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09/07
中烟创新低代码开发平台，数字化转型的加速器
在数字化浪潮席卷全球的今天，企业如何快速响应市场变化、提升业务效率，成为了摆在每个企业面前的重大课题。而在这个背景下，低代码开发平台凭借其高效、灵活、易用的特点，成为了企业数字化转型的重要推手。今天将为您揭示低代码开发平台的魅力所在，带您走进数字化转型的新时代。低代码开发平台：掀起企业开发新革命传统的软件开发模式往往需要大量的代码编写和调试工作，这不仅增加了开发成本，还延长了项目的交付周期。而低代码开发平台则通过预制的模块和可视化的开发工具，让开发者能够用更少的代码实现更多的功能，极大地提高了开发效率。此外，低代码开发平台还降低了技术门槛，使得非专业开发者也能参与到软件开发中来。其凭借提供图形化的界面设计以及模块化的组件，让开发者能够借助简单的拖、拉、拽等操作去达成应用开发，极大地降低了软件开发的繁杂程度。这种高效的开发方式不但加快了应用程序的构建进程，还削减了开发所需的成本，给企业的数字化转型给予了强有力的支撑。这种“全民开发”的模式不仅加速了项目的推进，还为企业培养了一批具备数字化技能的新型人才。低代码开发平台如何助力企业数字化转型？在竞争激烈的市场环境中，企业需要快速响应市场变化，推出符合客户需求的新产品。以往，由于软件开发的复杂性和漫长周期，企业在应对市场变化时往往显得力不从心，新产品的推出也常常受到时间的限制。而低代码开发的快速高效特性为企业带来了新的机遇。它使企业能够迅速调整和优化应用程序，以适应不断变化的市场需求和业务发展。通过大大缩短开发周期，企业能够更快地将产品推向市场，抢占先机。这种加速产品上市时间的能力，为企业在激烈的市场竞争中赢得了宝贵的时间优势，有助于提升企业的竞争力和市场占有率。提升业务效率对于企业而言，低代码开发平台具有显著的优势。利用这一平台，企业能够依据自身独特的业务需求，独立自主地开发出定制化的应用程序。这使得企业的业务流程能够实现自动化和智能化的转变。以往繁琐的人工操作得以简化，不仅大大提升了业务处理的效率，减少了时间成本，还显著提高了处理的准确性，降低了出错的几率，从而为企业的发展提供了有力的支持，助力企业在激烈的市场竞争中占据更有利的位置。低运营成本低代码开发平台为企业带来了成本上的优势。它有效削减了传统软件开发里的冗余环节，大大降低了开发所需的成本。而且，因其能够显著提高业务效率，使得企业在运营过程中能减少资源浪费，进一步压缩运营成本。这样一来，企业的盈利能力得以增强，有更多的资金用于发展和创新，从而在市场竞争中更具活力和竞争力。随着人工智能、大数据等技术的不断发展，低代码开发平台将拥有更加广阔的应用前景。未来，低代码开发平台将更加注重与这些新技术的融合，为企业提供更加智能化、个性化的开发体验。同时，随着越来越多的企业加入到数字化转型的行列中来，低代码开发平台的市场规模也将不断扩大。北京中烟创新科技有限公司（简称：中烟创新）借助自研低代码智能开发平台，在多个关键系统取得了很大的进步。在采购文件编制与审核方面，实现了更高效、更准确的操作；标书查重工作得以精准开展；智能合同审阅变得更加便捷可靠；智能稽核平台使财务稽核提升了效率与精度；“一项一卷”全过程AI辅助审核更是为烟草监督管理发挥了重要作用。这些成果共同推动了企业数字化转型向更深处发展。展望未来的技术革命，低代码开发的重要性愈发凸显。它将成为开发人员的得力伙伴，携手应对各种挑战和机遇。在探索未知的道路上，低代码开发将助力开发人员以更高效的方式创新，为创造美好的未来贡献力量。它将不断拓展应用领域，提升技术水平，为各行各业带来更多的可能性，共同开启充满希望和创新的新征程。本文来源：R艾瑞网文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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09/07
新质互联网”解读：新在哪里，利在何处？
日前举办的第三届中国IPv6创新发展大会上，中国工程院院士邬贺铨在演讲中提出了一个新的概念——新质互联网。何为新质互联网？目前还没有非常明确的定义，但和新质生产力有着脱不开的关系。传统生产力往往通过线性的扩张实现经济增长，新质生产力追求的则是通过技术和模式创新，推动经济的跨越式发展。以跳跃式技术演进著称的人工智能技术，被认为是发展新质生产力的主阵地。而贯穿算力生产、传输和应用全流程的网络，在AI时代扮演了关键基础设施技术底座的角色。特别是在AI已经成为经济增长的基础性力量，千行万业都在发生深刻变化的背景下，互联网技术需要同步创新升级，以满足日益增长的智能化业务需求。由此引发的一个话题是：新质互联网“新”在哪里，要解决哪些问题，都有哪些应用场景？01不只是新名词，而是时代需求正如外界所熟知的，互联网诞生于上世纪60年代末，距今已经有55年的历史，核心基础就是大名鼎鼎的IP协议，演进出了IPv4、IPv6、IPv6+等多个版本，早已像空气和水一样成为生活中不可或缺的一部分。既然互联网并不是什么新技术，而且有着比较清晰的演变路线，邬贺铨院士为何要提出“新质互联网”这个新名词呢？因为在大模型主导的智能化浪潮下，现有的网络技术已经无法满足新的需求，甚至已经在某种程度上成了AI发展和应用的瓶颈。直接的例子就是大模型训练。目前主流大模型的参数量已经达到万亿，训练的数据量从几TB增长到了几十TB,对算力的需求也从千卡扩大到了万卡。为了满足庞大的算力缺口，国内在建的智算中心已经有上百个，通过算力网络将各个智算中心连接起来，以满足持续增长的算力需求，业已成为行业内外的共识，网络层面的种种不足也因此被暴露了出来。比如网络吞吐效率的下降。以外界热议的50万卡集群为例，仅仅是网络拓扑由二层变成了三层，路径数就从450万陡增至300亿。倘若不在算法和协议上的创新，传统哈希算法在三层网络调度情况下，整网的有效吞吐率将从50%下降到20%，极大影响算力效率。再比如网络运力和丢包现象。目前智算业务90%的流量为“大象流”，即每条流达到10个G乃至以上。但传统网络由于负载均衡问题，只能发挥25%的网络实际运力，会造成50%的算力资源闲置；且传统网络在跨域协同训练时，丢包的敏感度比平时提升了百倍，0.1%的丢包就会导致训练效率降低50%，导致算力资源的浪费。以及愈演愈烈的网络安全告警。进入智能化时代，攻击和防御的对抗也在不断升级。AI被黑客用于攻击后，每年新增1亿以上新的病毒变种，而且10秒钟就能够发起组织大量的僵尸阻击，发起T级别以上的DDOS攻击。面对每天10万次以上的安全告警，人工处理的方式已经疲于应对，90%以上的告警由于人工的限制，无法及时发现安全隐患。同样被网络制约的还有消费端。无论是生成式AI催生出的AIAgent需求，视频会议、元宇宙、云游戏等新业态，还是自动驾驶、智能制造等业务，很多体验需要保障时延在20毫秒以内。就像“忽冷忽热”的XR,每一次有新产品出现时，都会吸引不少用户的兴趣，可时延超过20毫秒就会出现眩晕，一次次因为网络“浇灭”了消费热情。上述提到的，仅仅是智能化转型中遇到的冰山一角。只有网络吞吐率低、可靠性差、安全隐患多、时延高等问题被彻底解决，才会让生产力有新的飞跃。正如邬贺铨院士在演讲中所强调的：“新质互联网的提出是对接时代需求的深刻回应，不仅是对IPv6的进一步升级，还是面对智能时代的全面创新。”02不是未来时，而是现在进行时未来的技术无法解决眼下的问题，所以在“新质互联网”的技术方向上，邬贺铨院士的初衷并非是颠覆现有的技术，理性地呼吁大家在现有IPv6的方向上持续创新，赋予新的能力和内涵，探索新的创新空间。也就是说，“新质互联网”并不是一种未来时，而是根植新质生产力需求、解决当下网络痛点的现在进行时。其中比较鲜明的技术方向就是IPv6+。只是当前IPv6+的重心是网络感知业务、优化信道、适应运营商的业务需求，尚未完全赋能于实体产业。这或许是邬贺铨院士提出“新质互联网”的另一重原因，呼吁业界回归互联网创新，在网络层做更大的文章。比较乐观的是，国内的中国电信、中国移动、中国联通、中国广电均已大规模部署IPv6+相关技术。截止到2024年5月底，我国IPv6活跃用户数已达7.94亿，政府、金融、能源、交通、教育、医疗、制造等多个行业和企业已经规模化部署了IPv6+网络。期间遇到了许多旧技术解决不了的问题，正尝试用新技术和新思路去解决。针对智算中心算力利用率低的问题，中国移动提出了“以网强算”的思路，基于全调度以太网技术方案构建新型智算中心网络：在高带宽方面，提出将800GE作为智算中心组网的重要代际节点；在高性能方面，创新了以太网转发机制，实现了高精度负载均衡、网络层原生无损及低延迟……预计在万卡集群上，可以提高25%的算力性能。针对跨域协同训练的传输问题，中国移动、中国电信和中国联通均提出了“广域高吞吐”相关技术，基于协议层的创新，将窗口的触发机制、新型的传输协议、拥塞算法等进行组合，并先后完成了技术的验证。以中国移动为例，将贵州天眼采集的数据传输到北京计算，中间跨越2200公里的距离，依然能够实现6.2Gbps的稳定传输。针对产业端和消费端普遍关心的时延问题，中国移动和中国联动正在攻关算力路由。由于计算时延和网络时延同量级，仅在网络层优化，很难将时延控制在20毫秒以内。算力路由的方案是将算力的因子引入路由中，改变过去只以距离向量来计算，而是加入算力因子、多维信息进行路由联合优化，通过算网融合进一步优化时延。可以看到，除了自身网络和业务发展需求，三大运营商均已聚焦产业趋势，攻克核心技术。不只是运营商，参与其中的还有设备商、互联网企业、应用提供商、终端制造商等等。一个不应被忽略的信息是，就在第三届中国IPv6创新发展大会的“IPv6+”创新发展分论坛上，中国信息通信研究院、中国电信研究院、中国移动研究院、中国联通研究院、华为、国家信息中心、中国石油、国网信通、中国科学院等联合启动了“新质互联网创新发展计划”，将深入挖掘技术需求、探索技术方向、推动技术标准。言外之意，围绕新质互联网的创新和探索，产业界正在合力驱动，不断为新质生产力注入新动能。03新路标已定，创新正照进现实按照技术创新的一般规律，大多始于需求驱动，然后在价值被验证后逐步规模化应用。沿循这样的轨迹，当“新质互联网”成为网络演进的新路标，各种创新将如繁花绽放，改变每一个人的生活方式。至少就现阶段来看，“新质互联网”的技术创新和落地部署正在有条不紊的进行，价值也已经在一些场景被验证。作为首家推进IPv6+和SRv6试点部署的大型国有银行，中国银行将“新质互联网”的部署和创新提升到了金融科技战略高度，建立了一个灵活、高效、智能的网络架构，通过动态算路、动态感知、多重防御等手段，实现了网络资源带宽的动态优化配置，并确保了时延、敏感业务的高效运行。同为“新质互联网创新发展研究计划”参与方的国家电网，2021年就建成了以IPv6为架构的业务承载网，将SRv6、SDN等新技术应用到电力数据网中。对内实现了国家电网3D数据中心和27家省市数据中心的高速互联；对外重构了CDN加速网络及智能DNS系统，降低了用户访问的路径和时延。像中国银行、国家电网一样的企业还有很多，他们走在数智化转型的最前沿，最早认识到了新质互联网的价值。倘若将智能化比作一台汽车的话，算力、算法和数据构成了汽车的引擎，网络就是它的动力传输系统，如果动力传输系统太落后，即使是再强劲的引擎，汽车也跑不快。理解了这一点，就不难读懂中国银行、国家电网等企业抢先布局的原因，同时也提供了一个窥探新质互联网应用场景的窗口。借用中国信通院技术与标准研究所副所长曹蓟光的观点，新质互联网的应用场景主要有两个：第一，实现高质量的算力和数据。新质互联网将打破网络吞吐率、运力、丢包率等瓶颈，一些碎片化的算力将化零为整，极大地提升算力的利用率，降低算力成本，加快智能制造、机器人、自动驾驶等新业态的普及。第二，高性能连接新的网络实体。从以前的联人、联物，到联接更多的数字人和智能体。可以想象，一个人可能有多个智能体在云端为他服务，安排他的衣食住行并控制预算，全方位提升生活与工作的效率和舒适度。由此再来理解“新质互联网”的价值，既是新质生产力，也在适配不同行业的业务承载需求，支撑各行各业的数智化转型。一张高速、高效、灵活、智能的网络，和大模型、芯片、大数据等“根技术”一样，是人们进入智能化时代不可或缺的基石，焕发创新活力是必由之路。04写在最后互联网诞生至今的55年里，核心技术没有发生太大的变化，现在已然到了和AI结合向新质互联网演进的关键节点。既是机遇，也是挑战。需要产业上下游在设备、协议、管控、安全等多维度持续协同创新，满足更多的业务诉求，挖掘更多的应用场景，以技术为桥梁，开启智能化时代的网络新篇章。本文来源：R艾瑞网文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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08/30
药企上AI工具，何时能创收？
从业者试图为大模型找到更多使用场景，来给营收、融资增加筹码AI大模型一个更新的尝试，是帮助药企开拓市场。在一位从事AI成果转化的研究人员看来，大模型在医药的应用，目前进度较快、用得比较早的位于整个链条两端，一端是辅助新药研发，另一端则是药品市场研究，这是一个从两端逐渐往中间环节过渡的过程。大模型能在何种程度上帮助药企营销创收，不同企业有各自的解法。No.1辅助药企做市场营销在企业纷纷盯着降本增效的当下，如果能使用合理的工具来让企业增加收入，是一个颇为实际的方向。数字员工“白小柒”，是中药企业云南白药的一次尝试。至少在2020年引入IBM公司的人工智能及相关技术，到2023年10月，云南白药基于人工智能模型打造的“白小柒”上线。员工在工作中遇到业务问题，不用问他人，在办公电脑上咨询“白小柒”，马上可以得到帮助。“白小柒”，定位于药品销售的助手、产品研发的助理、健康品营销的写手。云南白药2023年年报称，毛利率26.51%，主要在于公司实施内部精益运营，实现降本增效。其中，2023年10月公司的第一位数字员工“白小柒”上线，提升了员工办公效率。这是AI大模型尝试的一个更细的分支。云南白药集团首席信息官（CIO）李少春在一个会议中表示，所有企业都应该建立自己的AI团队，但不是AI科学家团队。在大模型范式下，技术分工越来越细，企业的AI算法工程师重点需要了解基于大模型如何微调和构建相关训练数据，以及提示工程和相关应用，就已经能解决许多过去小模型存在的问题。在李少春看来，大模型底座工作交给大模型平台公司来解决，这样可以降低应用门槛，扩大应用范围，并更深入行业领域。已有专门为企业营销而设计的垂直大模型产品。8月8日，东信集团发布了一款营销大模型，主做创意营销内容生成、AI智能营销咨询、营销方案智能生成，覆盖社交媒体的文案生成、营销短视频的自动生成、策划方案自动生成等。该公司董事长刘杨称，营销领域，将是AI大模型最早能大规模商业化的场景应用之一。一位医疗领域投资人分析，专业从事企业数字营销的公司，是很需要大模型的，因为大模型可以基于各种标签维度做市场筛选，判断并匹配潜在客户。“最好的一点就是它是增收工具，相对来说会更好卖。”No.2做单一任务更擅长几乎没有药企只为了促进市场营销而去特意配置一款自己的AI大模型，功能多的更受欢迎。在OpenAI的支持下，疫苗研发公司莫德纳（Moderna）在内部引入了生成式AI。在生成式AI帮助下，不仅莫德纳的法规团队人员可以快速获得清晰的合同摘要，还可帮助员工快速获取内部政策，无需像以往一样在数百个文档中搜寻，以提高工作效率。此外，莫德纳的公共关系团队用ChatGPTEnterprise，构建了一个生成式AI聊天机器人，可以辅助创建季度财报电话会议的PPT；另外一个聊天机器人则可以帮忙把生涩的生物技术术语，转换为平易近人的语言，以方便和投资者进行沟通。另一家与OpenAI合作的医疗企业——OscarHealth，做了一个AI助手，可以跟踪报销流程，自动回答有关患者报销的问题，将处理报销所需时间缩短一半。这实际上还是在使用大模型的文本生成、问答能力，只不过将工作场景放进了医疗领域中。然而，仅做助手还不够，人们期待大模型能给市场分析和营销带来更多创意，突破固有的经验。云南白药还在持续训练“白小柒”内部知识，不仅让它成为熟练掌握白药集团内部知识的上岗员工，还希望它能成为药品销售的小助手、产品研发的小助理、健康品营销的小写手等。市场人员一直在苦苦追寻最佳的售卖方案，想知道一款药为什么能够卖得好，哪些路径是真正行之有效的。然而，即便是经验丰富的销售员，也只能基于过往经验或对行业的理解去做分析，很难跨出已形成的知识架构再去思考问题，所以难有创新点。而通过大模型分析市场数据会产生新的可能性，给市场分析人员以更多启发。零售数据分析公司IntelligenceNode，就推出一个零售竞争情报平台——Incompetitor，能够分析竞争对手的定价数据，帮助零售商和品牌商监控竞争对手。是的，当具体到每项功能，越是单一、明确，越容易让大模型去实现。这是当下从业者们在实际应用上的一个共识。在营销领域使用AI大模型的过程中，卫瓴科技创始人兼CEO杨炯纬意识到，直接将AI应用于复杂业务场景中，往往效果不佳，需要企业首先梳理业务流程，然后再在具体环节内引入AI，这样可以通过AI总结聊天记录、生成个性化营销内容等方式，去逐步提升营销效果。也就是说，某位销售人员发来一条信息，或者某次条理清晰的拜访，其内容大纲，或者说“话术”，很有可能就是AI写出来的。而对方的反馈，无论是接受了还是拒绝了，这些行为也成了数据，以帮助AI更懂人。“AI没法形成全链条的应用，它目前只能在单点上用一下。”在上述研究人员看来，人们不敢尝试让AI去触碰业务的核心地带，不放心，但一直不让它碰就能力不够，像小学生升不了学，始终卡在小学阶段上。No.3不明确的收益尽管还没有一家医药企能公布出具体从人工智能工具中得到实惠的数据，但多数业内人士还是认为其未来价值的确可期。咨询机构麦肯锡在2024年一季度询问了100名美国的医疗保健行业核心人士，包括支付方、服务提供者和医疗保健服务技术集团在内。结果显示，超过70%的医疗保健组织受访者表示，其所在的组织要么已经在使用生成式人工智能工具，要么正在对其进行测试。7月25日，麦肯锡发布了上述报告。在生成式人工智能在医疗领域投资回报率上，大多数受访者表示仍处于概念验证阶段，已经在实施的数量不多，但约60%已实施AI的人，要么已经看到了积极的投资回报，要么抱有这样的期待。而国内大多数药企，仍在观望中。一位AI营销从业者表示，当下有意向尝试AI的企业，要么是预算少了、业绩考核多了，要么是预算增加，但要用钱的地方更多。很多预算是要一分钱掰成几瓣去花。大模型落地企业的方式主要有两种。一种是企业私有化部署大模型，它可以保证企业的数据安全，但部署成本高达数百万元。另一种是调用厂商的大模型API（应用程序编程接口），部署方式相对简单，成本也低。花出的钱，企业希望换到的是销售效率和成交率提升，这也是企业生存下去的关键，更重要的是能给营收、融资增加筹码。然而，在工业领域，包括制药业在内，由于内部数字化程度不足，大模型拿来就能用上的比较少，一般需要参与合作的大模型团队从头干起，甚至先去给企业整理内部数据，打基础，然后再上大模型。这一来成本就不可能低。“大模型产品和作为埋单方的企业，双方的需求不是一回事，这是一个现实的矛盾。”上述AI营销从业者认为，数字化转型的服务商，目前必须调整自己的预期，在有限的预算下，一定得帮埋单方实现开源节流，要么有效扩大市场，要么节省成本。以往那种捕捉时下热点推荐给企业，流行什么就建设什么的方式，到今天已经越来越难实现了。另外，训练AI大模型，数据的数量和质量都很重要。一位AI辅助营销行业的从业者也表示，去一些企业里问了就发现，其实企业的数据没有收集好，尚不具备数字化的基础。数据量凑不上，无法对大模型进行专业化的训练；数据量够，但质量低下，会让大模型“智力”倒退。上述研究人员遇到过，有机构提供数据让他去训练大模型，但数据质量不够好，训练完了性能反而下降了。需求难以匹配，企业对此有许多抱怨，一是花了很多时间，太慢，二是价格因此更贵了。这又让企业对使用AI的成本更为在意。对人工智能的大额投入，真能带来与之相匹配的收入增长吗？在全球市场也有不少反对意见。6月底，巴克莱银行分析师罗斯·桑德勒（RossSandler）就公开表示，在大模型领域的投入与创收在数字上似乎并不平衡，华尔街的预期是到2026年，人工智能将比计划多花费约600亿美元，但可能只带来额外的200亿美元的收入。高盛公司资深股票分析师吉姆·考夫洛（JimCovello）也表示，尽管AI大模型公司的股价一路走高，但这项技术还远未达到实用所需要的水平。他提醒，“过度建设尚无实际用途或者尚未就绪的成果，往往会招致糟糕的结果”。本文来源：36氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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08/30
互联网重构“规则制定权”，周期性谋咒开始轮转
中国互联网产业进入Web3.0，面临生产力重构。周期“魔咒”又开始轮转了。产业趋势叠加资本周期，使得任何产业都有其周期性规律，传统资源产业是如此，科技产业亦非例外。刚刚迎来30周年庆的中国互联网赛道就正处于新一轮小周期的节点。随着移动用户量逐渐被开发利用至阶段性顶峰，近年来有关于中国互联网赛道正在迈入成熟期的看法一直没有停歇。这一判断结果的重要依据包括，一是成长股投资范式下，收入是判断周期阶段的最可靠指标，而目前该产业企业的收入增速明显放缓，资本积累也达到了一个新高度。其二则是，整个市场的矛盾焦点也正逐步从需求端转至供给端。然而，近日据工信部发布的最新数据显示，总体上，24H1规模以上互联网企业业务收入继续保持增势，同比增长5.6%，增速较去年同期增加3个百分点；同期利润总额增长1.9%，。这些数据似乎又在表明中国互联网企业仍处于成熟期的左侧。那么，事实上终究为何？中国互联网的那些年大周期实则是一个存在连续性的整体。所以，在判断一个产业当前的发展周期，首先必然是要拉长时间维度，对其过去的产业周期做一个定调，再来根据现有表现做出最新的周期判断。而中国互联网产业，来到2024年，正好走到了发展的第三十载，产业周期已由技术导入的Web1.0阶段，进入了Web3.0新技术迭代期。自1993年搭建基础网络、关键资源建设起，到以网易、搜狐、新浪三大门户网站为代表的首批互联网企业相继成立，中国互联网产业迎来第一波热潮。尤其是进入千禧年后，互联网信息服务业体系逐步建立，同时以搜索引擎、电子商务、社交网络等服务为核心的互联网企业迅速崛起，全链条产业格局基本建立。此时，也就是Web1.0时期，国内互联网产业尚处于技术导入期。而第二波热潮，则是伴随全球互联网泡散去，宽带网络建设也被上升为国家战略，网民数量激增，此时以智能手机等智能终端为载体的移动互联网兴起进一步带动了中国互联网发展进入加速发展阶段。这一时期，中国互联网产业本质上更多的是大环境下，基础技术加持带来的人口红利爆发。此时依赖流量的平台型互联网经济也由此得到快速发展，包括淘宝、美团、大众点评等生活服务平台快速壮大。这一阶段也被称之Web2.0平台时代。然而这时候的平台经济确实是在很大程度上加快了整个互联网产业的发展，但一方面，以先发优势，把控流量入口，几乎垄断产业链主要利润的大平台导致了数据作为生产资料的垄断和不平衡，而数据的生产者不掌握数据的所有权。另一方面，不同于集齐了操作系统、主控芯片等软硬一体尖端技术支撑的美国互联网产业，当时中国互联网产业的科技属性仍有很大提升空间，包括“赫赫有名”的阿里巴巴、字节跳动、网易、腾讯等互联网大厂，其实更多的还是在圈、守流量。因此，当时间来到国内基础算力基本完善的2020年后，基于P2P网络原理构建的去中心化网络生态开始去改变这一切。此时，互联网产业链中各大企业纷纷开始以技术变革更新来提升其生产能力与生产效率，尤其是完成前期资本积累的大厂，一边持续加码融合创新应用，一边以其庞大的资本、资源等优势，投资并购众多有前沿技术研发实力的科技企业，补齐短板。可见，当前的中国互联网已经发展成为一个商业化的巨大网络生态系统，但整体仍处于以互联网信息技术驱动的技术周期，位于Web3.0阶段。这一阶段，归根结底，其实是整个产业试图以更先进的生产力对落后、或者不适配生产关系进行一次重构。而重构意味着此前占据先锋的各大互联网大厂将迎来莫大的挑战。互联网赛道的“规则制定权”在重构事实上，互联网平台产业的王朝更迭逻辑，本质是供需层面围绕的核心X变量迭代。而当前聚焦于先进生产力升级的中国互联网产业，其核心矛盾点自然也转嫁至供给端，而非过去的需求逻辑了。一方面，需求端，移动互联网月活用户量早已进入微量增长之际。QuestMobile数据显示，截止到2024年6月，移动互联网月活跃用户规模增速仅有1.8%。此时，互联网赛道的收入增速同步放缓，过去的高速成长期似乎逼近结束。工信部数据显示，2021-2023年间，规模以上互联网企业业务收入增速分别为21.2%、-1.1%、6.8%；24H1增速则为5.6%，同期利润同比增长1.9%。可见，近几年中国规模以上互联网企业的收入增速出现较大波幅，整体呈下滑态势，收入低速增长。另一方面，供给端，随着去中心化的网络生态得到初步构建后，互联网企业的垂直服务方向被进一步细化，从而衍生了许多新业态、商业模式，以及应运而生的新大规模级企业，例如以低价策略快速成为巨头之一的拼多多、以内容直播实现飞跃的字节跳动、快手。而与此同时，按照诺维格定律，当一家公司在某个领域的市场占有率超过50%后，其增长往往将受制于行业，无法再使市场占有率翻番，必须寻找新的市场。这意味在电商领域的市占率达约45%的淘宝将出现增速放缓的必然性，阿里巴巴则有打造新引擎的必要性。事实上，盘点微软、特斯拉、谷歌等走在世界前例的科技巨头，可发现一个共性：从未停止探索在新领域打造第二增长曲线的步伐，甚至在核心利润池仍处高速成长期，就开启了新的增长步伐。因而，虽然包括体量最大的阿里巴巴、亦或是一跃成为“黑马”巨头的拼多多、字节跳动等互联网平台企业，其增速其实均仍在稳健增长。但是中长期，仅靠现有核心业务的迭代更新，下收入滑是必然趋势。近期，各大电商平台开始放弃之前的价格策略，开始重回GMV道路就是这一可能的证明之一。当然，更重要的是，缺乏第二增长曲线的互联网大厂，将在生产关系的重构中逐渐失去对自身已拥有的“规则制定权”的把控。据工信部数据，24H1以新闻资讯、社交等信息服务为主的企业互联网业务收入同比增长9.5%，增速较前5个月提高5个百分点。而这恰好是AI技术落地之初，最容易商业化的领域。而AI技术渗透相对较低的本地生活、旅游等生活服务领域企业互联网业务收入增速小幅回落，以大宗商品、农副产品销售的网络销售领域企业就更不用说了，同期收入增速由正转负。其实，早在2023年腾讯、阿里巴巴公布的财务数据就表明了AI加速赋能、国际化正成为信息服务类大平台实现高质量增长的主要驱动力。与之相比，拼多多、美团的增长仍得意于消费需求本身、以及业务生态不断完善等。可见，AI等先进技术或许已悄然开始分化这些规模以上互联网企业了。并且从大趋势上来说，AI等先进生产技术在赋能了规模以上互联网企业巨大的降本提效能力之时，也会孵化出更多科技新势力。因此在新的一场先进生产力对生产关系的重构中，规模以上互联网企业其实的迫切需要创新动力来守好擂台的。强科技属性必是互联网厂的最终归属无可争议，中国互联网企业的相关收入确实进入了阶段性的低速增长期，产业的发展逻辑也由需求端转至供给端。但产业的成长性或许正在面临一些周期阵痛，但却并未消散。一方面，为了应对不断变化的市场环境，大多互联网企业都在试图采取多元化的发展战略来保证高质量经营，包括以技术支撑来挖掘新的消费需求场景，或者在“出海潮”中，利用其雄厚的资源优势获取更广阔的全球市场等。而另一方面，其实市场更应该看到的是，在AI、大数据的窗口期中，中国互联网企业已经开始感悟其科技属性了，而不再像过去一样，仅仅聚焦于高科技服务和周边产业，纯像是商业公司，至少头部大厂是如此。如，阿里巴巴重投五家大模型独角兽公司，并以通用大模型来布局AI算力基建；字节跳动则用豆包大模型大搞直面C端的AI应用；腾讯则聚焦于金融大模型、医疗大模型、教育大模型等产业大模型的落地。不过整个行业来说，大多企业的科技定位仍亟待增强。数据显示，上半年，我国规模以上互联网企业共投入研发经费459.8亿元，同比增长1.2%。但体量不足总收入的5.29%。要知道务实地投入研发是企业拥有以创新跨越经济周期并保持竞争力的可能的先决条件。因此，对于更多规模以上互联网企业而言，想要跨越新一轮生产力与生产关系的调整周期，不被出清淘汰，加码尖端技术的研发实属必要。当然，还要点出的是，对于领跑巨头企业而言，科技聚合的垄断红利不该是其掌握行业规则的目的，而应该是其持续创新和寻找增长动力的手段。将这些超额些利润投入到创新与科技发展中，以持续提升全要素生产率，确保企业在合规的同时也能保持其市场领导地位，并以鲸鱼效应驱动全产业的发展，才是一个产业的健康发展应有态势，也是大企的担当体现。本文来源：36氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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08/24
用AI一键生成PPT，4000亿办公赛道冲出AI应用黑马
“各行各业都可以用AI去重做一遍。”AIGC科技企业「爱设计&AiPPT.cn」创始人/CEO赵充如是说。针对“制作PPT”这一办公赛道中的细分场景，「爱设计」用AI重做了一遍。在去年8月上线了AI产品AiPPT.cn,将PPT的生成方式极度简化——输入标题或导入文档，就能一键生成PPT,且支持在线编辑。4个月后，AiPPT.cn月活跃用户数（MAU）就突破百万大关。最新数据显示，平台月访问量已接近500万，在国内PPT细分领域排名高居榜首，并跻身国内AI产品总榜前十，成为名副其实的AI应用黑马。不久前，「爱设计&AiPPT.cn」宣布完成B1轮融资。本轮融资由A股上市公司视觉中国领投，星连资本和36氪跟投，这是「爱设计&AiPPT.cn」在短短4年内获得的第四轮融资。此前，「爱设计&AiPPT.cn」已经获得了心元资本、微梦传媒、视觉中国、信天创投、策源创投、亚杰基金及知名战投方投资。竞争激烈的AIGC领域，爱设计&AiPPT.cn为何能杀出一条血路？成立于2018年的「爱设计&AiPPT.cn」，又是如何借着AI2.0崛起的？AI创业，是AI原生应用更能破局，还是有行业积累的项目更有胜算？创业黑马采访了「爱设计&AiPPT.cn」创始人/CEO赵充，他向我们详细分享了鲜为人知的故事。01不要凭空创造市场“AI技术虽然重要，但只是众多功能之一。”在赵充看来，AiPPT.cn能爆发，核心并不在于叠加了AI功能，而在于公司此前已经有用户池，且对用户实际需求有足够了解，这是至关重要的。他进一步指出，除了既有用户池，行业Know-How也非常重要。每个用户或客户都有自己既定的工作流程，公司需要了解这些流程，并基于此来开发产品。赵充建议，对于那些希望进入AI应用领域的公司，应该选择即使没有AI也能赚钱的领域，并且要顺势而为，而不是凭空创造市场。赵充的过往经历为他的判断提供了依据。「爱设计&AiPPT.cn」并非他第一次创业，早在2011年，他就创立了新媒体商业集团微梦传媒，同时深耕内容创作工具领域多年，并成功推出了“365编辑器”等热门产品。内容创作不仅需要排版编辑，还涉及到图片设计工作，于是有了「爱设计」这样一个业务部门，并利用365编辑器来导流，完成了爱设计的初期用户积累，即所谓的“冷启动”。2018年，「爱设计」从微梦传媒拆分出来，进行独立融资。最初500万种子基金是赵充和微梦一位投资人投的。赵充表示，一方面，「爱设计」独立出来后，能够获得更多资源。同时他也考虑到，像365编辑器这样的图文排版工具，更多是面向个人用户的TOC模式。但仅仅依靠TOC模式，无法充分利用微梦服务的世界500强企业等大型B端客户资源。因此，赵充希望能通过「爱设计」，从流量侧向工具侧拓展，为客户提供更多价值。当时的大背景是，互联网流量红利基本见顶，广告主都要靠生产更多内容来获取流量，或者提高流量转化效率，也就是说需要寻找内容上的红利。为此，「爱设计」推出了AIGC内容中台，相当于是企业CMO的内容营销指挥所和弹药库。这个中台覆盖了从内容上云、版权资料、内容管理、审批流程到内容分发，以及数据回流的整个链条，有十几款内容创作的工具可以提供给企业内不同部门的人员使用，包括微信公众号编辑器、H5编辑器、图文编辑器、批量套版编辑器、智能延展编辑器、视频编辑器等等。对于AIGC内容中台的需求，赵充提到，只有企业足够大，才会考虑做内容的数字化。这与微梦此前覆盖的各行业头部企业客户群是有重叠的。这些企业的典型特征是“四多”：内容多、销售多、门店多、版权合规问题多。在这样的用户画像基础上，「爱设计」的B端收入增长很快，营收一年翻了五倍。但是，赵充还是希望能在C端有所突破，拓展产品线来提升用户使用频次和付费金额，让用户留存数据更好。因此，2022年「爱设计」立项了两个主要产品，一个是在线PPT编辑器，一个是在线H5编辑器。再往后，如大家所熟知的，OpenAI推出ChatGPT,生成式AI的浪潮呼啸而来。爱设计的PPT编辑器加上了AI功能，在去年8月上线，然后一炮而红。到去年11月就有了100万MAU,最新的数据则接近500万。02做极致单品，而非“大而全”在定位上，AiPPT.cn主要面向的是对PPT使用不太熟练的小白用户群体，这与使用WPS等办公软件巨头的专业用户形成差异。在赵充看来，以往的PPT制作方式类似画画，是通过大量堆文本框、配图、图标来完成的，功能越多优势越明显。WPS的优势在于其丰富的功能，这是通过大量资金和人力投入建立起来的。对于创业公司来说，很难在这一点上与之竞争。然而，生成式AI技术的出现改变了PPT的工作流程，为创业公司提供了机会。目前AI生成PPT的流程分两种：一是类似ChatGPT的方式，用户输入一句话标题，AI就可以快速生成PPT大纲并做出优化，用户在线编辑，做出修改即可；二是将PDF、Word、TXT、脑图文档直接导入AI,由AI进行结构化总结和PPT制作。与其他AIPPT产品相比，赵充认为，AiPPT.cn的优势在专注于单一产品，也就是做“小而精”，将核心场景做透，做到极致单品。办公赛道市场广阔，并不是所有人都需要大而全的产品，而且很多人对PPT的专业度要求也没有那么精细。同时，AiPPT.cn从产品即品类的名称上来占领用户心智，“相当于你喜欢喝低糖酸奶，就会买简爱酸奶。在低糖酸奶赛道，跟蒙牛、伊利竞争的时候，简爱酸奶这个单品就更容易杀出来。”赵充提到，AiPPT.cn不仅是AI技术的应用，还包含了工作流程和内容供应体系。AI直接生成的内容往往不收敛，不可编辑，也不是分层文件，而AiPPT.cn提供的是一个完整的工作流程和模板供应体系。这包括了各种专业领域的模板，比如党建、医疗、学生答辩等都会用到不同的模板。AiPPT.cn今年预计推出约200万个模板，这是单一的AI能力无法解决的。值得一提的是，AiPPT在上线之前，就同时注册了cn和com两个域名，一个面向国内，一个面向海外。在赵充看来，海外有更广泛的市场，企业可以有更大的发展空间，国内企业都应该具备双线作战能力。AiPPT.cn的海外版产品AiPPT.com已经覆盖了十多个语种，包括英语、西班牙语、葡萄牙语、泰语、印尼语等等。AiPPT.com在海外定价是一年120人民币左右，略高于国内的99元/年，但与微软Copilot30美金/月的价格相比，还是有很大的竞争优势。同时，AiPPT.com在各个国家寻找合作伙伴帮助获客，比如在韩国、越南找当地最大的招聘网站合作，大范围地覆盖白领和大学生用户，直接做交叉销售，然后分润结算。另一方面，针对海外同类产品的竞争，赵充选择将AiPPT.com和模板市场进行结合，利用视觉中国作为战略股东的资源，发挥其在PPT素材模板方面的优势。预计明年或后年，AiPPT.com的海外市场收入可能会超过国内市场。“我们是中国公司，先在国内市场做，如果中国都杀不出来，海外肯定也杀不出来。但是我们可以投入更多兵力去海外，因为我们已经是国内第一了，所以才有底气出海。”赵充表示。03成为下一代个人与组织的AIGC工作站用AI生成文本、用AI写PPT、用AI做图……AI正在成为“打工人”的办公必备，也将逐渐改变人们的工作方式。赵充相信，AI技术在内容创作中的应用将越来越普遍。“我们的定位是下一代个人与组织的AI工作站，针对白领和学生等人群，他们的需求就是从内容搜索到内容整理，再到内容创作。PPT只是内容创作的形式之一，我们会沿着这个路径继续去做更多产品线。公司品牌就叫PixelBloom（像素绽放）。”在组织形态上，赵充希望采用VentureStudio的模式，也就是让公司作为孵化器，通过主理人负责各个产品线，同时公司提供产品功能化、用户增长和运营变现的能力。在这个定位中，AiPPT.cn、爱设计、365编辑器等都是产品线，后续还会开发出更多产品，而最底层的逻辑就是满足内容工作者的需求。短期来看，在取得先发优势的情况下，AiPPT.cn将继续增强产品功能，这些新功能将通过优化用户体验、丰富平台服务等细节来为下一阶段打下坚实基础。一是多模态增加更多新功能，包括文生图、文配图、文生文以及虚拟人等。以虚拟人为例，用虚拟人去讲PPT并制作成视频，可以满足销售场景中重复讲PPT的需求。二是上线外挂知识库，包括个人知识库、企业知识库、行业知识库等。在知识库的基础上，AI生成的PPT将更符合用户个人或组织的需求，比如医生要写PPT,就可以调用医疗知识库。三是增加团队协作版本和企业版本，带有分享和协作功能，打通协作才能够更好地连接企业级办公场景。此外，「爱设计&AiPPT.cn」也很看重对生态能力的补齐。本轮融资除了资金支持之外，视觉中国作为国内最大的正版图片内容商，持续在内容版权方面提供素材资源。星连资本背后的智谱AI作为国内头部大模型公司，可以帮助AiPPT.cn基于技术底座实现定制开发，提供更精准的AI能力，而AiPPT.cn也可以输出给智谱清言去获客创收，实现合作共赢。同时，AiPPT.cn也跟Kimi、豆包等大模型达成合作。因为这些大模型暂时没有精力去做PPT等相对复杂的垂类产品，但又需要有这样的基础能力，所以就选择国内领先的垂类公司来合作。而赵充对于此类合作的思路是，只要对方的用户群跟AiPPT.cn的用户群体是匹配的，就可以达成合作，将自身能力反向输出给对方，形成共生关系。赵充提到，全球办公市场的规模达到4000多亿人民币，微软作为该领域绝对的巨头，占据了大部分市场份额。国内市场，金山软件的年营收约为46亿收入，相当于只占全球市场不到1%。以此类推，在全球办公市场的抢占千分之三到五的份额，就足够撑起一家A股上市公司。在经历了2023年的“百模大战”之后，大模型逐渐成为基础设施一般的存在，成本也大幅下降。和业内主流认知一样，赵充也认为，2024年到2025年将是AI应用层面的爆发年。“这很像十年前移动互联网兴起时，微梦其实就是踩中了这十年新媒体的红利。接下来十年最大的红利可能就是AI,大模型与用户之间还有非常肥沃的土壤，各行各业都可以用AI去重做一遍。”赵充的信心在于，「爱设计&AiPPT.cn」还储备了很多内容创作相关产品，未来可以用AI把这些产品全部重做一遍。本文来源：i黑马网文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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08/24
国产开发支撑基础软件新风向丨“万象”研发效能大模型正式发布 赋能中国千万开发者
024年8月，新一代研发效能大模型--泛联“万象”在长沙正式发布，这是泛联新安继6月份完成新一轮战略融资后，进行技术和产品创新、奔赴"AIForBetterCode"企业使命的又一大动作！作为国产软硬件开发支撑工具领导厂商，泛联新安本次发布“万象”研发效能大模型，旨在打造智能化的开发助手、测试助手、文档助手、管理助手，全流程赋能软件研发，以新质生产力重塑产业及企业竞争力。软件开发与测试，是千行百业的基础底座。它们不仅支撑着新一代信息技术的快速发展，同时也成为了企业数字化转型升级的关键钥匙之一。鉴于此，研发效能大模型成为了实现成本节约与效率提升的理想选择，有望在航空、航天、电子、高端制造、工控、金融等场景中得到广泛应用。三大助手，全面赋能研发万象DTCoder是一款集成在IDE中功能强大的研发效能大模型，它可以提供：研发领域智能问答、自动补全代码、代码解释、代码注释、生成单元测试、生成流程图、生成序列图、生成类图、生成代码片段详细设计文档等能力，帮助研发人员提升研发质量和效能。●开发助手，助力研发效能提升通过研发领域智能问答，自动生成算法代码，打造沉浸式编程体验。通过上下文逻辑，理解编程意图，实现行级或函数级代码自动补全，一键生成准确的代码注释和解释，优化代码可读性。●文档助手，实现研发文实一致通过代码解析自动生成详细设计文档、设计图，还可一键生成流程图、序列图、类图等设计图，更直观理解代码的逻辑和调用关系。●测试助手，便捷提升代码质量万象已集成于多款软件质量测试、软件安全测试等工具中，能自动生成单元测试用例、输出智能缺陷解释、给出缺陷修复建议，快速完成缺陷审计及修复。泛联“万象”大模型的发布与应用，将显著增强企业的研发效能，进而提升其核心竞争力。随着越来越多的企业认识到研发效能的重要性，“万象”研发效能大模型的应用范围也将不断扩大。这一趋势将进一步推动产业升级和技术创新，为各行各业带来生产力水平的普遍提高。泛联新安“赋能中国千万开发者”的理念或许将很快实现，其商业价值将有明显提升。本文来源：i黑马网文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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08/16
如何看待大模型驱动的BI变革
要看大模型性能，二要确保数据分析的准确性。在当前以数据为核心的商业环境中，商业智能（BI）工具已成为企业决策过程中的关键要素。随着技术的发展，大语言模型（LLM）作为一种新兴技术，正在逐步改变BI产品的传统模式，为企业决策提供更加灵活、高效的能力支撑。但实际应用场景中，企业对数据分析的准确性有着极高要求，只靠大模型能力远不能实现BI以数据驱动决策的服务目标。想要以大模型驱动BI变革，一要看大模型性能，二要有效规避潜在的不可控因素，保证数据分析的准确性。ABI的关键价值由LLM的表现决定据IDC统计，全球数据总量在过去几年中呈现爆炸式增长趋势。而数据量的增长不仅体现在规模上，数据的多样性与复杂度也在攀升，据IDC预测，到2027年，全球非结构化数据预计占到数据总量的86.8%，达到246.9ZB.面对数据体量与数据结构的巨大变化，传统BI显然难以满足以数据分析实现辅助决策的企业需求。而随着大模型的能力提升与应用落地，其在BI系统中的协同价值正逐步被行业所认知：LLM具备强大的数据处理能力和深度学习能力，能深入理解、分析数据及背后的业务逻辑，使革新后BI软件能在深入企业经营和业务运营分析方面进一步释放价值。在LLM的赋能下，BI软件能够提供更为准确和实时的预测结果，例如识别关键业务指标并及时向决策者发送警报，使企业能够更加快速地响应市场变化。LLM在BI中的表现还在于提升用户体验。以LLM驱动的BI系统可以实现低成本的人机交互，用户可以通过自然语言查询，获取所需的数据分析结果，这使得非技术背景的人员也能轻松地使用BI工具，降低使用门槛的同时将由数据驱动的决策应用在企业更广泛的业务流程中。此外，在LLM出现之前，已有技术如NL2SQL在研究如何通过对话查询数据，但由于自然语言处理（NLP）技术的局限性，这些产品无法稳定可靠地生成查询SQL语句。随着LLM的发展，端到端的Text2SQL方案变得更加可行，尤其是在表结构相对简单的情况下，可有效地将自然语言查询转化为结构化的SQL查询语句。但值得注意的是，在以人工智能驱动的商业智能（AI-drivenBusinessIntelligence,ABI）应用落地过程中，其产品能力很大程度取决于AI能力，特别是大语言模型（LLM）的性能表现——能够在具备模型能力的同时查询到准确的数据成为ABI产品落地的关键与难题。LLM之外，ABI产品还需要确保数据查询的准确性与其它LLM应用相比，ABI产品在“准确率”方面有着更为严格的要求，数据是指引决策的核心依据，正确的结果是ABI产品的及格线。这就要求了面向企业用户的ABI产品需要有完善的机制，既要充分利用LLM的强大能力，又能有效规避其潜在的不可控因素，以确保提供的结果准确性。理想的ABI产品应具备以下三个特点：灵活的对话框架是保障ABI产品提供服务质量的关键要素。围绕数据查询、数据分析两个核心场景，通过对话框架进行适配，能够使得AI更好地理解用户的问题。这也进一步要求ABI产品同时具备多轮对话的记忆能力和上下文的理解能力，并且能够处理多样化的用户输入，包括文本、语音等形式。完备的数据查询能力是ABI产品能为用户提供有效信息的基础。该能力要求系统能够快速、高效地访问和处理海量结构化与非结构化数据，这不仅包括传统数据库中的信息，还涵盖实时数据流、API接口等多种来源的数据。专业的数据分析能力使得ABI产品能为用户提供有深度的见解。这包括对数据的深入分析、解读、异常检测等功能。此外，还要求系统能将复杂的分析结果，通过自然语言描述或数据可视化图表等简单、易懂的方式呈现给用户。但在企业应用场景中，以大模型驱动的ABI产品仍面临着数据结构复杂性、数据量规模以及非专业人员的查询习惯的挑战，能否成功应对这些挑战，也是衡量ABI产品能否取得成功的关键因素。数据结构复杂度的挑战。通常情况下，企业业务具备一定的复杂性，这使得其业务数据表结构的复杂度大大提升，通常包含大量的表、字段、外键、索引和视图等。如何正确理解这些表之间的关系以及正确建立连接是一项很大的挑战。数据量规模的挑战。数据量的大规模增加会带来SQL查询性能的下降。而生成正确的SQL语句不仅要求语法正确，还需要考虑查询的性能和效率。错误的SQL语句可能导致长时间的查询或系统崩溃。非专业人员查数习惯的挑战。ABI产品赋予了用户通过“对话形式直接查询数据”的能力，这种创新的交互方式一方面带来了用户数量的增加，另一方面也需要面对“业务用户的非专业需求表达”的挑战。非专业人员可能无法明确地表述他们的查询需求，或者在表达中掺杂了个人业务习惯和模糊不清的描述。在过去，这些需求通常是由专业的业务分析师（BA）进行解读和转化。而随着ABI的出现，它需要直面这一挑战。上述挑战表明，单纯依赖LLM的能力，可能不足以全面解决企业所面临的所有问题，还需要确保ABI产品能够更精准地理解和响应业务场景的具体需求，提供更加全面和有效的解决方案。数据分析的目的是指导企业的业务发展。基于数据分析形成有价值的业务发展建议，一直是数据分析产生业务价值中最难且重要的一环。自然语言处理技术的进步使得AIAgent可以将复杂的分析结果转换为易于理解的语言或图表，帮助决策者迅速获取关键信息。基于大语言模型的AIAgent能调用多样化的信息源，在跨领域的分析师及业务专家的知识赋能下，结合当下业务策略和动作，通过预训练和不断的模型调优，提供综合性的、更贴合业务、可行性更高的建议，真正实现数据驱动运营。因此，以AIAgent为交互框架主体，将LLM、BI与产品结合，是实现ABI产品高性能的关键。本文来源：36氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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08/16
数字化赋能，打造符合佛山特色的公共就业服务范本
佛山人社顺应数字技术发展的时代趋势，以数字人社为有力抓手推动人社事业高质量发展。平台经济、数字经济大潮来临，带来了智能化、数字化、信息化的工作模式，在就业领域催生了一大批形态多样、分工精细的新模式、新形态。给公共就业的方式提出了新的时代课题。可见的变化是，平台经济、数字经济新生了一批新业态、新模式的新职业。据2022年9月出版的《中华人民共和国职业分类大典（2022年版）》，职业种类较2015版净增158个，并首次标识了97个数字职业，占职业总数的6%。社会职业的变化一方面反映了科技创新、技术进步、产业升级的需求变化，另一方面也意味着，以数字经济为首的产业升级新动力，催生着大量知识和技术密集型工作岗位诞生，劳动力资源正在产业中重新配置。随着形势变化带来的就业信息不对称、人岗匹配不精确，岗位难寻、人才难觅，是导致产业链、创新链、人才链难以深度融合的重要原因之一。在新就业形态下，一头连着发展，一头系着民生的人社工作，如何解决求职难与缺工同时并存的供需匹配难题是关键。譬如，如何加快就业供需信息系统互联互通？如何改进职业指导方式，提供个性化、精准化就业指导？如何创新服务方式，加强线上线下融合服务？如何针对重点群体开展专项服务？……佛山市作为在2022年广东省唯一入选全国公共就业服务能力提升示范项目的地市，佛山市人力资源和社会保障局（下称“佛山人社”）面对时代的新需要，其以数智建设为牵引，构建了“智赢人社·乐业佛山”公共就业服务一体化平台，以此打造数字人社的“佛山范本”。数字化发展为基础，赋能公共就业服务在数字经济时代，数据是基础性资源，也是战略性资源，数据已然成为驱动经济社会发展的关键生产要素。佛山人社顺应数字技术发展的时代趋势，以数字人社为有力抓手推动人社事业高质量发展。据悉，早在2015年，佛山市紧抓成为国家信息惠民试点城市的机遇，针对“互联网+”公共就业人才服务新模式积极开展探索，大力推动政府部门之间的数据共享，全面开放数据生态。其建立了较为完善的公共就业人才政策体系和覆盖市、区、镇（街）、村（居）的四级公共就业人才服务机构，形成自建的信息化系统12个，主要涉及就业业务、创业业务、劳动关系业务、人事业务，部署在自有机房以及市政务云上等。然而，各级系统众多容易导致数据分散、质量不高、数据调用复杂、共享程度低等多方面痛点，让数据价值难以被发掘。佛山人社便指出，旧系统还存在数字底座不扎实、求职招聘和职业技能提升匹配效率不高等多方面的瓶颈。底层数据不扎实、数据难以加以利用，是导致过去公共就业服务过程中，只能依靠人工手段实现供需匹配，效率相对较低，让求职难与用工荒的结构性矛盾同时并存的重要因素之一。针对上述情况，佛山人社坚持以“数字人社”为纲，以数据赋能为抓手，以促就业、稳就业、扩就业为路径，构建“就业直通车”“灵动佛山”“职业加油站”“羚创佛山”为主题的“智赢人社·乐业佛山”公共就业服务一体化平台。为了有效利用沉淀数据、产出有价值的数据，佛山人社首先打造了公共就业服务一体化平台的“就业大脑”——数字底座，以此作为其数字化转型和业务发展的重要基石。该数字底座基于大数据、云计算、虚拟化等技术，提供灵活的计算和存储资源，以便根据需求快速调整算法和分配资源，以实现人社“业务数据化、数据资产化、资产服务化”为目标，提供从数据采集到数据治理、资源管理、数据共享、数据赋能等全流程的数据构建及管理能力。数据显示，目前，“就业大脑”已归集人社、财政、公安、民政、市场监管、教育等12个部门共140亿条数据，同步增长220%；归集求职招聘、职业培训需求、灵活用工需求、薪资水平、创业情况、社会保险等业务数据2亿条数据，同步增长30%。平台已全面实现省-市级数据互通共享，现已获取上级回流数据130亿条，同比增长230%，数据记录共享率达81%，解决了数据分散、共享整合难、不兼容等问题，确保数据的完整性、准确性，时效性。新增52个API,同比增长25%，数据累计调用次数已达153万次，同比增长40%。目前，佛山人社通过将数字化引入公共就业服务，已经初步实现分散在各部门的相关数据接通汇聚，并利用大数据分析，有效破解过去底数不清、趋势不明、匹配不准等问题。并且，佛山人社还搭配覆盖数据归集、建模、治理、开发、安全、场景化、数据要素市场化等数据全生命周期的各个环节，完善的数字底座管理体系，既实现了人社数据的全面治理，又以符合本地特性的数智化能力，实现了数据感知业务、数据赋能业务、数据辅助决策三部曲，为公共就业服务提供个性化定制能力。紧贴就业特色，打造佛山范本以数字底座为基础支撑对接、数据管理及分析应用，佛山全新升级了公共就业服务一体化平台，并通过紧贴佛山公共就业特色，从数据治理、数据价值、数据安全等各个方面，全面提升数据赋能成效，提升公共服务能力。佛山市制造业大市，换言之也是用工大市，构建高效、和谐劳动关系对佛山显得尤为重要。2023年，佛山GDP首破1.3万亿元，规上工业总产值突破3万亿元，正式成为全国第二个、广东首个“工业3万亿元”地级市，拥有2个万亿级产业集群和8个千亿级产业集群。据2024年春节前的专项调研，2024年，佛山企业招聘需求规模24.71万人左右，其中预计春季招聘需求约为16.06万人。从产业用工需求来看，第二产业占53%、第三产业占46.5%、第一产业占0.5%；从行业用工需求来看，制造业占最大比例，达51.4%，随后科学研究和技术服务业、租赁和商务服务业等行业。从用工类型看，以普工、技能人员、专业技术人员为主，合计占70%左右。值得一提的是，佛山还是全国唯一的制造业转型升级综合改革试点城市，近年来持续推进工业技改，统计显示，2023年，佛山工业技改投资达到891.52亿元，增长33.7%。佛山的产业、人才现状，意味着一方面存在较大的用工需求，另一方面随着产业迭代升级，发展新质生产力，智能化、数字化程度不断提高，对高层次人才、高技能人才的需求也在日益扩大。人社工作该如何赋能产业发展？佛山人社用全面升级的公共就业一体化平台交出一份结合本地特色的“高分答卷”。该平台创新“1+4+N”的人社信息化架构，通过1个数字底座，辐射就业创业、人事人才、社会保险、劳动关系四大业务板块，赋能打造N个应用场景，如“就业大脑”“数字驾驶舱”“就业直通车”“职业加油站”“灵动佛山”“创业佛山”等。譬如，针对佛山制造业大市的特点，“就业直通车”板块打造了线上线下一体化、智能化求职招聘平台，提供精准的就业帮扶。平台上线以来，已举办线上招聘会超70场，未来平台将鼓励约3000家企业发布招聘岗位12000个，为劳动者和企业畅通求职招聘渠道，提供更高效便捷的服务。同时，还为群众技能提升提供平台。在“职业加油站”板块，不仅能在线学习职业指导课程，还可以进行职业技能培训学习，提升就业能力。且该板块还聚焦重点人群提供专项培训。此外，针对因智能化、数字化和信息化发展带来的新就业形态带来的更多新需求，譬如创业、灵活用工等，佛山人社亦在平台上建设专门的应用场景板块。如为创业提供服务的“创业佛山”，以佛山创业孵化示范基地、佛山港澳青年创业孵化基地为核心，搭建精准高效创业孵化线上服务平台，充分展现佛山市“1+5+N”创业孵化基地示范群优势，全市孵化基地基本信息、优势领域、运行效能、入驻创业团队成绩一网可见，设立创业导师“专家库”，促进导师专业领域精准选配，为创业者提供优质创业导师服务，同时还有越来越多的融资机构进驻“创业佛山”，为创业者提供多渠道的融资服务，创业者还能在创业佛山平台建立互动交流专区交流，实现创业团队资讯共享，资源共享。为灵活用工提供服务的“灵动佛山”，构建零工市场服务平台，支持企业成为雇主，树立零工市场服务典型。以收集零工信息和企业对零工的用工需求为核心要素，从而实现零工供需双方的精准对接。并通过构建网站、小程序、公众号多渠道服务方式，拓展公众号与服务群体的交互，来增强用户体验。佛山人社通过该平台，一方面使数据要素市场化更加快速，革新公共数据使用模式，与企业探索公共就业服务领域用数办事场景，建立安全可靠的用数模式，全量释放公共数据价值，推动数据要素市场流通服务。另一方面，让公共服务更加便捷。以数字赋能创新N个服务应用场景，实现公共就业服务提质增效，促进更充分的高质量就业，推进就业创业关键指标走在全国前列。下一步，佛山人社将继续完善和拓展公共就业服务一体化平台的功能，确保线上线下有效衔接、同步推进；持续优化数据采集和治理，提升数据价值，更精准赋能业务应用和辅助决策；加快推进国产化、集约化部署，运用创新技术，不断推动新服务、新模式的发展，为劳动者和企业带来更高效、更智能、更个性化的公共就业服务；打造更优的“佛山范本”。本文来源：36氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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08/10
AI大模型来了，低代码还有机会吗？
诅咒还是福音？AI大模型将如何影响低代码平台的发展。AI大模型的突飞猛进，不仅引领了技术的革新浪潮，也为各行各业的发展带来了前所未有的挑战与机遇。近年来，随着人工智能技术的不断进步，关于各行各业将被AI取代的论调此起彼伏，引发了许多从业者的不安。几年前，我们还在以吃瓜群众的身份围观因为输给AI而几度落泪的顶尖围棋手。没想到，转眼之间，AI的的剑锋便直指我们每个人眼前。AI大模型的突破，使得AI引发的职业危机感正向更广泛的行业蔓延。在这一背景下，低代码行业（严格来说，这一行业包含低代码和无代码两种类型，本文统一用低代码代替）也成为被唱衰最严重的行业之一。作为一个相对年轻的行业，低代码自概念提出至今，尚处于发展与探索中。从技术创新到产品设计，再到商业模式的确立，低代码行业正逐步展现出其独特的价值与潜力。然而，就在这一行业开始展露锋芒之际，AI大模型的崛起为其带来了新的挑战。低代码行业的核心理念在于减少编码工作量，通过图形化界面、点击配置和拖拽组件的方式，让每个人都能成为“公民开发者”。而AI大模型提出了更为激进的设想：无需任何编码，仅通过自然语言交互即可生成应用，使每个人都能成为开发者。这种看似对低代码领域构成巨大冲击的技术趋势，无疑使得低代码行业的从业者面临着未知的未来。本文将探讨低代码行业的发展脉络、其应用能力及关键技术，以及AI大模型与低代码之间的关系。我们将深入分析AI大模型是否真有可能对低代码行业造成颠覆性的影响，以及这一领域的未来走向。通过对这些关键问题的探讨，本文旨在为读者提供对低代码技术发展趋势的深度洞察，以及在AI大模型浪潮中寻找生存与发展的策略。低代码，一个技术发展的历史必然哪怕是一个完全的外行人士，仅从“低代码”这个名字本身就能大致领略到其本质——大幅减少编程工作的需求。这一理念不是孤立出现的，它是人机交互演进多年的自然产物。自信息技术诞生伊始，如何让机器更易于人类使用一直是技术发展的核心驱动力。在消费技术领域，我们见证了从纸带编程到命令行界面，再到图形用户界面的转变，每一步演进都旨在将复杂的底层代码隐藏于用户视线之外，仅展现符合人类直觉操作的界面。这些进步不仅使技术更加普及，也让更多人享受到了技术进步带来的益处。同样的，产业端技术也沿着易用性和可访问性不断进步的轨迹向前发展着。尽管这些改进可能不为大众所熟知，但它们同样推动了技术在不同领域的深入应用。低代码技术的雏形可以追溯到汇编语言、第四代编程语言以及可视化编程语言(VPL)和快速应用开发(RAD)模型等概念的演进。特别是在2001年，对象管理组织提出的模型驱动架构(MDA)和模型驱动软件开发(MDSD)理念，标志着通过模型设计自动生成代码的思想的诞生。这些理念预示着低代码技术的方向——即通过高级抽象和自动化简化编程过程。低代码有很长一段自由发展期，期间缺乏完整定义，大家习惯根据自己的理解为新技术“添砖加瓦”，导致没有统一认知，竞争赛道模糊。直至2014年，Forrester提出低代码的定义，“利用很少或几乎不需要写代码就可以快速开发应用，并可以快速配置和部署的一种技术和工具。”这一定义帮助界定了低代码的范畴，为其发展提供了明确的方向。随后，Gartner在2018年进一步推广了应用平台即服务(aPaaS)和集成平台即服务(iPaaS)的概念，这两种云计算服务模型为低代码技术的应用提供了新的平台和可能性。aPaaS让开发者能够在抽象化的环境中专注于应用程序的开发，而iPaaS则专注于不同应用程序之间的集成，简化了数据和业相关研究机构的定义引导大众形成了对低代码的基本认知，规范了发展赛道，并指出其技术特点高度契合数字化转型需求，迅速吸引了大量资本投入，极大地加强了低代码的市场活跃度。低代码技术的发展不仅是编程领域的一次重大进步，也是对人机交互和软件开发理念的一次根本性转变。通过降低编程难度和提高开发效率，低代码为更广泛的用户群体打开了软件创造的大门，加速了企业数字化转型的进程。彼时，低代码的美好前程在数字化浪潮的推动下，云计算、大数据、5G、物联网和人工智能等新兴IT技术日益成熟，为企业的架构优化、业务转型和价值升级提供了有力的技术支撑。这些技术不仅强化了企业的核心竞争力，还创新了企业的业务模式，使其能快速拓展业务市场。然而，如何最大化释放这些新IT技术的潜能，打破业务与开发之间的壁垒，提高业务应用的研发生产力，带动业务模式的创新和价值提升，成为了各行业企业数字化转型的战略核心。低代码技术的出现，为数字化转型的快速推进带来了转机。通过降低应用开发的准入门槛，低代码技术促进了新IT技术的深度融合，助力软件开发的降本增效提质。它支持敏捷响应快速变化的市场需求，加速数字化时代能力的服务化，支撑海量数字化场景的快速落地。因此，低代码不仅是赋能数字化转型的“加速器”，也成为效能提升的突破点。随着数字化场景落地需求的爆发式增长，根据“十四五”规划和数字经济战略等政策指示，各行业企业纷纷落地数字化转型设计方案。这些方案在软件设计、研发、测试、发布、运维的全生命周期环境和各业务场景中提出了大量需求，要求企业具备更加灵活、敏捷和易用的应用开发能力。传统开发技术因要求高、成本高和交付周期长，无法快速响应市场需求，导致开发工作积压，业务转型滞缓。低代码作为提升应用研发生产力的关键性技术，激发了数据要素创新驱动的潜能，将数据资产快速转换为价值，为数字化转型带来了一场技术性变革。在产品销售和服务输出两种商业模式下，低代码技术服务商主要通过三种方式服务客户：直接面向企业或个人用户提供产品或服务、通过合作伙伴服务客户、通过聚合平台生态进行产品输出。这些方式不仅满足了制造业、金融等产业用户和软件开发企业/专业技术人员等技术用户的需求，还通过聚合平台为用户提供了更多元、差异化的产品与服务。低代码市场在全球范围内处于稳定增长态势。从2018年的25亿元增长到2020年的77亿元，市场增速虽从2018年的132%逐渐稳定到2020年的40%左右。根据IDC《2022下半年中国低代码与零代码软件市场跟踪报告》显示，2022年中国低代码软件市场规模达到26.2亿元人民币，同比增长24.2%。IDC预计2023年中国低代码软件市场规模将达到34.7亿元人民币，同比增长32.4%。预计到2027年市场规模将达到106.3亿元人民币，未来5年市场年复合增长率(CAGR)为32.3%。从企业发展态势方面看，从2013年到2021年，全球共有百余家低代码初创企业。2019年起，全球低代码初创企业都出现并购整合趋势，低代码成为投资界的风口，持续吸引大型企业入局。目前，整个低代码市场中，Mendix、OutSystems、Microsoft和ServiceNow等服务商占据稳定的市场份额，形成了高集中度的市场环境。低代码的能力及技术支撑低代码的主要作用是降低应用开发的准入门槛，赋能不同角色人员，让开发者利用图形化界面，通过拖拉拽操作，以“搭积木”的方式快速开发软件应用，减少重复的基础搭建工作。根据中国信息通信研究院低代码·无代码推进中心的研究，低代码产品的核心能力可概括为以下五大方面：1、开发及管理能力：这一能力包括提供直观的可视化开发环境和配置工具，管理开发过程及资源，并对开发产物进行生命周期管理。它支持从前端界面搭建到前后端交互、数据模型和业务逻辑配置的全栈开发流程，使应用快速构建成为可能。2、扩展与集成能力：这方面的能力体现在两个层面：首先是扩展能力，即在可视化开发基础上通过少量代码实现对组件和功能的定制和扩展；其次是集成能力，指通过集成外部文件、工具、系统等资源，增强开发能力，满足更广泛的应用需求，并向外部赋能。3、用户体验：涉及低代码产品的学习成本、易用性等方面，影响用户体验的因素多样且难以量化。需从产品设计、操作教学、权限管理等多角度考量，以确保开发者在使用过程中的舒适度和满意度。4、生态能力：包括支持多端响应、促进上下游连通、应用二次开发等，从而减少用户更换低代码产品的成本，增强产品生命力并扩大其服务范围。5、安全保障：指为产品本身及用户资产提供的全方位安全保护，包括防止数据泄露、设备安全、网络入侵等，满足国家网络安全保障要求及应用特定的安全性需求。实现这些能力的关键，在于低代码平台所采用的一系列先进技术和设计原则：1、可视化设计工具：通过提供图形化界面，允许用户以拖拽和配置的方式设计应用程序的界面和逻辑，简化了编程过程。2、预制组件和模板：低代码平台包含大量预制的界面组件和应用模板，加速了应用的基本结构和界面搭建。3、自动代码生成和执行环境：平台能够根据用户设计自动生成代码，并提供应用运行、测试和部署的环境。4、集成开发环境（IDE）：支持可视化开发的同时，提供代码编辑器、调试工具等传统开发工具，满足更细致的定制需求。5、数据集成和管理：强大的数据集成工具和数据建模工具，便于用户连接到各种数据源并管理数据结构。6、业务流程管理（BPM）和工作流自动化：内置工具支持设计和实现业务流程，自动化复杂业务逻辑。通过上述技术和特性的综合运用，低代码平台极大地简化了软件开发流程，为企业快速响应市场变化、降低开发成本并促进创新提供了有力的支撑。AI大模型会取代低代码平台吗？生成式AI的兴起正在对低代码平台造成显著冲击，这一现象在软件开发领域引发了广泛的讨论。生成式AI的出现，特别是像OpenAI开发的GPT-4这样的模型，能够自主生成内容、代码或数据，代表了人工智能的一个重大飞跃。这种能力不仅在内容生成、图像创建，甚至是代码生成方面找到了应用，还承诺通过自动化重复性任务、提升创造力和增强效率来变革现有的开发模式。GitHub的研究显示，用户接受其Copilot建议的代码比例为30%，而且经验较少的开发者在使用AI时具有更大的优势。这使得一些人相信，生成式AI可能意味着低代码平台的终结。“低代码在企业中正在消亡，AI将会终结它，”Crowdbotics的CEO兼创始人AnandKulkarni说。“最大的问题是，当你可以使用AI以相同的努力创建完整的代码时，为什么还要使用低代码呢？”当然，在生成式AI和低代码的关系上，也有不同的声音，他们认为生成式AI不仅不会取代低代码平台，反而会对低代码的发展形成助力作用。Appian的联合创始人兼CTOMichaelBeckley就认为：“AI助手使得轻松创建大量应用程序变得简单，这只会增加对低代码平台的需求，以连接和管理所有应用程序，确保你不会创建数据孤岛和安全问题。”SAP产品营销副总裁SidMisra则认为低代码与AI和移动技术的融合蕴含着无限潜力，他提到：“当与人工智能集成时，低代码开发能够实现快速原型设计和复杂解决方案开发，超越传统限制。例如，在医疗保健领域，开发人员利用这些工具快速构建能够显著增强帕金森病诊断的应用程序，利用人工智能检测模式，实现更准确、更快速的诊断。”AI大模型与低代码平台融合的趋势从诸多科技大V的论述中，我们不难发现，低代码平台与生成式AI之间的关系，远非媒体宣传中所描述的那样势成水火。实际上，低代码平台作为一套成熟的产品和工具集，旨在简化客户的操作流程并直接满足客户需求。相比之下，生成式AI更体现为一种底层技术实力，有潜力被整合进低代码微软通过对2000名IT主管进行的调查显示，有87%的首席信息官和IT专业人士认同，将AI和自动化技术融合入低代码平台将极大地释放这些技术的潜力。正如微软PowerPlatform的总经理RichardRiley所指出的，这种整合趋势正在低代码工具中日益显现。生成式AI的引入，尤其是在加速开发流程方面的潜力，为低代码平台带来了革命性的影响。通过自动生成常用功能的代码，它使开发人员能够将精力集中于应用程序的更复杂部分。对低代码平台而言，这意味着应用程序的开发速度将大大提升。尽管低代码平台已提供预构建的组件，但生成式AI能够生成高度定制的代码以满足特定需求，确保应用程序能更贴合企业和用户的独特需求。此外，通过自动生成代码，生成式AI减少了手工编码过程中可能引入的错误和缺陷，从而产生更加干净、易于维护的代码库，解决了快速应用开发过程中的一大顾虑。对于低代码平台的用户来说，生成式AI成为了一个难得的“辅助者”，帮助将复杂的业务逻辑转换为代码，缩小了非技术用户与开发人员之间的差距。随着时间的推移，生成式AI通过持续的反馈和实际使用经验不断自我优化，意味着其生成的代码将变得更加高效和精细，使得低代码和无代码用户均能从中受益。具体而言，当生成式AI集成到低代码平台后，其可能发挥作用的方面为：1、代码辅助：生成式AI能够协助低代码平台的开发人员，根据用户规格自动生成代码片段，减轻手工编码负担。2、内容生成：生成式AI增强了低代码平台的内容生成能力，对于创建用户友好的界面、报告和文档至关重要。3、定制化：低代码平台的用户可以利用生成式AI来定制预构建的模板和元素，使其应用程序更加满足特定需求。4、快速原型设计：结合生成式AI与低代码平台可以实现快速原型设计，使用户能够更快速地可视化和迭代他们的软件概念。写在最后在看待技术之间的关系时，我们应认识到，技术本身并无立场或偏见，它们存在于一个客观的空间中，作为等待被恰当应用以解决问题的中性工具。技术之间看上去的竞争或对抗，很多时候不过是我们自我设限的幻觉。展望未来，我们可以预见低代码平台和生成式AI技术的融合将逐步普及，也意味着软件开发领域将迎来一次质的飞跃。这种整合不仅标志着技术的进步，更重要的是，它为技术专家和非技术用户提供了一个共同参与开发过程的平台，使得表达想法、偏好和需求变得前所未有的简单。通过将生成式AI应用于低代码开发，软件的构建过程正在从繁琐的代码编辑转变为更为直观的对话形式。这不仅大幅降低了创新的门槛，而且还为更广泛的用户群体开辟了参与软件创新的大门。随着企业不断探索和利用生成式AI与低代码平台的潜力，我们正步入一个新时代：在这个时代中，技术的流畅使用不再是由我们的编程能力，而是通过我们的沟通能力来定义。对于这一变革将如何深刻改变企业的日常运营，我们尚不能完全预测，但可以肯定的是，其影响将是深远且持久的。在这个技术不断演进、创新无处不在的时代，最终引领我们前行的，将是我们对技术潜力的理解和应用，以及我们愿意如何将这些工具融入我们的生活和工作之中。▋参考文献《低代码发展白皮书（2022年）》，企业数字化发展共建共享平台《万字长文|低代码大模型的架构与CodeGPT的落地》，LowCode低码时代《中国低代码与零代码市场追踪报告》，IDC《HowgenerativeAIwillchangelow-codedevelopment》，InfoWorld《IsGenAIreplacingLowCode-Nocodeplatforms?》，Infosys《TheGrowingImpactofGenerativeAIonLow-Code/No-CodeDevelopment》，DevOpsnwen本文来源：36氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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08/10
互联网重构“规则制定权”，周期性谋咒开始轮转
中国互联网产业进入Web3.0，面临生产力重构。周期“魔咒”又开始轮转了。产业趋势叠加资本周期，使得任何产业都有其周期性规律，传统资源产业是如此，科技产业亦非例外。刚刚迎来30周年庆的中国互联网赛道就正处于新一轮小周期的节点。随着移动用户量逐渐被开发利用至阶段性顶峰，近年来有关于中国互联网赛道正在迈入成熟期的看法一直没有停歇。这一判断结果的重要依据包括，一是成长股投资范式下，收入是判断周期阶段的最可靠指标，而目前该产业企业的收入增速明显放缓，资本积累也达到了一个新高度。其二则是，整个市场的矛盾焦点也正逐步从需求端转至供给端。然而，近日据工信部发布的最新数据显示，总体上，24H1规模以上互联网企业业务收入继续保持增势，同比增长5.6%，增速较去年同期增加3个百分点；同期利润总额增长1.9%，。这些数据似乎又在表明中国互联网企业仍处于成熟期的左侧。那么，事实上终究为何？中国互联网的那些年大周期实则是一个存在连续性的整体。所以，在判断一个产业当前的发展周期，首先必然是要拉长时间维度，对其过去的产业周期做一个定调，再来根据现有表现做出最新的周期判断。而中国互联网产业，来到2024年，正好走到了发展的第三十载，产业周期已由技术导入的Web1.0阶段，进入了Web3.0新技术迭代期。自1993年搭建基础网络、关键资源建设起，到以网易、搜狐、新浪三大门户网站为代表的首批互联网企业相继成立，中国互联网产业迎来第一波热潮。尤其是进入千禧年后，互联网信息服务业体系逐步建立，同时以搜索引擎、电子商务、社交网络等服务为核心的互联网企业迅速崛起，全链条产业格局基本建立。此时，也就是Web1.0时期，国内互联网产业尚处于技术导入期。而第二波热潮，则是伴随全球互联网泡散去，宽带网络建设也被上升为国家战略，网民数量激增，此时以智能手机等智能终端为载体的移动互联网兴起进一步带动了中国互联网发展进入加速发展阶段。这一时期，中国互联网产业本质上更多的是大环境下，基础技术加持带来的人口红利爆发。此时依赖流量的平台型互联网经济也由此得到快速发展，包括淘宝、美团、大众点评等生活服务平台快速壮大。这一阶段也被称之Web2.0平台时代。然而这时候的平台经济确实是在很大程度上加快了整个互联网产业的发展，但一方面，以先发优势，把控流量入口，几乎垄断产业链主要利润的大平台导致了数据作为生产资料的垄断和不平衡，而数据的生产者不掌握数据的所有权。另一方面，不同于集齐了操作系统、主控芯片等软硬一体尖端技术支撑的美国互联网产业，当时中国互联网产业的科技属性仍有很大提升空间，包括“赫赫有名”的阿里巴巴、字节跳动、网易、腾讯等互联网大厂，其实更多的还是在圈、守流量。因此，当时间来到国内基础算力基本完善的2020年后，基于P2P网络原理构建的去中心化网络生态开始去改变这一切。此时，互联网产业链中各大企业纷纷开始以技术变革更新来提升其生产能力与生产效率，尤其是完成前期资本积累的大厂，一边持续加码融合创新应用，一边以其庞大的资本、资源等优势，投资并购众多有前沿技术研发实力的科技企业，补齐短板。可见，当前的中国互联网已经发展成为一个商业化的巨大网络生态系统，但整体仍处于以互联网信息技术驱动的技术周期，位于Web3.0阶段。这一阶段，归根结底，其实是整个产业试图以更先进的生产力对落后、或者不适配生产关系进行一次重构。而重构意味着此前占据先锋的各大互联网大厂将迎来莫大的挑战。互联网赛道的“规则制定权”在重构事实上，互联网平台产业的王朝更迭逻辑，本质是供需层面围绕的核心X变量迭代。而当前聚焦于先进生产力升级的中国互联网产业，其核心矛盾点自然也转嫁至供给端，而非过去的需求逻辑了。一方面，需求端，移动互联网月活用户量早已进入微量增长之际。QuestMobile数据显示，截止到2024年6月，移动互联网月活跃用户规模增速仅有1.8%。此时，互联网赛道的收入增速同步放缓，过去的高速成长期似乎逼近结束。工信部数据显示，2021-2023年间，规模以上互联网企业业务收入增速分别为21.2%、-1.1%、6.8%；24H1增速则为5.6%，同期利润同比增长1.9%。可见，近几年中国规模以上互联网企业的收入增速出现较大波幅，整体呈下滑态势，收入低速增长。另一方面，供给端，随着去中心化的网络生态得到初步构建后，互联网企业的垂直服务方向被进一步细化，从而衍生了许多新业态、商业模式，以及应运而生的新大规模级企业，例如以低价策略快速成为巨头之一的拼多多、以内容直播实现飞跃的字节跳动、快手。而与此同时，按照诺维格定律，当一家公司在某个领域的市场占有率超过50%后，其增长往往将受制于行业，无法再使市场占有率翻番，必须寻找新的市场。这意味在电商领域的市占率达约45%的淘宝将出现增速放缓的必然性，阿里巴巴则有打造新引擎的必要性。事实上，盘点微软、特斯拉、谷歌等走在世界前例的科技巨头，可发现一个共性：从未停止探索在新领域打造第二增长曲线的步伐，甚至在核心利润池仍处高速成长期，就开启了新的增长步伐。因而，虽然包括体量最大的阿里巴巴、亦或是一跃成为“黑马”巨头的拼多多、字节跳动等互联网平台企业，其增速其实均仍在稳健增长。但是中长期，仅靠现有核心业务的迭代更新，下收入滑是必然趋势。近期，各大电商平台开始放弃之前的价格策略，开始重回GMV道路就是这一可能的证明之一。当然，更重要的是，缺乏第二增长曲线的互联网大厂，将在生产关系的重构中逐渐失去对自身已拥有的“规则制定权”的把控。据工信部数据，24H1以新闻资讯、社交等信息服务为主的企业互联网业务收入同比增长9.5%，增速较前5个月提高5个百分点。而这恰好是AI技术落地之初，最容易商业化的领域。而AI技术渗透相对较低的本地生活、旅游等生活服务领域企业互联网业务收入增速小幅回落，以大宗商品、农副产品销售的网络销售领域企业就更不用说了，同期收入增速由正转负。其实，早在2023年腾讯、阿里巴巴公布的财务数据就表明了AI加速赋能、国际化正成为信息服务类大平台实现高质量增长的主要驱动力。与之相比，拼多多、美团的增长仍得意于消费需求本身、以及业务生态不断完善等。可见，AI等先进技术或许已悄然开始分化这些规模以上互联网企业了。并且从大趋势上来说，AI等先进生产技术在赋能了规模以上互联网企业巨大的降本提效能力之时，也会孵化出更多科技新势力。因此在新的一场先进生产力对生产关系的重构中，规模以上互联网企业其实的迫切需要创新动力来守好擂台的。强科技属性必是互联网厂的最终归属无可争议，中国互联网企业的相关收入确实进入了阶段性的低速增长期，产业的发展逻辑也由需求端转至供给端。但产业的成长性或许正在面临一些周期阵痛，但却并未消散。一方面，为了应对不断变化的市场环境，大多互联网企业都在试图采取多元化的发展战略来保证高质量经营，包括以技术支撑来挖掘新的消费需求场景，或者在“出海潮”中，利用其雄厚的资源优势获取更广阔的全球市场等。而另一方面，其实市场更应该看到的是，在AI、大数据的窗口期中，中国互联网企业已经开始感悟其科技属性了，而不再像过去一样，仅仅聚焦于高科技服务和周边产业，纯像是商业公司，至少头部大厂是如此。如，阿里巴巴重投五家大模型独角兽公司，并以通用大模型来布局AI算力基建；字节跳动则用豆包大模型大搞直面C端的AI应用；腾讯则聚焦于金融大模型、医疗大模型、教育大模型等产业大模型的落地。不过整个行业来说，大多企业的科技定位仍亟待增强。数据显示，上半年，我国规模以上互联网企业共投入研发经费459.8亿元，同比增长1.2%。但体量不足总收入的5.29%。要知道务实地投入研发是企业拥有以创新跨越经济周期并保持竞争力的可能的先决条件。因此，对于更多规模以上互联网企业而言，想要跨越新一轮生产力与生产关系的调整周期，不被出清淘汰，加码尖端技术的研发实属必要。当然，还要点出的是，对于领跑巨头企业而言，科技聚合的垄断红利不该是其掌握行业规则的目的，而应该是其持续创新和寻找增长动力的手段。将这些超额些利润投入到创新与科技发展中，以持续提升全要素生产率，确保企业在合规的同时也能保持其市场领导地位，并以鲸鱼效应驱动全产业的发展，才是一个产业的健康发展应有态势，也是大企的担当体现。本文来源：36氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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08/02
小程序开发“逆势爆发”，加钱招人的团队不怕昙花一现？
Allin小程序只是疫情之下的应激需求？回忆一下，你还记得最近一次使用小程序是在什么时候？很可能就在几分钟前。在众多行业遭遇不景气的同时，你是否注意到有些行业正在逆势飞升；在朋友圈的裁员、求职消息之外，有些人却在公司忙得不可开交。今天，我们聚焦的正是其中一小部分群体——小程序开发机构。很少有人会想到，在这段“宅在家”的日子里，无数用户、商家对于小程序的追捧，竟会催生大量的开发需求。复工潮之后，不少小程序开发企业就在高薪招聘相关开发岗位，让小程序行业成为当前互联网、科技领域“逆流而上”的小奇迹。需求剧增，开发团队急招人“公司最近急需精通HTML、JAVA和CSS的开发人才，一直在发招聘广告。”朱宇滨是深圳一家科技企业的研发总监。他告诉懂懂笔记，公司最近的小程序开发工作十分繁重，同事们每天都加班，有时甚至挑灯夜战直至凌晨两三点钟。但即便如此，部分单子还是无法按时交付给客户上线。这是自三年前公司转型开发小程序以来，最焦头烂额的一个时期。从二月初公司正式复工后，他就发现来自客户的小程序开发订单迅速增加，原本仅有十余人的开发团队，也很快就扩张到了目前的近三十人，“现在我们只招成熟的开发人才，根本没有时间培训新手，人到岗就要立刻上手。”这番景象，与他周围很多公司的一片哀鸿有着不小的反差。为了加快团队的工作效率，他还尝试学习生鲜电商的模式，尝试去“租赁”、“共享”同行的成熟小程序开发团队。但是一番沟通后发现，自己认识的所有小程序开发团队和企业，近期工作量都处于超负荷状态，和自己的状况差不多。其中几家规模较大的软件开发公司，甚至将其它研发部门的技术人员也调至小程序开发部门，以满足逐日增加的订单。目前，朱宇滨的手里仍有将近三十个小程序在开发中。部分客户见开发周期过长，甚至提出要求只实现几项基础功能即可。“只要求尽快上线，至于别的功能后续再逐步完善优化就行。”作为局外人，我们可能会觉得这下子做小程序开发的岂不要“赚翻了”？实际上，在客户“加快，加快，再加快”的催促下，行业的开发价格的确水涨船高，但离所谓“赚翻了”还很遥远。据朱宇滨透露，目前低于五千元预算的小程序开发订单，很难在行业内找到正儿八经的团队承接，只能寻找很普通小微个人团队，用现成的源码去套一套。“我们公司现在开发的订单，价格大多在一两万，部分功能复杂的单子会超过五万元，现在同行报八九万的情况也经常能见到。”朱宇滨笑称，相比三年前公司转型开发小程序之初，相关开发报价仅为大几千元的窘境，现在确实是“忙并快乐着”。就在部分互联网企业琢磨减薪、裁员的同时，这些小型开发公司相关岗位的员工薪资却逆势增长。无论是在岗的研发人员，还是正在急招的开发岗位，薪资都相比春节之前都有较大幅度的提升。朱宇滨以几家同行正在急聘的小程序前端工程师距离，“目前的月薪已经涨到了税前两万了，研发人员的加班时薪也调整到100~120元，攻城狮们现在都很乐意加班。”据小程序数据平台“阿拉丁”的一份报告显示：今年2月全网小程序DAU数据已经达到4.5亿，3月份稳定在4.4亿，小程序数量达到360万。显然，在疫情的影响之下，小程序市场需求出现了迅速井喷的现象。不过有行业人士指出，目前的市场井喷现象与疫情有很大的关联。待疫情消退后，市场很可能会骤降至去年同期水平。要分析出这番话的对错，可能要先了解一下那些急于开发小程序的都是些什么企业。生意不景气，欲借小程序创收“政务、抗疫小程序，我们公司做不了，都是那些大机构、行业巨头在做。”当问及市场的主要需求来自哪些行业时，朱宇滨看了一眼电脑里的资料表示，目前承接的订单几乎都是线下实体企业，其中以餐饮店、便利店、商超的开发需求最多。连锁餐饮、便利店的需求，几乎占据公司开发订单的六成以上。功能主要都是以在线下单、外送、会员管理为主，“有客户告诉我，由于线下人流量减少，便利店、连锁餐饮门店负面影响最为严重，目前经营上都在发力外卖平台、在线订购。”朱宇滨和客户交流时得知，一些餐饮机构虽然通过外卖平台销售菜品，但苦于平台佣金比例过高，商家感觉有些吃不消。“他们认为若将佣金、外卖成本转嫁给消费者，会导致自己价格缺乏优势，相应的订单就会减少。如果商家不借助第三方平台，又更会让经营的状况雪上加霜。““有些脑筋灵活的连锁餐饮、便利店希望‘未雨绸缪’，自己花些小钱开发小程序，自建外卖、在线销售渠道，这才让我们这些做小程序开发的有了这么多生意。”朱宇滨表示，一些餐饮、便利店除了想摆脱外卖平台的约束，也希望借助小程序将经常消费的用户维护起来，成为会员和粉丝，节省大量成本和市场支出。无论消费环境如何变，都能拥有固定的顾客（铁粉），经常在线下单消费，无疑是商家的终极梦想，“尽管刚上线的小程序大多没有顾客流量，但商家都是在为以后做准备。”除此之外，传统教育课辅行业也是近期小程序开发的主要客户。朱宇滨告诉懂懂笔记，受疫情的影响，传统课辅培训班无法开展线下培训，为此很多机构急于开发具备在线直播、互动、答题、续费等功能的小程序。“这样一来，学生无需到课辅机构也能在线上课。同时，家长也能在线便捷续费。”朱宇滨强调，相比以往在线教育品牌冗杂的上课应用，传统课辅机构则希望通过于小程序轻装上阵，与在线教育机构竞争抢市场。目前，一些线下美容美甲、服装零售、洗衣服务等连锁机构，也逐渐开始萌生小程序应用的大量需求。不少商家计划通过公众号、微信群向会员、用户推送相关电商小程序，“疫情之下，许多零售商家都意识到传统电商难做了，实际转化也过于被动，于是都想用小程序承载私域流量。”为了自救，为了未雨绸缪，不少商家、机构在当下经营最为艰难地时期，选择投入、开发专属的小程序，目的主要是要构建独立的、不受约束的私域流量池。很多以前不重视线上交易、社群维护的商家也开始转型线上，期望通过这些手段在线上为消费者提供服务、促进销售。那么，是疫情推动了传统商家转型，同时推动小程序开发需求井喷吗？这种需求会不会随着疫情结束而“重归寂静”？井喷源自势能，疫情只是加速器“小程序的市场需求突然井喷，可以说是意料之外，情理之中。”作为小程序行业发展的见证者，朱宇滨认为，目前使用微信、支付宝相关小程序的用户数量非常庞大。随着开发技术的提升，小程序未来可以承载的功能也会越来越多，甚至商家未来所有线上营销、销售、售后、库存和客户管理都可以依托几个小程序实现。在他看来，尽管小程序不像APP应用会长期出现在用户的手机桌面菜单中，但用户只要用过一次，就会记住商家相关的小程序。“包括我在内，身边很多朋友同事现在找商家的服务，都习惯先在微信里搜一搜，找找商家的小程序。”正是因为有大量用户基础，许多消费者在角色转换为商家、公司经营管理者时，也开始重视小程序的开发、运营了。朱宇滨告诉懂懂笔记，过去一年里，有小程序开发需求的大部分是传统实体商家，他们也是觉得与传统电商平台相比，小程序能够更好地与线下消费场景结合，形成良好的用户互动，“有的实体商家是先做网店，后面发现难有起色，于是又开始做小程序。”当然，这里面也有大量的跟风效应，部分实体商家无论运营与否，都会先开发一个小程序放着，待日后有运营需求之后，再对功能、内容进行新的优化。这种形式，与当年是一个企业就要开发一个企业网站、注册个公司域名类似。“更有一些企业大炮换鸟枪，原本运营着公司的网站、APP应用，但开发小程序之后就放弃了APP的运营。其实不用心做，网站、APP还是小程序都不可能搞好！”在朱宇滨看来，目前传统企业、商家对于小程序的需求越来越多，已经形成了一种趋势。尤其是在很多企业、商家的固有思维中，小程序的开发成本低、投入小，却能带来很好的收益，因此就扎堆追捧、开发小程序。“说白了，如果是源码开发的小程序，价格肯定要比APP高一些，功能强大的甚至会贵很多。”他认为如果疫情不发生，新的一年小程序的开发需求也会陆续增多，“只不过因为疫情突然发生，让部分原本计划运营小程序、构建私域流量的商家加快了脚步。”实际上，许多投入开发之后却将小程序扔在一边的客户，最近也开始扎堆对小程序进行优化升级，甚至在开发投入上不计成本，这也让小程序的需求继续暴涨，“有企业原本计划一年、两年内上线，现在都扎堆在一起开发，一方面是自救、一方面也是想布局未来吧。”至于蜂拥而至的用户在开发出小程序之后是否会用起来，朱宇滨表示并不关心。或许，投入经费后上线小程序的商家，有不少也会逐渐不再关心。【结束语】疫情之下，受环境因素的影响许多企业、商家积极“自救”，推升了“全民直播带货”以及小程序应用的发展。商家Allin小程序让相关的研发机构、团队逆势而起，成为科技互联网领域低迷环境中一枝独秀的行业。但就像部分行业人士所担忧的那样，小程序能否成为企业、商家“自救”的利器仍未可知，但一窝蜂出现的小程开发需求很可能会造成另一种资源浪费。只不过在现实情况下，这寄托着企业、商家对于新业态、新模式愿景的小程序，的的确确又是商家苦流量久矣的一种无奈之举。本文来源：36氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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08/02
陷入数字化迷局中的软件公司
勿让技术成为阻碍企业数字化发展的拦路虎。如果说谁是企业数字化转型建设的中坚力量，大家都会不约而同的想到：软件公司！那么如果要问是谁导致企业数字化转型失败，我想大部分人首先想到的也是：软件公司！所以企业数字化转型建设是成也软件败也软件，当然从客观的角度说背锅的现象也是存在的。在企业数字化转型建设过程中其实软件就是管理与技术之间的那座桥，能否承受管理之重谁也难以说清，而软件公司就是桥的设计者与施工者。但为什么看似简单的转换与打通变得如此复杂及难以实现？软件烂尾的案例比比皆是，到底是软件产品本身的问题？还是软件公司本身管理的问题？太多的项目失败让企业数字化转型的迷局进一步加重，而作为主要执行者的软件公司也不得不面对企业领导的质疑与批评，深陷其中难以抽身。在企业实际能力、领导需求与营收KPI面前软件公司往往迷失了初心。为什么国内缺乏优秀的软件企业，这与软件公司的经营战略不无关系！老杨认为当前大部分的软件公司在KPI下都迷失了初心，丢失了以客户为中心的服务初心，反而利用企业不懂数字化、不会做数字化的短板将企业用户当成韭菜与小白鼠，大厂的身份并不是服务保障，而变成了一种招牌，利用几张PPT将领导喜欢看的内容展现，但却忽视了企业本身的管理基础与能力，要知道在数字化转型过程中领导的需要并非是基层的真实需求，这就导致一些软件公司每天忙于游走高层路线，而离真实场景渐行渐远，功能与需求完全脱节，这也就不难解释为什么很多系统一应用就招致基层员工的疯狂吐槽，所谓的“降本增效”也沦为空谈与笑话。在企业实际能力与项目规模面前，大部分软件公司往往选择了后者，一个数字化项目动辄几百上千万，项目周期都是按年起步，例如有的企业基础系统都没有就被软件公司的PPT及最佳案例所忽悠搭建所谓的中台、搞所谓的数据治理，最后一通操作下来坑哭了做实施的小伙伴，彻底了陷入了企业数字化的迷局中，把企业领导对数字化的信心消磨殆尽，同时也是在消耗自身的品牌影响力，在行业内成功打上落地能力差的标签。部分软件公司还喜欢标榜自己是“全科大夫”，任何行业的数字化解决方案都能做，但细问下来发现各行业可参考的案例屈指可数，而真正成功的案例几乎没有，似乎每做一个案例解决部分场景问题都成为最佳实践已成为行业公开的秘密，但究竟做的好不好只有企业内部才知道。当前国内大部分软件公司的问题就在于喜欢玩规模、玩概念，但核心的产品功能与客户服务被抛之脑后，例如某软件大厂的主打产品架构老旧，用了十几年BUG一大堆，产品功能在不断迭代下越来越重，操作非常复杂，但该公司还在吹嘘产品功能多么全面、强大，从来不考虑企业是不是真的需要，老旧的UI界面客户是不是真的简单易用、提升工作效率，用大厂的光环让企业用户乘兴而买吐槽而用。所以国内的企业管理软件需要的是做深、做专，在满足用户需求的基础上还要在功能体验上下功能，让系统好用、让企业员工爱用，而非贪大求全把自己困在市场规模、功能大而全的迷局里。“以客户为中心”对于大部分软件公司而言似乎是一句空谈。在老杨看来大部分的软件公司所做的“以客户为中心”工作仅仅限于售前阶段，所做的方案虽然都是以客户为中心的，但究竟以企业的哪个为中心就不得而知，所以就导致售前的坑实施来填，大部分传统企业对于数字化的认知本来就是云遮雾罩，看不清、摸不透，加上所谓专家及部分软件公司的一顿忽悠更加是“如入仙境”，结果实施入场以后，企业才感觉到什么是“峰回路转”，卖家秀与买家秀，企业本身数字化能力的不足，再加上软件公司行业深度的不够，实施团队经验的拉胯，导致整个数字化项目都是“扯不清、理还乱”的状态，企业对数字化建设本身就是迷局状态，再加上软件公司的谜之操作，让数字化的价值更加是扑朔迷离，难以展现，同时也让企业领导对数字化的信心一点点的消磨殆尽，而较长的软件实施周期、不断变化的需求让项目交付难，深深的陷入企业数字化的迷局之中。当前是一个高度不确定的市场环境，企业生存都是问题所以做数字化转型建设日趋艰难，有的传统企业甚至裁撤了IT部门，不难看出当前软件公司不仅在外存在市场空间不断缩小、利润不断缩水的生存困境，内也面临着组织及运营管理的压力，在内外双重压力下软件公司该如何自我突破？讽刺的是很多软件公司一天到晚的喊着要企业进行数字化转型，说起转型来头头是道，但自身的日常管理还是很传统，一个连自身都未实现数字化转型的软件服务商为企业提供的方案也就是PPT（骗骗他）而已。靠卖所谓方案、概念来赢取客户的时代已经结束，靠引用他人最佳实践经验卖产品的软件公司注定已经没有竞争力，所以老杨认为国内的软件行业迫切需要转型，已经深陷数字化迷局到了十分危险的时候。那么软件公司该怎么办？必须实现两个转型：商业模式与服务能力的转型。在传统的软件买卖中甲乙双方的关系是十分脆弱的，正如一位软件公司的朋友所言：卖软件这么多年下来，一些客户从朋友做成了仇人！原因何在？除了企业本身内部管理的复杂性外，软件公司自身还是存在诸多的问题，例如对行业的认知深度问题、项目管理能力、沟通能力等等，最后企业想要的功能没实现，在用的功能超难用，一提起**软件公司企业甚至是咬牙切齿，所以软件公司必须改变传统的营销模式，在客户服务上下功夫，比如改变之前提供任何接口都要收费的模式，给企业提供一个全开放的免费的技术平台，勿让技术成为阻碍企业数字化发展的拦路虎。重市场而轻服务是当前大部分软件公司的现状，当然作为公司获取利润无可厚非，但要物有所值，让企业认可而心甘情愿，对于大部分企业而言，做数字化转型期间不仅仅希望软件公司仅提供产品，而是尽可能多的赋能，协助企业打造出一套适合企业的数字化能力体系，但可惜的是很多软件公司难以实现，一方面是迫于成本的压力，而另一方面是其根本就无此能力，尤其是被广大企业所诟病的服务体系，软件公司传统的售前、实施、售后三权分立模式导致内部管理割裂，在项目进行期间由于信息的断层而相互甩锅，其产生的后果最终由企业买单，因此对于软件公司而言在当前高度不确定的市场环境下急需内部管理体系的转型。本文来源：36氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
