低代碼開發(fā)是過去兩年 To B 市場的風(fēng)口之一,它給傳統(tǒng)軟件開發(fā)帶來了顛覆性改變。有預(yù)測認為:未來5年,新應(yīng)用構(gòu)建的數(shù)量將超過過去40年的總量,需求響應(yīng)的周期也將大幅縮短,從月、周甚至天計算。業(yè)務(wù)需求爆發(fā)式的增長催生了對低代碼的需求。根據(jù) Gartner 的預(yù)測,2025年 70% 企業(yè)的數(shù)字化應(yīng)用將由低代碼來構(gòu)建。與此同時,低代碼也一直面臨著質(zhì)疑,比如“低代碼只適用于邊緣創(chuàng)新和搭建長尾應(yīng)用”、“低代碼只是玩具”......而當(dāng)下 AIGC(AI Generated Content,AI生成內(nèi)容)技術(shù)及應(yīng)用的爆發(fā),似乎正在給低/無代碼行業(yè)帶來一場顛覆性革命。
徐平俊認為,低代碼作為企業(yè)數(shù)字化的核心引擎,已經(jīng)對傳統(tǒng)的開發(fā)模式產(chǎn)生了顛覆性的變革。外界目前所討論的 AIGC 會對低代碼領(lǐng)域造成大的沖擊,主要聚焦在其能自動生成代碼的功能,但 AIGC 本質(zhì)上會促進低代碼行業(yè)的發(fā)展?!耙环矫?, AIGC 通過語義直接生成代碼的效率并不會更高,作為一種概率模型,并不能保證生成的代碼準(zhǔn)確性,且代碼可用性需要大量的人工校正工作。低代碼本質(zhì)是將語義變成模型,本身就不需要代碼,融合 AIGC 能力后,可以加速語義變成模型的工作進程,從而提升應(yīng)用開發(fā)的效率。另一方面,從人人開發(fā)的角度,能夠幫助更多非專業(yè)開發(fā)人員參與到軟件開發(fā)中。AIGC 需要大量人工校正工作,實際并沒有解決技術(shù)的門檻要求,業(yè)務(wù)人員還是很難直接完成應(yīng)用開發(fā);不過,通過低代碼和 AIGC 相結(jié)合的方式,可以更加高效地利用人力資源,從而更好地解決需求和供給的匹配問題?!?/p>
(相關(guān)資料圖)
在落地層面,徐平俊闡述了奧哲過去在低代碼核心技術(shù)上的積累沉淀和對 AI 與旗下不同產(chǎn)品融合的場景探索方向,并透露公司對低代碼 + AI 融合演進早已做了明確的長期規(guī)劃,計劃于近期推出具體的產(chǎn)品。
Q:華創(chuàng)資本
A:奧哲創(chuàng)始人、CEO 徐平俊
Q1: 如果說低代碼開發(fā)是對軟件開發(fā)的一次顛覆,那么ChatGPT 所展現(xiàn)的 AI 生成代碼的能力,會不會也是對低/無代碼開發(fā)的一次顛覆?
徐平?。?/strong>低代碼作為企業(yè)數(shù)字化的核心引擎,已經(jīng)對傳統(tǒng)的開發(fā)模式產(chǎn)生了顛覆性的變革。我們判斷AI生成代碼的能力,將進一步促進低代碼/無代碼行業(yè)的發(fā)展,而不是沖擊這個行業(yè)。
首先,AIGC 并沒有改變低代碼的底層邏輯。低代碼的底層邏輯有兩個,一是提升企業(yè)的應(yīng)用/系統(tǒng)開發(fā)效率,降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本;二是促進人人開發(fā),讓業(yè)務(wù)人員也能深度參與到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中構(gòu)建,最終實現(xiàn)業(yè)務(wù)與數(shù)字化的零距離,即業(yè)務(wù)數(shù)字原生。 (編者按:“業(yè)務(wù)數(shù)字原生”最早為徐平俊于2020年提出,指的是企業(yè)管理者直接在數(shù)字化的環(huán)境下進行業(yè)務(wù)思考,重新定義企業(yè)的運行模型。業(yè)務(wù)人員能像使用手機一樣操作數(shù)字化工具,快速落地業(yè)務(wù)想法。)
· 從效率提升的角度, AIGC 通過語義直接生成代碼的效率并不會更高,作為一種概率模型,并不能保證生成的代碼準(zhǔn)確性,且代碼可用性需要大量的人工校正工作。低代碼本質(zhì)是模型驅(qū)動,模型直接運行,本身就不需要太多代碼生成的工作,融合 AIGC 能力后,可以通過語義生成模型,加速需求分析工作進程,從而進一步提升應(yīng)用開發(fā)的效率。
· 從人人開發(fā)的角度,能夠幫助更多非專業(yè)開發(fā)人員參與到軟件開發(fā)中。AIGC 需要大量人工校正工作,實際并沒有解決技術(shù)的門檻要求,業(yè)務(wù)人員還是很難直接完成應(yīng)用開發(fā);不過,通過低代碼和 AIGC 相結(jié)合的方式,可以讓業(yè)務(wù)人員直接參與應(yīng)用開發(fā),從而更好地解決需求和供給的匹配問題。
總體而言,AI+低代碼的融合,將提高企業(yè)總體的定制開發(fā)效率,讓參與應(yīng)用開發(fā)的人群更廣泛,開發(fā)模式、工作方式都將產(chǎn)生新的變化。展開來說:
· 對于專業(yè)大型系統(tǒng)開發(fā):開發(fā)者借助低代碼+ AIGC 開發(fā)模式,從需求抽象,到業(yè)務(wù)建模,再到生成功能模塊,以及后續(xù)測試發(fā)版,各環(huán)節(jié)效率都有倍級提升;大型業(yè)務(wù)系統(tǒng)由很多模塊組合,開發(fā)者可以聚焦用低代碼進行領(lǐng)域建模、架構(gòu)設(shè)計,方案設(shè)計,代碼 Review 以及整合 AI 生成的模塊組合工作;通過 AIGC 能力,業(yè)務(wù)人員與開發(fā)者的各類需求文檔梳理、相對簡單零散的應(yīng)用構(gòu)建、局部功能頁面、確定性的功能函數(shù)等工作,都可以分配給 AI 生成。
· 對于中小微企業(yè)應(yīng)用開發(fā)或大型企業(yè)部門級應(yīng)用:業(yè)務(wù)人員可以借助無代碼+ AIGC 開發(fā)模式,實現(xiàn)自然語言描述生成應(yīng)用,隨著語言模型具備多模態(tài)能力,用戶也能通過語音、圖像交叉輸入方式生成簡單應(yīng)用。
Q2:奧哲現(xiàn)有的產(chǎn)品有哪些?產(chǎn)品彼此間的關(guān)系是什么?
徐平?。?/strong>不同類型、處于不同階段的企業(yè)對低代碼有不同的應(yīng)用需求,如果哪家廠商說可以只用一種產(chǎn)品或一套解決方案就可以滿足所有企業(yè)的數(shù)字化需求,根本是不可能的。
因此,奧哲構(gòu)建了業(yè)內(nèi)可以說最齊全的低代碼產(chǎn)品矩陣——大中型企業(yè)數(shù)字化核心引擎「奧哲·云樞」、中小組織業(yè)務(wù)數(shù)字化一站式平臺「氚云」,以及大企業(yè)業(yè)務(wù)部門數(shù)字化應(yīng)用開發(fā)平臺「有格」,同時通過“低代碼平臺+解決方案+方法論”的體系,足以賦能企業(yè)構(gòu)建全面的數(shù)字化建設(shè)能力。
幾個產(chǎn)品形成了巨大合力,奧哲過去幾年突飛猛進的商業(yè)化進展印證了這一矩陣的有效性:截止目前,中國 500 強企業(yè)中六成以上企業(yè)使用奧哲·云樞構(gòu)建企業(yè)核心應(yīng)用系統(tǒng);氚云連續(xù) 6 年居釘釘全品類銷售第一, 2022 年雙 11 期間,氚云全渠道 GMV 甚至實現(xiàn)了 2032 萬元,較 2021 年同期激增 29.5%。
結(jié)合剛剛提到的話題,我們堅定地認為是“低代碼+ AI ”而非“ AI +低代碼”。短期來看,低代碼跟 AI 的這種融合可以大幅提升企業(yè)的應(yīng)用開發(fā)效率,加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。長期來看,可以讓業(yè)務(wù)人員真正直接參與數(shù)字化建設(shè),實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)字原生。借助低代碼和 AI 的方式,企業(yè)可以構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)字化平臺,集成高度聚攏的行業(yè)知識和應(yīng)用個性化開發(fā)能力,幫助更多非專業(yè)開發(fā)人員參與到軟件開發(fā)中來,從而推動數(shù)字化創(chuàng)新的普及化。在這種情況下,人人都能成為數(shù)字化建設(shè)中的一份子。
Q3:有說法認為,基于 AGI (Artificial general intelligence,通用人工智能),國內(nèi) SaaS 軟件都值得再重做一遍,你如何看?
徐平俊:我們可以將 GPT-4 這類的 LLM 大模型比作未來的通用計算機平臺,這樣看不僅是交互方式的創(chuàng)新,而是整個軟件產(chǎn)業(yè)鏈都會產(chǎn)生很大變化:
首先云計算底層 IaaS 會走向 MaaS 服務(wù)(模型即服務(wù)),一些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變得有價值,企業(yè)對云資源需求會激增; PaaS 層一些新的 LLMOps 的 Infra 工具將會加入,會改變現(xiàn)有的 DevOps 流程;應(yīng)用層很多產(chǎn)品及服務(wù)都將直接通過大模型實現(xiàn),因此我們判斷未來 SaaS 軟件有以下幾大變化:
第一:SaaS 功能:企業(yè)數(shù)字化平臺能力走向高度聚合,一些垂直領(lǐng)域的 SaaS 能力將直接成為插件被模型調(diào)用,即用即走,可能不需要這么多頁面feature(比如商業(yè) BI 產(chǎn)品、集成平臺不需要做這么重)。當(dāng)然具備端到端的商業(yè)方案能力的 SaaS 依然具備存在價值,但整個 SaaS 市場格局會重新分配,標(biāo)準(zhǔn)化 SaaS 的市場份額會大幅減少。
第二:SaaS交互:未來軟件交互會是 GUI(graphical user interface)+LUI(language user interface)的混合交互模式,大語言模型和 Copilot 模式結(jié)合,會改變今天軟件以「點擊/滑動」為主要的交互方式,簡單、確定性的任務(wù)指令,可以用 LUI 交互,復(fù)雜的配置仍然不如 GUI 圖形化配置高效準(zhǔn)確。但 LUI 一定會成為很新的交互形式,產(chǎn)生很多新的交互場景,交互體驗更簡潔,這些場景可能成為 SaaS 應(yīng)用的新場景,對應(yīng)的設(shè)計、功能都需要有延伸和改變。
第三:SaaS 服務(wù):一些 SaaS 可能必須依靠 AI 才能形成價值閉環(huán),比如 IM、會議軟件、在線文檔,制圖/視頻軟件,Marketing / SEO 類內(nèi)容生成型產(chǎn)品,可能都要完全基于模型出發(fā)設(shè)計 AI-Native 的產(chǎn)品。
第四:SaaS成本結(jié)構(gòu):MaaS 模式下,SaaS 產(chǎn)品都會或多或少參與到模型訓(xùn)練,這會增加研發(fā)成本投入,大模型提供的調(diào)用服務(wù),會浮增 15%~20% 軟件成本,平攤到每個客戶,客單價會增加。
在 AIGC 的加持能力下,國內(nèi) SaaS 軟件可能應(yīng)該從功能、邊界、交互形式以及與 AI 能力的結(jié)合,都需要重新思考一遍。
Q4:奧哲的核心用戶畫像是怎樣的?奧哲與開發(fā)者、企業(yè)的關(guān)系是怎樣的?
徐平?。?/strong>我們的核心客戶群體是數(shù)字化能力強或期待通過數(shù)字化實現(xiàn)彎道超車的行業(yè)或企業(yè)。頭部的大型企業(yè)對數(shù)字化的投入和重視程度很高,而中小型企業(yè)則分為兩類,一類是專精特新企業(yè),具備工匠精神并注重管理;另一類是創(chuàng)新能力強的企業(yè),如我們服務(wù)的客戶云丁和妃魚。
目前,有很多的開發(fā)者在使用奧哲的產(chǎn)品,包括產(chǎn)品經(jīng)理、開發(fā)人員、測試人員。廣義上,業(yè)務(wù)人員也可被認為是開發(fā)者。我們一直以 To B 而非 To D 來定位產(chǎn)品,就是希望奧哲的產(chǎn)品能夠讓業(yè)務(wù)人員和整個數(shù)字化團隊一起協(xié)同使用。
我們一直致力于打造“產(chǎn)品+服務(wù)”的能力,并形成了一套“共創(chuàng)+賦能”的低代碼實施方法論,實際上是與客戶共創(chuàng),幫助他們基于低代碼構(gòu)建全面的數(shù)字化能力,賦能整個團隊,從而讓企業(yè)的數(shù)字化離業(yè)務(wù)更近,而不是簡單地賣一套產(chǎn)品。
這樣的關(guān)系需要奧哲與企業(yè)共同建立,花費大量時間和精力進行打磨,并不是所有企業(yè)都愿意接受。在這個過程中,我們也在結(jié)合不同類型的客戶,不斷地提煉我們的 Know-how。
整體來講,奧哲希望作為企業(yè)數(shù)字化的戰(zhàn)略合作伙伴,通過“共創(chuàng)+賦能”的模式,發(fā)揮“低代碼是企業(yè)數(shù)字化核心引擎”的作用。
Q5:奧哲已經(jīng)在應(yīng)用開發(fā)平臺、建筑、金融、汽車、石化等行業(yè)構(gòu)建了垂直的行業(yè)解決方案。在行業(yè)選擇時,奧哲是如何考慮的?不同客戶的業(yè)務(wù)場景,奧哲積累了哪些獨特的經(jīng)驗?
徐平?。?/strong>低代碼本身是一個泛行業(yè)的產(chǎn)品,但在某些行業(yè)中使用得更加廣泛,可謂是"多因成一果"。例如,金融和汽車行業(yè)等數(shù)字化能力強的行業(yè)可以更好地應(yīng)用低代碼,因為從業(yè)人員對低代碼的應(yīng)用有深刻的理解,也在嘗試尋找通過數(shù)字化工具實現(xiàn)彎道超車的機會。此外,建筑行業(yè)也是近年來發(fā)展非常快的領(lǐng)域,希望通過新的工具來提升企業(yè)綜合的管理水平。
我們選擇行業(yè)時,也有意地進行深入研究。對低代碼有認知的客戶合作多了,自然就積累了多個行業(yè)的經(jīng)驗沉淀,這也是我們在泛行業(yè)中沉淀AI應(yīng)用模型的基石。
Q6:目前行業(yè)的競爭格局怎樣?GPT 等技術(shù)對于今年和接下來的競爭,會帶來哪些大的變量?奧哲如何準(zhǔn)備?
徐平?。?/strong>首先整體來說 GPT 對低代碼廠商是利好,因為剛剛提到的 AI 等技術(shù)的應(yīng)用會加速低代碼行業(yè)的發(fā)展,會擴充場景、擴大規(guī)模。
從競爭格局層面去看,鑒于我們認為的是“低代碼+ AI ”而非“ AI +低代碼”的邏輯,低代碼廠商會出現(xiàn)明顯的兩極分化,低代碼本身不成熟的廠商會加速掉隊, 而成熟廠商可以快速加上 AI 能力,跑得更快。
對于奧哲來說,旗下的產(chǎn)品體系比較完整,產(chǎn)品成熟度相對較高,過往在 AI 層面也有一定的積累,現(xiàn)在可以快速地擁抱 AI 能力。低代碼的投資熱潮是在 2020~2021 年,發(fā)展到今天, AI 相關(guān)技術(shù)的突破對于我們這種已經(jīng)實現(xiàn)低代碼商業(yè)化閉環(huán)的企業(yè)來說,是巨大利好。我相信頭部效應(yīng)能很快顯現(xiàn)出來。
當(dāng)然,與其盯著競爭對手在干什么,奧哲更關(guān)注客戶價值,關(guān)心如何結(jié)合利用這種機會進行提效、增加客戶體驗、進一步智能化。目前奧哲產(chǎn)品收費模式有兩種,中小企業(yè)是 SaaS 訂閱式,大型企業(yè)是產(chǎn)品+實施+培訓(xùn)+運維服務(wù),整合 AIGC 后,培訓(xùn)、運維服務(wù)這兩塊可能會逐步讓AI接管,產(chǎn)品會重點探索借助 AI 整合更多擴展能力加入產(chǎn)品,定制實施也會做輕,逐步讓客戶走向自助式交付運維發(fā)展。
Q7:GPT 將如何應(yīng)用于奧哲的產(chǎn)品?是否會接通用大模型?
徐平俊:未來低代碼平臺將升級至“ AI 驅(qū)動應(yīng)用開發(fā)平臺”AI-Native aPaaS,實現(xiàn)應(yīng)用智能構(gòu)建,軟件智能操作。我們對低代碼+ AI 融合演進已做了長期明確的規(guī)劃,近期會開始推出具體的產(chǎn)品,其中會針對四類不同的人群進行賦能提效,實現(xiàn)平臺全局AI驅(qū)動:
· 面向業(yè)務(wù)人員需求抽象:協(xié)助業(yè)務(wù)人員,將離散、描述性的需求文檔,轉(zhuǎn)化成高度結(jié)構(gòu)化、數(shù)學(xué)化的表達,或形成偽代碼結(jié)構(gòu),將需求文檔直接生成 DDD 領(lǐng)域模型。
· 面對產(chǎn)品經(jīng)理、IT管理員搭建應(yīng)用:自主通過文本描述生成表單流程報表,或生成有針對性的業(yè)務(wù)應(yīng)用并進行自動化測試。
· 面對專業(yè)開發(fā)者輔助編碼:作為程序員的開發(fā)助手,完成確定性功能函數(shù)編程,對開發(fā)文檔按要求進行解釋,提供編程示例,輔助 bug 檢查和局部調(diào)優(yōu)參謀,生成單元測試,這方面 GitHub 的 codeX 模式有參考性。
· 面向終端用戶實現(xiàn)自動化:應(yīng)用上線后,輔助員工日常操作的自動化訴求,這部分類似 automation + OA 工作流+ RPA 的結(jié)合體,能協(xié)同調(diào)用多個軟件多個功能完成復(fù)雜任務(wù),理論上講會覆蓋 >90% 重復(fù)手工操作,而且 AI 模型相比現(xiàn)在的 RPA 具備 memory,能理解上下文,進行長鏈推理。
奧哲同時提供私有化部署和公有云部署的產(chǎn)品。針對私有化部署的產(chǎn)品,我們會訓(xùn)練出自己的專屬小模型,因為有些如銀行類的企業(yè)客戶,處于數(shù)據(jù)安全的考慮大多不會選擇接入第三方的大模型。而公有云部署的產(chǎn)品,我們會選擇接入大模型做一些相關(guān)工作。具體是哪家暫未確定,需要對各家的大模型進行測試研究。
Q8:數(shù)字中國建設(shè)過程中,國產(chǎn)替代對于低代碼行業(yè)會帶來哪些機遇和挑戰(zhàn)?
徐平?。?/strong>國產(chǎn)替代對低代碼行業(yè)也是特大利好。最近接受到很多客戶的需求,希望將一些國外的系統(tǒng)進行替換,或者對之前購買的系統(tǒng)進行更新升級,但是他們無法找到相應(yīng)的開發(fā)團隊。那怎么辦?基于低代碼個性化、敏捷化的特性,用低代碼重新開發(fā)一遍成為了一種可行的選擇。
數(shù)字中國建設(shè)如火如荼,我們也在積極擁抱這些機會。目前奧哲旗下的產(chǎn)品云樞已經(jīng)跟市場上的國產(chǎn)化產(chǎn)品,從底層的芯片、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫再到上層的應(yīng)用軟件,完成了兼容互認證。這種國產(chǎn)化的趨勢不僅推動了低代碼行業(yè)的發(fā)展,也有助于催生國內(nèi)軟件產(chǎn)業(yè)的成熟,加強國內(nèi)軟件行業(yè)的競爭力。
Q9:低代碼開發(fā)對企業(yè)的數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全帶來哪些挑戰(zhàn)?奧哲的解決方案是怎樣的?
徐平?。?/strong>基于低代碼平臺構(gòu)建統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)字化平臺反而可以更好地去控制數(shù)據(jù)安全。低代碼有很多應(yīng)用流的聚合器,能使整個企業(yè)的安全工作更易于管理。以奧哲旗下的云樞低代碼開發(fā)平臺為例,無論是交互層、服務(wù)層還是數(shù)據(jù)層,都充分考慮了各種安全場景。我們服務(wù)過國內(nèi)一家頭部銀行,基于低代碼為其建立了一個統(tǒng)一的開發(fā)平臺,以滿足第三方平臺對于統(tǒng)一性和安全性的需求。我們將所有的安全指標(biāo)納入考慮,還引入了一些增強安全性的組件。因此,基于該平臺開發(fā)的所有應(yīng)用程序都是基于安全標(biāo)準(zhǔn)進行構(gòu)建的。
Q10:中國軟件出海,奧哲如何看?有沒有想法?
徐平?。?/strong>中國的軟件市場份額在全球市場中占比不到 10%,出??隙〞懈蟮臋C會。我們?nèi)ツ晟钊胨伎歼^軟件出海的可能性,但在多番權(quán)衡之后,還是決定先緩一緩。我們認為出海并不僅僅是簡單地將現(xiàn)有產(chǎn)品翻譯成英文版或者日本版,而是需要借助不同的市場思維、配套工具、Know-how 經(jīng)驗來重新梳理產(chǎn)品邏輯,本質(zhì)上相當(dāng)于重新創(chuàng)辦一家公司。
Q11:如何看待其它開源低代碼的工具?
徐平俊:當(dāng)前,開源的低代碼工具大多只能實現(xiàn)某個特定功能,比如構(gòu)建頁面,卻無法實現(xiàn)整個數(shù)字化的全流程閉環(huán)。而那些能夠?qū)崿F(xiàn)全流程閉環(huán)的開源工具,往往難以找到好的商業(yè)模式,開源本身所隱藏的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險也不容忽視。
我們可以看到,許多成功實現(xiàn)商業(yè)化的開源軟件,例如開源數(shù)據(jù)庫,其中高性能是技術(shù)含量最高的部分,一旦用戶達到一定使用程度就需要付費。然而,低代碼的核心技術(shù)是全環(huán)節(jié)性質(zhì)的,要么用不了,要么全部都能用。經(jīng)過市場調(diào)研,我們發(fā)現(xiàn)在開源工具中還很難找到像奧哲一樣即能實現(xiàn)數(shù)字化全流程,又能實現(xiàn)商業(yè)全閉環(huán)的低代碼平臺。
Q12:未來 3 年,奧哲希望成為一家怎樣的公司?
徐平?。?/strong>奧哲的初心和愿景始終不變,始終朝著成為一家企業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域世界級科技公司前行,賦能千行百業(yè)。
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