奥哲在中国低代码中大型客户市场占有率连续多年位列第一，已服务60%以上的中国500强企业，客户覆盖制造、金融、建筑、石油石化、房地产、零售贸易、政务等多个行业；旗下产品「氚云」在钉钉上连续8年稳居应用市场全品类第一，服务中小企业数量超过20万家。

刚刚过去的3月，奥哲在北上广举办峰会，并发布了全新升级、全面融入AI能力的「云枢」All in One低代码平台，聚焦大中型企业的数智化转型需求。同时推出「AI应用设计器」，支持客户自己创建和发布企业级Agent。

在发布会后，我们和奥哲创始人、CEO徐平俊聊了聊从数字化厂商向AI技术服务商升级路上的思考。

Q：您观察到这一轮DeepSeek热潮，让企业客户部署和落地大模型发生了哪些变化？

徐平俊：确实在DeepSeek的V3、R1模型发布之后，企业客户、尤其是中大型企业探索AI的热情大涨，落地节奏非常快。

从我们的观察来看，两类场景部署DeepSeek大模型尤为踊跃。第一，原本大模型已经成熟的能力，今天部署成本显著降低，很多场景因此加速普及，例如企业知识库、制度库等。第二，DeepSeek-R1推理大模型的出现，让需要推理能力的场景加速落地，例如智能审批、合同审查校验等。

目前奥哲已经帮助多个客户落地这两类场景和应用，如中建三局、葛洲坝集团、茂名石化等。

Q：如何看AI对低代码市场带来的影响，是否会成为挑战？

徐平俊：我们坚定认为，AI对低代码市场会起到极大的促进作用。

低代码作为一个细分赛道之所以有其商业价值，核心是两点——1）让应用的开发效率更高，2）降低应用开发门槛，人人都能开发。

当低代码遇上AI，能够让这两个价值发挥得更加极致。低代码平台接入DeepSeek等大模型之后，可以通过Agent、Copilot、插件等AI能力，帮助企业更加便捷地构建和部署智能化应用。

与其说是取代或者竞争关系，不如说今天AI和低代码能力正在双向融合、双向奔赴，例如字节的Agent平台「扣子」在融入低代码能力；阿里的「宜搭」也在和AI能力做全面融合。

此外，随着大模型让企业的数字化、数智化加速和普及，长远看来将进一步扩大低代码的市场空间和潜力。

Q：AI Coding的普及，能取代低零代码吗？

徐平俊：实际上低代码和AI Coding服务的人群本就不同。AI Coding服务的更多是原本写代码的工程师人群；而低代码更多面向的是业务人员、IT人员和管理人员。

而且To B的复杂场景和系统，涉及的工作流还是比较复杂的，目前AI Coding更多是按照某个feature生成代码，距离实现全部的系统开发和可用性还有一定距离。

Q：在AI驱动的企业数智化转型中，低代码平台起到怎样的作用？

徐平俊：从中大型企业的实践来看，在未来一段时间，企业数智化转型由三种应用形态共同支持和驱动。

第一类是传统业务应用，如ERP、MES、CAD等专业软件在未来一段时间内依旧有其不可取代的价值；第二类是融合AI能力的混合应用，比如原来的应用调用基座大模型、行业模型以及企业小模型和知识库；第三类则是原生的Agent应用。

低代码平台有望成为连接三类应用形态、三层AI模型的“技术中介”，企业可以用统一界面管理传统系统改造、混合应用升级和AI原生应用创新，大幅降低协同成本。

Q：本次「云枢」All in One低代码平台做了哪些升级？

徐平俊：早在2024年初，奥哲就发布了融合低零代码一体化能力、AI能力、集成开放的「云枢」All in One低代码平台，今年我们再次进行了全方位的升级。

从低零代码一体化能力来看，我们面向专业开发者、IT管理员、业务人员等角色，构建了从“零代码配置”到“深度开发”的差异化能力支持。

例如，面向业务人员，我们推出易用、可视化的电子表格视图等“零代码配置”功能。针对复杂的业务场景，我们拆解和梳理业务流、提供模块化的能力，例如支持企业在B端实现产业链上下游供应商、经销代理商、企业以及内部各地子公司的统一连接，在C端帮助打通营销、成交、服务等全部链路。

AI智能方面，已经将AI能力全面融入「云枢」All in One低代码平台。

在开发设计层，业务人员可通过图形化界面直接参与AI流程搭建，而且「云枢」支持AI应用创建、AI辅助编码和AI流程创建，进一步提升开发效率，并推出「AI应用设计器」；业务应用层，让业务人员可以实现常用AI能力的一键接入，例如自然语言填单、自然语言报表分析、知识库查询、智能审批等；面向大型企业更加深入的场景，奥哲还能帮助客户定制Agent，按照不同行业、不同领域的需求打造差异化应用。

原有的集成开放平台和数据可视化能力也进一步升级。

Q：什么是「AI应用设计器」，如何理解？

徐平俊：我们将AI的工程能力封装为一个专门的产品——「AI应用设计器」。企业可以基于自身的知识库、数据库，创建、发布企业级Agent，同时将Agent按需无缝嵌入到自身的工作流中。

对企业而言，这意味着可基于统一平台快速构建智能助手，实现特定任务的自主规划、执行。

Q：面向大型企业更加深入的场景，奥哲可以帮助客户定制Agent应用。这类需求是否普遍？

徐平俊：Agent想要真正在客户场景发挥实质性的价值，例如达到90分的标准，合适的场景、优质的数据质量和大模型能力，缺一不可。

在决定是否要定制Agent之前，我们一般会和客户讨论三个问题。第一，识别需求是否适合和必要；第二，看ROI；第三，看数据质量。三个问题都达成共识之后再开发MVP（最小可行产品），之后不断优化、提升准确率。 

在讨论的过程中，我们也能够感受到客户越来越务实，最终还是回到自己的场景里，思考究竟能做到什么地步。

Q：未来中国企业级Agent会呈现怎样的格局？

徐平俊：实际上，Agent某种程度上可以理解为一个个小的SaaS。我个人认为，通用型Agent在中国可能会被大的厂商免费化；复杂的行业Agent，仍需要基于奥哲「云枢」等平台，帮助客户做定制开发；此外还有少量的垂直行业Agent，需要有一定的行业壁垒，比如面向面试、培训、销售等特定领域，结合行业实践与高质量的编排，有可能跑出来。

Q：您观察到企业客户落地AI能力的过程中，是否存在一些共性的挑战？

徐平俊：深入到企业客户，会发现To B市场是非常严谨的。

大模型热潮之外，我们发现企业场景与模型能力时常存在认知鸿沟，需要真实地从企业价值出发，对具体客户场景做理性分析，仔细甄别究竟哪些场景可以更多应用大模型。

比如我们和客户一起分析过一些场景，会发现压根不需要部署大模型，而是数字化没有做好，直接用系统就能够解决；还有的场景不需要大模型，仅需要一些如图像识别之类的小模型也可以解决；或者大模型部署后效果没有达到理想的预期，可能是因为企业自身的数据质量不够好。

此外，从大模型技术到企业落地还存在“工程化鸿沟”。从需求分析、数据清洗到模型训练与迭代，每个环节都需要专业知识与技术积累。

Q：对于AI落地的“工程化鸿沟”，奥哲又发挥怎样的作用？有哪些实际案例？

徐平俊：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。

奥哲希望做架设在技术与业务之间的“转化器”，发挥低代码平台在线连接、流程驱动、敏捷构建、数字智能和人人开发的优势，帮助企业快速开发应用，从企业数字化引擎升级为数智化引擎。

例如国内制造业头部企业西子联合基于「云枢」低代码平台，在极短时间内完成了QMS（质量管理系统）的调研与开发，囊括12个子模块50余项应用；电梯轻应用部分则由零代码技术支撑，让业务人员也可以快速构建6S检查、原料管理等车间应用。

基于低代码平台，可以让企业既兼容历史资产，例如能连接企业ERP、CRM等核心业务系统，又快速响应AI原生场景创新，解决跨系统协作成本激增的挑战。

例如申万宏源通过引入奥哲「云枢」，并将其定位为“数字连接器”，激活存量技术资产，实现了“低代码+RPA+AI”超自动化模式。  

Q：在今天这样一个技术路口，奥哲的核心竞争壁垒是什么？

徐平俊：首先是我们对于企业客户数字化和数智化需求的理解，以及用低代码和AI技术作为引擎去牵引企业实现目标的经验。

第二，我们更多站在企业视角，从一个完整的解决方案角度思考，如何让企业从拥抱AI到实现AI，例如围绕一家制造领域企业的需求，我们可能会应用和配套几十个Agent。

最后，To B领域从产品到让客户成功的过程中，仍需要大量的经验和实施方法论。多年来奥哲沉淀出一套确保数字化目标快速落地的方法论——AuthineWay低代码数字化方法论，全流程赋能客户共创，这也是奥哲今天整体客户满意度很高的原因。

Q：在低代码和AI持续融合的路上，奥哲有哪些变和不变？

徐平俊：今年已经是奥哲创立的第15年，我们的团队从ERP到BPM时代，再进入移动互联网时代、低代码时代，以及今天的低代码融合AI时代，我们一直在穿越。但无论是低代码还是AI，我们终究要回到To B服务的本质，回到我们的产品和方案。

当然，我们也要“思危”“思变”。目前奥哲产品融入AI大模型能力，把客户服务好，这叫跟上了时代，没有掉队；下一个阶段，我们希望低代码和AI融合之后，能够在更多垂直行业里拿出领先的解决方案，这样才算把握住了时代机遇；过程中再持续探索最前沿的技术，例如AI和低代码开发态的融合，实现奥哲拥抱AI的全面升级，以此保证奥哲的领先态势，持续助力企业数字化与智慧化转型。