低代碼開發(fā)是過去兩年 To B 市場的風口之一，它給傳統軟件開發(fā)帶來了顛覆性改變。有預測認為：未來5年，新應用構建的數量將超過過去40年的總量，需求響應的周期也將大幅縮短，從月、周甚至天計算。業(yè)務需求爆發(fā)式的增長催生了對低代碼的需求。根據 Gartner 的預測，2025年 70% 企業(yè)的數字化應用將由低代碼來構建。與此同時，低代碼也一直面臨著質疑，比如“低代碼只適用于邊緣創(chuàng)新和搭建長尾應用”、“低代碼只是玩具”......而當下 AIGC（AI Generated Content，AI生成內容）技術及應用的爆發(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)數字化的核心引擎，已經對傳統的開發(fā)模式產生了顛覆性的變革。外界目前所討論的 AIGC 會對低代碼領域造成大的沖擊，主要聚焦在其能自動生成代碼的功能，但 AIGC 本質上會促進低代碼行業(yè)的發(fā)展。“一方面， 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確性，且代碼可用性需要大量的人工校正工作。低代碼本質是將語義變成模型，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的門檻要求，業(yè)務人員還是很難直接完成應用開發(fā)；不過，通過低代碼和 AIGC 相結合的方式，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。”

(相關資料圖)

在落地層面，徐平俊闡述了奧哲過去在低代碼核心技術上的積累沉淀和對 AI 與旗下不同產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？

徐平俊：低代碼作為企業(yè)數字化的核心引擎，已經對傳統的開發(fā)模式產生了顛覆性的變革。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)的應用/系統開發(fā)效率，降低數字化轉型成本；二是促進人人開發(fā)，讓業(yè)務人員也能深度參與到業(yè)務系統中構建，最終實現業(yè)務與數字化的零距離，即業(yè)務數字原生。 （編者按：“業(yè)務數字原生”最早為徐平俊于2020年提出，指的是企業(yè)管理者直接在數字化的環(huán)境下進行業(yè)務思考，重新定義企業(yè)的運行模型。業(yè)務人員能像使用手機一樣操作數字化工具，快速落地業(yè)務想法。）

· 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確性，且代碼可用性需要大量的人工校正工作。低代碼本質是模型驅動，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的門檻要求，業(yè)務人員還是很難直接完成應用開發(fā)；不過，通過低代碼和 AIGC 相結合的方式，可以讓業(yè)務人員直接參與應用開發(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，讓參與應用開發(fā)的人群更廣泛，開發(fā)模式、工作方式都將產生新的變化。展開來說：

· 對于專業(yè)大型系統開發(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)務系統由很多模塊組合，開發(fā)者可以聚焦用低代碼進行領域建模、架構設計，方案設計，代碼 Review 以及整合 AI 生成的模塊組合工作；通過 AIGC 能力，業(yè)務人員與開發(fā)者的各類需求文檔梳理、相對簡單零散的應用構建、局部功能頁面、確定性的功能函數等工作，都可以分配給 AI 生成。

· 對于中小微企業(yè)應用開發(fā)或大型企業(yè)部門級應用：業(yè)務人員可以借助無代碼+ AIGC 開發(fā)模式，實現自然語言描述生成應用，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用。

Q2：奧哲現有的產品有哪些？產品彼此間的關系是什么？

徐平俊：不同類型、處于不同階段的企業(yè)對低代碼有不同的應用需求，如果哪家廠商說可以只用一種產品或一套解決方案就可以滿足所有企業(yè)的數字化需求，根本是不可能的。

因此，奧哲構建了業(yè)內可以說最齊全的低代碼產品矩陣——大中型企業(yè)數字化核心引擎「奧哲·云樞」、中小組織業(yè)務數字化一站式平臺「氚云」，以及大企業(yè)業(yè)務部門數字化應用開發(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)構建全面的數字化建設能力。

幾個產品形成了巨大合力，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·云樞構建企業(yè)核心應用系統；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 甚至實現了 2032 萬元，較 2021 年同期激增 29.5%。

結合剛剛提到的話題，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)的應用開發(fā)效率，加速企業(yè)數字化轉型進程。長期來看，可以讓業(yè)務人員真正直接參與數字化建設，實現業(yè)務數字原生。借助低代碼和 AI 的方式，企業(yè)可以構建統一數字化平臺，集成高度聚攏的行業(yè)知識和應用個性化開發(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，從而推動數字化創(chuàng)新的普及化。在這種情況下，人人都能成為數字化建設中的一份子。

Q3：有說法認為，基于 AGI （Artificial general intelligence，通用人工智能），國內 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，而是整個軟件產業(yè)鏈都會產生很大變化：

首先云計算底層 IaaS 會走向 MaaS 服務（模型即服務），一些非結構化數據變得有價值，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，會改變現有的 DevOps 流程；應用層很多產品及服務都將直接通過大模型實現，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)數字化平臺能力走向高度聚合，一些垂直領域的 SaaS 能力將直接成為插件被模型調用，即用即走，可能不需要這么多頁面feature（比如商業(yè) BI 產品、集成平臺不需要做這么重）。當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，標準化 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、確定性的任務指令，可以用 LUI 交互，復雜的配置仍然不如 GUI 圖形化配置高效準確。但 LUI 一定會成為很新的交互形式，產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 應用的新場景，對應的設計、功能都需要有延伸和改變。

第三：SaaS 服務：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 類內容生成型產品，可能都要完全基于模型出發(fā)設計 AI-Native 的產品。

第四：SaaS成本結構：MaaS 模式下，SaaS 產品都會或多或少參與到模型訓練，這會增加研發(fā)成本投入，大模型提供的調用服務，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 SaaS 軟件可能應該從功能、邊界、交互形式以及與 AI 能力的結合，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)的關系是怎樣的？

徐平俊：我們的核心客戶群體是數字化能力強或期待通過數字化實現彎道超車的行業(yè)或企業(yè)。頭部的大型企業(yè)對數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)者在使用奧哲的產品，包括產品經理、開發(fā)人員、測試人員。廣義上，業(yè)務人員也可被認為是開發(fā)者。我們一直以 To B 而非 To D 來定位產品，就是希望奧哲的產品能夠讓業(yè)務人員和整個數字化團隊一起協同使用。

我們一直致力于打造“產品+服務”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建全面的數字化能力，賦能整個團隊，從而讓企業(yè)的數字化離業(yè)務更近，而不是簡單地賣一套產品。

這樣的關系需要奧哲與企業(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)數字化核心引擎”的作用。

Q5：奧哲已經在應用開發(fā)平臺、建筑、金融、汽車、石化等行業(yè)構建了垂直的行業(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)務場景，奧哲積累了哪些獨特的經驗？

徐平俊：低代碼本身是一個泛行業(yè)的產品，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)等數字化能力強的行業(yè)可以更好地應用低代碼，因為從業(yè)人員對低代碼的應用有深刻的理解，也在嘗試尋找通過數字化工具實現彎道超車的機會。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)的經驗沉淀，這也是我們在泛行業(yè)中沉淀AI應用模型的基石。

Q6：目前行業(yè)的競爭格局怎樣？GPT 等技術對于今年和接下來的競爭，會帶來哪些大的變量？奧哲如何準備？

徐平俊：首先整體來說 GPT 對低代碼廠商是利好，因為剛剛提到的 AI 等技術的應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，旗下的產品體系比較完整，產品成熟度相對較高，過往在 AI 層面也有一定的積累，現在可以快速地擁抱 AI 能力。低代碼的投資熱潮是在 2020~2021 年，發(fā)展到今天， AI 相關技術的突破對于我們這種已經實現低代碼商業(yè)化閉環(huán)的企業(yè)來說，是巨大利好。我相信頭部效應能很快顯現出來。

當然，與其盯著競爭對手在干什么，奧哲更關注客戶價值，關心如何結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)是產品+實施+培訓+運維服務，整合 AIGC 后，培訓、運維服務這兩塊可能會逐步讓AI接管，產品會重點探索借助 AI 整合更多擴展能力加入產品，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 將如何應用于奧哲的產品？是否會接通用大模型？

徐平俊：未來低代碼平臺將升級至“ AI 驅動應用開發(fā)平臺”AI-Native aPaaS，實現應用智能構建，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品，其中會針對四類不同的人群進行賦能提效，實現平臺全局AI驅動：

· 面向業(yè)務人員需求抽象：協助業(yè)務人員，將離散、描述性的需求文檔，轉化成高度結構化、數學化的表達，或形成偽代碼結構，將需求文檔直接生成 DDD 領域模型。

· 面對產品經理、IT管理員搭建應用：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)務應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。

· 面向終端用戶實現自動化：應用上線后，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 的結合體，能協同調用多個軟件多個功能完成復雜任務，理論上講會覆蓋 >90% 重復手工操作，而且 AI 模型相比現在的 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品。針對私有化部署的產品，我們會訓練出自己的專屬小模型，因為有些如銀行類的企業(yè)客戶，處于數據安全的考慮大多不會選擇接入第三方的大模型。而公有云部署的產品，我們會選擇接入大模型做一些相關工作。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：數字中國建設過程中，國產替代對于低代碼行業(yè)會帶來哪些機遇和挑戰(zhàn)？

徐平俊：國產替代對低代碼行業(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進行替換，或者對之前購買的系統進行更新升級，但是他們無法找到相應的開發(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。

數字中國建設如火如荼，我們也在積極擁抱這些機會。目前奧哲旗下的產品云樞已經跟市場上的國產化產品，從底層的芯片、操作系統、數據庫再到上層的應用軟件，完成了兼容互認證。這種國產化的趨勢不僅推動了低代碼行業(yè)的發(fā)展，也有助于催生國內軟件產業(yè)的成熟，加強國內軟件行業(yè)的競爭力。

Q9：低代碼開發(fā)對企業(yè)的數據治理與數據安全帶來哪些挑戰(zhàn)？奧哲的解決方案是怎樣的？

徐平俊：基于低代碼平臺構建統一的企業(yè)數字化平臺反而可以更好地去控制數據安全。低代碼有很多應用流的聚合器，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、服務層還是數據層，都充分考慮了各種安全場景。我們服務過國內一家頭部銀行，基于低代碼為其建立了一個統一的開發(fā)平臺，以滿足第三方平臺對于統一性和安全性的需求。我們將所有的安全指標納入考慮，還引入了一些增強安全性的組件。因此，基于該平臺開發(fā)的所有應用程序都是基于安全標準進行構建的。

Q10：中國軟件出海，奧哲如何看？有沒有想法？

徐平俊：中國的軟件市場份額在全球市場中占比不到 10%，出海肯定會有更大的機會。我們去年深入思考過軟件出海的可能性，但在多番權衡之后，還是決定先緩一緩。我們認為出海并不僅僅是簡單地將現有產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 經驗來重新梳理產品邏輯，本質上相當于重新創(chuàng)辦一家公司。

Q11：如何看待其它開源低代碼的工具？

徐平俊：當前，開源的低代碼工具大多只能實現某個特定功能，比如構建頁面，卻無法實現整個數字化的全流程閉環(huán)。而那些能夠實現全流程閉環(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據安全風險也不容忽視。

我們可以看到，許多成功實現商業(yè)化的開源軟件，例如開源數據庫，其中高性能是技術含量最高的部分，一旦用戶達到一定使用程度就需要付費。然而，低代碼的核心技術是全環(huán)節(jié)性質的，要么用不了，要么全部都能用。經過市場調研，我們發(fā)現在開源工具中還很難找到像奧哲一樣即能實現數字化全流程，又能實現商業(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？

徐平俊：奧哲的初心和愿景始終不變，始終朝著成為一家企業(yè)數字化領域世界級科技公司前行，賦能千行百業(yè)。

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