如何破解软件定制交付的 " 时间、成本、质量 " 不可能三角。

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" 帮我生成一套 MES 系统，具备设备监控、生产追溯等功能模块。" 短短 10 余分钟后，AI 开发助手就能将一个菜单层清晰、功能完整、界面直观的业务系统呈现在眼前。

过去 AI 自动生成软件系统似乎是不敢想象、也几乎是不可能的事，但如今用户却能真实获得带演示数据的可运行系统原型，下一步的开发交付将更简单。

2025 年，在产业数智化持续迈进深水区的当下，AI 大模型的企业级落地备受期待。

AI 工程化落地的三大难题

软件开发，往往是一个漫长的旅程。AI 结合软件开发的工程化落地，更是一个复杂的系统性工程。

据不完全统计，在所有落地 AI 的企业中，仅有 35% 的 AI 项目可以做到规模化应用，大部分企业仍然处于试点状态。过去一年，伴随生成式 AI 技术的突破性发展，软件工程领域涌现出诸多聚焦 "AI 重塑开发 " 的创新产品：AI 生成设计文档、AI 生成原型页面、AI 生成代码等。

但软件定制开发存在一些 " 先天性问题 "，如工具差异、流程多、协同难等，让 AI 能力散落于孤立环节，难以支撑企业级交付。

AI 工程化落地究竟有哪些难题？首先，自然语言需求到可执行代码的转化仍存在歧义性，AI 难以精准理解复杂业务逻辑和隐性约束。其次，AI 生成的代码或模块难以融入企业现有技术栈（如遗留系统、微服务架构），引发兼容性风险和运维负担。最后，训练数据与业务场景脱节，且缺乏持续反馈机制，导致模型在真实环境中性能衰减。AI 大模型的资源消耗与实时性矛盾突出，难以实现规模化部署。

为此，统一开发范式可能是 AI 工程化落地最重要的技术基础，通过融合 AI 与 " 需求→设计→开发→测试 " 的全链路工具底座，能够重构传统开发流程，支持不同角色在统一语言环境进行协同，基于统一平台沉淀领域知识，赋能 AI 理解业务上下文。只有技术、流程、生态三者协同，才能让 AI 从 " 体验性工具 " 进化为 " 生产力引擎 "。

所以，一体化协同开发平台，或许能让 AI 有更好的发挥余地。

数睿数据近期正式发布 smardaten 2.0 —— AI 驱动全场景智能开发，正在给出一个 AI 工程化落地新思路。

一体化开发底座 ，成为 AI 落地的天然土壤

数睿数据始终致力于破解三大核心难题：" 如何把应用软件交付效率再提升五倍？"" 如何实现数据的快速使用，让人人尽享数据价值？"   这不仅是技术追求，更是驱动公司发展的根本命题。

数睿数据从早年大数据平台起家，是国内最早做大数据的团队之一，也是 hadoop 社区早期主要贡献者。正是源于 " 让业务更快上线，让数据更快使用 " 的初心，数睿数据引入无代码开发能力，形成下有数据支撑、上有应用运行的数用一体化平台 smardaten，为企业数字化实现场景价值闭环。

然而，不同于常规低代码平台，也显著区别于传统 BI 工具、报表平台或数据中台，smardaten 面向的是全流程的软件定制开发，历经数年的持续迭代，smardaten 已演进为一个成熟的一体化开发平台，完整支持从需求调研、软件设计、功能开发到测试、运维的全生命周期。基于统一开发范式，它重塑了无代码软件工程的实践，实现软件交付的数倍提速。

目前，数睿数据典型客户超 500 家，涵盖头部软件企业、中大型政企客户以及运营商等，超过 3 万多用户基于 smardaten 平台开发和交付应用，包括产品经理、项目经理、需求分析师、测试、开发和运维人员等，成为软件企业交付部门和政企 IT 部门不可或缺的数字化开发基座。

作为数睿数据的核心产品，IDC 评价 smardaten 为 " 业界唯一支持软件工程全生命周期的无代码平台 "。

面对去年生成式 AI 的浪潮，" 如何打造真正可用的端到端 Agent 产品 " ——成为了数睿数据新的命题。2024 年数睿数据就开发出了 Agent 平台，但没有跟随市场立即发布，因为那时还没有达到贯穿全流程开发的目标。正如数睿数据创始人穆鸿所言：" 技术不是最重要的，更重要的是场景和应用，是真正可控的端到端 Agent 产品。"

基于 smardaten 一体化开发底座提供的先天优势，无代码范式与全流程开发的无缝衔接为 AI 提供了理想的落地环境，平台沉淀的海量场景模型和数据模型成为 AI 大模型训练的宝贵资源。这使得 AI 能够深度融入开发的每一个环节，最终催生出真正实用、可控、高质量的端到端 Agent 产品，实现规模化场景落地。

smardaten2.0 的诞生，正是这一战略的成果体现。以 "AI+ 数据 + 无代码 " 为核心，将深厚的软件工程积淀、强大的数据工程能力与前沿的生成式 AI 进行深度融合。开发者可以通过自然语言交互进行对应的如智慧园区、工业制造等场景的软件设计，极大提高工作效率。

如果说一体化无代码平台将软件开发效率提升 5 倍，那么 AI 的加持，则有望将应用软件的整体交付效率再提升五倍，带来十倍级的突破。

"AI+ 无代码 + 数据 "  ，引爆软件生产力

当然，由于企业级软件的复杂性，AI 生成的初始版本系统仍需结合具体场景调整，通过与平台里的 AI 开发助手进行多轮对话，辅以人工方式进行细节微调，大幅减少重复配置开发的工作，实现精准适配。

从 smardaten1.0 到 2.0，最核心的价值在于智能性和即时性：输入需求文档，几分钟内即可生成匹配度高达 95% 的应用系统原型，将原本需数百人月的构建周期极速压缩。更关键的是，非技术人员也能深度参与，这种 " 立等可见 " 的体验具有极强的说服力。整个流程由 AI 驱动，在预设框架内按步生成功能设计、数据结构、应用框架与基础配置，屏蔽了技术细节，真正实现 " 所想即所得 " 的开发体验。

然而，AI 在软件开发交付领域的价值落地，核心挑战在于业务场景的精准识别与转化。这要求深厚的行业知识沉淀，并对 AI 进行持续的业务训练，绝非易事。

smardaten2.0 的破局关键，在于对行业 Know-How 的工程化封装，将隐性行业知识转化为可调用的工程组件。依托多年开发实践，梳理软件交付各环节及特殊场景流程，形成内置的标准化框架，完成数据清洗标注、知识库构建等 Agent 训练，为 Agent " 深度理解 " 用户开发需求成为可能。这凝练了业务流程、合规要求与最佳实践，相当于给 AI 配置了一个 " 业务搭档 "，不让 AI 天马行空的任意发散，保障生成软件的可靠性与业务契合度。

数字化场景的另一个关键要素就是数据，数用分离在过去很长时间都是信息化建设的典型模式，导致系统隔离、数据孤岛。作为大数据起家的领先无代码厂商，数睿数据并没有忽视数据数据与数据价值应用需求，smardaten 主张的核心理念就是 " 数用一体 "，将数据与业务互相融合，实现数据驱动应用构建、并在应用中沉淀数据。

在这个过程中，smardaten 攻克了 AI 生成企业级应用的三大关键瓶颈：让抽象需求精准落地为复杂界面、让业务数据自动转化为决策洞察、让行业知识沉淀为可复用资产。通过将界面工程、数据智能与领域知识融合为统一架构，构建了 " 需求→设计→开发→部署 " 的全链路能力，具备企业级应用技术基础——可扩展的技术架构、可追溯的数据血缘、可迭代的业务逻辑，AI 驱动动软件生产力成为现实。

在本次 AI 升级之前，smardaten 已初步取得了智能软件工厂的规模化经营成果：一个几乎没有程序员的创新交付组织，在 4 年里成功完成工业制造、数字政务、能源电力等 10 多个领域近 500+ 项目交付，平均交付效率提升 65% 以上。

如今 smardaten2.0 更将效能推向新高，比如在需求调研阶段，基于 AI 智能助手，可以做到软件原型绘制效率提升 80%，单个中等复杂度功能模块的需求确认周期从平均 3 天大幅压缩至仅需 4 小时。

智能软件工厂也正以这种颠覆性效能，重塑软件定制领域的生产逻辑，对软件定制领域带来爆发性的冲击。

双引擎赋能：全民开发的确定性红利

未来十年，AI 竞争力的核心将从算法创新转向工业级交付能力。

面对各行业数智化需求的剧变，软件供需双方对高效开发与落地的渴求愈发迫切。唯有借助 AI 的生产力与创新力，企业才能在竞争中赢得先机。

然而，供需之间始终横亘着难以调和的矛盾，软件定制交付的 " 时间、成本、质量 " 不可能三角始让双方长期处于对立。其根源在于业务需求的复杂多变与传统交付模式的低效迟滞之间的鸿沟。

数睿数据在商业模式上，也打造独有的双引擎模式：同时赋能作为供方的软件企业与作为需方的政企客户。为软件企业，它构建 " 经济价值闭环 "，打造增长引擎；为政企客户，它直击 " 定制难、用数难 " 的窘境，赋予 " 技术自主可控 " 能力，驱动业务创新。

引擎一：重塑软件企业增长范式

面向软件企业，大到运营商专业公司、行业头部软企，小到一些个体开发者，都可以借助 smardaten 进行开发交付和产品研发。软件企业可将 smardaten 的全部或部分能力（如数据能力）嵌入自有产品进行架构整合，以降低自研成本，并通过快速拓展新的产品或解决方案快速覆盖新市场。

比如某政务领域 ISV 客户，通过与 smardaten 集成打造 ABI 智能可视化开发交付平台，并在 2 个月内持续交付 15 个业务场景。当客户用 smardaten 创建应用并开始赚钱时，产品的价值变得显而易见，付费就成为自然选择。

随着平台 AI 能力全面升级，软件企业能够在原有高效能开发之上，通过自定义 Agent 开发和行业知识库构建（如政务规则模板、工业质检流程），进一步提高开发效率、加速业务创新，极速响应市场业务需求。从 " 卖功能模块 " 转型为 " 卖确定性交付能力 "，借助 AI 工程化落地加速业务转型升级、实现规模化增收。

引擎二：激活企业技术主权，加速业务创新

AI 驱动的全场景智能开发能力，也将对工业企业、央国企等大型终端客户带来全新价值体验。这类客户有着更加复杂且个性的业务需求。以往，一个新的业务创意从提出到最终上线，往往需要经历多层审批、跨部门协作、技术开发等多个环节，耗时数月甚至更久，严重制约了企业对市场机遇的把握。

smardaten 一体化平台与 AI 的结合打破了传统业务创新中繁琐的流程和漫长的周期。现在，借助平台丰富的业务模板、AI 辅助的快速开发能力以及高效的协同机制，" 从创意到上线 " 的周期被显著缩短。IT 部门不再是业务创新的瓶颈，反而成为了敏捷支撑的中坚力量，让企业能够在瞬息万变的市场中迅速响应新需求、推出新产品和服务，抢占市场先机。

去年，数睿数据帮助某头部造船企业 IT 部门，通过认证体系培养 10 余人开发团队，自主开发人员管理等 10 余个业务系统。在起初的几个月，数睿数据软件工厂也直接为其交付能源管理、设备管理等多个复杂业务系统。有了 AI 的加持，应用上线周期将再次缩短数倍。

当业务与 IT 的技术隔阂几乎全面打破，IT 部门能够专注于企业级核心系统构建，全面打通各部门业务数据和流程。从应用开发上线、到数据分析挖掘，AI 全场景渗透，企业数字化生产力将得到突破性提升。

smardaten 一体化平台让政企客户正经历着深刻转变：破解数字化建设困局，企业真正掌握从开发、运维到知识产权的全链路自主权。重构 IT 价值，优化 IT 支出结构，破解数字化 " 高投资、低收益 " 的怪圈。

smardaten2.0 的出现，不仅是工具升级，更是一场产业生产关系的重构。它打破传统软件与数据应用的桎梏，让技术爆发力转化为可规模化的商业生命力，同步解决软件企业业务增收与甲方技术主权的核心诉求。

双引擎驱动的本质，是通过平台化能力让供需双方共享 AI 工程化的确定性红利，在数字化的深水区开辟共赢之路。

© 本文为数智前线（szqx1991）原创内容

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