4月18日，由中国软件行业协会主办的第二届中国国际软件发展大会将在北京国家会议中心举办。中国软件行业协会致力于将大会打造成为国内现象级、标志性的行业盛会，建设全行业重要的交流合作平台、服务创新窗口。会上，飞算科技首席科学家陈定玮作《数智难题、全程解决》为题的演讲。

　　以下为发言实录：   

　　各位在场的专家学者们，大家下午好！很高兴由我来为飞算科技介绍数字化部分，我叫陈定玮。服务于科技行业二十多年的经验，对于CMI、敏捷开发等有比较深刻的理解。今天和各位分享数智化这件事情，我们是怎么看待以及用什么方式来解决这些数智难题。

　　各位看到，前面各个嘉宾介绍过，整个数字化的发展趋势一切向好，但是在这条赛道上面，有哪家企业，真正能尝到数字化带来的好处，或者是从中获利。我们可以看到，这部分一般企业是非常难的。难在哪里呢？总结了三个原因，第一个原因是信息化底座缺失，一定要有软件和系统。这些系统和软件怎么生产出来？

　　第二部分，数据治理，有了系统、数据之后，如何让这些数据准确的被应用，这是我们认为第二个非常大的问题。第三个需要人才协助来完成这件事情，但是要找到好的人，适合的人非常困难，就算找到了，成本也非常非常高。很多企业，不是说中小企业在数字化这条道路上，一直面临成本和人员部分，非常严峻的问题。

　　看一下数智难题的三个部分，第一系统，刚刚讲过了，不管是介绍过的通用软件，还是各个应用系统软件，医疗、金融等部分，都需要系统的支持和支撑。第二部分是数据，第三是应用，这是数智难题的铁三角。

　　大家思考一下，软件是怎么被制造出来的？常常在看，我有一部手机，怎么制造出来的，通过工厂，智能制造快速的生产出来。但是软件呢？系统呢？如何被大规模的生产和制造规模应用，好像没有，每次做软件，找供应商做这些事情，预估时间都不准，做出来质量还没有办法保证，大家也遇到过这样的场景，我们在想这样一个问题，如何让软件和手机、所谓的设备，能够保质保量被快速生产出来，一直在思考这样的问题。

　　整个软件生产的过程，和各位简单分享一下，根据需求进行设计，再进行开发和测试，上线、运维、运营。整个体系是软件工程体系，所以制造一个软件，制作一个软件，个人认为绝非易事，不是一件简单的事情，只是把这件事情看的好像很简单。我认为什么是工程？一定是有标准，大规模生产，一定能够保质保量的，这才叫做工程，软件工程包含四个方面，而这四个方面，一般的企业，或者很多公司都面临这样的问题。

　　更多是找人来进行不断地开发，需求越多，效率越低，就一直在找人，以前的制造业是不是也是这样的，而现在的软件业是不是也是这样的场景。并非所谓的智能制造，各位思考一下这样的问题，如何让生产软件的事情变的和智能制造一样，简单快速保质保量。

　　所以我们公司其实在这个部分，潜心研发了将近十年。我们做了一个软件工程体系它能够协助企业家们，快速生产系统软件。回过头来讲，一般应用软件，基本都是以云、java为主，APP和系统，后台都是来自于Java，80%又是IDEA。    我们的概念是做什么呢？生产软件工具，不被卡脖子，从云、OS、数据库，还有开发工具，这些领域上面讲的人非常少，但是我们做出来了。怎么思考这个问题呢？

　　开发工具要可视化，前面几个嘉宾介绍的部分都是可视化，但是开发软件这件事情，都没有可视化，都是一行一行代码。所以我们要让它可视化，让所有人都能看懂，并不是只有我会这个语言的才能看懂。智能制造操作设备的人，能够让设备帮助我们完成人没有办法完成的事情，或者解决一些重复的事情。

　　第三是具有标准和可扩展，大规模生产应用，并且保质保量。第四是一定要有经验，通过不断实践，能够适应复杂的环境。最后一个就是智能制造的能力，讲到现在，让开发这个事情，以后变得更简单，你只要说一句我要做什么应用，你的机器人就把这个完成了，这是我们一直想要达成的目标。通过这个发展，让我们做软件和系统的时候，更快速高效的满足业务，让业务体系更加蓬勃发展。

　　刚刚案例很简单，讲一下千万级，秒杀、拼团、定单、库存管理等等体系都有，这么大型的电商平台，一般企业要收入多少资源、多少时间才可以。才有可能完成这么一个庞大体系的电商平台上线，使用以后，人员降低9个人，真正开发不超过5个人，45天，就能够把这个系统做完并且上线，和做智能制造理念一样，一千生产几百万台手机是一样的。

　　软件生产完成之后就有数据，我们认为有了数据，还是从外面第三方接过来的数据，怎么去玩转这些数据，怎么利用这些数据达到想要的数据分析的效果。第一个就是实时处理数据，第二就是软件必须轻量，才可以布到任何一个我想布到的地方去，完成数据的收集和处理。

　　如果很重，只能摆在哪个地方。第三个就是多元，我能够去接任何不同的数据源，而不是只能接某某数据源，对数据的要求，全部都能接进来，就能够对这些数据加以加工、运算、处理，算出想要的数据。

　　如何让这些数据加工成统一的数据云来运用，整个数据的开发过程，或者是数据需要达到的就是实时解决数据开发和治理的难题。

　　SoData数据机器人，比如说一台PC电脑，也能够帮你完成数据分析加工的内容，技术门槛非常低，大数据和数据应用都要投入高昂的成本以及人力，但是让这件事情变得非常简单。第三个开发方式，通过可视化来进行数据的开发，技术门槛在降低。第四是计算的效率，通过深度的开发和改造，我们能够实时改造，这是我们比较大的特点，轻投入低门槛、易开发、高效率，这是我们对数据处理很重要的一个指标。

　　各位看到，有了我刚才讲的机器人，数智难题上是怎么解决的？云、数据库等等，机器人开发什么呢？所有想要开发的应用，都在最上面做应用级开发。透过SoData手机数据，加工以及应用，可以到决策管理层做这样的事情。整个数智难题解决的部分，分成三个链路。第一是系统开发，第二就是数据开发，我们还有一个建模机器人，利用数据去完成。

　　时间关系，分享到此结束，谢谢各位！

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