apaas产品定价体系（sap 采购定价）

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ipaas 和 apaas 的区别主要体现在哪

1、类别不同：

在PaaS平台，Gartner把它们分为两类，一类是应用部署和运行平台APaaS，另一类是集成平台IPaaS。

2、范围不同：

PaaS平台就是指云环境中的应用基础设施服务，也可以说是中间件即服务。PaaS平台在云架构中位于中间层，其上层是SaaS，其下层是IaaS。

在传统On-Premise部署方式下，ipaas应用基础设施即中间件的种类非常多， 有应用服务器，数据库，ESBs, BPM, Portal, 消息中间件，远程对象调用中间件等等。

 

扩展资料：

IPaaS 通常将 SoftLayer 用作其基于云的解决方案，然而 IPaaS 模型同样适用于私有云、公有云或混合云解决方案。IPaaS 设置和标准操作的成本是通过使用一个基于使用量的灵活模型计算每月的费用而得出的。

该模型将减少任何不必要的使用，是一个更精简的模型，这意味着您只需为实际使用量付费（按需付费）。稍后我们将详细介绍成本模型，并探讨如何使用一个服务目录计算使用量，实现成本节约。

ROI 是 IPaaS 方法的一个显著优势。最初的软硬件购置成本，连同与平台和应用程序支持相关的运行成本，被分摊到 IPaaS 消费模型中。IPaaS 方法在 8 到 10 个月就能实现一个收支平衡点，在一年内就带来实际的节省。

 

有哪些快速开发平台或者零代码开发平台？

什么是零代码应用开发平台？

尽管市场上也把建站、网店开发、小程序开发等免代码服务也称为零代码开发，但因为这些平台面向的是特定的目的，服务一个专有的范式，所以一般不将他们划入零代码平台的范畴之内。真正的零代码开发平台面向的是广泛和多样的需求，在设计aPaaS产品的时候，并不确定一个特定的用户会用它来搭建什么应用。

当然，虽说面向的需求是广泛的，也不代表aPaaS是万能的。零代码开发几乎都是面向企业应用世界，而很难扩展到消费者应用领域，比如游戏、社交、工具软件等必然长期属于原生开发的世界。

所以，零代码应用开发平台需要一个比较准确的定义。它是指围绕企业数据和业务管理需求，通过可视化方式设计数据结构，用户交互形式、设置访问权限和定义工作流程的平台。你会发现，即使是原生开发企业软件，大体也是按照以上这几个步骤来进行的。

我用一个相对完整的列表，将零代码开发平台的能力元素和特性描述如下：

1）可视化构筑业务对象数据表（Entity），并支持建立关联。甚至需要支持跨应用的数据表关联。（这是aPaaS未来可能胜出其他方案的关键优势）。

2）为不同的数据场景配置不同类型的视图（View），能够定义数据行和列的过滤，能够设置列表、看板、日历等不同界面形式。

明道云构筑的销售应用数据视图

3）能够定义不同用户角色（Role），并赋予角色不同的数据访问和改写权限（Permission Set）。权限定义越精细越好。

明道云构筑用户角色和权限组合的界面

4）能够建立针对数据的汇总表和统计图表（Report）

5）能够建立自定义的输入表单（Form），分发给不同角色使用。

6）能够建立自定义的打印报表（Form Report），用于输出各类形式表格，通过Email，短信发送或者打印。

7）能够管理企业用户、部门、组织结构，并将其用于应用逻辑关系，比如应用的分发，角色的赋予和工作流中的流向信息。

8）能够可视化配置工作流（Workflow），支持特定条件下的数据新增，改写，删除等操作，并能够融入数据填写，审批等人工流程节点。工作流的运行能够监控和保存日志。

明道云构筑审批工作流的界面

9）应用能够封装后分发（Distribution）给不同的用户。

10）面向企业内部个人用户的工作台，仪表台等特性，实现个性化使用。

不同的aPaaS产品会有不同的特色和侧重点。所以以上特性并不一定存在于每一个aPaaS产品中。但是，特性越完整的，就越接近一个典型意义上的零代码企业应用开发平台。在以上实现中，有纯粹的零代码模式，也有个别需要用低代码方式来降低产品复杂度，但同时也会让非技术人员难以上手。

所以，aPaaS是SaaS应用和开发工具的混合，说它是SaaS，是因为开发者和终端用户使用的是同一个产品，只是通过权限和分发关系让界面千人千面。说它是开发工具，是因为它用模型模拟的应用搭建思路和原生数据库应用开发是类似的。

软件的应用特点和二次开发能力共存也不是一个新鲜事物。用Excel软件构筑一个个人所得税计算器，让用户可以输入自己的工资，即可得到应缴税额，对于使用者来说是应用，对编制这个Excel文件的人来说是开发工具，但他们用的都是Excel。

为什么企业软件领域可以实现零代码开发？

为什么游戏和社交软件做不到零代码开发，而企业软件市场却出现了零代码工具？是因为企业软件的开发比较简单吗？

当然不是。能够模式化完成一个工作的原因在于这项工作具备可重复性，就像我们会用3D打印制作一两件零件，但如果要生产成千上万个同样的零件，我们宁可花费成本先去制作模具。企业软件可以模式化开发的原因就在于大多数企业管理软件都由非常类似的需求和实现方式来构成，如果不积极利用这些相似性和模型化方法就需要不断重复发明类似的轮子。

当然也并非所有的企业应用都有相似性。在特定行业和职能中总有一些需要专门化设计和开发的应用。但在企业的运营全流程中，围绕客户，供应商，销售订单，产品，供应商，采购订单，制造流程，服务流程等商业对象，企业软件要解决的问题具有很强的相似性。这些相似性，或者使用范式可以被概括为以下环节：

1）围绕上述商业对象（Business Objects）的数据搜集和存储，并对数据的有效性进行验证。例如：建立一个采购订单，向特定供应商采购三项商品。

2）数据的查询和呈现。例如：运营部门查询处A仓库在今天应该到货的采购订单。财务部门查询货物已经收讫，并且应该在本周付款的采购订单。

3）数据的计算。例如：当采购订单的货物到达特定仓库后，更新相关商品的库存信息。

4）流程的控制。例如：当起草采购订单并准备发出时，根据采购的类别和金额发起不同的审核流程，在审核通过或者拒绝后执行不同的流程内容。

5）信息通知。例如：在采购订单批准后，自动生成采购单并发送给供应商，并通知仓库准备收货。

6）数据的统计和分析。例如：汇总过去一年的采购订单中按照BOM清单的产品金额分布，或者按照供应商的分布。

企业软件的设计和开发人员对以上这些使用范式都非常熟悉，它们经常出现在各种企业软件的开发需求中。实际上，除了以上抽象出的范式，企业软件的其他独特功能点并不太多了，甚至很多属于所有企业级软件共有的模块，比如管理用户和用户组，权限角色等。正是因为这个原因，企业软件的开发存在高度模型化的可能，从而在大部分场景下，摆脱对原生代码开发的依赖。

在云时代之前，除了Access以外，苹果公司也有FileMaker，Intuit公司也曾经开发过Quickbase（这个名字来源于Intuit公司财务软件产品Quicken），Quickbase后来被剥离，一直到今天都在提供服务。即使在原生开发领域内，企业软件市场也出现了各种现成的开发框架，它们和今天的零代码平台一样，都是为了通过模型化来提高交付效率和质量的办法。

为每个企业的软件需求，都从第一行代码开始写起，单独依靠某种高级语言和集成开发环境建立开发项目，这种做法已经越来越没有必要。正如Gartner的预测，大部分的企业应用将来都会依赖零代码平台，以至于不远的将来，零代码平台并不会刻意保留这个前缀，因为这将成为天经地义的事情，这就像今天为了满足一个通用需求，大多数企业不会去定制开发，甚至零代码平台都不会用，而是直接使用一个标准的SaaS产品。

为什么aPaaS具有难以替代的优势？

用户开始选择aPaaS产品，不仅仅是因为他们可以这样做，更重要的是因为不得不这样做。因为aPaaS与定制开发，以及标准SaaS产品相比有几个难以替代的优势。

1）满足企业的多样化需求

企业软件需求的多样化是定制开发模式的起源。虽然标准SaaS产品能够满足企业应用需求中的共性部分，但是因为行业、规模和产品内在特性的差异，每个企业的管理方式和流程都有自己的特点，而且它还会根据企业的规模阶段不断演变。这种差异在不同职能中程度不一，一般来说，围绕产品设计、制造和服务履行的核心业务流差异度更高，而人事，财务等价值创造的支持环节差异度比较小。

在这种背景下，用户始终在寻求一种既能保持足够的灵活性，又能够控制开发的成本和复杂度的方法。aPaaS基本就是直接针对这个问题而诞生的。

2）从定制开发中需求沟通的痛苦中解脱

企业软件实现过程中的第一痛点还不是贵，而是需求沟通的复杂。有业务需求的人不是开发软件的人，能够开发软件的人对业务痛点并没有切身的体会和经验。于是行业非常依赖专业的企业软件需求分析和实现方法设计能力，但这个能力是非常稀缺的资源。这也难怪企业软件开发需求的提出主体总是五花八门的，他们之间也需要进行复杂的沟通和信息汇总。

更要命的是，很多时候需求在实施之前都无法100%确定，企业自己无法提出一个完整的解决方案。这时候，要么需要求助于咨询机构这样的外脑，要么就只能走一步看一步。这两个方案听起来都不令人舒适。前者绝非普通中小企业所能够承受，后者可能会影响系统的开发和实施质量。

aPaaS的出现倒是让走一步看一步的方案变得更加现实。企业可以通过零代码平台渐进地开始实施。如果整个系统过于复杂，可以先从一个具体的环节开始，局部数字化（比如先把订单管起来）。反正用aPaaS搭建的速度足够快，用户甚至可以利用零代码工具来生成企业应用原型，在实际使用中进行验证，确认了终端用户可以掌握，原先识别的问题可以被有效解决之后，再继续推进更完整的实施。

可以这么说，零代码工具可以让开发者和使用者之间的距离充分缩短。在极端情况下，使用者甚至可以自己就是搭建开发者自己。他们可能在一两个小时的搭建后就能够确认这个方案是不是能够有效地解决问题。

3）在企业内部打通数据中台的需求

在企业IT中，还有一个致命痛点存在，那就是不同业务系统之间的数据相互隔离，不能综合使用，使得企业难以进行跨职能的数据相关性和因果分析，也难以实现跨职能的数据自动化。比如要分析一个价格调整措施对财务报表的影响，这个工作在任何一个孤立的信息系统中是无法完成的，而如果要做到，就至少需要从采购，销售，营销和财务系统中获得数据。同样的道理，企业也很难在遇到财务目标无法达成的情况下，自动做出最优的价格决策。这些都是影响企业运营水平至关重要的问题。近年来，Gartner提出的Paced Layer架构，以及阿里给电商企业提供的中台方案就是针对这种需求的反馈。

大企业当然可以投入专门的资金来打造数据中台性质的系统，但小企业支付不起，并不代表他们不想获得这样的能力。aPaaS平台提供了这个可能性。

首先，因为aPaaS平台管理数据的模型一致，所以它一般能够提供一个标准化程度非常高的编程接口，从外部系统汇合数据变得相对容易很多，这就像路由器一样，不管你有多少联网设备，它们都可以用统一的协议连接在一起。有了集中的数据，各种应用需求都变得容易兑现。哪怕个别系统依然需要通过抽取数据服务后另行原生开发，也比不断重复做数据整合工作要高效很多倍。

甚至，如果用aPaaS平台直接管理业务数据对象，这个数据整合工作都可以免除。用户可以直接在各个职能相关的数据对象中建立关联，建立汇总查询，批量抽取数据到BI平台，建立不同数据之间的自动化。

有关企业数字中台的介绍，建议可以读一下这篇采访文章。

4）突出的成本和效率优势

零代码开发平台和原生代码开发相比到底能够提高多少效率目前还没有精确的计量，但这个效率差至少是10倍以上。传统开发模式需要10天的，aPaaS一天之内就能够搞定。

更重要的效率差别不仅仅是时间，还包括零代码平台可以免除专业技术人员的参与。虽然它要求搭建者熟悉业务，完成基本的逻辑梳理，但毕竟这和动辄需要和好几位技术人员一起开会沟通需求要高效得多。即便在复杂的应用系统上，也至多只需要2-3人分工就能够完成整个项目的实现。因为简化协作的原因带来的成本节省甚至都不值十倍了。因为所有人都知道找到靠谱的定制软件开发团队几乎就是一件撞大运的事情。

同时，定制开发通常很难提供高品质的软件。软件运行的可靠性，缺陷消除的程度都很难和标准化产品相比，毕竟定制软件只有一个用户。而一个aPaaS平台不仅要同时服务很多终端用户，还要服务五花八门的应用搭建者，它能够做到一次对，次次对；一次缺陷消除，所有用户收益的效果。

5）开箱即用和自己动手的两全

和成型的SaaS应用相比，aPaaS看似有一个缺点，就是依然需要“搭建”。这有点像整体家具系统，摆在样品间很好看，但是实际买回家还需要施工人员来拼装才能达到预期的效果。

实际上，这个问题并不是无解，甚至很好解。aPaaS一开始自然不可能获得各个行业的最佳实践，让每个企业都能够看到“样板间”效果。但是，随着时间的推移，用户企业和集成商的参与，样板间会越来越多，甚至比SaaS产品提供的用例方案更加强大，因为后者提供的是一个固定家具的摆设效果，而前者能够根据不同的房型，提供不同的家具组合方案。

而且，在足够明确的细分市场下（比如金属加工制造流程管理这样的颗粒度），可以在aPaaS平台上开发出完全开箱即用的应用，直接分发给不同企业使用。有了这个能力，aPaaS不仅能够服务好终端用户，还能够催生集成商工作模式的变革，他们不仅可以通过出售IT服务挣钱，还能够在服务中加入解决方案的价值，消除定制开发成本，大幅提高项目服务毛利。

有了开箱即用的能力后，就能够大大加速企业采纳的意愿。而且，才采纳以后，“自己动手”的能力依然存在。就像先进的整体家居系统不仅可以组合，而且可以重新组合。企业软件的适用模式永远和企业阶段有关，比如小型制造业并不见得需要质量管理单元，但当年产值突破一亿元左右后，不仅面临ISO认证的刚性需求，也内在地需要引入全面质量管理。这样的企业可以在软件实施后依照实际需要继续调整、改进和增加软件模块。这个过程同样是低成本和高效率的。

6）平台特征提供的计算能力保证

在数据库应用中，有一个潜在的计算性能问题，尤其是在大规模数据表中进行复杂查询和联动计算时。如今，很多行业的企业数据规模都从数千数万条记录增长到百万，千万，甚至电商厂商轻而易举可以达到亿级数据。在制造和物流行业，物联网技术也必然带动更多的联网对象，产生的数据不仅规模巨大，而且计算形式也需要有针对性地加强。

对于定制实施系统来说，要分别通过分布式数据库，流式计算等先进技术来克服性能问题是一件极其昂贵的事情。aPaaS平台虽然为用户提供的是一个应用级的产品，但因为它范式统一，就有机会将这些基础计算隐藏起来，让用户不必关心这些后台事务就能够获得高性能的计算服务。通过aPaaS平台管理的数据表无论规模有多大，读写有多么频繁，实时查询的要求有多高，总有一个计算框架可以胜任。这种平台的扩展性让客户可以真正放心，aPaaS带来的不仅仅是开发效率的提升，还包括一个伸缩自如的基础设施服务。即便企业将来的业务规模成长百倍，也不会需要彻底重建IT系统。实际上，年收入数百亿美元的业务，背后驱动的IT平台极有可能就是Salesforce的http://force.com平台搭建的应用，而不需要是独立建立的应用系统。

正是因为以上这些优势，aPaaS在没有得到行业命名之前就已经开始逐步渗透到企业IT服务领域。在最近几年正在悄悄替代大量的定制实施软件项目，也让原先依靠标准SaaS产品的企业找到了新的选择。

aPaaS目前适合什么样的企业？

aPaaS虽然拥有巨大的优势，但也不代表它能够满足所有行业和企业的所有IT需求。下面列出了一些常见的排除项。aPaaS方案对这些性质的需求吸引力不强。

1）行业有明显的专有特征

有些行业本身的专有化程度很高，而且企业之间的差异性不大，这时候垂直的行业应用可能更加合理。

围绕这个特征最典型的例子就是餐饮业和酒店业。所有餐饮业的运营逻辑都是类似的，除了单店和连锁可能使用不同复杂度的方案以外，应用模块都大同小异。而且，这个行业解决问题的方法和范式是有明显的行业特征的，比如餐厅的排队等座系统，点单结账系统等。用零代码工具来构建如此专有的场景反而更加麻烦，而且无法有效提供有行业特色的视图。

2）行业有独立的代码审计要求

金融等行业的核心业务系统因为法规等要求不能使用零代码平台，因为它无法满足代码审计的要求。aPaaS平台不一定能够提供源代码给用户企业，而且即使提供，也无法佐证应用系统处理数据的准确性。这些行业因为监管要求高，本身资金也宽裕，所以不会应用aPaaS方案在核心业务环节。

3）面向顾客的前台系统

这个当然就是指的电商网店平台了。虽然电商零售的基本数据管理和aPaaS的能力并无太大的距离，但是面向消费者的前台系统一般要求更高的灵活性和营销设施的配套，用零代码平台创建不如直接使用专门的电商系统，比如有赞、微盟等开店方案。它们提供的不仅仅是店面功能，还包括围绕顾客的营销服务和支付平台，这些是aPaaS所不擅长的领域。

除此之外的大部分企业IT需求，零代码平台都有足够的优势来胜任。而且，随着软件和服务的界限越来越模糊，很难说未来的aPaaS不能扩展它的领地。企业软件的本质就是生产力工具，aPaaS的核心精神就是围绕企业的数字化运营提供高生产力选项。

在用户渗透的过程中，当前阶段的零代码平台更多满足的还不是普通企业的需求，而是那些有一定的自建IT能力的企业。他们一般拥有若干名信息化专员，能够理解自己企业的核心业务流程和问题，能够和业务部门展开有效的沟通。除了终端企业用户外，行业咨询群体和ISV群体也开始更多关注零代码工具，因为行业咨询者永远都希望拥有属于自己的落地工具集，而他们很难投入做出自己高质量的原生软件产品；而ISV群体则常年面临项目实施成本高，客户需求差异度大的痛点，希望通过某种平台来降低开发服务成本，沉淀自己的方案能力，从而让项目实施具备更多的可复制特点。行业咨询、管理咨询和ISV群体对零代码平台的掌握最终会让这个门类的解决方案走入更多的主流企业用户。

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现在低代码平台很火啊，想来凑凑热闹，观察一下局势；主流的开发平台有哪些？

低代码通常是指APaaS产品，通过为开发者提供可视化的应用开发环境，降低或去除应用开发对原生代码编写的需求量，进而实现便捷构建应用程序的一种解决方案。因此，低代码平台也常被称为APaaS平台。

从市场投融资情况来看，2016年起，低代码行业兴起，融资数量小幅上升，融资轮次大多分布在初期。从市场规模来看，近年来行业市场规模迎来爆发式增长，2020年达到15.9亿元。

1、应用场景：可覆盖大部分企业应用场景，部分垂直领域仍需要插件补充

低代码在不同企业中模块的覆盖率不同。中小企业由于应用复杂度低、业务流程相对简单等原因，95%的应用场景均可用低代码来完成。且低代码产品灵活性高，便于企业应用功能拓展，能适应中小型企业快速发展中频繁的功能迭代需求，让创新更快落地。

中大型企业中低代码目前可覆盖70%的应用场景，中大型企业通常需要建立新系统时与企业原系统进行信息联通，或是对原有系统进行二次开发，其中的逻辑设计和结构较为复杂。

低代码有大量场景应用模块和行业插件，可以帮助中大型企业进行个性化应用的搭建，打通企业内部数据连接。音视频、及时通信等垂直领域，在低代码搭建应用的基础上还需要其他插件进行功能补充，目前在垂直应用场景照片那个低代码的功能可覆盖约50%。

 

2、投融资情况：投融资热度保持高涨，初创企业成投融资新宠

2016年开始低代码概念开始从国内逐渐兴起，当年低代码相关产品投融资事件达10起，至2020年中国低代码市场共有59起投融资事件，其中亿元以上融资有13起。2016年开始低代码投融资笔数整体呈上升趋势，亿元以上融资维持在每年2-3笔。

 

从融资轮次上看，2020年C轮以前融资占比78.6%，相比2016年上升了28.6个百分点，说明低代码市场整体处于发展初期，初创企业多，增长速度快。

投融资结构上看，初创企业的投融资热度提升，成为企业投资重点。随着企业对系统敏捷性、易用性需求的增加和对业务部门低代码接受度的提升，市场会迎来新的发展契机，短期内投融资热度将持续增长。

 

3、投融资事件汇总：初创企业持续注入活力，互联网巨头开始布局低代码

从近年投资事件来看，中国低代码行业投融资以A轮(含Pre-A轮、A+轮)、B轮(含Pre-B轮、B+轮)为主，投资机构主要包含腾讯投资、五源资本、高瓴创投等。

 

4、市场规模：行业迎来爆发式增长

2017年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。

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%。

 

—— 更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国软件行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

如何选择低代码无代码平台

近期，Gartner、Forrester等行研机构陆续更新了低代码相关的报告，报告中对低代码的能力模型进行了调整。从整体方向上看，上述行研机构在评估低代码开发平台产品时，提升了数据模型/模型驱动的重要性，并且细化了开发管制（governance）相关的要求。

事实上，随着低代码应用场景的泛化和深化，国际上的主流行研机构已经明确了“低代码开发和传统开发方式在应用场景上一致”的大方向，并且按照开发复杂系统、大规模系统的标准，衡量低代码开发工具。

核心能力体系

在此背景之下，我根据对低代码行业的观察和理解，再考虑上中国特有的需求，整理出一份低代码开发平台核心能力，分为开发、扩展、体验和管制四个方面，供技术选型参考。

1. 开发

1.1 模型驱动开发

模型驱动是软件开发的成熟方法论，是企业级系统开发的通行做法。模型驱动开发大致可以分为三个阶段：

数据模型：根据数据库设计范式，制作出由数据表、关系、约束等构成的数据模型业务模型：将业务逻辑构建在数据模型之上，形成完整的业务模型（也称领域模型）交互界面：基于业务模型开发交互页面，编排业务模型以实现业务操作

1.2 可视化：UI设计

使用可视化的方式构建前端界面和前端交互行为。如果您的项目需要保持统一的VI，那么是否支持引入CSS文件也需要纳入考察项目。

1.3 可视化：逻辑处理开发

使用可视化的方式，在前端或者后端构建业务处理逻辑。对于有事务性要求的企业级应用项目，如ERP、WMS或财务，需要重点关注后端业务逻辑处理的开发方式。

1.4 可视化：系统运维

低代码开发平台应关注软件开发的全生命周期，部署、迭代、监控等环节的可视化，同样可以大幅降低软件的整体成本。

2. 扩展

2.1 数据库集成

数据库集成能力是打通“数据孤岛”的必备条件，也是成本最低的方案之一。是否能够连接外部的数据库，是否能够调用该数据库上存储过程等编程能力，对大企业的软件开发项目来说至关重要。

2.2 WebAPI集成

现代的软件系统和SaaS服务均以Web API的形式对外提供接口，用于集成。通过调用Web API可以让低代码开发平台具备更强大的开发能力和更广泛的应用场景。

2.3 编程接口

软件需求和IT环境的变化通常会超过开发平台的迭代，编程接口便是避免“卡在最后一公里”的最后一道防线。

2.4可扩展的组件生态

在编程接口的基础上，如果能够存在一个组件生态，让用户能快速找到自己所需的开发功能，避免“重复造轮子”，何乐为不为呢。

3. 体验

3.1 响应式页面支持

响应式页面可以分为流式布局和网格布局两种。支持响应式页面意味着用户无需针对特定的屏幕尺寸做专门的设计，可以大幅提升UI的开发效率。

3.2 定制化的原生APP支持

为了充分利用硬件的特性，针对iOS或Android开发原生APP依然没有被抛弃。是否能构建从Logo到功能，全定制化的原生APP对于某些项目来说，依然是必须项目。

3.3 本土化移动端支持

移动办公在国内基本上等同于钉钉和微信，所以，低代码开发平台需要具备与这两个IM软件无缝对接的能力，从页面嵌入到用户集成，不容忽视。

4. 管制

4.1 Web版IDE

相比于桌面版的IDE，Web版具备更快速的部署、更统一的版本等优势，对于大型项目开发团队而言，为此牺牲一定的开发效率都可以接受。

4.2 版本管理

企业级应用的高复杂度和频繁的需求变更决定了版本管理的重要性。事实上，在专业开发领域，版本管理已经成了标配，并基于此衍生出了完整的项目管理方法论。

4.3 代码仓库管理

与代码类似，用户使用低代码工具开发的资产也是公司或团队的财富，如何安全可靠的保存这些资产，将其存放在位于局域网或互联网的Git等代码库，配置访问权限是个好思路。

4.4 局域网部署

在中国，依然有很多企业对数据和应用程序的可控性提出非常严苛的要求，如果用户需要为他们开发核心业务系统，支持局域网部署，在完全没有互联网的情况下也可以开发、部署和使用就成为不得不面对的现实。

国内外典型产品横评

为了直观的展示核心能力体系，我选取了国内外几个典型的低代码开发平台产品（outsystems、powerapps、织信、钉钉宜搭）进行横评。这里的评价仅为定性，不涉及定量。一家之言，仅供参考。

 

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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