低代碼開發(fā)是過去兩年 To B 市場(chǎng)的風(fēng)口之一，它給傳統(tǒng)軟件開發(fā)帶來(lái)了顛覆性改變。有預(yù)測(cè)認(rèn)為：未來(lái)5年，新應(yīng)用構(gòu)建的數(shù)量將超過過去40年的總量，需求響應(yīng)的周期也將大幅縮短，從月、周甚至天計(jì)算。業(yè)務(wù)需求爆發(fā)式的增長(zhǎng)催生了對(duì)低代碼的需求。根據(jù) Gartner 的預(yù)測(cè)，2025年 70% 企業(yè)的數(shù)字化應(yīng)用將由低代碼來(lái)構(gòu)建。與此同時(shí)，低代碼也一直面臨著質(zhì)疑，比如“低代碼只適用于邊緣創(chuàng)新和搭建長(zhǎng)尾應(yīng)用”、“低代碼只是玩具”......而當(dāng)下 AIGC（AI Generated Content，AI生成內(nèi)容）技術(shù)及應(yīng)用的爆發(fā)，似乎正在給低/無(wú)代碼行業(yè)帶來(lái)一場(chǎng)顛覆性革命。

徐平俊認(rèn)為，低代碼作為企業(yè)數(shù)字化的核心引擎，已經(jīng)對(duì)傳統(tǒng)的開發(fā)模式產(chǎn)生了顛覆性的變革。外界目前所討論的 AIGC 會(huì)對(duì)低代碼領(lǐng)域造成大的沖擊，主要聚焦在其能自動(dòng)生成代碼的功能，但 AIGC 本質(zhì)上會(huì)促進(jìn)低代碼行業(yè)的發(fā)展。“一方面， AIGC 通過語(yǔ)義直接生成代碼的效率并不會(huì)更高，作為一種概率模型，并不能保證生成的代碼準(zhǔn)確性，且代碼可用性需要大量的人工校正工作。低代碼本質(zhì)是將語(yǔ)義變成模型，本身就不需要代碼，融合 AIGC 能力后，可以加速語(yǔ)義變成模型的工作進(jìn)程，從而提升應(yīng)用開發(fā)的效率。另一方面，從人人開發(fā)的角度，能夠幫助更多非專業(yè)開發(fā)人員參與到軟件開發(fā)中。AIGC 需要大量人工校正工作，實(shí)際并沒有解決技術(shù)的門檻要求，業(yè)務(wù)人員還是很難直接完成應(yīng)用開發(fā)；不過，通過低代碼和 AIGC 相結(jié)合的方式，可以更加高效地利用人力資源，從而更好地解決需求和供給的匹配問題?！?/p>

(相關(guān)資料圖)

在落地層面，徐平俊闡述了奧哲過去在低代碼核心技術(shù)上的積累沉淀和對(duì) AI 與旗下不同產(chǎn)品融合的場(chǎng)景探索方向，并透露公司對(duì)低代碼 + AI 融合演進(jìn)早已做了明確的長(zhǎng)期規(guī)劃，計(jì)劃于近期推出具體的產(chǎn)品。

Q：華創(chuàng)資本

A：奧哲創(chuàng)始人、CEO 徐平俊

Q1： 如果說(shuō)低代碼開發(fā)是對(duì)軟件開發(fā)的一次顛覆，那么ChatGPT 所展現(xiàn)的 AI 生成代碼的能力，會(huì)不會(huì)也是對(duì)低/無(wú)代碼開發(fā)的一次顛覆？

徐平?。?/strong>低代碼作為企業(yè)數(shù)字化的核心引擎，已經(jīng)對(duì)傳統(tǒng)的開發(fā)模式產(chǎn)生了顛覆性的變革。我們判斷AI生成代碼的能力，將進(jìn)一步促進(jìn)低代碼/無(wú)代碼行業(yè)的發(fā)展，而不是沖擊這個(gè)行業(yè)。

首先，AIGC 并沒有改變低代碼的底層邏輯。低代碼的底層邏輯有兩個(gè)，一是提升企業(yè)的應(yīng)用/系統(tǒng)開發(fā)效率，降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本；二是促進(jìn)人人開發(fā)，讓業(yè)務(wù)人員也能深度參與到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中構(gòu)建，最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與數(shù)字化的零距離，即業(yè)務(wù)數(shù)字原生。 （編者按：“業(yè)務(wù)數(shù)字原生”最早為徐平俊于2020年提出，指的是企業(yè)管理者直接在數(shù)字化的環(huán)境下進(jìn)行業(yè)務(wù)思考，重新定義企業(yè)的運(yùn)行模型。業(yè)務(wù)人員能像使用手機(jī)一樣操作數(shù)字化工具，快速落地業(yè)務(wù)想法。）

· 從效率提升的角度， AIGC 通過語(yǔ)義直接生成代碼的效率并不會(huì)更高，作為一種概率模型，并不能保證生成的代碼準(zhǔn)確性，且代碼可用性需要大量的人工校正工作。低代碼本質(zhì)是模型驅(qū)動(dòng)，模型直接運(yùn)行，本身就不需要太多代碼生成的工作，融合 AIGC 能力后，可以通過語(yǔ)義生成模型，加速需求分析工作進(jìn)程，從而進(jìn)一步提升應(yīng)用開發(fā)的效率。

· 從人人開發(fā)的角度，能夠幫助更多非專業(yè)開發(fā)人員參與到軟件開發(fā)中。AIGC 需要大量人工校正工作，實(shí)際并沒有解決技術(shù)的門檻要求，業(yè)務(wù)人員還是很難直接完成應(yīng)用開發(fā)；不過，通過低代碼和 AIGC 相結(jié)合的方式，可以讓業(yè)務(wù)人員直接參與應(yīng)用開發(fā)，從而更好地解決需求和供給的匹配問題。

總體而言，AI+低代碼的融合，將提高企業(yè)總體的定制開發(fā)效率，讓參與應(yīng)用開發(fā)的人群更廣泛，開發(fā)模式、工作方式都將產(chǎn)生新的變化。展開來(lái)說(shuō)：

· 對(duì)于專業(yè)大型系統(tǒng)開發(fā)：開發(fā)者借助低代碼+ AIGC 開發(fā)模式，從需求抽象，到業(yè)務(wù)建模，再到生成功能模塊，以及后續(xù)測(cè)試發(fā)版，各環(huán)節(jié)效率都有倍級(jí)提升；大型業(yè)務(wù)系統(tǒng)由很多模塊組合，開發(fā)者可以聚焦用低代碼進(jìn)行領(lǐng)域建模、架構(gòu)設(shè)計(jì)，方案設(shè)計(jì)，代碼 Review 以及整合 AI 生成的模塊組合工作；通過 AIGC 能力，業(yè)務(wù)人員與開發(fā)者的各類需求文檔梳理、相對(duì)簡(jiǎn)單零散的應(yīng)用構(gòu)建、局部功能頁(yè)面、確定性的功能函數(shù)等工作，都可以分配給 AI 生成。

· 對(duì)于中小微企業(yè)應(yīng)用開發(fā)或大型企業(yè)部門級(jí)應(yīng)用：業(yè)務(wù)人員可以借助無(wú)代碼+ AIGC 開發(fā)模式，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言描述生成應(yīng)用，隨著語(yǔ)言模型具備多模態(tài)能力，用戶也能通過語(yǔ)音、圖像交叉輸入方式生成簡(jiǎn)單應(yīng)用。

Q2：奧哲現(xiàn)有的產(chǎn)品有哪些？產(chǎn)品彼此間的關(guān)系是什么？

徐平?。?/strong>不同類型、處于不同階段的企業(yè)對(duì)低代碼有不同的應(yīng)用需求，如果哪家廠商說(shuō)可以只用一種產(chǎn)品或一套解決方案就可以滿足所有企業(yè)的數(shù)字化需求，根本是不可能的。

因此，奧哲構(gòu)建了業(yè)內(nèi)可以說(shuō)最齊全的低代碼產(chǎn)品矩陣——大中型企業(yè)數(shù)字化核心引擎「奧哲·云樞」、中小組織業(yè)務(wù)數(shù)字化一站式平臺(tái)「氚云」，以及大企業(yè)業(yè)務(wù)部門數(shù)字化應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)「有格」，同時(shí)通過“低代碼平臺(tái)+解決方案+方法論”的體系，足以賦能企業(yè)構(gòu)建全面的數(shù)字化建設(shè)能力。

幾個(gè)產(chǎn)品形成了巨大合力，奧哲過去幾年突飛猛進(jìn)的商業(yè)化進(jìn)展印證了這一矩陣的有效性：截止目前，中國(guó) 500 強(qiáng)企業(yè)中六成以上企業(yè)使用奧哲·云樞構(gòu)建企業(yè)核心應(yīng)用系統(tǒng)；氚云連續(xù) 6 年居釘釘全品類銷售第一， 2022 年雙 11 期間，氚云全渠道 GMV 甚至實(shí)現(xiàn)了 2032 萬(wàn)元，較 2021 年同期激增 29.5%。

結(jié)合剛剛提到的話題，我們堅(jiān)定地認(rèn)為是“低代碼+ AI ”而非“ AI +低代碼”。短期來(lái)看，低代碼跟 AI 的這種融合可以大幅提升企業(yè)的應(yīng)用開發(fā)效率，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。長(zhǎng)期來(lái)看，可以讓業(yè)務(wù)人員真正直接參與數(shù)字化建設(shè)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)字原生。借助低代碼和 AI 的方式，企業(yè)可以構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)字化平臺(tái)，集成高度聚攏的行業(yè)知識(shí)和應(yīng)用個(gè)性化開發(fā)能力，幫助更多非專業(yè)開發(fā)人員參與到軟件開發(fā)中來(lái)，從而推動(dòng)數(shù)字化創(chuàng)新的普及化。在這種情況下，人人都能成為數(shù)字化建設(shè)中的一份子。

Q3：有說(shuō)法認(rèn)為，基于 AGI （Artificial general intelligence，通用人工智能），國(guó)內(nèi) SaaS 軟件都值得再重做一遍，你如何看？

徐平?。?/strong>我們可以將 GPT-4 這類的 LLM 大模型比作未來(lái)的通用計(jì)算機(jī)平臺(tái)，這樣看不僅是交互方式的創(chuàng)新，而是整個(gè)軟件產(chǎn)業(yè)鏈都會(huì)產(chǎn)生很大變化：

首先云計(jì)算底層 IaaS 會(huì)走向 MaaS 服務(wù)（模型即服務(wù)），一些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變得有價(jià)值，企業(yè)對(duì)云資源需求會(huì)激增； PaaS 層一些新的 LLMOps 的 Infra 工具將會(huì)加入，會(huì)改變現(xiàn)有的 DevOps 流程；應(yīng)用層很多產(chǎn)品及服務(wù)都將直接通過大模型實(shí)現(xiàn)，因此我們判斷未來(lái) SaaS 軟件有以下幾大變化：

第一：SaaS 功能：企業(yè)數(shù)字化平臺(tái)能力走向高度聚合，一些垂直領(lǐng)域的 SaaS 能力將直接成為插件被模型調(diào)用，即用即走，可能不需要這么多頁(yè)面feature（比如商業(yè) BI 產(chǎn)品、集成平臺(tái)不需要做這么重）。當(dāng)然具備端到端的商業(yè)方案能力的 SaaS 依然具備存在價(jià)值，但整個(gè) SaaS 市場(chǎng)格局會(huì)重新分配，標(biāo)準(zhǔn)化 SaaS 的市場(chǎng)份額會(huì)大幅減少。

第二：SaaS交互：未來(lái)軟件交互會(huì)是 GUI（graphical user interface）+LUI（language user interface）的混合交互模式，大語(yǔ)言模型和 Copilot 模式結(jié)合，會(huì)改變今天軟件以「點(diǎn)擊/滑動(dòng)」為主要的交互方式，簡(jiǎn)單、確定性的任務(wù)指令，可以用 LUI 交互，復(fù)雜的配置仍然不如 GUI 圖形化配置高效準(zhǔn)確。但 LUI 一定會(huì)成為很新的交互形式，產(chǎn)生很多新的交互場(chǎng)景，交互體驗(yàn)更簡(jiǎn)潔，這些場(chǎng)景可能成為 SaaS 應(yīng)用的新場(chǎng)景，對(duì)應(yīng)的設(shè)計(jì)、功能都需要有延伸和改變。

第三：SaaS 服務(wù)：一些 SaaS 可能必須依靠 AI 才能形成價(jià)值閉環(huán)，比如 IM、會(huì)議軟件、在線文檔，制圖/視頻軟件，Marketing / SEO 類內(nèi)容生成型產(chǎn)品，可能都要完全基于模型出發(fā)設(shè)計(jì) AI-Native 的產(chǎn)品。

第四：SaaS成本結(jié)構(gòu)：MaaS 模式下，SaaS 產(chǎn)品都會(huì)或多或少參與到模型訓(xùn)練，這會(huì)增加研發(fā)成本投入，大模型提供的調(diào)用服務(wù)，會(huì)浮增 15%～20% 軟件成本，平攤到每個(gè)客戶，客單價(jià)會(huì)增加。

在 AIGC 的加持能力下，國(guó)內(nèi) SaaS 軟件可能應(yīng)該從功能、邊界、交互形式以及與 AI 能力的結(jié)合，都需要重新思考一遍。

Q4：奧哲的核心用戶畫像是怎樣的？奧哲與開發(fā)者、企業(yè)的關(guān)系是怎樣的？

徐平?。?/strong>我們的核心客戶群體是數(shù)字化能力強(qiáng)或期待通過數(shù)字化實(shí)現(xiàn)彎道超車的行業(yè)或企業(yè)。頭部的大型企業(yè)對(duì)數(shù)字化的投入和重視程度很高，而中小型企業(yè)則分為兩類，一類是專精特新企業(yè)，具備工匠精神并注重管理；另一類是創(chuàng)新能力強(qiáng)的企業(yè)，如我們服務(wù)的客戶云丁和妃魚。

目前，有很多的開發(fā)者在使用奧哲的產(chǎn)品，包括產(chǎn)品經(jīng)理、開發(fā)人員、測(cè)試人員。廣義上，業(yè)務(wù)人員也可被認(rèn)為是開發(fā)者。我們一直以 To B 而非 To D 來(lái)定位產(chǎn)品，就是希望奧哲的產(chǎn)品能夠讓業(yè)務(wù)人員和整個(gè)數(shù)字化團(tuán)隊(duì)一起協(xié)同使用。

我們一直致力于打造“產(chǎn)品+服務(wù)”的能力，并形成了一套“共創(chuàng)+賦能”的低代碼實(shí)施方法論，實(shí)際上是與客戶共創(chuàng)，幫助他們基于低代碼構(gòu)建全面的數(shù)字化能力，賦能整個(gè)團(tuán)隊(duì)，從而讓企業(yè)的數(shù)字化離業(yè)務(wù)更近，而不是簡(jiǎn)單地賣一套產(chǎn)品。

這樣的關(guān)系需要奧哲與企業(yè)共同建立，花費(fèi)大量時(shí)間和精力進(jìn)行打磨，并不是所有企業(yè)都愿意接受。在這個(gè)過程中，我們也在結(jié)合不同類型的客戶，不斷地提煉我們的 Know-how。

整體來(lái)講，奧哲希望作為企業(yè)數(shù)字化的戰(zhàn)略合作伙伴，通過“共創(chuàng)+賦能”的模式，發(fā)揮“低代碼是企業(yè)數(shù)字化核心引擎”的作用。

Q5：奧哲已經(jīng)在應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)、建筑、金融、汽車、石化等行業(yè)構(gòu)建了垂直的行業(yè)解決方案。在行業(yè)選擇時(shí)，奧哲是如何考慮的？不同客戶的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，奧哲積累了哪些獨(dú)特的經(jīng)驗(yàn)？

徐平俊：低代碼本身是一個(gè)泛行業(yè)的產(chǎn)品，但在某些行業(yè)中使用得更加廣泛，可謂是"多因成一果"。例如，金融和汽車行業(yè)等數(shù)字化能力強(qiáng)的行業(yè)可以更好地應(yīng)用低代碼，因?yàn)閺臉I(yè)人員對(duì)低代碼的應(yīng)用有深刻的理解，也在嘗試尋找通過數(shù)字化工具實(shí)現(xiàn)彎道超車的機(jī)會(huì)。此外，建筑行業(yè)也是近年來(lái)發(fā)展非?？斓念I(lǐng)域，希望通過新的工具來(lái)提升企業(yè)綜合的管理水平。

我們選擇行業(yè)時(shí)，也有意地進(jìn)行深入研究。對(duì)低代碼有認(rèn)知的客戶合作多了，自然就積累了多個(gè)行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)沉淀，這也是我們?cè)诜盒袠I(yè)中沉淀AI應(yīng)用模型的基石。

Q6：目前行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局怎樣？GPT 等技術(shù)對(duì)于今年和接下來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)，會(huì)帶來(lái)哪些大的變量？奧哲如何準(zhǔn)備？

徐平?。?/strong>首先整體來(lái)說(shuō) GPT 對(duì)低代碼廠商是利好，因?yàn)閯倓偺岬降?AI 等技術(shù)的應(yīng)用會(huì)加速低代碼行業(yè)的發(fā)展，會(huì)擴(kuò)充場(chǎng)景、擴(kuò)大規(guī)模。

從競(jìng)爭(zhēng)格局層面去看，鑒于我們認(rèn)為的是“低代碼+ AI ”而非“ AI +低代碼”的邏輯，低代碼廠商會(huì)出現(xiàn)明顯的兩極分化，低代碼本身不成熟的廠商會(huì)加速掉隊(duì)， 而成熟廠商可以快速加上 AI 能力，跑得更快。

對(duì)于奧哲來(lái)說(shuō)，旗下的產(chǎn)品體系比較完整，產(chǎn)品成熟度相對(duì)較高，過往在 AI 層面也有一定的積累，現(xiàn)在可以快速地?fù)肀?AI 能力。低代碼的投資熱潮是在 2020~2021 年，發(fā)展到今天， AI 相關(guān)技術(shù)的突破對(duì)于我們這種已經(jīng)實(shí)現(xiàn)低代碼商業(yè)化閉環(huán)的企業(yè)來(lái)說(shuō)，是巨大利好。我相信頭部效應(yīng)能很快顯現(xiàn)出來(lái)。

當(dāng)然，與其盯著競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手在干什么，奧哲更關(guān)注客戶價(jià)值，關(guān)心如何結(jié)合利用這種機(jī)會(huì)進(jìn)行提效、增加客戶體驗(yàn)、進(jìn)一步智能化。目前奧哲產(chǎn)品收費(fèi)模式有兩種，中小企業(yè)是 SaaS 訂閱式，大型企業(yè)是產(chǎn)品+實(shí)施+培訓(xùn)+運(yùn)維服務(wù)，整合 AIGC 后，培訓(xùn)、運(yùn)維服務(wù)這兩塊可能會(huì)逐步讓AI接管，產(chǎn)品會(huì)重點(diǎn)探索借助 AI 整合更多擴(kuò)展能力加入產(chǎn)品，定制實(shí)施也會(huì)做輕，逐步讓客戶走向自助式交付運(yùn)維發(fā)展。

Q7：GPT 將如何應(yīng)用于奧哲的產(chǎn)品？是否會(huì)接通用大模型？

徐平俊：未來(lái)低代碼平臺(tái)將升級(jí)至“ AI 驅(qū)動(dòng)應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)”AI-Native aPaaS，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用智能構(gòu)建，軟件智能操作。我們對(duì)低代碼+ AI 融合演進(jìn)已做了長(zhǎng)期明確的規(guī)劃，近期會(huì)開始推出具體的產(chǎn)品，其中會(huì)針對(duì)四類不同的人群進(jìn)行賦能提效，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)全局AI驅(qū)動(dòng)：

· 面向業(yè)務(wù)人員需求抽象：協(xié)助業(yè)務(wù)人員，將離散、描述性的需求文檔，轉(zhuǎn)化成高度結(jié)構(gòu)化、數(shù)學(xué)化的表達(dá)，或形成偽代碼結(jié)構(gòu)，將需求文檔直接生成 DDD 領(lǐng)域模型。

· 面對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理、IT管理員搭建應(yīng)用：自主通過文本描述生成表單流程報(bào)表，或生成有針對(duì)性的業(yè)務(wù)應(yīng)用并進(jìn)行自動(dòng)化測(cè)試。

· 面對(duì)專業(yè)開發(fā)者輔助編碼：作為程序員的開發(fā)助手，完成確定性功能函數(shù)編程，對(duì)開發(fā)文檔按要求進(jìn)行解釋，提供編程示例，輔助 bug 檢查和局部調(diào)優(yōu)參謀，生成單元測(cè)試，這方面 GitHub 的 codeX 模式有參考性。

· 面向終端用戶實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化：應(yīng)用上線后，輔助員工日常操作的自動(dòng)化訴求，這部分類似 automation + OA 工作流+ RPA 的結(jié)合體，能協(xié)同調(diào)用多個(gè)軟件多個(gè)功能完成復(fù)雜任務(wù)，理論上講會(huì)覆蓋 >90% 重復(fù)手工操作，而且 AI 模型相比現(xiàn)在的 RPA 具備 memory，能理解上下文，進(jìn)行長(zhǎng)鏈推理。

奧哲同時(shí)提供私有化部署和公有云部署的產(chǎn)品。針對(duì)私有化部署的產(chǎn)品，我們會(huì)訓(xùn)練出自己的專屬小模型，因?yàn)橛行┤玢y行類的企業(yè)客戶，處于數(shù)據(jù)安全的考慮大多不會(huì)選擇接入第三方的大模型。而公有云部署的產(chǎn)品，我們會(huì)選擇接入大模型做一些相關(guān)工作。具體是哪家暫未確定，需要對(duì)各家的大模型進(jìn)行測(cè)試研究。

Q8：數(shù)字中國(guó)建設(shè)過程中，國(guó)產(chǎn)替代對(duì)于低代碼行業(yè)會(huì)帶來(lái)哪些機(jī)遇和挑戰(zhàn)？

徐平?。?/strong>國(guó)產(chǎn)替代對(duì)低代碼行業(yè)也是特大利好。最近接受到很多客戶的需求，希望將一些國(guó)外的系統(tǒng)進(jìn)行替換，或者對(duì)之前購(gòu)買的系統(tǒng)進(jìn)行更新升級(jí)，但是他們無(wú)法找到相應(yīng)的開發(fā)團(tuán)隊(duì)。那怎么辦？基于低代碼個(gè)性化、敏捷化的特性，用低代碼重新開發(fā)一遍成為了一種可行的選擇。

數(shù)字中國(guó)建設(shè)如火如荼，我們也在積極擁抱這些機(jī)會(huì)。目前奧哲旗下的產(chǎn)品云樞已經(jīng)跟市場(chǎng)上的國(guó)產(chǎn)化產(chǎn)品，從底層的芯片、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)再到上層的應(yīng)用軟件，完成了兼容互認(rèn)證。這種國(guó)產(chǎn)化的趨勢(shì)不僅推動(dòng)了低代碼行業(yè)的發(fā)展，也有助于催生國(guó)內(nèi)軟件產(chǎn)業(yè)的成熟，加強(qiáng)國(guó)內(nèi)軟件行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

Q9：低代碼開發(fā)對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全帶來(lái)哪些挑戰(zhàn)？奧哲的解決方案是怎樣的？

徐平?。?/strong>基于低代碼平臺(tái)構(gòu)建統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)字化平臺(tái)反而可以更好地去控制數(shù)據(jù)安全。低代碼有很多應(yīng)用流的聚合器，能使整個(gè)企業(yè)的安全工作更易于管理。以?shī)W哲旗下的云樞低代碼開發(fā)平臺(tái)為例，無(wú)論是交互層、服務(wù)層還是數(shù)據(jù)層，都充分考慮了各種安全場(chǎng)景。我們服務(wù)過國(guó)內(nèi)一家頭部銀行，基于低代碼為其建立了一個(gè)統(tǒng)一的開發(fā)平臺(tái)，以滿足第三方平臺(tái)對(duì)于統(tǒng)一性和安全性的需求。我們將所有的安全指標(biāo)納入考慮，還引入了一些增強(qiáng)安全性的組件。因此，基于該平臺(tái)開發(fā)的所有應(yīng)用程序都是基于安全標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行構(gòu)建的。

Q10：中國(guó)軟件出海，奧哲如何看？有沒有想法？

徐平?。?/strong>中國(guó)的軟件市場(chǎng)份額在全球市場(chǎng)中占比不到 10%，出?？隙〞?huì)有更大的機(jī)會(huì)。我們?nèi)ツ晟钊胨伎歼^軟件出海的可能性，但在多番權(quán)衡之后，還是決定先緩一緩。我們認(rèn)為出海并不僅僅是簡(jiǎn)單地將現(xiàn)有產(chǎn)品翻譯成英文版或者日本版，而是需要借助不同的市場(chǎng)思維、配套工具、Know-how 經(jīng)驗(yàn)來(lái)重新梳理產(chǎn)品邏輯，本質(zhì)上相當(dāng)于重新創(chuàng)辦一家公司。

Q11：如何看待其它開源低代碼的工具？

徐平?。?/strong>當(dāng)前，開源的低代碼工具大多只能實(shí)現(xiàn)某個(gè)特定功能，比如構(gòu)建頁(yè)面，卻無(wú)法實(shí)現(xiàn)整個(gè)數(shù)字化的全流程閉環(huán)。而那些能夠?qū)崿F(xiàn)全流程閉環(huán)的開源工具，往往難以找到好的商業(yè)模式，開源本身所隱藏的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)也不容忽視。

我們可以看到，許多成功實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的開源軟件，例如開源數(shù)據(jù)庫(kù)，其中高性能是技術(shù)含量最高的部分，一旦用戶達(dá)到一定使用程度就需要付費(fèi)。然而，低代碼的核心技術(shù)是全環(huán)節(jié)性質(zhì)的，要么用不了，要么全部都能用。經(jīng)過市場(chǎng)調(diào)研，我們發(fā)現(xiàn)在開源工具中還很難找到像奧哲一樣即能實(shí)現(xiàn)數(shù)字化全流程，又能實(shí)現(xiàn)商業(yè)全閉環(huán)的低代碼平臺(tái)。

Q12：未來(lái) 3 年，奧哲希望成為一家怎樣的公司？

徐平俊：奧哲的初心和愿景始終不變，始終朝著成為一家企業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域世界級(jí)科技公司前行，賦能千行百業(yè)。