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10/25
低代碼/無代碼如何打破“雞肋”困境？
前言：??低代碼及無代碼領域從2019年開始被資本市場關注，在爭議中不斷發展，至今仍存在諸多尚未厘清的概念有待探討，因此我們全面研究梳理了低代碼/無代碼行業最新情況，試圖探討以下核心問題：??無代碼/低代碼是不是偽需求？??近幾年無代碼/低代碼行業快速崛起的驅動因素是什么？??無代碼/低代碼行業和快速興起的基于云的生意關系是什么？??國內外無代碼/低代碼領域在近一兩年有哪些新的行業趨勢或變化？??本次Scale?Partners?勢乘資本將力求全面、客觀地分析這一行業，并在此基礎上闡述我們當前的看法，并對未來趨勢做出預判。??01?核心結論匯總??總體來說，當前無/低代碼行業在中國面臨專業編程人員不常用到，業務人員不易熟練使用的痛點。但是我們認為，在企業數字化轉型的需求逐步強烈、IT開發人員的供給越發呈現出相對短缺的背景下，無/低代碼產品的價值會逐步被市場認可。另外，隨著未來適配VR等設備的虛擬內容數量的劇增，這部分內容創作的需求一方面需要依靠AI來滿足，另一部分預計需要人借助低代碼工具來滿足。??表單驅動型無/低代碼廠商可能難以解決跨行業、多場景的復雜需求，我們認為模型驅動型產品會逐漸成為主流。對低代碼公司來說，提升產品力需要從兩方面入手：一是提升底層技術實力，豐富數據模型的豐富度;同時要通過與專業的咨詢公司、深耕行業的解決方案服務商等機構合作，加深對客戶所處行業、業務開展的具體場景的理解。??考慮到低代碼平臺對用戶的代碼能力有一定要求，把控低代碼平臺上服務商的數量和質量很重要。良好的ISV生態不僅有利于企業低代碼產品的推廣，還有助于企業在特定區域市場內構建壁壘。??在軟件開發和應用領域，開源的勢頭越來越猛，但考慮到行業內無/低代碼平臺的使用者的創新能力在推動產品精進方面的能力有限，我們認為無/低代碼行業不太存在被開源產品降維打擊的風險。??由于無/低代碼企業將加強云計算企業的服務能力，云計算企業會繼續保持對無/低代碼行業的關注，并通過投資整合的方式將企業納入自己的生態范圍。從獲客和增長的角度看，無代碼企業傾向于與用戶基數巨大的平臺合作，低代碼企業適合與提供定制化程度高的軟件企業合作。??目前各個無/低代碼平臺上的模型、數據和應用程序可移植性不佳。這種局面可能是無/低代碼平臺和合作綁定的云計算廠商所樂見的，因為這將增強客戶對自家產品的依賴程度。在無/低代碼企業之間的競爭背后，我們一定能看到云計算大廠的影子。??眾多國外無/低代碼廠商在2021年初左右宣布進入中國市場，2021年互聯網巨頭也加大了在這個方向的投入力度。我們判斷這個行業在未來會出現大量深耕特定行業或場景的“小巨人”，但單個“小巨人”可能不足以支撐起很大的估值，未來行業內的整合并購會非常活躍。??行業可能面臨的潛在風險有：市場需求不及預期、技術研發進度遲緩、市場競爭加劇、數據安全和隱私保護等政策收緊等。??02?市場環境??1.?無/低代碼行業的定義及邊界??我們首先明確一下“無代碼開發”、“低代碼開發”的具體含義：所謂的“低代碼開發”是指一種可視化應用開發方法，旨在讓不同經驗水平的開發人員能夠通過圖形用戶界面，使用拖放式組件和模型驅動邏輯來創建?Web、軟件和移動應用。??廣義來說，“低代碼開發”一詞包括了“低代碼開發”和“無代碼開發”。這兩者的區別直觀體現在完成應用程序開發所需代碼量上——前者仍然需要編寫少量代碼，而后者不需要書寫代碼。因此，低代碼應用主要面向企業內部開發人員，無代碼應用主要面向業務人員。在后端，低代碼和無代碼的差異主要體現在對代碼的模塊化封裝程度上。??低代碼和無代碼分貝通過程序和封裝模塊實現特定功能??我們很容易看出，低代碼平臺屬于PaaS層，架設在IaaS上，通過“應用程序平臺即服務(aPaaS,application?Platform?as?a?Service)+集成平臺即服務(iPaaS,integration?Platform?as?a?Service)”共同構建。??2.?行業歷史及階段??(1)行業整體發展歷程概覽??低代碼開發的理念最早可以追溯至20世紀80年代第四代編程語言的提出，2000年可視化編程語言(VPL)助推低代碼開發這一理念進一步發展。2014年，Forrester?Research正式提出“低代碼開發平臺”(LCAP)這一概念，2018年Gartner進一步提出aPaaS和iPaaS概念，讓低代碼行業受到越來越多的人關注。??在《2021年中國ICT技術成熟度曲線報告?(Hype?Cycle?for?ICT?in?China,?2021)》中，低代碼應用開發平臺(LCAP)首次作為新興技術熱點被納入。根據Gartner的預測，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。??備注：第一代到第四代計算機語言??第一代語言(或機器語言)：一種面向計算機的程序設計語言，使用0和1表示各種命令。使用者通過計算機系統開關的面板輸入指令到計算機系統中。??第二代語言(或匯編語言)：程序中的每一行直接對應到一條處理器指令，每種語言寫出的程序只能運行在特定的一類處理器架構上。??第三代語言(高階匯編語言)：比第一代及第二代編程語言更加的抽象化，一句話對應多條匯編語言。高階匯編語言更加接近人類的語言，需要編譯器或是直譯器。??第四代語言(目標語言)：目標語言的核心在于用清晰、明確、規范的語言，來精準地描述出使用者要實現的功能。目標翻譯器會自動把目標語言翻譯為計算機的操作語言。??(2)低代碼行業在國外發展情況??1999年，Salesforce創立??2001年，Outsystems創立??2007年，MIT將低代碼開發理念應用于兒童編程領域，推出Scratch??2015年，Amazo、AWS、Google、Microsoft等巨頭開始入局低代碼開發??2018年，Siemens收購Mendix,將其與工業互聯網平臺MindSphere整合。同年OutSystems獲得KKR、Goldman?Sachs等機構融資，成為行業獨角獸??(3)低代碼行業在中國發展情況??國內部分低代碼平臺廠商最早從事BPM相關業務，自2014年開始逐漸轉型。這一時期主要玩家是傳統軟件廠商(如金蝶、用友、致遠互聯、泛微等)，使用者更多是懂代碼的開發者。同時客戶需要購買服務器、部署環境、開發上線，從使用到上線門檻較高。??自2019年開始，國內互聯網大廠開始布局無/低代碼行業。基于公有云，無/低代碼產品使用門檻進一步降低。用戶通常只需要注冊一個賬號就可以使用，產品的易用性、用戶體驗能有顯著提升。這一階段隨著互聯網基礎設施建設不斷健全，很多無/低代碼產品可以直接調用系統，無需自行開發。??2010年，奧哲成立，發布H3?BPM??2012年，伙伴云成立??2013年，明道云成立??2014年，APICloud、IVX成立??2015年，輕流成立，帆軟推出“簡道云”，華炎軟件推出低代碼開發平臺“華炎魔方”，奧哲推出“氚云”(并于次年與釘釘達成戰略合作)??2016年，葡萄城GrapeCity推出企業級低代碼開發平臺"活字格";同年無遠、數睿數據成立??2017年，ClickPaas成立，并于次年發布aPaaS產品??2018年，九章信息科技孵化推出搭搭云??2019年，黑帕云、數式科技、白碼、維格表成立，并于當年上線相應無代碼或低代碼開發產品??2019年，阿里“宜搭”低代碼應用搭建平臺上線，與釘釘打通??2020年，華為推出AppCube??2020年11月，字節推出飛書多維表格??2021年初，騰訊云“微搭”低代碼平臺上線??(4)行業正在發生的趨勢與變化??1)由于模型驅動型產品能夠滿足更加多樣化的需求，越來越多的企業開始從表單驅動向模型驅動轉換。在打造模型驅動型產品時，數據安全性、接口多樣性、模型豐富性是客戶較為關注的維度;??2)隨著產品的完善和模型的積累，無/低代碼平臺將逐漸從企業管理事項逐步向企業核心業務場景切入，給出標準化的開發解決方案，實質地參與到企業價值創造的過程中;??3)越來越多的傳統軟件企業和云計算企業入局低代碼行業，并加大了投資力度，防止低代碼企業侵蝕自身SaaS業務和軟件定制開發市場。部分企業通過投資、收購低代碼企業的方式進一步增強對客戶的服務能力，豐富自身構建的企業服務生態;??4)越來越多的無/低代碼企業認識到了社區建設的必要性和意義。用戶的反饋和分享出來的使用心得可以幫助企業持續提升產品力，并降低新用戶的使用門檻。在用戶與企業、用戶與用戶之間的良性互動中，企業的平臺價值得到提升，用戶對平臺產品的粘性進一步增強。??3.?市場需求及價值??只有當行業能夠創造社會價值、行業內企業能夠解決消費者的需求(Needs)，這個行業才有存在的意義，值得我們花時間和精力搜尋優異的投資標的。那么，無代碼/低代碼這個行業到底解決了什么需求、創造了什么價值呢？??(1)幫助中小微企業低成本、快速地完成信息化建設??盡管越來越多的企業已經意識到信息化建設的必要性和緊迫性，中小型企業由于人才短缺、信息化基礎差、研發投資預算有限等現實因素的制約，無法高效、高質量地推進信息化建設。對中小企業來說，無代碼/低代碼開發平臺提供了一個更加低成本且相對可靠的解決方案。??(2)幫助中大型企業快速滿足臨時性、邊緣性的需求??由于中大型企業的開發人員往往無法快速響應業務人員大量、多變、長尾的需求，業務人員或是在日常工作中使用過時、低效的業務工具，或是不得不尋求外包服務商的幫助。無/低代碼開發平臺可以提高開發人員對需求的響應和處理速度，甚至直接賦能業務人員，使其借助無/低代碼開發平臺自行進行應用程序開發。??(3)幫助企業打通已經使用的多套軟件，實現數據互聯互通??一般規模較大的企業通常應用了OA、HRM、CRM、ERP等多套軟件系統，這些系統彼此之間可能存在信息不互通的問題。無代碼/低代碼平臺通常具備“連接器”模塊，可以幫助企業打通、集成已使用的多套軟件。另一方面，同一個低代碼工具/平臺可以開發出面向不同業務或場景的應用，這些應用之間天然能夠實現數據互聯互通，將潛在問題解決于無形。??(4)幫助軟件企業更高效地交付產品、服務客戶??軟件企業經常面臨這樣的局面：目前已經推出的產品無法滿足客戶的部分需求，而如果企業使用定制化方式進行開發，效率低且成本高。這類對定制化軟件來說“太重”、對SaaS產品又“太輕”的需求特別適合通過無/低代碼開發來滿足。軟件企業可自行搭建具備可配置、可變動的“樂高式”工具的開發平臺，幫助企業員工快速地在標準產品上開發客戶的個性化功能。除此之外，無/低代碼平臺還可以幫助CRM、ERP等軟件企業的商業伙伴、代理商的實施團隊快速搞定二次開發，加快整體交付節奏。??根據ClickPaaS的測算，無/低代碼開發相較于傳統軟件開發模式，可平均縮短創建周期75%、平均縮短集成周期90%，大幅降低代碼出錯風險。??4.?市場規模及增速??如果無代碼/低代碼行業的市場規模有限且增長緩慢，那么在這個行業中誕生獨角獸的概率就小很多，創業者與投資人也不會過多關注這個領域。因此，我們需要對全球的無代碼/低代碼行業市場規模及增速有一個數量級層面的正確認知：??根據首次于2014年提出“低代碼”這一概念的估算，2017年全球低代碼開發平臺市場規模為38億美元，2022年市場規模將達到212億美元，五年CAGR為41.03%;??據測算，全球低代碼市場規模在2020年達84億美元，預計2021年超過百億美元，2025年將達到471億美元，五年CAGR為41%;??據估計，全球低碼開發平臺市場預計將從2020年的132億美元增長到2025年的455億美元，CAGR為28.1%。??當然，我們還需要對中國的市場規模和增速有所了解：根據Statista的統計和預測，2020年中國無/低代碼市場規模達到15.9億元，預計在2025年將突破131億元。考慮到目前國內無代碼/低代碼企業數量有限，頭部公司年營收大致在千萬到億這個量級，我們認為這個估算結果較為合理。??綜上所述，盡管無代碼/低代碼行業在中國的市場規模目前較小，但全球市場規模在百億美元量級，且增速飛快，是一個足夠大的市場。因此，對這個行業進行嚴謹的分析是必要且有意義的。??5.?市場增長的驅動因素??那么，究竟是什么原因讓無/低代碼平臺在過去的幾年里持續獲得關注，并讓諸多機構對市場規模和增速有著相當樂觀的預期呢？概括起來我們認為原因主要有如下幾點：??(1)企業信息化和數字化進程不斷深入??在經濟增速放緩、行業競爭加劇的大背景下，越來越多的企業意識到數字化和信息化建設的必要性和緊迫性，并愿意為之付費。由于無/低代碼開發平臺能夠有力促進企業的數字化轉型，因此這個行業在過去幾年里快速發展。??(2)軟件開發人員供給相對短缺??與日益增長的應用開發需求相比，軟件開發人員的數量顯得嚴重不足。根據Gartner預計，2021年全球市場對于應用開發的需求將是IT公司產能的5倍。Microsoft估計，未來?5?年將有?4.5?億款新應用程序將被開發出來(這一數字超過過去?40?年的總和)，IT人才產能嚴重短缺。??(3)互聯網基礎設施不斷完善??一方面，越來越多的企業開始使用云計算廠商提供的產品和服務;另一方面，很多成熟的應用程序都開放了接口，其他產品無需自行開發，可直接調用系統或者功能。因此，無/低代碼產品應用的基礎條件越來越成熟，行業開始加速發展。??(4)WEB?應用的前端技術和模型化設計的基礎越來越成熟??從歷史演進過程看，軟件編程語言的發展主脈絡就是高級語言對低級語言的抽象封裝復用(例如C?對匯編、C++?對?C、Java?對?C++)。在云時代，我們有理由認為新的趨勢是可視化編程語言(VPL)對傳統編程語言的抽象封裝復用。??03?產業鏈與行業格局??1.?玩家分類與行業圖譜??(1)應用衍生類??軟件應用企業建設無/低代碼平臺的動機有非常強的業務屬性，即用以提升企業內部人員開發效率，補齊標準化產品的短板，或是幫助客戶和集成商(或代理商)更好地進行二次開發。在此基礎上，部分企業將平臺開放給第三方的應用開發商(ISV)，突破企業自有的SaaS產品和服務聚焦的業務領域以實現“破圈”，最終形成一個更大的應用生態。??SaaS廠商衍生類的企業代表有Salesforce、Zoho、銷售易、北森等。??(2)廠商轉型類??部分軟件公司曾長期深耕某一特定業務場景，積累了深刻的認知和相關技術能力。這些企業可通過遷移其原有的業務引擎，快速拓展和建設自身的無/低代碼產品能力。軟件廠商轉型類的代表企業有做業務流程管理(BPM)起家的的奧哲、用友、Appian等。??(3)代碼原生類??國內外大部分創業公司都選擇了低代碼原生的路徑，即跳過具體的行業或場景，直接構建通用型無/低代碼開發平臺，代表企業有?OutSystems、Mendix、ClickPaaS、簡道云、輕流等。??我們按照企業類型，整理出供大家參考：??中國無/低代碼企業行業圖譜??2.?行業兩大技術路徑??(1)表單驅動??表單驅動型產品與雕版印刷術有些類似，強調“所見即所得”。這類產品開發的核心是，通過工作流在軟件系統中模擬業務開展的情景，分析可能遇到的業務問題，并設計可供用戶調用的模塊和組件。??在表單驅動型產品中，數據的層次關系相對簡單，比較適合打造輕量級的，行業或場景屬性不強的應用，如OA審批、資料歸檔、客戶管理等，一般面向業務人員。??表單驅動型產品以“所見即所得”為主??(2)模型驅動??如果用雕版印刷類比表單驅動型產品，那么模型驅動產品更像活字印刷。這類產品開發的關鍵是將業務流程進行抽象呈現，在實操層面對業務領域進行建模，通過邏輯判斷語句支持完善的業務模型，靈活性較高，能夠服務于企業的復雜場景開發需求和整體系統開發。??模型驅動型產品本身的研發考驗的是企業“把書讀薄”的能力，即剝離各個行業的特性，去尋找實際業務開展中的共性。但要想使用模型驅動型產品，用戶還需要具備“把書讀厚”的能力，即能夠從沒有顯著行業特性的邏輯關系圖中，還原出企業業務人員面臨的具體使用場景，并在此基礎上開發應用。因此，模型驅動型產品主要面向專業開發人員。??模型驅動型產品以面向對象的模型設計為主??3.?行業的決勝要素??(1)解決多場景下的需求的能力。企業對用戶所處行業、業務場景理解的深度直接決定了企業的低代碼平臺能夠搭建怎樣的應用，因為平臺上的封裝模塊越多、數據模型越豐富和細致，用戶在復雜和個性化場景下的需求越容易被滿足;??(2)易用性決定使用門檻，可擴展性決定是否付費。好的產品應當讓使用者能夠快速地解決當下的問題，并滿足其未來潛在的需求。只有兼顧了便利性以及可拓展性的產品才能夠在商業化的過程中走得更穩、更遠;??(3)私有云部署能力和接口集成能力。前者決定了無/低代碼企業能否滿足大中型企業數據安全相關要求，后者則決定了無/低代碼平臺的開放性有多高、應用場景有多全;??(4)響應速度和服務質量。無/低代碼企業之間的競爭不僅僅是產品力層面的競爭，還包括在服務商實施、產品培訓、售后支持等維度上的競爭。在服務項中，售后支持(尤其是服務響應速度)是企業差異化的關鍵。??04?國外相關公司??1.?公司一：Outsystem??(1)發展歷程：??2001年成立于葡萄牙里斯本，最早為電信運營商提供敏捷開發服務??2006年推出低代碼開發工具及平臺??2011年開始逐漸推出云服務，并在2015年正式轉型為云廠商??2017年發布低代碼平臺新版本，引入DevOps及API??2020年和AWS達成戰略合作，加快將先進的云服務集成到應用程序中的能力??(2)業務簡介：??采用模型驅動的技術路徑，提供企業級低代碼開發平臺。??(3)特點：??產品具備高開放性和可拓展性。Outsystems提供的平臺可以與數據庫、系統、開源接口對接，通過OutSystems開發的APP可以直接發布至App?Store和Google?Play;??社區生態建設完善。公司構建了社區，讓使用者可以發布自己開發的應用或插件，供其他用戶使用。在日常經營中，公司把公民開發者(citizen?developer)的數量視為僅次于收入的第二關鍵指標;??重視戰略合作伙伴的開發和維護。Outsystems與Accenture等咨詢機構、Everis等IT解決方案提供商維持良好的合作關系，這些合作伙伴幫助Outsystems開拓企業客戶。??(4)財務及業務數據：??公司2018年收入突破1億美元，目前客戶數量超過30萬;??截止2021年，OutSystems社區已有超過43.5萬名成員，應用下載量達到100萬，有超過35.7萬相關課程。??2.?公司二：Mendix??(1)發展歷程：??2005年成立于荷蘭，為荷蘭大型郵政公司提供數字化轉型服務??2010年推出敏捷開發一站式服務，并推出可視化構建應用程序平臺??2011年推出Mendix3.0版本，上線云門戶管理部署功能??2015年，Mendix實現模型共享??2018年，Mendix實現邏輯流程的AI化，同年被西門子以6億歐元收購。西門子將Mendix與MindSphere工業物聯網系統相結合，完善企業數字化解決方案??2021年1月進入中國市場，4月初與騰訊云達成合作。Mendix?9于2021年11月在騰訊云Mendix低代碼開發平臺正式上線??(2)業務簡介：??提供模型驅動的可視化低代碼開發平臺Mendix?Studio和可視化低代碼開發平臺Mendix?Studio?Pro,分別面向業務人員和專業開發人員。兩款產品內置了敏捷開發的功能，并提供各種數據庫以及典型核心系統的連接組件，讓使用人員通過調用和參數配置就可以把多個垂直業務系統的數據通過Mendix連接起來，并單鍵部署到任何云上。??(3)財務及業務數據：??2020年收入超過1億美元，預計18個月后收入翻番??社區活躍用戶超過20萬??3.?公司三：Appian??(1)發展歷程：??公司成立于1999年，2004年發布BPM(Business?Process?Management)軟件平臺??2004年開始進行業務轉型，由傳統的BPM軟件服務商逐漸向圍繞BPM的PaaS平臺過渡，先后上線Case?Management、RPA等功能??2014年開始，公司大幅增加對訂閱收費模式的產品的投入，逐漸降低對定制化服務的依賴??2017年公司在納斯達克上市??2019年進軍AI領域，加強產品生態建設，推出低代碼+AI產品平臺??(2)業務簡介：??目前Appian的低代碼自動化平臺主要提供以下四項服務：??BPM:業界領先的智能業務流程管理系統，幫助客戶設計、執行、管理和優化復雜流程??Case?Management:通過自動化的協作工作和異常處理，更快地解決客戶的項目??RPA:通過使用Appian或第三方軟件商的RPA工具，幫助客戶在集成的工作流中將例行任務自動化，提高生產力??AI:集成谷歌、AWS和Azure的人工智能能力，讓用戶的應用能夠智能化地挖掘信息、分析數據??(3)財務及業務數據：??2020年收入超過3億美元，毛利超過2億美元??客戶超過690家，政府和非商業組織數量超過140家??平均客單價在50萬美元左右，近三年客單價在100萬美元以上的客戶占比超過10%??05?推薦標的??1.?ClickPaaS??業務簡介：??ClickPaaS是一家模型驅動的低代碼開發平臺公司，旨在幫助SaaS企業、咨詢公司以及企業級客戶降低復雜業務需求場景下的數字化響應時間和成本。??融資歷史：??2018.1?天使輪?云研資本??2019.8?A輪?數百萬美元?五源資本??2019.12?A+輪?數百萬美元?明勢資本??2021.3?B輪?數千萬美元?BAI資本?SIG海納亞洲創投基金?明勢資本?五源資本??2021.10?B+輪?數千萬美元?紅杉中國?BAI資本?SIG海納亞洲創投基金?明勢資本?五源資本??推薦理由：??ClickPaaS在關鍵業務系統和核心業務系統上完成了建模實現和國產化替代，擁有頂尖的全場景模型驅動設計能力，同時也是國內在開源、開放生態系統建設上最為領先的企業;??客戶涵蓋金融，政務，工業，物流，能源，醫藥等行業，團隊有豐富的大客戶經驗，在工程施工、人力資源管理、MRO采購和項目管理系統等領域和場景有知名的合作伙伴;??2019年營收達千萬元，2021?年營收有望翻倍。??2.?輕流??業務簡介：??輕流一個無代碼系統搭建平臺。用戶在無IT人員幫助開發的情況下，通過輕流即可搭建應用，做到“隨搭”、“隨改”和“隨用”。??融資歷史：??2017.01?種子輪?60萬人民幣?龍沛資本??2017.08?天使輪?未披露?創新馬槽??2018.12?Pre-A輪?近千萬人民幣?小苗朗程?新進創投??2020.10?A輪?數千萬人民幣?源碼資本?小苗朗程?新進創投??2021.03?A+輪?數千萬人民幣?騰訊投資?源碼資本??2021.10?B輪?啟明創投?零一創投?騰訊投資?新進創投??推薦理由：??已服務超過20萬家海內外企業、政府機關單位及學校，行業涵蓋互聯網、制造、零售、教育、工程建筑、金融、生活服務、娛樂傳媒等數十個行業;??針對企業資源管理、生產管理、項目管理、訂單管理、客戶關系管理、人事行政管理等近百個業務場景，輕流都已經開發了解決方案;??連續3年營收增長4-5倍，盈利模式以訂閱式年費為主，客單價在十萬到百萬數量級;??騰訊云合作伙伴，曾獲得騰訊兩輪投資支持。??3.?行云創新??業務簡介：??行云創新是一家一站式云原生開發平臺產品和解決方案提供商，為企業提供項目管理、架構設計、代碼編寫、測試運行、運維運營等環節所需的一切支持，助力獨立開發者和企業實現容器、DevOps、微服務架構落地，顯著提升開發效益。??融資歷史：??2018.07?天使輪?近千萬人民幣?國投東興??2019.08?A輪?3000萬人民幣?正軒投資??2020.01?A+輪?深圳高新投??2020.06?Pre-B輪?中云創投資?正軒行云創投??2021.07?B輪?阿里巴巴??推薦理由：??阿里云和行云創新將通過產品組合的方式為企業客戶提供云原生應用開發、業務智能運維等服務，進行深度合作;??兩位創始人技術實力過硬，同時有商業敏感度。CEO吳笛曾是美國戴爾風投發起人，就職于戴爾和華為期間負責企業的云業務和物聯網業務戰略規劃;CTO馬洪喜曾設計和交付華為桌面云，并曾在Rancher?Labs,、Citrix?Systems、甲骨文、微軟等公司擔任總架構師、研發經理、技術總監等職務。本文來源：比特網文章轉載于其他網絡，如有侵權請聯系我們及時刪除！
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多模態技術，釋放垂直AI軟件潛力的關鍵
多模態技術正在改變垂直AI應用??不久前，Bessemer提出了一個很有價值的觀點：垂直AI軟件將成為未來。說起Bessemer,熟悉SaaS行業的人可能并不陌生。它是美國SaaS領域最專業的投資機構之一，在過去10年投資了200多家SaaS企業。為了更好講清楚垂直AI軟件的價值，Bessemer發布了垂直AI路線圖，總共四個部分。本文是Bessemer的垂直AI路線圖的第二篇文章。在這篇文章中，Bessemer會分享其對以下問題的思考：多模態的垂直AI應用的落地究竟有哪些影響？現在基于多模態技術的垂直AI應用又有著哪些不錯的落地案例？01多模態技術正在改變垂直AI應用??在過去12個月中，全球出現了許多新模型，它們在理解語境、減少幻覺以及整體推理能力方面進步很大。尤其在語音識別、圖像處理和語音生成等方面，AI的能力正在逐漸接近人類。這為AI解鎖了很多新的應用場景。▍語音功能在對話語音領域，模型發展取得了快速進展：語音轉文本模型（自動語音識別）和文本轉語音模型（生成語音）。目前，市場有數十家公司提供基于這些模型的語音服務，這推動了大量新的語音AI應用程序的出現。這些應用程序大都依賴于所謂的“級聯架構”，即先將語音轉錄為文本，然后將該文本輸入到LLM中以生成響應，最后將文本輸出反饋到生成語音模型中以產生音頻響應。直到最近，這一直是構建對話語音應用程序的最佳方式。然而，這種方法有一些缺點，比如它會有一定的延遲，同時失去用戶對話中表達的情感。而現在，新一代語音原生模型已經發布了，包括OpenAI的RealtimeAPI（它支持通過GPT-4o進行語音對語音交互），以及Kyutai的Moshi等多個開源項目。與之前的模型相比，語音原生模型的延遲明顯降低（<500毫秒）。它們還可以捕捉更多來自用戶的語境（即語氣、情緒、情感等），并生成反映該語境的響應，使交流感覺更自然，并更有可能滿足用戶的需求。在未來幾年內，隨著越來越多的對話式語音應用基于這些全新改進的模型構建，我們預計對話式語音應用的速度和質量將大幅提升。▍語音應用案例現在語音轉錄的應用已經非常成熟了，端到端對話語音代理也取得了顯著的早期進展，我們認為這是語音AI解決方案的未來方向。接下來，我們就來看看4個AI語音的應用案例。1）轉錄功能讓用戶有更多時間完成工作流程中的后續步驟：Bessemer投資組合公司Abridge率先推出了一款一流的醫療轉錄應用程序，該應用程序可以根據臨床對話生成醫療記錄，并確定適當的后續行動，包括購買處方藥、專家預約等，醫生可以把更多注意力轉移到患者護理上。另一個很好的例子是Rillavoice,這家公司將人工智能引入了家庭服務垂直領域。Rillavoice的轉錄應用程序記錄銷售人員和客戶之間的對話，用于培訓目的，這樣銷售經理仍然可以提供有價值的指導反饋，而無需進行非常耗時的面對面“陪同”。2）用AI來承接銷售線索：到目前為止，我們看到的端到端語音代理最引人注目的用例之一是入站銷售。在很多特定的垂直場景（如家庭服務企業或汽車經銷商）里，語音代理可以在下班后或其他銷售代表忙碌時接聽客戶電話，從而確保企業不會錯過有價值的潛在客戶。這些功能比之前的語音機器人更智能和高效，無需銷售的代表的參與。3）AI客服提升客戶體驗：AI客服一直是應用比較多的場景。但許多用戶發現，早期的交互式語音應答(IVR)技術體驗并不好。事實證明，現代語音代理更有效。因為傳統的IVR產品只能理解客戶對特定措辭的回應意圖，但現代語音代理不同，無論客戶如何提問或提出請求，現代語音代理都能提供正確的答案。這樣讓客服人員更有時間對應付復雜的客戶問題。4）自動撥打外撥電話以增加漏斗頂端：現在已經出現了多種解決方案來自動撥打銷售和招聘團隊的外撥電話。通常，語音代理使用客戶陳述的標準來識別最有潛力的銷售線索或候選人，對線索進行首次呼叫，然后將他們引導到與銷售人員或招聘人員的下一次會議。讓人工智能接管外撥工作流程可以顯著增加可以聯系的線索數量，從而增加公司的漏斗頂端。隨著時間的流逝，銷售人員和招聘人員有更好的機會獲得最有潛力的線索。唯一需要注意的事，有必要出臺相應的法規，規定AI只能向潛在客戶撥打電話，以避免AI銷售的濫用。在所有語音用例中，我們預計低延遲和理解用戶的情緒和情感將成為一件很重要的事情。此外，由于應用場景的差異，AI語音解決方案在其他維度上也略有不同，例如實時協調跨多個底層模型的對話以優化成本和性能；支持全渠道通信、多種語言和實時翻譯。在視覺方面，我們已經看到了GPT-4withvision(GPT-4V)等模型的發展，這些模型可以解釋圖像并回答有關圖像的問題，以及處理原始圖像和視頻的多模態模型。比如，谷歌的多模態模型Gemini1.5Pro已經可以理解圖像和視頻中的輸入。我們預計，這些和類似的模型將繼續提高性能并降低成本——這對應用程序構建者來說是個好消息。▍視覺和視頻的用例垂直應用中視覺的應用案例通常分為以下四類：數據提取、視覺檢查、設計和視頻分析。雖然數據提取是迄今為止視覺模型最成熟的用例，但我們在其他領域也看到了新的應用進展：1）從圖片、PDF或其他非結構化文檔的圖像中提取數據：分析和處理當前的非結構化數據，AI可以減輕人類繁瑣的數據輸入任務程。例如，Raft針對貨運代理行業的平臺結合使用計算機視覺和LLM從PDF發票中提取關鍵信息，填充其客戶的企業資源規劃平臺(ERP)，并自動執行發票核對和準備海關申報單等下游任務。2）提升目前人工檢查的效率：許多公司已經使用AI來幫助簡化人工檢查流程并更快地提供結果。比如，人工智能建筑平臺xBuild為住宅建筑和修復項目生成工作范圍包，然后與保險公司合作獲得報銷批準。xBuild使用受損屋頂的照片和房屋藍圖來生成報告，概述根據當地建筑規范將屋頂恢復到正常狀態所需的修復范圍。其他應用程序已使用人工智能和計算機視覺來自動化施工圖中的質量保證審查過程，幫助盡早發現錯誤，以防止后期施工過程中出現代價高昂的項目變更。3）生成2D和3D設計：為建筑、工程和施工(AEC)行業服務的AI平臺數量急劇增加。一些公司正在使用AI進行可行性評估，將擬建場地（建筑物、停車場等）的視覺描述與相關供應成本相結合，根據后者的成本限制調整前者，反之亦然。Snaptrude等其他解決方案可以創建建筑物的詳細3D設計圖像，接管通常由結構工程師完成的重復性工作，讓他們有時間專注于更高級別的設計工作。詳細產品和基礎設施設計的自動化不僅可以節省客戶寶貴的工程時間，還可以加強銷售提案并提高項目成功率。4）視頻分析：生成和理解視頻的模型是視覺模型中最不成熟的，但它們正在迅速進步。在對象跟蹤、分類甚至視頻內容的自然語言搜索方面，視頻理解模型已經變得相當強大。這些模型甚至有些已經完成商業化落地，比如用AI監控視頻源以發現制造或工業環境中出現的安全違規行為。但考慮到視頻模型的進步的速度，未來幾年我們將看到更多令人印象深刻的AI應用，并擴展到更多的用例。尤其在機器人領域，視頻理解是機器人感知的關鍵組成部分。在所有視覺用例中，創始人都應避免將復雜性誤認為價值。雖然AI解決方案總被認為應該應用在自動化特別復雜的工作流程中，但歸根到底，用戶價值還是看現有場景的工作流程適不適合自動化。如果設計自動化解決方案需要與難以替代的核心系統（如Revit）進行繁瑣的集成，并且初始投資回報率較低，那么無論解決方案多么強大，都很難推動銷售和采用。早期公司應該從技術復雜程度較低、范圍較窄的產品開始，然后再從那里延伸。當然，最佳路徑會因行業和用例而異，但要牢記權衡利弊。02人工智能代理的前景雖然早期的人工智能代理多少有些炒作的意味，但現在人工智能代理開始有一些真正的落地進展。隨著OpenAIo1模型的推出，代理能夠處理更多復雜的推理任務。如今，代理在涉及重復任務和通信的文本、語音和視覺工作流中發揮著重要作用。但在未來一年，我們預計基于較新的推理模型構建的應用程序將會出現，并發揮AI代理的真正潛力：自主處理復雜的工作流。1）銷售和營銷：許多公司都推出了AI代理，可以為銷售團隊尋找和聯系潛在客戶。這些代理的優點在于，它們能夠進行大量研究數據，來識別高質量的潛在客戶（通過對目標公司、其員工和相關行業新聞進行詳細的網絡搜索），然后使用這些研究結果來撰寫相關且高度個性化的電子郵件。由于代理可以有效地執行工作中的研究和推廣部分，同時保持相對較高的質量，因此它會讓銷售人員將自己時間更多投入到跟蹤熱門銷售線索。2）談判：AI代理在自動完成多方談判方面展示了不錯的前景。Pactum等公司已經開發出能夠就供應鏈案例協商法律和商業條款的人工智能代理。Pactum的代理可以與供應商進行談判以優化交易條款。我們也看到其他垂直AI公司在銷售和促銷領域采取了類似的方法。在這里，代理根據既定標準與買家和供應商進行談判，例如批量購買的折扣或快速付款計劃。3）調查：企業網絡安全團隊經常被大量安全警報壓得喘不過氣來，但現在有AI代理可以協助完成警報調查的初始階段。這包括：從多個不同的系統收集有關事件的信息，研究可能涉及的惡意行為，總結事件并評估其嚴重程度。雖然大多數團隊傾向于使用代理來處理風險較低的工作流程，但很明顯，隨著時間的推移，更復雜的代理可以處理越來越多需要信息收集和綜合的工作流程。我們相信，與不需要這些解決方案的解決方案相比，處理需要跨多種模式進行更復雜推理的任務和工作流程的代理將更有價值。特別是，我們看到，通過巧妙的架構決策以及將正確的模型、反饋回路等拼接在一起以提供一致的結果，可以提高代理工作流程的性能。代理性能并不完全取決于問題中數據和計算的規模，因此對于早期創業公司來說，這是一個更具吸引力的機會。在所有情況下，鑒于底層模型的快速發展，在構建技術護城河和確保靈活性之間取得適當的平衡將是關鍵。總的來說，越來越多垂直AI的創始人開始研究利用AI多模態能力，來解決更廣泛的實際任務。與文本一樣，語音和視覺的底層模型將日益商品化，使公司在強大的基礎模型之上構建應用程序更具可持續性。我們相信，這波垂直AI應用不僅會改變它們所服務的行業和垂直格局，也將從徹底改變我們工作和與世界互動的方式。本文來源：36氪文章轉載于其他網絡，如有侵權請聯系我們及時刪除！
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10/19
AI正在讓協同辦公越變越糟糕
這個看法源于一個觀察，國內在協同辦公領域過度強調AI,但實際應用中，像飛書、釘釘等工具的主要功能（如在線文檔、多維表格、打卡簽到等），實際上與AI關系并不大。這兩年軟件領域新生眾多，大多創業公司都是奔著AI去的，無論是搜索類、生成類、對話類，不一一列舉，產品一般都是基于某個大模型去發揮應用價值，這些公司因此被抬上了很高的估值。不過在協同辦公領域，當前的AI應用似乎多作為噱頭，而非實際賣點。因為對于大多數協同辦公場景，AI并未帶來顯著的效率提升或成本降低，現實中接觸到的客戶公司也表示，他們對AI的實際需求有限，很多所謂的AI功能并未被廣泛接受或認可。試想一下，在某些情況下，引入AI反而使工作流程變得更復雜，如使用AI進行信息檢索后仍需人工驗證其正確性。由于AI的智能性取決于原始數據的準確程度，用戶對AI的信任度有限，這就限制了AI在協同辦公中的廣泛應用。事實上，我們也對國外的協同辦公領域進行了一番研究，發現國內外所面臨的問題，一定程度上都有共性。比如Zoom,放在三四年前，這是一家不折不扣的明星公司。全球范圍內的疫情爆發使得人們的生活和工作方式發生巨大變化。Zoom主打線上視頻會議，功能極簡、易用、小而美，成為了遠程辦公、學習和社交的首選工具，市值一度逼近1600億美元。Zoom的成功讓市場看到了協同辦公的想象力，同期的MicrosoftTeam、Slack、釘釘等國內外同行也迎來了上升期。不過高光期之后，Zoom的發展曲線并不性感：截至目前，股價、市值，和以往對比明顯，有游資曾評價，“幾天前，Zoom出現了反彈趨勢，我認為它可能會卷土重來。然而經過幾天的觀察，它并沒有真正改變之前的下降趨勢。”Zoom為什么會呈現頹勢？原因可以歸結為疫情紅利消退、市場競爭加劇、客戶增長放緩以及營銷和研發費用增加等方面共同作用的結果，但也讓人逐漸認識到，決定一家公司增長曲線的，不僅僅是產品如何，也取決于它的商業化路徑。有意思的是，對于疫情期間的瘋狂增長，袁征并不覺得是好事，為了應對激增的用戶，Zoom不得不快速擴招，但影響了公司的文化。競爭對手在疫情期間也加速了對遠程辦公和視頻會議的支持，給Zoom帶來了更大的競爭壓力。“如果沒有疫情，現在的Zoom可能會發展更好”，對于這家公司來說，當下的境遇也并不意味著回到了合理區間。產品小而美，但護城河低，Zoom的創始人袁征將希望寄托于AI,這點和國內玩家殊途同歸。據媒體報道，這款原先聚焦視頻會議的產品，如今卻呼吁大家不要用視頻會議了，目前AI已應用到幾乎所有產品線，終極目標是提倡用AI分身來代替人處理大部分工作，參加會議、決策，甚至是回郵件。袁征還打算將Zoom進行綜合化發展，推出協作平臺Workplace,以及文檔、電子郵件和其他工具。在他看來，AI對Zoom的護城河起到了重塑的作用，關鍵詞在于：完全免費、不使用用戶數據訓練AI、低成本，他們的AI戰略不僅關注當前的性能和成本，通過結合多種技術來源、針對不同場景與不同第三方模型互換使用，以及推理過程，在不斷變化的AI領域中保持競爭力。Zoom推出包括ZoomAICompanion和ZoomDocs在內的多項生成式AI功能，這些功能嵌入在Zoom的各種工具中，如ZoomMeetings、TeamChat和Whiteboard等，旨在提高企業生產力和企業間團隊協作效率。從這些例子來看，大多數AI功能起到的是對原有功能的輔助作用，但“免費”卻幫助Zoom建立更深的護城河。一方面，在競爭激烈的SaaS市場中，提供額外且免費的功能可以增加用戶粘性；另一方面，免費提供AI功能可以讓用戶無門檻地嘗試和使用這些新功能，長期吸引更多用戶，進而通過其他方式（如增值服務、企業訂閱等）實現盈利。以Zoom的ContactCenter為例，這是一種現代化的客戶服務解決方案，與其他產品的最大區別在于其結合了視頻通話和AI技術。購買ContactCenter的決策者與之前購買視頻會議產品的人不同，但由于他們本身也是Zoom的用戶，對Zoom的信任有助于ContactCenter的銷售。再看一個例子，明星軟件Notion近期也有重大更新，特別是其在AI功能方面的全面重構。升級的板塊主要在三個方面，對話機器人的交互改進、寫作輔助功能優化，以及盤活知識庫，使AI助理與用戶的交互更自然。新升級的NotionAI能夠在不同頁面和應用間調取知識庫，這種跨應用的調取能力，使用戶可以更便捷地獲取和利用各種資源，從而提升整體的生產效率。作為較早一批接入ChatGPT的產品，NotionAI在今年初完全開放給所有用戶，并正式將AI功能作為單獨的付費產品。其定價策略是每人每月10美元，包年則每月8美元。NotionAI可以協助用戶完成寫作、編輯、總結等多種任務，還提供了跨平臺搜索功能，可以無縫連接Slack、GoogleDrive等應用，快速從多個來源匯總信息。據報道，截至2023年，Notion的用戶量達到了3000萬，其中約400萬為付費用戶。內部一開始的評估是NotionAI一年會帶來額外的1000萬到3000萬美金ARR,但這個目標只用一個月就完成了，意味著最終NotionAI一年可能會帶來1億美金的ARR.此外，NotionAI在推出后也迅速吸引了大量用戶，短時間內就突破了400萬。不得不說，這個商業化增長幅度，國內大多數辦公軟件都望塵莫及。典型的例子，盡管釘釘擁有龐大的用戶基數（截至2023年末，用戶數達7億，企業組織數達2500萬），但真正付費的用戶數量其實很少，此前CEO葉軍表示，企業用釘釘真正付費的可能連1%都不到。為了推動商業化進程，釘釘通過接入阿里的“通義千問”大模型，通過AI將產品重做一遍，完成了多條產品線和功能的AI化。例如，一鍵輸入“/”，就會智能生成職場中大部分工作內容，包括文檔創作、聊天摘要生成等。釘釘在提供免費的標準版之余，也推出了專業版、專屬版和專有版等年費服務選項。釘釘引入AI功能，主要是想給這些付費版本增值，好讓用戶覺得高級功能更值得花錢。另外，釘釘還通過平臺分傭和硬件開放的License授權模式來增加收入。借助AI技術為企業帶來個性化服務，比如智能分析企業數據、定制工作流程等，釘釘認為這樣企業更愿意付費，并且關系也會更緊密。但從內部人士了解到，實際愿意為此買單的客戶，規模還并不算龐大，目前釘釘仍未實現盈利。另一邊的飛書，同樣在多個產品中融入了AI,如多維表格、字段捷徑、儀表盤等，以提升產品的智能化水平。最直接的體現是推出了自家的AI助手"MyAI"（飛書智能伙伴），用戶可以讓它寫工作總結、會議記錄，在辦公時喚醒進行協作問答。而在具體的商業化方面，隨著AI功能的不斷補充，或許會推出基于AI功能的增值服務或訂閱模式。例如，為用戶提供更高級別的AI助手，飛書更傾向通過提供專業化的服務和定制化的解決方案來吸引客戶。整體來說，國外協同辦公工具多采用按功能付費的模式，用戶可以根據自己的需求選擇相應的功能并支付費用。而在國內，盡管釘釘、飛書等工具也在積極探索商業化路徑，但面臨的商業化難題依然不少。這背后，既有國內外市場環境的差異，也有用戶對協同辦公工具價值認知和付費意愿的不同。根據現有報道，在國外市場，用戶的隱私問題對Zoom布局AI產生了顯著影響。然而，隨著Zoom采取了一系列措施來確保用戶數據的安全和隱私，這個問題得到了一定程度的緩解。Zoom是否因AI實現了更大的增長？根據多方數據，我們發現，AI技術的融入的確提升了其企業端銷售額，例如，在2024財年第三季度，Zoom的總營收同比增長3.2%，企業端營收規模同比增長7.5%至6.61億美元，嵌入AI技術后，Zoom的季度客戶流失率明顯收窄，顯示出更高的客戶留存率。為什么同樣布局AI,國內外的協同辦公領域，Zoom、Notion、飛書和釘釘的商業化差距這么大？是國產軟件的AI功能還不夠強大，還是市場對AI的期待過高？這只是一方面。對比發現，AI的確是一種強大的技術，但它在協同辦公中的作用并非萬能，當下的使用場景還很有限，更多是作為智能助手的形式出現。其實就像袁征所說的，一款好的產品不一定能夠對應好的商業價值，研發成本、商業模式、付費環境也會起到決定性的作用。很多協同辦公公司投入了大量成本去研發AI,但并沒有可觀的ROI,反而成為給企業客戶提供數智化解決方案的項目商，或是軟件外包。回到商業的本質，客戶需求和市場定位依然是決定產品成功的關鍵因素。盡管AI技術迅猛發展，為行業帶來了前所未有的變革，但商業的核心原則并未發生變化。然而，過度的AI投入有時的確會讓企業迷失方向，對“究竟應該做什么”產生疑惑。本文來源：R艾瑞網文章轉載于其他網絡，如有侵權請聯系我們及時刪除！
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10/19
AI讓代碼變得廉價，品味正在蠶食軟件
就像上個時代軟件蠶食世界，讓行業發生重大變革一樣，品味現在正在蠶食軟件。2011年，馬克·安德森(MarcAndreessen)發表了著名的軟件正在蠶食世界的宣言。有那么一段時間，這是不可否認的現實。軟件是變革的引擎，徹底改變了從科技到金融、從零售到醫療保健的一切。在當時，技術實力意味著占據市場主導地位。作為硅谷的精神中心，YCombinator將技術創始人視為天選之人。而那些能夠召喚并駕馭軟件的人則被視為神祇。風投家給那些能將代碼大規模擴展的人提供資金。畢竟，只有軟件才能迅速而有效地改變龐大的傳統行業。如今情況已大不相同。軟件已經被商品化——這是技術進步、成本、復雜性降低以及編程技能普及的結果。人工智能進入主流推動了這一轉變。技術與文化之間的界限正在變得模糊。因此，光靠打造出色的技術已遠遠不夠。▍大家的軟件都已足夠好。軟件曾經是武器，現在只是工具。在資源匱乏的世界里，我們珍視工具。在資源富足的世界，我們看重品味。進入門檻很低，競爭很激烈，有太多的關注焦點已經轉移——先是從技術轉移到分銷，現在又轉移到了其他方面：品味。▍品味正在蠶食軟件。品味就是新武器。不管表達方式如何，不管是靠產品設計、品牌還是用戶體驗，品味現在定義了產品被感知和感受的方式，定義了產品被采用，也就是分發的方式——無論是軟件也好，硬件也罷，或兩者兼而有之。技術已經與文化緊密交織在一起。如今，人們無論身在何處、從事什么職業或處在什么地位，都將技術視為生活的一部分。▍現在要服務的市場是文化市場，實用加上品味是基礎。在這個新時代，功能性產品日益變成文化大潮的配角。因此，創始人們意識到他們需要的不僅僅是會寫代碼或掌握技術了。雖然實用性依然是關鍵，但創始人還需要在設計、品牌、體驗、講故事、社區以及文化相關性上進行精雕細琢。史蒂夫·喬布斯和埃隆·馬斯克之所以備受推崇，不僅是因為技術創新，還因為他們把產品和個人塑造成了文化偶像。競爭已經不再局限在科技行業——創始人們現在還要跟那些在分發、社區建設及文化共鳴上占據優勢的名人和網紅競爭，盡管這些人不一定具備同樣的技術能力。品味的提升將各種體驗和視角引入到競技場——這不僅從內部挑戰著“傳統”的硅谷，也會從外部發起沖擊。你可能會覺得，像蘋果、特斯拉和Airbnb這樣的公司，因為它們是面向消費者的典型企業，所以品味對它們來說尤其重要。但這并不是全部——消費者驅動的“品味”特質已經滲透到了科技世界的每個角落。那些曾經以實用性優先的B2C板塊，甚至B2B軟件行業，如今都感受到用戶體驗、設計、美學以及講好故事的影響。Arc以設計和品牌作為核心賣點，與傳統網絡瀏覽器展開競爭。Linear等工具是一款面向軟件團隊的項目管理工具，它們以公司建設的原則性方法和大量抄襲的登陸頁面設計而聞名，也以產品功能而聞名。Arc和Linear等公司建立了一個完整的美學生態系統，邀請用戶和擁護者成為他們版本的世界的一部分，并產生大量的數字和文字口碑。（他們的故事尚未結束，但他們在硅谷的這個領域中脫穎而出。）Arc以設計和品牌作為核心賣點向傳統web瀏覽器發起挑戰。像Linear這樣的項目管理工具，不僅因其獨特的企業文化和備受模仿的登錄頁設計而聞名，也因其產品的功能性而備受認可。4Arc和Linear等公司建立了完整的美學生態體系，吸引用戶和支持者成為他們世界的一員，并在線上和線下獲得口口相傳。▍即便在最前沿的技術領域，品味也和技術本身一樣塑造著未來。在通用人工智能聊天機器人領域，OpenAI的ChatGPT成為了市場的領導者。此后，Anthropic的Claude、谷歌的Gemini、Meta的Llama、微軟的Copilot、Perplexity、Poe等公司各自以不同的角度加入到這場競爭。是，他們是在技術戰線上展開競爭，但隨著人工智能的快速進步，感覺他們會在類似的功能上趨于一致。那該怎么競爭呢？？答案在于它們的外觀、使用感受，以及它們帶給用戶的情感體驗。交互上的微妙之別（界面是否直觀、友好、流暢）以及品牌美學（從趣味橫生的網站設計到營銷信息）都會變成新的差異化因素，用戶往往會選擇那些與其個人價值觀更契合的工具。所有這些元素應該無縫地融合到產品之中，但這依然是值得關注的區別。投資者再也不能找到最優秀的工程團隊去資助，然后坐享其成了。他們得去尋找這樣大的團隊，那種能捕捉文化相關性，并反映其日益多樣化的市場價值觀、美學和品味的團隊。投資者如何在這個新環境中找到自我定位？他們把寶押在那些能抓住文化潮流的，品味驅動型的創始人。他們也在打造自己的個人品牌和公司品牌。去重新設計網站，撰寫宣言，推出播客，并與文化巨頭合作。（當然，人們仍然會質疑風投是不是真的“了解”品味。）▍代碼不值錢了。金錢現在追逐的是用品味包裝起來的實用性、以優美的形式塑造的功能，以及以藝術性為框架的技術。但品味究竟是什么東西？字典上說，品味是辨別什么是高品質的能力，或者一種很高的審美標準。但誰來制定這個標準呢？在個體層面，品味是主觀的——每個人對品味都有自己的個人理解——但在特定的文化或社區當中，品味是可以校準的。品味是設計、用戶體驗與情感共鳴的結合，它決定了產品如何與人建立聯系，并與他們的價值觀和身份保持一致。這些東西單個拎出來并不等于品味；那只是表達個人品味的表現形式。最基本的標準是，品味絕不會平淡無奇——它會有自己的主見。就像阿諾德·貝內特的名言所說那樣：“好品味勝過壞品味，但壞品味勝過沒品味。”▍你在使用產品時，產品會讓你產生某種感受，而且產品也會讓其他人對你產生某種感覺。產品不再只是功能性工具，而變成了情感接觸點。越來越多的產品被設計為自我表達和社交信號的載體，反映出你的價值觀、生活方式與身份。以技術為核心的產品與藝術的距離之近前所未有。果真如此的話，這也意味著其他玩家對生態體系至關重要：比如藝術家、設計師、創作者、創意總監、媒體公司等。這不可避免會引出更多問題：誰是品味的擁王者，誰是看門人？對品味的更大關注會引發什么樣的文化戰爭？公司所在的城市或文化的影響會不會更加重要？沒人可占有“品味”，但肯定會有足夠多的人想嘗試一下。▍就像上個時代軟件蠶食了世界并改變了各個行業一樣，現在品味正在蠶食軟件，緊接著要蠶食的將是硅谷。在硅谷的新時代，品味不僅是一種優勢，更是未來。最吸引人的創業公司將是那些能將卓越技術與精致品味結合到一起的公司。就算是在追求技術突破，也必須考慮品味與文化共鳴，而不僅僅考慮技術本身。單靠品味不會成功，但如果沒有讓品味發揮重要作用的話，你也贏不了。隨著品味滲透到各個領域，創始人與風投家的角色也在發生變化。創始人如今不僅需要掌握技術創新，還必須具備文化共鳴的能力。而投資者呢？他們必須將寶押在那些會在未來創新浪潮中引領潮流的公司，在這些公司里，技術與文化不再是獨立個體，而是合二為一。有些人也許不喜歡這種趨勢，有些人會反對，而有些人則會選擇觀望——但這無疑是時代的象征。▍創始人必須成為品味的引領者，而風投家則必須成為品味的仲裁人。挑戰：實用性仍需得到尊重。理論仍需付諸實踐。自認為有好品味的人要多于確實有好品味的人。本文來源于：36氪文章轉載于其他網絡，如有侵權請聯系我們及時刪除！
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10/12
微軟推出AI醫療工具全家桶，預覽醫療數據方向5大新功能
許多新工具目前仍處于開發早期階段或僅提供預覽版。智東西10月11日消息，當地時間周四，微軟發表了一篇播客，宣布在其MicrosoftCloudforHealthcare中推出新的醫療保健數據功能和AI工具，包括通過AzureAIStudio中的新醫療保健AI模型、MicrosoftFabric中的醫療保健數據功能、CopilotStudio中的醫療保健AIagents服務以及AI驅動的護理工作流程解決方案。這些工具旨在連接護理體驗、增強團隊協作、增強醫療工作者的能力以及幫助醫療保健組織更快地構建AI應用程序，并節省醫療工作者在行政任務上的時間，這是導致行業倦怠的主要原因之一。許多解決方案目前仍處于開發早期階段或僅提供預覽版。在微軟更廣泛地推廣這些工具之前，醫療保健組織將對這些工具進行測試和驗證。微軟拒絕透露這些新工具的價格。據CNBC報道，微軟通過不斷推出新的醫療領域AI工具，努力確保其處在醫療保健AI領域的領導地位。去年10月，該公司在其Azurecloud和Fabric分析平臺上推出了一系列健康功能。2021年，微軟還以160億美元收購了NuanceCommunications,后者是醫療保健及相關行業提供語音轉文本的AI工具。微軟健康與生命科學部門投資組合發展與孵化副總裁MaryVarghesePresti在預先錄制的記者會上說道，“通過將AI融入醫療保健，我們的目標是減輕醫務人員的工作壓力，促進醫療團隊的協作，提高全國醫療保健系統的整體效率。”一、醫療保健AI模型：將AI的范圍擴展到文本之外微軟推出了一系列開源多模態AI模型，這些模型由微軟與Providence和Paige等合作伙伴合作開發，能夠分析除文本之外的數據類型，如醫學影像、臨床記錄和基因組數據。據悉，大約80%的醫院和醫療系統就診都包括影像檢查，因為醫生通常依靠影像來幫助治療患者，這些AI工具的推廣使用可以幫助醫生減少工作量和壓力。醫療保健組織還可以使用這些模型來構建新的應用程序和工具。通過使用這些高級模型作為基礎，醫療保健組織可以快速構建、微調和部署針對其特定需求的AI解決方案，同時最大程度上減少從頭開始構建多模態模型相關的大量計算和數據要求。例如，數字化單個病理切片可能需要超過1GB的存儲空間，因此許多現有的AI病理模型每次都只能訓練小塊切片。微軟和ProvidenceHealth&Services構建了一個數字病理全切片基礎模型，該模型在突變預測和癌癥亞型分類方面有所改進，這一成果已發表在國際頂級學術期刊《自然》雜志上。現在，醫療系統可以在此基礎上進行改進，并根據自身需求進行微調。“過去，獲取病理學的全切片基礎模型一直是一個挑戰……而現在我們實際上已經能夠做到了。”Providence首席戰略和數字官SaraVaezy在接受CNBC采訪時談道。“這確實是一種改變游戲規則的技術。”這些模型可在AzureAIStudio的模型目錄中找到，AzureAIStudio是微軟的生成式AI開發中心。▲微軟AzureAIStudio的模型目錄界面（圖源：微軟）二、通過統一的AI平臺使用醫療保健數據，公開預覽5大新功能從歷史上看，醫療保健數據由于其非結構化性質和現有數據管理系統的局限性而難以獲問題限制了醫療保健組織全面了解患者體驗和獲取寶貴見解的能力。根據MicrosoftFabric推出的醫療保健數據解決方案，醫療保健組織可以通過單一且統一的AI驅動平臺改變用戶訪問、管理和處理數據的方式，從而克服上述問題。此外，MicrosoftPurview的醫療保健安全應用程序模板（一套旨在幫助管理醫療保健數據的創新功能）現已公開預覽。微軟還將在MicrosoftFabric的醫療保健數據解決方案中公開預覽5個新功能，包括：1、對話數據集成：將對話數據（例如患者對話）從DAXCopilot發送到Fabric平臺。通過將DAXCopilot音頻文件、記錄和臨床筆記草稿發送到Fabric,客戶和合作伙伴可以利用Azure和Fabric中的各種本地工具來分析這些數據或將其與其他數據相結合生成更全面的見解。2、康健的社會決定因素(SDOH)公共數據集轉換：提取、保存、協調和使用SDOH國家和國際公共數據集，使醫療保健組織能夠識別風險和與健康相關的社會需求，幫助為患者和社區創造更公平的醫療保健服務。3、美國醫療保險和醫療補助服務中心(CMS)索賠和索賠線饋送(CCLF)數據提取：簡化索賠數據的提取并與臨床、影像和SDOH數據相協調，以獲取有關患者和大眾的可行見解。4、護理管理分析：利用統一的醫療數據和護理管理分析模板，通過識別高風險個體、優化治療計劃和改善護理協調來加強患者護理。5、數據發現和分組：利用集成的工作流程，讓醫療保健組織能夠創建、管理、分析和共享患者群組。三、利用AIagents匹配治療方案，回答患者基本問題醫療保健組織面臨諸多挑戰，包括勞動力短缺、成本上升和患者護理需求增加。生成式AI通過自動化管理任務、分析大量數據以獲得可操作的見解以及協助專業人員進行決策，為這些挑戰提供了潛在的解決方案。為了解決這一問題，微軟宣布了幫助醫療系統構建AIagents的新方法，他們將在CopilotStudio中公開預覽醫療agent服務，用于預約安排、臨床治療案例匹配、患者分診等。醫療保健組織可以利用醫療agent服務來幫助創建互聯的患者體驗、改善臨床工作流程并增強醫療專業人員的能力，同時幫助組織通過MicrosoftCopilotStudio滿足行業期望。早期采用者，如克利夫蘭診所，提供了反饋以幫助優化醫療環境的解決方案，他們已經在使用這些工具來增強患者體驗并提升運營效率。AIagents的復雜程度各不相同，但它們可以幫助用戶回答問題、自動化流程并執行特定任務。通過MicrosoftCopilotStudio,醫療保健組織還可以創建配備醫療保健專用安全措施的AIagent.例如，當答案包含對臨床案例的引用時，會顯示來源，并會通過注釋標明答案是否由AI生成。微軟提到，捏造和遺漏都會被標記出來。例如，一個醫療保健組織可以構建一個AIagent來幫助醫生為患者找到相關的臨床治療案例。醫生可以輸入問題：“55歲男性，患有糖尿病和間質性肺病，有哪些臨床案例適合他？”然后會收到一系列相關回答，這將節省醫生尋找每個案例的時間和精力。據微軟健康與生命科學部門健康AI總經理HadasBitran在與記者的問答中談道，能夠幫助回答患者基本問題的AIagent在參與測試該服務的醫療系統中很受歡迎。她還補充說，能夠幫助醫生回答有關最新醫療健康指南和患者病史的問題的AIagent也很常見。微軟的醫療保健agent服務將從宣布當天開始提供預覽版。▲微軟的醫療agent服務界面（圖源：微軟）四、開發護士專用自動化文檔，優化護士日常工作流程據世界衛生組織(WHO)預測，到2030年護士短缺人數將達到450萬，因此提供技術支持護理行業的需求比以往任何時候都更為緊迫。今年8月，微軟宣布其與EpicSystems合作的下一階段將致力于構建針對護士的AI文檔工具。他們正在開發一種可以增強護士日常工作流程的解決方案，通過起草流程表進行審查來處理護理文檔，讓護士能夠將精力更多地放在患者身上，而不是文書工作上。據悉，外科護士有多達41%的時間花費在文檔工作上。Epic是一家醫療保健軟件供應商，擁有美國超過2.8億人的電子健康記錄。它與微軟有著長期的合作關系。微軟的Nuance已經為醫生提供了一個名為DAXCopilot的自動化文檔工具，該工具于去年推出。它允許醫生在征得患者同意的情況下記錄他們的就診過程，然后AI會自動將其轉化為臨床筆記和摘要。理想情況下，這意味著醫生每次看診時都不需要花時間自己輸入這些筆記。這項技術在今年迅速普及。Nuance宣布，DAXCopilot已于1月在Epic的電子健康記錄中普遍可用，這是醫療保健行業內備受矚目的認可。將像DAXCopilot這樣的工具直接集成到醫生的電子健康記錄工作流程中，意味著他們不需要切換應用程序即可訪問它，這有助于節省時間并減輕行政工作負擔。但到目前為止，DAXCopilot僅供醫生使用。微軟提到，這一情況正在改變。該公司正在構建一個針對護士優化的類似工具。盡管醫生和護士密切合作，共同治療和護理患者，但護士的工作日與醫生的工作日截然不同，護理文檔工作流程也同樣獨立且截然不同。護士在輪班期間需要移動，在各個房間之間移動以看望患者。他們在病床邊交談，并以流程表等高度結構化的格式記錄患者信息。“護士的工作流程與醫生的工作流程截然不同，任何為護士開發的解決方案都需要與他們的工作方式相結合。”Presti在會上說道。“我們的團隊花費了數小時在護士值班期間進行跟蹤觀察，以了解他們如何執行任務，并發現他們一天中最大的摩擦點在哪里。”微軟正在與斯坦福醫療保健（StanfordHealthCare）、西北醫學（NorthwesternMedicine）和Tampa綜合醫院等組織合作開發這一工具。結語：醫療保健領域的AI實踐需要嚴格的測試和監管微軟在官方播客中提到，這些新的AI工具都將遵循該公司于2018年制定的AI原則，以幫助指導AI的開發和使用。通過設計開發負責任的AI,確保這些技術對醫療生態系統和社會產生廣泛而積極影響。在實踐中，這意味著要正確構建、測試和監控系統，以避免不良行為，例如有害內容、偏見、濫用和其他意外風險，需要在構建必要的治理結構、政策、工具和流程方面進行大量投資，以堅持相關原則并安全地構建和部署AI.本文來源：36氪文章轉載于其他網絡，如有侵權請聯系我們及時刪除！
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10/12
100億，90后都用過的辦公APP上市了
辦公軟件，再“上大分”90后都用過的辦公軟件，上市了。十多年前，“掃描全能王”上線，抓住了線上辦公的浪潮解決了一大堆90后掃描難、傳輸難的痛點。十余年后，“掃描全能王”背后的母公司合合信息成功登陸上海證券交易所科創板。這次上市之路并非一帆風順，合合信息歷經了多次嘗試和挑戰。但他們始終堅持以用戶需求為核心，不斷優化產品，提升服務質量。隨著線上辦公的興起，手機辦公功能變得多樣化，合合信息的產品正好解決了紙質文件數字化的痛點。用戶不再需要為了一份掃描件而四處奔波，只需輕點屏幕，就能輕松將文件轉換為電子版，這無疑是數字化辦公時代的一次革命。如今，合合信息的成功上市，不僅是對公司技術實力的認可，更是對整個辦公軟件行業未來發展的有力推動。在這個充滿機遇的數字化時代，我們期待合合信息能夠繼續引領潮流，為全球用戶帶來更多便捷、智能的辦公體驗。敲鐘上市每個辦公人都得用過的“掃描全能王”“名片全能王”背后的公司上市了。今天，合合信息敲鐘上市。旗下最出圈的產品莫過于“掃描全能王”，除此之外，合合信息旗下還包括名片全能王、啟信寶等打工人必備軟件。據其官網介紹，上海合合信息科技股份有限公司（以下簡稱“合合信息”）是行業領先的人工智能及大數據科技企業，基于自主研發的領先的智能文字識別及商業大數據核心技術，為全球C端用戶和多元行業B端客戶提供數字化、智能化的產品及服務。公司B端服務，即智能文字識別服務、商業大數據服務幫助客戶切實解決了降本增效、改善風控、高效獲客的業務痛點，提供了較高的技術附加值。目前已在銀行、保險、證券、基金、汽車金融、供應鏈金融、政務、制造、物流、地產、征信等近30個行業實現成熟應用。據企查查信息顯示，合合信息已經完成了八輪融資，其中經緯創投、東方匯富、京東科技、復星創富皆為其背后資本。合合信息創始人鎮立新，1968年荊州出生，2000年在中國科學院自動化所完成學業，專攻模式識別與智能系統，獲得博士學位。他的職業道路多姿多彩，曾在中國石化集團公司擔任電氣工程師，并在大連海事大學與同濟大學擔任教職。2000年，鎮立新加入摩托羅拉，擔任全球實驗室負責人，專注于光學字符識別（OCR）技術。他將該技術成功應用于摩托羅拉廣受歡迎的“明”系列手機，成為首位將OCR、名片識別和手寫識別技術整合到智能手機的科學家。他領導的“指書FingerWriting”項目榮獲《華爾街日報》的“最佳發明獎”和芝加哥太陽報的“發明金獎”，同時他也是摩托羅拉“金質獎章GoldenBadge”的得主。隨著智能化時代的到來，鎮立新洞察到商業潛力，決定創業。2006年，他創立了合合信息的早期形態合合有限，并聚集了一批技術精英，形成了初始團隊。在合合信息的七位核心技術人員中，有六位曾是摩托羅拉中國研究院的成員，這使得公司帶有濃厚的“摩托羅拉”色彩。他帶領團隊研發了名片全能王和掃描全能王等產品，并通過開發基于邊緣計算的深度學習技術，顯著提高了手寫文字的識別準確率，使掃描全能王的手寫字符識別率達到了97%。掃描王的成功也離不開數字化辦公時代的進程。過去幾年，隨著線上辦公的火熱，手機的辦公功能也開始多元化。而在文件傳輸的過程中，紙質文件的掃描就成了一個痛點，沒有掃描王的時候大部分還是會選擇去臨近的復印掃描店掃描之后再傳輸到手機上，而掃描王剛好就解決了這個痛點。“當時市面上手機的拍照功能還沒有現在這么清晰，也沒有能夠識別文字等等功能，很多時候需要辦一些證件的時候，需要掃描件，照片直接發過去就不過審，家里沒有復印機和掃描機的就得跑一趟復印店，家里買一臺的話利用率又太低，而且當時基本能夠滿足功能的APP只有掃描王。”一位掃描王的用戶回憶起自己使用掃描王的過程。除了抓住時代紅利和需求痛點，掃描王的成功還與其技術和設計有關——技術上，它采用了先進的光學字符識別技術，能夠高效地將圖像中的文字轉換為可編輯文本，并引入了智能高清濾鏡等黑科技，顯著提升了掃描的清晰度和準確性；用戶體驗方面，應用界面簡潔直觀，易于上手，同時提供了多種圖像優化模式，使用戶能夠根據需求調節圖像參數，輕松完成掃描和編輯任務。功能上，掃描全能王不僅限于掃描，還集成了文檔共享、云同步、無線打印、全球傳真等功能，滿足了用戶多樣化的需求。它還支持多種語言的文字識別，擴大了服務的用戶群體。市場需求的增長也為掃描全能王的發展提供了動力，隨著數字化辦公和個人信息管理需求的上升，高效工具的用戶數激增；在市場策略上，掃描全能王的母公司通過有效的推廣和品牌建設，迅速贏得了市場的認可。用戶口碑方面，掃描全能王在處理文件的準確性和便捷性上獲得了用戶的廣泛好評。此外，掃描全能王不斷進行產品迭代和升級，如推出智能高清濾鏡2.0，以適應不斷變化的市場需求和技術進步，確保了其在競爭激烈的市場中脫穎而出。多次嘗試2009年名片全能王上線，隔一年掃描全能王上線，兩款爆火產品距今已經超過了十年的時間，據公開數據顯示，截至2022年底，掃描全能王與名片全能王在AppStore與GooglePlay應用市場的全球用戶首次下載量合計超過8億，其中報告期新增首次下載量合計約3.8億。APP涉及到的技術主要包括智能文字識別及商業大數據技術。合合信息自2006年成立起就將文字識別、圖像處理作為核心研發方向，智能文字識別技術融合了智能圖像處理、復雜場景文字識別、NLP等AI技術，可適應多語言、多版式、多樣式等復雜場景，并可應用到多個商業化場景中并形成落地的產品或服務，例如票據分類、證照票據結構化、合同關鍵信息抽取、智能審核等。商業大數據技術包括大數據挖掘與知識圖譜等技術，通過“數據—信息—知識—智能”4個層次，挖掘商業數據背后蘊藏的價值。而這期間，母公司合合信息也曾經多次沖刺IPO.資料顯示，合合信息的IPO申請于2021年9月27日獲受理，此后歷經三次問詢，兩次中止，這一次終于成功邁進IPO的大門。作為TOC的辦公軟件，公司數據安全和隱私合規一直都是外界關注的重點。在招股書中，合合信息也提到了關于數據隱私安全的風險。指出“基于人工智能及大數據技術，公司面向個人用戶及企業客戶提供C端產品及B端服務。業務經營過程中，公司根據業務需要獲取了用戶的相關數據。對于獲取的數據，公司建立了一系列的數據安全內控制度，采用防火墻、數據加密、權限管控、安全審計等技術方式，以保障數據資源存儲、使用的安全性、可靠性。但如果受到惡意軟件、計算機病毒、黑客攻擊的影響；或公司員工違反公司內部制度規定；數據合作方、客戶違反協議約定以及其他原因造成了數據的不當泄露或使用，公司存儲的信息數據資源可能被泄露或受到損失。公司還可能因侵犯個人隱私被投訴或受到主管部門處罰，或因侵犯個人隱私及個人信息相關權益導致訴訟或仲裁等糾紛，可能對公司市場聲譽及經營業績造成不利影響。”和所有需要采集用戶信息的公司一樣，用戶隱私都是一個審核的重點。合合信息也一直在為保護數據隱私做改革，對相關APP產品的部分版本進行了自查及升級。辦公軟件“上大分”在數字化轉型和遠程工作趨勢的推動下，TOC辦公軟件市場呈現出強勁的增長勢頭。數據顯示2022年中國辦公軟件市場規模增長至401.55億元，同比增長12.18%，這一數據反映了市場對辦公軟件需求的持續上升。技術進步，尤其是人工智能和云計算的發展，正在推動辦公軟件功能和用戶體驗的創新，AIGC技術的應用使得數字內容更加豐富和多樣化，滿足了市場對高質量內容的需求。政策對辦公軟件行業的支持態度也相當明確，通過出臺鼓勵創新的政策，為行業的發展營造了有利的環境。遠程辦公的興起，特別是在疫情期間，進一步加速了在線協同辦公軟件的普及，這些軟件不僅提高了工作效率，還促進了組織間高效協同、內容管理和安全管控的轉變。市場競爭主要集中在一些知名品牌之間，如微軟的Teams、谷歌的GoogleMeet和金山辦公等，它們憑借強大的品牌和技術優勢占據了穩定的市場份額，并且國產辦公軟件在政策推動下的認可度和需求的持續增長。隨著企業對辦公軟件需求的日益多樣化，軟件開發商正面臨著提供更加定制化服務的挑戰。這種趨勢要求開發商不僅要關注產品的通用性，還要能夠滿足企業特定的業務流程和管理需求。此外，智能化已成為辦公軟件發展的一個重要方向，機器學習和自然語言處理等技術的應用，使得辦公軟件能夠提供更加智能的信息交流和協作體驗。移動設備的普及也推動了辦公軟件在移動端體驗的優化，員工現在期望能夠通過移動設備隨時隨地訪問和使用辦公軟件。這種跨平臺的便捷性已成為現代辦公軟件不可或缺的一部分。在這樣的大環境下，國產掃描軟件正迎來前所未有的發展機遇，市場前景廣闊。數字化轉型已成為企業運營的關鍵，企業對文檔管理和數字化轉型的需求不斷增長，這直接推動了掃描軟件市場的擴張。技術進步為國產掃描軟件提供了強有力的支撐，包括提高掃描分辨率、加快掃描速度、引入智能化功能以及加強云服務集成等，使得國產掃描軟件在市場中更具競爭力。“十四五”規劃明確提出要推動軟件和信息技術服務業的發展，這一政策導向為國產掃描軟件的發展提供了堅實的政策支持和明確的發展方向。市場需求的穩定增長也是國產掃描軟件發展的重要推動力。用戶對網絡安全和隱私保護的日益關注也為國產掃描軟件提出了新的要求。國產掃描軟件制造商可能會加強產品的安全特性，以滿足用戶對隱私保護的需求。此外，數字化掃描儀在教育和企業市場的應用廣泛，為國產掃描軟件提供了穩定的市場基礎。本文來源：36氪文章轉載于其他網絡，如有侵權請聯系我們及時刪除！
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09/30
「解放辦公室社畜」，釘釘給出AI方法論
讀過劉慈欣《三體》的人都知道，當行星被一顆恒星引力捕獲，圍繞其穩定運行，世界便進入了“恒紀元”：大地復蘇，新生命成長，新文明開啟。眼下，由AIGC催生的科技革命，正在全球烈火烹油，入局者如過江之鯽、新產品層出不窮，新概念應接不暇……仿佛一夜之間，AI的“恒紀元”就降臨了：周遭環境變得新鮮又陌生，千行百業重塑中。而在移動辦公賽道，確定性的脈絡正草蛇灰線地隱現。6月26日召開的釘釘“Make2024:AI全明星”大會，及其釘釘7.6版本，堪稱一次窗口性的Timing.①AI搜索有哪些不一樣？②AI時代的工作方式會是什么樣子的？③AI生態如何構建？用戶的體驗，就是企業的“試金石”。釘釘的舉動，還釋放了哪些未來已來的信號，且看節點財經獨家視角解讀。01被AI改變的信息搜索方式過去，用戶輸入關鍵詞或問題后，出來的往往是一片被海量的、碎片化、離散的信息包圍的海洋，暈頭轉向不說，一不小心還有可能“被釣魚”。現在，用釘釘AI搜索，展現在用戶面前的“答案之書”將更加精準和迅捷，所要即所得。究其原因，釘釘AI搜索是圍繞著人、事、物等整合出來的結構化知識網絡。換言之，用戶處理信息的方式，將由原來的“時間流”，轉為以事為中心的“交互式”，能夠自動篩選重點，也能夠理清邏輯，分辨真假，匹配偏好，比如把廣告過濾掉，把“雞肋”剔除掉，把風險屏蔽掉。具體來說，釘釘AI搜索具有專有個性搜索、感知信息變化、自然語言輸入、直接生成答案、深入挖掘追問以及追溯內容信源等六大特征。而在疊滿"buff"后，某種程度上，釘釘AI搜索蘊含了“類人”屬性，變得聰明、會自洽。葉軍舉例稱，要想知道近期全球化工作的重大進展時，只需使用AI搜索，它能夠借助大模型的理解、推理、生成等能力，基于平時的資料，羅列出客戶進展、產品更新、市場策略、合作進展等內容。又或者，作為釘釘總裁，葉軍每天都會接收到不可勝數的客戶反饋。有了AI搜索后，葉軍就能一鍵總結分析客戶的需求，快速準確地捕捉要點，幫助提高工作效率。這么一來，搜索就不僅僅是搜索了，它是工具，亦是活躍的智腦和懂事的“搭子”。02不一樣的AI搜索我們都知道，釘釘是阿里旗下的企業級智能移動辦公平臺。所以，它打造的AI搜索，也有其迥然的DNA和特定性能。不同于面向公網的AI搜索，釘釘AI搜索由于要服務工作和協作，必然具備了相關的能力和智識，諸如通盤檢索和整理用戶自有信息、企業知識，涵蓋單聊、群聊、文檔中的信息，參與過的日程、待辦、會議等工作的進展，以及企業知識庫、日志等知識。進一步講，用戶使用釘釘AI搜索，除了能夠獲取全面的、具體的信息，還能得知有哪些人、群聊或者文檔與該搜索有關，并基于搜索出來的答案，形成系統化的腦圖和大綱。同時，釘釘AI搜索在即時解析用戶當前所掌握的知識和數據的基礎上，又加持了前瞻思維。通過深度學習和模式識別技術，它能夠洞察用戶在后續可能遇到的“痛點”、“難點”，主動引導并提供解決方案。這就好比我們炒一盤魚香肉絲，釘釘AI搜索不但告知要用的食材，還把哪些人做過這道菜，“顛勺”的步驟都列示出來，甚至于你接下來想問啥、想炒啥，都提前猜到了。03“辦公室社畜大解放”最近兩年，“解放辦公室社畜”的話題大行其道。但觀其效果，大眾早已不滿足只停留在淺層的、物質的，對電腦、打印機、空調、桌椅等道具的進化，也依然努力地、996地、絕望地“搬磚”著。而AI的出現，第一次探入人腦，為“解放辦公室社畜”打開思路。全新的釘釘AI助理，大幅升級了思考系統、感知系統和行動系統。思考系統：AI助理具備更強的記憶和推理規劃能力。感知系統：感知場景中的變化，根據變化自動執行指定的任務。行動系統：調用更豐富的工具，實現多Agent協同、擬人操作。如，用戶授權后，可以讓AI助理記住與之相關的信息、習慣、偏好等，包括姓名、崗位、上下級關系、項目進展，支持用戶自定義設置記憶，生成結果千人千面。在落地實操中，AI助理增強后的推理規劃能力，能像真人一樣對任務深度思考和合理拆解。你可以把它想象成“第二大腦”，能存儲記憶，也能有的放矢地加工、輸出記憶。如，AI助理可以感知時間和事件的變化，并根據變化做出相應調整：預約多人會議日程后，若有成員臨時來不了，AI助理能夠迅速覺察，并及時介入，重新協調安排；為一項計劃定時后，AI助理能夠高效執行，包括每天早晨8點準時提醒用戶，推送當天的早餐食譜……你可以把它想象成“大管家”，聽話、能干，還熟諳自適應。如，AI助理可以對工作流實施大幅躍遷，可以直接調用更豐富的工具，并加載多Agent協同、擬人操作等核心行動能力。憑借多Agent協同的能力，用戶可在一個工作流或者群聊中，點兵點將，讓多個不同的AI助理相互配合，共同完成KPI.釘釘現場演示的demo顯示，用戶能在摜蛋老友群，敲入@符號創建一場摜蛋賽事的行程，總結上一場摜蛋的勝率，以及用音樂創作大師AI助理創作音樂等。憑借擬人操作能力，用戶給AI演示一遍，不需任何代碼，AI助理就能學習操作流程。屆時，用戶只需對話，就可使喚AI,讓它代替人跑腿、干活。你可以把它想象成“奮楫篤行者”，一邊抬頭追光，一邊低頭趕路。目前，擬人操作、多Agent協同已接入工作流，用戶可直接配置建文檔、發日程、待辦等釘釘功能，天氣查詢、路線查詢、OCR識別等20多項第三方服務，也可以通過訪問API接口或釘釘連接器來集成更好用、更可靠的工具。截至5月底，釘釘上的AI助理總數達到50萬個。今年4月，釘釘正式上線AI助理市場（AIAgentStore），覆蓋企業服務、行業應用、效率工具、財稅法務、教育學習、生活娛樂等類目。當裹挾著思考系統、感知系統、行動系統的"waiter"穿梭往來，也許我們距離真正的“辦公室社畜大解放”不遠了。04一場有關大模型的雙向奔赴說到AI,必定少不了大模型。國內在這塊追趕的很緊迫，并出現蜂出并作、百家爭鳴的局面。但也因此引發一個突出BUG,用戶從一個官網到另一個官網，從一個APP到另一個APP,跑來跑去，試來試去，勞心又勞力。但就在6月26日，釘釘以一己之力，把MiniMax、月之暗面、智譜AI、零一萬物、百川智能、獵戶星空7家國產大模型廠商聚齊。也就是說，在釘釘，用戶可以按照自身需要切換AI大模型，除默認的通義外，首批可選擇MiniMax、月之暗面、智譜AI、獵戶星空、零一萬物、百川智能6家大模型，葉軍形容這是召喚神龍的“七顆龍珠”。不難看出，這是一場用戶與釘釘，大模型廠商與釘釘的雙向奔赴。關于前者，把選項集中一處，把選擇權交給用戶，讓“打工人”不用四處跳轉，省時省力；關于前后，大模型廠商在釘釘找到高頻、剛需場景，有助于兌現規模應用和模型能力迭代，構筑起業務運轉的閉環。畢竟，釘釘是一個有著7億用戶和數千萬企業級組織的平臺，容納了幾乎所有的真實業態，土壤不可謂不肥沃。在此處播種和耕耘，打撈屬于自己的用戶和客戶，底基優勢確鑿。比如，月之暗面大模型的長文本理解和輸出能力，天然與釘釘上需求最旺盛的工作信息總結、會議紀要和教育類的學習資料總結、教學輔助類場景吻合。二者強強聯合，能碰撞出廣闊的想象空間，也更輕松、保真地貼合用戶需求。05更開放的生態AI脈沖式生長至今，生態構建和支持舉足輕重，開放則是內核方法論。葉軍表示：“模型開放是釘釘生態開放戰略的再進一步。”為此，釘釘推出了三種合作與探索模式：釘釘的IM、文檔、音視頻等產品的AI能力主要由通義大模型支持。在這一布局上，其將結合其他各家大模型的特點，探索不同模型能力在產品和場景中的應用。釘釘向大模型生態伙伴開放AI助理（AIAgent）開發平臺。開發者在釘釘上創建AI助理時，除了默認的通義大模型外，還可以因人而異地擇錄不同廠商的大模型。針對客戶的個性化場景和需求，釘釘將與大模型廠商一起，為客戶定制適宜的智能化解決方案，并提供模型訓練調優、AI解決方案打造、AI定制應用開發等服務，還可進行模型的私有化部署。當前，釘釘生態伙伴總數超過5600家。其中，AI生態伙伴超過100家，包括MiniMax、有鹿機器人、強腦科技等。“我們希望打造中國最開放的AI生態。”葉軍這樣說道。其介紹到，過去一年，釘釘和生態伙伴深度集成的套件產品取得飛速發展。套件將生態伙伴的功能集成進釘釘自身產品中，為客戶提供統一無縫的使用體驗。截至五月底，釘釘套件的生態合作伙伴共計22家，近一年實現營收近1億元。有鹿機器人創始人陳俊波分享了有鹿與釘釘合作開發的具身智能Agent的過程。通過數據化、訓練和Agent化三個步驟，利用先進的大模型技術，顯著拔高工作效率，使得小團隊也能在極短時間內完成以往需要大量人力資源的任務。陳俊波強調，有鹿與釘釘一致的愿景是讓有鹿機器人這樣的具身智能Agent普及到每個角落，為釘釘的每一位客戶提供卓越的服務。寫在最后在6月26日的大會中，葉軍說到，“在當下的智能時代，可以預見到，會有一種更廣泛的協同將會出現。我們也確實需要去Reinvent（改造）我們的工作模式。”伴隨著AI“恒紀元”的到來和釘釘“AI全明星”登場，這種更廣泛的協同儼然從夢想照進現實。本文來源：Ｒ艾瑞網文章轉載于其他網絡，如有侵權請聯系我們及時刪除！
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09/30
解析中國軟件產業變遷：CRDE 智橙云 PLM 突破傳統 PLM 困境
近期，關于中國軟件產業的質疑聲不斷。然而，產業的發展是一個復雜的過程，受多種因素影響。本文將探討國產PLM廠商在市場中的表現，并分析其面臨的挑戰。中國軟件產業的發展歷程自1995年中國互聯網商用化以來，中國軟件產業經歷了快速發展。民營經濟的崛起，帶動了對軟件的巨大需求。然而，盜版問題和國際巨頭的進入，給中國軟件產業帶來了挑戰。2005年，中國軟件產業迎來第二次繁榮。以在線辦公為特征的辦公類軟件成為熱點。用友、金蝶等國內廠商在管理軟件領域取得了顯著成效。然而，2008年全球金融危機，以及國內外技術差距，使得中國軟件產業再次面臨困境。2015年，新的《國家安全法》發布，國產軟件迎來發展良機。大數據、云計算等技術的應用，為軟件廠商帶來了新的機遇。傳統PLM廠商面臨的挑戰在這一發展過程中，傳統PLM廠商面臨了多方面的挑戰：技術更新緩慢：難以跟上云計算、大數據、人工智能等最新技術趨勢。系統整合困難：存在信息孤島問題，影響數據流通和共享。用戶體驗不佳：用戶界面復雜，學習曲線陡峭。成本高昂：需要大量資金投入于軟件購買、硬件配置和維護。靈活性不足：難以滿足企業或項目的個性化需求。創新能力有限：長期依賴成熟產品，缺乏創新動力。市場適應性差：難以快速調整產品和服務以適應市場需求變化。數據安全和隱私問題：在數據保護方面存在安全隱患。服務和支持不足：客戶服務和技術支持可能不足。總結下來，首先是嚴重的“內卷化”競爭。中國軟件市場同類產品眾多，同質化競爭嚴重，導致價格戰頻發，利潤空間被壓縮。其次，企業數字化轉型需求個性化，使得軟件廠商長期處于外包商模式，缺乏核心技術和產品創新。再次，項目驅動下的產品無法輸出行業智慧。廠商通過服務客戶積累的是客戶案例，而非真正的產品。這導致產品設計和開發上的迷茫。此外，依賴SLG模式實現收入增長，導致銷售驅動而非產品價值驅動。政府工程“掃地僧”現象，使得軟件公司成為政府項目的執行者，而非創新者。最后，國內外技術代差加大，使得傳統PLM廠商在技術創新和應用上嚴重滯后。CRDE智橙云PLM的崛起相較于傳統PLM廠商，新一代云PLM正在成為新寵兒，而CRDE智橙云PLM的崛起，不僅是對傳統PLM模式的一次顛覆，更是對國產軟件自主創新能力的一次證明。它通過以下幾個方面實現了技術與服務的雙重突破：技術創新：CRDE智橙云PLM利用云計算、大數據等前沿技術，提供了一個高度集成的研發環境，實現了設計、仿真、制造和管理的無縫對接。功能全面：它整合了云上研發、數據管理、項目管理、溝通協同和知識復用等多個功能模塊，為企業提供了全面的"ALLINONE"研發解決方案。用戶體驗：CRDE智橙云PLM以其直觀的用戶界面和簡化的操作流程，大幅降低了用戶的學習成本，提高了研發效率。成本效益：通過SaaS模式，企業無需投入大量資金于硬件和軟件的購買與維護，即可享受到高質量的PLM服務。數據安全：CRDE智橙建立了多層防御體系，確保了用戶數據的安全性和完整性。站在新周期，CRDE智橙云PLM,它將繼續堅持創新驅動，不斷優化產品功能，提升服務質量。我們有理由相信，CRDE智橙將引領國產軟件走向更廣闊的舞臺，為中國軟件產業的崛起貢獻力量。本文來源：Ｒ艾瑞網文章轉載于其他網絡，如有侵權請聯系我們及時刪除！
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09/30
軟件正在我們眼前悄然被侵蝕
在數字化時代，軟件的穩定性與安全性構筑企業值得信賴的護城河。作為全球領先的軟件開發工具提供商，QtGroup正致力于通過其創新的AxivionSuite工具，助力企業在醫療器械、汽車等受高度監管領域精準識別或避免軟件侵蝕，確保軟件項目的長期可維護性和可擴展性。上海2024年9月3日/美通社/--就像巖石和山脈會受到自然侵蝕，今天的全球軟件也在遭受侵蝕。每天，開發者們都發現自己軟件的混亂程度越來越高，而這些軟件的架構卻鮮少有人清楚理解。隨著AI產業發展駛入“快車道”，我們幾乎沒有時間去理清這些混亂。近幾年，軟件頻繁出現問題。僅2023年，國內網購、網約車、社交應用等平臺或應用多次發生崩潰，引發媒體報道，甚至登上不同平臺的熱搜榜。在全球范圍，Crowdstrike軟件更新導致的"微軟藍屏"事件可能是今年最引人注目的一個。然而，開發者們卻在維持這個搖搖欲墜的紙牌屋上投入了大量時間。基于2，000多位美國、英國、法國、德國和新加坡開發者和行政高管的調研報告《開發者系數（TheDeveloperCoefficient）》指出，開發者每周平均工作41.1小時，其中三分之一的時間用于解決技術債務；超過40%的時間用于維護。這實際上反映出大量時間被用于非創新性工作。QtGroup的QA業務總監JuanRodriguez對此深感擔憂："我們目睹著軟件架構的逐漸衰敗，因為科技行業要求開發者不斷向前推進，譬如鋪設新的鐵軌，然而他們身后的鐵軌卻在逐漸崩潰。"什么是軟件侵蝕我們大多數人并沒有注意到軟件侵蝕。這是軟件內部結構的一種無形降級。它使得軟件的可讀性、可維護性、可擴展性和可復用性變得困難，甚至可能威脅到系統的功能安全。軟件開發是一個不斷累積的過程。新的依賴關系總是被引入到軟件的各個部分中。但有時候，新的代碼并非必要，反而使得代碼庫越來越臃腫，越來越難以理解、修改和維護。我們之所以稱之為DependencyHell（地獄依賴）并非沒有原因。在實施功能或修復錯誤時，弄清楚哪些更改是必要的需要極大耐心和技巧。軟件侵蝕的雪球效應添加功能和快捷方式會逐步增加軟件復雜性，每次迭代都在無形中侵蝕著軟件架構的完整性。開發者在工作流中添加了快捷方式，導致代碼庫日益臃腫。想要一個新的功能？有可能會因此破壞一些東西。如果重新設計產品的某個方面，可能會引發一系列破壞性反應，影響到其他原本相互獨立的團隊。每次改動都可能帶來意想不到的連鎖反應。開發者可能會因為額外的維護工作而感到沮喪，進而再次添加一個快捷方式。如此反復，直到代碼庫變得像極其不穩定的真人版疊疊樂游戲。每個人都害怕成為那個讓整個結構崩塌的人。這就是開發者在面對日益復雜的代碼庫時所面臨的挑戰。關注軟件侵蝕是為了長期保障您的軟件投資"這就是軟件侵蝕的本質，"QtGroup的JuanRodriguez總結道，"無處不在的復雜性使得即使是發布最簡單的新功能也變得痛苦無比。從長期來看，這種情況會對效率和可擴展性造成嚴重損害。"我們是否忘了測試左移？許多公司取了一種令人失望的"補救"措施。他們增加修復錯誤的時間，或者雇傭更多的QA工程師來減輕開發者負擔。然而，這些都只是在玩"打地鼠"游戲，新錯誤在被修復前并不存在，就像是用昂貴的創可貼來處理嚴重的傷口。更明智的做法應該是重新架構代碼庫。對于只有兩年代碼歷史的公司來說，這可能相對容易，但對于那些擁有二十年遺留代碼的公司呢？即便他們完成了這項艱巨的任務，如果第一次沒有真正吸取教訓，軟件侵蝕的循環就會再次開始。從開發者在維護上投入的時間來看，這些教訓似乎還沒有被充分吸取。軟件侵蝕的問題依然存在，我們甚至可以預見，AI代碼助手也面臨同樣的問題。除非每個行業都能自覺地從一開始就將QA緊密地融入到開發過程中。JuanRodriguez建議："從設計階段就開始考慮這些問題，而不是等到所有的代碼都寫完之后再開始。"在編寫新代碼的時候，就要運行靜態代碼分析和功能測試。即便已經做了所有這些事情，但效果并不理想。如果是這樣的話，那就回到起點，從宏觀層面去審視軟件架構，而不是只關注細節層次。架構是否達到預期？在產品中定義的第一個組件是什么？組件之間如何通信？當您運行靜態代碼分析并理解在哪里復制了代碼；當您運行架構并理解依賴關系在哪里；當您運行功能測試并獲得結果，您就開始理解了問題的所在。這并不是選擇其中一個或另一個的問題。所有的軟件產品最終都應該能夠從多種來源獲取洞察。只有這樣，才能回到起點，重新架構，以避免重蹈覆轍。"遺憾的是，似乎很少有人真正知道自己實施的架構是什么樣，"JuanRodriguez認為，"如果我們理解自己的軟件架構，那么新增任何功能，都可以根據自己對架構的理解來構建軟件。那時，就不再需要走捷徑了。"AxivionSuite:解決軟件侵蝕的利器AxivionSuite是QtGroup專為解決軟件侵蝕問題而設計的工具，通過靜態代碼分析、架構驗證和依賴關系管理，有效應對軟件架構侵蝕。它能自動檢測代碼中的潛在問題，確保代碼符合預期設計，避免架構偏離。通過對軟件架構的全面分析，AxivionSuite幫助開發者理解和修復架構中的違規行為，防止復雜性和依賴關系的增加。此外，AxivionSuite還提供實時反饋，幫助開發者在早期階段發現并修復錯誤，從而提高軟件的可維護性和可靠性，特別適用于醫療和汽車等對軟件質量要求高的行業。理解并解決軟件侵蝕問題，是每一個重視軟件質量的企業都應該關注的課題。AxivionSuite提供了強大工具，幫助企業從根本上解決這一問題。讓我們一起，構建更加穩定和高效的軟件系統。本文來源：36氪文章轉載于其他網絡，如有侵權請聯系我們及時刪除！
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09/14
垂直軟件，才是AI的終極未來
解鎖垂直AI落地的兩種路徑軟件，被看作是AI落地最重要的場景之一。紅杉資本曾提到，AI有可能用軟件取代服務，催生數十萬億美元的市場機會。盡管機會巨大，但對于AI軟件如何實現真正的落地，仍然沒有一個清晰路徑。關于這個問題，Bessemer在不久前提出了一個很有價值的觀點：垂直AI軟件將成為未來。說起Bessemer,熟悉SaaS行業的人可能并不陌生。它是美國SaaS領域最專業的投資機構之一，在過去10年投資了200多家SaaS企業。為了完整闡述“垂直AI軟件將成為未來”這一觀點，Bessemer發布了垂直AI路線圖，總共四個部分。本文是Bessemer的垂直AI路線圖的第一篇文章。在這篇文章中，Bessemer會分享其對以下問題的思考：垂直AI應用與傳統垂直SaaS的差異？為什么垂直AI能夠取得更大的成功？以及垂直AI究竟應該如何落地？01垂直AI的潛力正在顯現過去，SaaS的發展路徑大致可以分為兩種，橫向SaaS和縱向SaaS.所謂的橫向SaaS是指通過標準化的產品去覆蓋廣泛的市場。而縱向SaaS則可以理解為服務特定行業的軟件。在上一波，SaaS浪潮中，橫向SaaS確實遠遠領先于縱向SaaS.一個體現是，Salesforce上市比VeevaSystems早整整十年。前者是全球領先的SaaS服務商，而后者是服務醫療領域的SaaS巨頭。我們之所以對垂直AI產品的看好，是因為這些產品的早期數據很亮眼。從功能上看，大多數垂直AI軟件通常是對傳統SaaS產品（如果有的話）的補充，而不是取代現有產品。在數據方面，這批新的垂直AI軟件公司（成立時間為2019年至今）的平均合同價值(ACV)已經達到了傳統垂直SaaS軟件的80%。ACV是指一個客戶合同在一年內的總價值，它是評估SaaS公司收入和預測未來收入增長的重要指標之一。同時，這批新的垂直AI軟件公司還保持著400%的增速，以及約65%的毛利率。按這樣的增長速度，我們判斷，未來兩到三年內將至少出現五家年度經常性收入（ARR）超過1億美元的垂直AI公司，未來三年內將出現首家垂直AI軟件公司IPO.事實上，垂直AI公司的價值，已經通過并購開始體現。2023年，湯森路透以6.5億美元收購了CaseText,一年后，DocuSign以1.65億美元收購了Lexion.02垂直AI的三個價值支點為什么我們認為垂直AI能夠取得成功，源于主要有三個：1、擴大總目標市場(TAM)TAM,代表目標市場中有多少客戶需要相應的產品或服務。過去，軟件開發商一直致力于通過產品擴張，推動TAM擴張，而忽略了細分場景的價值。垂直AI的價值在于，通過AI擴大軟件服務的價值，進而解鎖了以前被認為規模太小而無法建立可持續SaaS業務的細分市場。以EvenUp為例，它可自動生成人身傷害律師的索賠信函，允許公司以更低的成本接收更多客戶（從而提高利潤）。EvenUp已經超越了傳統SaaSTAM,而傳統SaaSTAM只能提供改進索賠信函管理工作流程的解決方案。根據美國勞工統計局數據，軟件支出占美國GDP的1%，而商業和專業服務行業（主要從事重復性語言任務）占美國GDP的比重高達13%。我們預測，隨著垂直AI進入更多服務場景，并催生出獨特的新業務模式來服務這一類別，垂直AI的市值將至少是傳統垂直SaaS的10倍。2、解鎖新功能和垂直領域傳統垂直軟件取代了過時且繁瑣的系統，并將許多行業（比如酒店業）的業務形態帶入了線上。但并不是所有行業都愿意采用軟件。原因是，在許多情況下，單靠軟件解決方案的投資回報率不足以說服決策者，也不足以證明建立軟件系統所需基礎設施、培訓員工等前期成本是合理的。相比傳統垂直軟件，垂直AI公司能夠更徹底地改善工作流程，甚至還能完全接管部分工作。這讓垂直AI能夠進入很多傳統軟件無法進入的市場。我們注意到，很多行業的大型企業開始接受AI技術，甚至主動尋找AI工具，因為他們擔心競爭對手會搶先采用這些工具，從而超越他們。例如，在醫療保健行業，SaaS的交易周期非常長，供應商正在采用Abridge（將患者與醫生的對話轉化為臨床筆記）和ClinicalKeyAI（一個人工智能醫療搜索平臺）等AI解決方案來接管繁瑣的工作并支持臨床決策。再比如，律師事務所很少使用CRM,但現在他們也開始采用基于Co-Pilot（副駕駛）的解決方案來處理合同簽訂、需求摘要生成、案件接收和其他耗時任務。3、提供前所未有的價值未來，根據能力的不同，AI應用可以融入每個行業，從家庭服務到會計。不過，人工智能的潛在滲透率將因行業而異。最有可能誕生垂直AI公司的領域，是那些以前僅靠人力無法完成或成本太高的工作。一個常見的AI應用案例是，通過分析大量的數據，來簡化工作流程，甚至實現自動化。例如，AxionRay通過分析物聯網和遠程信息處理、現場故障、生產和供應商數據中的大量產品數據來幫助制造商。同樣，JusticeText會自動審查數百小時的攝像機鏡頭，以幫助公設辯護人建立案件——這對于律師在調查期間進行的工作非常耗時，也會分散他們建立案件的注意力。03垂直AI的兩種落地路徑上一波垂直SaaS的贏家，針對服務不足的特定市場創建了云平臺，并在平臺上添加了更多的集成產品和服務，最終為特定的垂直行業提供一體化解決方案。正如我們在之前所討論的，垂直AI企業可以通過更有效率的服務模式，在特定市場中獲得更大的TAM,因此他們不需要向傳統垂直SaaS公司那樣建立如此龐大的產品體系。事實上，已經有垂直AI初創公司，通過解決目標客戶的一兩個工作流程，就實現了可觀的回報。梳理這些案例后，我們將AI應用的工作流程分為兩類：核心工作流程和支持工作流程。先說核心工作流程，指的是工作的主要功能，比如投行人員的財務建模或律師的合同起草。從目前看，文本和數據工作最容易實現自動化。因此，用AI完成核心工作，更有可能發生在傳統辦公室里的工作，比如法律、財務等等，而不是需要大量體力勞動的行業（例如家庭服務和制造業）。例如，投資組合公司Fieldguide正在徹底改變審計師的核心工作流程，他們利用生成式AI提高了審計師的效率，從而顯著提高了審計師的生產力。當然，AI適不適合在核心工作流程應用，不僅要看工作內容，還要看客戶的意愿。在這方面，不同行業的情況會有很大差異。例如，投行人員可能會使用AI簡化PPT制造流程，但不太可能用AI語音向客戶進行演示，因為這個領域人際關系很重要。再說支持工作流程，指的是與工作或業務無關但仍必不可少的工作流程，比如牙醫的營銷和患者關系管理（即Weave）或托運人的貨運采購（即GoodShip）。支持性工作流程，可能是垂直AI更好的應用場景，他們扮演工作輔助的角色，處理那些煩心、冗雜的工作，從而讓人將更多的精力集中到更重要的事情上。比如，醫生既有治療患者的專業知識和興趣，但對做筆記和文書工作甚至訂購醫療用品不太感興趣。這就是為什么我們看到市場對支持性工作AI解決方案的需求很高。然而，利用AI解決支持工作流程并非沒有挑戰。首先，這些行業中許多技術領先的橫向企業已經開始將人工智能納入其平臺，而垂直AI初創公司需要提供更好的解決方案才能參與競爭。從好的方面來看，垂直特定的AI初創公司更有可能捕捉特定行業的精確需求，并與底層系統（如CRM）集成，進而創造一種新的體驗。而常規的AI解決方案很難做到。例如，專門為家庭服務構建的AI解決方案可以識別客戶的問題，并引導技術人員更快、更有效地修復太陽能電池板。而常規AI解決方案只能根據客戶的要求進行預約。無論是為核心工作流，還是支持工作流構建AI,創始人都需要具備良好的判斷力、對客戶需求的深刻理解、有效的反饋渠道以及對監管環境的清晰把握，以便尋找適合AI解決方案的特定行業和任務。本文來源：36氪文章轉載于其他網絡，如有侵權請聯系我們及時刪除！
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09/07
中煙創新低代碼開發平臺，數字化轉型的加速器
在數字化浪潮席卷全球的今天，企業如何快速響應市場變化、提升業務效率，成為了擺在每個企業面前的重大課題。而在這個背景下，低代碼開發平臺憑借其高效、靈活、易用的特點，成為了企業數字化轉型的重要推手。今天將為您揭示低代碼開發平臺的魅力所在，帶您走進數字化轉型的新時代。低代碼開發平臺：掀起企業開發新革命傳統的軟件開發模式往往需要大量的代碼編寫和調試工作，這不僅增加了開發成本，還延長了項目的交付周期。而低代碼開發平臺則通過預制的模塊和可視化的開發工具，讓開發者能夠用更少的代碼實現更多的功能，極大地提高了開發效率。此外，低代碼開發平臺還降低了技術門檻，使得非專業開發者也能參與到軟件開發中來。其憑借提供圖形化的界面設計以及模塊化的組件，讓開發者能夠借助簡單的拖、拉、拽等操作去達成應用開發，極大地降低了軟件開發的繁雜程度。這種高效的開發方式不但加快了應用程序的構建進程，還削減了開發所需的成本，給企業的數字化轉型給予了強有力的支撐。這種“全民開發”的模式不僅加速了項目的推進，還為企業培養了一批具備數字化技能的新型人才。低代碼開發平臺如何助力企業數字化轉型？在競爭激烈的市場環境中，企業需要快速響應市場變化，推出符合客戶需求的新產品。以往，由于軟件開發的復雜性和漫長周期，企業在應對市場變化時往往顯得力不從心，新產品的推出也常常受到時間的限制。而低代碼開發的快速高效特性為企業帶來了新的機遇。它使企業能夠迅速調整和優化應用程序，以適應不斷變化的市場需求和業務發展。通過大大縮短開發周期，企業能夠更快地將產品推向市場，搶占先機。這種加速產品上市時間的能力，為企業在激烈的市場競爭中贏得了寶貴的時間優勢，有助于提升企業的競爭力和市場占有率。提升業務效率對于企業而言，低代碼開發平臺具有顯著的優勢。利用這一平臺，企業能夠依據自身獨特的業務需求，獨立自主地開發出定制化的應用程序。這使得企業的業務流程能夠實現自動化和智能化的轉變。以往繁瑣的人工操作得以簡化，不僅大大提升了業務處理的效率，減少了時間成本，還顯著提高了處理的準確性，降低了出錯的幾率，從而為企業的發展提供了有力的支持，助力企業在激烈的市場競爭中占據更有利的位置。低運營成本低代碼開發平臺為企業帶來了成本上的優勢。它有效削減了傳統軟件開發里的冗余環節，大大降低了開發所需的成本。而且，因其能夠顯著提高業務效率，使得企業在運營過程中能減少資源浪費，進一步壓縮運營成本。這樣一來，企業的盈利能力得以增強，有更多的資金用于發展和創新，從而在市場競爭中更具活力和競爭力。隨著人工智能、大數據等技術的不斷發展，低代碼開發平臺將擁有更加廣闊的應用前景。未來，低代碼開發平臺將更加注重與這些新技術的融合，為企業提供更加智能化、個性化的開發體驗。同時，隨著越來越多的企業加入到數字化轉型的行列中來，低代碼開發平臺的市場規模也將不斷擴大。北京中煙創新科技有限公司（簡稱：中煙創新）借助自研低代碼智能開發平臺，在多個關鍵系統取得了很大的進步。在采購文件編制與審核方面，實現了更高效、更準確的操作；標書查重工作得以精準開展；智能合同審閱變得更加便捷可靠；智能稽核平臺使財務稽核提升了效率與精度；“一項一卷”全過程AI輔助審核更是為煙草監督管理發揮了重要作用。這些成果共同推動了企業數字化轉型向更深處發展。展望未來的技術革命，低代碼開發的重要性愈發凸顯。它將成為開發人員的得力伙伴，攜手應對各種挑戰和機遇。在探索未知的道路上，低代碼開發將助力開發人員以更高效的方式創新，為創造美好的未來貢獻力量。它將不斷拓展應用領域，提升技術水平，為各行各業帶來更多的可能性，共同開啟充滿希望和創新的新征程。本文來源：R艾瑞網文章轉載于其他網絡，如有侵權請聯系我們及時刪除！
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09/07
新質互聯網”解讀：新在哪里，利在何處？
日前舉辦的第三屆中國IPv6創新發展大會上，中國工程院院士鄔賀銓在演講中提出了一個新的概念——新質互聯網。何為新質互聯網？目前還沒有非常明確的定義，但和新質生產力有著脫不開的關系。傳統生產力往往通過線性的擴張實現經濟增長，新質生產力追求的則是通過技術和模式創新，推動經濟的跨越式發展。以跳躍式技術演進著稱的人工智能技術，被認為是發展新質生產力的主陣地。而貫穿算力生產、傳輸和應用全流程的網絡，在AI時代扮演了關鍵基礎設施技術底座的角色。特別是在AI已經成為經濟增長的基礎性力量，千行萬業都在發生深刻變化的背景下，互聯網技術需要同步創新升級，以滿足日益增長的智能化業務需求。由此引發的一個話題是：新質互聯網“新”在哪里，要解決哪些問題，都有哪些應用場景？01不只是新名詞，而是時代需求正如外界所熟知的，互聯網誕生于上世紀60年代末，距今已經有55年的歷史，核心基礎就是大名鼎鼎的IP協議，演進出了IPv4、IPv6、IPv6+等多個版本，早已像空氣和水一樣成為生活中不可或缺的一部分。既然互聯網并不是什么新技術，而且有著比較清晰的演變路線，鄔賀銓院士為何要提出“新質互聯網”這個新名詞呢？因為在大模型主導的智能化浪潮下，現有的網絡技術已經無法滿足新的需求，甚至已經在某種程度上成了AI發展和應用的瓶頸。直接的例子就是大模型訓練。目前主流大模型的參數量已經達到萬億，訓練的數據量從幾TB增長到了幾十TB,對算力的需求也從千卡擴大到了萬卡。為了滿足龐大的算力缺口，國內在建的智算中心已經有上百個，通過算力網絡將各個智算中心連接起來，以滿足持續增長的算力需求，業已成為行業內外的共識，網絡層面的種種不足也因此被暴露了出來。比如網絡吞吐效率的下降。以外界熱議的50萬卡集群為例，僅僅是網絡拓撲由二層變成了三層，路徑數就從450萬陡增至300億。倘若不在算法和協議上的創新，傳統哈希算法在三層網絡調度情況下，整網的有效吞吐率將從50%下降到20%，極大影響算力效率。再比如網絡運力和丟包現象。目前智算業務90%的流量為“大象流”，即每條流達到10個G乃至以上。但傳統網絡由于負載均衡問題，只能發揮25%的網絡實際運力，會造成50%的算力資源閑置；且傳統網絡在跨域協同訓練時，丟包的敏感度比平時提升了百倍，0.1%的丟包就會導致訓練效率降低50%，導致算力資源的浪費。以及愈演愈烈的網絡安全告警。進入智能化時代，攻擊和防御的對抗也在不斷升級。AI被黑客用于攻擊后，每年新增1億以上新的病毒變種，而且10秒鐘就能夠發起組織大量的僵尸阻擊，發起T級別以上的DDOS攻擊。面對每天10萬次以上的安全告警，人工處理的方式已經疲于應對，90%以上的告警由于人工的限制，無法及時發現安全隱患。同樣被網絡制約的還有消費端。無論是生成式AI催生出的AIAgent需求，視頻會議、元宇宙、云游戲等新業態，還是自動駕駛、智能制造等業務，很多體驗需要保障時延在20毫秒以內。就像“忽冷忽熱”的XR,每一次有新產品出現時，都會吸引不少用戶的興趣，可時延超過20毫秒就會出現眩暈，一次次因為網絡“澆滅”了消費熱情。上述提到的，僅僅是智能化轉型中遇到的冰山一角。只有網絡吞吐率低、可靠性差、安全隱患多、時延高等問題被徹底解決，才會讓生產力有新的飛躍。正如鄔賀銓院士在演講中所強調的：“新質互聯網的提出是對接時代需求的深刻回應，不僅是對IPv6的進一步升級，還是面對智能時代的全面創新。”02不是未來時，而是現在進行時未來的技術無法解決眼下的問題，所以在“新質互聯網”的技術方向上，鄔賀銓院士的初衷并非是顛覆現有的技術，理性地呼吁大家在現有IPv6的方向上持續創新，賦予新的能力和內涵，探索新的創新空間。也就是說，“新質互聯網”并不是一種未來時，而是根植新質生產力需求、解決當下網絡痛點的現在進行時。其中比較鮮明的技術方向就是IPv6+。只是當前IPv6+的重心是網絡感知業務、優化信道、適應運營商的業務需求，尚未完全賦能于實體產業。這或許是鄔賀銓院士提出“新質互聯網”的另一重原因，呼吁業界回歸互聯網創新，在網絡層做更大的文章。比較樂觀的是，國內的中國電信、中國移動、中國聯通、中國廣電均已大規模部署IPv6+相關技術。截止到2024年5月底，我國IPv6活躍用戶數已達7.94億，政府、金融、能源、交通、教育、醫療、制造等多個行業和企業已經規模化部署了IPv6+網絡。期間遇到了許多舊技術解決不了的問題，正嘗試用新技術和新思路去解決。針對智算中心算力利用率低的問題，中國移動提出了“以網強算”的思路，基于全調度以太網技術方案構建新型智算中心網絡：在高帶寬方面，提出將800GE作為智算中心組網的重要代際節點；在高性能方面，創新了以太網轉發機制，實現了高精度負載均衡、網絡層原生無損及低延遲……預計在萬卡集群上，可以提高25%的算力性能。針對跨域協同訓練的傳輸問題，中國移動、中國電信和中國聯通均提出了“廣域高吞吐”相關技術，基于協議層的創新，將窗口的觸發機制、新型的傳輸協議、擁塞算法等進行組合，并先后完成了技術的驗證。以中國移動為例，將貴州天眼采集的數據傳輸到北京計算，中間跨越2200公里的距離，依然能夠實現6.2Gbps的穩定傳輸。針對產業端和消費端普遍關心的時延問題，中國移動和中國聯動正在攻關算力路由。由于計算時延和網絡時延同量級，僅在網絡層優化，很難將時延控制在20毫秒以內。算力路由的方案是將算力的因子引入路由中，改變過去只以距離向量來計算，而是加入算力因子、多維信息進行路由聯合優化，通過算網融合進一步優化時延。可以看到，除了自身網絡和業務發展需求，三大運營商均已聚焦產業趨勢，攻克核心技術。不只是運營商，參與其中的還有設備商、互聯網企業、應用提供商、終端制造商等等。一個不應被忽略的信息是，就在第三屆中國IPv6創新發展大會的“IPv6+”創新發展分論壇上，中國信息通信研究院、中國電信研究院、中國移動研究院、中國聯通研究院、華為、國家信息中心、中國石油、國網信通、中國科學院等聯合啟動了“新質互聯網創新發展計劃”，將深入挖掘技術需求、探索技術方向、推動技術標準。言外之意，圍繞新質互聯網的創新和探索，產業界正在合力驅動，不斷為新質生產力注入新動能。03新路標已定，創新正照進現實按照技術創新的一般規律，大多始于需求驅動，然后在價值被驗證后逐步規模化應用。沿循這樣的軌跡，當“新質互聯網”成為網絡演進的新路標，各種創新將如繁花綻放，改變每一個人的生活方式。至少就現階段來看，“新質互聯網”的技術創新和落地部署正在有條不紊的進行，價值也已經在一些場景被驗證。作為首家推進IPv6+和SRv6試點部署的大型國有銀行，中國銀行將“新質互聯網”的部署和創新提升到了金融科技戰略高度，建立了一個靈活、高效、智能的網絡架構，通過動態算路、動態感知、多重防御等手段，實現了網絡資源帶寬的動態優化配置，并確保了時延、敏感業務的高效運行。同為“新質互聯網創新發展研究計劃”參與方的國家電網，2021年就建成了以IPv6為架構的業務承載網，將SRv6、SDN等新技術應用到電力數據網中。對內實現了國家電網3D數據中心和27家省市數據中心的高速互聯；對外重構了CDN加速網絡及智能DNS系統，降低了用戶訪問的路徑和時延。像中國銀行、國家電網一樣的企業還有很多，他們走在數智化轉型的最前沿，最早認識到了新質互聯網的價值。倘若將智能化比作一臺汽車的話，算力、算法和數據構成了汽車的引擎，網絡就是它的動力傳輸系統，如果動力傳輸系統太落后，即使是再強勁的引擎，汽車也跑不快。理解了這一點，就不難讀懂中國銀行、國家電網等企業搶先布局的原因，同時也提供了一個窺探新質互聯網應用場景的窗口。借用中國信通院技術與標準研究所副所長曹薊光的觀點，新質互聯網的應用場景主要有兩個：第一，實現高質量的算力和數據。新質互聯網將打破網絡吞吐率、運力、丟包率等瓶頸，一些碎片化的算力將化零為整，極大地提升算力的利用率，降低算力成本，加快智能制造、機器人、自動駕駛等新業態的普及。第二，高性能連接新的網絡實體。從以前的聯人、聯物，到聯接更多的數字人和智能體。可以想象，一個人可能有多個智能體在云端為他服務，安排他的衣食住行并控制預算，全方位提升生活與工作的效率和舒適度。由此再來理解“新質互聯網”的價值，既是新質生產力，也在適配不同行業的業務承載需求，支撐各行各業的數智化轉型。一張高速、高效、靈活、智能的網絡，和大模型、芯片、大數據等“根技術”一樣，是人們進入智能化時代不可或缺的基石，煥發創新活力是必由之路。04寫在最后互聯網誕生至今的55年里，核心技術沒有發生太大的變化，現在已然到了和AI結合向新質互聯網演進的關鍵節點。既是機遇，也是挑戰。需要產業上下游在設備、協議、管控、安全等多維度持續協同創新，滿足更多的業務訴求，挖掘更多的應用場景，以技術為橋梁，開啟智能化時代的網絡新篇章。本文來源：R艾瑞網文章轉載于其他網絡，如有侵權請聯系我們及時刪除！
