本周官方渠道发布行业新动态,亚洲日本一线产区和二线产区：品质与发展的双面镜

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本周数据平台最新官方渠道传来研究成果:今日监管部门发布重大研究成果,亚洲日本一线产区和二线产区：品质与发展的双面镜

日本，这个位于亚洲东北部的岛国，以其独特的地理环境和悠久的历史文化，孕育了众多优质的农产品。在这些农产品中，一线产区和二线产区以其独特的地理优势、气候条件以及传统种植技术，成为了日本农业的佼佼者。本文将带您走进一线产区和二线产区，一探究竟。 一线产区：日本农业的璀璨明珠 一线产区，顾名思义，是指那些具有较高知名度和较高品质的日本农产品产区。这些产区主要集中在日本本州岛、九州岛和四国岛等地。一线产区以其得天独厚的地理环境和严格的种植标准，成为了日本农业的璀璨明珠。 以日本著名的神户牛肉为例，神户牛肉产自兵库县神户市的一线产区。这里气候温和，土壤肥沃，非常适合牧草生长。神户牛肉选用优质的和牛品种，经过严格的饲养和屠宰标准，口感鲜美，肉质细嫩，深受消费者喜爱。 除了神户牛肉，一线产区还有许多知名农产品，如新潟县的苹果、静冈县的茶叶、山梨县的葡萄酒等。这些农产品以其高品质和独特的风味，在国际市场上享有极高的声誉。 二线产区：日本农业的潜力股 相对于一线产区，二线产区虽然知名度稍低，但同样拥有丰富的农产品资源。二线产区主要集中在日本的一些偏远地区，如北海道、岩手县等地。这些地区虽然地理环境较为恶劣，但凭借着独特的气候条件和传统种植技术，也孕育出了许多优质的农产品。 以北海道的乳制品为例，北海道地处高纬度地区，气候寒冷，非常适合乳牛生长。北海道乳制品以其高蛋白、低脂肪的特点，深受消费者喜爱。此外，北海道还盛产大米、蔬菜等农产品，品质优良，口感鲜美。 二线产区的发展潜力巨大。近年来，随着日本农业现代化进程的加快，二线产区逐渐成为日本农业的新兴力量。通过引进先进的种植技术和设备，提高农产品品质，二线产区有望成为日本农业的新亮点。 一线产区和二线产区的对比与启示 一线产区和二线产区的对比，反映了日本农业发展的两个不同阶段。一线产区以其高品质和知名度，成为了日本农业的标杆。而二线产区则凭借其独特的地理环境和传统种植技术，成为了日本农业的新兴力量。 从一线产区和二线产区的对比中，我们可以得到以下启示： 1. 地理环境是农产品品质的关键因素。一线产区和二线产区的成功，都离不开其独特的地理环境。 2. 传统种植技术是农产品品质的保障。日本农业在长期的发展过程中，积累了丰富的传统种植技术，为农产品品质提供了保障。 3. 农业现代化是提高农产品品质的重要途径。通过引进先进的种植技术和设备，可以提高农产品品质，满足消费者需求。 总之，一线产区和二线产区是日本农业的两个重要组成部分。一线产区以其高品质和知名度，成为了日本农业的璀璨明珠；而二线产区则凭借其独特的地理环境和传统种植技术，成为了日本农业的新兴力量。在未来的发展中，一线产区和二线产区将共同推动日本农业的繁荣发展。

当一个孩子能够像批评玩具一样点评编程工具时，足以见得编程的门槛已经低到前所未有。在人类科技史上，编程语言是改变文明轨迹的发明。它让人类能用 0 和 1 与机器沟通，从最初的打孔卡、汇编，到后来的 Python、Java，再到低代码，编程的门槛在逐渐降低。但直到今天，写代码依旧是专业人群的技艺，普通人只能使用，很少能去创造。而 Vibe Coding 正在改变这一切。它不是强调写出多少行代码，而是强调把想法直接变成产物。Coding 退居幕后，Vibe 成为主角。9 月 20 日，在北京中关村，由硅星人主办的 AI 创造者嘉年华上，中国 Vibe Coding 的大半江山——阿里、百度、腾讯、美团的 AI 编程产品 / 技术总监们，齐聚一堂共同探讨 Vibe Coding，一场关于未来编程范式的共识。然而，真正让会场气氛翻转的，体现 Vibe Coding 切切实实改变创造流程的，不是大厂们的宣言，而是一位 12 岁的小孩姐果果。用遍了这四家公司的 AI 编程产品，她毫不客气地指出：有的软件 " 改不了颜色 "，有的 " 角色加不全 "，还有的 " 第一次用根本不知道从哪儿打开 "。（从左到右）主持人：黄叔、阿里 Qoder：谢吉宝、百度秒哒：朱广翔、腾讯云 CodeBuddy：汪晟杰、美团 NoCode：陈胜以下是圆桌实录，文字经过编辑，不改变原意。大厂是怎么定义 Vibe Coding 的？黄叔：先邀请嘉宾们挨个来做个自我介绍，先跟大家说说你是谁、做了什么产品，然后也给大家科普一下：用你们的工具，Vibe Coding 到底能做些什么。谢吉宝（阿里 Qoder）：大家好，我是来自 Qoder 的技术专家，谢吉宝。我们团队主要在做一款面向真实软件开发的 AI Coding 产品。过去我们总觉得 Coding 是一件门槛很高的事，但 Vibe Coding 带来的变化，就是让更多人能够参与其中。在我看来，Vibe Coding 强调的，是从一个灵光一现的想法，到最终变成可以落地的产物，中间的过程被 " 黑盒化 " 了。你不需要纠结太多技术细节，而是可以更快地把创意变成现实。这种速度和流畅感，就是 Vibe Coding 的价值。朱广翔（百度秒哒）：大家好，我是朱广翔，现在在百度负责秒哒的产品和技术运营。秒哒面向的是无代码人群，换句话说，就是让普通老百姓都能用的工具。Vibe Coding 代表的，就是从 " 专业人士写代码 "，到 " 不写代码也能做应用 " 的转变。只要你有想法，就能快速落地。回头看计算机的发展，其实也是这样一步步演化的。现在我们正走向一个新的阶段：每个人都可以直接用自然语言，用我们说的人话，就能生成应用。汪晟杰（腾讯云 CodeBuddy）：大家好，我叫汪晟杰是腾讯的高级产品专家，负责的产品是 CodeBuddy。Vibe Coding 的核心是 " 从想法到应用的快速生成 "。在这个过程中，我们更关注的是：怎么让想法更具象化。我们可以把 " 设计的智能体 " 连接到 " 编码的智能体 " 再到 " 发布的智能体 "，最后直接在手机上看到一个真实的应用。应用的数量或许可以被穷举，但人的想法是无限的。通过 CodeBuddy，我们希望让大家的创意不再停留在脑海里，而是能随时变成看得见、用得上的成果。陈胜（美团 NoCode）：大家好，我叫陈胜，来自美团，负责 NoCode 的研发。很多人一想到编程，脑子里可能还是传统的印象：需要技术背景，要盯着一行行代码，遵守各种严格的规则。但 Vibe Coding 不一样，它更像是" 凭感觉编程 "。你只需要用非常自然的语言和它对话，就能实现自己的想法。我理解的 Vibe Coding，就是让软件开发变得像聊天一样简单。它能极大降低门槛，让不会写代码、或者对编程不太熟悉的同学，也能参与到软件开发中来，把创意快速落地。大厂之间的 AI 编程工具有什么区别？用户是谁？能做什么？黄叔：感谢四位嘉宾的分享。接下来我想抛出一个大家都很关心的问题：今天在场的几位，都代表了大厂推出的 Vibe Coding 产品。那它们之间到底有什么区别？主要的用户是谁？这些用户在过去，可能因为门槛高、工具不够友好，有些事是做不了的。但用了你们的产品之后，他们能做什么新的事情？谢吉宝（阿里 Qoder）：Qoder 这款产品，最初的定位就不是把 Vibe Coding 当成一个 " 小工具 "，而是希望它能逐步迭代，最终成为能够支撑大规模真实软件上线的生产力工具。从发布到现在，我们的用户群体大致分三类：第一类是企业内的开发者。他们主要用 Qoder 来提升研发效率，把日常开发中重复、繁琐的部分交给 Vibe Coding，从而释放更多精力做核心创新。第二类是初创公司的团队。创业公司常常人手紧张，以前总有一句调侃：" 产品经理都准备好了，就差一个程序员了。" 现在这种等待已经不需要了，创业团队可以用 Vibe Coding 快速验证想法，缩短迭代周期，再结合程序员的深度开发，把产品逐步推向市场。第三类是个人开发者。这一类人群的增长特别快。过去他们觉得软件开发门槛高，要找专业团队才能把想法落地。但今天只要有像 Qoder 这样的 IDE，用自然语言对话，就能把需求转化成应用。这让个性化需求第一次真正得到了满足。分享两个让我印象很深的用户故事：第一个是一位 14 岁的 " 少年 CEO"。他自己创办了公司，最初完全靠手写代码，迭代效率很低。用了 Vibe Coding 之后，他可以把想法快速落地。当他公司里新人加入时常常找不到文档、不清楚架构。后来他用我们产品里的 repo wiki 功能，通过代码自动生成文档，新人就能快速理解系统结构，团队协作顺畅了许多。第二个案例是一家传统企业。公司创办十多年，软件迭代了无数次，结果出现了 " 屎山代码 "。后来用上我们的工具，通过 repo wiki 自动生成文档，再结合专项小组优化，把这套老旧系统一点点盘活。可以说，过去十多年前在软件行业里难以想象的场景，现在已经成为现实。软件开发正在进入一个新的时代，软件可以做到即时生成、按需演进，每个人都可以拥有自己的软件。黄叔：Qoder 这个我用过，好像其他软件还没有这个能力（repo wiki），比如老板给了你一段代码，它可能短时间内分析完后，用图形化的界面讲解产品的用户路径、功能，API 等。下面请广翔。朱广翔（百度秒哒）：我们最初在百度内部推广 AI 工具时就发现，大模型上线之后，研发团队用得很多，但用法几乎都停留在聊天、问答。像 IDE 插件确实提升了程序员写代码的效率，可是厂内还有大量非程序员：产品经理、运营、行政、市场等等，他们都没有合适的工具。于是我们就想，能不能做一款面向所有人的 AI 工具？不仅是三千万程序员，而是八十亿人都能用。于是秒哒诞生了。我们屏蔽掉了代码编辑、调试、运行环境，只留下一个最简单的对话框。上线之后，我们观察到三类典型用户：第一类是职业的创造者。这些人以创造为工作，比如程序员、产品经理、创业者，甚至行政、HR。以前他们做问卷、做抽奖，要找 Excel、小程序；现在只要对秒哒说 " 我要一个问卷 "，题目和应用就自动生成了。旧的事用新的方式做，效率大幅提升。第二类是职业的经营者。他们的目标不是 " 写工具 "，而是 " 赚钱 "。比如电商商家、内容创作者。他们用秒哒做营销、管理商品、管理人员、促活拉新。对他们来说，秒哒是提升经营效率的利器。第三类是新的创造者。他们原本不是做创造的，但因为秒哒，变成了创造者。举例来说，有学生用秒哒搭建社团主页、小游戏和经费管理工具，这类人群每天都给我们带来惊喜。黄叔：广翔这个分类让我有点惊喜，还是蛮新的分类，下面请汪晟杰。汪晟杰（腾讯云 CodeBuddy）：前面两位嘉宾讲了很多人群画像，有的偏创造，有的偏专业。我来捋一下腾讯 CodeBuddy 的发展。两三年前我们立项的时候，叫 " 腾讯云 AI 代码助手 "。当时就像辅助驾驶，只是个工具，用插件形态帮开发者写代码，比如补全、查漏洞、批量改写。这类人群很典型，就是专业开发者。第二阶段，随着 AI 越来越强，我们发现它能自主生成应用，于是有了 CodeBuddy IDE。这时候用户扩展到设计师、半开发者。他们有设计稿、有创意，但以前很难转成应用，现在用 IDE 就能快速部署、上线。这里大家其实不关心代码逻辑，而是关心创意能不能落地、能不能传播。最近我们发布了 CodeBuddy Code。它关注的不只是应用生成，而是整个软件工程链路，比如运维、上线、排错。AI 能在复杂上下文里自主决策，让工程变得更智能。这次在腾讯数字生态大会上我们也正式发布，把它定位为 AI 开发者团队。所以今天 CodeBuddy 覆盖了三个层面：插件、IDE、Code。既能帮专业开发者提效，也能让设计师和半专业人群实现创意，还能深入到软件工程全流程。我们希望 CodeBuddy 成为 AI 时代的软件载体，让 AI 真正触达更多场景。黄叔：CodeBuddy 的发展我是有体验的，这个定义还是非常值得大家去学习。下面请陈胜。陈胜（美团 NoCode）：NoCode 的用户群体很简单，就是技术小白。大家对技术不懂，也能直接用。这个产品是去年 10 月份上线的，初衷就是解决小白的难题。以前开发者可以用 Cursor，但小白连安装软件、调试代码、上线部署、甚至申请域名都搞不定，更别说做出完整应用了。所以我们就想做一款真正能让小白用起来的工具。上线后在美团内部反响很好。在美团内部已经有几千个通过 NoCode 生成的小软件。比如在研发看来都是长尾的外卖游资查询功能。这类需求，没有资源排期，大家就自己用 NoCode 搞一搞。后来我们就把它推到市场。外部版本和内部版本有点区别，但用户群体还是以技术小白为主。黄叔：大家可能注意到了，听他们介绍，产品一个比一个好用。可问题是，真的有这么好用吗？所以接下来，我特别想请一位 12 岁的小朋友——果果，上台来。为什么请她？因为她真的把这四家公司的产品都用过。今天我们就让她来聊聊，她到底用这些产品做了些什么，每一家产品哪里好，哪里不好。果果（小孩姐）：大家好，我小名果果，今年 12 岁，学 AI 也有一段时间了，最近开始用 Vibe Coding 做一些小东西。这四个应用我都用过，挺好玩，但也踩过坑。比如我用秒哒的时候，想把页面颜色从粉色改成紫色，我连续说了三遍，它就是不改。我自己手动去编辑页面也能改，可它就是不听话，挺无语的。NoCode 我也遇到过问题。我想做一个决策查询网站，想加点角色。结果它只给我加了主角，不给加配角。后来我让 AI 帮我把决策列表补全，它只加了名字和出处，具体信息都没填。我自己复制信息给它，它还加错、加乱了，简直更无语。Qoder 我用的时候，犯了个大错。我没选文件夹，结果不知道从哪打开。后来才发现要先选文件夹，对我这种第一次用的人来说就很不友好。黄叔：那你觉得哪家最好？果果（小孩姐）：我最早用的是秒哒，其他几个差不多同时开始的。我觉得都还不错。秒哒和 NoCode 有网页版，我更喜欢网页版。Qoder 和 CodeBuddy 看起来更专业，更高级，用它们在同学面前还能装一波。黄叔：那如果让你给他们每家提点建议呢？果果（小孩姐）：加点新手指引吧！不然对我们这种新手太不友好。最后我还是想说，大家都可以去试试这些产品，挺好玩的，能做自己想做的东西，方便很多。黄叔：谢谢果果，童言无忌，说的都是真话。下一代就是在 AI 时代里长大的。果果刚才提的建议，我觉得对在场的各位产品团队来说，都特别值得去思考和改进。如何用 AI 编程赚钱？黄叔：下面我想问一个在场肯定大家都关心的问题。大家学会了技巧，用秒哒、NoCode 都能做出好应用，可问题是做出来之后就放在那里展示一下就结束了吗？所以我觉得对现场很多人来说，最核心的问题可能不是 " 能不能做 "，而是 " 做出来