在《Magic Quadrant for Enterprise Low-Code ApplicatIOn Platforms 2020》中，Gartner预测：“到2024年，低代码应用开发将占到应用开发活动的65%以上。”
低代码是不够的
我看到回到中有人介绍了低代码就不多说了，虽然低代码有很多关键的优势。但是手动编码并不是开发应用程序最困难的部分。管理整个开发过程的复杂性才是难点。
所以我们需要的是一个超越低代码功能的平台，这些功能可以提供复杂业务实现对应程序的扩展，并在同一平台内处理或自动化整个应用程序的生命周期。
人工智能辅助开发： 这可以包括通过对下一步的建议来指导开发人员，通过智能自动完成和自动数据映射来提高生产率，通过提供对性能和安全洞察力的预测来防止非功能性缺陷，等等。
避免技术错误和一致性问题的测试机制： 实时错误检测、使用人工智能支持的样本数据集自动测试生成、内置测试功能等，帮助开发人员轻松验证其应用程序的正确性，并提供高质量的输出，而无需寻找其他测试机制。
一键云部署： 直接从开发平台本身将应用部署到生产级云环境的能力使任何专业水平的开发人员都能将其应用交付给目标用户。
协作开发： 这带来了组织团队的创造性潜力，可以快速地将应用程序交付给用户，而无需来回奔波。
所以
低代码并不是要取代传统的软件开发或者是开发人员
它的存在应该是填补传统的开发方法，提供快速解决方案，满足数字化转型的过程所增长的需求。
结论是：应该去了解低代码。
Java开发在实际工作中应该提升的是：
【JDK8-18新特性】【编程强化】【数据库强化】【安全框架SpringSecurity】【报表技术】【模板引擎VelocityTools】【工作流Activiti7】…
如果能够做到理解冯诺依曼体系，搞清楚硬件与软件的定义和联系，理解计算机工作的过程和指令系统、存储系统、CPU、输入输出系统等在这一过程中发挥的作用和扮演的角色。那么在学习编程语言的时候许多基础问题便会迎刃而解。否则一个绝对0基础的初学者直接学习编程语言时，可能会遇到很多问题，想象一下，如果一个人不明白CPU的工作原理，要直接去理解多线程，理解重入锁，理解volatile，或一个人不明白存储系统和外部存储介质的区别，直接去学习IO、NIO、GC的话，其过程必然是充满困惑的。
想要学好一门编程语言，数据结构是必不可少的知识，搞不清楚复杂算法的程序员。在企业当中基本就是填空式的增删改查。然而没有对高级编程语言的基本入门之前，又是很难理解数据结构和算法的。所以编程语言＝数据结构这是并行学习的。
如果再上升到某一个应用领域的话，要学的就更多。这里不讨论，比如我们看到不同的行业招聘Java程序员的需求肯定侧重不一样的。
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