AI赋能无代码将怎样“练成”？

ChatGPT爆⽕全⽹一段时间后，GPT4的发布再次打破普通人的认知。相比于chatGPT聊天式交互和生成答案，其背后的底层技术AIGC应用场景更加广泛。不管是头部厂商还是个人，都在考虑如何借助这项新技能实现跨越式发展。数睿数据也在思考无代码开发或者是软件工程（SE），如何结合AIGC技术实现新的转变。在过去3年里，smardaten已经构建了一套覆盖增强分析、自然语言处理、机器视觉的AI应用体系，比如根据图表或者数据生成一份分析报告，根据设计草图生成一张表单页面或大屏，依据组件属性自动生成虚拟数据等等。那么，当smardaten结合AIGC，究竟会碰撞出怎样的火花？一起来听听数睿数据AI智能工程中心的专家如何说。

AI赋能无代码将怎样“练成”？说起smardaten企业级无代码本身，远远不止于简单的页面拖拽、轻量表单流程，我们强调数据驱动，最大的核心能力在于底层数据能力构建以及基于数据的智能分析、可视化，进而结合业务场景的打造实现数用一体化。将AIGC融入数据、分析、应用这3个核心能力体系，我们致力于打造适配smardaten的AIGC能力框架。下面我们从典型的使用场景上来看一看，AIGC用于smardaten可能会带来哪些改变？

场景1：AIGC辅助应用构建

smardaten渴望为用户带来“才华与颜值”并存的应用，而大屏是应用展示的窗口。smardaten大屏集成卡片化设计理念，致力于为用户打造简单易用、时尚酷炫的大屏体验。随着AIGC的出现，大屏的构建不再满足于拖拉拽的形式，而是通过实时交互，结合用户反馈，自动生成想要的大屏效果，实现“所说即所得”。smardaten的易用性及智能化不仅局限于可视化大屏，还可基于丰富的行业积累，利用AIGC快速构建符合用户需求的特色应用，满足个性化需求，只需通过简单对话即可完成应用构建、流程创建及审批等。如输入“我想构建OA系统”，“我想申请调休”，“建一张我们公司本季度收入报表”等命令，聊天机器人自动解析语义，明确需求，与系统自动交互，打通数据完成所有操作。此外，AIGC在3D图像生成领域的能力也不容小觑，smardaten还将融入VR、数字人、数字孪生等技术，构建产品数字化模型，实现2D大屏转化为3D场景，通过手势与3D场景实时互动，打造全新的可视化交互体验。

场景2：AIGC强化决策生成

结合smardaten可视化能力和智能分析引擎，AIGC辅助smardaten自由探索数据，小白也能轻松玩转数据。数据分析人员最头疼的是分析无从下手，导致难以利用好数据决策。smardaten囊括常规数据分析、时空分析、根因分析、数据解读等多种高级分析能力，致力于实现对话式决策分析。不论是工业制造、金融银行等垂直领域，还是企业规划、项目管理等场景，基于数据及市场现状，决策分析可以为企业提出决策建议，帮助企业制定战略及措施。

场景3：AIGC助力数据驱动

很多行业数据在使用过程中存在数据量少、数据安全系数低等问题，如新冠病例数据涉及个人隐私安全，疫苗研发受限于数据的流通；自动驾驶数据量难以保证，模拟仿真无法确保效果等......smardaten融合AIGC数据合成技术很好的解决了以上难题，不仅可以有效保证数据安全，且可充分学习样本数据规律，极大缩短数据准备周期，使生成的数据“保质保量”。

场景4：AIGC唤醒文档创作

有人说，AI要是动起笔来，就没人类什么事了。现实却告诉我们，没有数据支撑的AI只会”一本正经的胡说八道“。smardaten背靠多年的项目经验，可提供大量解决方案作为AIGC的知识库，涉及智慧城市、工业制造、数字政府等数字化场景。用户通过AIGC加持的smardaten平台，仅需提出需求，即可生成相应解决方案。需要说明的是，AIGC生成文档不仅适用于解决方案，还可应用于各类软件应用构建中所需文档。此外，不仅限于文字描述，还包括跨模态文本生成，如根据文本描述生成页面图，又或基于已构建完成的页面表单，生成相应描述信息等，提高效率，大幅度缩短应用构建周期。

场景5：开发体验升级

作为与企业级无码化产品服务型厂商，更注重如何借助chatGPT技术为用户带来体验的全面升级。开发体验的关键在于提升操作流畅性和开发效率。在无代码构建场景中，借助chatGPT中的强化学习技术，通过不断学习各种开发行为，打造智能应用装配助手，在用户构建应用过程中针对逻辑编排、参数配置、样式设计等行为进行智能引导和配置建议，从而进一步降低开发难度。smardaten优势还在于各行各业解决方案及对应OA、ERP等系统的积累，这些积累将作为数据训练出基于无码化组件的GPT模型，帮助用户通过对话轻松完成从需求澄清、业务设计到功能开发的一站式体验。过往的软件交付流程通常为：用户需求澄清-解决方案构建-应用系统设计-应用系统开发/测试-应用上线，chatGPT底层技术让这一流程简化为：用户提出需求-应用自动构建/测试-应用上线。

场景6：打造无代码应用

GPT借助于chatGPT底层三大模型机制，smardaten结合平台自身特点，实现无码化平台GPT系列模型构建，如应用界面GPT、应用流程GPT等。应用构建的GPT模型第一阶段将企业级系统拆解为对应的功能，结合系统解决方案、需求文档等材料，得到预训练策略模型。第二阶段通过设计人员、架构人员等协同评分训练回报模型使其学习到最佳应用生成方案。第三阶段利用强化学习生成优质的应用界面或流程。总体来看，AI赋能无代码可以分为两个层面。第一个层面，“SEforAI”，通过无代码的软件开发降低AI的使用门槛。让所有用户可以基于平台享受到AI的便捷性。第二个层面则是反过来，“AIforSE”，核心是让无代码的开发过程本身也具备更加智能化的能力。降低过去需要经验丰富的工程师才能做到的软件开发门槛，让业务人员也能更快地用起来。将AIGC、chatGPT等引入都不是最终目的，而是借助更多的AI技术，持续迭代无码化能力，沉淀出行业领域的无码化GPT，或许能带来软件工程效能的巨大提升，最终实现全民化开发。