apaas翻译（ap的翻译）

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本文目录一览：

• 1、美国小学比gate更高的是什么
• 2、低代码究竟是什么
• 3、安卓开发怎么样需要学习什么知识？
• 4、低代码究竟是什么？
• 5、求高手翻译英文论文（可追加悬赏）
• 6、萨摩耶云：以知识图谱优化决策效率打破增长桎梏

美国小学比gate更高的是什么

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美国的gate项目是华人群里俗称的天才班apaas翻译，中文一般翻译为“天才教育”或者“资优教育”apaas翻译，而apaas项目在美国小学里面比gate更高。
apaas项目课程的内容比gate项目课程复杂一些，老师的教学方式具有启发性，目的是给资质相对超前的学生提供能进一步发挥apaas翻译他们学习潜力的空间。

低代码究竟是什么

下面，我将从“低代码是什么、起源、分类、能力、受众人群、具体功能场景、市场趋势、选型标准”等8个维度来进行讲解。希望能够帮助到大家。

重点在第六条！！！感兴趣的可直接点导航目录查看。

一、什么是低代码（Low Code）？

低代码（Low Code）是一种可视化的应用开发方法，用较少的代码、以较快的速度来交付应用程序，将程序员不想开发的代码做到自动化，称之为低代码。

低代码（Low Code）是一组数字技术工具平台，基于自主配置的方式，实现快速构建、数据编排、连接生态、中台服务。

从另外一个层面讲，它也是一种软件开发工具，可以减少手工编码的过程，尽可能快的交付应用程序。当然，工具之间也会有所不同，与传统代码集成开发环境不同的是，低代码开发平台提供的是更高维和易用的可视化的集成开发环境。大多数情况下，开发者并不需要使用传统的手写代码方式进行编程，而是可以通过图形化拖拽、参数配置等更高效的方式完成开发工作。助力企业实现数字化转型中的场景应用创新。

二、低代码起源？

怎么说呢，其实早在很久之前，低代码的概念就已经出现了，只不过它以前一直处于不温不火的状态。直到近两年，大量IT巨头和资本的加入，才引起了越来越多的人关注。

这个故事，还得从上世纪八十年代说起。1980年，IBM的快速应用程序开发工具（RAD）被冠以新的名称——低代码，由此，低代码的概念首次面向大众。低代码是英文“Low Code”的翻译，它意指一种快速开发的方式，使用最少的代码、以最快的速度来交付应用程序。

具体可以看下低代码起源历程：

1、1980年：“第四代编程语言”

2、2000年：VPL（Visual Programming Language可视化编程语言）

3、2014年：Forrester提出低代码/零代码概念

4、2016年：国内独立的低代码平台开始相继发布

5、2018年：Gartner提出aPaaS和iPaaS的概念

6、2021年：中国市场逐渐形成完整的低代码生态体系

三、低代码分类

低代码技术路径的角度来区分，通常可分为：

1、表单驱动：

核心围绕表单数据，通过系统中的业务流程来驱动表单，进而对业务表单数据进行分析和设计。数据层次关系简单，类似于传统的BPM软件，应用场景相对有限，更适合轻量级应用。

2、表格驱动：

理论基础上是围绕着表格或关系数据库的二维数据，通过工作流配合表格完成业务流转，是一种面向业务人员的开发模式，大多面向类似Excel表格界面的企业信息应用程序。

3、数据模型：

核心围绕业务数据定义，包括数据名称、数据类型等，抽象表单展示与呈现业务流程，在实践层面通过数据模型建立业务关系，通过表单、流程支持完善的业务模式灵活性高，能够满足企业复杂场景开发需求和整体系统开发的需求，适合中大型企业的核心业务创新场景进行个性化定制。

4、领域模型：

核心围绕业务架构对软件系统所涉及到的业务领域进行领域建模，从领域知识中提取和划分不同子领域（核心子域，通用子域，支撑子域），并对子领域构建模型，再分解领域中的业务实体、属性、特征、功能等，并将这些实体抽象成系统中的对象，建立对象与对象之间的层次结构和业务流程，最终在软件系统中解决业务问题。

四、低代码能力

低代码的底层逻辑还是一个开发平台，需要对个性化的需求开放实现途径。

1、场景构建能力：

通过图形可视化，拖拉拽方式就能快速构建运营管理所需的应用场景，敏捷响应需求变更的快速迭代，做到调研即开发，开发即部署。

2、数据编排能力：

通过可视化的业务规则编排，重新盘活散落在企业烟囱式系统中的数据，提供面向前端各类业务场景需要的数据服务和业务服务。

3、连接生态能力：

通过平台的集成能力即可轻松连接企业上下游的组织与系统，扩大企业的业务链服务边界，积累更多的数据资产，通过数据来反哺业务，实现更为精细化的业务场景运营；

4、业务中台能力：

以数字化形式快速构建面向服务中心所需的各类创新微应用，将企业核心运营场景实现业务在线化。

五、谁需要低代码？

1、市场需要

应用开发需求的市场增长与企业IT交付能力的差距，需要通过低代码技术革新IT生产力体系，在确保质量的前提下，通过最新的低代码技术实现提效降本。

2、专业开发者需要

低代码重塑系统交付模式，低代码技术抽象并封装了许多软件开发所需的编程知识。开发人员可以通过可视化拖拽与参数化配置实现快速开发，从可重用组件化、插件化、模板化的资产中进行选择，而不必编写单独的代码行，最大化应用资产复用，从而提高整体交付效率，能够让专业开发者更加专注于更具有价值和创新型的工作。

3、数字化转型需要

随着数字化浪潮的推进，企业商业模式创新促使企业从管理转向运营、部门管理转向场景化运营，商业生态重构让未来企业运营模式也会更加关注从生产转向服务，从分销转向用户，突破企业管理边界与上下游连通。企业需要新的数字技术工具把企业组织、管理、经营等行为由线下搬到线上，实现企业运营管理的业务在线。低代码配置灵活和复用性高的特点，更贴合企业数字化转型所需的快速开发和敏捷迭代的业务创新。

六、低代码的功能场景（可实现的场景很多，这里先简单例举几个）

1、OA协同办公场景

低代码平台可以一站式搭建：车辆管理系统、食堂订餐系统、员工入离职、办公用品管理、资产管理、会议室预定、合同审批、费用申请报销、员工绩效考核、访客管理、防疫调查、员工培训、用章管理等等等等。

亮点：对接现有OA、ERP、CRM、MES等系统

具体场景如：车辆信息管理

车辆信息可以用来登记维护公司车辆信息数据，具体可以记录每辆车的车牌号码、车辆名称、绑定驾驶员、车辆使用状态等信息。

2、生产制造领域

低代码平台可以一站式搭建：生产订单管理、工厂管理、销售管理、人事管理、财务管理、采购管理、供应链管理、BOM管理、仓库管理、出入库管理、供应商管理、安全巡检、设备管理系统、物资申请等等等等。

亮点：支持对接硬件、PLC、传感器、扫码枪等。

具体场景如：生产订单管理

生产订单管理系统可对生产订单从下单、质检、入库和发货全流程进行管控，根据入库和出货记录自动统计产品库存数量，可通过项目经理工作台快速进行订单审批和发货审批，同时支持查看各订单的进度及详情。

3、项目协同领域

低代码平台可以一站式搭建：工程项目、科研项目、软件研发、项目看板、甘特图、立项、成本、质量、工作任务、招投标、人事管理、客户管理、销售管理、费用管控、wiki文件知识库、项目设备物资等等等等。

亮点：支持对接企业微信、公众号、钉钉、邮箱等。

具体场景如：项目任务管理

项目任务可分别设置责任人，责任人可以进行分解、分配、接受、拒绝等各项项目计划的细化工作。项目经理根据实际工作下达任务，指定任务负责人，要求完成时间等。责任人可以继续分解细化工作，分级显示，可清楚看到父级任务和子级任务，接收人接收任务，完成后与下达人确认任务是否完成，最终统计完成率和各项汇总报表。

4、销售业务管理

低代码平台可以一站式搭建：产品管理、运营管理、绩效管理、人事管理、财务管理、生产管理、进销存管理、物流管理、销售订单管理、门店业绩上报、美容门店管理、会员充值消费、客户满意度调查、客户拜访与跟进、销售管理系统等等等等。

亮点：支持对接企业微信、公众号、钉钉、邮箱等。

具体场景如：销售订单管理

销售订单管理主要是订单执行的管理，即对订单的情况的记录、跟踪和控制，包括针对销售合同的执行；控制订货价格、数量和客户、业务员信用管理；随时对订单完成情况的跟踪、控制订单的实际执行；根据实际补货情况实现追加执行订单；进行比较并显示订单执行差异，并通过业务和分析报表进行订单执行情况的反映。

5、新兴行业领域（网红、直播、OKR）

低代码平台可以一站式搭建：运营管理、主播管理、供应商管理、销售数据管理、商品管理、直播管理、售后管理系统、网红经纪管理、项目实施、OKR管理、维修工单管理、运营管理等等。

亮点：支持对接外部电商平台、短视频平台。

具体场景如：网红经纪管理

网红经纪管理系统为网红经纪公司提供围绕“网红主播”的销售、直播、带货数据进行信息化、数据化的管理。支持多主播、多平台管理。提供主播、商品数据看板，有助于运营团队及时优化直播策略。

当然了，低代码能实现的场景还有很多，有兴趣的可自行体验：

七、低代码未来趋势

目前低代码的市场依旧火热，国内外IT巨头如：谷歌、微软、阿里、腾讯、华为、百度、网易等企业也已陆续推出了自己的低代码开发平台，国内也有不少初创企业也在抢占低代码时长，更有甚者，像以往那些保守和注重安全的行业和机构如：政府、医疗保健、采矿业银行、保险、甚至国家安全都在转向这方面技术。所以低代码的趋势依旧过强劲。

回顾之前，我们可以发现，从2017年开始，中国低代码厂商尚处于产品研发或内部试用状态，对外以平台形式输出的厂商不多，整体市场规模较低。但随着技术的研发投入增加，以及不同行业需求的挖掘，低代码相对传统软件开发的优势逐渐被客户认可，也因此越来越多的厂商开始加入战局，导致2018年和2019年迎来行业爆发式增长，2年增速均在一倍以上。

而从2020年行业仍维持较高热度，基于前两年的快速增长及疫情影响，2020年低代码行业市场规模为15.9亿元，增速有所放缓至80.2%。

2021年中国低代码市场达到28.5亿元。

2022年中国低代码市场规模预计达到42.6亿元。

在未来五年，中国低代码市场复合增长率为49.5%，预计在2025年将达到142.2亿元。

而放眼全球市场，根据知名研究咨询公司Gartnere预测，到2024年65%的应用开发将使用低代码开发平台进行、全球低码开发平台市场市值届时将达到523亿美元（约合3668亿人民币），作为全球信息化建设核心区域的中国，毫无疑问会迎来百亿级甚至千亿级的低代码市场！

八、低代码选型标准

话说，国内外低代码平台少说也有100+了，在众多平台中，他们各有优劣势，定位也不尽相同，大家更重要的还是得根据自身需求来进行选择。

建议的话，大家花一些时间精力，对市面上的低代码平台进行：多体验，多沟通，多对比。  除此之外，还建议大家从以下几个方面入手：

（1）平台架构先进性，一定要基于云原生，支持PaaS和SaaS化；

（2）平台要轻量化，云上的应用越轻量越好；

（3）平台功能完善，扩展性要高，不能封装太死；

（4）客户上手门槛要低，最好基于主流技术，基于互联网就可以自学的那种；

（5）零代码不能支持复杂应用，一定要有低代码开发能力；

（6）最好支持软硬件环境，这个未来是主流；

（7）基于平台开发的应用不能有烟囱式，即要支持“1个平台+N个应用”的架构模式；

（8）后端最好是java，而且要前后端分离，前端要采用vue、react等主流技术；

（9）要支持多种云平台适配，不单单是SpringCloud，还有华为云、阿里云等商业云平台也可适配，不能跟云底座技术耦合。

（10）必须是服务化架构，支持多种移动端、钉钉、企业微信等第三方移动化应用。

结语：

合理并且有效地运用低代码，不仅可以让我们工作高效地运行，还能最大程度保证团队目标的达成。织信低代码内置100+标准应用模板，覆盖：OA办公、进销存、CRM客户管理、MES生产管理、人事绩效财务、企业服务、个人及组织等多个应用场景。还拥有在线搭建配置功能（上千种功能配置项）可根据企业需求实现自主配置。是帮助企业开启数字化转型的重要引擎。

安卓开发怎么样需要学习什么知识？

熟悉Android官网

访问官方的Android Developer网站。老实说，阅读整个网站以了解生态系统以及与Android相关的各种解决方案，想法和技术，这一点非常重要。你不需要理解并记住所有内容，但是在后续开发的时候如果遇到问题可以知道自己在哪里能找到解决方案。

了解编程语言

构建Android应用程序归结为两种主要技能/语言：Java和Android。Java是Android中使用的语言，但是Android部分包括学习XML以设计应用程序，学习Android的概念以及以Java编程方式使用这些概念。

Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的移动操作系统，而Linux是C与C++的天下，所以Android的底层是支持C/C++的。所以Android平台上开发所采用的编程语言主要两种方式：
Android app开发主流语言就是Java语言，Java语言最大的特性就是提高了软件的交互可能性，可以说安卓手机几乎所有应用程序都是利用Java语言来进行编写的。
基于NDK的C编程。C语言是一种结构化语言。它层次清晰，便于按模块化方法安排程序，易于调试和保护。C语言的体现才能和处理才能极强。它不只具有丰盛的运算符和数据类型，便于完成各类杂乱的数据结构。

一旦你学习了Java和XML (XML很容易上手，你应该在编写应用程序时学习这门语言，而不是像学习Java那样事先学习)，你需要学习如何使用Android原理将这两种语言连接起来。

下载Android应用开发所需的工具

首先，你需要创建开发环境，以便你的桌面准备好支持Android开发目标。因此我们需要Android Studio和Android SDK。

Android Studio是一个IDE。它代表集成开发环境，它本质上是一个界面，你可以在其中输入代码(主要是Java或Kotlin)，并访问开发所需的所有不同工具。Android Studio允许访问来自Android SDK的库和api，从而允许访问操作系统的本地函数。还可以使用Gradle将应用构建到APK中，通过虚拟设备(模拟器)测试它，并在运行时调试代码。

除此之外，在做应用开的时候我们还有更多的选择，例如，APICloud低代码开发平台，支持多端开发，提供了标准化的开发平台，平台基于构建多年的MADP（移动开发平台），aPaaS能力与自动化、流程化模式，在开发app的时候可以减少大量重复性工作，并有效提升30%-60% IT项目效率也是进行app开发的绝佳选择。

app开发平台1.Deep Engine

Web工程师使用HTML5等标准Web技术开发拥有原生体验和原生功能的APP，Deep Engine使用半翻译式原理，运行中将Web翻译成Native API，通过领先的混合渲染技术，使交互更加流畅，界面更加优质，全方位优化至细节，打造不打折的用户体验。Deep Engine支持上千款终端完美适配的能力，大大缩短了开发周期，简单又跨平台的编码方式，帮助你加速APP发布，缩短成熟周期。

2.Superwebview
SuperWebView可使Web工程师和Native工程师免去繁琐的编译与联调工作，通过云端配置，为每个应用一键生成跨平台专属SDK，快速嵌入已有原生app中，并且基于SuperWebView衍生的子应用可以和原生app一样功能强大。

3.代码自动生成
基于可视化的产品设计流程生成前端代码，达到低代码开发效果。在符合流程标准和规范的前提下，自动生成的前端框架代码。

低代码究竟是什么？

简介： 什么是低代码？我们为什么需要低代码？低代码会让程序员失业吗？本文总结了低代码领域的基本概念、核心价值与行业现状，带你全面了解低代码。

什么是低代码

“Low-Code”是什么？如果你是第一次听说，没准也会跟我当年从老板口中听到这个词后的内心戏一样：啥？“Low-Code”？“Code”是指代码我知道，但这个“Low”字是啥意思？不会是老板发现我最近赶工写的代码很丑很“Low”吧... 想多了，老板怎么可能亲自review代码呢。那难道是指，“Low-level programming”里的“Low”？老板终于发现让我等编程奇才整天堆Java业务代码太浪费，要派我去闭关写一个高性能C语言网络库... 显然也不是，老板哪能有这技术情怀呢。那到底是什么意思？作为一名搜商比情商还高的程序员，能问Google的绝不会问老板。于是我一顿操作后，不假思索地点开了第一条搜索结果：Low-code development platform。

Wikipedia定义

从Wiki的这段定义中，我们可以提炼出几个关键信息：

• 低代码开发平台（LCDP）本身也是一种软件，它为开发者提供了一个创建应用软件的开发环境。看到“开发环境”几个字是不是很亲切？对于程序员而言，低代码开发平台的性质与IDEA、VS等代码IDE（集成开发环境）几乎一样，都是服务于开发者的生产力工具。

• 与传统代码IDE不同的是，低代码开发平台提供的是更高维和易用的可视化IDE。大多数情况下，开发者并不需要使用传统的手写代码方式进行编程，而是可以通过图形化拖拽、参数配置等更高效的方式完成开发工作。

Forrester定义

顺着Wiki的描述还能发现，原来“Low-Code”一词早在2014年就由Forrester提出了，它对低代码开发平台的始祖级定义是这样的：

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相比Wiki的版本，这个定义更偏向于阐明低代码所带来的核心价值：

• 低代码开发平台能够实现业务应用的快速交付。也就是说，不只是像传统开发平台一样“能”开发应用而已，低代码开发平台的重点是开发应用更“快”。更重要的是，这个快的程度是颠覆性的：根据Forrester在2016年的调研，大部分公司反馈低代码平台帮助他们把开发效率提升了5-10倍。而且我们有理由相信，随着低代码技术、产品和行业的不断成熟，这个提升倍数还能继续上涨。

• 低代码开发平台能够降低业务应用的开发成本。一方面，低代码开发在软件全生命周期流程上的投入都要更低（代码编写更少、环境设置和部署成本也更简单）；另一方面，低代码开发还显著降低了开发人员的使用门槛，非专业开发者经过简单的IT基础培训就能快速上岗，既能充分调动和利用企业现有的各方面人力资源，也能大幅降低对昂贵专业开发者资源的依赖。

低代码核心能力

基于上述的定义和分析，不难总结出如下这3条低代码开发平台的核心能力：

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• 全栈可视化编程：可视化包含两层含义，一个是编辑时支持的点选、拖拽和配置操作，另一个是编辑完成后所及即所得（WYSIWYG）的预览效果。传统代码IDE也支持部分可视化能力（如早年Visual Studio的MFC/WPF），但低代码更强调的是全栈、端到端的可视化编程，覆盖一个完整应用开发所涉及的各个技术层面（界面/数据/逻辑）。

• 全生命周期管理：作为一站式的应用开发平台，低代码支持应用的完整生命周期管理，即从设计阶段开始（有些平台还支持更前置的项目与需求管理），历经开发、构建、测试和部署，一直到上线后的各种运维（e.g. 监控报警、应用上下线）和运营（e.g. 数据报表、用户反馈）。

• 低代码扩展能力：使用低代码开发时，大部分情况下仍离不开代码，因此平台必须能支持在必要时通过少量的代码对应用各层次进行灵活扩展，比如添加自定义组件、修改主题CSS样式、定制逻辑流动作等。一些可能的需求场景包括：UI样式定制、遗留代码复用、专用的加密算法、非标系统集成。

不只是少写代码

回到最初那个直击心灵的小白问题：Low-Code中的“Low”，到底是啥意思？答案已经显而易见：既不是指抽象程度很低（相反，低代码开发方式的抽象程度要比传统编程语言高一个level），也不是指代码很low（也相反，低代码所生成的代码一般都经过精心维护和反复测试，整体质量强于大部分手写代码），而是单纯的“少写代码” —— 只在少数需要的情况下才手写代码，其他大部分时候都能用可视化等非代码方式解决。

再往深一点儿看，低代码不只是少写代码而已：代码写得少，bug也就越少（正所谓“少做少错”），因此开发环节的两大支柱性工作“赶需求”和“修bug”就都少了；要测的代码少了，那么测试用例也可以少写不少；除了开发阶段以外，平台还覆盖了后续的应用构建、部署和管理，因此运维操作也更少了（Low-Code → Low-Ops）。

然而，少并不是最终目的：如果单纯只是想达到少的效果，砍需求减人力、降低质量要求也是一样的。低代码背后的哲学，是少即是多（Less is More），或者更准确说是多快好省（Do More with Less） —— 能力更多、上线更快、质量更好，成本还更省，深刻践行了阿里“既要，又要，还要”的价值观精髓。

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平台的职责与挑战

上面说的是低代码给开发者提供的能力与吸引力，那么作为服务的提供方与应用的承载者，低代码开发平台自身应该承担怎样的职责，其中又会遇到多大的挑战？是否就一定要如阿里云所主张的那样，“把复杂留给自己，把简单留给别人”？虽然这句话听起来很深明大义，但不知道大家有没有想过，为什么我们一定要抱着复杂不放，平白无故给自己找事？就不能直接干掉复杂，也给咱阿里云自己的员工留点简单吗？是工作太容易就体现不出来KPI价值了，还是家里的饭菜不如公司的夜宵香？

冥思苦想许久后，我从热力学第一定律中找到了答案：开发一个应用的总复杂度是恒定的，只能转移而不可能凭空消失。要想让开发者做的更少，安心享受简单的快乐，那么平台方就得做的更多，默默承担尽可能多的复杂度。就像一个满身腱子肉的杂技男演员，四平八稳地托举着在高处旋转与跳跃的女搭档；上面的人显得越轻盈越毫不费力，下面的人就得越稳重越用尽全力。当然，不是说上面的女演员就很轻松没压力，只是他们各自的分工不同，所承担的复杂度也不一样。

根据《人月神话》作者Fred Brooks的划分，软件开发的复杂度可以划分为本质复杂度（Essential complexity ）和偶然复杂度（Accidental complexity）。前者是解决问题时固有的最小复杂度，跟你用什么样的工具、经验是否丰富、架构好不好等都无关，而后者就是除此之外在实际开发过程中引入的复杂度。通常来说，本质复杂度与业务要解决的特定问题域强相关，因此这里我把它称为更好理解的“业务复杂度”；这部分复杂度不是任何开发方法或工具能解决的，包括低代码。而偶然复杂度一般与开发阶段的技术细节强相关，因此我也相应把它称为“技术复杂度”；而这一部分复杂度，恰好就是低代码所擅长且适合解决的。

为开发者尽可能屏蔽底层技术细节、减少不必要的技术复杂度，并支撑其更好地应对业务复杂度（满足灵活通用的业务场景需求），这是身为一个低代码开发平台所应该尽到的核心职责。

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在尽到上述职责的同时，低代码开发平台作为一个面向开发者的产品，还需要致力于为开发者提供简单直观的极致开发体验。这背后除了巨大的工作量，还得能在“强大”和“易用”这两个很难两全其美的矛盾点之间，努力找到一个符合自己产品定位与目标客户需求的平衡点 —— 这也许是设计一个通用低代码开发平台所面临的最大挑战。

三、低代码相关概念对比

纯代码（Pro-Code / Custom-Code）

“纯代码”可能算是我杜撰的一个词，更常见的说法是专业代码（Pro-Code）或定制代码（Custom-Code）；但意思都一样，就是指传统的以代码为中心（Code-Centric）的开发模式。之所以我选择用“纯代码”，是因为如果用“专业代码”会显得似乎低代码就不专业了一样，而用“定制代码”又容易让人误解成低代码无法支持定制的自定义代码。

当然，更准确的称谓我认为是“高代码”（与低代码恰好对应，只是名字太难听，被我嫌弃了...），因为即便是使用传统的代码IDE，有些开发工作也支持（甚至更适合）以非代码方式完成，比如：iOS端开发时使用的SwiftUI界面设计器、服务端开发数据库应用时使用的PowerDesigner建模工具。不过这部分可视化工作在传统开发模式下只是起辅助作用，最后通常也是生成开发者可直接修改的代码；开发者仍然是以代码为中心来开展主要工作。

低代码与纯代码之间的关系，其实跟视频和文章之间很像：

低代码就像是现代的“视频”，大部分内容都由直观易理解、表达能力强的图片组成，因此更容易被大众所接受。但与此同时，视频也不是死板得只能有图片，完全可以添加少量文字（如字幕、标注）来弥补图片表达不够精确的问题。BTW，关于“图”和“文字”之间的辩证关系，可以进一步参考《架构制图：工具与方法论》[1]这篇文章中的相关描述。

纯代码则更像是传统的“文章”，虽然很久以来都一直是信息传播的唯一媒介，但自从视频技术诞生以及相应软硬件基础设施的普及以来，便逐渐开始被抢走了风头。如今，视频已成为大部分人获取信息的主要渠道（从电视电影到B站抖音），而经常读书读文章的人却越来越少。但不可否认的是，文章依然有它存在的意义和受众（不然我也不会费这劲敲这么多字了），即使“市场份额”一直在被挤压，但永远会有它立足的空间。

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如果按上面这种类比关系推导，低代码未来也会遵循与视频类似的发展轨迹，超越纯代码成为主流开发模式。Gartner的预测也表达了相同的观点：到2024年，所有应用程序开发活动当中的65%将通过低代码的方式完成，同时75%的大型企业将使用至少四种低代码开发工具进行应用开发。

但同样地，就像是视频永远无法取代文章一样，低代码也永远无法彻底取代纯代码开发方式。未来低代码和纯代码方式将以互补的形态长期共存，各自在其所适合的业务场景中发光发热。在后面的“低代码业务场景”章节，会详细列出哪些场景在现阶段更适合用低代码模式开发。

零代码（Zero-Code / No-Code）

从分类的完备性角度来看，有“纯代码”自然也应该有完全相反的“零代码”（也称为“无代码”）。零代码就是完全不需要写代码的应用开发平台，但这并不代表零代码就比低代码更高级和先进，它只是做了一个更极端的选择而已：彻底拥抱简单的图形可视化，完全消灭复杂的文本代码。选择背后的原因是，零代码开发平台期望能尽可能降低应用开发门槛，让人人都能成为开发者（注意：开发 ≠ 写代码），包括完全不懂代码的业务分析师、用户运营，甚至是产品经理（不懂装懂可不算懂）。

即便是专业开发者，在技术分工越来越精细的趋势下（前端/后端/算法/SRE/数据分析..），也很难招到一个能独立开发和维护整套复杂应用的全栈工程师。但零代码可以改变这一切：无论是Java和JavaScript傻傻分不清楚的技术小白，还是精通深度学习但没时间学习Web开发的算法大牛，都可以通过零代码实现自己的技术梦或全栈梦。“改变世界的idea已有，就差一个程序员了”，这句玩笑话或许真的可以成真；哦不，甚至都用不着程序员，有idea的人自己就能上。

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当然，所有选择都要付出代价，零代码也不例外。完全抛弃代码的代价，就是平台能力与灵活性受限：

• 一方面，可视化编辑器的表达能力远不及图灵完备的通用编程语言，不引入代码根本没法实现灵活的定制与扩展（当然，理论上也可以做成Scrach/Blockly那样的图形编程语言，但那样不过是换一种形式在手写代码而已）。

• 另一方面，由于目标受众是非专业开发人员，平台能支持的操作会更趋于“傻瓜化”（e.g. 页面只支持大块业务组件的简单堆叠，不支持细粒度原子组件和灵活的CSS布局定义），同时也只会透出相对“亲民化”的模型和概念（e.g. 使用“表格”表示数据，而不是用“数据库”），无法支撑强大专业的底层开发原语和编程理念。

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虽然零代码与狭义上的低代码有着上述明显差异，但从广义上来说，零代码可以当作低代码的一个子集。Gartner在其相关调研报告中，就是将“No Code”划在了范围更广的低代码应用平台“LCAP”（Low-Code Application Platform）中。而当前市面上很多通用的低代码开发平台，也都兼具一定程度的零代码能力；比如低代码领域领头羊Mendix，既提供了简单易用的零代码Web IDE - Mendix Studio，也包括一个功能更强大的低代码桌面IDE - Mendix Studio Pro。

HpaPaaS（高生产力应用PaaS）

上文提到，“Low-Code”一词是拜Forrester所赐。作为同样是国际知名调研机构（a.k.a 造词小能手）的Gartner，显然不会轻易在这场可能决定低代码领域江湖地位的新概念作词大赛中认输，于是也于2017年发明了“HpaPaaS”（High-productivity application Platform as a Service）这个听上去更高大上的缩写词。

按照Gartner的定义，HpaPaaS是一种支持声明式、模型驱动设计和一键部署的平台，提供了云上的快速应用开发（RAD）、部署和运行特性；这显然与低代码的定义如出一辙。但事实证明，名字起得太专业并不见得是好事，“HpaPaas”最终还是败给了起源更早、更接地气也更顺口的“Low-Code”：从2019年开始，Gartner在其相关调研报告中也开始全面采用“Low-Code”一词（如LCAP），亲手为“HpaPaaS”打上了 @deprecated 印记。

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图源：What’s the difference between SaaS / IaaS / PaaS / aPaaS / HpaPaaS?

值得补充的是，“HpaPaaS“这个词也并非横空出世，而是传承自更早之前Gartner提出的“aPaaS”，它俩之间的关系是：HpaPaaS只是aPaaS的一个子类；除了HpaPaaS这种通过低代码实现的高生产力应用开发平台以外，aPaaS还包括面向纯代码的传统应用开发平台（High-control aPaaS，即可控度更高的纯代码开发方式）。

不值得但就想八卦一下的是，“aPaaS”这个词也非凭空捏造，而是与云计算的兴起渊源颇深。相信各位云道中人都已猜到，aPaaS与IaaS/PaaS/SaaS这些云计算远古概念是一脉相承的：aPaaS介于PaaS和SaaS之间，相比PaaS提供的服务更偏应用，但又不像SaaS一样提供现成的软件服务（更详细的说明可参考配图来源文章）。

四、为什么需要低代码

低代码是什么可能并没那么重要，毕竟在这个信息爆炸的世界，永远不缺少新奇而又短命的事物。大部分所谓的新技术都只是昙花一现：出现了，被看到了；大部分人“哦”了一声，已阅但表示不感兴趣；小部分人惊叹于它的奇思妙想，激动地点了个赞后，回过头来该用什么还是什么。真正决定新技术是否能转化为新生产力的，永远不是技术本身有多么优秀和华丽，而是它是否真的被需要，即：为什么需要低代码？如果用不同的主语填充上面这个问句（冷知识：这叫做“延迟主语初始化”），可以更全面地看待这个问题：

为什么「市场」需要低代码？

在这个大爷大妈都满嘴“互联网+”和“数字化转型”的时代，企业越来越需要通过应用（App）来改善企业内部的信息流转、强化与客户之间的触点连接。然而，诞生还不太久的IT信息时代，也正面临着与我国社会主义初级阶段类似的供需关系矛盾：落后的软件开发生产力跟不上人民日益增长的业务需求。

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Gartner预测，到2021年应用开发需求的市场增长将至少超过企业IT交付能力的5倍。面对如此巨大的IT缺口，如果没有一种革命性的“新生产力”体系，很难想象仅凭现有传统技术体系的发展延续就能彻底解决问题。而低代码技术正是带着这样的使命而降临，期望通过以下几个方面彻底革新应用开发生产力，拯救差一点就要迈入水深火热的IT世界：

提效降本 质量保障

虽然软件行业一直在高速发展，新的语言、框架和工具层出不穷，但作为从业者我们不得不承认：软件开发仍处于手工作坊阶段，效率低、人力成本高、质量不可控。项目延期交付已成为行业常态，而瓶颈几乎总是开发人员（对机器能解决的问题都不是问题）；优秀的开发人才永远是稀缺资源，还贼贵；软件质量缺陷始终无法收敛，线上故障频发资损不断。

相比而言，传统制造业经过几百年工业革命的发展，大部分早已摆脱了对“人”的强依赖：从原料输入到制品输出，中间是各种精密仪器和自动化流水线的稳定支撑，真正实现生产的标准化和规模化。虽然信息化号称是人类的第三次工业革命，但以软件行业目前的状况，远远还没到达成熟的“工业化”阶段。

所以，亲爱的程序员朋友，当你与前端联调了一上午接口，又与产品撕逼了一下午需求，再与自己的bug抗争了一整晚，好不容易遁入梦乡又被一连串报警短信吵醒时，是否有抬头对着星空憧憬过：“I have a dream... that one day，软件开发也能像工业制品一样，批量流水化生产，稳定高效没烦恼。” 事到如今，不管你有没有意识到，这个憧憬正在慢慢变成现实。

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是的，低代码正在将应用软件开发过程工业化：每个低代码开发平台都是一个技术密集型的应用工厂，所有项目相关人员都在同一条产线内紧密协作。开发主力不再是熟知for循环一百种写法的技术Geek，而是一群心怀想法业务sense十足的应用Maker。借助应用工厂中各种成熟的基础设施、现成的标准零件、自动化的装配流水线，开发者只需要专注于最核心的业务价值即可。即便是碰到非标需求，也可以随时自己动手，用最灵活的手工定制（代码）方式来解决各种边角问题。

扩大应用开发劳动力

通过让大部分开发工作可以仅通过简单的拖拽与配置完成，低代码（包括零代码）显著降低了使用者门槛，让企业能够充分利用前面所提到的平民开发者资源。部分纯零代码需求场景下，低代码还能让业务人员实现自助式（self-service）应用交付，既解决了传统IT交付模式下的任务堆积（backlog）问题，避免稀缺的专业开发资源被大量简单、重复性的应用开发需求所侵占，也能让业务人员真正按自己的想法去实现应用，摆脱交由他人开发时不可避免的桎梏。

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至此，应用开发能力不再是少数专业开发者的专利和特权，且今后所需要的技能门槛与拥有成本也会越来越低，真正实现所谓的“技术民主化”（democratization of technology）。

加强开发过程的沟通协作

多方调查结果显示，软件项目失败的最主要原因之一就是缺乏沟通（poor communication）。传统开发模式下，业务、产品、设计、开发、测试与运维人员各司其职，且各有一套领域内的工具和语言，长久以来很容易形成一个个“竖井”（silos），让跨职能的沟通变得困难而低效。这也是为什么当前热门的敏捷开发和DevOps都在强调沟通（前者是协同Biz与Dev，而后者是协同Dev和Ops），而经典的DDD领域驱动设计也主张通过“统一语言”来减少业务与技术人员之间的沟通不一致。

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有了低代码后，这一状况将得到根本改善：上述各角色都可以在同一个低代码开发平台上紧密协作（甚至可以是同一个人），这种全新的协作模式不仅打破了职能竖井，还能通过统一的可视化语言和单一的应用表示（页面/数据/逻辑），轻松对齐项目各方对应用形态和项目进度的理解，实现更终极的敏捷开发模式，以及在传统DevOps基础之上更进一步的BizDevOps[2]。

统一开发平台下的聚合效应

低代码尝试将所有与应用开发相关活动都收敛到同一个平台（one platform）上后，将会产生更多方面的聚合效应与规模收益：

• 人员聚合：除了上一点所提到的各职能角色紧密协作以外，人员聚合到统一的低代码开发平台进行作业后，还能促进整个项目流程的标准化、规范化和统一化。

• 应用聚合：一方面，新应用的架构设计、资产复用、相互调用变得更容易；另一方面，各应用的数据都天然互通，同时平台外数据也能通过集成能力进行打通，彻底消除企业的数据孤岛问题。

• 生态聚合：当低代码开发平台聚合了足够多的开发者和应用后，将形成一个巨大的、连接一切、有无限想象力的生态体系，彻底放飞低代码的价值。

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摘要
可持续的设计有很多与社会，经济和环境的原则，以及这些要素设计中应考虑。社会方面的可持续发展，是社区参与的需要。参与设计过程中特别是在建筑与景观设计是一个最重要的因素是近几年研究的重点和新的理论。本文是提出一个系统化的方针，以发展面向社区的景观设计找到社区的需求。该模型以满足建筑和规划的可持续性，这是在伊朗的情况，检查了德黑兰，马吉德阿巴德公园。
©2011年出台的由Elsevier公司开放by-nc-nd CC许可下。
责任下APAAs和/或同行评审的选择
关键词：社区；景观设计；可持续设计；客户需求；客户满意度；-阿巴德公园

萨摩耶云：以知识图谱优化决策效率打破增长桎梏

人工智能（AI）席卷全球，但它的雏形可追溯至18世纪乃至更早，彼时苏格兰詹姆斯·瓦特为正在建造的蒸汽机设计了一个巧妙的自动控制系统——调速器，从而为现代控制理论奠定了基础；时间的指针拨向1956年，几位计算机科学家相聚达特茅斯会议，激情宣告：让机器能够使用语言，形成抽象概念，解决人类现存的各种问题；之后的几十年，AI一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。

直至2012年以后，得益于数据量的飞涨、算力的提升和深度学习的出现，AI从概念走向繁荣。现在，AI进入生活的速度，已超过我们的想象。在农村，AI无人机帮农民播种、施肥、打药；在城市，AI工业机器人将车间变成黑灯工厂。在实验室，AI算法助力科学家研发新药。不难想象，在未来的很多年里，AI都将是人类 社会 发展最重要的推动力量，它爆发出的能量或将超越工业革命。

AI极大提升智能决策效率和水平

无论是学术界还是工业界，对于人工智能（AI）目前还并没有统一的定义。但大体上形成了这样的共识：人工智能是计算机科学的一个广泛分支，试图让机器模拟人类的智能，应用领域主要包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、数据挖掘等方面。

美国麻省理工学院温斯顿教授认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。作为人工智能的子集，机器学习由人类程序员设计的算法负责分析、研究数据，然后根据数据分析和研究作出决策。

举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出其中你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。这就是基于机器学习作出的个性化推荐。

深度学习是机器学习的子领域，通过人造神经网络来学习，最终目的是让机器人能够像人一样具有分析学习能力，可以自动处理特征变量，从而使整个决策系统更加智能。

当下，深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使几乎所有的机器辅助功能都变为可能。翻译、语音识别、商业智能决策、无人驾驶 汽车 都已在眼前。而基于深度学习框架，企业可以根据自身行业特点和场景需要，灵活便捷地进行AI应用开发，不再需要从0到1地搭建地基，这极大提升了产业智能决策效率和水平。

智能决策驱动产业降本增效

人工智能的发展突飞猛进，从技术层面来看，业界广泛认为，AI核心能力包含三个层面，即浅层运算智能、中层感知智能、深层认知智能。认知智能，实现机器对人的“大脑判断和决策”的替代，使机器可以像人一样捕捉灵感、发现问题、判断分析、做出决策、付诸行动，是对机器的“人格化”，也是对人的神经网络的“机器化”，是人工智能的最尖端领域，而其中重要的深层领域之一即是智能决策。

智能决策身处AI赛道最前沿领域被誉为“皇冠上的明珠”，目前部分商业化的智能决策产品已初步进入完全决策智能阶段，系统可以自我驱动并直接做出决策和行动，实现了决策智能的“半人格化”。

其实，在人工智能技术成熟之前，大型企业就已经开始通过数据分析来做出商业决策和判断，例如沃尔玛“啤酒与尿布”的故事。沃尔玛超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难以理解的现象：“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品经常出现在同一个购物篮中，管理人员经过调查发现，这种现象经常出现在年轻的父亲身上。原来，美国家庭中，一般去超市购买尿布的多是年轻的父亲。这些父亲们在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒。此后沃尔玛尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，方便消费者快速找到商品的同时，销量明显提升。

现在，以用户画像、知识管理、自然语言处理、机器学习为基础的人工智能不仅仅为企业带来业务模式、业务流程、组织结构、产品应用等方面上的巨大变化。更为企业的领导者们，在智能决策方面带来了数据导向的价值。

企业如何在短时间内做出大量决策？减少试错成本？决策需求无处不在，但人们对智能决策并没有准确地定义。在国内AI决策领先企业萨摩耶云首席科学家王明明看来，智能决策就是基于大数据和机器学习、深度学习、联邦学习、知识图谱等技术与行业深度融合后，在数据间精准匹配用户需求或业务需求并发现潜在的逻辑和规律，本质是为带来效率的提升。这种创新化的决策方法，正是依靠发挥AI巨大的“算法”优势和“计算”能力，让企业的经营决策从经验和流程驱动转向数据驱动、自动化决策，达到降本增效的目的。

如今，智能决策应用的身影早已深入实体领域，例如在轨道交通首次实现检修计划和人工智能的结合；在 汽车 汽配，打破供应、生产、销售、需求端壁垒，实现全价值链优化；在流程制造领域，从前端供应到中段生产再到后段产销协同，智能决策价值立竿见影并正在用其特有的方式创造更多更加直接的制造价值。

IDC预测，到2025年，超过60％的企业将把人类专业知识与人工智能、机器学习、NLP和模式识别相结合，做智能预测与决策，增强整个企业的远见卓识，并使员工的工作效率和生产力提高25％。

知识图谱拓展决策能力边界

人工智能正在从“感知智能”走向“认知智能”，机器除了具备模仿人的视觉、听觉、触觉等感知能力之外，还需要具备认知能力，模拟人的思维方式和知识结构进行“思考”，因此需要一个强大的底层知识网络作为支撑，知识图谱正是支撑机器实现认知智能的重要基石。

当你在搜索信息、看新闻、刷短视频、购物时，所看到的每条打动你的内容，背后就可能有知识图谱的作用。简单而言知识图谱就是把大量不同种类的信息连接在一起而得到一个可视化关系网络，为人们提供了从“关系”的角度分析问题的能力，已被广泛应用于如智能搜索、决策分析、金融反欺诈等领域。

知识图谱广泛应用目的就是让机器和软件获得“理解”和“解释”两种能力。使用知识图谱，可以让人工智能“理解”人类的自然语言，不断整合现有数据、外部数据，让机器形成认知能力，降低人工智能的大样本依赖，提高学习的经济性和对先验知识的利用效率，从而做出最优的决策结果。

多年商业和技术积淀，萨摩耶云集齐数据、算法、算力等AI三要素，并以“三要素”构建AI知识图谱，尤其是利用机器学习和深度学习等尖端人工智能技术，开发人工智能高级应用“智能决策综合系统”，以SaaS、aPaaS的产品形式提供标准化服务体系。为最大程度地降低技术门槛，萨摩耶云针对不同行业和领域提供知识驱动的复杂应用分析及决策支持，将大量知识模块化封装，自动以最优的方式训练模型，自适应生成方案。企业可以根据自己的需求，自定义适合业务场景的图谱应用轻松实现二次开发，快速得到立体的图谱型结果，提升决策智能水平。

以服务金融产业为例，知识图谱技术从数据可视化、风险评估与反欺诈、风险预测到用户洞察，知识图谱的底层性支撑作用越来越显著。萨摩耶云运用知识图谱技术通过对用户数据分析，以可视化的呈现、交互式的查询，并进行关联指标和标签的输出，从而为有效识别、预防团伙欺诈的发生提供及时决策研判。

此外，萨摩耶云知识图谱在营销层面精准发力，它可基于客户建立社交网络知识图谱，在获取用户授权后，对用户社交关系网（如亲属、朋友、同事、同学、陌生人等）进行全方位地挖掘，精准、迅速地找到相关业务的潜在客户，从而制定针对性营销策略，帮助企业实现精准获客。

截止目前，萨摩耶云积淀的客户覆盖了从通信运营商、互联网大厂、电商平台、影音传媒，到金融、仓储、商超在内的领域。已经积累了数千万客户的长周期、多维度样本量，全部衍生变量维度超百亿级，算法模型的精度、准度已经达到较高水平，平滑应对特定场景下的特殊风险状况，形成较高的竞争壁垒。

科技 日新月异，但如同商业管理的本质一般，决策管理的本质诉求并没有太大的变化：让对的人，在对的时间，以对的方式做出决定。“真正的 科技 ，是让你感受不到 科技 的存在”，未来的人工智能不仅能提高我们的效率，更是无感的。AI虽不完美，但我们仍要感谢人工智能领域的那些创新者们，正是他们在寻求真理的路上坚持“虽千万人，吾往矣”，才更新了我们对世界和自身的认知。

本文源自金融界

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