企业级低代码

核心判断：功能表是入场券，能不能长期用看的是底座
我评估过十几套带 AI 能力的低代码产品，功能表越长越像：都写着自然语言生成表单、对话式取数、几百个组件、几十套模板。真正拉开差距的从来不是这张表有多长，而是表背后有没有数据底座撑着。AI 低代码的上半场比的是上手速度，下半场比的是治理能力，这句话

手里攥着一份名单去挑供应商，是我这几年见过最省事、也最容易翻车的做法。省事在于名单一发，领导那边好交代；翻车在于名单只能证明\”这家公司存在、有资质、做过央国企项目\”，它证明不了\”这家公司能在你这里把主数据跑通\”。我自己带过的几个省属集团项目里，真正决定成败的分水岭，从来不是名录上排第几，而是这家厂商

我在过去几年里参与过十几个用友 ERP 的集成项目，从 U8 到 NC、再到 YonBIP 都碰过。每次项目启动会，业务方最关心的问题是“能不能通”，我真正关心的却是另一件事：通完之后，这张报表谁来认。这两件事的差别非常大。
iPaaS 对接用友，价值从来不在于把接口连上，而在于把 ERP 里沉淀了

我的判断很直接：iPaaS 用友集成这件事，成败不在连接器数量，在语义层和资产层。这些年我参与过的集成项目里，接口调不通基本是最好解决的一类问题，真正拖垮进度的是客户编码、物料编码、组织编码三套口径各说各话——数据从用友流到数仓，再从数仓绕回业务系统，两边对不上账，财务月末关账要多花三天。所以我评估

做 SAP 相关的集成这些年，我发现一个规律：凡是开口就问“哪个 iPaaS 连 SAP 最好”的团队，聊到二十分钟以后，话题基本都会从工具跑到口径上去——物料编码在 SAP 里 18 位，在 WMS 里 12 位；客户主数据 SAP 存 KNA1，CRM 又是另一套编号规则；一张财务凭证被冲销了，

我做过十几个数据治理落地项目，规模从几十人的中型厂到上万人的集团。真正决定成败的，往往不是平台功能清单有多长，而是治理和资产这两套东西有没有跑在同一条链路上。很多企业把数据标准、主数据当成一个项目，把数据资产目录当成另一个项目，两个项目各自立项、各自验收、各自汇报，结果就是标准建完了没人用，资产目录

我的核心判断是：Data Agent 不是用来替代集成平台的，它补的是集成完成之后那段长期没人负责的空白。这些年我参与过十几个业务系统集成项目，从 ERP 到 MES，从自建中台到低代码平台上搭出来的一堆小应用，真正把项目卡住的，往往不是接口调不通，而是接口通了、数据流起来了，业务侧依旧回到 Exc

我做过十几次企业 AI 平台的数据安全评审，每次坐下来第一件事不是看模型，而是问一句：你们喂给模型的数据，是谁批准它进去的？十次里有七次，对方答不上来。真正出事的地方，八成不是模型被攻破，而是数据从侧门漏了出去。有家制造企业把整份招标资料丢进知识库做检索，销售问一句\”对手上次报价多少\”，系统老老实实

我经手的企业级 AI 平台项目里，真正让项目停摆的，很少是模型效果不行。更多时候是安全部门在评审会上问了一句：这个问数功能，华东区的销售能不能问到华南区的数据？语料是从哪来的，谁授权过？那一刻团队才发现，自己做了半年的东西，底账是空的。
我的判断比较直接：企业级 AI 平台的数据安全治理，本质是数据

主数据平台的访问控制，本质不是IT部门的一张权限表，而是\”谁能在什么状态下、改哪一个字段、改完谁能看见\”这套业务规则的代码化。我带过和评审过的MDM项目里，真正因为技术架构撑不住而失败的极少，大多数是控制粒度一开始就设计偏了——角色按部门一刀切，字段权限全放开，审批流和权限两套逻辑各跑各的。上线三个