信创低代码

一、核心判断：数据资产的分水岭，不在存了多少，而在能不能反复用我做过一个粗略统计：在我接触过的中型以上企业里，真正被业务部门每周主动打开的数据产品，往往不到全部报表的两成。这个数字挺扎眼，但它说明的问题并不复杂——数据资产的价值不在于库里存了多少张表、多少 TB 存储，而在于同一份数据能不能被反复调

我带过和评审过的数据资产类项目，加起来有十几个，最大的一个覆盖集团 40 多家子公司，最小的一个只做单一工厂的质量数据。看多了之后，我对“选品牌”这件事的判断标准变得很朴素：数据资产品牌的价值不在于它能罗列多少个功能菜单，而在于它能不能把“资产账本”和“数据产线”接在同一根轴上。账本指的是主数据标准

这两年被问得最多的一句话，是 ESB 还有没有必要继续建。我的回答一直没变：接口这件事不会因为换了名词就消失，只是承载它的形态变了。传统 ESB 干的是把系统之间点对点的硬连接收拢到一根总线上，路由、协议转换、服务编排、调用监控都在这一层完成；iPaaS 补的是这根总线伸不到的地方——云上 SaaS

我做过十来个集成平台项目，从最早的 ESB 单栈，到后来业务部门自己拉一堆 iPaaS 跑 SaaS 对接，踩过的坑不算少。这次把话说清楚：ESB 与 iPaaS 一体化，本质不是把两个产品塞进一个机柜，而是把“稳态的接口治理”和“敏态的集成编排”放在同一套资产体系里。ESB 擅长的是协议转换、服务

我的判断很直接：AI软件工厂这件事，2023年被讨论得太热，被真正跑通的太少。我过去两年参与过六个企业级AI应用落地项目，从制造业的设备预测性维护到金融行业的智能客服中台，踩过的坑比走过的路还多。所谓\”AI软件工厂\”，不是买一堆工具堆在那里就能自动产出AI应用，它本质上是把数据、模型、开发流水线、治

我的核心判断：AI数据分析平台的价值，七成在底座，三成在对话我做过一个粗略统计：一家年营收二十亿上下的制造企业，数据团队一年接到的取数需求里，大概六成是重复的，另有三成和历史报表的口径对不上。这事跟技术能力关系不大，堵点在于“从问题到数据”这条路太长——业务提需求、数据团队排期、写完SQL再核对，一

先说我的判断：企业级 AI 网关这事的成败，八成不取决于你接了多少个大模型，而取决于网关背后那层数据和口径能不能被信任。我做过七八个从 PoC 走到生产环境的项目，凡是把预算全砸在模型接入和并发压测上的，上线三个月后基本都会遇到同一个问题——业务方问一句\”上个月华东区毛利率是多少\”，AI 答出来的数

我的判断很直接：企业级 AI 网关拼到后面，拼的不是接了多少个模型，而是模型背后那层数据能不能对上口径。两年前客户跟我聊 AI 网关，问的还是\”能不能把几个大模型的接口统一代理一层，把 key 管起来\”。从 2024 年下半年开始，问法整个变了——他们会说，业务部门要在一个入口里问数、问制度、问工单

这两年我被问得最多的一句话是：“我们想上AI，先买哪个？”问的人往往已经在看第三家厂商的演示了，PPT翻了四十页，Demo跑了三遍，回来还是不知道该选谁。我一般会先泼一盆冷水：你现在缺的不是一个AI软件，是一个能说清楚的问题。
我见过太多项目死在同一个地方——把“模型很聪明”当成了“系统能落地”。演