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原標題：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)所帶來的深遠影響，遠非其本身的產(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的體驗文檔因為負責公司的整體戰(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擔心自己失業(yè)一樣，穆鴻的第一反應(yīng)也是擔心數(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，先后在華為擔任數(shù)據(jù)科學(xué)家，以及在360擔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)計等行為進行智能引導(dǎo)和配置建議，從而進一步降低開發(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)一批專門負責調(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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