如今，科技发展迅猛，新产品的特性研发充满了众多可能和挑战，这需要多方面的合作和深入交流。
新产品特性研发中的多向沟通
在研发新产品的特性时，开发者需要与不同群体进行沟通。首先，与用户直接交流，有助于掌握他们的真实需求。以某公司开发的新办公软件为例，开发者会与不同层级的办公人员展开对话。再者，与产品经理的交流同样关键。他们负责把握产品的未来方向。以某知名软件为例，在开发新功能期间，开发者和产品经理会定期举行会议，每周讨论并确定特性的发展方向。
研发新产品的特性并非单打独斗。开发者必须了解现有系统的状况。他们需要掌握系统的基本概念和运作原理。特别是在开发医疗系统的新诊断功能时，开发者必须深入研究现有的病例数据管理系统，这样才能在其基础上进行新特性的开发。
技术学习与大模型助力
在研发过程中，若遇到知识瓶颈，开发者需掌握新技能。比如，在研发新型图像识别产品时，可能会遇到未曾接触过的算法，这时开发者需要通过查阅资料来学习。目前，大模型技术发展迅猛，其价值创造工具的智能化水平也有显著提升。例如，一些大模型能够协助开发者，只需输入需求即可生成代码片段。此外，大模型还能帮助开发者快速掌握大量新知识。
然而，这些工具并非无所不能。尽管大型模型具备生成代码等能力，开发者仍需根据实际需求进行调整。以一款对安全性有特别要求的金融产品为例，若大模型生成的代码安全性不够，开发者就得对其进行修改和提升。
软件供应链的管理考量
新业务代码依托于一个结构复杂的软件供应链。不论是简短代码的小型项目，还是庞大的软件系统，都离不开对供应链的考量。为了确保供应链的稳定与安全，企业需要投入大量精力进行管理。比如，在大型互联网公司更新服务器软件的过程中，必须保障供应链的安全性。
小团队在供应链管理方面与大团队存在显著差异。小型的创业团队通常只有少数研发人员，他们在面对软件或服务升级时，往往不会过多考虑深层问题，而是直接进行修改。然而，大型研发团队的规模一旦扩大，代码行数超过千万，就必须要重视架构的统一性。这就像那些拥有上亿用户的社交平台，一旦软件升级时架构统一性出现偏差，就可能引发大规模的故障。
架构一致性问题的本质
架构的一致性问题在多个方面变得明显。特别是数据库，它是软件架构的关键组成部分。数据库通过数据复制和分片技术来应对数据读写量的增加。随着业务量的扩大，无论是计算能力还是数据库存储，都可能出现问题。比如，在在线购物平台的促销活动中，若数据库架构设计不当，面对大量订单，可能会出现数据处理速度慢或出错的情况。
这个问题实际上与研发费用紧密相连。在软件开发的进程中，企业普遍希望，随着业务规模的增大，成本投入不应呈线性上升。以某家云端存储公司为例，在拓展业务阶段，它必须处理架构统一的问题，否则存储费用将过高，进而损害其利润。
要解决架构的统一性问题并减少研发成本，我们可以从多个角度入手。例如，基础设施代码化（IaC）是一个值得考虑的方案。这种做法使得基础设施能够得到结构化的描述。许多大型软件企业，例如谷歌，已经采用了这种理念。它们通过让多个应用在运行时共享相同的底层配置（比如基础操作系统、JDK等），从而实现了基础设施的集中管理。
当然，还有其他途径等待我们去发掘。企业们应依据自身业务的具体需求，寻找最合适的解决之道。比如，专注于高端游戏开发的企业和专注于普通办公软件的企业，它们采取的策略自然也会有所区别。
专家知识的积累与AI服务化
专家们所掌握的知识以文档形式保存至关重要。这些知识源于对技术领域的深入理解，比如对软件供应链和架构一致性的掌握，并且融入了先进的大模型技术。这样，就能转化为AI服务。比如，某些行业报告就能用来提升大模型在特定领域问答的准确性。
这里面临难题，怎样将专家的智慧准确转化为实用的AI服务？这要求我们运用精确的技术手段，还要关注实际应用环境，防止出现不实用的结果。
最后提个问题给读者，您觉得大型模型在新产品特性开发中是起主导作用还是作为辅助工具？期待大家的热情讨论。觉得文章不错的话，不妨点个赞或转发一下。
