低代码在 AI 浪潮中的价值重估——专访金现代赵鹏程谈企业数字化转型新引擎

北京/设计爱好者/116天前/26浏览
低代码在 AI 浪潮中的价值重估——专访金现代赵鹏程谈企业数字化转型新引擎
当前,企业面临着前所未有的市场竞争与创新压力,对软件应用的需求呈现爆发式增长,对敏捷交付和个性化定制的要求也日益严苛。在这一背景下,人工智能(AI)与低代码开发模式的加速融合,正成为驱动软件工程范式革新与企业数字化转型的关键力量。这种融合将如何演进,又将为业界带来哪些深远影响?LowCode低码时代带着这些问题,专访了
金现代轻骑兵低代码PaaS平台产品经理赵鹏程
先生。
01 低代码的价值重估与角色演进
低代码以其直观的可视化开发界面和强大的逻辑编排能力,在软件开发领域占据了一席之地。它不仅显著提升了开发效率,还大幅降低了技术门槛,使得非专业背景的业务人员也能参与到应用系统的构建中。
赵鹏程指出,在复杂的ToB业务场景,尤其是电力、军工航天这类大型国有企业,客户需求往往错综复杂。仅需求沟通阶段,就可能经历多轮研讨,耗时一到两个月。在这种情境下,单纯依赖AI自动生成应用,尚难以完全满足企业对应用精确性的高要求,而低代码则能在这些复杂业务场景中展现其独特价值。通过可视化建模与逻辑编排,低代码能够将业务人员的构想迅速转化为可实际运行的应用原型。
面对AI自动化生成代码的趋势,低代码与AI在此形成了有效的差异化协同与能力互补
。AI在代码片段生成、简单功能实现上表现出色,但在理解和处理复杂、多变的业务逻辑时仍有局限。低代码则擅长将业务流程、规则等抽象为可视化元素,允许开发人员直观操作,灵活应对各种复杂的业务需求。例如,一个跨部门的审计流程,往往涉及多个异构系统的数据交互、精细的权限管理以及动态的业务规则判断,这些是当前AI难以全面理解和自主处理的,但低代码平台却能较好地支撑这类应用的构建。
低代码的角色正在从最初的“降本增效工具”向“业务与技术间的协同中枢”演变。
传统的开发模式中,业务人员与技术人员之间常常存在认知偏差和沟通壁垒,导致需求传递失真,开发周期拉长。低代码平台凭借其友好的交互界面,使得业务人员能够更深度地参与到应用构建过程中,实现了业务专家与技术专家的有效协同。业务人员基于对业务的深刻理解提出需求、设计流程,技术人员则运用专业技能将这些构想转化为稳定可靠的应用系统,双方紧密协作,从而加速应用的开发与迭代,提升企业响应市场变化的敏捷度。
此外,
低代码平台在帮助企业沉淀私有化AI能力、构筑核心竞争力方面,展现出独特的价值。
赵鹏程表示,金现代正积极协助企业构建其私有的AI能力。以电力行业为例,一些针对设备故障预测的组件,经过特定领域大模型与企业自有数据的联合训练后,可以形成高度定制化的解决方案,并具备在行业内其他企业推广的潜力。这种针对特定行业、特定场景的专属模型封装,有助于企业打造难以复制的竞争优势。同时,企业内部长期积累的大量专业知识、业务流程数据等宝贵资产,以往多沉睡于内部知识库或个人电脑硬盘中,通用大模型难以直接触达。
低代码平台能够有效地整合这些内部数据资源
,经过标准化处理后,供给大模型进行分析和学习,从而深度挖掘企业数据的潜在价值,为企业的智能化决策提供坚实的数据支撑。
02 从容应对AI新兴技术的发展
随着AI Coding(AI辅助编码)与AI Agent(智能体)等技术的兴起,低代码的定位是否会受到挑战?赵鹏程认为,AI Coding与低代码服务的核心用户群体和应用场景存在显著差异。AI Coding主要面向专业开发人员,通常作为插件集成在本地IDE(集成开发环境)中,辅助编写和优化代码,旨在提升专业开发者的效率;而
低代码则更多地面向业务部门的IT支持人员、企业内部的流程优化顾问
等,使他们无需复杂的编程语言,通过可视化操作即可构建满足特定需求的应用。
在一些相对简单的场景,如生成标准的业务表单、实现基础的增删改查功能,或是查看结构化数据的简单图表,AI Agent 或许能实现应用的快速构建与流畅交互。然而,在更为复杂的企业级应用场景中,例如,一个新系统需要与企业内多套既有的老旧系统进行深度集成,或者需要对涉及生产、质检、仓储等多个环节的端到端流程进行优化,这些往往还牵扯到多租户管理、复杂的组织架构和权限体系设计等问题,AI Agent目前尚难独立胜任。在这些
复杂场景下,低代码平台的逻辑编排能力和可视化开发优势便得以凸显
,它能够将繁复的业务流程清晰地呈现出来,辅助开发人员梳理和优化业务逻辑,实现各系统间的顺畅对接与协同运作。
当谈及低代码平台是否能够反向整合AI Agent的能力时,赵鹏程给出了肯定的答复。他认为,
低代码平台不仅可以整合AI Agent的能力,更能将其与自身的既有优势进行深度融合,从而创造出全新的应用价值
。例如,在通过低代码开发的审批流程中,可以嵌入AI Agent的智能分析与预测能力,以辅助甚至自动完成某些审批决策;或者利用AI Agent的自然语言交互优势,让非专业用户通过语音指令来操作低代码构建的应用。同时,他也指出,
当AI生成代码的准确率从当前的70%提升至95%甚至更高时,低代码厂商确实需要重新审视自身的技术定位与核心价值
,更加聚焦于业务逻辑的深度封装,构建可复用的行业通用组件与模板,与AI技术协同发展,共同提升应用开发的整体效率与质量,推动应用开发向更高阶的智能化、自动化演进。
03 企业数智化转型中的实践探索
在当前企业数智化转型的浪潮中,低代码平台正扮演着日益重要的角色。赵鹏程介绍,目前企业在数字化转型过程中,其应用系统大致呈现出三种主要形态。
第一类是企业已经建设多年的传统核心业务应用
,如ERP(企业资源计划)、MES(制造执行系统)、物资管理系统等,这些系统稳定支撑着企业的核心业务流程;
第二类是在传统应用基础上,融入AI能力的混合型应用
,例如,企业知识管理平台通过集成智能问答功能,显著提升知识检索的精准度和用户获取信息的效率;
第三类则是原生的AI Agent应用
,这类应用具备更彻底的智能化特性,甚至可能以语音交互等更自然的方式替代传统的界面输入输出。
金现代在支持企业数智化转型方面,已积累了诸多成功案例。
以中国 500 强日照钢铁为例
,借助金现代的智能文档处理平台,基于 OCR、大模型等技术,实现了标书、价格智能查重以及合同智能核对。平台上线三个月,通过大模型适配了 100 多种模板,累计审查合同 400 多份,每份审查时间 10 秒内,技术协议审查 200 多份,每份 5 秒内,标书查重 200 多份,每份 5 秒内。同时,日照钢铁基于轻骑兵低代码 PaaS 平台开发了评标管理等多套应用。
金现代携手日照钢铁实现招标采购智能化
金现代携手日照钢铁实现招标采购智能化
Collect
另一个案例为
青岛地铁
。金现代携手青岛地铁集团,依托自研智能 OCR 平台,针对青岛地铁投资、建设、运营全链条业务中各系统海量纸质文档等处理难题,凭借平台可定制、高精度识别等核心优势,打造统一 OCR 能力中枢。在智慧工地、数字档案、合同管理、智能费用报销等多个系统中,实现图纸检测、印章签字识别、合同关键信息提取、发票自动校验查重等功能。不仅使青岛地铁对多类型文件实现高效识别管理,解决传统人工录入效率低、工作量大的问题,还显著降低人为操作错误率,其中
费用管理效率提升约 70%
日常费用类凭证自动化率达 100%
,让 AI 成为业务发展有力助推器,为智慧城轨建设树立新标杆。
青岛地铁智能费用报销系统
青岛地铁智能费用报销系统
Collect
青岛地铁智能费用报销系统
04 跨越AI落地“工程化鸿沟”的路径
针对AI技术在实际落地过程中普遍存在的“工程化鸿沟”问题,金现代从多个层面入手,协助企业跨越这些障碍。在
数据层面
,金现代深刻认识到数据之于AI模型的基石作用,为此构建了完善的数据标准化与治理产品体系。其低代码开发平台内置了数据集成和轻量级数据中台功能,能够对企业分散、异构的数据进行有效的标准化处理与整合治理,将其转化为高质量的结构化数据,为AI模型的精准训练提供坚实的数据基础。同时,平台支持全栈私有化部署,从而全方位保障客户数据的安全与合规,特别满足了大型国企等对数据隐私保护的严格要求。
金现代AI全景图
金现代AI全景图
Collect
工程技术层面
,金现代致力于实现低代码与AI的深度融合。通过集成大模型的能力,平台可以辅助自动生成表单的后端逻辑、常用的代码片段,优化查询语句和计算逻辑等开发环节,从而有效缩短开发链路,提升开发效率,帮助企业实现降本增效。
人才层面
,金现代的产品设计致力于降低应用开发的门槛,减少企业对少数高级专业开发人员的过度依赖,使得企业能够更灵活地调配内部人力资源,更广泛地投身到数字化建设中。同时,公司也注重深化产学研合作,与多所高校及科研机构共同开展AI人才培养项目,并积极参与例如百度的技术伙伴计划,旨在为产业界输送合格的AI技术人才,从整体上提升企业技术团队的实力,为AI技术的顺利落地提供必要的人才储备与智力支持。
05 金现代的核心竞争力与未来展望
谈及金现代在AI与低代码融合趋势下的核心竞争力,赵鹏程将其归纳为三点。其一,是公司强大的自研技术实力和近三十年来在软件服务领域积累的深厚行业经验。金现代的许多核心产品,不仅对外销售,同时也是公司自身内部数字化运营的核心支撑平台。这些产品在经过内部复杂业务场景的反复打磨和实践检验后,才会推向市场,从而确保了产品在成熟度、稳定性以及实用性、高效性方面的领先。长期服务于电力、军工制造等关键行业的大型客户,使得金现代对这些行业的业务特性和数字化转型的真实需求有着深刻的理解和精准的把握,能够提供更贴合客户实际的定制化解决方案。
其二,金现代前瞻性地组建了专业的人工智能研发团队,早在多年前就开始在AI领域进行系统性布局。团队成员对包括智能体(Agent)、知识图谱构建与推理(KGR)、光学字符识别(OCR)、大模型(LLM)等在内的前沿AI技术进行了深入研究,并在智能问答、智能检索、智能化辅助开发等方向取得了丰硕的成果。这支专业的AI团队能够为各行业企业提供专业、高效的AI技术支持,帮助它们在数字化转型中抓住发展机遇。
其三,金现代始终坚持以客户为中心的经营理念,高度重视客户的口碑与长期价值。赵鹏程强调,金现代不仅自身深度使用和迭代其产品,更鼓励客户积极参与到产品的优化与创新过程中,让产品在真实的应用场景中不断完善和升级。这种模式确保了客户能够“用得上、用得惯、用得好”金现代的产品,从而赢得客户的持久信赖与支持,实现共赢的长期稳定合作,共同推动数智化转型的深入发展。
展望未来,赵鹏程透露,金现代将持续深耕重点垂直行业,致力于打造更多针对特定行业需求的专属大模型,以进一步提升AI在专门领域的应用精准度和适用性,为行业客户创造更大价值。公司还将与华为等顶尖科技企业加强合作,将算力、大模型与低代码开发平台深度整合,力求实现“开箱即用”的便捷体验,从而大幅降低企业应用AI和低代码技术的门槛与初始投入成本,加速先进技术的普惠化进程。
公司也将继续深化低代码与AI Agent的协同创新,探索将AI Agent的能力无缝融入到低代码的业务流程编排体系中,尝试以更自然的语言交互方式革新传统的开发体验,进一步提升开发效率,支持企业构建能够自主学习和进化的智能应用系统,引领应用开发模式向更智能、更高效的新范式演进。同时,金现代还将积极探索新的业务模式与市场机会,拓展生态合作伙伴网络,与产业链各方携手并进,共享数字化发展成果,为推动整个行业的技术进步与社会经济发展贡献力量。
在低代码与AI技术融合加速的浪潮下,金现代凭借其深厚的技术积淀、丰富的行业实践以及前瞻性的战略视野,正努力为企业的数智化转型提供全方位的支持。未来,金现代将持续创新,致力于以更优质的产品与服务,支持更多企业在数智化转型道路上行稳致远。
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