生成式 AI 的爆发式发展，让 “AI 重塑软件开发” 成为行业热词。但热闹背后，多数解决方案仍停留在 “局部效率优化”—— 有的能生成代码片段却难落地成可用系统，有的能提升开发效率却解决不了数据孤岛问题。

数睿数据近期正式推出 smardaten2.0，此一体化平台通过AI与无代码的结合，在原有的软件开发全流程能力之上，实现了“需求→设计→开发→测试→运维”的智能化技能融入，大大减少人工拖拽配置、进一步缩减应用开发周期，让AI赋能企业级生产交付。

这场变革的核心，是数睿数据用 10 年软件工程与数据工程积淀，将 AI 创新转化为 “可落地的生产力”—— 不是追逐 AI 概念，而是让技术真正解决企业 “定制难、用数慢、价值模糊” 的核心困境。

从工具到生态：

smardaten2.0 的 “数智一体化” 突破

数睿数据并非 “AI 热潮的跟风者”。早在 2020 年，其初代产品就已融入 AI 能力；2024 年，smardaten 作为 “唯一支持软件工程全生命周期的无代码平台” 入驻 IDC 亚太低无代码象限。而 2.0 版本的突破，在于将 “AI、数据、无代码” 从 “技术叠加” 升级为 “共生体系”。

在此之前，数睿数据从大数据平台起家，核心团队是Hadoop社区早期主要贡献者。正是源于“让业务更快上线，让数据更快更好使用”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，smardaten不同于常规低代码平台，它面向的是全流程的软件定制开发，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。

因此，当smardaten2.0融入生成式AI能力后，将AI从“单点工具”升级为“贯穿软件工程全链路”，将数据模型和软件流程进行了深层打通，而且通过AI进行统一调用，可帮助企业实现端到端软件开发交付。

它最直观的魔力是 “所想即所得”：业务人员借助AI提出 “需要一套设备监控 MES 系统”，10 分钟后，一个包含数据看板、设备状态预警、生产追溯功能的应用就已生成。

其底层逻辑是：AI 驱动的全流程自动化，平台已预设了工业、政务等多行业的业务框架，能自动生成功能设计、数据结构、交互界面，完全屏蔽代码开发、服务器配置等技术细节。

其实要做到这点最困难的是，不仅要基于技术层面，完成一系列诸如数据清洗标注、知识库构建、提示词工程等Agent训练和构建环节，更需要团队对软件交付的不同环节，以及其在各种特殊场景下的流程有足够清晰的梳理。

这正是数睿数据的核心优势。

依托 smardaten 平台的深度实践，从需求调研到开发部署的每个环节，从通用场景到行业特殊流程的规则梳理，数睿数据早已完成了对软件交付全流程的拆解与场景化沉淀。

这些经验已转化为平台内置的标准化流程框架与知识库，为AI“深度理解”软件交付提供了坚实支撑。通过层层递进的赋能体系，精准破解企业“定制难、用数慢”的核心瓶颈。

三大核心能力：

让技术为业务 “秒级响应”

尽管基于AI的软件开发工具日益增多，smardaten2.0的核心竞争力不在于AI技术的绝对领先，而在于借助AI大模型和生成能力，解决软件开发和数据使用中的全场景需求，形成从需求、落地到价值的闭环。

软件快速定制：从 “抽象需求” 到 “可用系统”

传统开发中，“业务蓝图→可用系统” 是道鸿沟：设计师构建的原型要靠手工开发还原，交互逻辑、数据关联常出现偏差，反复沟通耗费的时间，可能占项目周期的 40%。

而smardaten2.0通过训练海量业务场景、解决方案和真实系统，让AI能快速解析用户需求，并转化为 “可操作的动态界面”。例如，工业企业需要 “设备管理系统”，可通过对话让AI直接生成粗框架原型，或输入需求文档生成更全面的业务原型。随后，用户可借助AI智能开发助手进行逻辑调整与样式优化。

软件从需求到系统成型，最快仅需3天，上线周期可缩短至过去的1/3。在数字化需求多变的如今，大大提高应用开发效率，IT和业务人员都能参与业务构建，实现对业务的高效支撑。

数据快速使用：从 “数据孤岛” 到 “决策洞察”

企业数据资源像沉睡的矿藏：ERP、CRM、MES 等系统数据割裂，数据治理与使用往往脱节，BI与治理能力分离。例如分析 “营销投入与营收关系”，IT人员要先花 1天从各系统导出数据、清洗格式、建立关联，业务人员再进行进一步统计分析，效率低下、业务被频繁耽搁。

smardaten2.0 在数据层面重点攻克跨系统数据抽取、主动治理和智能分析应用等场景。它融合多模态大模型技术：一方面能自动解读表格、图表中的业务语义，比如从 “设备维修记录” 中识别 “故障类型”“停机时长” 等关键指标；另一方面能将自然语言需求转化为数据指令，比如输入 “分析近 3 个月华南区域客单价变化”，系统会自动关联销售、区域、时间等数据维度，生成带决策建议的可视化报告。

更关键的是 “主动数据治理” 能力：借助专家库的打造，当数据质量标准不一（如，格式混乱、字段缺失），系统能一键匹配 “原始数据与目标资产”，将原本 3 个月的治理工作压缩到 1 周，让 “脏数据” 快速变成 “可用资产”。

知识沉淀与复用：从 “单次开发” 到 “资产沉淀”

企业最怕 “重复造轮子”：应用层面，重复构建相似系统，不仅成本资源浪费，还给员工增加学习使用成本。数据层面，应用分散导致数据孤岛，数据难以高效用于业务决策。

smardaten2.0 的解法是 “行业知识工程化”：提供多种可复用资产，用户可 ——

• 行业数据模型：在平台中预置工业、医疗等大量数据模型， 如制造业“设备运维指标体系”、医疗“罕见病特征”，涵盖字段、逻辑、合规。可实现智能模型推荐、自动清洗转换，治理效率提升数倍。
• 场景模板：提供行业领域企业数字化场景模板，如智能门户、MES 系统、园区管理、办公管理等。所有模块均通过无代码灵活拼装，开箱即用，也能自由重塑。

另一方面，借助Copilot Studio 可自定义实现企业AI知识库，将业务流程、管理机制、应用模板、数据模型等都沉淀于知识库，并借助AI大模型分析和AI助手实现快速使用，实现知识的持续复用和价值闭环。

客户价值与服务体系：

从 “工具赋能” 到 “能力共生”

不同类型的客户在数智化进程中面临的核心痛点存在差异，而 smardaten2.0 凭借其 “数智一体化” 能力，为不同客户群体提供了针对性的解决方案，让最终落在 “可量化的商业成果” 上，无论是软件企业、大型集团还是政务机构，都能找到适配的增长路径。

软件企业：以高效开发与创新拓展实现增收

软件企业核心诉求是快速响应市场、降本、拓展边界。传统模式下，进入新领域需巨额自研投入，定制项目周期长、人力成本高，利润受压。

smardaten2.0提供高效路径：对具备AI基础但缺乏数据分析和可视化能力的ISV，集成smardaten数据底座与自有AI引擎，可快速补足短板，打造综合型产品，拓展新业务，缩短研发周期并赢得更多订单。

同时，对规模大、多产品线、跨区域定制需求的企业，smardaten2.0可助力构建规模化定制交付体系，通过沉淀可复用组件模板，提升效率、降低成本，加速业务创新内部推广。

对软件企业而言，smardaten2.0不仅是开发工具，更是业务增长引擎，让企业聚焦核心创新，而非重复开发。

大型政企：以自主可控与高效响应破解需求困局

大型政企（如工业企业、央国企）虽有庞大数字化团队和个性化需求，却常受困于开发周期长、数据利用率低、定制成本高。他们亟需能自主掌控、快速响应业务变化的平台。

smardaten2.0成为其数智化中枢，集数字底座、无代码开发、运维运营于一体，保障技术自主可控。开发上，将原本4~6个月的系统上线周期大幅缩短，业务调整成本显著降低，缓解“软件建成即落后”的“技术负债”。数据利用上，激活沉睡资产，通过内置分析引擎快速将数据转化为决策建议，彰显数字化投入价值。

对大型政企，smardaten2.0不仅提升效率，更夺回数智化主动权，摆脱外部供应商掣肘，能够根据业务需求自主开发、调整和运维系统，将核心能力握于手中，使数字化投入真正挂钩业务增长。

数睿数据为客户设计了从 “项目交付” 到 “产品合作”，再到 “产研融合” 甚至 “共生进化” 的发展路径。数睿数据的服务体系，本质上是与客户共同成长，实现从 “卖工具” 到 “成为客户战略伙伴” 的转变。

数智化的真相，是 “业务与技术共生”

AI 狂欢中，太多方案沉迷 “技术炫技”，却忘了企业需要的是 “能解决问题的生产力”。smardaten2.0 的价值在于回归本质：不是用 AI 替代人，而是让人（无论技术背景）能高效用技术；不是追求 “完美系统”，而是让系统能跟着业务变；不是把数据当负担，而是让数据能实时创造价值。

数睿数据用 “AI + 数据 + 无代码” 的一体化融合架构，正在证明：企业数智化的未来，不是 “买一套完美系统”，而是 “建一套能自己生长的能力”。当软件定制从 “工程级难度” 变成 “日常操作”，当数据从 “沉睡资产” 变成 “决策引擎”，企业才能真正在 AI 时代站稳脚跟 —— 这或许就是数智化的 “真相”。