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AI PaaS + 开放生态,钉钉亮出数智化明牌

来源:IT之家     时间:2023-08-29 12:22:02

8 月 22 日,2023 钉钉生态大会在上海张江科学会堂举行,这次大会,钉钉宣布开放智能化底座能力 AI PaaS,这标志着钉钉智能化进入生态层,他们将和生态伙伴一起探寻企业服务的全新发展道路,开放的 AI 底座能力将成为企业在智能化时代的冲浪板。


(资料图片)

这正呼应了本次大会的主题:骑到 AI 背上去。

AI PaaS + 开放生态,是企业数智化转型的选择

5G、云计算和人工智能技术的普及和应用,带我们迈进一个千行百业数字化转型升级的时代。而 IDC 此前在一份报告中指出,2023 年将成为企业数字化转型的拐点,即企业从数字化转型时代进入到数字化业务时代。

所谓数字化业务时代,和过去相比最大的不同是不再仅以信息技术建设为支撑,而是以业务为支撑,所有的数字系统都要以业务为核心。

如果说传统数字化转型是业务数字化,而数字化业务时代则是将数字业务化,更注重对数据的利用和应用,实现对企业、社会、生产等领域的深度改造。

这是一个从“数字化”向“数智化”升级的过程。

但是,在这个背景下,中国的 SaaS 却一直面临发展瓶颈,定制需求太多,使用频率过低,获客成本高、数据孤岛等问题,阻碍着企业向数智化转型的步伐。

面对这些问题,钉钉给出的解法是:生态战略,围绕客户群体,以 PLG+SLG 的方式来做深价值。

PLG 是产品(Product)驱动和底座(PaaS)驱动,以 PaaS 为底座能让定制开发成本更低,效率更高。SLG 则是销售(Sales)驱动和服务(Service)驱动,其中服务是重中之重。

钉钉的解法,其实也暗示了数智化时代企业服务市场产品的整体变化趋势。

首先,是我们常说的 SaaS、PaaS、IssS 融合发展的趋势越来越明显,特别是在 AI 技术的带动下,产品会呈现极简化的趋势。企业不需要考虑太多复杂因素,只需提出自己想干什么,接下来交给 AI。

图自:甲子光年

在此趋势下,低代码甚至无代码将成为产品的必然的选择。

另一点是 PaaS 自身发展趋势的变化。PaaS 的市场规模虽然相对较小,但却处在云计算产业链壁垒最高的一个环节,战略作用显著,所以人们常说“得 PaaS 者得天下”。

图自:甲子光年

PaaS 到目前已有超过 15 年的发展,过去 15 年,aPaaS 可以说是 PaaS 的代表,日臻成熟。但随着人工智能、物联网、大数据等技术加快渗透到企业级应用,深度挖掘了 PaaS 的价值并产生新的需求。

尤其是如今生成式 AI 的火热让 AI 作为底座重构业务成为可能,以 AI PaaS 为代表的数据类 PaaS 服务将成为 PaaS 未来发展的趋势。

AI PaaS,就是将 AI 能力做为一种服务,它为企业提供了一个简单易用的平台,使他们能够快速搭建和扩展自己的 AI 应用。

还有一点就是 PaaS 平台需要从封闭走向开放。

数智化时代企业的核心竞争力之一就是开放生态的构建能力,这种生态会模糊行业界限、企业界限甚至竞争的界限,比如汽车行业不仅有传统供应商,还要扩展到互联网、云计算行业。在这种变化下,PaaS 平台也需要构建开放的、无界的生态服务,这样才能满足企业满足企业低成本,快速数智化的需求。

综上所言,钉钉选择将 AI PaaS 开放给生态伙伴和客户,是顺应数智化时代发展潮流的前瞻之举,是必须要做的决定。

如何让 AIGC 释放生产力价值?钉钉的答案

2022 年 3 月 22 日,钉钉在 2022 年生态大会上宣布了生态开放,提出“PaaS First Partner First”战略,明确“钉钉只做一件事,就是 PaaS 化”。

今年 4 月 18 日的春季钉峰会上,钉钉宣布接入通义大模型,并发布了一条“斜杠”,实现 4 大高频场景中的智能化应用,宣告着新钉钉全面走向智能化。

而本次钉钉开放 AI PaaS 生态,无疑是钉钉 PaaS 化战略的进一步深化。

那么钉钉的 AI PaaS 到底是什么?

前面我们说 AIGC 已成为行业的“底座性变化”,但是如何让让这项全新的技术为更多人所用,成为创新的驱动力?钉钉给出的答案还是 PaaS 化。

AI 大模型要想变成生产力工具,必须要进入应用场景,但大模型无法直接进入应用场景,而钉钉 AI PaaS 通过下接大模型能力,上接千行百业的用户真实需求,让大模型的能力进入工作场景。

具体来讲,有两条路径:

企业可以将数据动态加载到大模型调度引擎,而非注入底模型去进行训练。这样成本更低,并且能够实时跟随底模型的迭代享受到不断升级的智能化能力,是当前最务实的方案。

企业也可以选择用自己的数据注入底模型去训练一个专属模型,也可以私有化部署。

在此之前,钉钉已经解决了大模型的安全问题、性能问题,降低开发运维的门槛,降低大模型的不确定性,如此,才能让大模型能力真正为协同和业务所用,降低智能化应用的门槛,让 AI 的能力进 5200 万中小企业,让中小企业都用得上、用得起 AI 能力。

数字员工和数字化场景 / 行业方案,开放 AI PaaS 的急先锋

如果把钉钉开放 AI PaaS 更具体到产品层面,这次生态大会上,钉钉联合多家生态伙伴,发布的数字员工、智能化场景方案和智能化行业方案,就是具体的承载形式。

数字员工是钉钉继之前“斜杠”之后在智能化道路上的进一步探索,它是参与到业务流程中的虚拟员工,能以企业员工助手的身份,进入企业通讯录,取得对应的职务权限,参与到企业的组织、协同与业务流程中去。

数字员工可以说是利用大模型能力实现自然语言交互、与业务场景结合的绝佳范例,更符合人的交互习惯,也符合产品极简化的趋势。

值得一提的是,目前钉钉正在和生态伙伴共创中的数字员工就有不下 6 种,比如和 1 号直聘共创的招聘助手、和易鲸云共创的 AI 助理、和 winplan 共创的财务数字员工等。

而在智能化场景方案和行业方案上,这次大会上也有演示,比如会议场景方面,可以使用数字分身代替开会、统计会议纪要、发待办、点餐拼单场景中,现在能在钉钉群内用自然语言直接点单、拼单,无需离开群聊一键付款,还有教育行业的智能化方案,能够智能批改作业、统计学生完成进度等。

数字员工和这些全新的数字化场景、行业方案,成为钉钉开放 AI PaaS 生态战略的排头兵,急先锋。未来基于 AI PaaS,还会有更多智能化产品和方案涌现,让企业和客户最直接地感受到数智化时代开放 AI PaaS 平台带来的效率和生产力的提升。

为什么是钉钉?

最后,很多朋友可能还是要问一句,AI PaaS + 开放生态这件事,为什么是钉钉率先在做?

这当然不是巧合。

首先是因为,从组织数字化到业务数字化,钉钉上已经沉淀了大量业务场景。

根据钉钉方面给出的数据,截至 2022 年 9 月 30 日,钉钉用户数已经破 6 亿,企业组织数超过 2300 万。同时,钉钉平台上百万人以上的企业组织超过 30 家,10 万人以上的企业组织超过 600 家,2000 人以上企业组织贡献了钉钉近 1/3 的活跃度。

钉钉已深入到千行百业的业务流之中,这样的案例数不胜数,比如钉钉帮助云南建投数字化管理 90 万建筑工人,让施工现场透明化,还有一汽大众基于钉钉打造的企业移动平台 One App,打通了数字化办公的全业务场景等等。可以说,业务数字化场域是钉钉的核心优势场域。

图自:钉钉宣传片

其次,钉钉也已经为 AI 能力进入高频场景打下了良好的基础。

钉钉去年发布的 bPaaS,就已经在把业务应用融入群聊等高频场景。例如使用酷应用,业务流程能够以卡片的形式在群聊中完成并转发;还有通过开放文档、音视频等产品能力,让诸如电子签章等产品便捷地插入文档,让过去低频的业务应用被高频使用。

这些都是沉浸式、场景化、注重网络协同和数据普惠理念的全新应用形态,有效促进了多场域融合,有了这个基础,AI 切入进来后才能大展拳脚。

第三点,就是钉钉在开放生态建设方面也已经有多年的沉淀和优势。

从 2018 年,钉钉就启动了春雨计划,以 10 亿元生态发展基金扶持优秀的应用开发商,让有能力的 ISV 和产品脱颖而出。2020 年,他们又发布了春雷计划,不仅从流量、接口等方面给伙伴提供支持,更从平台能力、技术能力、营销能力等维度为伙伴赋能。

2022 年,钉钉更是明确划清了开放生态的边界,表示“只做 PaaS 化”,除了文档、音视频、项目、会议等基础产品,其他全交给生态,并将硬件全面生态化。

种种措施下,根据钉钉总裁叶军在这次大会上透露的,钉钉上应用数已经突破 1000W,营收超千万的生态伙伴已经有超 20 家,API 开放接口数已多达 3100 个,连接器总数突破 1.2W,dPaaS 也开放了超 1000 个数据项。特别值得一提的是,钉钉每赚 1 块钱,就能带给生态伙伴 9 块钱的收入。

结语

AI 不是玩具,最重要的是进入生产力环节

这是钉钉总裁叶军反复说过的一句话。

如今生成式 AI 大模型的火热不言而喻,但国内很多产品仍然停留在追热点阶段,并没有成功的应用落地。

而从今年 4 月接入通义千问大模型并发布“斜杠”开始,钉钉已然把 AI 大模型作为底座,并迈出了对上层应用的探索之路。

这次开放智能化底座能力 AI PaaS,“把产品重做一遍”,也是在将 AI 大模型和生产力环节深度融合,服务到生态企业的具体业务场景。

简言之,就是让各行各业的的组织可以更低成本训练自己的专属大模型,韧性增长;让员工用上自己的智能助手,高效工作。

从数字化到数智化,企业服务场景和需求不断升级变化,期待钉钉能够和他的伙伴们一起,以 PaaS 为脚蹬,以开放为缰绳,骑到 AI 的背上,实现千行百业的高质量、低成本、可持续发展。

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