾讯、字节跳动等国内顶尖科技企业深耕多年，职业生涯横跨PC互联网到人工智能多个技术周期，积累了丰富的经验。真正让他下定决心放弃百万年薪、投身创业浪潮的，是2022年底的一次偶然经历。当时，他尝试用GPT-3.5进行代码测试，模型不仅准确完成了任务，当他追问如何做到时，模型竟“回复”：“因为你们的Open API文档在网上，我都读过了。”那一刻，武鑫猛然意识到，时代真的变了，一个全新的技术普惠时代正在到来。

武鑫对未来的判断是：随着技术越来越普及，编写代码的成本无限趋近于零，AI Coding的真正爆发点，不会首先出现在数字化程度最先进的地区，比如美国，反而可能率先在中国广大的四五线城市，乃至更下沉的县城绽放光芒。他认为，我们要“China first”，做的是从零到六十的跨越，而非从六十到一百的优化。

因此，与行业内其他同行热衷于追逐模型参数、架构、顶尖期刊论文发表不同，武鑫现在最关注、也最焦虑的是产品的迭代速度。他认为，必须更加激进，跑得更快，才能让更多普通人真正用上这项技术，享受到科技带来的便利。

“码上飞”的团队一直保持着精简高效，目前规模维持在10人左右，且以技术人员为主。团队成员们在日常工作中保持着紧密的协作和交流，共同为实现技术普惠的愿景而努力。

对话“码上飞”创始人武鑫：我们的用户是打完麻将回家看看今天卖猪肉赚了多少钱

问： 很多业内人士认为，AI Coding切入小白市场，对于创业公司来说过于激进，连大型科技企业都不会轻易尝试，毕竟纯小白用户在编程群体中仅占约5%的比例。您怎么看？

武鑫： 这是一个很好的问题，也是很多人经常问我的。如果我们只聚焦于专业的开发者——市面上大多数AI Coding产品走的都是这条路——中国大约有1000万专业程序员，全球范围则有四到五千万。这条路的优点是用户群体明确，商业路径也相对清晰。

但从我的角度来看，这并非我创业的初心。如果您曾有过创业经历，就会明白创业之路充满了艰辛与挑战。如果仅仅是为了赚钱，其实市场上有很多投资回报率更高的选择。要支撑创业者克服重重困难，面对接踵而至的挑战，必须要有极其强大的愿景作为支撑。我放弃了优厚的待遇，人到中年选择离职创业，正是希望能在这个AI时代，实现开发技术的真正普惠，就像神话中的普罗米修斯盗取火种一样，将数字化的能力交到每一个普通人手中，从而产生巨大的社会价值。

此外，我并非一个不理性的创业者。我的判断是：未来纯小白用户的市场规模，至少将是专业开发者的20倍以上。历史上，这种剧变曾发生过一次，那就是从专业的图像处理软件Photoshop到大众化的设计工具Canva。如今，Canva的用户量已经是Photoshop的20倍。这充分说明了，当技术门槛被极大地降低后，面向大众市场的潜力是无限的。

问： 为什么“码上飞”选择的切入场景是首先帮助用户生成小程序？

武鑫： 我们在思考产品落地路径时，参考了自动驾驶L4级别的技术发展轨迹。目前，L4级别的自动驾驶在开放道路上实现安全通行仍面临巨大挑战，但在室内低速场景下的L4应用，比如送餐机器人，已经发展成为一个极其庞大且成熟的产业。

我的产品逻辑也与此类似，先从“室内低速”的自动化开发场景入手。小程序就是一个非常明确、边界清晰且相对限定的场景。如果一开始就想做大而全的平台，对不起，以我们创业初期的资源，是难以支撑的。我们必须集中力量，在最能发挥优势的领域取得突破。

问： 您明确提出“China First”，非要这么快就做出这样的选择吗？

武鑫： 在移动互联网时代，做产品可能只需要对用户需求和人性有深刻的洞察就足够了，因为那时全球化仍是大势所趋。但现在，世界格局显然处于一种不平静之中，更直白地说，我们理想中的那种全球化已经不复存在了。

我判断，在未来五到十年内，任何一位创业者都必须将地缘因素纳入到自己的战略思考中：到底是要选择在中国主导的全球化道路上发展，还是在美国主导的全球化体系中寻找机会？我的选择非常明确，就是立足中国：先“China first”，再逐步影响全球。

再往深层说，这源于我内心对实现成功路径的思考。今年上半年，确实有一些产品率先在海外市场爆火，然后再回归国内，我知道很多同行也都倾向于这种路径，认为这样更容易获得关注。但我晚上睡觉时常常思考：这样的爆火是不是我真正想要的？可能并不是。我更渴望看到像Deepseek、黑悟空这样的成功案例，我相信，中国的创业者已经有能力凭借自己的原创实力，将影响力辐射到全球。这是一种文化自信和实力自信的体现。

问： 面向中国市场，“码上飞”选择的技术路径是不提供给用户任何“零部件”，而是直接交付完整的应用产品，这是基于什么考量？

武鑫： 我们可以打个比方：外国人去宜家购物，他们喜欢买一大堆零件，回家可以兴致勃勃地自己动手组装家具。但中国人则普遍更喜欢“拎包入住”，享受直接、便捷的服务。这是两国文化底层基因的不同，也体现在了用户对产品形态的偏好上。

即便是服务小白用户，在美国市场，提供一些单点功能的小工具可能也会很有市场。但对于中国的用户来说，仅仅提供开源方案或者单点工具，显然是远远不够的，用户往往还是不知道该如何使用。因此，我们必须提供端到端的整体解决方案，让用户真正做到“一键生成，即刻使用”。

问： 你们的产品更激进的细节还在于：甚至没有给用户选择AI模型的界面，整个生成代码的过程也是完全隐蔽的。

武鑫： 我们的用户群体非常广泛，有喜欢钓鱼的大叔，有处理社区事务的派出所民警，也有每天穿梭大街小巷送水的师傅……如果您开放各种技术选项，让他们去选择是使用Claude 3.5还是GPT-4，他们会如何选择？他们根本无从选择，也完全没必要去了解这些底层技术细节。

前几天我去华为HDC演示产品，很多用户看到我们“说中文，做应用”的口号后，就直接对着演示电脑的屏幕开始说话了。这让我非常震撼，也开始反思，并不是用户有问题，而是我们做技术的人有时会显得有些傲慢。这些都是最普通的消费者，既然我们提倡“说”中文，那么是不是就应该在产品中加入语音交互的方式？未来，用户可能只需要对着产品说几句话，就能迅速生成一个属于自己的小程序。

软件工程的复杂性不会凭空消失，它只会转移或者被巧妙地隐藏起来。那些幕后的“脏活累活”，理应由我们来承担，用户完全不需要知道这些。未来，我甚至还在思考，能不能帮助用户把所有数字化的事情都包办了。他做完一个小程序后，我们再自动帮他申请一个社交账号，甚至开始自动运营内容。真正为“一人公司”提供端到端的数字化服务，深入到中国经济的每一个毛细血管，这才是最有价值的事情。用户为结果付费，而不是为消耗了多少“token”付费。

问： 很多业内人士认为，AI Coding销售给用户的是一种“情绪价值”，让用户因为“做出来东西”而买单，但可能并没有太多实际的商业价值，您怎么回应这种看法？

武鑫： 这个问题也特别有意思。我们的用户群体以35岁以上男性为主，他们基本都不是程序员。而像Lovable和Bolt.new这两个国外的对标竞品，他们的24-34岁区间用户占比远远高于我们，但在35岁以上这个区间，我们的用户占比反而更高。

这反映出，海外的用户可能更关注技术前沿、工具使用、软件开发等话题。而我们的中国用户则更关注现实生活中的需求，比如二手房交易、服饰搭配、美容美发等。从地域分布来看，广东用户最多，其次是江苏、浙江、四川，这些都是个体经济非常活跃的地区。

他们大多是一些已经有成熟商业想法的个体商户，但受限于上万元甚至更高的开发费用，这些想法往往难以付诸实施。他们希望通过“码上飞”，花几十块钱就能迅速将自己的商业构想变为现实。我称之为“一人生意”，他们买单的逻辑非常直接：省钱、提效。这实实在在解决了他们的痛点，带来了切实的价值。

问： 这些用户给了您哪些启发？

武鑫： 这些用户的生意往往规模不大，生意半径通常也就是两到五公里的熟客圈子。比如小区里送桶装水的、卖猪肉的……他们根本没准备把商品卖到全国，甚至都没准备卖出小区。

我曾经调研过一位用户，问他为什么不用“有赞”这样的电商平台？他回答说“太复杂了，用不上”。他真正需要的，只是一个简单的小程序来帮他接收订单，最好在收到订单后，还能自动帮他叫个快递，把货送到客人手里。这样，他就可以安心地去打麻将，晚上回家再数数今天赚了多少钱。这种接地气的需求，让我对产品的方向有了更深刻的理解。

问： 还有哪些用户的场景让您印象深刻，深受触动？

武鑫： 我们有一个用户，他开发了一款戒烟应用。他很巧妙地利用“降龙十八掌”的武侠元素作为交互界面，用户每点击一个按钮，就会弹出一个戒烟小问题。这款应用如果让一些专业人士来看，可能觉得界面“太丑了”，不够美观。但用户自己却特别喜欢，玩得津津有味。

我的理解是，以前我们做软件，总是按照“最大公约数”的原则，寻找最普遍、最共性的需求。但现在，当AI将开发成本降到接近于零时，我们就能够生成无限多、极具个性化的产品。

用户最初会从节省成本和提升效率的角度开始使用，但很快他们会发现，这是一种全新的内容载体，可以承载他们独特的经验、知识、数据、想法，甚至情感。就像那位做戒烟应用的用户，他自己已经成功戒烟了，他是把这个应用做给其他烟友，希望能帮助大家一起监督戒烟。我们也有很多用户做小程序是为了分享，这背后其实是人类“利他”的需求。这也让我意识到，技术的普惠将带来更多生产方式和创造力的改变，让每个人都有机会成为“创造者”。

模型压缩共性，缺乏个性无法理解真实世界

问： 我们测试了一个场景：让“码上飞”制作一个打砖块游戏，前面理解都对了，但最后生成的是俄罗斯方块，这个偏差是怎么发生的？

武鑫： 这是一个技术上的不足，本质上是我们目前遵循的工程原理还不到位。我对工程的要求是追求高性价比，也就是说，在制作“打砖块”这个游戏时，我们不会完全从零到一去开发——很多AI产品的“token”就是这样被浪费的——我们会尽量利用现有的数据和模块，优化生成效率。

系统在匹配需求时，可能发现打砖块和俄罗斯方块在某些底层逻辑或视觉元素上存在相似之处，AI就自行判断成了俄罗斯方块。加上这个过程中没有人工参与干预，AI出现了所谓的“幻觉”，导致了生成错误。我们最近一直在优化这部分，您现在可以再试试看，应该能够做对了。

问： 我还用“码上飞”做了一个足球队管理工具，希望能实现考勤、统计进球、分摊场地费等功能。但最后导出的结果和我预想的差别挺大，是不是我提供的“提示词”（prompt）不够准确？

武鑫： 我们并不希望您的“提示词”必须非常准确，出现这种情况是我们的产品没有完全交付好，对此我们非常抱歉。根本原因在于，当前的AI模型对于您的深层理解能力还不够。

我们希望随着模型能力的不断提升，以及我们对用户数据的持续积累，能让模型比您自己更懂“您”，尽可能一次性就给出您最想要的应用，而不是寄希望于您能非常清晰、准确地描述出所有需求。这是我们一直在努力的方向。

问： 我的这两个案例是不是说明：当前端到端生成应用最大的难点，在于AI模型的上下文感知能力受限？模型到软件的转换过程中，似乎永远存在一个“转换层”，也就是说，产品经理这个角色在AI时代仍然是不可替代的。

武鑫： 您说的非常对，本质问题确实是模型难以更好地理解现实世界。目前，AI模型的编程能力在很多方面已经超过了97%的人类程序员。但是，当您给它一个看似简单的产品需求——比如做个“打砖块”游戏——它的表现却可能很糟糕，要么界面丑陋，要么缺乏您想要的关键功能。这是因为它对真实世界的软件产品缺乏深入的了解和感知。

如何让AI更好地理解真实世界？这又引出了一个更深层次的问题：基础模型在训练过程中，是不断地压缩共性知识。它将来一定会成为一个非常厉害的AI产品经理，但它必然会缺乏个性化的知识。这也是为什么我们现阶段的策略是更多地服务于下沉市场用户的原因。因为他们拥有大量的个性化数据和经验，这些内容永远不会出现在互联网上，也因此没有被压缩进基础模型。

举个例子，我们有用户做了一个“分手概率计算器”，他有一套自己独特的计算公式，他的粉丝群体也对这套公式非常认可。这些数据，就是我现在最关注的一批数据。我们要做的第一步，就是先把用户端到端的个性化数据和经验保存起来，构建好动态数据集，然后将精力放在基于这些个性化数据集进行强化学习（RL）后训练上，甚至在未来实现持续训练，让AI能够真正学会“个性化”。

问： 那么具体到我刚才说的做一个足球队管理工具，您理想中的工程步骤会是怎样的？

武鑫： 您有这样的一个想法，其实可能还有很多用户也有与您类似的想法，但大家在个性化需求上又会有所不同。最终，这些多样化的需求会构成一个庞大的数据集。

如果我们已经收集过类似的用户需求，我们会基于这些已有的需求场景，向用户推荐最合适的解决方案。这样，用户就会产生一种“哇，你怎么知道我想要的就是这个！”的惊喜感，根本不需要用户进行详细的“提示词”描述。而且，随着我们积累的用户场景和数据越来越多，产品的生成效果也会越来越让用户感到惊艳，这就是我前面所说的“让模型比你更懂你”。

问： 既然这样，是不是应该让更多的用户用上，激进地去做增长？

武鑫： 这也是我最近一直在思考的问题，当前的增长效率显然是不够的。做C端（消费者端）产品，一定要快速跑出用户规模。我们已经与百度合作，当用户在百度搜索“开发小程序”时，我们的产品卡片就会出现，这个渠道目前能占据我们日常自然流量的30%。最近，我们又成功接入了华为鸿蒙生态系统，进一步拓展了用户触达的渠道。同时，我们也在同步提升转化率，努力让用户的使用体验更加顺滑、便捷。

接入鸿蒙系统，技术尚未定型，必须激进，苟住就是死

问： 今天AI Coding无疑是最火热的赛道，您早在2023年就投身其中了。现在和两年前相比，您对这个领域的认知有什么变化吗？

武鑫： 赛道确实非常火热，但实际上它的进入壁垒是非常非常高的。很多人可能觉得，AI都能写代码了，那么做个应用程序能有多难呢？但从“代码”（code）到“软件”（software），再到“应用”（application），这是一个极其复杂的工程过程。这两年多来，我看到周围有很多非常厉害的人进入这个赛道，但最终没能做出什么成果的人也有很多。

此外，还有一些行业观点，我不太赞同：比如认为AI Coding直接做B端（企业端）会更好，更容易获得商业收入。坦率地讲，2024年我们也曾尝试过做B端业务。但很快就面临了两个问题。第一，这种模式不太长久，刚开始确实可以接一些小项目，但要实现B端的完整交付，就需要充足的人力投入，最后又会演变成拼人力、拼成本的游戏。第二，与那些在特定垂直领域深耕已久的公司相比，我们做B端并没有太多的行业经验（know-how）优势。例如，如果用AI Coding去开发财务软件，那将是非常可怕的竞争，如果金蝶这样的行业巨头开始做，我们创业公司的优势又在哪里呢？

所以，从长远来看，AI Coding的行业壁垒其实非常高。每家公司如何选择技术路线、如何选择目标用户、如何精准地找到商业模式，都至关重要。

问： 与大型科技企业相比，“码上飞”的竞争壁垒在哪里？

武鑫： 在早期，我们肯定拥有先发优势，毕竟我们从2023年就开始布局了。中期来看，我们的竞争壁垒来自于我们对用户和数据的独特理解。“码上飞”将一直保持开放性，不会把自己局限在某个垂直应用领域，但在一些特定的场景下，我们会将生成效果做到极致。

举个例子，可能连腾讯这样的大公司，现在也不一定比我更懂该如何为“钓鱼佬”制作一款专属的小程序。这些非常小众、此前从未有人关注过的应用场景和用户需求，大型企业现在可能还看不上，也看不懂，这正是我们创业公司的巨大机会。从长远格局来看，AI Coding的终局，应该是能否围绕你的服务，构建一个独特的内容生态。就像快手从一个GIF动图工具，最终发展成为一个庞大的短视频社区一样，我们也应该从一个工具，逐步走向一个内容社区，让用户不仅能创造，还能分享和交流。

问： 您认为AI领域还有哪些大的机会？

武鑫： 我认为目前还有三个比较大的机会。第一个是做C端代理（Consumer Agent），也就是通用型智能体（General Agent），或者称之为“个人智能体”（Personal Agent）。这个领域的代表产品是Manus。在这个方向上，大型企业，或者像华为、苹果这样拥有天然C端触达能力的硬件公司，机会会更大。

第二个机会是做基础设施（Infra），像硅基流动这样的公司。在这个领域，创业公司和大型企业的机会可以说是五五开。

第三个，也是创业公司机会最大的一个，是做服务型智能体（Service Agent），或者称之为“垂类智能体”。它们能够交付特定场景下的端到端结果。如果您给一个通用型智能体一个任务，让它开发一个小程序，它很可能搞不定。但如果它能够接入一个端到端的Service Agent，就像我们“码上飞”这样的产品，那么Service Agent与Personal Agent的组合，就能够更好地服务用户。我们希望也愿意成为所有通用型智能体的最佳开发伙伴。

问： 众所周知，大型企业现在奉行“敢为天下后”的策略，都在等着创业公司做出点什么再观望。从创业公司的角度来看，如何才能保持身位优势？

武鑫： 答案就是——激进。我们没有其他路可走，根本没有“苟住”这个选项。因为现在和移动互联网时代完全不同，移动互联网时代的很多技术都是相对定型的。而现在，技术变化的剧烈程度令人震惊，比如年初DeepSeek的出现，一下就把成本打到了如此之低，让我感到特别的“恐怖”。

在这一轮创业浪潮中，我们只有不断向前，做最冒险的事情，尝试用最新的技术去实现那些看起来最不靠谱的用户体验，也许才有机会。这些小众的、大型企业还看不上也看不懂的“小缝隙”，正是创业公司必须紧紧抓住的机会。

问： 您判断AI Coding何时会出现杀手级应用？会不会是你们？

武鑫： 我觉得杀手级应用出现的时间点大概会在2027年。预计到2025年，AI模型的编程能力应该就能和人类程序员基本持平；而到了2027年，模型对于现实世界的理解能力，应该就能达到与人类产品经理差不多的水平。在此之前，在技术尚未完全成熟的阶段，我们必须尽可能地做好个性化数据的积累。

问： 最后，能推荐三本对您影响最大的书吗？

武鑫： 第一本是《少有人走的路》，它让我对自我成长和心理健康有了更深的理解；第二本是《毛泽东》，这本书我常读常新。这位伟人几乎面临了创业者可能遇到的所有挑战：被董事会背叛、在遵义会议上重新掌握权力、建立一致行动人，之后又面临竞争对手的各种追杀围堵。他无疑是中国历史上最伟大的创业者，他的战略思想和克服困难的勇气对我影响深远。第三本就是《原则》，这本书坚定了我“China first”的选择，让我更清晰地认识到，在复杂的全球环境中，清晰的原则和价值观是指导前行的明灯。

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