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雷达卡
到2026年，中国数智化转型市场规模预计将超过4.8万亿元。在政策支持与市场竞争的双重驱动下，企业已不再将数智化视为“可选项”，而是生存与发展的“必答题”。然而，现实情况却呈现出明显反差：超过七成的企业陷入“高投入、低成效”的困境。尽管业务系统覆盖生产、销售、管理全流程，系统采购预算年均增长超15%，但始终难以构建真正支撑决策的智能能力。传统开发模式与实际业务需求之间的结构性矛盾日益凸显。
一、效率滞后：项目节奏跟不上市场变化
在传统软件开发模式中，“项目制”流程环环相扣——从需求调研、方案评审、架构设计，到开发、联调、测试、上线，每一步都有规范，但也因此形成了长达150至180天的平均交付周期。某企业数字化部门的统计数据显示，从业务提报到系统可用，往往需要近半年时间。
这种节奏对于财务、行政等稳态业务尚可接受，但在消费、金融、零售等快速响应领域则严重脱节。例如，一场电商大促的筹备期可能仅有30天，利率政策调整需两周内完成响应，新渠道合作机会转瞬即逝。当业务端面临紧迫的市场窗口时，研发仍按既定流程推进，导致大量需求被搁置或延迟。
久而久之，业务部门视技术团队为“进度瓶颈”，而研发则认为业务“缺乏规划”，双方信任逐渐瓦解，进一步拉低整体运作效率。
二、数据割裂：信息孤岛阻碍智能分析
中大型企业在长期发展中积累了众多独立系统：总部使用SAP进行ERP管理，区域分公司依赖本地系统统计库存，门店通过POS记录销售，经销商则以Excel传递订单。这些系统各自为政，数据模型、接口标准和权限体系互不兼容，形成一个个“信息孤岛”。
某制造企业的内部数据显示，其分散在各类系统和表格中的数据总量超过50TB，但能够在统一视图下被调用分析的不足15TB，占比仅三成。这意味着大部分数据无法转化为有效资产。
例如，在尝试实现动态补货时，门店销售数据在POS系统，仓库库存在WMS，经销商订单藏于邮件附件，需专人耗时三天跨系统整合，等到数据齐备，最佳补货时机早已错过；在推进精细化营销时，客户消费行为与会员积分分属不同系统，无法构建完整的用户画像。许多企业虽高谈大模型与智能分析，实则仍在重复手工导出、导入的操作，数智化停留在表面。
[此处为图片1]三、协同断层：业务与技术之间存在表达鸿沟
一线业务人员最了解市场痛点——订货流程繁琐、促销政策落地困难，这些都是极具价值的优化方向。但他们普遍缺乏技术语言表达能力，难以将真实需求准确传递给研发团队。另一方面，技术人员虽精通代码与架构，却难以迅速掌握复杂的业务逻辑，比如不清楚“经销商分级授信”中“历史回款率”与“合作年限”的权重关系，也不熟悉“直播订货”带来的流量峰值特征。
既懂业务又懂技术的复合型人才极为稀缺，而企业内部有限的高级架构师和领域专家往往身兼多个项目，无法及时响应所有需求。某快消企业的业务需求池显示，超过40%的优化建议因“技术理解成本高”或“排期优先级低”而长期积压，最终不了了之。
破局之道：AI原生与产品化引擎的深度融合
面对效率、数据、协同三大困境，单纯的低代码工具或零散引入AI插件已无法解决问题。中国信通院近年研究表明，唯有将AI能力深度融入平台底层，构建具备工程化能力的“AI+低代码”体系，才能打通“需求—模型—应用”的闭环链路。
真正的AI原生并非“低代码+AI功能叠加”，而是将人工智能的语义理解、数据治理与动态优化能力嵌入平台每一层架构之中——从自然语言输入的需求转译，到流程运行中的智能适配，再到数据流转过程中的自动清洗与关联，AI成为贯穿全生命周期的“底层电流”。
这种原生化设计直击企业转型的核心痛点：当业务人员能用日常语言直接提出系统需求，当ERP、CRM、IoT中的碎片数据可自动整合为可用资产，当业务流程可根据外部环境实时调整，效率滞后、数据割裂、协同断层等问题才有望从根本上化解。
实现这一目标的关键，在于一个强大的企业级产品化引擎。它不是单一工具，而是集成了AI原生能力、沉淀业务知识资产、支撑全链路协作的“数字中枢”。正是这个中枢，推动数智化从碎片化尝试走向体系化落地，让技术真正服务于业务增长。
要突破当前面临的三重困境，仅仅优化传统的开发流程已难以奏效。真正的出路在于构建“AI+低代码”的工程化能力体系，通过智能编排、模型驱动与生态互联，打通从“需求—模型—应用”的完整闭环。数式Oinone的核心定位正是打造企业级产品化引擎，致力于将企业在各类项目中积累的零散业务能力，逐步沉淀为可复用、可管理的产品化资产，并在此基础上深度融合AI技术，实现从需求提出到应用落地的全链路高效协同。其设计初衷并非仅提升开发速度，而是直击数字化转型中的深层次痛点，提供系统性解决方案。
[此处为图片1]
AI原生低代码的技术底层逻辑
当人们谈及AI原生低代码时，往往首先关注是否能通过自然语言生成界面或代码。这一方向固然具有吸引力，但如果仅停留于表层交互，很容易陷入“看起来炫酷、实际难落地”的困局。真正意义上的AI Native（AI原生），绝不是简单地在现有系统上叠加AI功能模块，而是将人工智能的思维范式和核心能力深度融入平台架构、开发流程与底层能力之中，实现“AI即基础设施”的根本性变革。
数式Oinone对AI Native的探索正源于此本质认知，构建了一套区别于“低代码+AI插件”模式的技术架构。它并非在传统低代码平台上外挂AI组件，而是让AI成为贯穿开发全流程、支撑复杂企业场景的“原生驱动力”。衡量平台价值的关键，不仅在于AI在整个开发周期中的渗透广度，更在于这种渗透是否建立在AI Native的架构基础之上，以及平台本身是否具备承载企业级复杂度的能力底座。
AI在开发全周期的深度渗透
需求阶段：打破业务与技术的语言鸿沟
在传统模式下，业务需求常依赖冗长的PRD文档、微信群聊和会议沟通进行传递，信息在多次转述中不断损耗。而AI原生低代码的突破点，在于实现“语义理解深度”与“领域模型联动”的融合。数式Oinone通过内置多行业业务语义知识库与预构建领域模型库，使平台能够超越简单的文本解析。
当业务人员以自然语言描述需求时，例如：“要做一个渠道订货系统，日常订货、直播订货、线下订货都要在一个入口完成，经销商和终端门店可以在同一个平台完成全流程”，平台会启动三重处理机制：
- 首先识别“渠道订货”这一核心场景，调用分销领域的预训练语义模型；
- 其次提取“多端整合”“全流程在线”等关键诉求，映射为“订单聚合”“权限隔离”“交易闭环”等结构化业务能力；
- 最终输出的不仅是“订单、库存、价格”等数据模型草稿，还会自动关联如经销商分级、促销规则适配等隐性业务逻辑，并与企业已有分销系统的模型结构对齐。
这一过程确保了需求转译的完整性与技术落地的可行性，使原始业务意图直接转化为可复用的模型资产，而非停留在碎片化的页面原型层面。
逻辑编排阶段：从静态定义到动态智能演进
传统低代码平台的流程编排本质上是“可视化的代码固化”，任何策略变更都需要人工修改流程图并发布新版本，灵活性差、维护成本高。而数式Oinone的AI原生架构则实现了“流程运行数据”与“AI分析引擎”的深度融合。
平台持续记录流程执行过程中的全量数据，包括节点耗时、异常触发频率、规则匹配度等指标，结合大模型的时序分析能力与规则引擎的联动机制，自动生成“流程优化建议”与“动态适配方案”。
举例来说，若某品牌的直播订货流程频繁因“库存不足”导致订单被驳回，Oinone的AI引擎将自动分析库存查询与订单提交之间的时序关系，建议插入“预占库存”中间节点，并基于历史销售数据智能推荐“库存预警阈值”的配置参数。对于不同区域经销商的审批流程，平台还能根据销售规模、信用等级等维度，动态调整审批层级与流转条件，无需人工逐一设置。
这种由AI Native驱动的编排方式，使得业务流程不再是僵化的“固定线路”，而是具备自适应能力的“智能链路”。对于数式Oinone这类产品化引擎而言，这一步尤为关键——它实现了“标准化”与“灵活性”的有机平衡。模块的复用不再依赖人工判断，而是由AI基于具体业务场景自动推荐适配方案；规则的治理也通过数据反馈形成闭环，真正推动产品化能力深入到日常业务执行之中。
在AI原生低代码的架构体系中，集成适配的核心目标是构建“统一的AI能力生态与标准化调用机制”，使各类AI模型和业务系统能够像“数字积木”一样自由组合、灵活调用。传统低代码平台主要聚焦于接口层面的连通性，而AI Native则进一步解决了AI模型在异构环境下的兼容性、能力抽象的标准化以及调用过程的轻量化问题——这正是数式Oinone重点打造的技术优势所在。
平台通过自研的AI能力网关，实现了对多种类型AI模型的统一接入与管理，涵盖公有大模型（如DeepSeek）、企业私有部署模型以及垂直领域的小型专用模型。无论这些模型基于何种训练框架或运行环境，均可通过一套标准的能力描述协议，被转化为平台可识别、可编排的“能力单元”。[此处为图片1]
Oinone提供的AI Native集成设计器支持多模态能力的可视化流程编排。例如，在渠道订货系统的开发中，业务人员无需编写代码，只需拖拽“AI图像识别”模块，即可实现经销商上传订货单照片后的自动信息提取；再添加“AI语义分析”组件，则能完成客户咨询内容的智能分类与工单自动分派。在这种模式下，AI模型不再是以“黑盒”形式存在的技术组件，而是如同ERP、CRM等传统系统一样，成为可通过低代码方式快速嵌入业务流程的“原生功能模块”。
类似MCP（模型能力协议）所倡导的理念——即“AI世界的USB标准”——在Oinone的设计中体现为三大核心原则：能力描述的标准化、认证授权的统一化、调用链路的轻量化。这一架构确保了来自不同来源的AI能力可以与现有业务系统无缝协同，真正释放AI对业务流程的深度赋能潜力。
数据中枢：支撑AI决策的高质量底座
多源数据引擎作为AI Native架构的“数据神经中枢”，其关键作用在于为上层AI能力提供高质量、可解释且实时更新的业务数据支持。仅仅实现多个数据库的连接已无法满足需求，真正的挑战在于如何让数据具备“AI就绪”的特性。这也是数式Oinone在数据治理层面实现差异化突破的重点方向。
平台依托统一的数据建模体系，不仅能够整合来自ERP、CRM、WMS、MES、IoT设备及第三方系统的多源异构数据，还能利用AI算法自动执行数据清洗、格式归一化以及实体关系识别等复杂任务。比如，在处理跨系统的客户信息时，AI引擎会依据“企业名称”“统一社会信用代码”等关键字段进行智能匹配，消除重复记录并补全缺失属性；对于IoT设备上报的实时库存数据，系统则采用时序预测模型识别并过滤异常波动，保障数据准确性。
在此基础上，引擎进一步将原始数据转化为带有明确业务语义的事实集合。例如，将“订单金额”“付款时间”“商品类别”等多个维度字段联合分析后，标记为“高价值订单”或“滞销商品”等具有实际意义的业务实体，从而使AI模型不仅能读取数据，更能理解其背后的商业逻辑。[此处为图片2]
在分销、渠道管理及供应链协同等典型场景中，Oinone正是通过这种AI驱动的数据治理机制，将原本分散于各系统的“订单流、库存状态、价格策略”等核心字段，汇聚成统一的“分销业务数据资产”，为后续的智能流程优化、动态报表生成与精准营销推荐提供了坚实可靠的数据基础。
权限与租户治理的智能化演进
AI Native对企业级能力的支持还体现在权限管理和多租户治理体系的升级上，具体表现为“权限的智能适配”与“动态访问控制”，在保障安全性的前提下显著提升组织协作效率。
面对集团、事业群、子公司、区域机构、项目团队和岗位角色等多层次组织结构，传统的静态权限配置方式往往导致配置冗余或权限不足的问题。数式Oinone引入AI原生权限机制，结合“角色画像”与“行为分析”技术，实现权限的智能分配与动态调整。
系统根据用户的岗位职责、历史操作轨迹及其参与的业务场景，构建个性化的权限画像，自动设定其数据可见范围和操作权限等级。当用户因岗位变动或临时委派参与新项目时，AI引擎能够实时感知其角色变化，并触发权限的动态扩展或回收。例如，某区域销售经理临时负责全国直播订货活动时，平台将自动授予其查看全国经销商数据的临时权限，待项目结束后自动恢复原有区域限制。
这种由AI驱动的权限管理模式，既满足了集团层面统一管控的要求，又兼顾了区域运营中的灵活适配需要，有效规避了人工配置带来的延迟与错误风险。
同时，Oinone的多租户治理能力也深度融合了AI Native特性。通过智能资源隔离算法，平台可在同一技术架构下为不同租户分配独立的模型运行空间与数据存储资源，在确保数据隔离与安全合规的前提下，最大化地实现计算资源的共享与复用，全面支撑多租户、多项目、多版本并行运作的复杂企业环境。[此处为图片3]
AI原生低代码在关键行业的落地，离不开信创合规的深度适配。对于金融、能源、央企及国企等对安全与自主可控要求极高的领域而言，平台不仅需要兼容国产芯片、操作系统和数据库，其内嵌的AI能力还必须满足“可审计、低延迟、自主可控”的核心标准。数式Oinone聚焦于“AI能力与信创环境的深度融合”，从两个维度推进AI Native架构的国产化演进。
首先，在底层技术层面，Oinone对核心AI引擎进行了国产化重构，确保模型训练与推理过程可在飞腾、鲲鹏等国产芯片上高效运行，并已完成与麒麟、统信等主流国产操作系统的兼容性认证，实现全链路运行于信创基础之上。[此处为图片1]
其次，在合规治理方面，平台构建了“AI操作全链路审计体系”。通过对模型调用、数据流转、权限变更等关键行为的日志记录与智能分析，实现全过程可追溯，有效支撑行业监管与内部审计需求。同时，针对信创环境下资源利用率偏低的问题，Oinone引入“资源智能调度”机制，根据实际业务负载动态分配CPU与GPU资源，在保障AI推理性能的同时显著降低硬件投入成本。
这些技术积累使Oinone的AI原生能力不仅具备高稳定性，更能在合规性、安全性、可持续运营等方面满足关键行业的长期使用要求，成为企业数智化转型中值得信赖的技术底座。
从本质上看，AI原生低代码的核心在于以AI为驱动力，重新定义开发流程与业务逻辑之间的关系。数式Oinone通过全周期AI渗透，打破传统模式下“需求—设计—编码”依赖人工转译的瓶颈；同时依托企业级AI Native架构，既支持复杂业务场景的灵活扩展，又兼顾安全与合规管控。当AI深度融入开发全生命周期，并与企业级平台能力融合，低代码便不再只是生成界面的工具，而是演变为推动产品化能力沉淀的引擎。
这种由AI Native驱动的架构革新，构成了数式Oinone区别于传统低代码平台的核心壁垒，也是其能够服务得力集团、云南中烟等大型企业的根本原因。
真正的数智化成效，最终需通过具体业务场景来验证。在分销体系优化与营销运营中台重建这两类典型应用中，产品化引擎的价值得到了充分展现。通过剖析实际转型路径，可以更清晰地理解技术如何解决现实问题，以及产品化平台与传统工具的本质差异。
得力集团：F2B2b分销网络升级
作为办公用品与学生文具领域的领军企业，得力集团已建立起覆盖全国的庞大分销网络——拥有170多个分销分公司、超2万家签约经销商以及逾10万家零售终端。然而，随着直播电商、社区团购等新兴渠道兴起，原有分销体系暴露出明显短板：经销商需在多个系统间切换处理日常订货与直播订单，门店依赖业务员线下传达促销政策，总部难以实时掌握各渠道销售动态。由此导致订单延迟、信息失真等问题频发，精细化管理难以推进。
面对这一挑战，得力的目标并非简单上线一个新系统，而是打造一套能贯通F2B与B2b全链路的分销产品化底座，实现订货统一入口、数据实时同步与业务在线协同。
在此过程中，数式Oinone作为核心引擎，支撑起一站式分销平台的快速构建。公开资料显示，借助Oinone的低代码能力，得力在两个多月内即完成平台上线，整合日常订货、直播订货与线下交易三大入口，彻底改变以往项目制交付周期长、响应慢的局面。
该成果的背后，是产品化引擎的综合技术能力体现：围绕订单、库存、价格、促销、授信、结算等核心模块，抽象出标准化的领域模型——例如将“经销商分级”转化为包含合作年限、回款率、年进货额等指标的结构化模型；利用可视化组件快速搭建前端界面，避免重复编码；通过集成开发能力无缝对接现有ERP系统，实现财务与库存数据的实时联动；结合低无一体架构与应用级弹性扩容机制，保障大促期间系统稳定运行，并为后续拓展促销组合策略、区域差异化运营等功能预留空间。
这一从能力沉淀到敏捷落地的完整闭环，正是产品化引擎区别于通用工具的关键所在。
行业客户营销与运营中台重构
在烟草、快消等行业中，营销模式的数字化转型需求日益凸显。以云南中烟为例，其营销网络遍布全国多个省份，各区域存在显著差异化的运营策略——某些省份侧重于终端陈列推广，而另一些则聚焦消费券发放等促销手段。与此同时，总部仍需对整体营销策略的执行进度与效果进行统一把控。在传统作业模式下，政策传递依赖线下会议，销售数据通过Excel手工汇总，不仅效率低下，还容易出现统计偏差和信息滞后。
借助“营销中台+移动办公+低代码”的融合架构，复杂的营销流程被拆解为标准化的目标设定、计划制定、活动执行与反馈收集模块，并通过移动端实现全流程在线化管理。区域营销人员可在统一框架内，根据本地市场特点灵活调整推广节奏与活动细节；总部则可通过后台系统实时监控各地执行情况，包括活动参与人数、销售额变化、费用使用进度等关键指标。这种“标准框架+本地适配”的运作机制，背后依托的是强大的产品化引擎支持——既保障了跨区域的数据互通与模型统一，又具备足够的配置灵活性以应对多样化场景需求。
[此处为图片1]从得力、云南中烟等多个行业实践案例中提炼共性经验，可以清晰看到数式Oinone所体现的三大核心价值，它们并非孤立存在，而是相互支撑、有机整合：
聚焦企业级产品化能力构建
软件厂商与ISV普遍面临一个困境：标准化产品难以完全匹配客户个性化需求，而定制开发的功能又无法有效沉淀复用，导致研发资源分散、成本居高不下。针对这一痛点，数式Oinone的核心思路是将研发重心回归到产品本身的打磨与能力积累上。通过建立统一的领域模型和可复用组件库，使定制开发转变为标品能力的灵活组合，而非重复造轮子。相比传统低代码平台更强调技术实现层面的便捷性，Oinone更注重产品化体系的实际落地，确保每一次开发都能成为组织能力的一部分沉淀。
推动标准化研发体系升级
基于底层架构所提供的抽象能力与模块化设计支持，数式Oinone为企业从“项目制”向“产品化”转型提供了切实可行的技术路径。相较于仅适用于轻量级定制的平台，其标准化研发体系更具弹性，能够在统一技术架构下支撑高频迭代，实现降本增效的同时保障系统一致性与可维护性。
实现敏捷交付与一体化运维
在交付环节，平台通过强大的二次开发能力快速响应客户需求。同时，采用“标品与定制分离”的架构设计，实现了核心功能升级与客户专属代码之间的隔离。这不仅保障了主版本的持续演进，也提升了交付质量与后续维护效率，为规模化复制和长期运营提供了坚实的技术基础。
这些价值并非停留在理念层面，已在实际工程中转化为具体实践：一套统一架构同时承载标准功能与定制扩展，避免系统碎片化；一套模型体系贯穿业务需求、技术实现与应用运行全过程，消除信息断层；一套方法论将单次项目成果转化为可复用的产品资产，显著降低后续开发投入。正是这种由“项目驱动”转向“产品驱动”的范式变革，成为突破数智化落地瓶颈的关键所在。
[此处为图片2]值得一提的是，数式Oinone在AI集成方向上的选择也体现出差异化战略。它并未将重点放在设计器与大模型交互的视觉化演示上，而是致力于夯实底层能力：以统一方式接入各类主流大模型（如DeepSeek）以及企业自建模型，并在此基础上提供AI集成设计器。用户可通过该工具完成模型选择、参数调优及多模态能力编排，真正将AI能力内嵌于产品化引擎之中，而非作为外挂式的智能插件独立运行。
面向2025年企业选型：应关注产品化引擎而非单一功能
随着2026年的临近，若企业在评估低代码或AI技术时，仍停留在“能否用自然语言生成页面”或“是否能自动写几行代码”这类表层功能，显然已落后于时代。真正决定企业数字化成败的，是三项更深层的能力：AI的深度融合度、系统的广泛集成能力，以及在真实业务场景中的落地厚度。更重要的是，平台是否能够承担起企业级产品化引擎的角色。
从AI深度来看，Oinone已形成清晰的技术路径——将AI作为底层支撑能力。一方面，通过AI大模型集成设计器兼容公有云大模型与私有部署模型；另一方面，将AI能力渗透至设计、开发、运维等多个环节，实现模型驱动页面生成、流程编排、逻辑处理乃至数据结构定义，推动“从模型出发，架构即开发”理念的逐步落地。
从集成广度来看，Oinone将低代码平台、无代码平台、集成开发平台与AI大模型开发平台视为四大核心支柱，借助统一连接器与集成设计器，将ERP、CRM、IoT设备、第三方服务及AI模型纳入同一治理框架。这对于分销、供应链、生产制造等涉及多系统协同的复杂场景尤为重要。
从落地厚度来看，得力的一站式分销平台便是典型代表。在渠道数智化建设、复杂业务系统搭建、大客户服务等场景中，Oinone已在多个行业积累了成熟的产品化经验。例如，将“订单处理”“库存预警”“经销商管理”等高频功能沉淀为标准化组件，已在快消、建材等行业实现快速复用。连续多年入选权威行业榜单并荣获低代码企业Top50等认可，标志着其已从单一项目工具进化为支撑企业核心业务运行的产品化基础设施。在日均百万级订单处理、峰值千万级用户并发访问的真实场景中，完成了对性能、稳定性与扩展性的全面验证。
因此，对于正在规划数智化路径的企业而言，核心问题早已不再是“要不要上低代码”或“要不要加AI功能”，而是：
在未来三到五年间，企业是否能够构建出一套稳定且可持续的产品化引擎，将成为决定其数智化转型成败的关键。这套引擎需支撑所有核心业务系统运行于统一的模型、规则与交付体系之上，并能同时兼顾标准化研发流程与敏捷交付节奏的需求。更重要的是，人工智能不应仅作为外围辅助工具存在，而应深度融入引擎架构之中，成为驱动系统演进的核心动力之一。
当企业对长期可用的技术底座提出明确诉求时，“企业级产品化引擎：通过低代码实现标准化研发与敏捷交付的一体化平台”这一理念便展现出显著价值。该模式已在得力等典型项目中落地验证，形成了一套兼具技术可行性与业务适配性的实施路径，为破解当前数智化进程中常见的效率瓶颈与协同障碍提供了切实可行的解决方案。
[此处为图片1]
从深层次来看，企业推进数智化转型的核心目标已不再局限于“引入工具解决局部问题”，而是转向“建立体系以支撑端到端的能力闭环”。在这一背景下，产品化引擎的作用日益凸显。它能够以一体化架构应对三大关键挑战：一是通过标准化的研发范式，将原本长达半年的交付周期缩短至数月；二是借助统一的数据模型，把原本孤立分散的信息资源转化为可共享、可调用的企业级数据资产；三是依托低代码开发环境，使业务侧需求无需经过复杂的技术翻译即可快速上线。
着眼于未来发展，此类引擎所积累的模块化组件和可复用能力将持续降低企业的整体研发投入。其原生支持AI的能力结构，使得新出现的大模型技术可以灵活对接不同业务场景。同时，多租户治理机制、信创兼容性设计等功能，也为企业在规模扩张过程中满足合规要求提供了有力支撑。
对于身处数字经济浪潮中的各类组织而言，这样的一体化引擎不仅是突破当下转型困局的有效抓手，更是构筑可持续竞争优势的战略基础设施。其在多个行业实践中的成功应用，已经充分印证了其在数智化进程中的核心地位与广泛适用性。
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