apaas翻譯（ap的翻譯）

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本文目錄一覽：

• 1、美國小學比gate更高的是什么
• 2、低代碼究竟是什么
• 3、安卓開發怎么樣需要學習什么知識？
• 4、低代碼究竟是什么？
• 5、求高手翻譯英文論文（可追加懸賞）
• 6、薩摩耶云：以知識圖譜優化決策效率打破增長桎梏

美國小學比gate更高的是什么

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美國的gate項目是華人群里俗稱的天才班apaas翻譯，中文一般翻譯為“天才教育”或者“資優教育”apaas翻譯，而apaas項目在美國小學里面比gate更高。
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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。

安卓開發怎么樣需要學習什么知識？

熟悉Android官網

訪問官方的Android Developer網站。老實說，閱讀整個網站以了解生態系統以及與Android相關的各種解決方案，想法和技術，這一點非常重要。你不需要理解并記住所有內容，但是在后續開發的時候如果遇到問題可以知道自己在哪里能找到解決方案。

了解編程語言

構建Android應用程序歸結為兩種主要技能/語言：Java和Android。Java是Android中使用的語言，但是Android部分包括學習XML以設計應用程序，學習Android的概念以及以Java編程方式使用這些概念。

Android是一種基于Linux的自由及開放源代碼的移動操作系統，而Linux是C與C++的天下，所以Android的底層是支持C/C++的。所以Android平臺上開發所采用的編程語言主要兩種方式：
Android app開發主流語言就是Java語言，Java語言最大的特性就是提高了軟件的交互可能性，可以說安卓手機幾乎所有應用程序都是利用Java語言來進行編寫的。
基于NDK的C編程。C語言是一種結構化語言。它層次清晰，便于按模塊化方法安排程序，易于調試和保護。C語言的體現才能和處理才能極強。它不只具有豐盛的運算符和數據類型，便于完成各類雜亂的數據結構。

一旦你學習了Java和XML (XML很容易上手，你應該在編寫應用程序時學習這門語言，而不是像學習Java那樣事先學習)，你需要學習如何使用Android原理將這兩種語言連接起來。

下載Android應用開發所需的工具

首先，你需要創建開發環境，以便你的桌面準備好支持Android開發目標。因此我們需要Android Studio和Android SDK。

Android Studio是一個IDE。它代表集成開發環境，它本質上是一個界面，你可以在其中輸入代碼(主要是Java或Kotlin)，并訪問開發所需的所有不同工具。Android Studio允許訪問來自Android SDK的庫和api，從而允許訪問操作系統的本地函數。還可以使用Gradle將應用構建到APK中，通過虛擬設備(模擬器)測試它，并在運行時調試代碼。

除此之外，在做應用開的時候我們還有更多的選擇，例如，APICloud低代碼開發平臺，支持多端開發，提供了標準化的開發平臺，平臺基于構建多年的MADP（移動開發平臺），aPaaS能力與自動化、流程化模式，在開發app的時候可以減少大量重復性工作，并有效提升30%-60% IT項目效率也是進行app開發的絕佳選擇。

app開發平臺1.Deep Engine

Web工程師使用HTML5等標準Web技術開發擁有原生體驗和原生功能的APP，Deep Engine使用半翻譯式原理，運行中將Web翻譯成Native API，通過領先的混合渲染技術，使交互更加流暢，界面更加優質，全方位優化至細節，打造不打折的用戶體驗。Deep Engine支持上千款終端完美適配的能力，大大縮短了開發周期，簡單又跨平臺的編碼方式，幫助你加速APP發布，縮短成熟周期。

2.Superwebview
SuperWebView可使Web工程師和Native工程師免去繁瑣的編譯與聯調工作，通過云端配置，為每個應用一鍵生成跨平臺專屬SDK，快速嵌入已有原生app中，并且基于SuperWebView衍生的子應用可以和原生app一樣功能強大。

3.代碼自動生成
基于可視化的產品設計流程生成前端代碼，達到低代碼開發效果。在符合流程標準和規范的前提下，自動生成的前端框架代碼。

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。

求高手翻譯英文論文（可追加懸賞）

摘要
可持續的設計有很多與社會，經濟和環境的原則，以及這些要素設計中應考慮。社會方面的可持續發展，是社區參與的需要。參與設計過程中特別是在建筑與景觀設計是一個最重要的因素是近幾年研究的重點和新的理論。本文是提出一個系統化的方針，以發展面向社區的景觀設計找到社區的需求。該模型以滿足建筑和規劃的可持續性，這是在伊朗的情況，檢查了德黑蘭，馬吉德阿巴德公園。
?2011年出臺的由Elsevier公司開放by-nc-nd CC許可下。
責任下APAAs和/或同行評審的選擇
關鍵詞：社區；景觀設計；可持續設計；客戶需求；客戶滿意度；-阿巴德公園

薩摩耶云：以知識圖譜優化決策效率打破增長桎梏

人工智能（AI）席卷全球，但它的雛形可追溯至18世紀乃至更早，彼時蘇格蘭詹姆斯·瓦特為正在建造的蒸汽機設計了一個巧妙的自動控制系統——調速器，從而為現代控制理論奠定了基礎；時間的指針撥向1956年，幾位計算機科學家相聚達特茅斯會議，激情宣告：讓機器能夠使用語言，形成抽象概念，解決人類現存的各種問題；之后的幾十年，AI一直在兩極反轉，或被稱作人類文明耀眼未來的預言，或被當成技術瘋子的狂想扔到垃圾堆里。

直至2012年以后，得益于數據量的飛漲、算力的提升和深度學習的出現，AI從概念走向繁榮。現在，AI進入生活的速度，已超過我們的想象。在農村，AI無人機幫農民播種、施肥、打藥；在城市，AI工業機器人將車間變成黑燈工廠。在實驗室，AI算法助力科學家研發新藥。不難想象，在未來的很多年里，AI都將是人類 社會 發展最重要的推動力量，它爆發出的能量或將超越工業革命。

AI極大提升智能決策效率和水平

無論是學術界還是工業界，對于人工智能（AI）目前還并沒有統一的定義。但大體上形成了這樣的共識：人工智能是計算機科學的一個廣泛分支，試圖讓機器模擬人類的智能，應用領域主要包括深度學習、自然語言處理、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計、數據挖掘等方面。

美國麻省理工學院溫斯頓教授認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。作為人工智能的子集，機器學習由人類程序員設計的算法負責分析、研究數據，然后根據數據分析和研究作出決策。

舉個簡單的例子，當我們瀏覽網上商城時，經常會出現商品推薦的信息。這是商城根據你往期的購物記錄和冗長的收藏清單，識別出其中你真正感興趣，并且愿意購買的產品。這樣的決策模型，可以幫助商城為客戶提供建議并鼓勵產品消費。這就是基于機器學習作出的個性化推薦。

深度學習是機器學習的子領域，通過人造神經網絡來學習，最終目的是讓機器人能夠像人一樣具有分析學習能力，可以自動處理特征變量，從而使整個決策系統更加智能。

當下，深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務，使幾乎所有的機器輔助功能都變為可能。翻譯、語音識別、商業智能決策、無人駕駛 汽車 都已在眼前。而基于深度學習框架，企業可以根據自身行業特點和場景需要，靈活便捷地進行AI應用開發，不再需要從0到1地搭建地基，這極大提升了產業智能決策效率和水平。

智能決策驅動產業降本增效

人工智能的發展突飛猛進，從技術層面來看，業界廣泛認為，AI核心能力包含三個層面，即淺層運算智能、中層感知智能、深層認知智能。認知智能，實現機器對人的“大腦判斷和決策”的替代，使機器可以像人一樣捕捉靈感、發現問題、判斷分析、做出決策、付諸行動，是對機器的“人格化”，也是對人的神經網絡的“機器化”，是人工智能的最尖端領域，而其中重要的深層領域之一即是智能決策。

智能決策身處AI賽道最前沿領域被譽為“皇冠上的明珠”，目前部分商業化的智能決策產品已初步進入完全決策智能階段，系統可以自我驅動并直接做出決策和行動，實現了決策智能的“半人格化”。

其實，在人工智能技術成熟之前，大型企業就已經開始通過數據分析來做出商業決策和判斷，例如沃爾瑪“啤酒與尿布”的故事。沃爾瑪超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難以理解的現象：“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關系的商品經常出現在同一個購物籃中，管理人員經過調查發現，這種現象經常出現在年輕的父親身上。原來，美國家庭中，一般去超市購買尿布的多是年輕的父親。這些父親們在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒。此后沃爾瑪嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，方便消費者快速找到商品的同時，銷量明顯提升。

現在，以用戶畫像、知識管理、自然語言處理、機器學習為基礎的人工智能不僅僅為企業帶來業務模式、業務流程、組織結構、產品應用等方面上的巨大變化。更為企業的領導者們，在智能決策方面帶來了數據導向的價值。

企業如何在短時間內做出大量決策？減少試錯成本？決策需求無處不在，但人們對智能決策并沒有準確地定義。在國內AI決策領先企業薩摩耶云首席科學家王明明看來，智能決策就是基于大數據和機器學習、深度學習、聯邦學習、知識圖譜等技術與行業深度融合后，在數據間精準匹配用戶需求或業務需求并發現潛在的邏輯和規律，本質是為帶來效率的提升。這種創新化的決策方法，正是依靠發揮AI巨大的“算法”優勢和“計算”能力，讓企業的經營決策從經驗和流程驅動轉向數據驅動、自動化決策，達到降本增效的目的。

如今，智能決策應用的身影早已深入實體領域，例如在軌道交通首次實現檢修計劃和人工智能的結合；在 汽車 汽配，打破供應、生產、銷售、需求端壁壘，實現全價值鏈優化；在流程制造領域，從前端供應到中段生產再到后段產銷協同，智能決策價值立竿見影并正在用其特有的方式創造更多更加直接的制造價值。

IDC預測，到2025年，超過60％的企業將把人類專業知識與人工智能、機器學習、NLP和模式識別相結合，做智能預測與決策，增強整個企業的遠見卓識，并使員工的工作效率和生產力提高25％。

知識圖譜拓展決策能力邊界

人工智能正在從“感知智能”走向“認知智能”，機器除了具備模仿人的視覺、聽覺、觸覺等感知能力之外，還需要具備認知能力，模擬人的思維方式和知識結構進行“思考”，因此需要一個強大的底層知識網絡作為支撐，知識圖譜正是支撐機器實現認知智能的重要基石。

當你在搜索信息、看新聞、刷短視頻、購物時，所看到的每條打動你的內容，背后就可能有知識圖譜的作用。簡單而言知識圖譜就是把大量不同種類的信息連接在一起而得到一個可視化關系網絡，為人們提供了從“關系”的角度分析問題的能力，已被廣泛應用于如智能搜索、決策分析、金融反欺詐等領域。

知識圖譜廣泛應用目的就是讓機器和軟件獲得“理解”和“解釋”兩種能力。使用知識圖譜，可以讓人工智能“理解”人類的自然語言，不斷整合現有數據、外部數據，讓機器形成認知能力，降低人工智能的大樣本依賴，提高學習的經濟性和對先驗知識的利用效率，從而做出最優的決策結果。

多年商業和技術積淀，薩摩耶云集齊數據、算法、算力等AI三要素，并以“三要素”構建AI知識圖譜，尤其是利用機器學習和深度學習等尖端人工智能技術，開發人工智能高級應用“智能決策綜合系統”，以SaaS、aPaaS的產品形式提供標準化服務體系。為最大程度地降低技術門檻，薩摩耶云針對不同行業和領域提供知識驅動的復雜應用分析及決策支持，將大量知識模塊化封裝，自動以最優的方式訓練模型，自適應生成方案。企業可以根據自己的需求，自定義適合業務場景的圖譜應用輕松實現二次開發，快速得到立體的圖譜型結果，提升決策智能水平。

以服務金融產業為例，知識圖譜技術從數據可視化、風險評估與反欺詐、風險預測到用戶洞察，知識圖譜的底層性支撐作用越來越顯著。薩摩耶云運用知識圖譜技術通過對用戶數據分析，以可視化的呈現、交互式的查詢，并進行關聯指標和標簽的輸出，從而為有效識別、預防團伙欺詐的發生提供及時決策研判。

此外，薩摩耶云知識圖譜在營銷層面精準發力，它可基于客戶建立社交網絡知識圖譜，在獲取用戶授權后，對用戶社交關系網（如親屬、朋友、同事、同學、陌生人等）進行全方位地挖掘，精準、迅速地找到相關業務的潛在客戶，從而制定針對性營銷策略，幫助企業實現精準獲客。

截止目前，薩摩耶云積淀的客戶覆蓋了從通信運營商、互聯網大廠、電商平臺、影音傳媒，到金融、倉儲、商超在內的領域。已經積累了數千萬客戶的長周期、多維度樣本量，全部衍生變量維度超百億級，算法模型的精度、準度已經達到較高水平，平滑應對特定場景下的特殊風險狀況，形成較高的競爭壁壘。

科技 日新月異，但如同商業管理的本質一般，決策管理的本質訴求并沒有太大的變化：讓對的人，在對的時間，以對的方式做出決定。“真正的 科技 ，是讓你感受不到 科技 的存在”，未來的人工智能不僅能提高我們的效率，更是無感的。AI雖不完美，但我們仍要感謝人工智能領域的那些創新者們，正是他們在尋求真理的路上堅持“雖千萬人，吾往矣”，才更新了我們對世界和自身的認知。

本文源自金融界

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