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当AI遇见低代码,奥哲开启数智平权新范式

2025.03.25

观点洞察

AI技术狂潮奔涌而来,DeepSeek凭借强大推理能力、低成本、开源特性三大核心优势,正在掀起一场AI普惠革命。

  

来源:DeepSeek-R1通过强化学习激励大型语言模型中的推理能力》

 

市场响应印证了这场技术变革的牵引力。一组数据显示,目前接入DeepSeek-R1模型的国内上市公司已经超过100家,一场大规模的“接入潮”正在进行。

 

然而,模型能力强是一回事,企业用不用得明白是另外一回事。

 

某区域性银行引入DeepSeek大模型,希望通过AI优化信贷风控流程。然而,尽管技术团队完成了模型部署,但无法将模型与客户数据平台、审批流程系统等核心业务系统有效对接,导致模型仅能孤立运行,业务人员无法直接调用结果,风控效率低。

 

当技术演进迈入深水区,产业界正在形成新共识,即大模型突破的是技术天花板,而商业价值的释放仍需穿越工程化鸿沟

 

低代码开发凭借其技术普惠性,正成为企业跨越这一鸿沟的关键。

 

在这场跨越工程化鸿沟的攻坚战中,奥哲以先行者姿态重构了企业数智化的实施范式。其低代码平台如同架设在技术与业务之间的转化器,让企业可以自主构建专属的Agent,实现业务的提“智”增效。


这种"全民开发"的实践模式,不仅实现了从"技术垄断"到"数智平权"的跨越,更在组织内部催生出"数字原生"的工作生态。

 

更具深远意义的是,这种自下而上的数智化变革正在引发链式反应。

 

当每个业务单元都能快速将AI能力转化为具体解决方案,企业整体的智能化进程便获得了指数级加速引擎。从单个组织的流程重构到产业链的协同创新,一场由工程化能力筑基的数智化浪潮正在重塑商业生态和行业格局。

 

一、AI落地难,企业“看得见,摸不着”

 

一个老生常谈的问题:为何时至今日,仍有企业看AI如空中楼阁?

 

这个问题说起来很简单。

 

一是“装不上”,AI模型部署面临技术、成本与算力的多重挑战。许多企业缺乏专业的技术团队,难以应对复杂的部署流程。同时,硬件采购、云服务租赁及运维成本叠加,使得企业望而却步。

 

二是“不会用”,尽管企业对定制化AI助手需求迫切,但真正落地却困难重重。从需求分析、数据清洗到模型训练与迭代,每个环节需要专业知识与技术积累,导致AI应用始终停留在设想阶段。

 

三是“用不好”,模型能力与企业场景存在认知鸿沟,比如通用模型难以理解企业的订单优先级规则、供应商评估体系等私有知识,无法真正融入业务决策流,AI能力无法真正转化成为生产力。

 

很明显,企业需要的不仅是一个AI模型,更是一个能无缝适配业务、易于部署、成本可控的“AI+”解决方案。

 

在连接DeepSeek等模型能力与企业业务系统方面,成熟度持续提升的低代码开发范式展现出独特价值。

 

 

基于低代码平台,业务人员可通过图形化界面直接参与AI流程搭建,将行业经验转化为智能规则,无需依赖专业程序员,大幅降低AI应用落地的门槛。

 

且低代码平台具备强大的系统集成能力,能连接企业ERP、CRM等核心业务系统,让AI实时获取库存、生产等动态数据,打破数据孤岛,确保智能决策与业务流紧密结合。

 

企业还可以基于低代码平台借助向量数据库与RAG技术,将非结构化数据转化为AI可理解的业务知识图谱。

 

在这个过程中,低代码与AI的结合,使得技术更加适配业务。

 

当企业私有数据通过低代码平台流向AI模型时,模型在持续反馈中迭代出贴合业务场景的决策能力;而低代码又将这种能力转化为可视化的业务规则引擎,反哺到ERP、CRM等系统形成闭环。这种双向赋能构建了“业务驱动AI进化,AI增强业务敏捷性”的正向循环。

 

由此可见,“低代码+AI”并非简单降低开发门槛,而是重构了AI落地范式。

 

AI技术从"概念热"走向"落地难"的现实困境,被技术热潮掩盖的真相慢慢显现:DeepSeek的技术普惠仅是起点,企业需通过低代码平台等工具,穿越“工程化鸿沟”,将AI能力无缝嵌入业务流程,才能真正释放价值。

 

二、数智化All in One,穿越"工程化鸿沟"

 

融合AI能力的奥哲低代码平台,正在成为一个解法。

 

其升级的云枢All in One低代码平台具备AI应用中台能力,支持多模型管理,企业Agent构建,助力企业实现AI创新,拥抱AI普惠价值。

 

奥哲强势推出的AI应用设计器,可编排企业AI技能库、建立知识库、提示词模板库及配置Agent应用。对于终端用户而言,还可随时唤起Bot并创建个人Agent助理。对企业而言,这意味着可基于统一平台快速构建部门级智能助手,将AI能力无缝融入核心业务流程。

 

 

值得注意的是,奥哲的All in One战略并非简单的功能叠加,而是通过分层融合AI能力,构建从底层开发到业务终端的完整链条,以系统性解决AI落地难题,助力企业在AI落地时“装得上、用得了、用得好”。

 

这可能听起来有些抽象。以奥哲服务的某上市证券公司为例,由于证券的业务特性,使其对数字化要求极高。

 

于是,该企业于2022年启动全场景数字化战略,着力推动AI技术从单点应用向全域覆盖升级。

 

战略落地的过程中,针对传统开发模式难以满足业务敏捷性需求、跨系统协同效率低等痛点,该企业选择引入奥哲·云枢低代码平台,并将其定位为“数字连接器”,通过三层技术融合激活存量科技资产,实现了“低代码+RPA+AI”超自动化模式。

 

具体来看,在流程标准化层面,将分散在400余个系统中的审批逻辑抽象为300+可复用组件,AI自动整合多源数据,比如债券尽调报告生成时间3天压缩至4小时;通过低代码流程节点联动RPA与AI技术,实现跨系统操作的智能闭环,典型场景中人工参与节点减少80%,错误率下降85%

 

经过三年实践,该企业的科技资产逐渐被激活,实现了全员智能办公,赋能业务人员快速、低成本、高质量地实现业务价值。

 

在金融证劵行业之外,深耕纺织与家居领域的三问家居则通过奥哲低代码平台实现AI技术与业务的深度融合。

 

该企业曾长期受困于传统设计模式效率低下、数据孤岛难以打通等发展瓶颈。

 

AIGC技术突破的契机下,三问家居基于奥哲·云枢低代码平台,成功构建了"三问凌云AI设计平台"。该平台依托低代码技术重构企业数字化底座,实现了从原料采购到终端销售的全链路协同,构建起覆盖产业链上下游的智能生态系统。

 

同时,三问家居通过将低代码与AI融合,搭建AIGC建模环境,构建了家居服饰AI设计数据库与模特量体试衣平台,提升了设计师的工作效率。这种"低代码+AI"的融合创新,不仅重塑了设计工作流,更催生出参数化设计、智能趋势预测等新型创作模式。

 

总结来看,这两个来自不同行业的数字化实践,恰能更直观地感受奥哲低代码平台的核心价值。

 

其不仅在于降低了技术门槛,更在于将复杂的AI技术“平民化”,让业务人员也能参与智能化改造,从技术平权,奔向数智平权。

 

AI+低代码带来的企业“数智平权”革命,就如同工业时代的电力革命般,突破实验室藩篱成为新一轮生产力革命的基石,工程化鸿沟将不再是技术难题,而是企业数智化进化的跳板。

 

三、数智化新形态下,开启数智平权新范式

 

随着AI技术的快速发展,数智化的形态已然发生变化。

 

一个肉眼可见的趋势是,在未来较长时期内,企业应用将呈现传统专业应用、融合 AI 能力的混合应用以及独立沉浸式 AI 应用(Agent)三者共存的格局。

 

 

与此同时,企业应用模型也将朝着通用大模型、行业或专业化模型、企业私有知识或小模型叠加应用的方向发展。

 

这一变革背后,是技术普惠化与企业需求碎片化的深度博弈,即企业既需兼容历史资产,又要快速响应AI原生场景创新,更面临跨系统协作成本激增的挑战。

 

面对这样复杂的挑战,低代码平台逐渐从开发工具升级为智能化转型的"中央枢纽"。成为连接三类应用形态、三层AI模型的"技术中介",企业得以用统一界面管理传统系统改造、混合应用升级、AI原生应用创新,大幅降低协同成本。

 

在这样的背景下,融合 AI 能力的低代码平台,将作为企业数智化的核心支撑平台,其价值和作用也将愈发直接和关键。其将通过技术普惠打破企业规模与资源壁垒,让数智化从“巨头特权”变为“生存标配”。

 

不过,也并非所有低代码厂商,都能具备这样的能力。

 

就奥哲而言,其本身服务了60%以上的中国500强企业,在低代码平台中大型客户整体市场占有率位列第一、连续8年稳居钉钉应用市场全品类销量第一。


  

也正是因为这一系列产品力和服务力,奥哲才成为AI时代,众多企业选择和信赖的伙伴。

 

据了解IDC发布的《中国低代码开发平台技术评估,2024》报告中,奥哲·云枢产品能力获满分五星评价奥哲2023至2024年度低代码产品收入位居低代码独立厂商榜首,获得了国际权威咨询机构灼识咨询(CIC)“中国低代码第一品牌”证书。

 

奥哲的产品力和服务力,也使得其自身价值远超工具本身,逐渐成为企业提供更智能、更高效的运营模式,助力企业在数字化转型的道路上更进一步的“快捷键”。

 

基于奥哲低代码,更多企业可以平等接入AI浪潮,实现从AI技术平权迈向数智平权,从传统模式向智能化驱动的全面升级。随着企业数智化升级,也将带来连锁反应,渗透产业链上下游企业,推动产业数智化的进程。

 

AI时代,数智化已不再是选择题,而是生存法则。企业要么成为冲浪者,要么被巨浪吞噬。当数智平权照进现实,冲浪者与观望者的差距,终将化作新旧世界的鸿沟。

 

奥哲,凭借其成熟的数智化解决方案和行业深耕能力,已然成为企业弥合这种差距的必选项。


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