如果將一句話生成應用形容成L4級的“無人駕駛”，伙伴云的「AI搭建」則更像L2+級的“輔助駕駛”。

　　作者|斗斗

　　出品|產業家

　　2023年，AIGC下的低代碼賽道“暗流涌動”。

　　“對于「AI搭建」的搭建效果，尤其是在場景覆蓋的廣度上，連我自己也感覺比較意外。”北京上地的寫字樓內，產業家見到了伙伴云的CEO戴志康，但大家更喜歡親切地稱呼他“老戴”。

　　話多、能聊，卻又字字斟酌，與其交談中時不時帶來關于低代碼行業一些新的思考。

　　以皮革加工貿易行業為例，由于每塊原材料都是獨一無二的，一直以來是制造較為特殊的行業，數字化趨勢下，很多企業想要以數字化的手段進行降本增效。

　　然而，目前還沒有軟件公司真正意義上針對皮具行業市場開發專業ERP軟件，大部分都是以電子、塑膠為重點，行業差距太大，如果要按皮具客戶需求改造耗時長、難度大且價格昂貴，而且不一定能滿足皮具行業的管理運行特點模式。

　　因此，很多企業希望以低代碼的模式，搭建符合自身業務需求的應用。在老戴的口述里，產業家了解到的伙伴云「AIGC+零代碼」的第一個案例恰是關于此。

　　某皮革加工企業，一直困于無法找到適合自身需求的應用。前不久，因一個契機找到伙伴云，希望基于伙伴云零代碼平臺搭建出可以滿足其需求的應用。老戴與其深入溝通后，發現其需求特殊之處在于，皮革面料SKU十分特別，并不是按照皮革種類進行編碼，每張皮革都有自己的編號，且每個編號需要對應著不同的成品制作的某一部分。

　　這樣特殊的需求其實對于老戴而言，也是第一次遇到。抱著試試看的心態，他轉而將其需求輸入到伙伴云當時還未發布的「AI搭建」平臺，卻意外地發現，搭建效果較為不錯。

　　基于AIGC的加持，伙伴云所打造的[AI搭建]讓交付流程，從“需求-建模-搭建-調試-應用”變成了交互式語言生成應用。復雜的需求可以直接被轉化成復雜的表結構、字段類型、關聯對應、流程邏輯和數據指標，無需搭建者動腦。

　　于此同時，「AIGC+低代碼」也讓零代碼平臺掙脫易用、滿足復雜需求兩難全下，“偽需求”的枷鎖。從這一點來看，「AI搭建」似乎正在對零代碼領域進行一種顛覆性的嘗試。

　　顛覆背后，方向極為重要。在老戴看來，伙伴云生成式零代碼是“輔助駕駛”，而不是“無人駕駛”。

　　一、零代碼的“崎嶇之路”

　　魚和熊掌不可兼得。“易用”和“定制化”，單從字面上看，無法在一個軟件中實現。但零代碼廠商卻不得不在這種復雜的市場環境中，上下兼顧。

　　現實問題是，很多零代碼廠商，易用性上做不到零門檻、定制化上無法滿足客戶所有復雜需求。上也上不去，下也下不去，位置十分尷尬，導致其無法在“內卷”、打價格戰的零代碼賽道，形成自己的競爭優勢。

　　究其原因，離不開零代碼行業的痛點問題。

　　首先要明確，錨定零代碼平臺的廠商，意味著其更需要注重平臺的易用性，對平臺的標準化要求較高，通常情況下用戶一般為業務人員。

　　但即使是易用性較高的零代碼平臺，門檻也并非想象中低。例如在建模環節，需要搭建者將復雜的需求轉化成表格、統計圖形，還需要設計出流程，所以仍需要搭建者具備一定的建模能力。對沒有任何IT基礎的“小白”來講，這并不是一件易事。

　　所以，行業通用的做法是，零代碼代碼廠商會針對搭建者提供培訓服務，這種服務模式基本是零代碼平臺的“標配”，例如伙伴云就有專門針對搭建者開辦了伙伴學院，幫助搭建者更好地上手平臺搭建。

　　“建模環節的門檻甚至可以擋住約80%的業務人員。”老戴對產業家說。

　　一個現實是，零代碼平臺對業務人員而言仍有門檻，影響落地的成功率，同時增加廠商的成本;另外，廠商面對沒有服務過的冷門行業、特殊需求時，還可能面臨無法盡快給出解決方案的窘境，或者直接通過咨詢公司、外包公司解決。

　　這是零代碼本身所帶來的行業通病，導致這條路從開頭就十分崎嶇坎坷。

　　AI的進階，讓零代碼的這個“頑疾”找到了“藥引子”。

　　今年年初，ChatGPT的現象級爆發，讓其底層技術AIGC的承載方OpenAI備受關注。作為其早期投資者，微軟成為了贏面較大的科技巨頭。

　　微軟搭上OpenAI這輛快班車后，第一站駛向搜索引擎，第二站便是企業應用。其推出的輔助工具Copilot，通過自然語言描述應用，該工具可自動搭建應用程序，關鍵應用有數據、有流程、還能觸達業務人員。

　　零代碼與AIGC的本質都是將原本架構打散，重新組裝。換言之，兩者有著天然的契合度。

　　二、「AI搭建」錨定“副駕駛”

　　伙伴云，邁出了國內生成式零代碼的第一步。

　　“直接生成一個應用是不現實的。”老戴眼中的「AIGC+低代碼」模式，是嘗試自己握住AIGC的“方向盤”。

　　2022年9月，老戴和其團隊發現了ChatGPT、LLaMA這類大模型的能力優勢，出于對技術的敏感性和當下零代碼平臺所面臨的痛點問題，老戴和其團隊開始基于大模型，在伙伴云零代碼平臺上做一些可行性的嘗試。

　　要知道，ChatGPT 的原理是將大量的文字、圖片、視頻等“數據”進行集成，輸入到深度學習的神經網絡中進行學習、訓練出智能決策。例如如果在對話框中輸入“下雨天適合做什么?”，其技術路徑可以概括為在大量“數據”中，學習到“下雨天適合做什么?”下一個字該接什么。數據量越大，對于“下雨天適合做什么?”后面一句預測就愈發準確。

　　而生成式低代碼的模型，所需的預訓練“數據”則是協同表格、流程表單、分析儀表盤的各種“表頭”。例如在入庫環節，協同表格的“表頭”預設是商品名稱、商品編碼、入庫數據、入庫倉庫、倉庫編碼、當前庫位數、剩余庫位等;流程表單預設是“申請人-采購審批-入庫倉庫-倉庫管理員審批-更細庫存數據......”。

　　通過不同行業的不同入庫環節“數據”集成、學習、訓練，當某一行業入庫需求提出時，便可以迅速做出智能決策。

　　基于這種技術路徑，老戴和其技術團隊用了大半年的時間進行“數據”訓練，打造了伙伴云的生成式低代碼平臺——AI搭建。

　　不同于以往復雜、燒腦的交付流程，業務人員可以直接在伙伴云零代碼平臺找到「AI搭建」入口，在對話框中輸入語料，描述自己想要的應用，從而得到一個預搭建的效果，同時還能看到其他用戶搭建的思維和靈感。

　　不僅如此，在細分行業個性化需求以及細分場景的特殊目的上「AI搭建」也可以輕松應對。

　　例如在「AI搭建」對話框中輸入“營養配餐行業/食譜與客戶管理”，點擊生成系統，便會生成包括食譜表、訂單表、庫存表、客戶表、營養跟蹤表等專屬方案，且在頁面的最下方，搭建者可以選擇“立即使用”或“不滿意，詳細描述實現目的”。

　　從這點來看，「AI搭建」的路徑并不是普遍意義上的“一句話生成應用”，而是一個“輔助搭建機器人”的角色。

　　“我們并沒有把它當做一個‘自動駕駛’，而是‘副駕駛’。”在老戴看來，目前「AIGC+低代碼」的模式重點在于低代碼平臺去結合AI的能力，拉高平臺應用上限，降低平臺應用下限。

　　簡言之，如果將一句話生成應用形容成L4級的“無人駕駛”，伙伴云的「AI搭建」則更像L2+級的“輔助駕駛”。能解決什么問題、解決到什么程度、能不能落地，老戴對于「AIGC+低代碼」的應用邊界，十分清晰。

　　對于老戴及其團隊而言，以當前的技術，零代碼“頑疾”還無法被真正解決。而錨定“副駕駛”下的交互式AI搭建卻能夠改善。“根據內部員工對近50多個場景進行測試，平均能達到70～80分左右。”老戴對產業家說。

　　而這僅是伙伴云第一代生成式零代碼產品，當越來越多的數據被集成、學習、訓練后，這一分數將持續提升。

　　「AI搭建」平臺的落地，使得一些商業模式奔向顛覆性的改變。例如建模門檻大幅降低。“目前，「AI搭建」可以替代伙伴學院初中級培訓課程的水平，預計將為伙伴云降低30%～40%的成本。”老戴直言。

　　這意味著，80%因建模被擋在零代碼平臺外的業務人員，或許會因「AI搭建」，逐漸成為伙伴云的客戶，拉升伙伴云平臺的留存率。

　　總體來看，伙伴云打造的「AI搭建」現在談顛覆或許為時較早。但其一方面對于中小企業業務人員而言或將是一個創新性的產品;另一方面可使得伙伴云自身實現降本增效;另外在行業上，也是加速零代碼回歸零門檻本質、低代碼奔向了零代碼的一種新嘗試。

　　站在這個角度來看，「AI搭建」向內、向外，實實在在的創造出了價值。這種價值正在推動伙伴云走向產業深處。

　　三、「AIGC+低代碼」，產業數字化駛向深水區

　　「AIGC+零代碼」模式下，伙伴云將AI的角色定位于“輔助”，正在不斷加持產品力和服務力。

　　首先，伙伴云零代碼平臺的門檻將不斷降低，易用性增強、成本降低，產品力不斷加持。

　　其次，基于AIGC，伙伴云將衍生其他服務。“未來AI將成為低代碼平臺的標配，就像地圖于汽車的重要性一樣。”在伙伴云基于AIGC的未來展望中，老戴在其內部分享中表示，伙伴云還將繼續在AI搭建上持續發力，提供越來越多的生產力價值。很多過往難以想象的AI助力，將逐步變成現實。例如，對話交互式界面操作、對話交互式儀表盤構建與數據分析、對話交互式系統定制與升級、數據解讀、趨勢與預測……

　　這種基于AI的產品力、服務力，在助力企業數字化轉型的同時，也或將成為伙伴云這些率先進行嘗試的低代碼企業的新核心競爭力。

　　具體來看，在產業數字化的浪潮中，企業數字化轉型需求急劇增長。Gartner預測，未來5年至少需要開發5億個新應用才能滿足企業轉型需求，其中，65%將通過低/零代碼的方式完成，75%的大型企業將使用至少四種低代碼開發工具進行應用開發，且這一比例還在持續增高。

　　加之，目前國內IT人才資源十分匱乏，根據中國信息通信研究院最新發布的《數字經濟就業影響研究報告》顯示， 2020年我國數字化人才缺口接近1100萬，且伴隨全行業的數字化推進，需要更為廣泛的數字化人才引入，人才需求缺口依然在持續放大。

　　「AIGC+零代碼」或將更為快捷地滿足企業數字化轉型需求，彌補數字化人才缺口。從而推動企業數字化轉型，使其成為產業數字化轉型的有力助手。

　　不過，值得一提的是。從技術底層來看仍面臨一些問題。這也是當下「AIGC+低代碼」不能“一步到位”僅能滿足部分交互式需求的關鍵。

　　站在全球的視角來看，由于低代碼“數據”量較少，所以底層AI大模型在垂直行業的應用，并不像ChatGPT一樣智能，“目前AI還是有些傻，并且無法完全避免一本正經胡說的問題。”老戴直言。

　　而從國內的視角來看，問題則更為明顯，例如底層AI大模型訓練的數據質量與國外相比較低，且在算力方面差距較大。

　　英偉達推出的A100/***是目前性能最強的數據中心專用GPU，市面上幾乎沒有可規模替代的方案，是AI大模型芯片選擇的第一順位。但由于其供貨量降低、價格高以及美國對其出口限制問題，較難買到。國內的大模型廠商一般會選擇國產芯片或其他替代品，但在性能上也將大打折扣。

　　諸多因素下，導致「AIGC+低代碼」有著較大的局限性，最為明顯地便是，其無法滿足十分復雜的業務邏輯下的業務需求。

　　不過，伴隨著底層大模型不斷對低代碼領域大量“數據”進行學習、訓練，將輸出愈發準確的智能決策。對應的「AIGC+低代碼」也將迸發更強大的能力。

　　「AIGC+低代碼」仍有十分廣闊的想象空間。對伙伴云，以及一眾低零代碼廠商而言，新的時代正在來臨。