弘则研究-计算机行业对于低代码工具发展的思考：AI降低软件使用门槛交付自动化提升工具价值

弘则研究科技组电弘则研究科技组电话：021-6194-6708弘则弥道(上海)投资咨询有限公司2023年6月弘则计算机AI降低软件使用门槛，交付自动化提升工具价值——对于低代码工具发展的思考核心观点提示•ChatGPT大幅提升人机交互体验，专业软件使用门槛快速降低。B端场景管理系统多且复杂，专业软件的学习成本极高。ChatGPT横空出世直接改善人机交互环节，提升用户后帮助销售人员更好地使用CRM软件。•模糊性开发需求增加，标准化软件将不复存在，开发工具价值量提升。ChatGPT结合低代码开发平台进一步简化应用开发流程，真正做到“全民开发”，应用的模糊性开发需应用的目的，自动生成数据表或流程应用，并通过自然语言描述来调整和优化应用，截至FY23Q3已有超过3.6万家企业客户在使用AI能力，MAU达到3,300万人，同比增长50%。•软件厂商的商业模式将从标准化产品型向平台生态型演进。专业软件易用度的提升和开发流程的简化，将推动B端个性化应用的数量快速爆发，软件厂商从销售标准化产品或解决方案的角色真正开始向平台生态厂商转变，加速商业模式转型。弘则弥道(上海)投资咨询有限公司ChatGPT出现将带动件需求爆发ADDADDYOURTEXTADDYOURTEXT软件使用门增加槛降低ChatGPT带软件使用门增加槛降低ChatGPTChatGPT推动产业变化应用商店行业生态交付自动化提升工具价值CC端用户习惯ChatGPT大幅提升人机交互体验来源：产业调研、弘则研究整理3图形化界面操作系统代替命令行操作系统带来个人PC和软件应用泛泛企业级管理市场渗透阶段Xerox开发了第一个图形用户界它的概念后来被Apple和微软所采纳。1984年，Apple发布Macintosh操作系统，具有图形用户界面和鼠标支持。1985年，微软发布Windows1.0，作为图形用户界面的扩展1960-1970年代：磁带和打孔卡片最早的个人计算机操作系统是基于磁带和打孔卡片的系统，如IBM7090的SHARE操作系统、DEC的TOPS-10和TOPS-20系统、以及Xerox的Alto操作系统1970-1980年代：命令行随着个人计算机的普及，出现了一系列操作系统，如CP/M、AppleDOS和MS-DOS。这些操作系统主要基于命令行界面 DOS操作系统来源：产业调研、弘则研究整理 Macintosh操作系统4图形化界面操作系统大幅提升人机交互体验1985年微软发布第一版的Windows操作系统——Windows1.0，事实上它本身并不能算是操作系统，最多只是一款基于DOS的应用软件1990年发布Windows3.0，是首款在PC硬盘上预装的操作系统，开始内置了一些应用程序，比如程序管理器、文件管理器、纸牌游戏等来源：产业调研、弘则研究整理1987年Windows2开始发售。窗口叠放、桌面图标、键盘快捷键和控制面板在这一版本中首次出现1995年发布Windows95，开始菜单、任务栏、IE浏览器首次出现在windows系统中55ChatGPT提升软件易用度，尤其是复杂的管理软件，将极大打开软件应用的广度和深度ChatGPTChatGPT带来的影响影响更自然的交互ChatGPT使得用户可以通过自然语言直接与软件进行交互，这比传统的点击和输入方式更加直观和自然，也不需要学习复杂的界面操作或编程语言更高的可用性ChatGPT可以理解和执行用户的指令，这使得一些原本需要专业知识或复杂操作的任务变得更加易用个性化体验ChatGPT可以通过学习用户的行为和喜好，提供个性化的服务，如推荐、提醒、根据用户的使用习惯和喜好调整功能或界面等新的使用场景ChatGPT开启了一些新的使用场景，如语音助手、在线客服、深层次的数据分析等具体功能自动生成销售任务，例如撰写电子邮件、安排会议和准备下一次互动从过去的案例笔记生成知识文章。自动生成个性化的座席聊天回复，通过个性化和快速的服务交互来提高客户满意度动态生成个性化内容，通过电子邮件、移动设备、网络和广告吸引客户Customer360APPs在Slack中提供基于AI的客户洞察，例如销售机会的智能摘要和终端用户操作(例如更新知识文章)AIApex等语言提出问题，利用SalesforceResearch专有的大型语言模型提高开发人员的工作效率来源：产业调研、弘则研究整理6个性化非标应用带动模糊开发需求爆发，低代码满足灵活开发，ChatGPT进一步简化开发流程精精准开发和模糊开发方法论的差异精准开发模糊开发需求定义需求被详细定义和规范，通常以详细的需求规范、功能列表和用例为基础需求较为模糊和不确定，开发与客户紧密合作，通过探索讨论逐渐明确需求设计和规划设计和规划阶段更加详细和规范，包括详尽的设计文档和架构设计，并进行详细的计划和进度控制设计和规划阶段更加灵活，可能采用迭代和快速原型的方式，通过用户反馈来调整和完善设计开发和测试开发过程按照详细的规范和设计进行，测试涵盖了功能验证、单元测试、集成测试和系统测试等多个层次开发过程采用迭代和快速交付的方式，每个迭代中实现部分功能并获得用户反馈。测试主要集中在每个迭代的功能验证和问题修复上用户参与和反馈用户参与和反馈的程度可能相对较低，开发过程更加由开发团队主导用户参与程度较高，通过原型设计和用户参与来收集反馈并快速迭代开发交付和部署交付和部署按照详细的部署计划进行，包括软件的打包、配置、文档和培训等交付和部署强调快速交付和持续反馈，可能采用持续集成和持续交付的方式低代码开发平台可以说是一种支持模糊开发方法的工具和平台。•快速原型和迭代：通常提供快速原型设计和迭代的功能，使用户能够快速创建应用程序的原型并进行迭代开发。这符合模糊开发的思想，通过快速原型和用户反馈来逐步明确和改进需求。•用户参与和灵活性：使非技术人员能够积极参与应用程序的开发过程，并根据需求的变化进行调整。这与模糊开发方法强调用户参与和灵活性的理念相契合。•需求探索和快速交付：提供了可视化的界面和组件库，使用户能够快速探索和实现各种功能。这有助于模糊开发方法中快速探索需求、快速交付的思想的实现。rPlatformCopilot述来调整和优化应用以适应客户的需求。来源：产业调研、弘则研究整理7平台属性和商城属性加强，带动软件公司商业模式转型 金蝶云苍穹应用商城来源：产业调研、弘则研究整理 用友用友YonStore弘则弥道(上海)投资咨询有限公司ChatGPT驱动C/B端02场景中开发工具软件的重要性提升前端组件化、后端云原生提升代码复用率和开发效率，加速精细化管理需求的落地，降低交付难度 计算机前端技术和后端技术演变处：•提高代码的复用性和可维护性，减少重复的工作和错误。•提高开发效率和协作能力，可以利用现有组件快速搭建应用，可以与其他开发人员共享和交流组件。•提高系统性能和可扩展性，可以根据需求灵活地增加或减少组件，也可以利用分布式技术实现组件低代码开发平台允许开发人员通过图形界面和预构建组件来设计和构建应用程序，加速应用程序开发低低代码开发平台的演进1980年代：可视化编程的早期尝试1990年代：RAD工具的兴起2000年代：Web开发的普及早在1980年代，就有了一些基于可在1990年代，快速应用程序开发随着互联网的普及，Web应用程序视化界面的编程工具，如Apple的开发需求逐渐增加。这一时期出现HyperCard。这些工具允许用户创建RAD)工具开始出现。这些工具通了许多Web开发框架，如Rubyon基于卡片的应用程序，并通过图形过提供可重用组件、可视化编程界Rails和Django。虽然这些框架并非界面和简单脚本实现一些基本功能。面以及自动生成代码的能力，进一严格意义上的低代码工具，但它们尽管这些早期工具的功能有限，但步简化了软件开发过程。当时的一通过提供预构建组件和简化开发流它们为低代码开发平台的未来发展些知名RAD工具包括Microsoft的程，为低代码开发平台的出现奠定奠定了基础2010年代：低代码开发平台的兴起2020年代至今：低代码开发平台的低代码和无代码开发平台的分化2010年代，随着企业对于快速构建持续发展随着市场的进一步发展，低代码开和部署应用程序的需求日益增长，在2020年代，低代码开发平台继续发平台开始和无代码开发平台分化。低代码开发平台开始崭露头角。这发展壮大，逐渐成为企业和开发者低代码开发平台通常提供更为灵活些平台提供了更为成熟的可视化开的主流选择。这些平台不仅提供了的开发选项，适合需要自定义功能发环境，使开发者能够快速构建复丰富的预构建组件库和强大的集成或面向开发人员的场景。而无代码杂的应用程序。此时期的一些知名能力，还通过人工智能和机器学习开发平台则进一步降低了开发难度，低代码开发平台包括OutSystems、技术，提高了开发效率和应用程序使得没有编程经验的业务人员也能Appian和Mendix的质量构建应用程序B是“产品化”，而是“工具化”。来源：互联网公开资料、弘则研究整理心在远方，路在脚下11用户界面表单设计器报表设计器用户界面表单设计器报表设计器模板库逻辑引擎 规则引擎数据存储部署通道安全性与权限管理扩展和集成测试和部署数据模型管理件机制API集成数据隔离数据库低低代码开发平台架构前前端开发后端开发后端开发•“低代码框架”本质上都是在通常的“UI组件”之上增加了“通用业务逻辑”的实现，将一些常用的业务逻辑提取并固化到组件层面，然后提供相应的配置项，让用户得以通过配置的方式来复用这些“固化”的业务逻辑。故而低代码组件体系，及其配套的低代码可视化编辑器-低代码平台，其价值都在于能够提供不断累积的业务逻辑。来源：互联网公开资料、弘则研究整理项目管理每一个开发项目做到标准化管理，需要项目案例和时间积累，最终形成标准化流程管理软件应用管理运维和应用管理任务分解原型开发验证部署DevOps用户故事产品设计项目管理每一个开发项目做到标准化管理，需要项目案例和时间积累，最终形成标准化流程管理软件应用管理运维和应用管理任务分解原型开发验证部署DevOps用户故事产品设计详细设计低低代码开发平台能力低代码能力客户痛点块，使开发者能够更快地构建和部署应用非程序员也可以使用它来开发应用，使得业参与到应用开发理分析者编写自定义代码，许多低代码平台也提供API和集成，而且一些用于管理和维护应用的工具能力转型让企业能够快速地构建出原型和最小可行产品，更快地实现创新在设计低代码开发平台时，软件厂商可以通过以下方式体现对行业的理解：•预设行业模板以及特定功能模块：厂商在预设模板时会包含某个特定行业常见的业务流程和功能模块以提高开发效率。例如，对于医疗行业，可能需要特殊的患者数据管理模块；对于教育行业，可能需要特殊的课程管理模块。•行业专用的工具和服务：软件厂商可以提供一些定行业的工具和服务，如专门的数据分析工具、报告生成工具等。•提供行业案例最佳实践：软件厂商可以提供行业案例和最佳实践，帮助用户了解如何在他们的行业中使用低代码平台。低代码开低代码开发项目案例积累标准化组件库、详细的使用说明、标准化开发和交付体系项目管理环节会在软件中沉淀成软件的操作流程，以形成标准化的流程管理。来源：互联网公开资料、弘则研究整理心在远方，路在脚下13低代码开发平台扮演企业内部应用开发管理软件，而非简单的开发工具应用开发管理软件均一体化打通在同一台上，且通过软件的标准化操作节点到标准化项目管理流程GitHub目移交、维、后期开发新功能时不连贯详细，上手简单，对于不同很多接口需要高代码开直接引用。如果不考虑成本只现来看，跟海外厂商差别不大海外DevOps平台对于每个应用会有探针做监控，包括CPU性能、访问性能等为导向的单应用开发用代码一致性性，开发应术债，比如文档不齐、设计做来源：互联网公开资料、弘则研究整理C端应用以插件形式聚合在GPT入口，工具属性软件的重要性提升；B端场景ChatGPT+低代码开发工具以满足企业非标需求CC/B端逻辑演绎CC端GPT形成C端流量入口GPT目前已开放互联网、插件的内测资格，向C端生态发展应用软件插件化应用软件UI不再重要，全部变成插件形式嵌入GPT入口开发工具软件重要性提升GPT与外部插件的交互环节AI+开发工具易用度提升ChatGPT简AI+开发工具易用度提升ChatGPT简化应用开发流程，面实现功能为对话式自技术驱动需求加速渗透供给侧满企业精细化管企业精细化管理需求出现来源：互联网公开资料、弘则研究整理微软2023年开发者大会宣布Bing搜索开始接入GPT插件体系基基础搜索场景和复杂指令场景•可以在Bing中，使用ChatGPT的插件Zillow来查询房产信息；可以使用OpenTable插件查询餐馆信息等•返回结果里有文有图，和前述展示的ChatGPT插件基本一致来源：互联网公开资料、弘则研究整理GPT-4内测互C端场景中，GPT-4开放互联网和插件功能，未来形成所有应用GPT-4内测互入口联网和插件功能联网和插件功能•每个会话中最多可以选择三个插件进行联合使用，并由GPT模型自行决定在使用过程中以及调用哪些插件。来源：互联网公开资料、弘则研究整理ChatGPT目前仅能实现基础搜索场景，尚不能实现复杂指令场景基础搜索场基础搜索场景•目前ChatGPT插件约百款左右，其中旅行、住教育、财经资讯、内容社区和编程技术场景。•基础搜索查询场景仅涉及自然语言理酒店•复杂指令场景将涉及更多的后端服务用户指令和指令转换为代码逻辑。服务交互因涉及到接口和数据格式、业务逻辑等数据和集成限制，以及状态管理和流程控制、错误处理和异常情况等交互限制。这些已经超出GPT模型本身提供的能力范围。来源：互联网公开资料、弘则研究整理ChatGPT目前仅能实现基础搜索场景，尚不能实现复杂指令场景基础搜索场基础搜索场景•目前仅可以实现搜索功能，跳转到外部链接后，仍类似于搜索结果的展示，店的比价、添加购物车和支付等复杂指令。来源：互联网公开资料、弘则研究整理ChatGPT提供人机交互环节的自然语言能力，但并不具备处理复杂业务逻辑的能力指令流程令例如“我想预订酒店”生成自然语言回复的结果，生。这可以模板、文来实现。中，插件您已成功GPT模型能力插件解析用户指令入并解析其通常通过字表达式等方息。比如，指令为“预订酒店”果并进行处涉及解析和提取服数据，处理错误或。在预订酒店的例件会处理酒店预订应，例如确认预订理预订失败的情况软件厂商能力指令转换为代码逻辑的指令，将对应的代码逻辑或用预订酒店的代码互服务进行交API通信、数据传递、认证等步骤。例酒店预订服务的API来发送预订请求来源：互联网公开资料、弘则研究整理复杂指令涉及到业务逻辑和行业know-how，因此该环节仍需软件厂商解决，工具属性软件的重要性将愈发凸显外部深度交互需要的支撑能力API集成和通信API以便与服务进行通信和数据交互。这可能涉及到API调用、数据传递、认证和授权等方面的技术数据传输和式转换务返回的数据，可能需要进行数据传输和格式转换。这包括处理不同数据格式(如JSON、XML等)、数据解析和数据转换等和控制性和权限控制。这可能涉及到用户认数据加密等方面的技术和机制错误处理和异常情况处理处理。这可能包括处理请和处理机制处理服务返回结果可能需要执行复杂的逻辑和业务规则。这可能涉及条件判断、数据转换、计算和数据处理等方面的技术和算法性能和扩展性和响应时间、并行处理等记录，以便进行故障排查、性能优化析等。这可能涉及到日志记录、错误跟踪、指标监控等技术•GPT模型是基于深度学习的神经网络模型，模型接收文本输入，经过计算和转换后生成文本输出。模型本身并没有直接访问外部服务的能力，也无法直接处理外部服务返回的数据。并不排除未来GPT技术进一步发展的可能性。•软件厂商可以提供开发工具、SDK或平台，以帮助开发者更好地集成GPT模型和处理与外部服务交互的需求。这些开发工具可能包括API调用库、数据传输和格式转换工具、安全性和权限控制的支持等，以简化开发者在这方面的工作。未来可能会出现更多的工具和框架来支持GPT模型与外部服务的集成和处理服务返回结果。这可能包括更全面的模型部署和集成解决方案，更强大的自动化工具，以及更智能化的对话系统开发平台等。来源：互联网公开资料、弘则研究整理ADDADDYOURTEXTADDYOURTEXT调用预设好的模块和户根据自己的需求和“道路的用规则”来选择不同路径实现调用预设好的模块和户根据自己的需求和“道路的用规则”来选择不同路径实现用场景的落地项应应用程序开发演变ChatGPT低代码开发户带往最终目的地，而不需户学习“路线图和道路的使用规则”低代码开发CC端用户习惯于“自己修现应用场景的落地来源：互联网公开资料、弘则研究整理企业数字化转型过程中非标准化需求变多，借助低代码开发平台实现业务应用程序的快速构建、部署上线、调整扩展低代码开发平台的实际应用企业低代码平台成果微软PowerApps微软在其零售店网络中使用PowerApps开发了自助式应用程序，以帮助员工管理库存、接受退货和处理销售等任务西门子MendixtaServices的运营数据西南航空OutSystems公司的库存。这个应用程序提供了实时库存信息、自动化报告和数据分析等功能飞利浦ianr这个应用程序提供了实时监控、患者数据收集和分析、自动化工作流程等功能沃尔玛OutSystems沃尔玛使用低代码开发平台来构建和定制内部业务应用程序。通过低代码开发，沃尔玛能够快速响应不同门店和业务需求，并在全球范围内提供一致的应用体验施耐德OutSystems施耐德电气使用低代码开发平台来构建和定制内部业务应用程序英国电信Mendix英国电信使用Mendix低代码开发平台构建了一个名为"ProactiveChat"的应用程序。该应用程序能够监控网络服务的运行状况，并自动向客户提供实时支持和解决方案汇丰银行OutSystems用程序，提供了实时的资金流动性数据和报告，帮助银行管理全球范围内的流动性风险西太平洋银行ian序，帮助银行监控和评估供应链的韧性，并提供实时的风险评估和应急计划开发工具软件的重要性和价值量将被放大来源：互联网公开资料、弘则研究整理弘则弥道(上海)投资咨询有限公司海外厂商优先在B端海外厂商营收规模几亿-十亿级美元，用户数百万-千万级；上市公司估值中枢7-11xPS，一级市场估值10-20xPS低代码开发平台平台估值营收规模主要特性应用场景用户数Power业务线收入50亿美元Dynamics和Azure有良好的集成微软生态内应用开发企业应用开发FY23Q3月活yoy50%，达3,300万业务线收入60亿美元提供了构建和部署与CRM系统集成的自定义应用的方法CRM系统定制开发销售和服务应用未公布ServiceNowNow订阅收入69亿美元提供企业内部IT管理能力，以及ESM管理能力，向流程自动化延展ITOM/ITSMCSM/HRSM流程自动化FY24预计100万专业开发者，超过ian28亿美元强调对业务流程管理和自动化的支持，提供数据管理、人工智能和机器学习的功能业务流程自动化数据管理AI和ML应用未公布Zoho未公布20年10亿美元针对中小型企业，使得用户能够快速构建和发布自定义应用中小企业应用开发快速原型制作OutSystems21年D轮95亿美元小几亿美元全栈开发支持，强大的集成能力，适用于创建复杂企业应用企业级应用开发复杂系统集成未公布Mendix18年被收购上亿美元提供视觉化开发工具，支持协作开发、敏捷开发和DevOps敏捷开发、协同工作企业应用开发未公布未公布约上亿美元长久以来受欢迎的低代码开发平台，尤其在中小型企业定制数据库应用中小企业应用开发Bubble21年A轮13亿美元未公布面向非程序员，允许用户通过拖放方式构建完整的Web应用非技术用户应用开发Web应用开发注册用户100万来源：互联网公开资料、弘则研究整理海外厂商从2015年前后开始切入AI技术研发，今年开始快速探索ChatGPT和开发工具的结合低代码开发平台厂商AI相关投入生成式AI识别、情感分析)、深度学习框架、BotFramework、AzureAIOfice、Teams、PowerPlatform、Azure等产品全面接入GPT，目前Bing、PowerPlatform、GitHub可以看到用户数在加速，预计下一季度在Azure业务上看到商业化全产品线接入ChatGPT，目前与客户进行beta测试阶段，预计24Q2看到商业化ServiceNow虚拟机器人、机器学习、多语言大语言理解、AI搜索、RPA、大数据管理等ian2018年推出AI决策支持、AI自动化，2019年集I接入DALLE-2和ChatGPT3.5插件，正在开发与企业数字化转型相关的生成式AI能力，尚未有商业化预期ZohoAI集成、智能工作流、数据分析和预测、智能ZohoDesk集成ChatGPT能力，帮助提取用户较长信息的摘要、检测客户情绪、整合知识库上下文信息等OutSystems2020年引入AI/ML组件，包括图像识别、自然语言处理、预测分析、推荐系统、智能文档处理等；2022年和UiPath合作智能自动化业务，将RPA机器人集成到OutSystems中暂无与ChatGPT官方合作，但海外已有开发者利用ChatGPT生成代码片段，与OutSystems结合来构建应用Mendix建模、配置流程、检查验证环节提供自动化暂无与ChatGPT官方合作，但海外已有开发者利用ChatGPT生成代码片段，与Mendix结合来构建应用来源：互联网公开资料、弘则研究整理升低代码/零代码开发能力，有利于未来AI能力的嵌入和调用AzurePowerPlatform径来源：互联网公开资料、弘则研究整理填写表单和编写公式等方式来构建应用、网站、自动化流程等PowerBI以帮助用户发现数据中的见解，并创建仪表板PowerApps户创建基于触发器和条件的工作流，以实现跨用户创建基于对话的人工智能机器人，以提供PowerPlatform的发展史可以追溯到2014年，当时微软推出了PowerBI作为其第一个低代码产品。随后，微软陆续推出了形成了一个强大的业务应用平台。PowerPlatform可以利用Azure的各种服务和功能来增强其低代码开发的能力，例如：•可以通过连接器和Dataverse连接到Azure的数百个数据源，实现数据的整合和分析。•可以使用Azure的机器学习、认知服务、逻辑应用、函数等服务来扩展其应用、流程和虚拟代理的智能和自定义能力。•可以借助Azure的DevOps、安全、监控等服务来管理其解决方案的生命周期和质量。Azure也可以通过PowerPlatform来提高其数据和服务的可访问性和可用性，例如：•可以使用PowerBI来可视化和共享其数据中的见解，并嵌入到应用或网站中。•可以使用PowerApps来快速构建基于其服务的应用，提供给任何设备的用户。•可以使用PowerAutomate来创建基于触发器和条件的工作流，实现跨系统和应用的数据集成和协作。•可以使用PowerVirtualAgents来创建基于对话的人工智能机器人，提供自动化的客户服务和支持。来源：互联网公开资料、弘则研究整理终端用户提供在工作流程中使用AI提高生产力的新方式 将生成式AI注入到商业可用产品中的产品。去年年底增加了PowerApps中的快速设计和PowerAutomate中的流程描述。PowerVirtualAgents识库，就可以看到它在几分钟内开始回答问题，无需额外的编写。•使用GPT模型在AIBuilder中创建文本：AIBuilder现在将AzureOpenAIService带入其用户友好的界面，使制作人能够使用一种新的低代码生成式AI模型和模板，与PowerAutomate和PowerApps配合使用。PowerApps可以快速构建专业级应用，创建自动化工作流，接入AI后将进一步简化低代码开发流程微微软PowerAppsAI模型，可以为构建的应用能。无需编码或数据科学s基于事件的系统，行为和状态。程的步骤和分支。来源：互联网公开资料、弘则研究整理PowerAutomate是专为编码人员和非编码人员设计的单一智能自动化平台，提供易用界面，大规模优化业务流程和工作流微软微软PowerAutomate假设要创建一个采购系统，让员工提交采购申请，审批后生成订单：•首先，需要在PowerApps中创建一个画布应用，用于设计采购申请的界面。可以使用PowerApps的拖放功能和连接器来添加控件、表单、数据源等元素。•其次，需要在PowerAutomate中创建一个业务流程流，用于定义采购申请的流程。可以使用PowerAutomate的触发器、操作和条件控制来设置流程的步骤和分支。•然后，需要在PowerApps和PowerAutomate之间建立连接，让它们可以相互交互。可以使用PowerApps连接器来从PowerAutomate中获取或更新数据，或者使用PowerAutomate按钮来从PowerApps中触发流程。•最后，需要在PowerApps中发布和共享应用，让员工可以使用它来提交采购申请。也可以在PowerAutomate中监视和管理流程，查看运行状态和历史记录。来源：互联网公开资料、弘则研究整理PowerAutomate中已有数百种预构建的自动执行任务或流程 PowerAutomate模板来源：互联网公开资料、弘则研究整理FY23Q3已经有超过3.6万家企业客户在使用AI能力，MAU达到3,300万人，同比增长50%功能模块力PowerAppsCopilot可以轻松地让数据成为每个应用的核心。描述应用的目的，数据表就会自动为应用生成。使用Copilot，制作者可以利用自然语言来优化应用，以适应他们的需求。现在，每个人都可以创建一个应用，专业开发者也可以节省更多的时间，专注于更复杂的代码、组件和集成。同时，PowerApps中可以使用GPT启用的数据探索，它可以让终端用户智能地查询他们的数据。PowerAutomateCopilot通过自动化流程的创建，提高效率。制作者可以在几秒钟内创建流程，无论复杂度如何，都可以使用自然语言和内置的Copilot。PowerPlatform预计制作者可以使用PowerAutomateCopilot大幅缩短上市时间。根据2022年10月推出的预览版，微软已经看到使用Copilot时，开发PowerAutomate工作流程所需的时间减少了50%。智能聊天机器人必须设计成能够处理广泛的主题、回应和上下文知识——即使使用低代码，ilot创建和修改机器人，并在几分钟内构建智能的对话机器人。制作者可以利用Copilot，它使用生成式AI来通过自然语言构建和优化话题。Copilot的体验进一步消除了这些障碍，并加速了聊天机器人的开发。为任何人，无论他们的技术能力如何，提供了构建自己的解决方案的机会。嵌入式生成式t分析和见解，而不是通过图表或报表。来源：互联网公开资料、弘则研究整理心在远方，路在脚下33性分析，快速挖掘数据并按预设应用自动化流转。来源：互联网公开资料、弘则研究整理心在远方，路在脚下3420172017年将开发平台命名为多增强功能和工具2022年Components和System，提供更多可重用的组件和准则2018年工具，允许用户通过拖放方式构建和定制应用程序界面2020年可视化工具，用于创建和自动化复杂的业务流程和交互式用户体验2014年一代用户界面和用户体验2016年System，为开发人员提供一套可重用的界面组件和准则2023年进一步推动应用程序的集成和定制化2015年Components，一种用于构建单页面应用程序的组建构架2021年功能和改善用户体验2019年可视化工具，用于定义和自动化业务流程力提供了强大的数据分析和可视化工具，以支持用户进行智能决策。它结合了人工智能和分析能力，使用户能够发现数据中的模式、趋势和洞察通过自然语言处理技术分析文本数据。它可以实现情感分析、实体识别、文本分类等任务，并可以用于构建自然语言处理应用程序利用计算机视觉技术分析图像数据。它可以用于图像分类、目标检测、图像识别等任务，并可以为用户提供有关图像内容的智能洞察一种无需编写代码的工具，允许用户创建和部署自定义的机器学习模型。它使用户能够利用Al技术进行预测，例如预测销售机会的可能性或客户流失的风险来源：互联网公开资料、弘则研究整理应用发言引用发言引用FY17Q4正式上线EinsteinAI平台，全平台将搭载Einstein能力。FY20Q3增加EinsteinCallCoaching，帮助客户内部销售团队提升销售能力。FY18Q1AI是下一代平台，正如手机和云计算一样，未来所有应用、企业能力都将基于AI平台建设。FY20Q4EinsteinAI单日做出超过110亿次预测。FY18Q2IDC预测到2021年CRM+AI在全球范围将贡献超过1万亿美金的GDP，超过80万新的工作岗位。FY21Q1受疫情影响，EinsteinBot会话数量翻倍增长，预测数量同比5倍增长。FY18Q4EinsteinAI单日做出超过10亿次预测。FY21Q3EinsteinAI单日做出超过800亿次预测。FY19Q1EinsteinAI单日做出接近20亿次预测。FY21Q4EinsteinAI单日做出超过930亿次预测。CybeWeek期间，手机推送同比增长131%，短信通知同比增长171%。FY19Q2EinsteinAI单日做出超过30亿次预测。推出EinsteinBot和掌握10种NLP模式的单模型。“CommerceCloud的效果是最强大的，当客户打开Einstein的功能，比过去单纯使用CommerceCloud直接带来双位数的收入增长。”FY22Q1EinsteinAI单日做出超过1,000亿次预测。FY19Q3EinsteinAI单日做出超过40亿次预测。FY22Q4结合Einstein和TableauCRM，客户可以更好地分析不同部门之间的数据，用预测分析做出更好的决策。FY19Q4EinsteinAI单日做出超过60亿次预测，EinsteinAnalytics创建4,400万份报告。FY23Q1EinsteinAI单日做出超过1,750亿次预测。FY20Q1发布全新的Einstein平台，客户可以通过简单的点击配置来搭建个性化的AI应用，同时语音和视觉能力已经融入到全Salesforce。FY23Q3EinsteinAI单日做出超过1,940亿次预测。FY20Q2EinsteinAI单日做出超过86亿次预测。增加Einstein翻译功FY23Q4推出EinsteinGPT。来源：互联网公开资料、弘则研究整理forSlack，提供AIGC内容工具，预计24Q2形成商业化体功能互来提高客户满意度通过电子邮件、移动设备、网络和广告吸引客360APPs通过使用AI聊天助手生成代码并针对Apex等语言提出问题，利用模型相结合，以提供相关且可信的AI生成内容。责任、可信和生成人工智能的发展。正意义上在最前端用户交互界面实现智能化。来源：互联网公开资料、弘则研究整理0Marketing&Commerce快速增长0Marketing&Commerce80%60%40%20%0%FY17Q3FY18Q1FY18Q3FY19Q1FY19Q3FY20Q1FY20Q3FY21Q1FY21Q310%00%0FY22Q4FY23Q1FY23Q2FY23Q3FY23Q4FY21Q1FY21Q2FY22Q4FY23Q1FY23Q2FY23Q3FY23Q42004年ServiceNow成立，开始提供IT服务管理(ITSM)解决方案2011年推出IT运营管理2004年ServiceNow成立，开始提供IT服务管理(ITSM)解决方案2011年推出IT运营管理(ITOM)解决方案，扩展到IT基础设施管理和运维领域2012年发布ServiceNowHR服务管理(HRSM)，为人力资源部门提供服务管理和流程自动化解决方案2016年Management概念，将服务管理和流程自动化应用于其他部门和业务领域2018年推出全新的Now开发和定制能力，支持用户根据需求定制和开发应用程序2015年发布ServiceNow扩展到安全运营和响应领域ServiceNowServiceNow产品矩阵发展路径20142014年发布ServiceNowManagement，为客户服务和支持提供专门的解决方案20202020年发布WorkflowAutomation引擎，提供强大的工作流程自动化和协调能力 订阅收入增速(订阅收入占比90%以上)来源：互联网公开资料、弘则研究整理 净新客户收入分产品贡献业务部门业务部门发起变更请求，提出对IT系统或应用程序进行更改变更管理团队负责处理和管理变更请求的流程变更管理委员会评估变更请求的影响和风险，并决定是否批准变更变更实施人员负责实施批准的变更使用业务部门业务部门发起变更请求，提出对IT系统或应用程序进行更改变更管理团队负责处理和管理变更请求的流程变更管理委员会评估变更请求的影响和风险，并决定是否批准变更变更实施人员负责实施批准的变更使用ServiceNow变更管理模块，跟踪和记录变更的计划、测试、部署和验证等过程使用ServiceNow自助服务门户或服务请求模块，提交变更请求并提供变更说明使用ServiceNow变更管理模块，接收和审查变更请求，分配相关人员进行评估处理使用ServiceNow协作和审批工具，在系统中审查评估变更请求并决定是否批准ServiceNowServiceNow两大IT管理业务IT服务管理工作内容IT运营管理工作内容服务台负责接收、记录和处理用户的服务请求和问题报告故障管理快速检测、记录和恢复IT系统和应用程序中的故障，减少业务中断和影响服务目录维护和管理服务目录，包括定义服务项、事件管理监测、记录和处理IT系统和应用程序中的事件，及时响应和解决潜在问题服务请求处理和跟踪用户的服务请求，确保按时响应和解决配置管理跟踪、记录和管理IT资产和配置项的信息，确保配置项的可靠性和一致性问题管理跟踪、诊断和解决IT系统和应用程序中的问题，以减少业务中断和提高用户满意度资产管理管理和优化IT资产的使用和价值，包括硬件、软件和许可证变更管理规范和控制IT系统和应用程序变更，确保变更可控性、风险管理和减少对业务影响补丁管理跟踪、评估和应用安全和功能性补丁，保持系统的安全和最新性发布管理管理和协调IT系统和应用程序的发布，确保发布的稳定性、一致性和最小化风险运维自动化自动化运维任务和例行工作，提高效率和减少人工工作量服务水平设定、监测和报告服务级别目标，确保IT服务的质量和性能符合预期ITIT部门来源：互联网公开资料、弘则研究整理来源：互联网公开资料、弘则研究整理ServiceNow过去在AI上投资实现了25%的ASP提升 ServiceNowAI投资来源：互联网公开资料、弘则研究整理ServiceNow已经开始和OpenAI合作，生成式AI能力嵌入Now ServiceNowAI投资来源：互联网公开资料、弘则研究整理正探索和Google、NVIDIA的合作，未来深度嵌入AIController的 ServiceNow大模型合作 来源：互联网公开资料、弘则研究整理 ServiceNow生成式AI时间表•确定事件的优先级(使用自然语言进行解释)中的接收代理提供聊天更快地解决问题。•为客户服务代理生成聊天响应以更快地帮助。•使用虚拟代理帮助员工完成流程，例如更改接从员工工作区的搜索栏请求。Appian2022年收入4.7亿美元，3年CAGR增速22%，5年CAGR增速21%，不同客户群体ARR增速基本一致 Appian营收规模(百万美元) 订阅续费率来源：互联网公开资料、弘则研究整理 订阅收入占比 季度ARRAppian在2018年开始引入AI技术，并与GoogleAI开展合作AppianAppian发展路径20102010年发布Appian6版本，引入社交协作功能和移动应用支持2020年强化了低代码开发、自动化和决策支持的能力2018年引入Al和机器学习功能，增强智能决策和化能力2007年推出Appian增加了新的用户界面和集成能力2019年增加了新的低代码开发工具和应用市场2023年强化RPA、数据挖掘能力2014年推出Appian7版本，重点加强了移动应用开发和用户体验2001年推出首个商业化版本的Appian低代码开发平台2004年Appian引入新的Web服务功能和多语言支持提供新的数据集成和分析功能2021年力语言检测和翻译包括标签检测、光学字符识别(OCR)和增强型OCR服务包括实体识别、情感分析、语法分析和内容分类AI决策支持数字流程自动化解决方案提供了智能决策支持功能，基于Al技术和数据分析，帮助用户做出更明智的业务决策。这些功能可以提供实时数据洞察、预测分析和推荐建议等利用Al技术推动数字流程自动化，实现了更智能、更高效的业务流程。它结合了低代码开发和Al能力，使用户能够自动化和优化复杂的业务流程，提高生产力和效率来源：互联网公开资料、弘则研究整理2023年2月宣布接入OpenAI，提供DALLE-2和ChatGPT3.5插件，通过生成式能力驱动企业数字化转型AppianAppian与OpenAI合作在初始版本中，AppianAl技能设计器专注于自动化电子邮件通信、文档分类和提取：理和响应客户查询、反馈和请求，从而提高整体客户满意度。•文档提取：该平台能够从各种文档类型中提取信息，减少手动数据输入并确保准确性。这使员工能Appian利用OpenAI集成，正在开发Al支持的生成功能，以增强自动化提高开发人员的生产力，包括：Al构建数字表单。例如，获取现有文档(如营业执照lAlAl询问有关其企业数据的问题。l来源：互联网公开资料、弘则研究整理心在远方，2005年Zoho推出Zohotor开发平台的第一个版本2006年版本，增加了更多的用2005年Zoho推出Zohotor开发平台的第一个版本2006年版本，增加了更多的用用模板和功能2008年版本，引入了更强大的工作流和报告功能2013年版本，提供了更多的应用集成和扩展能力2019年版本，加强了人工智能和机器学习的集成能力2016年版本，引入了新的开发者工具和团队协作功能ohoCreator20112011年版本，引入了移动应用支持和增强的用户界面20202020年版本，提供更多的数据分析和可视化功能•Zoho主要面向SMB企业，提供一系列SaaS应用程序，包括管理软件(ERP、CRM、HRM、项目管o•2020年收入超过10亿美元。止2021年10月，已经扩展至50个应用程序。来源：互联网公开资料、弘则研究整理ZohoCreator在2019年发布的5.7版本中加强了AI/ML的能力，并在2023年与OpenAI开展合作ZohoCreatorAIAI集成Al强应用程序的智能化能力习和分析数据，自动识别模式、预测行为，并根据规则进行数据分析和预测Al工具，进行数据索、可视化和预测建模，获取所需的信息或执行任务用户可以减少手动工作量，提高生产力和•通过将ChatGPT的功能与ZohoDesk集成，可以为客户提供更相关、更方便和个性化的体验。Zia现来源：互联网公开资料、弘则研究整理ZohoDesk与OpenAI集成，为客户和服务团队提供支持 ZohoDesk与OpenAI集成 整合知识库上下文信息来源：互联网公开资料、弘则研究整理 提取信息摘要Zia有助于服务代理加快响应速体验到及时的解决方案。Zia•知识库功能可帮助企业为客户维护有用和相2004年推出第一个版本的低代码开发平台。该版本的平台提供了基本的可视化建模工具和自动生成代码的能力2007年2004年推出第一个版本的低代码开发平台。该版本的平台提供了基本的可视化建模工具和自动生成代码的能力2007年发布平台的新版本，引入了更强大的可视化建模工具，以及对移动应用开发的初步支持2008年发布版本7，引入更先进的可视化建模工具和自定义业务流程的能力。还提供了更丰富的用户界面组件OutSystemsOutSystems发展路径20132013年发布版本8，引入对响应式Web应用的支持，使开发人员能够构建适应不同屏幕大小和设备的应用程序2016年发布版本10，引入开放的组件市场，此外还2016年发布版本10，引入开放的组件市场，此外还加强了对移动应用开发的支持2018年发布版本11，引入更先进的可视化开发环境和全新的UI编辑器。此版本还提供更强大的集成能力2020年发布版本11.9，进一步加强了平台的性能、安全性和扩展性。此外，版本11.9还引入了Al/ML组件融资轮次投资方008A轮融资600万美元011B轮融资800万美元该轮融资由ESVentures领投，并有参与投资的其他投资机构015C轮融资2,500万美元场扩展和产品创新018战略投资3.6亿美元该轮融资由KKR和GoldmanSachs领投。该轮融资的目的是进一步加速公司的增长，扩大全球市场份额021D轮投资1.5亿美元来源：互联网公开资料、弘则研究整理OutSystems引入AI/ML组件提供AI集成能力，向智能自动化延展；目前暂未和OpenAI官方合作，但已有产品结合使用的案例OutSystems的AI能力力图像识别Al/ML组件可以使用图像识别算法，识别和分类图像中的对象、场景或特征。这可以应用于图像搜索、视觉质检、物体识别等任务自然语言处理Al/ML组件支持自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、实体识别等。开发人员可以利用这些组件对文本数据进行处理和分析，以实现自动化的文本处理和语义理解预测分析Al/ML组件可以应用于预测分析任务，例如基于历史数据进行趋势分析、预测销售量、需求预测等。开发人员可以使用这些组件构建预测模型，帮助企业做出更准确的预测和决策推荐系统Al/ML组件可以支持构建个性化推荐系统，根据用户的偏好和行为提供个性化的推荐内容。这可以应用于电子商务、内容推荐、旅游预订等场景智能文档处理Al/ML组件可以处理和分析文档数据，例如自动摘要、关键词提取、实体关系抽取等。这可以用于自动化的文档处理、信息抽取和内容分析自定义AI模型集成OutSystems提供与自定义Al模型的集成能力数据科学和AI工具集成OutSystems在其较新的版本中开始提供与数据科学和AI工具的集成能力智能自动化2022年宣布和UiPath合作，通过一个新的连接器，将UiPath的软件机器人集成到OutSystems应用程序中，从而让客户能够安全、智能地自动化核心业务流程和应用程序。合作还可以帮助客户缩短开发时间，快速交付复合应用，通过简单易用的设计界面和原生集成，提高运营效率、生产力和投资回报率•目前暂未开展和OpenAI的官方合作，但在开发者社区中已有开发者实现OutSystems和ChatGPT的结合，主要在于加速和简化应用开发过程中的编程工作。通过使用ChatGPT作为一个编码助手，开发地创建和调试代码。来源：互联网公开资料、弘则研究整理2005年Mendix公司成立，其愿景是通过消除复杂性，使应用开发变得更加容易和快速2009年发布Mendix2005年Mendix公司成立，其愿景是通过消除复杂性，使应用开发变得更加容易和快速2009年发布Mendix2.0，包括核心的低代码功能，如拖放界面设计和模型驱动的逻辑2011年发布Mendix3.0，引入了一种新的微流程设计工具，以及一种新的数据建模语言2017年发布Mendix7.0，增加了新的Web模型器，以及对于物联网和机器学习的集成2019年发布Mendix8.0，其中引入了一些新的Al功能和低代码/无代码开发工具2018年Mendix被西门子以7.35亿美元全资收购MendixMendix发展路径20142014年发布Mendix5.0，增pStore社区功能，以及一种新的响应式UI框架20232023年发布Mendix9.23，提供了MendixMLlkit以低代码方式部署ML模型仅2020年前8个月，有超过12万个应用被创建。•2022年年度经常性收入规模超过1亿美元。•MendixMaker社区目前有超过20万活跃开发者。来源：互联网公开资料、弘则研究整理MendixAssist利用AI/ML来协助开发人员进行应用程序开发，可在建模、配置流程、检查验证环节提供自动化能力Mendix的AI能力力MendixAI力无代码微流程在Mendix8中，微流程(Microflows)可以使用一种全新的无代码方式来创建。这意味着开发者无需编写任何代码，就可以创建复杂的业务逻辑和数据操作可根据Mendix开发最佳实践检查应用程序模型，从而帮助提高应用程序的性能。在设计和开发过程中检测反模式，指出并指导如何解决，多数情况下可以自动修复这些问题•检测：机器人检查模型，识别问题，并定位到导致问题的文档/元素•建议：机器人解释已识别的问题、潜在影响以及如何解决。还有一个详细的最佳实践指南，其中包含如何解决问题的专用分步指南•自动修复：机器人可以自动实施最佳实践并修复问题使用对超过1200万个匿名应用程序逻辑(微流)的机器学习分析构建。根据已经设计的活动、参数和其他上下文相关信息，为您提供有关微流中下一个最佳行动的上下文建议•下一个最佳行动建议：从40+不同选项中推荐前5个最佳行动，准确率达到95%•自动配置：不仅提供下一个最佳行动，而且通过预先填充操作参数来进一步自动化开发•上下文建议：以不同的方式获得上下文，包括当开发人员在微流中插入新活动或决策时，通过“查看”微流进程中的左右进程，并通过调用它的页面推断上下文•高精度：模型的不断改进和训练将准确率提高到95%•检查数据类型可以为空的列表，例如，当客户姓名未被填写入表格时•带有微流和验证属性的预填充对话框•能够将验证提取为子微流程，并在新的验证微流程中调用现有的验证子微流程•自动生成验证微流程•目前暂未开展和OpenAI的官方合作，但在开发者社区中已有开发者实现使用结合，主要在于加速用开发过程中的编程工作。来源：互联网公开资料、弘则研究整理心在远方，弘则弥道(上海)投资咨询有限公司中国低代码融资事件数量(笔)总融资数量亿元以上融资数量102113122123中国低代码融资事件数量(笔)总融资数量亿元以上融资数量1021131221231436392原生低代码厂商互联网厂商传统软件厂商840低低代码厂商图谱海外厂商海外厂商2016201720182019202020212022.7•原生低代码厂商规模化发展仍有阻力：头部厂商规模应在小几亿规模，大部分原生低代码厂商依托于企业微信或钉钉生态发展，产品可以实现图形化编辑方式，但欠缺业务理解。•传统软件厂商以行业know-how切入：目前低代码平台多用于内部交付环节的提效，尚未实现从产品+服务向工具的商业模式转型。来源：艾瑞咨询、IT桔子、互联网公开资料、弘则研究整理原生低代码厂商积累行业经验向上突破，传统软件厂商提升交付和定制化效率未来向工具属性的商业模式转型大企业企业低代码提升交付效率，推动商业模式转型低代码提升交付效率，推动商业模式转型传统软件厂商增加行业know-how向上突破，复杂度提升原生低代码厂商无代码开发进一步降低开发难度高代码开发低代码开发无代码开发来源：产业调研、互联网公开资料、弘则研究整理心在远方，路在脚下56行业解决方案(全行业和领域)③④行业解决方案(建筑、金融、汽车等)CRM、供应链协同、生产现场管行业解决方案(全行业和领域)③④行业解决方案(建筑、金融、汽车等)CRM、供应链协同、生产现场管理、项目管理等轻办公、表单流程驱动轻度办公需求非标业务需求①√某原生低代码厂商发展历程某原生低代码厂商发展历程①2014年推出零代码产品，依托钉钉生态面向金融行业客户，主要定位在企业内部的部门应用或者团队应用场景②2018年推出低代码产品，依靠直销推广交付，主要定位在中大型企业的企业级应用③2021-2022年开始全面铺开行业和领域应用，开始碰到传统厂商竞争④2023年收缩行业覆盖面，聚焦平台能力和少数行业②√小小行业know-how和业务理解仍是最高的竞争壁垒来源：产业调研、互联网公开资料、弘则研究整理心在远方，传统软件厂商将通过低代码平台提升交付和定制化效率，远期可实现产品订阅或平台订阅的商业模式转型低代码开发相关的A股上市公司(市值日期：2023年6月6日)厂商总市值22年收入增速低代码相关产品020021022用友网络0.2%4.7%3.7%20年发布YonBuilder，建立在YonBIP云原生、微服务架构之上金蝶国际0.9%24.4%16.6%18年发布云苍穹平台，具备低代码平台能力泛微网络15.3%35.1%16.4%10年发布低代码建模平台，目前实现e-cology全图形化实施交付新点软件39.1%31.6%1.1%21年新发布和迭代升级“易构”低代码快应用开发组件宇信科技12.4%25.0%15.0%20年推出新一代移动开发和低代码开发两大平台南威软件11.6%11.5%1.4%22年研发具备低/零代码轻应用开发等能力的“一网协同”平台光云科技59.8%6.9%-9.4%21年收购低代码厂商“炎黄盈动”6.69%股权致远互联9.1%35.1%0.1%15年发布基于V5底座的业务定制平台CAP新致软件-3.9%19.4%2.6%正在研发基于数据驱动的低代码平台众合科技5.4%-0.7%-11.9%一苇数智平台将持续沉淀物联网、大数据、低代码开发等核心技术浩云科技4-34.8%10.4%-20.8%低代码平台和基于低代码的可视化物联平台金现代67.2%21.4%4.7%轻骑兵低代码开发平台、知识图谱可视化开发平台思特奇8-14.3%22.7%-7.8%思特奇低代码开发平台普元信息4-8.9%21.0%-2.5%PaaS基础平台包含低代码平台的能力来源：互联网公开资料、弘则研究整理大标准化需求非标需求中用友网络：服务大型客户，以行业和服务切分需求，围绕大客户形大标准化需求非标需求中•用友：以大客户一体化解决方案为主，从行业解构客户需求，不断尝试下切中型客户云。①基于NC65在iuap上架构NCC，使得NCC实现私有云部署，停售NC存量替换(已完成)②基于iuap平台重新提炼行业功能，推出系列行业云服务和产品(已完成)③基于NC57功能，提炼出U8C尝试下切中型企业市场(已完成)④建立云原生平台iuap5.0，发布首个纯公有云产品尝试下切中型市场(进行中)NC(NC(离线)①UAPNCC(混合)行业云(混合)(混合)iUAP②③iUAP②③④YonBIPYonSuite(公有云)(营销、采购、HR)来源：弘则研究整理UYo领域云行业云行业云领域云行业云NCC用友先SaaS后PaaSUYo领域云行业云行业云领域云行业云NCC22020-8C来源：弘则研究整理ISV产品NC65ISV产品NC65NCC领域云ISV产品NCCYonBIP大型企业产品线整合成用友BIP3，承接央国企数字化转型+信创 NCCloud架构 YonBIP云服务产产品矩阵组合NCCloud：核心财务供应链YonBIP：财务共享、营销、CRM等P•报告期内，公司新增一级央企签约16家，截签约27家。行业推广数•信创国产化替代项目数量大幅增加。来源：公司官网、产业调研、弘则研究整理中型企业YonSuite、U8C、U9C切割客户群体，云原生技术支持公有云部署 YonSuite产品架构U8小几万元，加实施大约10万+私有化部署的单法人单位U8C纯订阅4-5万元起，私有化20-30万多组织、小集团使用U9/U9CU940-50万；U9C10万左右多组织、母子公司业务协同的制造业工厂YonSuite小几万元起SaaS功能税务云、销售云、银企直连等，跟其他产品并列，配合使用客单价来源：互联网公开资料、产业调研、弘则研究整理用友云市场通过入驻及融合建立云服务生态 YonSuite产品架构•合作的商业伙伴超2200家，ISV伙伴970家(包含畅捷通ISV伙伴530家)，专业服务伙伴超370家，合作银行超1700家，云市场应用商城YonStore入驻伙伴超10,000家，入驻产品超15,000款。•和外围产品对接存在一定工作量。但是YonSuite已经有很多伙伴产品，有些已经融合在一起，而且YonSuite自己内部的产品线也比较多，比如门店POS系统、零售系统等和后端财务系统打通。来源：互联网公开资料、弘则研究整理心在远方，路在脚下63中标准化需求小非标需求金蝶国际：中型企业云化基本完成，通过苍穹PaaS上切大客户标准需求，未来针对大企业开发更多产品中标准化需求小非标需求•金蝶：从中型客户开始公有云化，从功能解构客户需求，云苍穹上切大客户标准化需求。①云星空公有云的比例不断提升，积累最佳实践②搭建苍穹PaaS，为快速部署提供基础(已完成)③基于PaaS搭建针对大客户标准的产品(采购云、渠道云、财务云、人力云、员工服务云已落地)④基于PaaS不断满足大中客户需求(进行中)EAS云苍穹(公有云)((营销、采购、人力、差旅)行业解决方案(零售、制造、金融等)大大③√苍穹PaaS①√②√云星空(私有云)云星空(公有云)(营销、采购、HR)精斗云(公有云)精斗云KISK3金蝶云EASEASCloudKIS-Cloud云星空精斗云KISK3金蝶云EASEASCloudKIS-Cloud云星空星空旗舰版星空标准版精斗云云星瀚ISV相关产品金金蝶国际产品矩阵演化行业原型星空基本完成重构苍穹生态初成，已产生商业化价值星空基本完成重构行业解决方案来源：弘则研究整理财务、供应链模块+苍穹平台为主要订阅功能，苍穹低代码开发能力降低人员上手难度，明显提升二开效率云云苍穹+云星瀚订阅功能拆分100%80%60%40%20%0%财务供应链建筑&房地产苍穹平台税务制造1%38%9%38%9%17%36%1%36%7%13%42% 39%6%23%33%201920202021基础功能模块的延伸：•财务和标准供应链受到法律法规和行业实践的限制，可以做抽象复用。而且，当前财务模块成熟度极高，今年将会逐步将经营权下放至渠道伙伴。全渠道营销、税务、人力、制造等功能是下一阶段的功能突破点。尤其是制造业客户对于深度供应链管理、生产制造环节的需求很旺盛。平台开发能力的提升：•云苍穹客户：现在在平台上都是拖拉拽，不太需要懂Java语句和数据库调用。只要平台上有框架，就能把业务配出来，不需要太多懂开发的人。•华南ISV伙伴：从开发效率来看，平台的生产力非常强，而且平台的集成度、封装度也更高，人员学习曲线相对会更短。如果做一些简单单据，学起来很容易。如果做复杂系统，还是需要一定的专业性，需要架构师和资深的开发。•西北ISV伙伴：接触过很多厂商的低代码平台，在开发便捷性、技术能力、后续支持等方面，苍穹都算是国内一流的低代码开发平台。单据表头、表体这些功能点苍穹在市面上很靠前。•华北渠道伙伴：以前接过一些大项目，用EAS+云星空+开发给客户做定制。在过程中可以明显感觉到星空比较传统，还是比较老的BOS开发系统，用起来比较死板。苍穹现在学习下来，敏捷开发更好用，对于定制化项目来说会更好。来源：公司公告、产业调研、弘则研究整理云苍穹ISV生态逐步产生商业价值，21年收入千万级，弱生态ISV产品占据绝大对数云苍穹云苍穹ISV生态进展•提升完全基于苍穹技术栈形成的强生态ISV伙伴和产品数量。•22年ISV产品开放分销渠道。来源：互联网公开资料、弘则研究整理泛微网络：已形成完善OA产品矩阵、解决方案体系、领先的OA配置架构、多层次的市场/技术服务能力泛微网络产品分泛微网络产品分类客户规模1000+人300-1000人<300人标签客户集团企业中型企业小型企业党政机关定制要求中低无高产品复杂度复杂标准复杂部署方式私有云为主本地为主私有部署交付形式配置+开发标准产品安可定制销售模式直销直销+分销直销直销售价40-50W1-10W1W 七大引擎配置式开发来源：公司官网、弘则研究整理模企业方式、实施交付、客制化等多种需党政机关的信创需求，可以直接与信的耦合、投资契约锁和上海CA等方式完善自景。e-cology采用配置式开发，前端EBU团队进行实施交付时，无需改动代码，采用拖拽的模块形式业务逻辑进行快速客制化配置。 泛微网络底层平台演进 来源：产业调研、公司调研、弘则研究整理提供门户、数据看板、大屏、主数据详情、政务等多种业务管理场景 用户在设计页面、构建应用时可通过平台随时连接云商店，挑选符合需求的组件使用泛微网络开发框泛微网络开发框架再加上React强大的组件生态，公共组件利用率可达到90%+API平台提供40+个分类，1000+丰富的API供开发者直接使用，支持向下兼容，版本管理机制，保SDK提供流程引擎、表单引擎、页面设计器等50+SDK来辅助开发者，帮助用户快速开发应用，省去基础代码编写过程。用户选择需要的SDK即可在应用中实现某项功能规范提供统一的前、后端、UI、PC、移动开发规范，开发内容统一管理云云商店应用生态云商店内置丰富的表单和审批路径模板，常见的管理流程、审批表单下载即用 提供各行业200+完整应用，覆盖人事、行台账等多种场景UI模板和个性化主题常办公、后端开发场景，导入微调即可投入使用泛微云商店提供市场主流第三方产品的集成连接器，包括人事、CRM、财务、ERP等，开箱即用后端微服务解构+前端组件化更有利于场景搭建，泛微已构建十大业务专项场景，突破传统OA业务边界十大业务专项业务专项聚才林-人事管理招聘模块、员工画像、自动化算薪、人事业务一网通办九川汇-营销管理与微信互联、打通营销系统、统一客户资源库、销售过程全记录、业绩多维度分析、客户数据分析今承达-合同管理合同起草、合同审批、签约方认证、电子化签署、合同履约、合同归档、合同报表事井然-项目管理项目全生命周期管理、项目信息门户、成本管控、任务管理、进度看板、内外协同沟通、电子化签京桥通-采购管理供应商风险管理、多途径采购寻源、电子化招投标文件签订、采购过程内外协同齐业成-费控管理银企直连、电子发票自动归集、纸质发票智能识别、报销多维度关联、预算管理、日常费用报销、对公付款报销、集团分权管理采知连-文档管理知识协作、知识地图、知识专家库、知识文档管理系统睦客领