4月18日，由中國軟體行業協會主辦的第二屆中國國際軟體發展大會將在北京國家會議中心舉辦。中國軟體行業協會致力於將大會打造成為國內現象級、標誌性的行業盛會，建設全行業重要的交流合作平臺、服務創新窗口。會上，飛算科技首席科學家陳定瑋作《數智難題、全程解決》為題的演講。

　　以下為發言實錄：   

　　各位在場的專家學者們，大家下午好！很高興由我來為飛算科技介紹數字化部分，我叫陳定瑋。服務於科技行業二十多年的經驗，對於CMI、敏捷開發等有比較深刻的理解。今天和各位分享數智化這件事情，我們是怎麼看待以及用什麼方式來解決這些數智難題。

　　各位看到，前面各個嘉賓介紹過，整個數字化的發展趨勢一切向好，但是在這條賽道上面，有哪家企業，真正能嘗到數字化帶來的好處，或者是從中獲利。我們可以看到，這部分一般企業是非常難的。難在哪呢？總結了三個原因，第一個原因是信息化底座缺失，一定要有軟體和系統。這些系統和軟體怎麼生産出來？

　　第二部分，數據治理，有了系統、數據之後，如何讓這些數據準確的被應用，這是我們認為第二個非常大的問題。第三個需要人才協助來完成這件事情，但是要找到好的人，適合的人非常困難，就算找到了，成本也非常非常高。很多企業，不是説中小企業在數字化這條道路上，一直面臨成本和人員部分，非常嚴峻的問題。

　　看一下數智難題的三個部分，第一系統，剛剛講過了，不管是介紹過的通用軟體，還是各個應用系統軟體，醫療、金融等部分，都需要系統的支持和支撐。第二部分是數據，第三是應用，這是數智難題的鐵三角。

　　大家思考一下，軟體是怎麼被製造出來的？常常在看，我有一部手機，怎麼製造出來的，通過工廠，智慧製造快速的生産出來。但是軟體呢？系統呢？如何被大規模的生産和製造規模應用，好像沒有，每次做軟體，找供應商做這些事情，預估時間都不準，做出來品質還沒有辦法保證，大家也遇到過這樣的場景，我們在想這樣一個問題，如何讓軟體和手機、所謂的設備，能夠保質保量被快速生産出來，一直在思考這樣的問題。

　　整個軟體生産的過程，和各位簡單分享一下，根據需求進行設計，再進行開發和測試，上線、運維、運營。整個體系是軟體工程體系，所以製造一個軟體，製作一個軟體，個人認為絕非易事，不是一件簡單的事情，只是把這件事情看的好像很簡單。我認為什麼是工程？一定是有標準，大規模生産，一定能夠保質保量的，這才叫做工程，軟體工程包含四個方面，而這四個方面，一般的企業，或者很多公司都面臨這樣的問題。

　　更多是找人來進行不斷地開發，需求越多，效率越低，就一直在找人，以前的製造業是不是也是這樣的，而現在的軟體業是不是也是這樣的場景。並非所謂的智慧製造，各位思考一下這樣的問題，如何讓生産軟體的事情變的和智慧製造一樣，簡單快速保質保量。

　　所以我們公司其實在這個部分，潛心研發了將近十年。我們做了一個軟體工程體系它能夠協助企業家們，快速生産系統軟體。回過頭來講，一般應用軟體，基本都是以雲、java為主，APP和系統，後臺都是來自於Java，80%又是IDEA。    我們的概念是做什麼呢？生産軟體工具，不被卡脖子，從雲、OS、數據庫，還有開發工具，這些領域上面講的人非常少，但是我們做出來了。怎麼思考這個問題呢？

　　開發工具要可視化，前面幾個嘉賓介紹的部分都是可視化，但是開發軟體這件事情，都沒有可視化，都是一行一行代碼。所以我們要讓它可視化，讓所有人都能看懂，並不是只有我會這個語言的才能看懂。智慧製造操作設備的人，能夠讓設備幫助我們完成人沒有辦法完成的事情，或者解決一些重復的事情。

　　第三是具有標準和可擴展，大規模生産應用，並且保質保量。第四是一定要有經驗，通過不斷實踐，能夠適應複雜的環境。最後一個就是智慧製造的能力，講到現在，讓開發這個事情，以後變得更簡單，你只要説一句我要做什麼應用，你的機器人就把這個完成了，這是我們一直想要達成的目標。通過這個發展，讓我們做軟體和系統的時候，更快速高效的滿足業務，讓業務體系更加蓬勃發展。

　　剛剛案例很簡單，講一下千萬級，秒殺、拼團、定單、庫存管理等等體系都有，這麼大型的電商平臺，一般企業要收入多少資源、多少時間才可以。才有可能完成這麼一個龐大體系的電商平臺上線，使用以後，人員降低9個人，真正開發不超過5個人，45天，就能夠把這個系統做完並且上線，和做智慧製造理念一樣，一千生産幾百萬台手機是一樣的。

　　軟體生産完成之後就有數據，我們認為有了數據，還是從外面第三方接過來的數據，怎麼去玩轉這些數據，怎麼利用這些數據達到想要的數據分析的效果。第一個就是實時處理數據，第二就是軟體必須輕量，才可以布到任何一個我想布到的地方去，完成數據的收集和處理。

　　如果很重，只能擺在哪個地方。第三個就是多元，我能夠去接任何不同的數據源，而不是只能接某某數據源，對數據的要求，全部都能接進來，就能夠對這些數據加以加工、運算、處理，算出想要的數據。

　　如何讓這些數據加工成統一的數據雲來運用，整個數據的開發過程，或者是數據需要達到的就是實時解決數據開發和治理的難題。

　　SoData數據機器人，比如説一台PC電腦，也能夠幫你完成數據分析加工的內容，技術門檻非常低，大數據和數據應用都要投入高昂的成本以及人力，但是讓這件事情變得非常簡單。第三個開發方式，通過可視化來進行數據的開發，技術門檻在降低。第四是計算的效率，通過深度的開發和改造，我們能夠實時改造，這是我們比較大的特點，輕投入低門檻、易開發、高效率，這是我們對數據處理很重要的一個指標。

　　各位看到，有了我剛才講的機器人，數智難題上是怎麼解決的？雲、數據庫等等，機器人開發什麼呢？所有想要開發的應用，都在最上面做應用級開發。透過SoData手機數據，加工以及應用，可以到決策管理層做這樣的事情。整個數智難題解決的部分，分成三個鏈路。第一是系統開發，第二就是數據開發，我們還有一個建模機器人，利用數據去完成。

　　時間關係，分享到此結束，謝謝各位！

　　（聲明：所有會議實錄均為現場速記整理，未經演講者審閱，國際在線登載此文出於傳遞更多信息之目的，並不意味著贊同其觀點或證實其描述。）