当一些互联网大厂相继推出人工智能大模型时，在济南东部的一座写字楼里，一群高学历年轻人也一直致力于NLP等AI技术的研究。NLP是自然语言识别技术的缩写，而之前火爆全网的ChatGPT主要运用的就是NLP技术。
其实，在此之前，他们已经靠强大的研发能力把自己所在的金现代信息产业股份有限公司送入了国内低代码行业的“第一方阵”。2022年5月，在中国信通院公布的“低代码/无代码开发平台通用能力评测”评估结果中，由金现代自主研发的轻骑兵低代码开发平台与包括华为云、腾讯云等在内的11家国内知名企业，顺利通过“低代码/无代码开发平台通用能力评测”。
此外，金现代还参与编制了国内首个低代码平台行业标准——《低代码/无代码开发平台通用能力要求》。
济南本土培育出的国内低代码领军企业
低代码开发平台是无需编码（零代码）或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台。2014年，著名的研究机构Forrester正式提出低代码开发概念，并投身于该平台的研究当中。
值得一提的是，金现代也是国内较早涉足低代码领域的软件公司之一。早在2001年，金现代就已经开始建设并自行使用低代码开发平台。2018年低代码概念在国内兴起之后，公司对标国际上领先的产品，对平台进行了全面升级，正式推出了轻骑兵低代码开发平台V8.0版本，并应用在电力、轨道交通、石化等多个行业。
和很多互联网大厂的低代码产品不同，轻骑兵低代码开发平台能提供丰富的扩展组件库、自定义组件库、页面模板库、公共样式库等资源库，拥有200+开发组件，支持100余项流程接口，能够满足企业复杂业务场景下的原型绘制、功能开发、数据库设计、流程设计、移动开发等工作。
“它通过‘拖拉拽’的可视化操作，帮助企业解决数字化转型成本高、效率低、周期长等难题，减少对于技术人员的依赖，敏捷响应企业对数字化系统的各类需求。”金现代营销部总经理马忠建还以国内管业龙头企业玫德集团举例，虽然其入选“中国民营企业制造业500强”，但高昂的数字化转型成本还是让其望而却步。
2022年9月，金现代与玫德集团达成合作，玫德集团依托金现代自主研发的国产软件轻骑兵低代码开发平台，推动自身数字化建设和转型升级，加快智能制造步伐。
“轻骑兵低代码开发平台可显著降低企业对软件开发人员数量和水平的要求，非专业人员也可以直接上手，平台支持企业应用的快速搭建和业务流程快速设计，可助力企业灵活应对自身业务的扩展变化。”马忠建说，玫德集团以流体输送产品及服务为主，销售网络遍布全球130多个国家和地区，迫切需要快速完成信息化系统构建，通过将轻骑兵低代码开发平台作为开发底座，与现有开发框架集成，可大幅提高玫德集团数字化建设效率。
值得一提的是，如今，玫德集团不但自身快速完成数字化建设，还将自己的数字化解决方案向业内其他同行进行推广。
同样，作为一家专注于金融服务的大型金融机构，面临着不断变化的业务需求和日益增长的技术挑战，国内知名券商国盛证券也亟需一个既满足安全合规要求又灵活开放的低代码平台，以提升开发效率和应用质量。
凭借可视化数据模型构建等一系列出色的核心功能，轻骑兵低代码开发平台针对证券业务场景，很快形成了适配行业典型应用的元件库、模板库、算法库和模型库，以支持应用的快速构建和敏捷迭代，满足国盛证券提高业务响应速度、统一技术路线和自主可控等需求。马忠建说，轻骑兵投入使用后，国盛证券的3个开发人员仅用一个半月时间就完成了数据治理平台的构建，系统上线时间至少缩短70%，并实现了异构系统之间的集成，为深度数字化实践打下基础。
上述只是轻骑兵低代码开发平台支持企业快速搭建数字化体系的一个缩影。据了解，截止到目前，轻骑兵低代码开发平台已助力金融、电力、轨道交通、石化、制造等多领域的领军企业，构建高性能、高可靠的数字化底座，基于平台开发的项目和产品数量累计上万个，客户涵盖国家电网、华能集团、中国重汽、潍柴动力等世界500强企业和一些行业头部企业。
比通用大模型更难，他们正在“抢占”人工智能新赛道
去年以来，随着ChatGPT的爆火，互联网大厂们纷纷推出了文心一言、通义千问等国产人工智能大模型。山东财经大学大数据与人工智能研究院院长刘培德接受记者采访时曾表示，截至目前，全国累计已经有超过188个大模型问世，山东以6个大模型排名第六位。
刘培德认为，受ChatGPT驱动，大模型发展迈向新阶段，国产大模型一时间呈现出爆发式增长态势。但是，大部分大模型产品都以文本对话的形式提供服务，而能够针对特定行业高效解决实际问题的成熟大模型产品数量较少。
马忠建告诉海报新闻记者，目前，在电力行业的变电设备智能巡检领域，金现代已经将多模态AI技术应用其中，实现对于自然语言、图像、文本等信息的智能识别与处理。在国家电网巡检作业中，巡检人员可通过语音识别将语音转化为文本，实现巡检数据的快速录入；如果发现缺陷问题，可通过图像识别将巡查的图像数据自动转化为安全隐患的告警信息，比如绝缘管破损、
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