銷售易 apaas（銷售易 api xo）

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本文目錄一覽：

• 1、有哪些快速開發平臺或者零代碼開發平臺？
• 2、國內企業級saas軟件平臺有哪些推薦？
• 3、低代碼究竟是什么？
• 4、華為和BAT的新戰場，由這四人主宰
• 5、WMS系統有什么優點
• 6、低代碼究竟是什么

有哪些快速開發平臺或者零代碼開發平臺？

什么是零代碼應用開發平臺？

盡管市場上也把建站、網店開發、小程序開發等免代碼服務也稱為零代碼開發，但因為這些平臺面向的是特定的目的，服務一個專有的范式，所以一般不將他們劃入零代碼平臺的范疇之內。真正的零代碼開發平臺面向的是廣泛和多樣的需求，在設計aPaaS產品的時候，并不確定一個特定的用戶會用它來搭建什么應用。

當然，雖說面向的需求是廣泛的，也不代表aPaaS是萬能的。零代碼開發幾乎都是面向企業應用世界，而很難擴展到消費者應用領域，比如游戲、社交、工具軟件等必然長期屬于原生開發的世界。

所以，零代碼應用開發平臺需要一個比較準確的定義。它是指圍繞企業數據和業務管理需求，通過可視化方式設計數據結構，用戶交互形式、設置訪問權限和定義工作流程的平臺。你會發現，即使是原生開發企業軟件，大體也是按照以上這幾個步驟來進行的。

我用一個相對完整的列表，將零代碼開發平臺的能力元素和特性描述如下：

1）可視化構筑業務對象數據表（Entity），并支持建立關聯。甚至需要支持跨應用的數據表關聯。（這是aPaaS未來可能勝出其他方案的關鍵優勢）。

2）為不同的數據場景配置不同類型的視圖（View），能夠定義數據行和列的過濾，能夠設置列表、看板、日歷等不同界面形式。

明道云構筑的銷售應用數據視圖

3）能夠定義不同用戶角色（Role），并賦予角色不同的數據訪問和改寫權限（Permission Set）。權限定義越精細越好。

明道云構筑用戶角色和權限組合的界面

4）能夠建立針對數據的匯總表和統計圖表（Report）

5）能夠建立自定義的輸入表單（Form），分發給不同角色使用。

6）能夠建立自定義的打印報表（Form Report），用于輸出各類形式表格，通過Email，短信發送或者打印。

7）能夠管理企業用戶、部門、組織結構，并將其用于應用邏輯關系，比如應用的分發，角色的賦予和工作流中的流向信息。

8）能夠可視化配置工作流（Workflow），支持特定條件下的數據新增，改寫，刪除等操作，并能夠融入數據填寫，審批等人工流程節點。工作流的運行能夠監控和保存日志。

明道云構筑審批工作流的界面

9）應用能夠封裝后分發（Distribution）給不同的用戶。

10）面向企業內部個人用戶的工作臺，儀表臺等特性，實現個性化使用。

不同的aPaaS產品會有不同的特色和側重點。所以以上特性并不一定存在于每一個aPaaS產品中。但是，特性越完整的，就越接近一個典型意義上的零代碼企業應用開發平臺。在以上實現中，有純粹的零代碼模式，也有個別需要用低代碼方式來降低產品復雜度，但同時也會讓非技術人員難以上手。

所以，aPaaS是SaaS應用和開發工具的混合，說它是SaaS，是因為開發者和終端用戶使用的是同一個產品，只是通過權限和分發關系讓界面千人千面。說它是開發工具，是因為它用模型模擬的應用搭建思路和原生數據庫應用開發是類似的。

軟件的應用特點和二次開發能力共存也不是一個新鮮事物。用Excel軟件構筑一個個人所得稅計算器，讓用戶可以輸入自己的工資，即可得到應繳稅額，對于使用者來說是應用，對編制這個Excel文件的人來說是開發工具，但他們用的都是Excel。

為什么企業軟件領域可以實現零代碼開發？

為什么游戲和社交軟件做不到零代碼開發，而企業軟件市場卻出現了零代碼工具？是因為企業軟件的開發比較簡單嗎？

當然不是。能夠模式化完成一個工作的原因在于這項工作具備可重復性，就像我們會用3D打印制作一兩件零件，但如果要生產成千上萬個同樣的零件，我們寧可花費成本先去制作模具。企業軟件可以模式化開發的原因就在于大多數企業管理軟件都由非常類似的需求和實現方式來構成，如果不積極利用這些相似性和模型化方法就需要不斷重復發明類似的輪子。

當然也并非所有的企業應用都有相似性。在特定行業和職能中總有一些需要專門化設計和開發的應用。但在企業的運營全流程中，圍繞客戶，供應商，銷售訂單，產品，供應商，采購訂單，制造流程，服務流程等商業對象，企業軟件要解決的問題具有很強的相似性。這些相似性，或者使用范式可以被概括為以下環節：

1）圍繞上述商業對象（Business Objects）的數據搜集和存儲，并對數據的有效性進行驗證。例如：建立一個采購訂單，向特定供應商采購三項商品。

2）數據的查詢和呈現。例如：運營部門查詢處A倉庫在今天應該到貨的采購訂單。財務部門查詢貨物已經收訖，并且應該在本周付款的采購訂單。

3）數據的計算。例如：當采購訂單的貨物到達特定倉庫后，更新相關商品的庫存信息。

4）流程的控制。例如：當起草采購訂單并準備發出時，根據采購的類別和金額發起不同的審核流程，在審核通過或者拒絕后執行不同的流程內容。

5）信息通知。例如：在采購訂單批準后，自動生成采購單并發送給供應商，并通知倉庫準備收貨。

6）數據的統計和分析。例如：匯總過去一年的采購訂單中按照BOM清單的產品金額分布，或者按照供應商的分布。

企業軟件的設計和開發人員對以上這些使用范式都非常熟悉，它們經常出現在各種企業軟件的開發需求中。實際上，除了以上抽象出的范式，企業軟件的其他獨特功能點并不太多了，甚至很多屬于所有企業級軟件共有的模塊，比如管理用戶和用戶組，權限角色等。正是因為這個原因，企業軟件的開發存在高度模型化的可能，從而在大部分場景下，擺脫對原生代碼開發的依賴。

在云時代之前，除了Access以外，蘋果公司也有FileMaker，Intuit公司也曾經開發過Quickbase（這個名字來源于Intuit公司財務軟件產品Quicken），Quickbase后來被剝離，一直到今天都在提供服務。即使在原生開發領域內，企業軟件市場也出現了各種現成的開發框架，它們和今天的零代碼平臺一樣，都是為了通過模型化來提高交付效率和質量的辦法。

為每個企業的軟件需求，都從第一行代碼開始寫起，單獨依靠某種高級語言和集成開發環境建立開發項目，這種做法已經越來越沒有必要。正如Gartner的預測，大部分的企業應用將來都會依賴零代碼平臺，以至于不遠的將來，零代碼平臺并不會刻意保留這個前綴，因為這將成為天經地義的事情，這就像今天為了滿足一個通用需求，大多數企業不會去定制開發，甚至零代碼平臺都不會用，而是直接使用一個標準的SaaS產品。

為什么aPaaS具有難以替代的優勢？

用戶開始選擇aPaaS產品，不僅僅是因為他們可以這樣做，更重要的是因為不得不這樣做。因為aPaaS與定制開發，以及標準SaaS產品相比有幾個難以替代的優勢。

1）滿足企業的多樣化需求

企業軟件需求的多樣化是定制開發模式的起源。雖然標準SaaS產品能夠滿足企業應用需求中的共性部分，但是因為行業、規模和產品內在特性的差異，每個企業的管理方式和流程都有自己的特點，而且它還會根據企業的規模階段不斷演變。這種差異在不同職能中程度不一，一般來說，圍繞產品設計、制造和服務履行的核心業務流差異度更高，而人事，財務等價值創造的支持環節差異度比較小。

在這種背景下，用戶始終在尋求一種既能保持足夠的靈活性，又能夠控制開發的成本和復雜度的方法。aPaaS基本就是直接針對這個問題而誕生的。

2）從定制開發中需求溝通的痛苦中解脫

企業軟件實現過程中的第一痛點還不是貴，而是需求溝通的復雜。有業務需求的人不是開發軟件的人，能夠開發軟件的人對業務痛點并沒有切身的體會和經驗。于是行業非常依賴專業的企業軟件需求分析和實現方法設計能力，但這個能力是非常稀缺的資源。這也難怪企業軟件開發需求的提出主體總是五花八門的，他們之間也需要進行復雜的溝通和信息匯總。

更要命的是，很多時候需求在實施之前都無法100%確定，企業自己無法提出一個完整的解決方案。這時候，要么需要求助于咨詢機構這樣的外腦，要么就只能走一步看一步。這兩個方案聽起來都不令人舒適。前者絕非普通中小企業所能夠承受，后者可能會影響系統的開發和實施質量。

aPaaS的出現倒是讓走一步看一步的方案變得更加現實。企業可以通過零代碼平臺漸進地開始實施。如果整個系統過于復雜，可以先從一個具體的環節開始，局部數字化（比如先把訂單管起來）。反正用aPaaS搭建的速度足夠快，用戶甚至可以利用零代碼工具來生成企業應用原型，在實際使用中進行驗證，確認了終端用戶可以掌握，原先識別的問題可以被有效解決之后，再繼續推進更完整的實施。

可以這么說，零代碼工具可以讓開發者和使用者之間的距離充分縮短。在極端情況下，使用者甚至可以自己就是搭建開發者自己。他們可能在一兩個小時的搭建后就能夠確認這個方案是不是能夠有效地解決問題。

3）在企業內部打通數據中臺的需求

在企業IT中，還有一個致命痛點存在，那就是不同業務系統之間的數據相互隔離，不能綜合使用，使得企業難以進行跨職能的數據相關性和因果分析，也難以實現跨職能的數據自動化。比如要分析一個價格調整措施對財務報表的影響，這個工作在任何一個孤立的信息系統中是無法完成的，而如果要做到，就至少需要從采購，銷售，營銷和財務系統中獲得數據。同樣的道理，企業也很難在遇到財務目標無法達成的情況下，自動做出最優的價格決策。這些都是影響企業運營水平至關重要的問題。近年來，Gartner提出的Paced Layer架構，以及阿里給電商企業提供的中臺方案就是針對這種需求的反饋。

大企業當然可以投入專門的資金來打造數據中臺性質的系統，但小企業支付不起，并不代表他們不想獲得這樣的能力。aPaaS平臺提供了這個可能性。

首先，因為aPaaS平臺管理數據的模型一致，所以它一般能夠提供一個標準化程度非常高的編程接口，從外部系統匯合數據變得相對容易很多，這就像路由器一樣，不管你有多少聯網設備，它們都可以用統一的協議連接在一起。有了集中的數據，各種應用需求都變得容易兌現。哪怕個別系統依然需要通過抽取數據服務后另行原生開發，也比不斷重復做數據整合工作要高效很多倍。

甚至，如果用aPaaS平臺直接管理業務數據對象，這個數據整合工作都可以免除。用戶可以直接在各個職能相關的數據對象中建立關聯，建立匯總查詢，批量抽取數據到BI平臺，建立不同數據之間的自動化。

有關企業數字中臺的介紹，建議可以讀一下這篇采訪文章。

4）突出的成本和效率優勢

零代碼開發平臺和原生代碼開發相比到底能夠提高多少效率目前還沒有精確的計量，但這個效率差至少是10倍以上。傳統開發模式需要10天的，aPaaS一天之內就能夠搞定。

更重要的效率差別不僅僅是時間，還包括零代碼平臺可以免除專業技術人員的參與。雖然它要求搭建者熟悉業務，完成基本的邏輯梳理，但畢竟這和動輒需要和好幾位技術人員一起開會溝通需求要高效得多。即便在復雜的應用系統上，也至多只需要2-3人分工就能夠完成整個項目的實現。因為簡化協作的原因帶來的成本節省甚至都不值十倍了。因為所有人都知道找到靠譜的定制軟件開發團隊幾乎就是一件撞大運的事情。

同時，定制開發通常很難提供高品質的軟件。軟件運行的可靠性，缺陷消除的程度都很難和標準化產品相比，畢竟定制軟件只有一個用戶。而一個aPaaS平臺不僅要同時服務很多終端用戶，還要服務五花八門的應用搭建者，它能夠做到一次對，次次對；一次缺陷消除，所有用戶收益的效果。

5）開箱即用和自己動手的兩全

和成型的SaaS應用相比，aPaaS看似有一個缺點，就是依然需要“搭建”。這有點像整體家具系統，擺在樣品間很好看，但是實際買回家還需要施工人員來拼裝才能達到預期的效果。

實際上，這個問題并不是無解，甚至很好解。aPaaS一開始自然不可能獲得各個行業的最佳實踐，讓每個企業都能夠看到“樣板間”效果。但是，隨著時間的推移，用戶企業和集成商的參與，樣板間會越來越多，甚至比SaaS產品提供的用例方案更加強大，因為后者提供的是一個固定家具的擺設效果，而前者能夠根據不同的房型，提供不同的家具組合方案。

而且，在足夠明確的細分市場下（比如金屬加工制造流程管理這樣的顆粒度），可以在aPaaS平臺上開發出完全開箱即用的應用，直接分發給不同企業使用。有了這個能力，aPaaS不僅能夠服務好終端用戶，還能夠催生集成商工作模式的變革，他們不僅可以通過出售IT服務掙錢，還能夠在服務中加入解決方案的價值，消除定制開發成本，大幅提高項目服務毛利。

有了開箱即用的能力后，就能夠大大加速企業采納的意愿。而且，才采納以后，“自己動手”的能力依然存在。就像先進的整體家居系統不僅可以組合，而且可以重新組合。企業軟件的適用模式永遠和企業階段有關，比如小型制造業并不見得需要質量管理單元，但當年產值突破一億元左右后，不僅面臨ISO認證的剛性需求，也內在地需要引入全面質量管理。這樣的企業可以在軟件實施后依照實際需要繼續調整、改進和增加軟件模塊。這個過程同樣是低成本和高效率的。

6）平臺特征提供的計算能力保證

在數據庫應用中，有一個潛在的計算性能問題，尤其是在大規模數據表中進行復雜查詢和聯動計算時。如今，很多行業的企業數據規模都從數千數萬條記錄增長到百萬，千萬，甚至電商廠商輕而易舉可以達到億級數據。在制造和物流行業，物聯網技術也必然帶動更多的聯網對象，產生的數據不僅規模巨大，而且計算形式也需要有針對性地加強。

對于定制實施系統來說，要分別通過分布式數據庫，流式計算等先進技術來克服性能問題是一件極其昂貴的事情。aPaaS平臺雖然為用戶提供的是一個應用級的產品，但因為它范式統一，就有機會將這些基礎計算隱藏起來，讓用戶不必關心這些后臺事務就能夠獲得高性能的計算服務。通過aPaaS平臺管理的數據表無論規模有多大，讀寫有多么頻繁，實時查詢的要求有多高，總有一個計算框架可以勝任。這種平臺的擴展性讓客戶可以真正放心，aPaaS帶來的不僅僅是開發效率的提升，還包括一個伸縮自如的基礎設施服務。即便企業將來的業務規模成長百倍，也不會需要徹底重建IT系統。實際上，年收入數百億美元的業務，背后驅動的IT平臺極有可能就是Salesforce的http://force.com平臺搭建的應用，而不需要是獨立建立的應用系統。

正是因為以上這些優勢，aPaaS在沒有得到行業命名之前就已經開始逐步滲透到企業IT服務領域。在最近幾年正在悄悄替代大量的定制實施軟件項目，也讓原先依靠標準SaaS產品的企業找到了新的選擇。

aPaaS目前適合什么樣的企業？

aPaaS雖然擁有巨大的優勢，但也不代表它能夠滿足所有行業和企業的所有IT需求。下面列出了一些常見的排除項。aPaaS方案對這些性質的需求吸引力不強。

1）行業有明顯的專有特征

有些行業本身的專有化程度很高，而且企業之間的差異性不大，這時候垂直的行業應用可能更加合理。

圍繞這個特征最典型的例子就是餐飲業和酒店業。所有餐飲業的運營邏輯都是類似的，除了單店和連鎖可能使用不同復雜度的方案以外，應用模塊都大同小異。而且，這個行業解決問題的方法和范式是有明顯的行業特征的，比如餐廳的排隊等座系統，點單結賬系統等。用零代碼工具來構建如此專有的場景反而更加麻煩，而且無法有效提供有行業特色的視圖。

2）行業有獨立的代碼審計要求

金融等行業的核心業務系統因為法規等要求不能使用零代碼平臺，因為它無法滿足代碼審計的要求。aPaaS平臺不一定能夠提供源代碼給用戶企業，而且即使提供，也無法佐證應用系統處理數據的準確性。這些行業因為監管要求高，本身資金也寬裕，所以不會應用aPaaS方案在核心業務環節。

3）面向顧客的前臺系統

這個當然就是指的電商網店平臺了。雖然電商零售的基本數據管理和aPaaS的能力并無太大的距離，但是面向消費者的前臺系統一般要求更高的靈活性和營銷設施的配套，用零代碼平臺創建不如直接使用專門的電商系統，比如有贊、微盟等開店方案。它們提供的不僅僅是店面功能，還包括圍繞顧客的營銷服務和支付平臺，這些是aPaaS所不擅長的領域。

除此之外的大部分企業IT需求，零代碼平臺都有足夠的優勢來勝任。而且，隨著軟件和服務的界限越來越模糊，很難說未來的aPaaS不能擴展它的領地。企業軟件的本質就是生產力工具，aPaaS的核心精神就是圍繞企業的數字化運營提供高生產力選項。

在用戶滲透的過程中，當前階段的零代碼平臺更多滿足的還不是普通企業的需求，而是那些有一定的自建IT能力的企業。他們一般擁有若干名信息化專員，能夠理解自己企業的核心業務流程和問題，能夠和業務部門展開有效的溝通。除了終端企業用戶外，行業咨詢群體和ISV群體也開始更多關注零代碼工具，因為行業咨詢者永遠都希望擁有屬于自己的落地工具集，而他們很難投入做出自己高質量的原生軟件產品；而ISV群體則常年面臨項目實施成本高，客戶需求差異度大的痛點，希望通過某種平臺來降低開發服務成本，沉淀自己的方案能力，從而讓項目實施具備更多的可復制特點。行業咨詢、管理咨詢和ISV群體對零代碼平臺的掌握最終會讓這個門類的解決方案走入更多的主流企業用戶。

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國內企業級saas軟件平臺有哪些推薦？

廢話不多說，推薦一款非常非常非常好用的SaaS軟件工具，你看了之后肯定也會大呼銷售易 apaas：相見恨晚啊銷售易 apaas！這就是支持個性化定制業務管理系統的軟件工具——輕流。我們日常工作生活中碰到的SaaS軟件往往是在應用在某個行業或者某個業務板塊，但是輕流提供了各個底層模塊組件，讓沒有IT基礎的業務人員也可以像“樂高積木”一樣搭建出符合自己需求的管理系統。它可以應用在互聯網、制造、教育培訓、工程建筑、家裝建材、醫療器械、生活服務、 娛樂 傳媒等行業，支持企業資源管理、工程項目管理、行政財務管理、人力資源管理、客戶關系管理等諸多業務場景。

有一些不錯的解決方案，如遠程辦公解決方案、設備巡檢解決方案、教育培訓解決方案、生產管理解決方案、項目管理解決方案等等，還有很多就不一一列舉了。

其實輕流是通過“表單+流程”的方式串聯起企業業務，然后通過相關的報表來可視化展現數據。

2、流程

審批、填寫、抄送等的均可以支持，而且可以設置分支節點，有效滿足企業流程管理
SaaS做平臺如果要做得好一定要做開源。開源是SaaS的未來方向！

?國內ERP產品為應對多樣化的客戶需求，都是采用多版本方式，比如財務就分專業版、標準版、旗艦版等，其中很多模塊是重復的，但功能和價格不一樣，所提供的服務不是碎片化的，導致用戶某一個功能的需求變化，可能就帶來整個產品版本的升級、甚至重新采購。而開源ERP如Odoo支持微服務架構，業務功能是增量型的開發，功能修改不會影響整個應用。客戶可以按需選擇，組裝式應用。

4月16日，浪潮通軟與Odoo共同宣布成立合資公司，并將推出中國第一款開源ERP產品 PS Cloud。

依托開源模式，不僅能充分滿足用戶的個性化需求，為用戶帶來更多價值，同時圍繞PS Cloud，會形成一個包括用戶、伙伴、開發者、浪潮在內的完整的生態體系。

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據我所知，獲得2019年AI SaaS影響力企業前三名的分別是珍島集團、用友、金蝶軟件。

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目標客戶銷售易 apaas：商業地產項目（購物中心、家居商城、社區商業、園區商業、寫字樓、小鎮商業）

解決方案簡述：提升效率、降低成本，賦能商場、快速招租，科學規劃、提升坪效。

一、浪潮云ERP

浪潮是中國領先的企業管理軟件與云服務提供商，也是“云+數+AI”新型互聯網企業，主要有云數據中心、云服務大數據、智慧城市、智慧企業四大服務領域。浪潮有完備的服務B端企業的產品體系，如浪潮GS Cloud主要面向千人以上的大型集團用戶，支持公有云部署或混合云部署，inSuite服務中小型的成長型企業，而浪潮云會計主要面向小微企業。 目前浪潮云ERP已服務超過120萬客戶，SaaS收入增長超100%。

浪潮具有36年的企業信息化服務經驗，服務能力覆蓋從IaaS底層技術、PaaS平臺和SaaS應用。浪潮iGIX企業數字化能力平臺，基于云原生架構，提供低代碼開發、DevOps、混合云集成、生態開放等應用創新加速能力，基于業務中臺、數據中臺等打造新一代數字化中臺，實現端到端的業務流程驅動能力，是一個面向企業、合作伙伴、ISV的生態賦能平臺。通過延伸場景化賦能能力整合生態上下游，助力企業數字化轉型。

二、企點客服

企點客服作為服務營銷一體化全場景智能客服，致力于讓每次客戶互動成為生意機會：1）助力提升客服接待效率、促進商機轉化和產品復購，全面升級客戶體驗；2）幫助企業通過微信公眾號、小程序、QQ、網頁、電話、APP等全渠道通路觸達客戶；3）以即時通訊、云呼叫中心、實時音視頻、人工智能、大數據等技術幫助提升服務質量與客戶忠誠度，以個性化服務和精準客戶洞察撬動銷售轉化與復購增購，構建企業數字化客戶運營體系，提升企業獲客、待客、留客的效率。企點客服現已覆蓋教育、泛互聯網、金融、工業、能源等多個領域，服務超過百萬家企業和組織并連接數千萬客戶。

企點客服提供了一套完整的數字化客戶運營解決方案，將企業與客戶互動的多樣業務場景，通過連接、洞察、服務三大能力，進行全場景、全流程的覆蓋。連接客戶方面，基于騰訊在社交領域的優勢，企點客服幫助企業建立更全面的互動觸點，并通過統一工作臺實現全渠道溝通互動；洞察客戶方面，基于騰訊云領先的大數據處理能力和AI技術，能及時分析企業在社交媒體、會議會展等渠道獲得的營銷線索并形成精準洞察，幫助企業在合適的時機與觸點推薦符合客戶需求的內容、產品和服務，實現高效的營銷及銷售轉化；服務客戶方面，售中通過開放平臺可以對接企業線上商城、電子合同、交易、交付等系統，幫助企業達成從商機到訂單到交付的全流程無縫轉化，售后階段企點客服的知識庫和機器人最高可自動接入并應答90%以上的問題，并在高效優質服務的基礎上，通過對客戶訴求與反饋的分析，幫助企業優化產品、營銷、銷售及服務策略。

三、訊鳥軟件

訊鳥軟件成立于2001年，是中國領先的AI智能SaaS服務商。2008年，訊鳥軟件率先將SaaS模式引入中國呼叫中心領域，是中國最早做云呼叫中心的企業之一。經過多年沉淀，訊鳥軟件構建了以云計算為基礎，以ASR、TTS、NLP等AI技術為驅動的智能客服體系，依托多元產品矩陣和強大的專家服務團隊，為企業提供客服和營銷一體化解決方案，通過智能高效的客戶交互平臺，幫助企業降本增效、提升業績，服務范圍覆蓋金融、教育、醫療、物流等多個行業，服務客戶超過7萬家。

四、神州云動

神州云動成立于2008年9月，是國內SaaS+aPaaS型CRM的開創者之一，多年深耕行業龍頭與上市集團，解決方案覆蓋制造、消費品、教育、金融、IT高 科技 、地產等行業。神州云動關注客戶全生命周期的產品體驗，提供包括市場云、辦公云、銷售云、伙伴云、分析云等SaaS產品，并通過aPaaS平臺CloudCC.com支持SaaS層產品的快速開發，提高交付效率。

五、微盟

微盟是企業云端商業及精準營銷解決方案提供商，通過“精準營銷+SaaS”雙輪驅動模式，以去中心化的智慧商業解決方案賦能企業數字化轉型。微盟的SaaS產品分為商業云、營銷云和銷售云三大板塊，幫助商家搭建去中心化的銷售體系，并實現庫存、訂單、會員、數據、流量等一系列的管理，目前微盟智慧零售服務的商家已超過2200余家。在PaaS級云平臺層面，微盟云提供包括電商云、餐飲云、客戶云、營銷云、數據云和支付云等服務，企業能夠根據自身需求進行自主開發，拓展服務能力，完成自身數字化體系搭建。

更多的企業中國企業級SaaS，包括了：

慧策：一體化智能零售服務商，解決企業內部數據孤島問題

元年云：四項“寬能力”打通業、財、稅、數據，助力企業數字化升級

保利威：基于低代碼aPaaS實現企業級應用開發，降低企業直播門檻

印象團隊：源于印象筆記企業版的協作工具，企業團隊的“第二大腦”

肯耐珂薩：一體化HCM云服務商，為企業提供閉環人力資源SaaS產品

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上述內容節選自艾瑞咨詢《中國企業級SaaS行業研究報告》，報告原文獲取可關注公眾號后臺留言索取~

您好，我是金蝶的一名員工，很高興為你推薦金蝶系列產品，不說最好，但是一個很好的選擇，你可以了解下金蝶星空產品和金蝶蒼穹產品，這兩個系列都是行業的頂端平臺，挺不錯的。

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低代碼究竟是什么？

簡介：?什么是低代碼？我們為什么需要低代碼？低代碼會讓程序員失業嗎？本文總結了低代碼領域的基本概念、核心價值與行業現狀，帶你全面了解低代碼。

什么是低代碼

“Low-Code”是什么？如果你是第一次聽說，沒準也會跟我當年從老板口中聽到這個詞后的內心戲一樣：啥？“Low-Code”？“Code”是指代碼我知道，但這個“Low”字是啥意思？不會是老板發現我最近趕工寫的代碼很丑很“Low”吧... 想多了，老板怎么可能親自review代碼呢。那難道是指，“Low-level programming”里的“Low”？老板終于發現讓我等編程奇才整天堆Java業務代碼太浪費，要派我去閉關寫一個高性能C語言網絡庫... 顯然也不是，老板哪能有這技術情懷呢。那到底是什么意思？作為一名搜商比情商還高的程序員，能問Google的絕不會問老板。于是我一頓操作后，不假思索地點開了第一條搜索結果：Low-code development platform。

Wikipedia定義

從Wiki的這段定義中，我們可以提煉出幾個關鍵信息：

? 低代碼開發平臺（LCDP）本身也是一種軟件，它為開發者提供了一個創建應用軟件的開發環境。看到“開發環境”幾個字是不是很親切？對于程序員而言，低代碼開發平臺的性質與IDEA、VS等代碼IDE（集成開發環境）幾乎一樣，都是服務于開發者的生產力工具。

? 與傳統代碼IDE不同的是，低代碼開發平臺提供的是更高維和易用的可視化IDE。大多數情況下，開發者并不需要使用傳統的手寫代碼方式進行編程，而是可以通過圖形化拖拽、參數配置等更高效的方式完成開發工作。

Forrester定義

順著Wiki的描述還能發現，原來“Low-Code”一詞早在2014年就由Forrester提出了，它對低代碼開發平臺的始祖級定義是這樣的：

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相比Wiki的版本，這個定義更偏向于闡明低代碼所帶來的核心價值：

? 低代碼開發平臺能夠實現業務應用的快速交付。也就是說，不只是像傳統開發平臺一樣“能”開發應用而已，低代碼開發平臺的重點是開發應用更“快”。更重要的是，這個快的程度是顛覆性的：根據Forrester在2016年的調研，大部分公司反饋低代碼平臺幫助他們把開發效率提升了5-10倍。而且我們有理由相信，隨著低代碼技術、產品和行業的不斷成熟，這個提升倍數還能繼續上漲。

? 低代碼開發平臺能夠降低業務應用的開發成本。一方面，低代碼開發在軟件全生命周期流程上的投入都要更低（代碼編寫更少、環境設置和部署成本也更簡單）；另一方面，低代碼開發還顯著降低了開發人員的使用門檻，非專業開發者經過簡單的IT基礎培訓就能快速上崗，既能充分調動和利用企業現有的各方面人力資源，也能大幅降低對昂貴專業開發者資源的依賴。

低代碼核心能力

基于上述的定義和分析，不難總結出如下這3條低代碼開發平臺的核心能力：

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??全棧可視化編程：可視化包含兩層含義，一個是編輯時支持的點選、拖拽和配置操作，另一個是編輯完成后所及即所得（WYSIWYG）的預覽效果。傳統代碼IDE也支持部分可視化能力（如早年Visual Studio的MFC/WPF），但低代碼更強調的是全棧、端到端的可視化編程，覆蓋一個完整應用開發所涉及的各個技術層面（界面/數據/邏輯）。

??全生命周期管理：作為一站式的應用開發平臺，低代碼支持應用的完整生命周期管理，即從設計階段開始（有些平臺還支持更前置的項目與需求管理），歷經開發、構建、測試和部署，一直到上線后的各種運維（e.g. 監控報警、應用上下線）和運營（e.g. 數據報表、用戶反饋）。

??低代碼擴展能力：使用低代碼開發時，大部分情況下仍離不開代碼，因此平臺必須能支持在必要時通過少量的代碼對應用各層次進行靈活擴展，比如添加自定義組件、修改主題CSS樣式、定制邏輯流動作等。一些可能的需求場景包括：UI樣式定制、遺留代碼復用、專用的加密算法、非標系統集成。

不只是少寫代碼

回到最初那個直擊心靈的小白問題：Low-Code中的“Low”，到底是啥意思？答案已經顯而易見：既不是指抽象程度很低（相反，低代碼開發方式的抽象程度要比傳統編程語言高一個level），也不是指代碼很low（也相反，低代碼所生成的代碼一般都經過精心維護和反復測試，整體質量強于大部分手寫代碼），而是單純的“少寫代碼” —— 只在少數需要的情況下才手寫代碼，其他大部分時候都能用可視化等非代碼方式解決。

再往深一點兒看，低代碼不只是少寫代碼而已：代碼寫得少，bug也就越少（正所謂“少做少錯”），因此開發環節的兩大支柱性工作“趕需求”和“修bug”就都少了；要測的代碼少了，那么測試用例也可以少寫不少；除了開發階段以外，平臺還覆蓋了后續的應用構建、部署和管理，因此運維操作也更少了（Low-Code → Low-Ops）。

然而，少并不是最終目的：如果單純只是想達到少的效果，砍需求減人力、降低質量要求也是一樣的。低代碼背后的哲學，是少即是多（Less is More），或者更準確說是多快好省（Do More with Less） —— 能力更多、上線更快、質量更好，成本還更省，深刻踐行了阿里“既要，又要，還要”的價值觀精髓。

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平臺的職責與挑戰

上面說的是低代碼給開發者提供的能力與吸引力，那么作為服務的提供方與應用的承載者，低代碼開發平臺自身應該承擔怎樣的職責，其中又會遇到多大的挑戰？是否就一定要如阿里云所主張的那樣，“把復雜留給自己，把簡單留給別人”？雖然這句話聽起來很深明大義，但不知道大家有沒有想過，為什么我們一定要抱著復雜不放，平白無故給自己找事？就不能直接干掉復雜，也給咱阿里云自己的員工留點簡單嗎？是工作太容易就體現不出來KPI價值了，還是家里的飯菜不如公司的夜宵香？

冥思苦想許久后，我從熱力學第一定律中找到了答案：開發一個應用的總復雜度是恒定的，只能轉移而不可能憑空消失。要想讓開發者做的更少，安心享受簡單的快樂，那么平臺方就得做的更多，默默承擔盡可能多的復雜度。就像一個滿身腱子肉的雜技男演員，四平八穩地托舉著在高處旋轉與跳躍的女搭檔；上面的人顯得越輕盈越毫不費力，下面的人就得越穩重越用盡全力。當然，不是說上面的女演員就很輕松沒壓力，只是他們各自的分工不同，所承擔的復雜度也不一樣。

根據《人月神話》作者Fred Brooks的劃分，軟件開發的復雜度可以劃分為本質復雜度（Essential complexity ）和偶然復雜度（Accidental complexity）。前者是解決問題時固有的最小復雜度，跟你用什么樣的工具、經驗是否豐富、架構好不好等都無關，而后者就是除此之外在實際開發過程中引入的復雜度。通常來說，本質復雜度與業務要解決的特定問題域強相關，因此這里我把它稱為更好理解的“業務復雜度”；這部分復雜度不是任何開發方法或工具能解決的，包括低代碼。而偶然復雜度一般與開發階段的技術細節強相關，因此我也相應把它稱為“技術復雜度”；而這一部分復雜度，恰好就是低代碼所擅長且適合解決的。

為開發者盡可能屏蔽底層技術細節、減少不必要的技術復雜度，并支撐其更好地應對業務復雜度（滿足靈活通用的業務場景需求），這是身為一個低代碼開發平臺所應該盡到的核心職責。

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在盡到上述職責的同時，低代碼開發平臺作為一個面向開發者的產品，還需要致力于為開發者提供簡單直觀的極致開發體驗。這背后除了巨大的工作量，還得能在“強大”和“易用”這兩個很難兩全其美的矛盾點之間，努力找到一個符合自己產品定位與目標客戶需求的平衡點 —— 這也許是設計一個通用低代碼開發平臺所面臨的最大挑戰。

三、低代碼相關概念對比

純代碼（Pro-Code / Custom-Code）

“純代碼”可能算是我杜撰的一個詞，更常見的說法是-碼（Pro-Code）或定制代碼（Custom-Code）；但意思都一樣，就是指傳統的以代碼為中心（Code-Centric）的開發模式。之所以我選擇用“純代碼”，是因為如果用“-碼”會顯得似乎低代碼就不專業了一樣，而用“定制代碼”又容易讓人誤解成低代碼無法支持定制的自定義代碼。

當然，更準確的稱謂我認為是“高代碼”（與低代碼恰好對應，只是名字太難聽，被我嫌棄了...），因為即便是使用傳統的代碼IDE，有些開發工作也支持（甚至更適合）以非代碼方式完成，比如：iOS端開發時使用的SwiftUI界面設計器、服務端開發數據庫應用時使用的PowerDesigner建模工具。不過這部分可視化工作在傳統開發模式下只是起輔助作用，最后通常也是生成開發者可直接修改的代碼；開發者仍然是以代碼為中心來開展主要工作。

低代碼與純代碼之間的關系，其實跟視頻和文章之間很像：

低代碼就像是現代的“視頻”，大部分內容都由直觀易理解、表達能力強的圖片組成，因此更容易被大眾所接受。但與此同時，視頻也不是死板得只能有圖片，完全可以添加少量文字（如字幕、標注）來彌補圖片表達不夠精確的問題。BTW，關于“圖”和“文字”之間的辯證關系，可以進一步參考《架構制圖：工具與方法論》[1]這篇文章中的相關描述。

純代碼則更像是傳統的“文章”，雖然很久以來都一直是信息傳播的唯一媒介，但自從視頻技術誕生以及相應軟硬件基礎設施的普及以來，便逐漸開始被搶走了風頭。如今，視頻已成為大部分人獲取信息的主要渠道（從電視電影到B站抖音），而經常讀書讀文章的人卻越來越少。但不可否認的是，文章依然有它存在的意義和受眾（不然我也不會費這勁敲這么多字了），即使“市場份額”一直在被擠壓，但永遠會有它立足的空間。

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如果按上面這種類比關系推導，低代碼未來也會遵循與視頻類似的發展軌跡，超越純代碼成為主流開發模式。Gartner的預測也表達了相同的觀點：到2024年，所有應用程序開發活動當中的65%將通過低代碼的方式完成，同時75%的大型企業將使用至少四種低代碼開發工具進行應用開發。

但同樣地，就像是視頻永遠無法取代文章一樣，低代碼也永遠無法徹底取代純代碼開發方式。未來低代碼和純代碼方式將以互補的形態長期共存，各自在其所適合的業務場景中發光發熱。在后面的“低代碼業務場景”章節，會詳細列出哪些場景在現階段更適合用低代碼模式開發。

零代碼（Zero-Code / No-Code）

從分類的完備性角度來看，有“純代碼”自然也應該有完全相反的“零代碼”（也稱為“無代碼”）。零代碼就是完全不需要寫代碼的應用開發平臺，但這并不代表零代碼就比低代碼更高級和先進，它只是做了一個更極端的選擇而已：徹底擁抱簡單的圖形可視化，完全消滅復雜的文本代碼。選擇背后的原因是，零代碼開發平臺期望能盡可能降低應用開發門檻，讓人人都能成為開發者（注意：開發 ≠ 寫代碼），包括完全不懂代碼的業務分析師、用戶運營，甚至是產品經理（不懂裝懂可不算懂）。

即便是專業開發者，在技術分工越來越精細的趨勢下（前端/后端/算法/SRE/數據分析..），也很難招到一個能獨立開發和維護整套復雜應用的全棧工程師。但零代碼可以改變這一切：無論是Java和JavaScript傻傻分不清楚的技術小白，還是精通深度學習但沒時間學習Web開發的算法大牛，都可以通過零代碼實現自己的技術夢或全棧夢。“改變世界的idea已有，就差一個程序員了”，這句玩笑話或許真的可以成真；哦不，甚至都用不著程序員，有idea的人自己就能上。

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當然，所有選擇都要付出代價，零代碼也不例外。完全拋棄代碼的代價，就是平臺能力與靈活性受限：

? 一方面，可視化編輯器的表達能力遠不及圖靈完備的通用編程語言，不引入代碼根本沒法實現靈活的定制與擴展（當然，理論上也可以做成Scrach/Blockly那樣的圖形編程語言，但那樣不過是換一種形式在手寫代碼而已）。

? 另一方面，由于目標受眾是非專業開發人員，平臺能支持的操作會更趨于“傻瓜化”（e.g. 頁面只支持大塊業務組件的簡單堆疊，不支持細粒度原子組件和靈活的CSS布局定義），同時也只會透出相對“親民化”的模型和概念（e.g. 使用“表格”表示數據，而不是用“數據庫”），無法支撐強大專業的底層開發原語和編程理念。

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雖然零代碼與狹義上的低代碼有著上述明顯差異，但從廣義上來說，零代碼可以當作低代碼的一個子集。Gartner在其相關調研報告中，就是將“No Code”劃在了范圍更廣的低代碼應用平臺“LCAP”（Low-Code Application Platform）中。而當前市面上很多通用的低代碼開發平臺，也都兼具一定程度的零代碼能力；比如低代碼領域領頭羊Mendix，既提供了簡單易用的零代碼Web IDE - Mendix Studio，也包括一個功能更強大的低代碼桌面IDE - Mendix Studio Pro。

HpaPaaS（高生產力應用PaaS）

上文提到，“Low-Code”一詞是拜Forrester所賜。作為同樣是國際知名調研機構（a.k.a 造詞小能手）的Gartner，顯然不會輕易在這場可能決定低代碼領域江湖地位的新概念作詞大賽中認輸，于是也于2017年發明了“HpaPaaS”（High-productivity application Platform as a Service）這個聽上去更高大上的縮寫詞。

按照Gartner的定義，HpaPaaS是一種支持聲明式、模型驅動設計和一鍵部署的平臺，提供了云上的快速應用開發（RAD）、部署和運行特性；這顯然與低代碼的定義如出一轍。但事實證明，名字起得太專業并不見得是好事，“HpaPaas”最終還是敗給了起源更早、更接地氣也更順口的“Low-Code”：從2019年開始，Gartner在其相關調研報告中也開始全面采用“Low-Code”一詞（如LCAP），親手為“HpaPaaS”打上了 @deprecated 印記。

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

值得補充的是，“HpaPaaS“這個詞也并非橫空出世，而是傳承自更早之前Gartner提出的“aPaaS”，它倆之間的關系是：HpaPaaS只是aPaaS的一個子類；除了HpaPaaS這種通過低代碼實現的高生產力應用開發平臺以外，aPaaS還包括面向純代碼的傳統應用開發平臺（High-control aPaaS，即可控度更高的純代碼開發方式）。

不值得但就想八卦一下的是，“aPaaS”這個詞也非憑空捏造，而是與云計算的興起淵源頗深。相信各位云道中人都已猜到，aPaaS與IaaS/PaaS/SaaS這些云計算遠古概念是一脈相承的：aPaaS介于PaaS和SaaS之間，相比PaaS提供的服務更偏應用，但又不像SaaS一樣提供現成的軟件服務（更詳細的說明可參考配圖來源文章）。

四、為什么需要低代碼

低代碼是什么可能并沒那么重要，畢竟在這個信息爆炸的世界，永遠不缺少新奇而又短命的事物。大部分所謂的新技術都只是曇花一現：出現了，被看到了；大部分人“哦”了一聲，已閱但表示不感興趣；小部分人驚嘆于它的奇思妙想，激動地點了個贊后，回過頭來該用什么還是什么。真正決定新技術是否能轉化為新生產力的，永遠不是技術本身有多么優秀和華麗，而是它是否真的被需要，即：為什么需要低代碼？如果用不同的主語填充上面這個問句（冷知識：這叫做“延遲主語初始化”），可以更全面地看待這個問題：

為什么「市場」需要低代碼？

在這個大爺大媽都滿嘴“互聯網+”和“數字化轉型”的時代，企業越來越需要通過應用（App）來改善企業內部的信息流轉、強化與客戶之間的觸點連接。然而，誕生還不太久的IT信息時代，也正面臨著與我國社會主義初級階段類似的供需關系矛盾：落后的軟件開發生產力跟不上人民日益增長的業務需求。

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Gartner預測，到2021年應用開發需求的市場增長將至少超過企業IT交付能力的5倍。面對如此巨大的IT缺口，如果沒有一種革命性的“新生產力”體系，很難想象僅憑現有傳統技術體系的發展延續就能徹底解決問題。而低代碼技術正是帶著這樣的使命而降臨，期望通過以下幾個方面徹底革新應用開發生產力，拯救差一點就要邁入水深火熱的IT世界：

提效降本 質量保障

雖然軟件行業一直在高速發展，新的語言、框架和工具層出不窮，但作為從業者我們不得不承認：軟件開發仍處于手工作坊階段，效率低、人力成本高、質量不可控。項目延期交付已成為行業常態，而瓶頸幾乎總是開發人員（對機器能解決的問題都不是問題）；優秀的開發人才永遠是稀缺資源，還賊貴；軟件質量缺陷始終無法收斂，線上故障頻發資損不斷。

相比而言，傳統制造業經過幾百年工業革命的發展，大部分早已擺脫了對“人”的強依賴：從原料輸入到制品輸出，中間是各種精密儀器和自動化流水線的穩定支撐，真正實現生產的標準化和規模化。雖然信息化號稱是人類的第三次工業革命，但以軟件行業目前的狀況，遠遠還沒到達成熟的“工業化”階段。

所以，親愛的程序員朋友，當你與前端聯調了一上午接口，又與產品撕逼了一下午需求，再與自己的bug抗爭了一整晚，好不容易遁入夢鄉又被一連串報警短信吵醒時，是否有抬頭對著星空憧憬過：“I have a dream... that one day，軟件開發也能像工業制品一樣，批量流水化生產，穩定高效沒煩惱。” 事到如今，不管你有沒有意識到，這個憧憬正在慢慢變成現實。

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是的，低代碼正在將應用軟件開發過程工業化：每個低代碼開發平臺都是一個技術密集型的應用工廠，所有項目相關人員都在同一條產線內緊密協作。開發主力不再是熟知for循環一百種寫法的技術Geek，而是一群心懷想法業務sense十足的應用Maker。借助應用工廠中各種成熟的基礎設施、現成的標準零件、自動化的裝配流水線，開發者只需要專注于最核心的業務價值即可。即便是碰到非標需求，也可以隨時自己動手，用最靈活的手工定制（代碼）方式來解決各種邊角問題。

擴大應用開發勞動力

通過讓大部分開發工作可以僅通過簡單的拖拽與配置完成，低代碼（包括零代碼）顯著降低了使用者門檻，讓企業能夠充分利用前面所提到的平民開發者資源。部分純零代碼需求場景下，低代碼還能讓業務人員實現自助式（self-service）應用交付，既解決了傳統IT交付模式下的任務堆積（backlog）問題，避免稀缺的專業開發資源被大量簡單、重復性的應用開發需求所侵占，也能讓業務人員真正按自己的想法去實現應用，擺脫交由他人開發時不可避免的桎梏。

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至此，應用開發能力不再是少數專業開發者的專利和特權，且今后所需要的技能門檻與擁有成本也會越來越低，真正實現所謂的“技術民主化”（democratization of technology）。

加強開發過程的溝通協作

多方調查結果顯示，軟件項目失敗的最主要原因之一就是缺乏溝通（poor communication）。傳統開發模式下，業務、產品、設計、開發、測試與運維人員各司其職，且各有一套領域內的工具和語言，長久以來很容易形成一個個“豎井”（silos），讓跨職能的溝通變得困難而低效。這也是為什么當前熱門的敏捷開發和DevOps都在強調溝通（前者是協同Biz與Dev，而后者是協同Dev和Ops），而經典的DDD領域驅動設計也主張通過“統一語言”來減少業務與技術人員之間的溝通不一致。

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有了低代碼后，這一狀況將得到根本改善：上述各角色都可以在同一個低代碼開發平臺上緊密協作（甚至可以是同一個人），這種全新的協作模式不僅打破了職能豎井，還能通過統一的可視化語言和單一的應用表示（頁面/數據/邏輯），輕松對齊項目各方對應用形態和項目進度的理解，實現更終極的敏捷開發模式，以及在傳統DevOps基礎之上更進一步的BizDevOps[2]。

統一開發平臺下的聚合效應

低代碼嘗試將所有與應用開發相關活動都收斂到同一個平臺（one platform）上后，將會產生更多方面的聚合效應與規模收益：

??人員聚合：除了上一點所提到的各職能角色緊密協作以外，人員聚合到統一的低代碼開發平臺進行作業后，還能促進整個項目流程的標準化、規范化和統一化。

??應用聚合：一方面，新應用的架構設計、資產復用、相互調用變得更容易；另一方面，各應用的數據都天然互通，同時平臺外數據也能通過集成能力進行打通，徹底消除企業的數據孤島問題。

??生態聚合：當低代碼開發平臺聚合了足夠多的開發者和應用后，將形成一個巨大的、連接一切、有無限想象力的生態體系，徹底放飛低代碼的價值。

華為和BAT的新戰場，由這四人主宰

智東西（公眾號：zhidxcom）

作者 | 李水青

編輯 | 心緣

互聯網行業高速增長時代正在遠去，已成一個不爭事實。阿里、騰訊、百度等互聯網巨頭們比之前任何時候都更需要考慮第二增長曲線。

云智能服務，是被各家盯準的一條賭上未來的賽道。

成果已經顯現——阿里云Q3實現營收首超200億元，首次連續四季度盈利；百度每月砸20億搞研發，智能云營收連續增長超70%；騰訊云這邊，也首次提出“云智能”戰略，三年實現團隊一千多人至一萬多人的10倍擴張……

令BAT無法忽視的一大勁敵是華為，作為一家從ICT切入到云智能的 科技 巨頭，華為面臨更嚴峻的生存壓力。受美國制裁影響，華為消費者業務、運營商業務猛烈受挫，而云智能業務成為其新的增長命脈。

一場以BATH（百度、阿里、騰訊、華為）為主角的云智能進軍千行百業的圈地大戰已經蓄勢待發。

華為任正非親自督導“五大軍團”，阿里云智能將建立18大行業事業部，騰訊和百度也進行了緊鑼密鼓的架構調整或戰略升級，盯準政企數字化市場，“磨刀霍霍向牛羊”。

阿里云智能總裁張建鋒、華為云總裁張平安、騰訊CSIG（云與智慧產業事業群）總裁湯道生、百度CTO王海峰，作為這場云智能大戰中掌舵者，在2021年這一疫情后經濟恢復和全球洗牌的關鍵時期，正在做出他們職業生涯中的重要抉擇。

盡管面臨的問題各不相同，他們都不約而同地帶領團隊邁向AI落地的“深水區”。

見過湯道生的人可能對他身上的程序員風格印象深刻，他操著一口不太流利的香港普通話，似乎不善言辭，卻很縝密。這位1997年從斯坦福走出來的電子工程碩士，34歲時便成為騰訊QQ研發副總裁、QQ秀產品中心總經理，在2018年成為騰訊CSIG掌舵者。

2021年，越來越多的騰訊內部員工會看到湯道生出入純商務場合，包括與建筑產業的天一集團合作、與物流交通產業的招商港口合作、與出行產業的廣汽集團簽約……為了帶領騰訊涉足此前不熟悉的產業互聯網領域，做技術出身的湯道生越來越像一名“銷售”代表。

騰訊CSIG總裁湯道生

“騰訊沒有To B基因”——這是2018年9月騰訊CSIG成立時外界的普遍質疑。騰訊CSIG融合了公司的云計算、AI、智慧產業等多重技術能力，騰訊的很多科學家出自這里，但如何將技術落地行業，對湯道生和這些科學家來說有不小的鴻溝需要跨越。

即使是三年后的今天，騰訊CSIG已從三年前的一千多人擴張到一萬多人，湯道生依然在近期的一次訪談中坦言了做To B的吃力點——“To B工程的周期更長，對財務管理和項目管理的要求更高，以及傳統行業引入人才也需要磨合。”

業務做深、組織變大，也意味著面臨新的問題。在以AI為重要驅動的產業互聯網項目中，大廠雖然有平臺勢能，卻難以像AI創企那樣靈活機動地打“游擊戰”，因此在很多AI競標方案中未必能超過小廠。

對此，湯道生在今年5月已經從組織架構入手進行三年來的首次調整——宣布成立湯道生帶隊的技術委員會，以“自上而下”的方式，在內部減少代碼重復開發，以開源提升項目推進效率。比如在近期騰訊推出的數智人平臺等項目中，已經看到跨CSIG和AI Lab、微信、搜狗多部門技術整合成果的跡象。

更深層次的是團隊文化變革。與湯道生自己親自投身“銷售”的舉動相一致——在今年9月CSIG三周年會上，湯道生史無前例地將事業群價值觀升級出“敢拼敢言”這一要求。他犀利地指出，近年來引入了很多不同企業的員工，同事比較拘束、不敢直言的問題已經影響到企業效率，因此團隊要像創業一樣“敢拼”、“敢言”。

當下國內AI技術落地的高潮已經有到來的趨勢，然而，此前活躍在一級市場的AI創企們的“金錢池”卻已見底，紛紛轉向二級市場尋求輸血補給。對于騰訊CSIG這樣具有大廠兜底的AI玩家來說，一場市場收割戰似乎才剛剛開始。

在今年11月舉辦的騰訊生態大會上，湯道生首次提出“騰訊云智能”提法，公布一套“全局智能”的完整云智能架構和最新自研AI芯片、AI開發平臺、智能產業解決方案等，標志騰訊在產業云智能領域全面出擊。

騰訊云智能戰略架構

再來看看行業落地，據我們統計，在今年已公布的大型智慧城市項目中，騰訊云已經拿下不少大單。今年4月廣州2.1億黃埔智慧城市項目、今年5月江門市3.6億智慧城市項目、今年8月襄陽市的1.1億車聯網先導區項目以及今年9月的上海徐匯區1.2億“一網統管”項目……騰訊云都充當著主要或唯一中標企業。官方數據顯示，目前騰訊云AI每天全球12億用戶和200W+客戶，每天處理圖像超過50億張，處理語音超過百萬小時，處理自然語言超過千億級。

“再往下走，我覺得會進入‘深水區’，接觸離騰訊原來優勢更遠的這些行業。”湯道生在近期的采訪中談道。

與較晚提出“云智能”的騰訊不同，百度雖然在BATH中體量更小，卻幾乎是BATH中最先提出“智能云”且最大決心“All in”人工智能的一家。

如果要說AI創企們最怕被哪家大廠取代，那無疑是百度。擁有與國際頂尖深度學習框架匹敵的國產PaddlePaddle（飛槳）、獲411張自動駕駛測試牌照的Apollo、量產超2萬片的昆侖AI芯片……百度創始人李彥宏可以在之后的幾年繼續每月投20億元搞研發，AI創企們卻不一定有這個底氣。

再來看看掌舵百度智能云的百度CTO王海峰，他和很多AI創企的創始人一樣，是一個技術派，同時是“一個沒有新聞的人”。畢業于清華物理專業的父親將他從小開始教育成一個技術人才，他也如愿在2021年入選IEEE Fellow，并成為兼任ACL Fellow的中國大陸第一人，百度內部很多人稱他：“氣場比較弱，但同時又不會輕易為別人所動。”

百度CTO王海峰

就是這樣一個看起來溫文爾雅的技術派，帶動了百度智能云部門在經歷組織變動的不穩定態勢后，轉而在2021年實現業務連續季度70%的增長，成為百度公司的第二增長曲線。

百度智能云剛剛在2020年經歷了動蕩的一年。2020年初，李彥宏將ACG（百度云）、AIG（AI技術平臺體系）、TG（基礎技術體系）整合為“百度人工智能體系”（AIG），讓百度云總經理尹世明向新任CTO王海峰統帥匯報。然而僅僅3個月后，尹世明離職。

彼時，在國內云市場中，阿里云、騰訊云分別位居前二，后來者華為云增速達220%，處于其后的百度智能云可能被越甩越遠。彭博社當時這樣評價，過去十年，從自然語言處理到語音交互領域，百度已投入了數十億美元，但這項努力因百度人工智能業務負責人吳恩達（Andrew Ng）等關鍵高管離職而陷入了比較麻煩的境地。市場對公司搞研發投入可能帶來的回報表示懷疑，股價隨即跌至冰點。

進入2021年，王海峰總攬全局，他很少出來發表令人印象深刻的講話，但在今年卻默默帶領百度智能云迅猛增長。

根據百度公司發布2021年第三季度（Q3）財報，顯示其Q3實現營收319億元，廣告業務增長乏力的趨勢已經體現。但是，百度智能云在本季度營收同比增長達73%，成為驅動百度核心營收增長的重要動力。在百度2021財年第一季度財報電話會議上，李彥宏直言：“AI和云，未來三年會占百度營收一半以上。”

從業務上來看，在過去半年里，百度將百度大腦這一“軟硬一體AI大生產平臺”升級到7.0版，把智慧交通、智慧城市等方案落地多所城市。比如就在今年9月，百度就連續拿下3個超億級項目，包括1.17億元紹興智慧快速路項目、1.68億元滄州經濟開發區自動駕駛與車路協同項目、1.79億元桐鄉產業互聯網項目等。

隨著百度CTO王海峰將百度智能云團隊穩住，他在今年的百度云智峰會上進一步宣布了百度智能云的新戰略：“以云為基礎推進企業數字化轉型，以AI為引擎加速產業智能化升級，云智一體，賦能千行百業，促進經濟高質量發展。”

對比看看2020年，百度對智能云戰略的表述還是“以云計算為基礎，以AI為抓手，聚焦重要賽道。”可以看到，百度智能云更加強調AI技術落地實體產業，也就是說，百度AI也要進入深水區了。

隨著百度的AI技術落地越來越上道，無疑會成為一眾沖刺IPO的AI創業公司的最大對手之一。

同樣經歷了組織架構調整的還有華為，看起來，華為云今年的道路更不平坦。

在今年4月華為開發者大會上，華為消費者部門名將余承東時任華為云總裁，還在為華為云AI的落地助威吶喊，他說，AI開發要告別作坊式，走向工業化，并帶來華為云盤古大模型、MindSpore等軟件的更新。

但僅僅5個月后，在今年9月的華為全聯接大會上，發言人已經換了人，變成了新任CEO張平安。張平安于1996年加入華為，曾擔任華為企業業務BG首席運營官、軟件產品線總裁，是華為精通軟件及市場的老將。

華為云總裁張平安

實際上，今年華為云進行了多次組織架構調整。先是今年1月，然后是今年3月，將華為云與計算BG中的原服務器、存儲等劃歸出到“網絡產品與解決方案”，將BG中的云獨立為Cloud BU，這距離兩者合并僅僅過去了一年。

“屋漏偏逢連夜雨”，受外部制裁影響，2021年華為運營商業務及消費者業務發展受限。2021年10月，華為公布第三季度財報，顯示其本季度營收下降32.1%至4558億元。

在這種情況下，云與AI技術驅動的To B業務，無疑成為華為新的增長命脈。

作為華為云臨危上任的大將，張平安在9月的華為全聯接大會上談道：“未來所有的基礎設施和應用都應該是云化的，我們要積極擁抱人工智能，讓數據在業務決策中發揮重要作用。”

和余承東等其他華為領導人一樣，張平安的言行中常常盡顯華為人的務實、狼性和毫不含糊。他在多次演講中提到，當下AI落地面臨的最大問題是成本過高問題。為了降低AI落地成本，張平安領導團隊更新了云天籌AI求解器、華為云開天aPaaS等一系列AI根技術。可以看到，在華為一整套包含了硬件、AI算子開發、AI模型開發和AI應用開發的升騰AI全棧技術基礎上，華為云正從云基礎設施層往上層的PaaS層加大投入。

一邊是技術在朝著極限水平迭代，另一邊，是從整個集團層面促進云與AI技術在行業落地。

2021年，華為公司陸續成立了五大行業軍團——煤炭軍團、海關和港口軍團、智慧公路軍團、數據中心能源軍團和智能光伏軍團，標志著華為面向千行百業全面落地云、AI、網技術的大幕正式拉開。

華為五大行業軍團是由任正非親自督導，從各個BG中抽取最精銳的精兵強將，并獨立平行于它們，整合云、網、智等多種縱向能力橫向精準打擊行業。這是華為首次在組織架構上明確軍團作戰方式。

華為創始人任正非主持華為軍團組建大會

任正非曾提及對軍團的期待——比如，能不能在2-3年技術成熟，然后對全世界提供礦山智能化服務？而從已有進展來看，華為“礦鴻”礦山操作系統已在神東4個礦廠成功落地，從以點覆蓋AI實時風險預警識別等功能，到推出讓整個礦井變得聯通的礦鴻操作系統，驗證了軍團作戰方式的敏捷性和效率。

在強烈求生需要驅動下，由創始人任正非親自掌舵、猛將張平安強力推進，華為云與智能技術或許已成為BATH中落地最猛的一極。

2017年華為云成立初，華為就做出了“上不做應用，下不碰數據，三不做股權投資”的 社會 承諾。到了2020年，華為云將這一使命升級為——“賦能應用、使能數據，做智能世界的黑土地”。

面臨內外生存壓力，華為云能不能把握好生態合作的邊界，守住曾經的承諾，這個問題令很多合作伙伴關心。

進入2021年，有很多人提到，阿里云正在“雙手入泥”，越來越像華為了。

在今年5月的阿里云峰會上，阿里云智能事業群總裁張建鋒透露，阿里云近期完成了重大組織升級，一是設立了18個行業部門，由行業總經理牽頭行業數字化創新。與騰訊湯道生類似，張建鋒是一位為阿里的拳頭產品“淘寶”打過仗的技術架構師，曾帶隊解決了“雙11”的云計算難題。2019年，張建鋒卸任阿里集團CTO，專心聚焦阿里云智能事業群和達摩院研發。

阿里云智能總裁張建鋒

自張建鋒掌舵以來，阿里云已將落地行業從2019年的三個拓展為2020年的7個，如今已經擴展到18個，并上升至部門。這一擴張速度，印證了張建鋒的“打仗”能力。

阿里云智能覆蓋行業拓展情況（根據公開信息整理，如有謬誤歡迎指正）

再來橫向看看區域布局，阿里云智能目前已成立16個區域部門，任命分公司總經理與本地客戶聯接。要知道，這在阿里 歷史 上是沒有過的，在過去一直是華為、海康這樣的ICT廠家所熱衷的事情，現在已成為阿里云的重要組織策略。

考慮到5月也是華為任正非帶隊的煤炭軍團高歌猛進的時候，阿里云在5月成立18行業部門、16區域的發力政企數字化的大動作，很容易被認為是對標華為。這兩家企業，中國智慧城市領域的最大云巨頭和最大的通訊巨頭，似乎要進入一個云智能技術貼身肉搏的階段。

不過，張建鋒否定了這些調整與競爭有關。他談道，主要是阿里云自身內部主要矛盾使然，阿里云的服務離客戶需求之間有很大的差異，這促使阿里云進行轉變。

不管是否主觀對標，但阿里正在跳出此前做電商消費的思維習慣，通過更接地氣地接近政企數字化客戶，實現技術變現。

姿態轉變伴隨的是阿里云在財務指標上的上揚。根據11月18日發布的阿里云Q3財報，阿里云營收200.07億元，同比增長33%，經調整EBITA利潤（息稅攤銷前利潤）3.96億元，首次實現連續四季度盈利。

阿里云的營收中有很大份額來自于基礎設施、SaaS等收入，但AI技術已經越來越融入其云服務中。

簡單回顧一下，今年，阿里達摩院開源了登頂六大NLP權威榜單的預訓練語言模型體系AliceMind，推出超100項視覺AI能力的視覺智能開放平臺；阿里云智能推出讓企業“開箱即用”的大數據 AI平臺——“阿里靈杰”，訓練出全球首個突破10萬億參數的AI模型；芯片方面，平頭哥自研云原生處理器芯片倚天710亮相，玄鐵CPU已出貨超25億顆，成為國內應用規模最大的國產CPU……

張建鋒在接受新華網采訪時談道，12年前，阿里巴巴在國內率先投入 探索 云計算，成為全球三朵云之一。下一個十年，阿里巴巴將堅定不移繼續加大對基礎技術和前沿技術的投入，在人工智能、芯片、量子計算、區塊鏈等領域進行科研攻關。

也難怪說阿里云越來越像華為，盡管張建鋒并不愿意承認，但華為擅長的“扎足根，沖破天”，阿里云智能今年已在向這個方向大步邁進，與華為爭奪政企數字化市場。

可以看到，不論是在互聯網發展拐點尋找新動能的BAT，還是在美國制裁下尋找新糧倉的華為，它們都將云智能作為更加重要的生命線在運作，試圖切換新的增長動能。

作為各家云智能業務的掌舵人，本文中提及的對象中既有來自技術派的優秀產品經理，也有在過往戰場中經歷過大風大浪的管理人才，現在，他們的目光都不約而同的從技術投向行業，準備擼起袖子，雙手入泥，大干一場。

巨頭的動作對AI領域“原住民”AI企業們可能帶來不小沖擊。一方面，巨頭的高舉高打能帶來整體行業生態的進步，從而營造更適合AI落地的環境；另一方面，自身更加無可取代的競爭力是什么？最適合的商業模式又是什么？將成為非巨頭AI企業需要思考的事情。

當AI落地進入深水區，各路AI玩家正在把技術戰車推向各個行業、各個地區的產業數字化轉型的田間地頭，一決高下。

WMS系統有什么優點

1、提高工作效率：海外倉WMS系統是針對倉庫管理中的各種問題而研發的。目的是有效替代傳統的人工管理模式，規避因為工作疏忽等人為因素而產生差錯，確保商品庫存數據的準確，提高海外倉企業的整體效率，通過固化全流程簡化繁瑣的工作，解決倉儲難管理、流程復雜、費時費力等弊端。

2、減少庫內出錯率：使用海外倉WMS系統的最根本原因就是其流程化、標準化的管理模式，彌補傳統倉庫管理的缺陷。在提高倉庫員工作業效率的同時可以極大減少由于人為因素而產生的出錯。

3、精準分析可追溯：通過海外倉WMS系統可以查看倉庫作業的全流程，清晰了解每一環對應的是哪個員工做了哪些操作，在出現問題時方便追溯。同時WMS系統還支持生成各種精細化報表，可及時洞察潛在問題，抓住市場先機，方便制定企業戰略及計劃。

4、精細化管理：對于海外倉企業的客戶而言及時了解自己存放貨物的庫存情況是非常重要的，通過海外倉系統的OWMS端可以清晰了解庫存數量，及時預警提醒補貨和對積壓商品進行處理，避免商品堆積、超賣、過期、缺貨等。

低代碼究竟是什么

下面，我將從“低代碼是什么、起源、分類、能力、受眾人群、具體功能場景、市場趨勢、選型標準”等8個維度來進行講解。希望能夠幫助到大家。

重點在第六條！！！感興趣的可直接點導航目錄查看。

一、什么是低代碼（Low Code）？

低代碼（Low Code）是一種可視化的應用開發方法，用較少的代碼、以較快的速度來交付應用程序，將程序員不想開發的代碼做到自動化，稱之為低代碼。

低代碼（Low Code）是一組數字技術工具平臺，基于自主配置的方式，實現快速構建、數據編排、連接生態、中臺服務。

從另外一個層面講，它也是一種軟件開發工具，可以減少手工編碼的過程，盡可能快的交付應用程序。當然，工具之間也會有所不同，與傳統代碼集成開發環境不同的是，低代碼開發平臺提供的是更高維和易用的可視化的集成開發環境。大多數情況下，開發者并不需要使用傳統的手寫代碼方式進行編程，而是可以通過圖形化拖拽、參數配置等更高效的方式完成開發工作。助力企業實現數字化轉型中的場景應用創新。

二、低代碼起源？

怎么說呢，其實早在很久之前，低代碼的概念就已經出現了，只不過它以前一直處于不溫不火的狀態。直到近兩年，大量IT巨頭和資本的加入，才引起了越來越多的人關注。

這個故事，還得從上世紀八十年代說起。1980年，IBM的快速應用程序開發工具（RAD）被冠以新的名稱——低代碼，由此，低代碼的概念首次面向大眾。低代碼是英文“Low Code”的翻譯，它意指一種快速開發的方式，使用最少的代碼、以最快的速度來交付應用程序。

具體可以看下低代碼起源歷程：

1、1980年：“第四代編程語言”

2、2000年：VPL（Visual Programming Language可視化編程語言）

3、2014年：Forrester提出低代碼/零代碼概念

4、2016年：國內獨立的低代碼平臺開始相繼發布

5、2018年：Gartner提出aPaaS和iPaaS的概念

6、2021年：中國市場逐漸形成完整的低代碼生態體系

三、低代碼分類

低代碼技術路徑的角度來區分，通常可分為：

1、表單驅動：

核心圍繞表單數據，通過系統中的業務流程來驅動表單，進而對業務表單數據進行分析和設計。數據層次關系簡單，類似于傳統的BPM軟件，應用場景相對有限，更適合輕量級應用。

2、表格驅動：

理論基礎上是圍繞著表格或關系數據庫的二維數據，通過工作流配合表格完成業務流轉，是一種面向業務人員的開發模式，大多面向類似Excel表格界面的企業信息應用程序。

3、數據模型：

核心圍繞業務數據定義，包括數據名稱、數據類型等，抽象表單展示與呈現業務流程，在實踐層面通過數據模型建立業務關系，通過表單、流程支持完善的業務模式靈活性高，能夠滿足企業復雜場景開發需求和整體系統開發的需求，適合中大型企業的核心業務創新場景進行個性化定制。

4、領域模型：

核心圍繞業務架構對軟件系統所涉及到的業務領域進行領域建模，從領域知識中提取和劃分不同子領域（核心子域，通用子域，支撐子域），并對子領域構建模型，再分解領域中的業務實體、屬性、特征、功能等，并將這些實體抽象成系統中的對象，建立對象與對象之間的層次結構和業務流程，最終在軟件系統中解決業務問題。

四、低代碼能力

低代碼的底層邏輯還是一個開發平臺，需要對個性化的需求開放實現途徑。

1、場景構建能力：

通過圖形可視化，拖拉拽方式就能快速構建運營管理所需的應用場景，敏捷響應需求變更的快速迭代，做到調研即開發，開發即部署。

2、數據編排能力：

通過可視化的業務規則編排，重新盤活散落在企業煙囪式系統中的數據，提供面向前端各類業務場景需要的數據服務和業務服務。

3、連接生態能力：

通過平臺的集成能力即可輕松連接企業上下游的組織與系統，擴大企業的業務鏈服務邊界，積累更多的數據資產，通過數據來反哺業務，實現更為精細化的業務場景運營；

4、業務中臺能力：

以數字化形式快速構建面向服務中心所需的各類創新微應用，將企業核心運營場景實現業務在線化。

五、誰需要低代碼？

1、市場需要

應用開發需求的市場增長與企業IT交付能力的差距，需要通過低代碼技術革新IT生產力體系，在確保質量的前提下，通過最新的低代碼技術實現提效降本。

2、專業開發者需要

低代碼重塑系統交付模式，低代碼技術抽象并封裝了許多軟件開發所需的編程知識。開發人員可以通過可視化拖拽與參數化配置實現快速開發，從可重用組件化、插件化、模板化的資產中進行選擇，而不必編寫單獨的代碼行，最大化應用資產復用，從而提高整體交付效率，能夠讓專業開發者更加專注于更具有價值和創新型的工作。

3、數字化轉型需要

隨著數字化浪潮的推進，企業商業模式創新促使企業從管理轉向運營、部門管理轉向場景化運營，商業生態重構讓未來企業運營模式也會更加關注從生產轉向服務，從分銷轉向用戶，突破企業管理邊界與上下游連通。企業需要新的數字技術工具把企業組織、管理、經營等行為由線下搬到線上，實現企業運營管理的業務在線。低代碼配置靈活和復用性高的特點，更貼合企業數字化轉型所需的快速開發和敏捷迭代的業務創新。

六、低代碼的功能場景（可實現的場景很多，這里先簡單例舉幾個）

1、OA協同辦公場景

低代碼平臺可以一站式搭建：車輛管理系統、食堂訂餐系統、員工入離職、辦公用品管理、資產管理、會議室預定、合同審批、費用申請報銷、員工績效考核、訪客管理、防疫調查、員工培訓、用章管理等等等等。

亮點：對接現有OA、ERP、CRM、MES等系統

具體場景如：車輛信息管理

車輛信息可以用來登記維護公司車輛信息數據，具體可以記錄每輛車的車牌號碼、車輛名稱、綁定駕駛員、車輛使用狀態等信息。

2、生產制造領域

低代碼平臺可以一站式搭建：生產訂單管理、工廠管理、銷售管理、人事管理、財務管理、采購管理、供應鏈管理、BOM管理、倉庫管理、出入庫管理、供應商管理、安全巡檢、設備管理系統、物資申請等等等等。

亮點：支持對接硬件、PLC、傳感器、掃碼槍等。

具體場景如：生產訂單管理

生產訂單管理系統可對生產訂單從下單、質檢、入庫和發貨全流程進行管控，根據入庫和出貨記錄自動統計產品庫存數量，可通過項目經理工作臺快速進行訂單審批和發貨審批，同時支持查看各訂單的進度及詳情。

3、項目協同領域

低代碼平臺可以一站式搭建：工程項目、科研項目、軟件研發、項目看板、甘特圖、立項、成本、質量、工作任務、招投標、人事管理、客戶管理、銷售管理、費用管控、wiki文件知識庫、項目設備物資等等等等。

亮點：支持對接企業微信、公眾號、釘釘、郵箱等。

具體場景如：項目任務管理

項目任務可分別設置責任人，責任人可以進行分解、分配、接受、拒絕等各項項目計劃的細化工作。項目經理根據實際工作下達任務，指定任務負責人，要求完成時間等。責任人可以繼續分解細化工作，分級顯示，可清楚看到父級任務和子級任務，接收人接收任務，完成后與下達人確認任務是否完成，最終統計完成率和各項匯總報表。

4、銷售業務管理

低代碼平臺可以一站式搭建：產品管理、運營管理、績效管理、人事管理、財務管理、生產管理、進銷存管理、物流管理、銷售訂單管理、門店業績上報、美容門店管理、會員充值消費、客戶滿意度調查、客戶拜訪與跟進、銷售管理系統等等等等。

亮點：支持對接企業微信、公眾號、釘釘、郵箱等。

具體場景如：銷售訂單管理

銷售訂單管理主要是訂單執行的管理，即對訂單的情況的記錄、跟蹤和控制，包括針對銷售合同的執行；控制訂貨價格、數量和客戶、業務員信用管理；隨時對訂單完成情況的跟蹤、控制訂單的實際執行；根據實際補貨情況實現追加執行訂單；進行比較并顯示訂單執行差異，并通過業務和分析報表進行訂單執行情況的反映。

5、新興行業領域（網紅、直播、OKR）

低代碼平臺可以一站式搭建：運營管理、主播管理、供應商管理、銷售數據管理、商品管理、直播管理、售后管理系統、網紅經紀管理、項目實施、OKR管理、維修工單管理、運營管理等等。

亮點：支持對接外部電商平臺、短視頻平臺。

具體場景如：網紅經紀管理

網紅經紀管理系統為網紅經紀公司提供圍繞“網紅主播”的銷售、直播、帶貨數據進行信息化、數據化的管理。支持多主播、多平臺管理。提供主播、商品數據看板，有助于運營團隊及時優化直播策略。

當然了，低代碼能實現的場景還有很多，有興趣的可自行體驗：

七、低代碼未來趨勢

目前低代碼的市場依舊火熱，國內外IT巨頭如：谷歌、微軟、阿里、騰訊、華為、百度、網易等企業也已陸續推出了自己的低代碼開發平臺，國內也有不少初創企業也在搶占低代碼時長，更有甚者，像以往那些保守和注重安全的行業和機構如：政府、醫療保健、采礦業銀行、保險、甚至國家安全都在轉向這方面技術。所以低代碼的趨勢依舊過強勁。

回顧之前，我們可以發現，從2017年開始，中國低代碼廠商尚處于產品研發或內部試用狀態，對外以平臺形式輸出的廠商不多，整體市場規模較低。但隨著技術的研發投入增加，以及不同行業需求的挖掘，低代碼相對傳統軟件開發的優勢逐漸被客戶認可，也因此越來越多的廠商開始加入戰局，導致2018年和2019年迎來行業爆發式增長，2年增速均在一倍以上。

而從2020年行業仍維持較高熱度，基于前兩年的快速增長及疫情影響，2020年低代碼行業市場規模為15.9億元，增速有所放緩至80.2%。

2021年中國低代碼市場達到28.5億元。

2022年中國低代碼市場規模預計達到42.6億元。

在未來五年，中國低代碼市場復合增長率為49.5%，預計在2025年將達到142.2億元。

而放眼全球市場，根據知名研究咨詢公司Gartnere預測，到2024年65%的應用開發將使用低代碼開發平臺進行、全球低碼開發平臺市場市值屆時將達到523億美元（約合3668億人民幣），作為全球信息化建設核心區域的中國，毫無疑問會迎來百億級甚至千億級的低代碼市場！

八、低代碼選型標準

話說，國內外低代碼平臺少說也有100+了，在眾多平臺中，他們各有優劣勢，定位也不盡相同，大家更重要的還是得根據自身需求來進行選擇。

建議的話，大家花一些時間精力，對市面上的低代碼平臺進行：多體驗，多溝通，多對比。? 除此之外，還建議大家從以下幾個方面入手：

（1）平臺架構先進性，一定要基于云原生，支持PaaS和SaaS化；

（2）平臺要輕量化，云上的應用越輕量越好；

（3）平臺功能完善，擴展性要高，不能封裝太死；

（4）客戶上手門檻要低，最好基于主流技術，基于互聯網就可以自學的那種；

（5）零代碼不能支持復雜應用，一定要有低代碼開發能力；

（6）最好支持軟硬件環境，這個未來是主流；

（7）基于平臺開發的應用不能有煙囪式，即要支持“1個平臺+N個應用”的架構模式；

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

（9）要支持多種云平臺適配，不單單是SpringCloud，還有華為云、阿里云等商業云平臺也可適配，不能跟云底座技術耦合。

（10）必須是服務化架構，支持多種移動端、釘釘、企業微信等第三方移動化應用。

結語：

合理并且有效地運用低代碼，不僅可以讓我們工作高效地運行，還能最大程度保證團隊目標的達成。織信低代碼內置100+標準應用模板，覆蓋：OA辦公、進銷存、CRM客戶管理、MES生產管理、人事績效財務、企業服務、個人及組織等多個應用場景。還擁有在線搭建配置功能（上千種功能配置項）可根據企業需求實現自主配置。是幫助企業開啟數字化轉型的重要引擎。

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