「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。

在海外，近期推出了全球首个CRM生成式人工智能GPT，并设立了2.5亿美元迄今为止*大的AIGC风险投资基金； 谷歌*近宣布将把 AIGC 功能集成到其办公套件中，而微软则宣布将 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市场的趋势之一。 它给过去的传统软件开发带来了颠覆。 在AIGC的支持下，从无代码构建到利用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穆宏，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，在看到铺天盖地的报道后，数锐数据创始人穆洪铤而走险，要求智能工程团队编写了一份详细的经验文档。 由于负责公司整体战略，穆宏对技术的变化高度敏感。

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。

正如很多人本能地担心失去工作一样，穆宏的**反应是担心舒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，新成立的数锐数据定位是一家利用数据工具帮助企业挖掘数据价值、实现数据驱动业务的大数据公司。 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，数瑞数据积极进行业务转型，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“构建”像乐高这样的应用程序进行软件开发，本身就是对软件开发的颠覆。 人工智能所展示的生成内容甚至代码的能力是否会颠覆无代码开发？ 穆宏想要弄清楚这一点。

与此同时，穆宏也同样兴奋不已。 AIGC 是由基础技术变化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AIGC只是*近十年才产生了接近人类的创意能力——从文字到图片再到视频。 数睿数据创始人穆洪认为，AIGC之所以在短短几年内开始爆发，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能力，训练时间显着减少，并且可以针对特定领域进行定制相对容易。

2015 年至 2020 年间，用于训练 AI 模型的计算量增加了 6 个数量级。 AI已经进入大模型时代，衍生出了BERT、GPT、T5等不同的大模型路线。

大型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*新版本GPT-4在GRE、Mock Bar Exam等人体模拟考试中取得了前10%的成绩。

穆宏表示，如果说7年前的只是让围棋爱好者具体感知了人工智能的能力，那么今天则是普通大众**次感受到人工智能的革命性影响。

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

2.暴风雨前的休眠

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。 公司创立之初，穆虹就将大数据和人工智能视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，数十年从事人工智能和大数据分析挖掘相关领域研究。 曾任华为数据科学家、360高级算法专家。

“即使我们不是软件开发行业**家涉足 AIGC 的公司，但我们也可以认为是无代码开发领域*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打造了涵盖增强分析、自然语言处理、机器视觉三大领域的AI领域产品体系。

**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。 应用程序中嵌入了一些自动化和机器学习功能。 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。 为了AI的便利。

例如，证券公司需要报告每日股票信息。 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。

数睿数据对用户提供的原始表格数据进行数据解读和功能分析，并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，直接以*合适的可视化形式向业务开发者展示智能推荐。

低代码和无代码领域的供应商通常可以构建四大类应用程序。

**类是管理应用程序，这是*常见的形式或流程。 代表厂商有、、、舒瑞数据。 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，只有大约10%的领先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。

穆虹表示：“这四大类应用中，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。”

一家公司的 DNA 通常决定其使命。 核心团队过往的AI经验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”

AIGC的出现让穆宏思考未来AIGC与无代码结合的新可能性。

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）。 尽管无代码组件日趋成熟，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，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 还具有改变应用本身范式的潜力。 “以前的应用界面都是表单和流程，以后还会这样吗？通过类似的大模型能力，就可以实现你需要的功能。比如你要请假，直接说‘我要请假’到系统就可以了，你不需要关心背后是否有请假系统，甚至不需要关心这个流程背后是否真的有一个软件。”

穆宏表示，应用构建的范式变革短期内会实现，但应用本身的范式变革可能需要较长时间。

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，将2D大屏转为3D场景，并通过手势。 打造全新的视觉交互体验。

而如果把时间线拉长一点，书睿数据的长远计划是做类似训练方式的“应用GPT”。

在无代码构建场景中，借助强化学习技术，通过不断学习各种开发行为，打造智能应用组装助手，智能指导和配置用户过程中的逻辑编排、数据建模、风格设计等行为。施工过程。 意见建议，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。

**阶段，利用应用构建的GPT模型将企业级系统拆解为相应的功能，并结合系统解决方案、需求文档等资料，得到预训练的策略模型。 第二阶段，设计师、架构师等协作对奖励模型进行评分和训练，以便学习*佳的应用生成解决方案。 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。

这将大大提升软件开发的用户体验，而基于AIGC的“用户体验”也是数锐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。

“苏瑞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，思考技术的引入给客户带来什么价值。比如大屏应用复杂的场景，以前需要2个小时，使用AIGC的技术后，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，技术投入就会减少毫无意义，也不会持续太久。”

大型车型为工业变革带来了蒸汽车般的生产力，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，在基础模型的开发和具体模型的开发之间AI应用，会有一个中间层，一群致力于改造大型模型以满足特定AI应用需求的初创公司，能够做好这一点的初创公司将会非常成功，但这取决于他们是否有能力搭上这个平台。 “数据飞轮”还能走多远。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，但他们可以在中间层发挥巨大的价值上面提到的角色。”

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软件开发，这些都是中间层的工作，而这恰恰是我们所擅长的。同时，我们是一个工具和AI背景，与应用场景，而公司本身也通过开发一些应用模板或组件，我们的*终目标是让技术更快地应用到客户场景中。”

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，数锐数据不会亲自搭建大型模型。 “这可能是大型制造商或一些初创公司的问题。” 他也不太在意是用小模型还是大模型。 关键在于能否产生客户。 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之后，能卖到100万元吗？我还是看不出来。”

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卖得更贵，而是通过AIGC产生的新应用、组件或材料（图片、视频等）带来第二次增长曲线。

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； 其次，无论是API还是模型，其技术都可以变成服务来出租，形成订阅收费模式； 第三，它适用于很多场景「甲子光年」数睿数据创始人穆鸿：无代码开发的机遇与挑战，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能给无代码行业带来这样的改变吗？ 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。 教人们如何钓鱼。

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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