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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。　　 L L M 在 B I 中的表现还在于提升用户体验。以 L L M 驱动的 B I 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 B I 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 L L M 出现之前，已有技术如 N L 2 S Q L 在研究如何通过对话查询数据，但由于自然语言处理（ N L P ）技术的局限性，这些产品无法稳定可靠地生成查询 S Q L 语句。随着 L L M 的发展，端到端的 T e x t 2 S Q L 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 S Q L 查询语句。　　但值得注意的是，在以人工智能驱动的商业智能（ A I d r i v e n B u s i n e s s I n t e l l i g e n c e , A B I ）应用落地过程中，其产品能力很大程度取决于 A I 能力，特别是大语言模型（ L L M ）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 A B I 产品落地的关键与难题。　　 L L M 之外， A B I 产品还需要确保数据查询的准确性　　与其它 L L M 应用相比， A B I 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 A B I 产品的及格线。这就要求了面向企业用户的 A B I 产品需要有完善的机制，既要充分利用 L L M 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 A B I 产品应具备以下三个特点：　　灵活的对话框架是保障 A B I 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 A I 更好地理解用户的问题。这也进一步要求 A B I 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 A B I 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、 A P I 接口等多种来源的数据。　　专业的数据分析能力使得 A B I 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 A B I 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 A B I 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 S Q L 查询性能的下降。而生成正确的 S Q L 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 S Q L 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。 A B I 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（ B A ）进行解读和转化。而随着 A B I 的出现，它需要直面这一挑战。　　上述挑战表明，单纯依赖 L L M 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 A B I 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 A I A g e n t 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 A I A g e n t 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 A I A g e n t 为交互框架主体，将 L L M 、 B I 与产品结合，是实现 A B I 产品高性能的关键。本文来源： 3 6 氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！ 2 4 0 8 / 1 6 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 2 0 2 2 年 9 月出版的《中华人民共和国职业分类大典（ 2 0 2 2 年版）》，职业种类较 2 0 1 5 版净增 1 5 8 个，并首次标识了 9 7 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 2 0 2 2 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 2 0 1 5 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 1 2 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 1 2 个部门共 1 4 0 亿条数据，同步增长 2 2 0 % ；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 3 0 % 。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 1 3 0 亿条，同比增长 2 3 0 % ，数据记录共享率达 8 1 % ，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 5 2 个 A P I , 同比增长 2 5 % ，数据累计调用次数已达 1 5 3 万次，同比增长 4 0 % 。　　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。　　 2 0 2 3 年，佛山 G D P 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 2 0 2 4 年春节前的专项调研， 2 0 2 4 年，佛山企业招聘需求规模 2 4 . 7 1 万人左右，其中预计春季招聘需求约为 1 6 . 0 6 万人。从产业用工需求来看，第二产业占 5 3 % 、第三产业占 4 6 . 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 5 1 . 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 7 0 % 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， 2 0 2 3 年，佛山工业技改投资达到 8 9 1 . 5 2 亿元，增长 3 3 . 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 7 0 场，未来平台将鼓励约 3 0 0 0 家企业发布招聘岗位 1 2 0 0 0 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： 3 6 氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！ 2 4 0 8 / 1 0 A I 大模型来了，低代码还有机会吗？　　诅咒还是福音？ A I 大模型将如何影响低代码平台的发展。　　 A I 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 A I 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 A I 而几度落泪的顶尖围棋手。没想到，转眼之间， A I 的的剑锋便直指我们每个人眼前。 A I 大模型的突破，使得 A I 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， A I 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 A I 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 A I 大模型与低代码之间的关系。我们将深入分析 A I 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 A I 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 ( V P L ) 和快速应用开发 ( R A D ) 模型等概念的演进。特别是在 2 0 0 1 年，对象管理组织提出的模型驱动架构 ( M D A ) 和模型驱动软件开发 ( M D S D ) 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 2 0 1 4 年， F o r r e s t e r 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， G a r t n e r 在 2 0 1 8 年进一步推广了应用平台即服务 ( a P a a S ) 和集成平台即服务 ( i P a a S ) 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。 a P a a S 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 i P a a S 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、 5 G 、物联网和人工智能等新兴 I T 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 I T 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 I T 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 2 0 1 8 年的 2 5 亿元增长到 2 0 2 0 年的 7 7 亿元，市场增速虽从 2 0 1 8 年的 1 3 2 % 逐渐稳定到 2 0 2 0 年的 4 0 % 左右。　　根据 I D C 《 2 0 2 2 下半年中国低代码与零代码软件市场跟踪报告》显示， 2 0 2 2 年中国低代码软件市场规模达到 2 6 . 2 亿元人民币，同比增长 2 4 . 2 % 。 I D C 预计 2 0 2 3 年中国低代码软件市场规模将达到 3 4 . 7 亿元人民币，同比增长 3 2 . 4 % 。预计到 2 0 2 7 年市场规模将达到 1 0 6 . 3 亿元人民币，未来 5 年市场年复合增长率 ( C A G R ) 为 3 2 . 3 % 。　　从企业发展态势方面看，从 2 0 1 3 年到 2 0 2 1 年，全球共有百余家低代码初创企业。 2 0 1 9 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， M e n d i x 、 O u t S y s t e m s 、 M i c r o s o f t 和 S e r v i c e N o w 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（ I D E ）：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（ B P M ）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。　　 A I 大模型会取代低代码平台吗？　　生成式 A I 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 A I 的出现，特别是像 O p e n A I 开发的 G P T 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。　　 G i t H u b 的研究显示，用户接受其 C o p i l o t 建议的代码比例为 3 0 % ，而且经验较少的开发者在使用 A I 时具有更大的优势。这使得一些人相信，生成式 A I 可能意味着低代码平台的终结。　　 “ 低代码在企业中正在消亡， A I 将会终结它， ” C r o w d b o t i c s 的 C E O 兼创始人 A n a n d K u l k a r n i 说。 “ 最大的问题是，当你可以使用 A I 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 A I 和低代码的关系上，也有不同的声音，他们认为生成式 A I 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。　　 A p p i a n 的联合创始人兼 C T O M i c h a e l B e c k l e y 就认为： “ A I 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。 ” 　　 S A P 产品营销副总裁 S i d M i s r a 则认为低代码与 A I 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。 ” 　　 A I 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 A I 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 A I 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 2 0 0 0 名 I T 主管进行的调查显示，有 8 7 % 的首席信息官和 I T 专业人士认同，将 A I 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 P o w e r P l a t f o r m 的总经理 R i c h a r d R i l e y 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 A I 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 A I 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 A I 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 A I 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 A I 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 A I 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 A I 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 A I 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 A I 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 A I 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 A I 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 A I 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 A I 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（ 2 0 2 2 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 C o d e G P T 的落地》， L o w C o d e 低码时代　　《中国低代码与零代码市场追踪报告》， I D C 　　《 H o w g e n e r a t i v e A I w i l l c h a n g e l o w c o d e d e v e l o p m e n t 》， I n f o W o r l d 　　《 I s G e n A I r e p l a c i n g L o w C o d e N o c o d e p l a t f o r m s ? 》， I n f o s y s 　　《 T h e G r o w i n g I m p a c t o f G e n e r a t i v e A I o n L o w C o d e / N o C o d e D e v e l o p m e n t 》， D e v O p s n w e n 本文来源： 3 6 氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！ 2 3 1 2 / 0 2 2 0 2 4 年，公众号的危机与转机？公众号 2 0 2 4 年还能起飞，你相信吗？今年肉眼可见的公众号真的太难做了，特别是对于大号。那公众号还有机会吗？能做吗？在回答这个问题前，先把回忆进度条拉回到 1 1 年前， 2 0 1 2 年的 8 月 1 7 日，公众号正式上线与微博并驾齐驱，双微运营开启了图文类博主的巅峰时刻！然而， 1 1 年过后的今天，公众号少了很多注意力，用微信指数对比下就不难发现，现在的宠儿早已不是公众号，而是视频号。今天想给公众号这位 1 1 年的朋友做做复盘，看还是否有起飞的机会，以及平台方是如何重新加持，如果品牌和个人要做公众号的话，可以怎么做，分为以下 3 个部分： 1 . 趋势面：公众号的危机与转机是什么？ 2 . 平台线：三大类型公众号的模式与打法 3 . 行业点：三类公众号的运营机会从面到线，再到点，逐一谈谈对公众号运营的挑战、策略与展望：一、趋势面：公众号的危机与转机？作为陪伴公众号发展从入局到今天的运营人，公众号为什么不火了？我用一个词来形容就是：外忧内患。 1 . 外忧：新内容媒介冲击当下内容载体迭代从图文到视频，面临内容形式的竞争和内容平台之间的竞争，在用户内容注意力争夺战上处于下风，其实也是顺应产品生命周期的发展。（ 1 ）新内容载体冲击短视频崛起，对以图文形式为导向公众号冲击是首当其冲的，用户对兴趣内容阈值越来越高，主要考验对单一内容的前 N 秒的跳出率。而图文内容的形式，是远低于短视频的内容冲击感，曝光到阅读标题，打开到完读，在用户注意力漏斗上太多层级，没看到正文时候，跳出率早已很高。（ 2 ）搜索型内容冲击即使对于干货型图文内容，用户的搜索习惯和注意力都被抢走了很多。如果想要获得专业问答，可能首先就会想到要问答就上知乎，当你有问题想问，可能早已有人在知乎上问过了，快速便可获得不同类型的专业人士回复；如果是生活经验类、商品类、购物种草类问题，那小红书就会成为常用的搜索平台；问答有知乎，种草有小红书，另外也不要忽略老而弥坚的百度，在搜索内容上你可以发现现在百度对自媒体搜索内容的权重是越来越高，对搜索内容展示百家号、知乎、小红书内容的加持越来越高，百度搜索玩平台的整合。所以在搜索上，用户搜索的心智也被严重的分流，对搜索内容的需求，很多时候公众号就不在首选范围内。（ 3 ）公域推荐型冲击对于公众号图文类型的冲击，还有这一股势力不能忽视，就是今日头条，作为同样以长图文为基底的内容模式，公域算法推荐内容的阅读模式逐渐也养成了用户新阅读习惯。一个有趣现象就是，即使微信公众号图文已经很强大了，但依然看到很多朋友还在今日头条上看各种图文内容，然后乐此不疲地在微信社群里作分享，究其原因，很多人已经养成了聊天在微信，看内容去自己熟悉或已经被你驯化的公域平台去阅读。 2 . 内患：自生长步履蹒跚外忧冲击下，也有来自平台发展下，用户与创作者的逃离，也有平台监管的进退两难等因素：（ 1 ）平台年资已经很长，兴趣度下降，创作者艰难公众号一直都是以深度的文章内容为主，如果玩公众号比较早的，有些粉丝都关注你好多年了，即便内容再好，用户肯定看也看烦了，兴趣度也会下降，喜新厌旧是人性的底层逻辑。平台老化，也会带来新创作者的望而却步，特别对于新入局者，如果看到创作者们在这个平台不赚钱了，那他们动力就大大降低，变成一个阻碍新人在平台选择上的重要因素。另外，现在公众号的广告报价整体是下降了，这是对于平台不火的重要标志之一，而广告价格下来，反作用是对于以广告为盈利模式的平台反而会发得更频繁。我有关注的一个产品经理大 V ，过往内容看到可能是一周一到两条广子，但是现在每次刷进去的都是软文导流到其他跨品类的广子，整体内容价值和体验都下降很多。从用户兴趣度下降 > 粉丝流量减少 > 创作者阅读量和新粉丝增长减少 > 变现收入减少 > 广告增多，内容价值感和质量下降 > 用户兴趣度下降 … … 所以，这内患一环扣一环，最后连内患都形成了闭环了，创作者能不自闭嘛。（ 2 ）平台监管与限制，过于严格带来副作用平台加强了监管与限制，一个硬币有两面，正面是让野蛮乱象逐步收归于可控，但反面对商业化的副作用也很明显： 1 ）对图文广告的监管力度更强了今年微信公众号改了政策， 8 月以后，所有的公众号主广告要从平台走互选。大环境让本身金主投放广告数量大减，无数公众号号主广告收入腰斩 2 / 3 以上。如果你敢顶风作案，不走互选平台私下接了广子，那你的推文推不出去或者推了也被删掉。就算上了互选平台，很多类目或者内容在互选平台中各种严格限制，类目、标题、封面，很多类目根本就不会有金主爸爸去投，现在愿意投公众号图文广子，一般是赚钱类、教培类、成人类和一些白牌产品类，但是很多类目在平台上不了，而且对内容审核也是非常严格。特别对 2 0 万以上粉量的大号冲击特别大，虽然是在扶持中小号，但大哥们不玩了，只剩下一帮小弟，那平台影响力肯定是被削弱。 2 ）对图文内容质量的要求更绿色了如果你是做热点类 + 知识付费型产品的机构，你会更有感触，过往依赖抓眼球的文案标题 + 激发出痛点和爽点的情绪内容，做商品和服务的导流转化，现在还想用这种方法分一杯羹也愈发变得艰难。敏感词的机制触发，标题审核不通过，内容涉及与产品不符都通通送你一个违规删文，重则以涉及使用夸大、诱惑、违背客观事实的文字、图片、视频等，恶意煽动、混淆、误导用户的判定结果来给你一个封号处理。那标题更绿色，内容更健康，产品效果陈述更客观，可以看得到的是，转化率是断崖式下跌。平台加强监管的两面性，留给过往活在公众号里的各类型机构的商业化打法变得更单一，旧有逐利者退出，内容洗牌和新商业模式已经开始。所以，总结完外忧内患，公众号整体大盘流量趋势向下，核心在于用户流量与注意力不在公众号，而信息流推荐模式目前也拼不过今日头条，看内容还得是在其他平台上。二、平台线：三大类型公众号的模式与打法微信平台从今年看，做了很多对公众号加持的能力和动作，我认为公众号作为微信生态的重要组件，而且公众号粉丝基本盘也还在，微信还是会持续迭代，我们来看看公众号这个产品今年的一些迭代动作：其中有三个方面的更新策略，是值得我们关注和洞察： 1 . 公众号的图片消息功能，昵称又名为 “ 小绿书 ” 显而易见，小绿书的图文形式，明显就是 “ 偷师 ” 小绿书，排版高度相似，都以展示图片为主，标题在图片下方，用户头像和名称在图文卡片的左下角，点赞数在右下角。这也很明显看出微信意图，在拓展图文短内容形式，向小红书和抖音看起，以 2 2 年的一个数据报告显示，抖音图文的平均互动率是视频的 1 . 3 2 倍，而图文的收藏率更是视频的 1 . 4 7 倍，重图片种草的图片消息显然有这短小精悍的内容潜力，微信补齐图片种草能力，降低公众号创作者们的内容生产门槛，进一步完善内容生态。 2 . 公域流量推荐的相关功能一个是升级了发布功能，订阅号每天一次群发，升级为发布，即群发一次，但可发布多次，且发布内容虽不推送给订阅用户，但在主页展示，且有机会能进入公域流量推荐给合适用户。另外一个是公众号文章公域流量入口增多，文章尾部的看一看、订阅号信息里的看一看，把过往闭环公众号文章打开了新的公域推荐机制，被更多同类阅读兴趣标签的用户会作推荐发现。我认为，公众号后续开放和完善公域信息推荐，打破产品局限的动作会越来越多，但问题是在社交聊天为主的微信上，留给公众号打开流量同时，并且要保证用户体验为前提的克制会越来越大。 3 . 公众号与问一问的互通互联所以在自身功能推荐可做的动作天花板有限的情况下，打开与微信生态内其他组件打通变得很重要，而微信平台作为去中心化平台，微信生态内各组件的互联互通是其重要能力体现，这也是强化问一问的回答背书能力，同时也增加问一问与公众号之间的内容引流。现在在问一问通过与公众号联动导流，并且实现每天几十上百的涨粉已经是有人拿到结果，并且通过后续的流量主和导流到项目里实现变现。总结下，当然上述这些变化，有的只是其中的一个小交互，但通过今年公众号的重要能力更新与加持来看，会释放两大运营上的信号：（ 1 ）公众号持续会打开 “ 内容 ” 流量口子，公域推荐机制对公众号内容做流量推荐的能力加持；（ 2 ）公众号作为微信生态里的连接器，这个重要定位依然不会变，小程序、视频号、问一问、看一看、搜索、带货等等，依然是运营的万能连接器。三、行业点：三类型公众号的运营机会我们看到公众号当下面临的挑战，也关注到微信平台今年对公众号的能力加持和态度，那么回过头来回答我们一开始的提问，公众号还有机会吗？能做吗？我的答案是有的，但要顺应平台规则，以用户举手投票的优质内容为核心，带动粉丝体量的增长，获得下次推送更多粉丝阅读和互动，进入到公域推荐流量池：内容涨粉通常应用在订阅号（当然服务号也合适，但订阅号效果更佳），整体逻辑是涨粉数 = 文章阅读数（推文曝光总数 x 点击转化率） X 关注转化率，提升推广曝光数是扩大口子关键，而公众号关注率则是交给文章内容与引导解决。所以内容涨粉下推荐、搜索、分享、关联导流，四大方式组成你能获取多少内容粉的重要方式，内容粉的特点是对你内容感兴趣的，是高精准且相对来说主要来自内容制作成本，成本相对低。但缺点是如果没有产出爆文的话，涨粉速度慢，主打内容长尾涨粉。推广涨粉通常适用于服务号（同样订阅号也适合，但主要建议服务号做推广涨粉），整体逻辑目前还能玩的裂变涨粉、投放涨粉，但现在裂变用户质量也差了，且投放费用持续上涨，所以做这两类涨粉方式，需要跟后续粉丝添加公众号后的变现销售做投产比的关注，如果投产比小于 1 ，那就需要调整优化，或不能选该模式涨粉了。同样门店涨粉，也要考虑投产比，此外门店引流到转化购买，目前更主流是导流到企微个微的私域池子，用户触达的价值会更高。公众号虽然产品形态形式不变，但可以预见定位、目标、策略在运营上都会有一些不同，我总结了三大类型的公众号，当前应该如何进行运营： 1 . 品牌型公众号（ 1 ）公众号选型，是要做服务号还是订阅号？商品型的企业公众号，比如大快消、大健康、耐用消费品等货架型企业，过往会纠结要做服务号还是订阅号，在当下的流量环境，让用户好友列表里看见你就是最好的选择，服务号是必选项。在品效合一的要求越来越高，发挥服务号的服务接口能力，承接商品销售和服务才是重要的核心，如果是内容服务型的公司，比如设计公司、媒体公司、金融公司，除非你有丰富大量优质内容，能提供专业内容价值，不然我还是建议服务号做到周更即可。（ 2 ）不要再做单一账号运营，要串联私域经营前面已经提及到，公众号现在已然是微信生态的组建之一，而且内容权重下降下，做好业务连接器的角色：公众号 + 小程序 + 私域，是围绕公众号的私域运营铁三角，把这三块触点打通，是私域发售的基础建设；公众号 + 视频号，则是利用公众号存量粉丝对视频号公域拓展更多用户的加成，无论是直播、短视频，关注过你公众号的用户，都有可能会刷到你的视频号，对于视频号起号有重要的流量起盘价值。（ 3 ）品牌型的公众号怎么做内容？把你的公众号内容，分成两个大类来做：品牌内容，即提升用户对你品牌和商品认知，精美配图设计 + 故事感内容文案 + 品牌活动，把这些内容作为你们企业名片内容来打造，用于品宣、销售、商务介绍等等；销售内容，让用户在微信里找到如何找你购买，全平台有哪些最新活动或新品：按品类日、上新日、节点销售去好好策划公众号内的发售型内容，并把公众号内容作为反哺给各电商平台、直播平台的导流平台为重点，公众号内销售为辅助。年度内容标签 + 月度灵感关键词 + N 个主题话题，构建你的内容信息屋，合理规划品牌内容和销售内容比例。 2 . 流量变现型公众号什么是流量变现型公众号呢？我定义为通过公众号存量流量或拉新流量，通过内容进行变现的类型，统称为流量型公众号。首先，我们要知道公众号有这么几种变现模式：流量主变现、接广告变现、文章带货变现、付费文章与打赏、公众号销售产品 / 服务、导入私域销售变现。流量变现型公众号的打法对比品牌型公众号，我认为最大差异是运营手法更 “ 野 ” ，做规模变现的目的性更强，主要方法：（ 1 ）利用存量公众号矩阵，用游走于违规边缘的标题党和比较夸张的产品效果等，来做销售导流，教培类的行业较为常见；（ 2 ）通过做号积累粉丝体量，通过一些任务平台，例如新榜有赚接广告投放任务等等；或者是给别的平台导流按照 C P C 或者 C P S 来做销售分成；（ 3 ）也有通过 A I G C 方式，生产批量内容冲爆文，打出一个类目之后快速复制到多个号，实现涨粉后开通流量主，微信公众号的流量主广告，读者点击一次，可以有三毛钱到八毛钱的收入。如果文章有一万阅读量，那一篇流量主收入就有三四十块钱，十万阅读量有五六百元。现在一些短剧内容比较火，比如有创作者通过 A I G C 方式生产大量内容，然后进行日更内容，粉丝涨得快内容粘性高，通过流量主模式进行变现。在平台加强监管下，对一些带擦边游走平台规则的打法还是会监控较严格，所以合理顺应平台规则，迭代获取引流到变现的路径，才能做到流量变现。 3 . I P 型公众号现在很多个人 I P 的打造是一条腿走路，在短视频领域做出来，然后再拓展到其他平台，本质上思路是没错的，但如果你是做专业型的 I P ，我认为公众号图文内容是不可或缺，我认为原因有三：（ 1 ）公众号的内容可以作为品牌背书的名片，特别中长专业内容的分享，可以帮助你打开用户获客和破冰沟通的案例，短视频虽然直观但不容易留下对知识的印象记忆。（ 2 ）粉丝的沉淀，并与你私域联动起来。短视频的粉丝关注后，由于平台强算法推荐，有时候不易推送直达，但目前公众号还是关注推荐主导结合公域推荐机制，所以用户找回关注公众号和常读公众号还是比较方便，此外公众号更适合沉淀粉丝，并且引导到私域路径体验会更好。（ 3 ）公众号图文内容也适合帮助你在自媒体矩阵里做一鱼 N 吃的内容创作方式，帮助你内容复用最大化：作为你的公众号推文，此为第一吃；作为你的短视频提供内容脚本，此为第二吃；作为你的小红书笔记内容，取其精华，制成笔记，此为第三吃；作为你的音频类播客的逐字稿，此为第四吃；作为你的微信问一问，知乎问答的答案，此为第五吃；各类主流自媒体平台图文分发，此为第六吃。所以可见作为 I P 型的公众号，它承担内容发起点、发售主阵地、用户连接器，对 I P 搭长期价值的累积来说，依然有很高的战略地位。来源：产品经理文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！ 2 3 0 6 / 1 6 数字化、信息化、智能化，到底有什么不同？提到数字化，就不得不提到信息化和智能化，这两个概念与数字化密切相关，似乎都与数据联系紧密。但实际上，数字化、信息化、智能化，三者具有完全不同的概念内涵，本文将重点探讨这三者的区别与联系。 1 . 数字化与信息化信息化的话题出现比数字化早很多，早在 1 9 6 0 年代就已经提出，并且在 1 9 7 0 年代后国际上就开始逐渐有关于信息化的业务实践。广义上看，信息化可以看作是数字化的初级发展阶段，但与典型的数字化概念场景相比，仍然有一些差距所在：在信息化的场景构想中，更多是强调业务的线上化和自动化效果，信息化借助于计算机系统在数据计算、数据存储的性能优势，辅助人在日常的管理运营活动中解决现有工作执行效率低下的问题。在信息化中，数据只是业务的操作对象和执行结果，而数字化则把数据看作业务发生的原因和业务活动产生的原料。数字化关注从数据中发现新的价值、形成商业洞察、创造业务机会。信息化不关注从数据中进行创新，而只是基于既定的主题框架和相对固定的流程在处理数据，用计算机辅助实现原本已经存在的业务逻辑。信息化阶段的软件系统，重在提高人对具有规模性、复杂性的业务信息的处理效率，提高管理决策水平，提高业务各相关方的信息连接程度，实现 “ 降本增效 ” ，优化业务经营能力。信息化不改变人对业务的认知，而是在现有业务认知下的业务提速。值得注意的是，简单地依据是否涉及 “ 数据分析 ” 来区分信息化和数字化是不严谨的。关键还是要看，数据分析强调解释业务现状和观察趋势（经验驱动），还是强调挖掘底层业务规律和新的商业洞察（数据驱动）。 2 . 数字化与智能化智能化是数字化发展的高级形态。所谓智能化，就是让机器像人一样进行工作，降低企业的人力成本，同时提高企业的生产效率和服务效率。智能化的本质是能够体现人的智慧水平的数字化业务，是人工智能技术的重要业务价值体现。人会基于特定的问题进行思考和决策，背后依靠的是某一领域的操作技能，其背后是人掌握了这些技能背后的业务知识。机器如果能够获得这些知识，也能够表现出 “ 类人 ” 的智能化特征。机器可以通过阅读大量的数据，通过数据挖掘、机器学习、深度学习等方法从这些数据中学习到有用的业务知识，然后在利用这些 “ 所学 ” 的知识提供智能化的服务，解决实际的应用问题。数字化和智能化的区别不仅仅是算法复杂度上的区别，而关键看，机器是否完成了从对象识别，到任务决策，再到行为操作的完整自动化流程。在整个过程中，人工介入的环节约少，则表现出越显著的智能化效果，例如，扫地机器人、炒菜机器人、虚拟数字人、无人驾驶等。通过传感器获取环境数据，通过模型和规则实现决策，通过终端设备完成既定操作，完成传统的人工服务。来源： 3 6 氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！ 2 3 0 6 / 1 0 从工具到平台，中小制造企业的一场数字化转型中小企业正在经历一次痛苦难熬的数字化转型。一边是业务毛利、附加值低、生产管理缺乏数字化等问题驱使中小企业主动拥抱数字化；一边是高成本的大平台、昂贵的数字化系统和设备让中小企业望而却步。 “ 从企业内部分析，缺资金、缺人才、缺技术成为中小企业数字化转型面临的挑战和困难。 ” 中国信息经济学会数字经济政策研究专委会主任蔡跃洲在接受媒体采访时表示。实际上，许多中小企业都知道必须转型，不转等待着的很可能是慢性死亡。但问题是怎么转。有中小企业负责人认为，当前 “ 大平台、大系统、大项目 ” 的这种方式，本质上和中小企业的基因相冲。 “ 中小企业的现金流很脆弱，对于数字化系统，必须要立竿见影的效果。大平台、大项目耗费资金大、建设时间长、回本周期慢，中小企业难以适应这种模式。 “ 实际上，中小企业很可能用不上那些高大上的平台，它们更需要一种能快速提高业绩、创造利润的工具。给农民一把趁手的锄头，而不是押着他学习使用挖掘机。过去几年，部分工业互联网大厂的那套高举高打、自上而下的平台式打法，几乎只能做制造业大厂的 “ 样板工程 ” ，很难在中小企业落地，根本原因便是大平台与小企业 “ 供需错配 ” 。 “ 中小企业有自身发展的逻辑，其转型一定是围绕这个发展逻辑而展开，套用大企业的逻辑，只能造成 ‘ 揠苗助长 ’ 。 ” 鲁邦通副总经理兼 C T O 陈小军表示。作为一家工业互联网解决方案厂商，同时也是一家中小企业，鲁邦通的业务覆盖工业物联网通信和边缘计算产品的生产制造，也提供设备智能化和智能服务的工业互联网场景数字化解决方案。陈小军认为，数字化转型，对于公司来说是一个整体的战略，所有的战略都需要分步骤、分阶段，不可能一步到位。与大厂强调的 “ 自上而下 ” 模式不同，中小企业转型需要结合 “ 自下而上 ” 。一、自上而下是战略，自下而上是路径企业数字化转型首先是一把手工程。原因在于，管理层有决策权，能够将数字化转型的策略上升为公司的执行意志，渗透到公司的各个层级，最终执行下去。不少解决方案商都清楚这点，其销售团队瞄准了企业主，让企业主立马签单，开始上方案、推平台，搞数字化转型。方案交付以后，企业主非常痛心地发现，投入与产出不成正比，那些价值不菲的设备、科技范儿的平台，团队很难用起来。到工厂一问，下面的人就说不好用、不会用，企业主心灰意冷。这种吊诡的现象十分常见。许多有数字化转型意识的企业主，也乐于去推进公司的数字化战略，但效果却与想象中相去甚远，甚至一地鸡毛，之后便对数字化改造进退两难。 “ 数字化要自上而下推，但更重要的是管理层、执行层、解决方案商达成共识。 ” 陈小军认为，之所以出现企业主不愿意再推数字化的现象，是有些解决方案商只看到了领导，而忽略了员工的需求。管理层有权推动数字化战略，但具体要由团队去执行。如果执行出了问题，导致产出不如人意，这个结果就会自下而上反馈到管理层，管理层便会对数字化方案的效果产生怀疑。换言之， “ 只看领导 ” 的打法虽然能签单，但项目交付可能会出现问题，且不可持续，本质上也算是对数字化转型生态的一种破坏。事实上，中小企业数字化转型中，一线员工不应该被忽视，反而应该首先被赋能。作为生产的执行单位，一线员工能够直接体会得到数字化转型带来的效果，如果数字化解决方案能给他们带来增益，其评价也会自下而上地传送到管理层，管理层看到了明显的效率提升，才会加大对数字化转型的资源投入。那么应该如何赋能一线员工？陈小军表示，一线员工对整体解决方案并不敏感，也不关心，甚至不了解，他们在意的是工作能不能按时、按质地完成。这对于解决方案商的启发是，在面对中小企业时，首先应该给一线工人提供直接有效的工具，能够帮助他们 “ 多、快、好、省 ” 地完成工作。一线工人看到实际效果，同时，也通过逐步推平台、系统，从而最终反映到企业的生产、管理、销售等效率的提升上，才能最终完成整个企业的数字化改造。从工具到平台，既是方案商的产品逻辑，也是中小企业数字化转型的路径逻辑。二、需要有人构建平台，也需要有人打通节点许多方案商，尤其是一些大厂，直接以德国工业 4 . 0 为目标，去搭建工业互联网平台。这种大而全的平台，虽然有项目落地，但也只能落地到不缺钱、愿意试一试的制造大厂的生产基地上，很难具备规模化复制的可能性，更无法推广至中小企业。 “ 工业互联网是一个渐进的过程，需要从 1 . 0 （机械化）进化到 2 . 0 （电气与自动化）、 3 . 0 （信息化），最后到 4 . 0 （智能化），而不是直接从 1 . 0 就到了 4 . 0 。 ” 很多制造大厂做平台，但其实这个过程中，往往投入产出并不成正比。工业互联网领域的先驱、美国制造业巨头 G E 就是前车之鉴。他们投入数十亿美元，推出了全球首个工业互联网平台 P r e d i x 。然而， P r e d i x 并没有为 G E 带来业绩增长，反而成为沉重的财务复负担，最后落得被打包出售的命运。目前， P r e d i x 已成为一套工业应用以及一个开放的应用开发平台。究其原因，缺乏明确的商业模式，以致盈利遥遥无期；平台过于 “ 笨重 ” ，难以满足不同领域客户的需求，致使 P r e d i x 无法实现 G E 构建工业互联网平台的宏大愿景。大型企业犹如此，更枉论预算开支十分有限的中小企业。可以说，企业数字化转型，需要从低阶向高阶进化，即从局部数字化向全域数字化转型。在这个过程中，每个阶段都有企业需要解决的转型难点，只有把这些点梳理清楚并解决掉，才能进入下一个阶段。类比自动驾驶，从 L 1 到 L 4 ，需要在这个过程中积累数据、训练算法、迭代技术，相应的基础设施逐渐完善、法律法规逐步健全，最终才能到达 L 4 级的无人驾驶。如果一开始就做 L 4 无人驾驶，积累的数据完全不够充分，几乎只能在封闭场景做测试，而无法走向实际场景。企业数字化转型也如此，如果企业 3 . 0 的信息化都没完成，就要做 4 . 0 生产的智能化，无异于没有打好地基就直接盖楼，只能适得其反。 “ 一方面，工业互联网就像是一张网络，每家企业，都可能是这张网上的一个个节点。只有当节点完成数字化、节点与节点才能拉通，才能形成线、面的网络。另一方面，中小企业各个作为产业链上的毛细血管，它们需要通过数字化，跟产业龙头企业对接上，从而成为整个工业互联网上，信息流动通畅的节点。 ” 因此，真正要实现工业互联网的普及和应用，前提是这些 “ 节点 ” 能完成转型，然后通过平台把数据流转起来，做更多的智能化改造，来提升产业效率、创造更多的附加值。而现阶段的现实情况是，这些节点，大部分都还没有真正 “ 联网 ” ，而依然是一个个的信息孤岛。陈小军表示，当下企业数字化转型最为紧迫的事情，是将产业链中的各个节点都连上网，将这些节点的数字化能力提升，才能让数据流转起来，产生价值点。 “ 如果手机、 P C 等智能终端没有联网，消费互联网也不会产生万亿级的市场。 ” 因此，中小企业的需求，对于一线员工来说是工具；对于企业来说是将企业的人、机、料、法、环进行数字化，进而让生产要素流动起来，打通生产环节的数据壁垒，激发数据价值。 “ 工业互联网平台未来一定是大趋势，大厂可以起到风向标的作用，但这需要整个行业的共同推动。 ” 现阶段，对于工业互联网的构建和应用落地，这张网络的节点接入数量还比较少，工业互联网平台还很难发挥出实际价值。因此，市场上必然需要类似于像鲁邦通这样的公司，去为更多的中小企业提供针对性的服务，帮助大量的中小企业完成数字化转型，来为整张工业互联网平台的网，构建一个个节点。当这些节点串联在一起时，工业互联网才成为一个真正有用、有效的平台。三、不存在完全标准，也不必完全定制对于工业互联网厂商而言，只有深入了解中小企业数字化转型的痛点，才能对症下药，开出合适的药方。但中小企业散布于各种行业，三百六十行，每一行都有自身的独特性，行业之间差异化非常明显。不同的行业、场景差异，给企业和解决方案商带来一个问题：标准还是定制？从企业的角度看，定制更符合自身需求，但成本太高；标准化产品又怕不好用，效果欠佳。从方案商的角度看，标准化成本虽低，但由于场景复杂，很难做出一套低成本、通用型极强的方案。正如中国信息经济学会数字经济政策研究专委会主任蔡跃洲分析： “ 制造业不像消费互联网涉及的场景较为简单。不同行业都有其专有技术和行业特征，数字化转型涉及的场景通常都会比较复杂。仅仅依靠编程程序员很难将相关技术、过程、功能用代码直接实现。 ” 在这种情况下，企业需求和方案商的供给，似乎成了一对内生性矛盾，难以化解。这道题并非无解，关键在于如何看待标准与定制。陈小军认为，之所以会存在定制化，本质原因是每个行业的 k n o w h o w 不一样，每家中小企业的核心竞争力不同，这就决定了方案商不可能做一套完全标准化的产品和解决方案。对于厂商来说，标准化和定制化其实不是最核心的困扰， “ 最重要是帮助企业梳理出它的核心竞争力，并且通过技术去强化这个竞争力，让它数据化、体系化地去流转和运行下去，发挥出最大价值。 ” 陈小军表示。在执行中，可以 “ 相似能力做标准，核心竞争力做定制。 ” 即行业里边非常相似的能力，通用的技术，方案商就能够做标准化；而那些属于企业独有的差异化能力和技术，就需要做定制化；二者应该结合起来。好比医生给病人开药，一些基础疾病，如感冒咳嗽就可以标准化，但一些特殊的病，则需要开特殊的药。鲁邦通具备数字化技术和实体制造两方面能力，这个特殊性，也为其投入中小企业数字化服务业务带来独特优势。一方面，鲁邦通基于自建的数字化工厂，生产物联网硬件；另一方面，鲁邦通基于自身工业物联网平台的研发能力，以及自主开发 M E S 系统、工业低码平台等工业互联网产品， “ 亲自操刀 ” 完成对自身工厂的数字化改造。基于此，鲁邦通对于 “ 中小企业数字化转型难、难转型 ” 这道病症的药方，非常清晰明了。作为从工业物联网跨越到工业互联网的解决方案商，鲁邦通目前提供从工业物联网通信和边缘计算等产品，到设备智能化和智能服务的工业互联网场景数字化解决方案，已应用到机器人、医疗设备、环保设备、新能源装备、电梯及特种设备等工业设备行业，以及企业生产制造的各流程。以电梯为例，过去电梯的维护主要靠维修工人定期检查，或者等设备出现故障以后才会进行维护。这种方式非常落后，设备出现故障极容易导致安全事故，并且出现事故之后，从发现到处理，存在时间差，这段时间很可能造成不可挽回的后果。鲁邦通提供的多源融合智能传感器，可以实时监测到电梯的运行情况，将数据传送到云端，一旦出现故障，系统便会将事故信息推送给维修工程师，尽快解决问题。具体到企业节点连接，鲁邦通也通过 5 G 通信、边缘计算、智能感知与云端智能等技术，构建鲁邦通智物协同云，帮助更多装备制造企业实现 “ 云边端 ” 融合并赋能行业场景数字化、网络化及智能化。又比如，针对一家环卫设备企业管理全球部署设备、售后运维、备品备件，管理客户订阅数据等需求，鲁邦通提供一套基于用户角色及场景驱动的软硬结合解决方案，帮助客户管理整个工业互联网服务价值链，实现设备管理、售后运维管理、金融租赁管理一体化的制造业服务化转型。 “ 各类传感器、边缘设备，让生产的各个节点连接起来，实现 ‘ 上网 ’ ，然后通过平台把各种数据流转起来，赋能旧业务、打造新业务，创造价值。 ” 总结 2 0 1 5 年 5 月，政府在《中国制造 2 0 2 5 》中首次提出 “ 促进生产性制造向服务型制造转变 ” 。由此掀起了企业数字化转型浪潮。与此同时，伴随着人工智能、大数据、云计算等技术的应用落地，技术再一次推动了产业进步。中小企业作为国民经济的毛细血管，在产业发展中起着不可或缺的作用。但中小企业的数字化转型始终是一个难题：不敢转、转不起。这个难题的症结在于，中小企业需要用得起、用得好的数字化工具，但目前，更多是大型数字化平台走在前面，供需未能匹配。很显然，双方都需要一场认知革命。只有各方达成共识，形成合力，才能推动这场巨大的变革。来源：雷锋网文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！ 2 3 1 2 / 2 9 2 0 2 4 元旦放假通知尊敬的客户：您好！元旦将至，根据国务院办公厅《关于 2 0 2 4 年部分节假日安排通知》的精神，结合我司实际，现将 2 0 2 4 年元旦放假通知安排如下： 2 0 2 3 年 1 2 月 3 0 日 — 2 0 2 1 年 1 月 1 日，共 3 日。休假期间值班电话： 1 3 5 0 3 5 6 1 9 9 4 （ 2 4 H ）。给您带来不便，尽请原谅！山西妙点科技有限公司全体员工感谢您长期以来的支持和厚爱，在此向您致以最诚挚的祝福与问候！出行注意安全，祝大家节日快乐！山西妙点信息科技有限公司 2 3 0 9 / 2 7 2 0 2 3 年中秋、国庆双节放假通知尊敬的客户：您好！中秋、国庆节将至，现结合我司实际情况，放假具体安排通知如下：放假时间： 2 0 2 3 年 9 月 2 9 日 2 0 2 3 年 1 0 月 0 6 日，共 8 天。休假期间值班电话： 1 3 5 0 3 5 6 1 9 9 4 （ 2 4 H ）给您带来不便，尽请原谅！花好月圆中秋日，人和家兴国庆节；山西妙点科技全体员工感谢您长期以来的支持和厚爱，在此祝愿祖国繁荣昌盛，祝大家阖家欢乐！出行注意安全，祝大家节日快乐！山西妙点信息科技有限公司 2 3 0 6 / 2 1 2 0 2 3 年端午节放假通知尊敬的客户：您好！端午节将至，根据国家办公厅公布的《 2 0 2 3 年节假日安排通知》的有关规定，我司对端午节假期放假安排如下： 2 0 2 3 年 6 月 2 2 日 — 2 0 2 3 年 6 月 2 4 日，共 3 日。休假期间值班电话： 1 3 5 0 3 5 6 1 9 9 4 （ 2 4 H ）。给您带来不便，尽请原谅！山西妙点科技有限公司全体员工感谢您长期以来的支持和厚爱，在此向您致以最诚挚的祝福与问候！出行注意安全，祝大家节日快乐！山西妙点信息科技有限公司我们的伙伴 G O O D P A R T N E R 联系 Q Q ： 1 1 4 9 6 7 5 3 7 6 客服微信： 4 0 6 3 1 9 0 4 0 咨询热线： 0 3 5 6 2 6 1 8 8 3 7 公司地址：山西省晋城市城区中原街 8 1 2 号中原新城商务三楼 3 0 5 室联系我们 C O N T A C T 关注山西妙点信息科技有限公司咨询热线： 0 3 5 6 2 6 1 8 8 3 7 投诉热线： 1 3 5 0 3 5 6 1 9 9 4 微　　信： 4 0 6 3 1 9 0 4 0 电子邮箱： 1 1 4 9 6 7 5 3 7 6 @ q q . c o m 公司地址：山西省晋城市城区中原街 8 1 2 号中原新城商务三楼 3 0 5 室 I C P 备案号：晋 I C P 备 1 8 0 0 1 4 9 7 号山西妙点信息科技有限公司版权所有 ×

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