低代码 + 智能化，企业数字化提速的又一场革命

当今,各行业的数字化转型都在如火如荼的进行着。丰富的应用场景带来了复杂的开发需求,从需求的提出到沟通,到研发,再到测试、落地及后期运维,整个流程不仅需要专业的 IT 团队支持,还占据了较多的沟通和时间成本,很难快速响应企业对数字化转型的迫切需求。另一方面,在早期的信息化进程中,很多企业都是由 IT 部门来做主导,业务部门适应系统或者软件的操作方式,而随着信息化进程的加速,企业信息系统建设模式逐渐改为业务占据主导地位,来满足、响应业务需求。

在这样的背景下,相较于周期长、成本高的传统开发方式,低代码可以通过最少的手工编程快速交付应用程序,并能快速设置和部署用于参与系统的平台。如此一来,代码能力稍弱的业务人员也可以搭建应用并落地使用,用最低成本助力企业实现数字化转型。Gartner 预测:到 2024 年,无代码/低代码应用程序开发将占应用程序开发活动的 65%以上。

与此同时,CIO 们不仅在思考如何使用低代码,也在思考应当使用什么样的低代码平台更加符合企业发展的预期。

低代码基础诉求:从开发提速到量身定制

企业网 D1Net 在与很多正在使用低代码产品的 CIO 交流中发现,他们选择低代码产品首先就是为了让业务尽快上线应用。在应用开发的过程中不再需要额外的基础功能代码。不少 CIO 或者 IT 管理者表示,低代码的可扩展性高,灵活性强,可以很方便的添加更多的资源。“在使用低代码平台之后,我们的开发速度提高了不止 10 倍”,一位 CIO 表示。而多位 CIO 在分享自己企业信息化建设过程时,都会强调“我们要的是为业务、企业量身定制的系统。”换言之,企业希望低代码从边缘走向核心支撑。

“量身定制”这一诉求也被敏锐的平台提供方所洞察。2019 年开始,中国的低代码市场进入快速增长期。过去的两三年时间里,约有数十家低代码厂商悉数进入市场。其中,网易数帆的轻舟低代码平台,逐渐完善“低门槛、高上限”的产品定位,极大程度降低了软件开发门槛,赋能非专业技术人员专职从事软件开发工作,与其他低代码平台不同的是,轻舟低代码平台以可视化编程语言 NASL 为核心技术,非常擅长构建高度客制化的企业级复杂应用。具体来说,在开发阶段,轻舟低代码平台 UI 自动推导、程序自动分析可以帮助企业排除环境干扰,提高代码质量,减少错误,提高开发效率。在测试阶段,自动化测试则可以帮助企业快速检测和诊断问题,并快速解决问题。由此,轻舟低代码平台可以满足广大企业 CIO 对于敏捷开发、降本增效的需求。

低代码进阶:企业渴望 AI 加持开发

效率提升,有始无终。近一两年来,随着数字化业务的推进,企业对于软件开发平台又有了新的需求,比如:更加高效的开发流程,更加准确的验证测试过程等等。要想解决这些问题,人工智能是一个好办法。

随着 ChatGPT 的发布,人工智能再次吸引各个行业的关注。在软件开发行业中,基于大模型的自动生成代码技术可以生成高质量、高效的代码。网易数帆顺势而为,将轻舟低代码平台升级为 CodeWave 智能开发平台,结合全栈低代码+智能大模型技术,降低开发门槛,提升开发效率,将极大地改变软件生产方式。

CodeWave 智能开发平台采用了网易自研的智能大模型底座。大模型底座可以实现类人水平的自我学习和自我演化,使其具备一定的自主选择和判断能力。据网易数帆云原生及低代码产品线总经理陈谔介绍,网易数帆面向智能编程垂直领域优化大模型,并接入到智能开发平台,使之学会使用 NASL,开发者只需使用自然语言与 CodeWave 智能开发平台对话,就能生成低代码可视化编程语言代码,涵盖实体定义、逻辑编写、页面组件控制等,以此降低企业开发门槛。

网易数帆云原生及低代码产品线总经理陈谔

对于企业而言,CodeWave 这类智能大模型加持的平台正如专业的开发助理,使得即使不具备深厚的技术背景的开发者也可以实现从“智能生成”到“可视化拖拽调整”的全栈低代码应用搭建,让开发过程更加敏捷高效,从而更好地满足业务需求。

低代码高阶需求:全流程智能化

企业对提效的期待并不局限于开发环节。对于并非专业出身的低代码工程师而言,针对核心业务开发的需求分析完全是一项陌生而耗时的工作,运用低代码平台的各种内置函数完成客制化开发更是繁琐的任务,而低代码应用激增之后的运维工作量,也成为企业的新负担。“我们缺人、缺时间,需要的不仅仅是一个智能开发助理,而是智能的全流程。”一位零售行业 CIO 如是说,他所在的企业常常为营销方案落地流程过于漫长而苦恼。

CodeWave 对此也有回应。针对需求分析,CodeWave 支持通过对用户行为数据的分析来找出用户的需求,从而快速确定软件开发的方向和目标,这就有效地提高了软件开发的效率和准确性,同时也可以减少因为误解用户需求而导致的错误。

借助大模型,CodeWave 正在着手实现自然语言智能组装和编排复杂逻辑,组装细粒度的接口形成粗粒度的接口提供给业务使用,从而大幅提升了业务集成的效率。当然,还有通过 AI 测试机器人自动完成低代码应用的测试,通过智能运维技术分析业务异常信息、负载给出运维操作执行建议等等。

但这还不是全部。“智能技术的影响不仅仅在开发流程,我们将把智能技术的应用延伸到软件生产的整个链路,包括智能的设计,设计稿到应用代码的能力,智能的业务需求分析能力,以及将软件生产沉淀的资产做智能化的管理,大幅提升软件资产的复用率。”陈谔说。通过一系列 DEMO,他展示了网易数帆对 CodeWave 智能开发平台的规划。

对于这些超越预期的平台能力,诸位 CIO 都表示非常期待。一位金融行业 CIO 表示,金融行业一向看好智能大模型的应用潜力,对低代码和大模型融合的前沿探索并不奇怪,金融业务复杂且具备强监管属性,也期待 CodeWave 这样全链路的智能开发平台早日成熟,为金融业务开发降低门槛,加速行业创新。

结语

随着人工智能技术能力的应用普及,将会有更多的泛自动化、智能化能力赋能到企业应用中,正因如此,低代码+人工智能的能力会更加凸显。展望未来,智能化的低代码平台将提高企业运营的自动化、智能化水平,帮助个人提高工作效率,帮助企业降低成本,成为企业数字化转型的强心剂。

当然,目前大部分企业的 IT 管理者及 CIO 对于低代码平台的需求大多聚焦在基本平台框架及功能、延展性方面。一位制造企业 CIO 就表示,是否能与市面上其它应用系统有成熟的接口,团队是否稳定,企业口碑如何,后期维护团队响应是否快速,性价比如何,这些是他选择低代码产品最为看重的。笔者认为,这也应该是每个开发平台应该努力的方向。