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2023-01-15
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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:
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:
• 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。
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。
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-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“-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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
当AlphaGo在与人类的对弈中布下第一手棋apaas的四大生态,决策智能的时代便按下了不可逆转的启动键。
近年来apaas的四大生态,决策科学从一个新兴学科一跃成为业内发展最快、应用最广泛的领域。随着云计算和人工智能快速发展apaas的四大生态,运用数据科学的力量由机器帮助人们做决策成为了可能。
在萨摩耶云首席科学家王明明看来,云计算和人工智能的关系更像是血液与神经系统。他形象地把云计算比喻为动力单元,把人工智能比喻为头脑单元,只有当“动力”与“头脑”充分融合与协调,才会让决策智能的出现成为可能。而决策智能最大的价值,是可以充分调用数据,并利用机器学习的能力,寻找出潜在的模式、隐匿的风险,帮助各个行业快速而精准地解决商业问题。
六年前,当王明明作为创始团队成员加入萨摩耶云时,市场上还尚无决策智能的概念。本着“只用最适合的技术,而不盲目追求新技术”的理念,萨摩耶云的技术团队从数据研究起步,围绕业务的发展不断推动技术进化,在成为国内领先的智能决策解决方案供应商的道路上马不停蹄。
从Ascore到K3 决策智能的技术进化路线
作为在商业领域率先运用决策智能为客户提供解决方案的公司,经过数年的 探索 ,萨摩耶云所独创的K3智能策略体系不仅帮助客户重构了业务流程从而实现了业务增长,同时,也验证了这一业务体系的可复制性及成长空间。
完成技术进化所坚持的“信仰”是萨摩耶云技术团队对“解决问题的信心和执念”。
“AlphaGo如果只能战胜刚学棋的小朋友,是无法被称之为革命性的决策智能产品的。”在王明明心中,只有将问题解决得“至少跟人一样好”才能被称之为智能。而“跟人一样好”并不是人类的平均水平而是“顶尖水平”。
因此,行业用户所感受到的智能决策解决方案带来的效率与业绩提升的背后,是6年五次的技术迭代。
从最早的源自于银行业的逻辑回归算法Ascore来帮助计算信用风险,到纯粹用数据来拟合训练的DNA,再到使用人工介入辅助对各类业务模型进行仿生训练的Alpha S,彼时,萨摩耶云的决策智能技术已经达到了业内较为领先的水平。
随后,K2智能策略体系推出,其在Alpha S的基础上,可对各个业务模型快速迭代,可以根据客户需求快速实现对各类模块的调整。而去年,萨摩耶云将K2升级为K3,K3拥有强大的“模型池”,可以容纳不限数量的模块以供用户随时调用,充分满足各行业用户的智能化决策需求。
一个真正的智能决策解决方案是能够吃透要解决的业务问题,同时具有产品化能力。其中的任何一点没有满足,在萨摩耶云都不能称之为真正的决策智能解决方案。
“有些AI公司会去做一些咨询项目,原因可能就是产品化能力不足,只能通过咨询的方式‘将智能植入到客户的系统中’;或者是没有吃透业务,只能通过咨询的方式,进一步调研和了解业务问题的实质,为产品化做准备。”
拥有真正的智能决策解决方案正是萨摩耶云核心能力和核心优势。从最为复杂的金融行业风控研究起步,使得萨摩耶云的云计算和人工智能技术在机器学习训练、算法优化等方面具有应对复杂环境的能力以及更加丰富的经验。
在这一过程中,也涌现出“欧拉”、“猎户座”、“AMSM”(auto-multiole-samples-mixer)、“3M”(multi-task、multi-modal、multi-evaluation)等多个让王明明及他的团队感到自豪的产品和技术。
更高级的、直接产生价值的智能
通常,人们常把人工智能分为感知智能、分析智能和决策智能。用王明明的话说,从人类发展来看,机器是肢体的延伸,决策智能是大脑的延伸。
新商业学院主编的《数智驱动新增长》一书中这样描述决策智能apaas的四大生态:基于自动化和设备的智能化构建大数据分析的能力,使“数据”转化为“洞察”,进而由洞察产生行动,不仅在技术上提升洞察分析能力,也能够从组织、管控、能力的角度同步得到提升,真正实现顺利运作“感知-洞察-评估-响应”闭环并且能够循环提升。
相对于其他智能,决策智能是能够直接产生价值的智能。通过构建一套全新的决策机制,能够替代传统的经验决策,提升效率的同时还能够“少走弯路”。据Gartner公司测算,到2030年,决策智能将超过所有其他类型的人工智能活动,占全球人工智能衍生商业价值的44%。
但根据技术运用程度的高低,决策智能又被分为四个阶段:前决策智能、有限决策智能、完全决策智能、超级决策智能。所处的阶段不同,其所构建的商业模式、商业价值也有所差异。
萨摩耶云与目前市场上的一些数据风控公司不同,它并未经历过前决策智能阶段,公司成立伊始,即处于有限决策智能的阶段。公司早期就已然跃过了近似于“计算智能”的阶段,而是将人的经验结合数学模型,将逻辑导入系统,由系统自动化进行分析和判断,给出决策性建议,并自动予以执行,基本实现智能化判断与决策。
随着技术能力的不断提升,2020年开始,萨摩耶云已经进入了完全决策智能阶段。通过任务式学习、机器学习,达到了“由人直接向机器下达目标指令,机器自动给出答案”的效果,并支持机器自我更新迭代,基本摆脱人的经验和逻辑,人只需要赋予机器新的样本、新的学习算子,由机器自我驱动和学习,并直接做出决策和行动,以K3智能策略体系为代表的部分产品已达到“半人格化”属性,在客户中也取得了良好的使用效果与口碑。目前市场上鲜有能与萨摩耶云一较高下的竞争对手。
获得验证的商业模式
一个技术负责人的最大欣慰是看到自己所坚信的技术能够创造出商业价值。王明明是其中的幸运儿。“我们的产品模式选择SaaS、aPaaS模式,从商业上、财务上都证明了我们是正确的。”
萨摩耶云对智能决策科学的 探索 和运用,并非停留在实验室阶段。其智能决策兼顾科研创新与应用创新,在理论研究的基础上,将决策智能 科技 在业务实践中广泛使用,并给公司带来了规模化的客户、收入和盈利。
据介绍,萨摩耶云以云原生数字 科技 为依托,融合机器学习及深度学习等前沿AI技术,从云端提供决策智能服务,让人工智能与SaaS服务实现高度的融合,从而实现通过机器来替代大脑的判断和决策过程,为企业带来数字化、智能化、生态化等多个创新优势。
通过决策智能科学体系以及围绕该体系的一系列具体技术和产品,帮助企业改变过去依靠“经验驱动”的习惯,转而以“智能驱动”来实现快速的、低成本的规模化扩张,进而获得高效创新的商业增长机会。
萨摩耶云综合运用前沿技术打造了“商家对商家对顾客”(B2B2C)模式,以帮助客户建立一个完整的价值链闭环生态系统,该闭环系统包括客群生成、流量引导、重复购买、增值服务等全方位内容。针对不同的业务场景需求,萨摩耶云为客户提供了“决策智能+云服务”的细分服务内容,目前已经形成了金融云解决方案、产业云解决方案、信用云解决方案等三大具体解决方案。
“各类机构要面对的风险很多,萨摩耶云提供的解决方案能够在大数据基础上通过决策智能更精准地判别风险,解决风险收益匹配的问题。”
据王明明介绍,萨摩耶云主要是从对抗、社区、环境、稳定四大方向(即:ACES智能决策框架)进行 探索 ,打通智能获客、智能风控等问题,帮助合作机构在承受最低风险情况下,获取更高的收益。
数据最能说明问题。目前,萨摩耶云的相关业务已涉及政府监管、手机制造、电信运营、线下商超等多个领域,“数智萨摩云平台”已与7370万家小微商户及客户、50家金融机构、530家不同行业的企业、1470家互联网平台及70家数据供应商展开了深度合作。
决策智能的未来之路
未来的决策智能是什么样子的apaas的四大生态?会是超级决策智能所描绘的机器具有了“完全人格化属性”吗?那或许是一种现在听上去比较科幻的场景:一个人走在路上,周围的一切都在随着他变动,随时做好为他提供服务的准备,而这些服务全都由一个“大脑”所控制。
王明明认为,决策无处不在,因此决策智能的发展就如同机械化代替纯手工、 汽车 代替马车、手机代替电脑一样,会因为效率的提升而不断进步。“决策智能未来将会非常普遍、无处不在且无感的存在,就像现在各种互联网应用,人们已经习惯于它的便捷。我们人工智能团队在做的,就是将决策智能应用在需要提效的地方”。
但他也表示不需要神化决策智能,因为它离“无所不能”还非常远。一方面,决策智能是有局限的,需要大量的 历史 数据样本,只能处理可以被数字化的决策,而不能理解很多主观的价值判断。此外,决策智能只能在给定的题目中求解,它无法跳出题目,就像AlphaGo无法做饭、理发,甚至不能告诉你是否应该带雨伞。
“围棋AI也还在不断迭代,每次围棋机器人大赛,总会有新AI战胜旧AI,这就证明即便是AI,离围棋上帝也还很远,他只是超越了人类,离围棋上帝更近一些。”
作为主攻决策智能赛道的 科技 公司,事实上,萨摩耶云对于技术的发展规划有着非常明确的目标。王明明透露,未来3-5年,在技术上力争更加精细,利用更多样本,研究和提升算法,将原有问题解决的更好;另外,提升技术应用的广泛性,将已有的“智能”放进更多的问题中应用,加强智能泛化应用的能力。
他同时坦言非常喜欢AlphaGo,希望有朝一日可以做出属于萨摩耶云的“AlphaGo”,用来解决各个领域的商业问题。
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