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原標(biāo)題：無代碼顛覆軟件開發(fā)，AIGC顛覆無代碼？｜甲子光年
AIGC，人工智能的iPhone時刻 作者｜趙健ChatGPT給各行各業(yè)所帶來的深遠(yuǎn)影響，遠(yuǎn)非其本身的產(chǎn)品形態(tài)——一款足夠智能的聊天機器人那么簡單此時此刻，嗅覺敏銳的科技公司已經(jīng)開始將AIGC（AI Generated Content，AI生產(chǎn)內(nèi)容）能力集成到產(chǎn)品中去了。
在海外，Salesforce近期推出了Einstein GPT，這是全球第一個CRM生成式AI，同時設(shè)立2.5億美元——迄今為止規(guī)模最大的AIGC風(fēng)投基金；谷歌近期宣布將AIGC能力整合進(jìn)辦公套件Workspace，微軟宣布將GPT-4植入Office辦公軟件，該功能名為“Microsoft 365 Copilot”。
在國內(nèi)，動作快的科技公司也開始布局了，比如數(shù)睿數(shù)據(jù)將AIGC引入其企業(yè)級無代碼軟件開發(fā)平臺。
無代碼開發(fā)是過去兩年to B市場的風(fēng)口之一，它對過去的傳統(tǒng)軟件開發(fā)帶來了顛覆性在AIGC的加持下，從無代碼搭建到用AI生成一個新應(yīng)用的效率將提高100-1000倍，這將是一次新的顛覆對此，「甲子光年」采訪了數(shù)睿數(shù)據(jù)創(chuàng)始人、CEO穆鴻，來探討AIGC在無代碼開發(fā)領(lǐng)域的機遇與挑戰(zhàn)。
1.擔(dān)心與興奮去年12月初，在看到鋪天蓋地的報道后，數(shù)睿數(shù)據(jù)創(chuàng)始人穆鴻在第一時間嘗鮮了ChatGPT，同時讓智能工程團隊整理了一份詳細(xì)的體驗文檔因為負(fù)責(zé)公司的整體戰(zhàn)略，穆鴻對技術(shù)的變化有很強的敏感性穆鴻發(fā)現(xiàn)，雖然表現(xiàn)得并不完美，但ChatGPT所展現(xiàn)出的“類人”的邏輯推理能力，還是讓人大受震撼。
體驗之后，穆鴻的心態(tài)很復(fù)雜就像很多人本能地?fù)?dān)心自己失業(yè)一樣，穆鴻的第一反應(yīng)也是擔(dān)心數(shù)睿數(shù)據(jù)自身的業(yè)務(wù)，是否也可能被ChatGPT顛覆掉數(shù)睿數(shù)據(jù)自己本身就是一個“顛覆者”2016年，剛剛成立的數(shù)睿數(shù)據(jù)定位是一家大數(shù)據(jù)公司，通過數(shù)據(jù)工具幫助企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價值、實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)。
在經(jīng)過三年的探索之后，穆鴻發(fā)現(xiàn)僅靠數(shù)據(jù)工具還無法解決更源頭的問題——數(shù)據(jù)從哪兒來？數(shù)據(jù)的價值到哪兒去？這些問題不回答，數(shù)據(jù)就無法真正發(fā)揮最大的價值2019年，數(shù)睿數(shù)據(jù)主動進(jìn)行商業(yè)轉(zhuǎn)型，從大數(shù)據(jù)公司向 “數(shù)據(jù)驅(qū)動的無代碼開發(fā)平臺”
轉(zhuǎn)型 無代碼開發(fā)——通過寫少量代碼或完全不寫代碼的方式進(jìn)行軟件開發(fā)，就像搭樂高一樣“搭建”應(yīng)用，本身就是對軟件開發(fā)的一次顛覆而ChatGPT所展現(xiàn)的AI生成內(nèi)容、甚至生成代碼的能力，會不會也是無代碼開發(fā)的一次顛覆？穆鴻想搞清楚這一點。
與此同時，穆鴻也同樣感到興奮AIGC是一次由底層技術(shù)變革而驅(qū)動的生產(chǎn)力范式轉(zhuǎn)移，將AIGC與無代碼開發(fā)結(jié)合，將會擦出巨大的火花AIGC并非一個新概念，但真正讓AIGC產(chǎn)生逼近人類的創(chuàng)作能力——從文本、圖片到視頻，不過是最近十年間的事情。
數(shù)睿數(shù)據(jù)創(chuàng)始人穆鴻認(rèn)為，AIGC之所以能在過去短短幾年開始爆發(fā)，得益于“大模型”的發(fā)展2017年，谷歌發(fā)布了一篇具有里程碑意義的論文 《Attention is All You Need 》，描述了一種用于自然語言理解的新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)Transformer，它可以生成高質(zhì)量的語言模型——具有更高的并行性計算，訓(xùn)練時間明顯減少，可以相對容易地針對特定領(lǐng)域進(jìn)行定制。
2015 年至 2020 年間，用于訓(xùn)練AI模型的計算量增加了 6 個數(shù)量級，AI進(jìn)入大模型時代，并衍生出BERT、GPT、T5等不同的大模型路線。
大模型從過去只能處理單一任務(wù)進(jìn)化到多任務(wù)處理，并且逐漸在手寫、語音和圖像識別、閱讀理解、語言理解等方面接近甚至超過人類成立于2015年的OpenAI就是在此期間成長起來的，其最新發(fā)布的GPT-4，已經(jīng)在GRE、模擬律師考試等人類模擬考試中取得前10%的成績。
穆鴻表示，如果說7年前的阿爾法狗只是圍棋愛好者對AI的能力產(chǎn)生了具體的感知，而今天的ChatGPT則是第一次讓普羅大眾都感受到了AI的革命性影響就像iPhone手機的誕生催生了一場移動互聯(lián)網(wǎng)的革命，大模型的成熟也正在催生一場AIGC的革命。
2.風(fēng)口之前的蟄伏如果問哪些公司能盡早參與到這場AIGC革命中，數(shù)睿數(shù)據(jù)至少不會是遲到者數(shù)睿數(shù)據(jù)的核心團隊來自華為、360、阿里等世界五百強公司和互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)，在大數(shù)據(jù)與AI領(lǐng)域有很多項目的經(jīng)驗與技術(shù)積累。
公司成立之初，穆鴻就把大數(shù)據(jù)與AI作為業(yè)務(wù)發(fā)展的技術(shù)驅(qū)動力2021年，數(shù)睿數(shù)據(jù)發(fā)布企業(yè)級無代碼開發(fā)平臺smardaten，并在年初成立人工智能工程部（現(xiàn)為智能工程部），為整個平臺做AI賦能智能工程部部長車文彬，從事人工智能與大數(shù)據(jù)分析挖掘相關(guān)領(lǐng)域研究數(shù)十年，先后在華為擔(dān)任數(shù)據(jù)科學(xué)家，以及在360擔(dān)任高級算法專家等職務(wù)。
“即使不能算軟件開發(fā)行業(yè)最早涉獵AIGC的企業(yè)，我們也算是無代碼開發(fā)領(lǐng)域最早布局AIGC的公司之一了”穆鴻對「甲子光年」表示過去3年，數(shù)睿數(shù)據(jù)的智能工程部門在AI領(lǐng)域構(gòu)建了一套覆蓋增強分析、自然語言處理、機器視覺三大領(lǐng)域的產(chǎn)品體系。
第一步稱為“SE（軟件工程） for AI”，通過無代碼的軟件開發(fā)降低AI的使用門檻2021年，數(shù)睿數(shù)據(jù)基于無代碼平臺smardaten開發(fā)面向不同場景的應(yīng)用，一些自動化、機器學(xué)習(xí)的能力被嵌入應(yīng)用之中，即使是毫無人工智能算法經(jīng)驗的小白用戶，也可以基于業(yè)務(wù)邏輯來享受到AI的便捷性。
比如，某證券公司需要對個股信息進(jìn)行每日報道由于報告信息大同小異，需要工作人員從數(shù)據(jù)表中查看相應(yīng)的信息再填充到相應(yīng)的模板中，整個過程耗時耗力數(shù)睿數(shù)據(jù)通過對用戶提供的原始表格數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)解讀、功能解析，結(jié)合槽位填充生成股票簡報。
第二步則是反過來——AI for SE這一步的核心，是讓無代碼的開發(fā)過程本身也具備更加智能化的能力穆鴻一直有一個“公民化開發(fā)”的夢想，通過無代碼的工具與平臺，降低過去需要經(jīng)驗豐富的工程師才能做到的軟件開發(fā)門檻，讓業(yè)務(wù)人員也能更快地用起來，實現(xiàn)人人都是開發(fā)者。
比如通過NL2SQL(Natural Language To SQL) 技術(shù)，將業(yè)務(wù)人員的查詢意圖快速準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行的SQL查詢語句，省去人工構(gòu)造SQL語句的過程來提升數(shù)據(jù)查詢效率；或者在構(gòu)建大屏應(yīng)用時，運用自然語言處理（NLP）技術(shù)來理解用戶輸入的問題，直接向業(yè)務(wù)開發(fā)者展現(xiàn)智能推薦的最合適的可視化形式。
在低代碼、無代碼領(lǐng)域的廠商通?？梢詷?gòu)建四大類應(yīng)用第一大類是管理型應(yīng)用，也就是最常見的表單或者流程，代表廠商是OutSystems、Mendix、數(shù)睿數(shù)據(jù)平臺可以自動生成（或輔助生成）表單和業(yè)務(wù)流程穆鴻認(rèn)為，大約百分之二三十的廠商可以提供類似功能。
第二類是數(shù)據(jù)型應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)中臺以及數(shù)據(jù)交換共享等，一些廠商比如Tamr（美國數(shù)據(jù)管控解決方案商），在產(chǎn)品中會用到機器學(xué)習(xí)的算法來自動化數(shù)據(jù)處理這個領(lǐng)域中，大概只有10%的頭部廠商會提供類似功能。
第三類就是已經(jīng)存在多年的BI，屬于可視化應(yīng)用，目前該領(lǐng)域比較火的概念是增強性分析，使用AI來增強數(shù)據(jù)可視化分析最后一類是運營型應(yīng)用，有相對復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯，需要寫部分代碼來實現(xiàn)，也會用到AI的能力，比如自動代碼生成、補齊或者BUG發(fā)現(xiàn)。
穆鴻表示：“在這四大類應(yīng)用中，基本都有在單點領(lǐng)域做到頭部的公司，但還沒有哪一家四個方面都做的比較好我覺得數(shù)睿數(shù)據(jù)算是一家”一家公司的基因往往決定了一家公司的使命核心團隊過往的AI經(jīng)歷，以及智能工程部門三年以來的AI布局，讓數(shù)睿數(shù)據(jù)更加從容地迎接這場AIGC浪潮。
3.從ChatGPT，到“應(yīng)用GPT”ChatGPT的出現(xiàn)，讓穆鴻開始思考AIGC與無代碼在未來結(jié)合產(chǎn)生新的可能性數(shù)睿數(shù)據(jù)智能工程部前三年的AI探索，并非“顛覆式創(chuàng)新”，而是主要基于過去成熟的小模型技術(shù)（局部嘗試預(yù)訓(xùn)練的大模型）展現(xiàn)出來的錦上添花的能力。
雖然smardaten無碼化組件日趨成熟，但仍擺脫不掉頻繁的需求溝通、應(yīng)用設(shè)計等環(huán)節(jié)未來AIGC的引入將打破這一常規(guī)，不再局限于過去的錦上添花，而是能夠逐步改變軟件應(yīng)用的構(gòu)建范式，以及將來應(yīng)用本身的范式。
穆鴻告訴「甲子光年」：“現(xiàn)在的無代碼構(gòu)建應(yīng)用是通過’拖拉拽‘的方式進(jìn)行模塊化搭建但如果引入AIGC能力，用戶只需描述想法，可以是語音、文本甚至圖片，是不是就可以迅速地、自動化地把理想的應(yīng)用構(gòu)建出來？這是應(yīng)用構(gòu)建的范式變化。
”數(shù)睿數(shù)據(jù)已經(jīng)在做類似的研究工作了。今年，數(shù)睿數(shù)據(jù)在AI層面的規(guī)劃為“智能體驗”，將AIGC融入數(shù)據(jù)、分析、應(yīng)用三個核心能力體系，致力于打造適配smardaten的AIGC能力框架，來提高用戶體驗。
在數(shù)據(jù)領(lǐng)域，smardaten融合AIGC數(shù)據(jù)合成技術(shù)很好地解決了行業(yè)數(shù)據(jù)量少、數(shù)據(jù)安全系數(shù)低等問題，不僅可以有效保證數(shù)據(jù)安全，且可充分學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)規(guī)律，縮短數(shù)據(jù)準(zhǔn)備周期，使生成的數(shù)據(jù)“保質(zhì)保量”。
在分析領(lǐng)域，結(jié)合smardaten可視化能力和智能分析引擎，AIGC輔助smardaten囊括常規(guī)數(shù)據(jù)分析、時空分析、根因分析、數(shù)據(jù)解讀等多種高級分析能力，致力于實現(xiàn)對話式?jīng)Q策分析。
在應(yīng)用領(lǐng)域，smardaten大屏不再停留于過去拖拉拽的形式，而是集成卡片化設(shè)計理念，通過實時交互、結(jié)合用戶反饋，自動生成用戶想要的大屏效果，實現(xiàn)“所說即所得”。
smardaten可提供大量解決方案作為AIGC的知識庫，涉及智慧城市、工業(yè)制造、數(shù)字政府等數(shù)字化場景。 用戶通過AIGC加持的smardaten平臺，僅需提出需求，即可生成相應(yīng)解決方案。
smardaten的易用性及智能化體驗不僅局限于可視化大屏，還可以基于豐富的行業(yè)積累，利用AIGC快速構(gòu)建符合用戶需求的特色應(yīng)用，滿足個性化需求只需要通過簡單對話即可完成應(yīng)用構(gòu)建、流程創(chuàng)建及審批等，聊天機器人會自動解析語義，明確需求，與系統(tǒng)自動交互，打通數(shù)據(jù)完成所有操作。
除了應(yīng)用構(gòu)建的范式變化，AIGC還有可能改變應(yīng)用本身的范式“過去的應(yīng)用界面都是表單、流程，未來還會是這樣嗎？通過類似ChatGPT的大模型能力，就可以實現(xiàn)你需要的功能比如你要請假，直接對系統(tǒng)說一句’我要請假‘就完事了，你也不需要關(guān)注后面是否是一個請假系統(tǒng)，甚至不需要關(guān)注流程后面是否真的有一個軟件。
”穆鴻表示，應(yīng)用構(gòu)建的范式改變短期就會實現(xiàn)，而應(yīng)用本身的范式改變，可能還需要很長的時間此外，AIGC在2D/3D圖像生成領(lǐng)域的能力也不容小覷在穆鴻的規(guī)劃中，smardaten還將融入AR/VR、數(shù)字人、數(shù)字孿生等技術(shù)，并結(jié)合AIGC能力，構(gòu)建數(shù)字化模型，實現(xiàn)2D大屏轉(zhuǎn)化為3D場景，通過手勢與3D場景實時互動等能力，打造全新的可視化交互體驗。
而如果把時間線拉到更長，數(shù)睿數(shù)據(jù)的長期規(guī)劃則是做類似ChatGPT訓(xùn)練方式的“應(yīng)用GPT”在無代碼構(gòu)建場景中，借助ChatGPT中的強化學(xué)習(xí)技術(shù)，通過不斷學(xué)習(xí)各種開發(fā)行為，打造智能應(yīng)用裝配助手，在用戶構(gòu)建過程中針對邏輯編排、數(shù)據(jù)建模、樣式設(shè)計等行為進(jìn)行智能引導(dǎo)和配置建議，從而進(jìn)一步降低開發(fā)難度。
smardaten基于各行各業(yè)解決方案與對應(yīng)OA、ERP等系統(tǒng)的積累，作為數(shù)據(jù)訓(xùn)練出無碼化組件的GPT模型，幫助用戶通過對話輕松完成從需求澄清、業(yè)務(wù)設(shè)計到功能開發(fā)的一站式體驗。
應(yīng)用構(gòu)建的GPT模型第一階段將企業(yè)級系統(tǒng)拆解為對應(yīng)的功能，結(jié)合系統(tǒng)解決方案、需求文檔等材料，得到預(yù)訓(xùn)練策略模型第二階段通過設(shè)計人員、架構(gòu)人員等協(xié)同評分訓(xùn)練回報模型使其學(xué)習(xí)到最佳應(yīng)用生成方案第三階段利用強化學(xué)習(xí)生成優(yōu)質(zhì)的應(yīng)用界面或流程。
這將大大提高用戶做軟件開發(fā)的用戶體驗，而基于AIGC的“用戶體驗”也是數(shù)睿數(shù)據(jù)智能工程部今年的核心命題4.AIGC的第二增長曲線將AIGC技術(shù)引入核心產(chǎn)品smardaten平臺，并非數(shù)睿數(shù)據(jù)的最終目的，而是手段。
穆鴻一直在用商業(yè)視角看待AIGC所帶來的技術(shù)變革的價值“數(shù)睿數(shù)據(jù)定位為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最佳合作伙伴，本質(zhì)是一家商業(yè)公司，我常要求團隊包括要求自己，要思考技術(shù)的引進(jìn)到底給客戶帶來什么價值比如一個復(fù)雜場景的大屏應(yīng)用，以前需要做2個小時，用了AIGC的技術(shù)之后，是否可以做到30分鐘？到底要引進(jìn)哪些技術(shù)，為客戶提供哪些服務(wù)？如果客戶不買單，技術(shù)的投入就沒有意義，也不會長久。
”大模型給產(chǎn)業(yè)變革帶來了蒸汽車一樣的生產(chǎn)力，但也非常昂貴，并非所有的AI公司都需要從零開始研發(fā)大模型OpenAI CEO Sam Altman在和領(lǐng)英創(chuàng)始人Reid Hoffman的一次訪談中表示：“將來會出現(xiàn)幾個大的基礎(chǔ)模型，開發(fā)人員都基于這些基礎(chǔ)模型研發(fā)AI應(yīng)用。
我認(rèn)為，將來在基礎(chǔ)模型和具體AI應(yīng)用研發(fā)之間會有一個中間層，出現(xiàn)一批專門負(fù)責(zé)調(diào)整大型模型以適應(yīng)具體AI應(yīng)用需求的初創(chuàng)企業(yè)能做好這一點的初創(chuàng)公司將會非常成功，但這取決于它們能在“數(shù)據(jù)飛輪”上走多遠(yuǎn)我對初創(chuàng)企業(yè)訓(xùn)練模型的能力持懷疑態(tài)度，將來承擔(dān)模型訓(xùn)練角色的不會是初創(chuàng)公司，但它們可以在上述的中間層角色中發(fā)揮巨大價值。
”數(shù)睿數(shù)據(jù)將自己定位成“中間層+應(yīng)用層”的角色穆鴻表示：“無論是平臺、提示詞還是工程優(yōu)化，這些都算是中間層的任務(wù)，也正好是我們擅長的同時，我們是做工具與AI出身，與應(yīng)用場景連接緊密，公司本身也在開發(fā)一些應(yīng)用模板或組件，我們的最終目的是要把技術(shù)更快地應(yīng)用到客戶場景中去。
”而在底層的大模型，數(shù)睿數(shù)據(jù)則傾向于直接與大模型公司合作，或基于開源項目（比如GPT-2）做研發(fā)穆鴻明確表示數(shù)睿數(shù)據(jù)既不會親自做大模型，“那可能是大廠或某些創(chuàng)業(yè)公司的事情”，也并不太在乎到底是用小模型還是大模型，關(guān)鍵在于是否產(chǎn)生了客戶價值。
穆鴻認(rèn)為，3～5年內(nèi)，AIGC還不能對無代碼的商業(yè)價值帶來顛覆性的改變“原來軟件賣50萬，疊加了AIGC就能賣100萬？我還看不到”或許要換一種思路AIGC帶給無代碼平臺的價值，并不是要把軟件賣的更貴，而是通過AIGC生成的新的應(yīng)用、組件或物料（圖片、視頻等），帶來第二增長曲線。
OpenAI的商業(yè)模式就非常有參考價值首先，OpenAI的技術(shù)在不斷地迭代更新，用戶無法對其形成買斷；其次，API也好，模型也好，它的技術(shù)可以變成一種服務(wù)來租用，形成訂閱的收費模式；第三，它適用的場景眾多，可以實現(xiàn)資源復(fù)用。
穆鴻告訴甲子光年：“對比來看，現(xiàn)在市場上所謂的SaaS租用模式，很多也是可以買斷的，包括我們自己但如果大家都認(rèn)為軟件提供的能力是服務(wù)型的、是需要不斷更新的，對于中國的產(chǎn)業(yè)來說會是一個巨大的變化”AIGC是否能給無代碼行業(yè)帶來這種變革？穆鴻表示，除了關(guān)注AIGC在效率層面的提升，他更關(guān)注的是knowledge（知識）的積累與技術(shù)的融合，如何在無代碼平臺中體現(xiàn)出價值。
這也是數(shù)睿數(shù)據(jù)團隊一直在努力的工作“想象一下有一個石化領(lǐng)域的行業(yè)專家，對一些應(yīng)用部件或者結(jié)果判斷有自己的理解軟件平臺通過閱讀他的文本（就像ChatGPT一樣）就可以抽象出一個應(yīng)用組件，將來數(shù)睿數(shù)據(jù)服務(wù)石化領(lǐng)域客戶，就可以直接把組件拖拽到應(yīng)用中去。
我認(rèn)為，AIGC如果能實現(xiàn)這種效果，才是真正的從傳統(tǒng)的信息化、數(shù)字化往智能化的方向去轉(zhuǎn)型的過程”AIGC在無代碼平臺之外提供了增值服務(wù)的能力數(shù)睿數(shù)據(jù)現(xiàn)在也會提供增值服務(wù)，包括圖片物料、應(yīng)用模板等，但是增值服務(wù)的內(nèi)容素材無法做到無限供應(yīng)，而且通用模板時常不能滿足個性化的要求。
如果將來不再是僅僅為客戶提供模板，而是提供一個“生成模板的AI能力”，就可以解決素材無限供給、個性化服務(wù)、提高客戶的粘性等問題，從現(xiàn)在的授人以魚，升級為授人以漁長期來看，這才是AIGC帶給無代碼行業(yè)的真正的顛覆性革命。
這也不僅僅是無代碼行業(yè)的機會，也幾乎是所有軟件行業(yè)的機會在AIGC的能力下，未來所有的企業(yè)軟件、SaaS、云服務(wù)，都可能需要重新再做一遍就像智能手機的誕生催生了移動互聯(lián)網(wǎng)繁榮的生態(tài)此時此刻，正是AI時代的iPhone時刻。
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