向AI索要生产力，炎黄盈动发布企业级AI Copilot

    “企业数智化转型过程中，需要的AI能力不仅仅是简单的一问一答。” 

       炎黄盈动创始人兼CEO刘金柱一针见血地指出企业借助AI转型升级中的痛点所在，而这也是大模型落地的难点之一。

       历经2023年惨烈的“百模大战”之后，今年AI市场的重心转向大模型应用的落地、商业模式、治理、可持续等方面。

       和市场大热的AI Agent在引领智能化进程中扮演“主驾驶”角色不同，AI Copilot更专注于辅助和增强人类的能力，它以副驾驶的身份指引工作流程，提供精准的支持与指导。

       不过，受限于大模型的自身特性，无论是AI Copilot还是AI Agent，二者在C端落地尚存在难度，更何况是对准确性、稳定性以及安全性等方面要求苛刻的企业市场。

       甲子光年智库认为，当下的市场正处于AI Agent商业类产品爆发的前夜，市场需要给AI Agent更多的空间，AI Agent也需要不断地进行探索。

1.企业级市场对AI生产力的探索

       围绕AI Copilot以及AI Agent在企业的落地，国内外厂商纷纷开启了探索之路。

       以几家国际巨头为例，Salesforce将Einstein Copilot用于整个Salesforce产品套件中，帮助企业决策、改善客户体验；Oracle宣布将生成式AI功能集成到全部云服务OCI的技术堆栈，其AI Agents服务主打数据查询场景；今年6月，微软宣布将GPT的重点转移到商业和企业场景上，并将停止对消费者版Copilot的GPT支持。

       不难看出，企业对AI的本质需求，是借助AI Copilot以及AI Agent，把这些智能化的工具转化为企业生产、经营所需的生产力。而且这个生产力是多方面的，面向不同身份需要展现不同的能力。

       例如，AI要面向开发人员展示出更高的开发效率、更低错误率的开发生产力；面向IT和数字化人才提供低门槛甚至无门槛的创新应用搭建生产力；面向业务人员提供对应技能经验的专业生产力；面向各部门管理人员提供简单、便捷的数据分析、辅助决策生产力；面向企业高管与企业主提供高效、精细化的组织管理、流程管理、业务运营生产力。

       对于这些不同层面的AI生产力需求，炎黄盈动正走出一条有着浓浓自身基因的企业级AI Copilot路：持续探索AIGC与低代码的融合，向AI索要生产力，赋能不同角色人员、不同规模企业。

       7月11日，炎黄盈动正式发布AI Copilot新品。

       甲子光年看到，炎黄盈动AI Copilot智能助理，定位于企业级低/无代码AI应用构建平台，通过将生成式AI融入到组织和流程，从而开启业务的智能化，最终助力企业实现数智化转型的目标。

       由于目前AI Agent仍处于前期探索阶段，加之业内对AI Agent的市场概念与学术概念出现混淆感和分歧，部分Copilot产品在结果上也可作为Agent模式的产品出现。

       从此定义上看，同时支持嵌入（Embedded）、独立对话（Standalone）和智能体（Agent）三种模式的炎黄盈动AI Copilot新品，是炎黄盈动在企业级市场AI Agent方面的探索与落地，也为低/无代码与AI的进一步融合打下范例。

2.AIGC+低/无代码，企业落地AI Copilot的更优解

       毫无疑问，在“上云用数赋智”、“数字中国”建设等相关政策引领下，过去几年，企业数字化转型已进入深水区，去年大模型的兴起更让企业数字化转型迈向数智化转型。

       在此过程中，以低/无代码为代表的新兴技术，凭借在开发方式、开发效率、面向群体等方面的创新，不仅提升了企业数智化转型的效率，同时降低了企业数智化转型的门槛。

       但我们也必须意识到，企业数智化转型过程中，仍存在着不少难题。

       比如，低/无代码仍然存在一些局限性。虽然降低了开发门槛，但并非没有开发门槛，仍然需要一定的编程、数据建模、系统搭建能力。

       再比如，AI在企业的实际性落地问题。

       刘金柱表示：“过去一年我们看似觉得AI已经在改变世界了，但实际上在企业侧还是静悄悄的，原因在于仍存在4个问题制约着AI成为企业的生产力。”

       具体来看，这4个问题第一是价值，即如何验证AI的商业价值，是生成文字、图片、视频、代码还是靠其他？第二是成本，大模型和AI应用构建范式更新迭代快，如何持续衡量ROI？第三是AI治理，如何控制AI的风险，数据准确度、数据安全、隐私等？第四是落地路线，面对企业内部成百上千的系统，如何实施和改造智能化升级，明确AI落地的架构？

       那么，有没有一种方式，可以很好地发挥大模型的特性，同时结合低/无代码的优势，从而加速AI Copilot在企业落地的脚步，助力企业数智化转型？

       答案其实就是“AIGC+低/无代码”！

       毋庸置疑，AIGC与低/无代码是一对天然互补的组合，虽然AIGC不能生成工程级代码，但生成高质量的DSL没有问题。

       同时，AIGC可以弥补非专业开发者在流程设计、建模等方面的不足，其可以通过基于自然语言，或者图像识别的方式，自动识别草图、生成表单、页面等。

       AIGC可贯穿数据资产管理与软件开发全周期，赋能低/无代码产品，其价值不仅在于一步生成应用，还带来了更智能的交互方式。

       而炎黄盈动AI Copilot智能助理平台，便是炎黄盈动在AIGC与低/无代码融合方面的最新落地实践。

       “炎黄盈动AI Copilot通过将生成式AI与低/无代码技术融合，不仅大大降低了应用的开发门槛，同时实现生产力10倍的提升和成本5倍的降低。”刘金柱说。

3.从低代码+AI到AI+低代码，AI Copilot持续释放AI生产力

       据悉，炎黄盈动AI Copilot智能助理平台，是业内率先在企业落地AI Copilot，甚至AI Agent的成功案例之一。

       炎黄盈动之所以能率先卡位企业级AI Copilot，是其提前布局、稳扎稳打的结果。

       早在2023年3月国内“百模大战”刚刚开始时，炎黄盈动就正式对外发布国内首个AI低/无代码平台，开启低/无代码与AI生成应用融合的崭新阶段。

       以「易鲸云」低/无代码平台为例，用户只需输入想要的应用名称（如进销存），平台即可推理出与进销存相关的内容，自动组装一个完整应用，并可基于生成的应用二次搭建，持续迭代。对仍处于传统开发阶段的企业而言，这无疑实现了效率的提升。

       2023年9月，炎黄盈动推出AI Copilot for Builder，通过平台底座的构筑赋予AI低/无代码更多的对话式交互能力，辅助搭建更贴合用户需求的数字化应用。

       2023年11月，在平台底座能力初步完善后，炎黄盈动又将重心回到AI低/无代码产品上，推出AI辅助搭建助手，赋予了表单、流程、视图、图表智能识别指令，将AI全面嵌入其中，进一步提升应用搭建效率。

       不难发现，AI Copilot for Builder以及AI辅助搭建助手，已在企业中扮演着应用搭建助理的角色，无论是专业开发者还是普通业务人员，均可通过对话或者简单的操作搭建应用，直接帮助企业提升生产力。

       今天，炎黄盈动在企业业务智能化探索上迎来里程碑事件。

       刘金柱将这过去一年多的探索之旅形象表述为“钉子”和“锤子”的故事。

       “最初我们手里一把的‘钉子’需要AI化，后面需要‘锤子’把‘钉子’‘钉’得更深，当有了‘锤子’后我们继续造‘钉子’，现在我们希望把‘锤子’赋能给伙伴、客户。”

       这把“锤子”便是AI Copilot智能助理平台。

       AI Copilot定位于AI基础层与AI应用层的中间层，包括编排AI基础层组件生态（提示词、模型、记忆、知识、插件/Agent），接入企业私域数据、内部系统和身份，规划并调用工具/插件任务，对AI安全风险进行监控、审计、治理等。

       其价值在于消除底层大模型和AI应用技术栈的复杂、不确定性因素，同时帮助解决对接上层应用时面临的数据接入、系统集成、安全治理等专业问题。

       分别站在底层大模型厂商和上层合作伙伴或者最终客户的视角就会发现，AI Copilot智能助理平台可以让大模型厂商更加聚焦大模型本身能力和生态建设，与细分领域的AI中间层形成联合的AI设施解决方案；对合作伙伴或者最终客户而言，AI Copilot智能助理平台可以大幅降低AI在企业落地过程中的试错成本和技术路线风险。

       具体来看AI Copilot智能助理平台，具备快速验证、企业大脑、副驾驶、可嵌入/可独立、可解释/可审查五大特点，既可直接赋能最终客户业务智能化升级，亦可面向合作伙伴联合打造面向特定行业、特定场景的数智化解决方案。

       从功能上看，AI Copilot智能助理平台可以通过低/无代码搭建的方式，1分钟就可以构建一个简单的问答助理，并且基于客户的业务需求、已投资建设的软件系统资产，构建各类场景的业务智能助理。

       比如自动识别单据填单、通过对话形式生成图表、生成应用，又比如拥有人类专业技能的销售助理、采购助理、生产助理等。如同“不生产水，只做大自然的搬运工一样”，AI Copilot智能助理平台不具体面向某个单一业务场景，但可根据用户需求成为各类智能体。炎黄盈动官网和易鲸云网站均已开通AI Copilot预约体验通道。

       对企业而言， AI Copilot智能助理平台在各个流程、各类型数据中嵌入了AI能力，从而实现业务的智能化落地。借助AI Copilot智能助理平台，即便是业务人员也可做到几乎无门槛开发AI原生应用，这无疑将引领企业走向全员创新阶段。

       如此一来，炎黄盈动也达成了对不同角色人员、不同规模企业向AI索要生产力的承诺：

       开发者开发效率可以更高，bug更少，将更多精力投身于数智化人才工作中；IT和数字化人才通过上传图片、敲几行字、拖拉拽等极低门槛的方式搭建AI原生应用；管理者再也不用找专门的数据分析人员，通过对话便可完成数据分析、图表呈现；由此，企业的管理、运营效率自然大幅提升。

       不容回避的是，从微软推出Copilot，加上OpenAI推出GPTs，不论国外还是国外，开源还是闭源，市面上其实不乏AI Copilot产品，但真正能落地，并能进一步服务企业数智化转型的AI Copilot产品并不多。

       但炎黄盈动AI Copilot智能助理平台是其中一个。

       一方面，炎黄盈动AI Copilot本就面向企业级业务智能化而打造，并历经四次迭代，最终实现Embedded、Standalone、Agent三种模式的混合部署，支持一站式AI应用构建/测试/部署/运营/治理。这背后是炎黄盈动在业务流程领域20多年的持续深耕，与aPaaS低代码、bpmPaaS智能流程、iPaaS集成可自由组合，为大中型组织提供一体化的企业级PaaS能力。

       同期，炎黄盈动旗下面向成长型组织的「易鲸云」也推出了AI旗舰版，这使得炎黄盈动在满足企业不同发展阶段数字化转型需求的同时，并非靠AI Copilot智能助理平台单枪匹马的“厮杀”，而是各个产品线互相补充、共同助力，帮助用户和伙伴在应用搭建 、流程自动化、数据集成和AI智能业务创新方面，持续提升生产力。

       另一方面，AI落地过程中，治理、数据安全/隐私一直是业内关注的难点。

       炎黄盈动在业务流程领域的多年积淀使得其对数据管理有着深厚、独到的见解，这些能力体现到AI Copilot智能助理平台，便是炎黄盈动做到了可解释、可审查、逐层限定AI的任务规划路线，以及可监控、可迭代、可控制、责任到人的风险控制。

4.生态开放+价值闭环，加速普及业务智能化

       尽管炎黄盈动AI Copilot智能助理平台今天才刚刚发布，但其在内测阶段便已与伙伴合作探索业务智能化，在最终客户侧的落地也处于部署中。

       面向生态合作伙伴，炎黄盈动希望将AI Copilot智能助理平台这把“锤子”尽可能开放给上层ISV合作伙伴。

       一方面，炎黄盈动拥有二十年的平台技术打磨和数千家大型用户的服务经验，开放的AI Copilot智能助理平台已接入通义千问、智谱清言、百川、文心、豆包、星火、MiniMax、Moonshot、Azure OpenAI、Llama等二十余家业内流行的大模型，共同探索AI Copilot、AI Agent在企业场景的落地。

       另一方面，企业业务智能化的发展仍处于初期阶段，炎黄盈动在技术路线和商业上拥抱开放。围绕AI Copilot智能助理平台，正在与多家SaaS厂商或ISV伙伴共同探索AI Copilot在行业以及特定场景的落地，如与智能采购领域的SaaS伙伴合作探索共建智能客服方案，希望直接显示和提问匹配的精准回复；围绕建筑领域数字化，与建筑行业ISV伙伴探索建筑施工领域智能报价系统……

       面向企业用户，炎黄盈动正在为不同行业客户基于AI Copilot智能助理平台探索业务智能化落地。

       了解到，早在2023年3月，炎黄盈动主办的AI低代码极客挑战赛「SAP专场」中，选手们展示了AI生成业务应用与无代码实现SAP集成的数智化落地效果 。今天，炎黄盈动发布的AI Copilot，正作为企业AI生产力的加速器，帮助用户全面开启业务智能化。

       后续，围绕AI Copilot智能助理平台，炎黄盈动还将持续打磨“锤子”、钉牢“钉子”，在深化行业细分业务场景落地的同时，进一步拥抱生态合作，与客户、ISV伙伴、大模型厂商共创，推进企业级AI Copilot落地的价值赋能，探索AI 时代10倍+的生产力。