一、AI的趋势与发展

一夜之间，微软的AI全宇宙似乎已成型。

5月22日凌晨，在一年一度的2024微软Build大会上，微软CEO萨蒂亚·纳德拉一口气宣布了50多项AI能力更新，涵盖GPT-4o上云、自研Cobalt芯片、团队版Copilot、SOTA小模型等。

此次大会核心亮点有：

• 推出Team Copilot，将Copilot for Microsoft 365从幕后的个人AI助手，扩展为团队助手。Team Copilot能够在会议中担任会议主持人，管理会议议程、记录会议要点，也可以在聊天中作为协作者，跟踪行动项目、解决未决问题。
• 宣布GPT-4o可以在Azure AI Studio中使用，也可以作为API使用，这一多模态模型集成了文本、图像和音频处理，为生成式和对话式AI体验设定了新标准。
• 升级AI功能Copilot，支持与ERP、CRM软件无缝集成，全面打造行业解决方案。

与此同时，微软还建造了三个平台（Microsoft Copilot、Copilot 堆栈、Copilot+PC），进一步把AI的能力拉满了。

AI发展的这一年多，在万众期待下，GPT也毫不谦虚，大笔一挥便融入到了协同办公、绘画、IT编程等诸多领域，并在悄然间，进入了大众同样期待的低代码赛道，筹划着一轮新的变革。

在此背景下，低代码技术兴起也为AI应用落地提供了一条可行的路径。这其中，织信低代码团队一直紧跟趋势，于近期的版本中顺利推出了“AI助手”这一创新功能，在丰富平台功能的同时也拓宽了自身的应用领域，旨在为企业打通大模型应用的最后一公里。

二、AI在织信低代码平台中的应用实践

经过一年多的研究与实践，织信低代码结合AI技术的应用已经开始发挥超乎想象的作用，并在一些企业和组织中逐渐展现出了其实用价值。

比如，用户可以通过语言描述让AI自动构建数据图表、自动创建任务、智能完善商机信息，智能读取本地表格数据并进行智能分析，智能核算员工任务状况并分配任务等等。

这里挑几个比较典型的场景带大家感受一下。

1、智能数据补充

借助互联网平台（如天眼查、爱企查、企查查），获取商机线索中系统内原本没有的一些信息内容（像行业、产品赛道、注册资本、地址、规模等），对原本的商机进行信息补充。

例如在“客户管理场景”中，销售人员可以针对现有商机，通过调用网络查询的能力，让AI助手自动补充行业、主营业务、法人、注册资本等关键信息，快速丰富商机内容。

以往要实现这个功能，我们得申请IT资源，让开发人员花上个一两天时间来开发爬虫工具。而且，开发出来的爬虫工具也会比较固化，它必须是基于预设的规则和算法去执行，不能像AI一样去理解和处理网页内容，只能按照设定的模式进行抓取。爬取所得到的内容也比较粗略，容易出现乱码和错误，这样的内容即使拿到了，也需要我们另外对内容重新进行分析归类、细致甄别整理，很是费时费力。

而织信的AI助手不仅可以智能抓取信息，还能根据场景和实际需求灵活调整优化。相比爬虫工具，AI无需依赖网页结构，能更全面准确获取各种类型数据，包括复杂语境下的信息。同时，AI还能直接分析和处理抓取到的信息，自动完成分类整合，极大提高了效率和质量。比如在处理精准行业分析、全面客户信息整合等需深入理解语义和上下文的任务时，它优势明显，能为企业提供更有价值的信息。

2、智能内容分析

深度发挥AI智能语义分析能力，智能获取word、pdf、png等文档图片内容，并输入到系统中，降低基层员工的重复劳动工作。

例如在“人员入职管理”流程中，公司HR可以通过上传文档/图片内容，让织信AI助手进行内容识别，完成对员工信息档案等关键信息的录入。此功能大幅减少了以往HR需要逐一复制+粘贴的重复录入操作。

虽说以前也有一些技术（如OCR）可以实现类似效果，但OCR功能主要是对图像中的文字进行识别提取，它往往只能处理较为规范的文本，对于一些特殊字体、手写体或排版复杂的内容，识别准确率可能会大打折扣。比如在一些老旧文档或低质量扫描件中，OCR通常会把一些模糊的字符识别错误，在遇到艺术字或特殊装饰性字体的文档中，OCR也难以把握文字的形态。

而织信的AI助手能够深入理解文档图片中的语义信息，不仅能准确提取文字内容，还能根据语义进行分析和整合。它不受文档格式和内容复杂程度的限制，无论是word/pdf/png等材料内容，AI助手都能直接对获取到的内容进行分析处理，自动分类和整理，能为用户提供更全面、准确且有价值的信息，尤其在处理需要深度理解语义的任务时，优势更为明显。

3、智能快速算法

智能解析Excel表格内容，并对表格数据进行自动归类，形成可分析的关键指标。同时还可以让AI助手根据整理的数据内容直接生成相应的数据图表或分析结果。

例如在“企业业务运营场景”中，可直接调用文件上传功能，导入本地的Excel 表格，让AI助手智能识别数据内容，整理成数据概要。当我们关注表格中某个数据趋势时，可直接让AI根据上下文理解，自动生成所需的数据报表。

以往运营部门如果有一些数据处理和分析的需求，通常会让数据分析师或者技术部门预先进行算法研发。就像数据分析师，在接到任务后会先通过编写SQL来拉取数据，而后再将数据导出，接着通过Excel工具对相关数据进行整理排版，并利用函数公式计算出数据结果，最后还得运用图表功能选定数据源，设定数据的X/Y轴，最终才能得出想要的数据图表。

而有了织信AI助手后，就可以大大降低在数据分析方面对IT的需求，让AI自动生成数据图表，省去了过去写SQL拉数据再做分析或是配置临时性BI报表的环节，全面为数据分析岗位赋能。

以上这些看似细微的业务场景改进，不但显著提升了业务处理效率，更为重要的是，它们充分激活了企业最为宝贵的资源——数据，进而为企业带来了更为深远的影响。更为关键的是，织信AI助手的使用门槛并不高，只需要通过语言描述或简单的点击操作，就能完成以往较为耗时且需要通过计算才能获得的重复劳动工作。

三、写在最后：

AI大模型和低代码技术这两股看似不同却都备受瞩目的力量，正在共同助推数字化转型的浪潮。

早在2020年，织信团队就洞察到了这一趋势，并率先开启低代码战略，当时这一举动并未引起太多关注。然而，在AI时代的浪潮下，这一战略竟然意外地得到了AI技术的助力，使得低代码得到了飞速发展。尽管低代码在软件行业初期曾备受争议，但经过多年的发展，它已经逐渐在市场中占据了重要地位，尤其在制造、军工、金融等领域已得到了广泛应用。

与OpenAI主要关注 C 端市场不同，织信低代码的核心定位是在 B 端市场。作为一个应用搭建平台，在低代码战略的推动下，织信与众多企业携手共建，成功开发了上万个业务应用，不仅提升了企业整体的协同办公效率，还深入渗透到企业的各项业务中。

同时，织信低代码还为企业提供了丰富的组件工具和资源服务，有力地推动了低代码技术的普及和应用。低代码的普及为AI奠定了优良的“系统”和“数据”基础设施。AI时代本质上是在变革数据的产生和消费方式，而AI正在推动这一变革的逐步实现。

织信低代码研发的AI助手，不仅继承了大型模型的常识理解和生成能力，更重要的是，它能够与企业的业务应用、业务数据以及特定领域的知识实现无缝对接。这一特性使得传统应用软件能够快速融入AI助手的新颖界面和交互模式，极大地提升了用户体验和效率。

在未来的软件生态中，AI不仅会成为最上层与所有人交互的媒介，而且整个产业的发展，包括底层技术、商业模式、中间组件，甚至人们的生活习惯和行为，都将围绕AI进行转变。这也标志着AI时代的真正到来。此外，低代码与AI的结合无疑为推动软件平民化提供了重要途径。