「甲子光年」数睿数据创始人穆鸿：无代码开发的机遇与挑战

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「甲子光年」数睿数据创始人穆鸿：无代码开发的机遇与挑战

AIGC，人工智能的时刻。

作者｜赵健

它给各行各业带来的深远影响，远非其本身的产品形态那么简单——一个足够智能的聊天机器人。

此时此刻，嗅觉敏锐的科技公司已经开始将AIGC（AI，人工智能制作内容）能力融入到自己的产品中。

海外，近期推出全球首个CRM生成式AI GPT，同时设立2.5亿美元——迄今为止*大的AIGC风险投资基金； 谷歌*近宣布将AIGC功能集成到办公套件中，微软则宣布将GPT-4嵌入到办公软件中，该功能被称为“365”。

在中国，快速发展的科技公司也开始谋划。 例如，数瑞数据已将AIGC引入其企业级无代码软件开发平台。

无代码开发是这两年to B市场的热点之一，它在过去颠覆了传统的软件开发。 在AIGC的加持下，从无代码构建到用AI生成新应用的效率将提升100-1000倍，这将是一次新的颠覆。

对此，《甲子光年》采访了数睿数据创始人兼CEO穆虹，共同探讨AIGC在无代码开发领域的机遇与挑战。

1. 忧虑与兴奋

去年12月初，在看完铺天盖地的报道后，数锐数据创始人穆洪首次尝试，并要求智能工程团队编写了一份详细的体验文档。 由于负责公司整体战略，穆宏对技术变革有着很强的敏感度。

穆宏发现，虽然表现并不完美，但所展现出的“类人”逻辑推理能力仍然令人震惊。

经过这次经历，穆虹的心态很复杂。

就像很多人本能地担心失去工作一样，穆宏的**反应也是担心数瑞数据自己的业务是否也可能被颠覆。

舒瑞数据本身就是一个“颠覆者”。 2016年，刚刚成立的数睿数据定位为一家大数据公司，帮助企业挖掘数据价值，通过数据工具实现数据驱动业务。 经过三年的探索，穆宏发现仅靠数据工具并不能解决更根本的问题——数据从哪里来？ 数据的价值去哪儿了？ 如果不回答这些问题，数据就无法真正*大化其价值。

2019年，数睿数据主动进行业务转型，从一家大数据公司转型为“数据驱动的无代码开发平台”。

无代码开发——通过编写少量代码或根本不写代码来进行软件开发，像搭建乐高一样“构建”应用程序，本身就是对软件开发的颠覆。 而AI所展现出的生成内容甚至生成代码的能力，是否也会是对无代码开发的颠覆呢？ 穆宏想要弄清楚这一点。

与此同时，穆宏也同样兴奋不已。 AIGC 是由潜在技术变革驱动的生产力范式转变。 AIGC 与无代码开发相结合将会产生巨大的火花。

AIGC并不是一个新概念，但直到*近十年，AIGC才有能力创造出接近人类的东西——从文字、图片到视频。 数瑞数据创始人穆洪认为，AIGC这几年之所以爆发，得益于“大模型”的发展。

2017年，谷歌发表了一篇具有里程碑意义的论文《is All You Need》，描述了一种用于自然语言理解的新神经网络架构，可以生成高质量的语言模型——具有更高的并行计算性能，训练时间显着减少，并且可以定制相对容易地针对特定领域。

从2015年到2020年，用于训练AI模型的计算量增长了6个数量级，AI进入大模型时代，并衍生出BERT、GPT、T5等不同的大模型路线。

大模型已经从过去只能处理单一任务发展到多任务处理，并在手写、语音和图像识别、阅读理解、语言理解等方面逐渐接近甚至超越人类。

成立于2015年，就是在这个时期成长起来的。 其新发布的GPT-4在GRE、模拟律师考试等人体模拟考试中取得了前10%的成绩。

穆宏表示，如果说7年前的只是一个围棋爱好者对AI能力有特定认知，那么今天则是普通大众**次感受到AI的革命性影响。

正如手机的诞生催生了移动互联网的一场革命一样，大机型的成熟也正在催生AIGC的一场革命。

2、风口前休眠

如果问哪些公司能够尽快参与到这场 AIGC 革命中，舒瑞数据至少不会是后来者。

数睿数据核心团队来自华为、360、阿里巴巴等世界500强企业和互联网领先企业。 他们在大数据和人工智能领域的多个项目中积累了经验和技术。 公司成立之初，穆宏就将大数据和人工智能作为业务发展的技术驱动力。

2021年，数睿数据发布企业级无代码开发平台，并于年初成立人工智能工程部（现智能工程部），用AI赋能整个平台。 车文斌，智能工程系主任，从事人工智能和大数据分析挖掘领域研究数十年。 曾任华为数据科学家、360高级算法专家。

“即使我们不能被视为软件开发行业**家涉足 AIGC 的公司，但我们也是无代码开发领域*早部署 AIGC 的公司之一。” 穆虹讲述了《甲子光年》。

三年来，数睿数据智能工程部在AI领域打造了涵盖增强分析、自然语言处理、机器视觉三大领域的产品体系。

**步称为“AI的SE（ ）”，通过无代码的软件开发降低使用AI的门槛。

2021年，数睿数据将基于无代码平台开发不同场景的应用。 一些自动化和机器学习功能将嵌入到应用程序中。 即使是没有人工智能算法经验的新手用户也可以根据业务逻辑享受它们。 为了AI的便利。

例如，证券公司需要每天报告个股信息。 由于报表信息类似，工作人员需要从数据表中查到相应的信息，然后填写到相应的模板中。 整个过程耗时耗力。

数瑞数据通过对用户提供的原始表格数据进行数据解读和功能分析，结合槽位填充，生成股票简报。

第二步是相反的——AI for SE。 这一步的核心是让无代码开发过程本身更加智能化。

穆虹一直有一个“公民发展”的梦想。 通过无代码的工具和平台，他可以降低以往需要经验丰富的工程师进行软件开发的门槛，让业务人员更快地使用，实现人人“公民开发”的目标。 都是开发商。

例如，通过（To SQL）技术，可以将业务人员的查询意图快速、准确地转换为可执行的SQL查询语句，无需手动构造SQL语句，提高数据查询效率； 或者在构建大屏应用时，利用自然语言处理（NLP）技术来理解用户输入的问题，直接向业务开发者呈现*适合的智能推荐的视觉形式。

低代码和无代码领域的供应商通常可以构建四种类型的应用程序。

**类是管理应用，即*常见的形式或流程，代表厂商有、、、数锐数据。 平台可以自动生成（或协助生成）表单和业务流程。 穆宏认为，大约有20%到30%的厂商可以提供类似的功能。

第二类是基于数据的应用，包括数据治理、数据中心、数据交换和共享等。一些制造商，例如Tamr（美国数据管理和控制解决方案提供商），在其产品中使用机器学习算法来自动化数据处理。 在这一领域，只有10%左右的磁头厂商会提供类似的功能。

第三类是BI，已经存在很多年了，是可视化应用。 目前该领域流行的概念是增强分析，即利用AI增强数据可视化分析。

*后一类是操作型应用，业务逻辑相对复杂，需要编写部分代码来实现。 他们还使用人工智能功能，例如自动代码生成、完成或 BUG 发现。

穆宏表示：“在这四大类应用中「甲子光年」数睿数据创始人穆鸿：无代码开发的机遇与挑战，基本上都有在单一领域处于领先地位的公司，但没有一家在四个方面都做得很好。我认为舒睿数据就是其中之一。”

一个公司的基因往往决定了一个公司的使命。 核心团队过往的AI经历，以及智能工程部近三年来的AI布局，让数瑞数据能够更加从容地拥抱这股AIGC浪潮。

3. 从、到“应用 GPT”

的出现，让穆宏开始思考AIGC与未来结合的新可能性。

数瑞数据智能工程部近三年的AI探索并不是“颠覆性创新”，而是主要基于过去成熟的小模型技术所展现出的锦上添花能力（部分尝试预训练）大型模型）。 尽管无代码组件越来越成熟，但仍然摆脱不了频繁的需求沟通、应用设计等环节。

未来AIGC的推出将打破这种常态，不再局限于过去的锦上添花，而是将逐渐改变软件应用的构建范式，以及未来应用本身的范式。

穆宏告诉《甲子光年》：“现在的无代码构建应用都是通过‘拖拽’的方式进行模块化。但如果引入AIGC能力，用户只需要描述自己的想法，可以是语音、文字甚至图片“难道不能快速、自动地构建理想的应用程序吗？这是应用程序构建的范式转变。”

数睿数据已经在做类似的研究工作。 今年，数瑞数据在AI层面的规划是“智慧体验”，将AIGC融入数据、分析、应用三大核心能力体系，致力于打造适配的AIGC能力框架，提升用户体验。

在数据领域，融合AIGC数据合成技术，可以有效解决行业数据量小、数据安全系数低的问题。 不仅可以有效保证数据安全软件开发，还可以充分学习样本数据的模式，缩短数据准备周期，使生成的数据更加高效。 “保证质量”。

在分析领域，结合可视化能力和智能分析引擎，AIGC协助包括常规数据分析、时空分析、根因分析、数据解读等高级分析能力，致力于实现对话式决策分析。

在应用领域，大屏不再停留在过去的拖拽形式，而是融入了卡片式的设计理念。 通过实时交互和用户反馈，自动生成用户想要的大屏效果，实现“所言即所得”。

AIGC可以提供大量的解决方案作为知识库，涉及智慧城市、工业制造、数字政府等数字化场景。 通过AIGC支持的平台，用户只需提出需求即可生成相应的解决方案。

易用性和智能体验并不局限于视觉大屏。 基于丰富的行业积累，AIGC可用于快速构建满足用户需求、满足个性化需求的特色应用。 应用构建、流程创建、审批等都可以通过简单的对话完成。 聊天机器人将自动解析语义、明确需求、自动与系统交互、开放数据，完成所有操作。

除了应用构建的范式改变之外，AIGC也可能改变应用本身的范式。 “以前的应用界面都是表单和流程，以后还会这样吗？通过类似的大规模模型能力，就可以实现你需要的功能。比如你要要求请假，只要对系统说“我要请假”就可以了。现在，你不需要关心背后是否有请假系统，甚至是否真的有一个软件背后的过程。”

穆宏表示，应用构建的范式变革将在短时间内实现，但应用本身的范式变革可能需要很长时间。

此外，AIGC在2D/3D图像生成领域的能力也不容小觑。 在穆虹的计划中，还将融合AR/VR、数字人、数字孪生等技术，结合AIGC能力构建数字模型，实现2D大屏向3D场景的转变，与3D场景进行真实交互通过手势来计时。 打造全新的视觉交互体验。

而如果把时间线拉长的话，书睿数据的长远规划是做类似训练方式的“应用GPT”。

在无代码构建场景下，借助强化学习技术，通过对各种开发行为的不断学习，打造智能应用组装助手，为逻辑编排、数据建模、风格设计等行为提供智能引导和配置在用户建设过程中提出建议，从而进一步降低开发难度。

基于各行业解决方案及相应OA、ERP等系统的积累，将无编码组件的GPT模型训练为数据，帮助用户通过对话轻松完成从需求明确、业务设计到功能开发的一站式体验。

应用构建GPT模型的**阶段，将企业级系统拆解为相应的功能，结合系统方案、需求文档等材料得到预训练策略模型。 第二阶段，设计师和架构师通过协作评分来训练奖励模型，使其学习*佳的应用生成方案。 第三阶段使用强化学习来生成高质量的应用程序界面或流程。

这将大大提升用户在软件开发中的用户体验，而基于AIGC的“用户体验”也是数睿数据数据智能工程部今年的核心主张。

4.AIGC第二次增长曲线

将AIGC技术引入核心产品平台并不是数瑞数据的*终目标，而是一种手段。

穆虹一直从商业角度看待AIGC带来的技术变革价值。

“数睿数据定位为数字化转型的*佳合作伙伴，本质上是一家商业公司。我经常要求团队包括我自己思考技术的引入会给客户带来什么价值。比如大屏复杂场景的应用，以前需要2个小时才能完成，使用AIGC技术后，30分钟能完成吗？应该引入哪些技术，为客户提供哪些服务？如果客户不付费比尔，对技术的投资没有意义，也不会长久。”

大型车型为工业转型带来了与蒸汽汽车一样的生产力，但它们也非常昂贵。 并非所有人工智能公司都需要从头开始开发大型模型。

CEO Sam 在接受 创始人 Reid 采访时表示：“未来将会出现几个大型的基础模型，开发者会基于这些基础模型来开发 AI 应用。我认为未来在基础模型和具体的 AI 之间应用开发 中间会有一个中间层，是一群专门让大型模型适应特定AI应用需求的初创公司，能做好这方面的初创公司将会非常成功，但这取决于他们的能力“数据飞轮”还有多远。我对初创公司训练模型的能力持怀疑态度，未来不会是初创公司承担模型训练的角色，但它们可能在中间有很大的价值上述级别的角色。”

数睿数据将自己定位为“中间层+应用层”的角色。 穆宏说：“无论是平台、提示词还是工程优化，这些都是中间层的任务，而这恰好是我们所擅长的。同时，我们来自工具和AI，紧密相连与应用场景。公司本身也在开发一些应用模板或组件，我们的*终目标是更快地将技术应用到客户场景中。”

至于底层大模型，数睿数据倾向于直接与大型模型公司合作，或者基于开源项目（如GPT-2）进行研发。 穆洪明确表示，数锐数据不会亲自制作大型模型，“那可能是大厂或者一些初创公司的业务”，并不太在意是用小模型还是大模型。模式，关键是有没有客户价值。

穆宏认为，3到5年内，AIGC无法给无代码的商业价值带来颠覆性的改变。 “原来这个软件卖50万元，但是加上AIGC，能卖到100万元吗？我还看不出来。”

也许我们需要换个角度思考。 AIGC给无代码平台带来的价值不是让软件变得更加昂贵，而是通过AIGC产生的新应用、组件或材料（图片、视频等）带来第二条增长曲线。

该商业模式具有很大的参考价值。 首先，它的技术不断迭代更新，用户无法买断； 第二，无论是API还是模型，其技术都可以作为服务来出租，形成订阅收费模式； 第三，它的适用场景很多，可以实现资源复用。

穆虹告诉甲子光年：“相比之下，现在市场上很多所谓的SaaS租赁模式也可以买断，包括我们的。但如果大家都认为软件提供的能力是服务化的，需要不断更新，是的，这对中国工业来说将是一个巨大的变化。”

AIGC 能为无代码行业带来这种改变吗？ 穆宏表示，除了关注AIGC的效率提升外，他更关心（知识）的积累和技术的融合，以及如何在无代码的平台上体现价值。 这也是书睿数据团队一直在努力的方向。

“想象一下，有一个石化领域的行业专家，他对一些应用组件或者结果判断有自己的理解。软件平台可以通过阅读他的文本来抽象出一个应用组件（就像一样）。未来，数瑞数据将服务于石化领域，客户可以直接将组件拖放到应用程序中。我相信，如果AIGC能够达到这样的效果，那将是传统信息化、数字化向智能化的真正转变过程。”

AIGC 提供了提供无代码平台之外的增值服务的能力。 数睿数据现在也提供增值服务，包括图片素材、应用模板等。但增值服务的内容素材无法无限量提供，通用模板往往无法满足个性化需求。

如果未来我们不再只是向客户提供模板，而是提供“AI生成模板的能力”，就能解决素材无限供应、个性化服务、提高客户粘性等问题。 我们将从现在的授人以鱼的做法升级。 教人如何钓鱼。

从长远来看，这才是AIGC给无代码行业带来的真正的颠覆性革命。

这不仅是无代码行业的机会，也是几乎所有软件行业的机会。 有了AIGC的能力，未来所有的企业软件、SaaS、云服务可能都需要重做。

就像智能手机的诞生一样，一个繁荣的移动互联网生态系统也随之诞生。 此刻，正是AI时代的时刻。

结尾。

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