生成式 AI 的爆髮式發展，讓 “AI 重塑軟件開發” 成為行業熱詞。但熱鬧背後，多數解決方案仍停留在 “局部效率優化”—— 有的能生成代碼片段卻難落地成可用系統，有的能提升開發效率卻解決不了數據孤島問題。
數睿數據近期正式推出 smardaten2.0，此一體化平台通過AI與無代碼的結合，在原有的軟件開發全流程能力之上，實現了“需求→設計→開發→測試→運維”的智能化技能融入，大大減少人工拖拽配置、進一步縮減應用開發周期，讓AI賦能企業級生產交付。
這場變革的核心，是數睿數據用 10 年軟件工程與數據工程積澱，將 AI 創新轉化為 “可落地的生產力”—— 不是追逐 AI 概念，而是讓技術真正解決企業 “定製難、用數慢、價值模糊” 的核心困境。
從工具到生態：
smardaten2.0 的 “數智一體化” 突破
數睿數據並非 “AI 熱潮的跟風者”。早在 2020 年，其初代產品就已融入 AI 能力；2024 年，smardaten 作為 “唯一支持軟件工程全生命周期的無代碼平台” 入駐 IDC 亞太低無代碼象限。而 2.0 版本的突破，在於將 “AI、數據、無代碼” 從 “技術疊加” 升級為 “共生體系”。
在此之前，數睿數據從大數據平台起家，核心團隊是Hadoop社區早期主要貢獻者。正是源於“讓業務更快上線，讓數據更快更好使用”的初心，數睿數據引入無代碼開發能力，形成下有數據支撐、上有應用運行的數用一體化平台smardaten，為企業數字化實現場景價值閉環。
然而，smardaten不同於常規低代碼平台，它面向的是全流程的軟件定製開發，完整支持從需求調研、軟件設計、功能開發到測試、運維的全生命周期。
因此，當smardaten2.0融入生成式AI能力後，將AI從“單點工具”升級為“貫穿軟件工程全鏈路”，將數據模型和軟件流程進行了深層打通，而且通過AI進行統一調用，可幫助企業實現端到端軟件開發交付。
它最直觀的魔力是 “所想即所得”：業務人員藉助AI提出 “需要一套設備監控 MES 系統”，10 分鐘後，一個包含數據看板、設備狀態預警、生產追溯功能的應用就已生成。
其底層邏輯是：AI 驅動的全流程自動化，平台已預設了工業、政務等多行業的業務框架，能自動生成功能設計、數據結構、交互界面，完全屏蔽代碼開發、服務器配置等技術細節。
其實要做到這點最困難的是，不僅要基於技術層面，完成一系列諸如數據清洗標註、知識庫構建、提示詞工程等Agent訓練和構建環節，更需要團隊對軟件交付的不同環節，以及其在各種特殊場景下的流程有足夠清晰的梳理。
這正是數睿數據的核心優勢。
依託 smardaten 平台的深度實踐，從需求調研到開發部署的每個環節，從通用場景到行業特殊流程的規則梳理，數睿數據早已完成了對軟件交付全流程的拆解與場景化沉澱。
這些經驗已轉化為平台內置的標準化流程框架與知識庫，為AI“深度理解”軟件交付提供了堅實支撐。通過層層遞進的賦能體系，精準破解企業“定製難、用數慢”的核心瓶頸。
三大核心能力：
讓技術為業務 “秒級響應”
儘管基於AI的軟件開發工具日益增多，smardaten2.0的核心競爭力不在於AI技術的絕對領先，而在於藉助AI大模型和生成能力，解決軟件開發和數據使用中的全場景需求，形成從需求、落地到價值的閉環。
軟件快速定製：從 “抽象需求” 到 “可用系統”
傳統開發中，“業務藍圖→可用系統” 是道鴻溝：設計師構建的原型要靠手工開發還原，交互邏輯、數據關聯常出現偏差，反覆溝通耗費的時間，可能占項目周期的 40%。
而smardaten2.0通過訓練海量業務場景、解決方案和真實系統，讓AI能快速解析用戶需求，並轉化為 “可操作的動態界面”。例如，工業企業需要 “設備管理系統”，可通過對話讓AI直接生成粗框架原型，或輸入需求文檔生成更全面的業務原型。隨後，用戶可藉助AI智能開發助手進行邏輯調整與樣式優化。
軟件從需求到系統成型，最快僅需3天，上線周期可縮短至過去的1/3。在數字化需求多變的如今，大大提高應用開發效率，IT和業務人員都能參與業務構建，實現對業務的高效支撐。
數據快速使用：從 “數據孤島” 到 “決策洞察”
企業數據資源像沉睡的礦藏：ERP、CRM、MES 等系統數據割裂，數據治理與使用往往脫節，BI與治理能力分離。例如分析 “營銷投入與營收關係”，IT人員要先花 1天從各系統導出數據、清洗格式、建立關聯，業務人員再進行進一步統計分析，效率低下、業務被頻繁耽擱。
smardaten2.0 在數據層面重點攻克跨系統數據抽取、主動治理和智能分析應用等場景。它融合多模態大模型技術：一方面能自動解讀表格、圖表中的業務語義，比如從 “設備維修記錄” 中識別 “故障類型”“停機時長” 等關鍵指標；另一方面能將自然語言需求轉化為數據指令，比如輸入 “分析近 3 個月華南區域客單價變化”，系統會自動關聯銷售、區域、時間等數據維度，生成帶決策建議的可視化報告。
更關鍵的是 “主動數據治理” 能力：藉助專家庫的打造，當數據質量標準不一（如，格式混亂、字段缺失），系統能一鍵匹配 “原始數據與目標資產”，將原本 3 個月的治理工作壓縮到 1 周，讓 “臟數據” 快速變成 “可用資產”。
知識沉澱與復用：從 “單次開發” 到 “資產沉澱”
企業最怕 “重複造輪子”：應用層面，重複構建相似系統，不僅成本資源浪費，還給員工增加學習使用成本。數據層面，應用分散導致數據孤島，數據難以高效用於業務決策。
smardaten2.0 的解法是 “行業知識工程化”：提供多種可復用資產，用戶可 ——
- 行業數據模型：在平台中預置工業、醫療等大量數據模型， 如製造業“設備運維指標體系”、醫療“罕見病特徵”，涵蓋字段、邏輯、合規。可實現智能模型推薦、自動清洗轉換，治理效率提升數倍。
- 場景模板：提供行業領域企業數字化場景模板，如智能門戶、MES 系統、園區管理、辦公管理等。所有模塊均通過無代碼靈活拼裝，開箱即用，也能自由重塑。
另一方面，藉助Copilot Studio 可自定義實現企業AI知識庫，將業務流程、管理機制、應用模板、數據模型等都沉澱於知識庫，並藉助AI大模型分析和AI助手實現快速使用，實現知識的持續復用和價值閉環。
客戶價值與服務體系：
從 “工具賦能” 到 “能力共生”
不同類型的客戶在數智化進程中面臨的核心痛點存在差異，而 smardaten2.0 憑藉其 “數智一體化” 能力，為不同客戶群體提供了針對性的解決方案，讓最終落在 “可量化的商業成果” 上，無論是軟件企業、大型集團還是政務機構，都能找到適配的增長路徑。
軟件企業：以高效開發與創新拓展實現增收
軟件企業核心訴求是快速響應市場、降本、拓展邊界。傳統模式下，進入新領域需巨額自研投入，定製項目周期長、人力成本高，利潤受壓。
smardaten2.0提供高效路徑：對具備AI基礎但缺乏數據分析和可視化能力的ISV，集成smardaten數據底座與自有AI引擎，可快速補足短板，打造綜合型產品，拓展新業務，縮短研發周期並贏得更多訂單。
同時，對規模大、多產品線、跨區域定製需求的企業，smardaten2.0可助力構建規模化定製交付體系，通過沉澱可復用組件模板，提升效率、降低成本，加速業務創新內部推廣。
對軟件企業而言，smardaten2.0不僅是開發工具，更是業務增長引擎，讓企業聚焦核心創新，而非重複開發。
大型政企：以自主可控與高效響應破解需求困局
大型政企（如工業企業、央國企）雖有龐大數字化團隊和個性化需求，卻常受困於開發周期長、數據利用率低、定製成本高。他們亟需能自主掌控、快速響應業務變化的平台。
smardaten2.0成為其數智化中樞，集數字底座、無代碼開發、運維運營於一體，保障技術自主可控。開發上，將原本4~6個月的系統上線周期大幅縮短，業務調整成本顯著降低，緩解“軟件建成即落後”的“技術負債”。數據利用上，激活沉睡資產，通過內置分析引擎快速將數據轉化為決策建議，彰顯數字化投入價值。
對大型政企，smardaten2.0不僅提升效率，更奪回數智化主動權，擺脫外部供應商掣肘，能夠根據業務需求自主開發、調整和運維繫統，將核心能力握於手中，使數字化投入真正掛鈎業務增長。
數睿數據為客戶設計了從 “項目交付” 到 “產品合作”，再到 “產研融合” 甚至 “共生進化” 的發展路徑。數睿數據的服務體系，本質上是與客戶共同成長，實現從 “賣工具” 到 “成為客戶戰略夥伴” 的轉變。
數智化的真相，是 “業務與技術共生”
AI 狂歡中，太多方案沉迷 “技術炫技”，卻忘了企業需要的是 “能解決問題的生產力”。smardaten2.0 的價值在於回歸本質：不是用 AI 替代人，而是讓人（無論技術背景）能高效用技術；不是追求 “完美系統”，而是讓系統能跟着業務變；不是把數據當負擔，而是讓數據能實時創造價值。
數睿數據用 “AI + 數據 + 無代碼” 的一體化融合架構，正在證明：企業數智化的未來，不是 “買一套完美系統”，而是 “建一套能自己生長的能力”。當軟件定製從 “工程級難度” 變成 “日常操作”，當數據從 “沉睡資產” 變成 “決策引擎”，企業才能真正在 AI 時代站穩腳跟 —— 這或許就是數智化的 “真相”。
