科普一下人工智能的等级划分，按照实力，人工智能可以分为弱人工智能(Artificial Narrow Intelligence，简称ANI)、强人工智能(Artificial General Intelligence简称AGI)、超人工智能(Artificial Superintelligence简称ASI)三个等级。

弱人工智能虽然能解决某些特定的问题，但在人工智能领域仍是“小学生”。而是否能够贴近人类生活，是弱人工智能向强人工智能升级的重要标志。不同于弱人工智能，强人工智能可以像人类一样思考不同层面的问题，能够理解复杂理念。

而超人工智能则更为强大，有相关领域的专家为我们描绘了这样一幅图景：超人工智能是能够准确回答几乎所有困难问题的先知模式，能够执行任何高级指令的精灵模式和能执行开放式任务，而且拥有自由意志和自由活动能力的独立意识模式……

目前我们可以明确的是，以ChatGPT为代表的人工智能技术驱动的自然语言处理工具确实代表着目前行业的最高水平，想当初ChatGPT刚问世时，大家都为其智能程度大感震惊，在很多像我一样的对人工智能涉猎不深的门户汉，一直都觉得，这种程度的人工智能或许还是智能在电影中出现，却从未想到能这么快就应用到我们的实际生活中来。

人工智能技术发展的大趋势，意味着数智化进程在不断加快，企业数智融合迫在眉睫，那么如何更快速高效地帮助企业实现数智融合方案落地，这对企业来讲也是一个不小的难题。

企业常见面临的数智转型困难包括五种，一是对数字化转型的概念理解不一；二是难以制定数字化转型的目标和评估数字化带来的实际业务价值；三是可选项过多，每个业务和职能部门都有很多想法，但缺乏清晰的路径；四是缺乏数字化人才；五是传统企业的工作机制不适合推动数字化这种跨部门、求创新的变革。

我们要深刻认识到，企业要实现数智融合，就要直面解决当前数智化转型困境，同时企业也需采用更加长远专业的战略、更加精准施策的手段去实施数智化转型。立足业务场景，在通用解决方案基础上满足个性化需求。

而对此，低代码开发也就有话说了：

低代码其实是企业数字化核心引擎，能够很快地帮助我们企业实现转型和升级。在业务数字化阶段，可能更多的是IT部门把这些应用建设完成，到了数字业务化阶段，可能会有更多类似于运营部门洞察数据、分析业务，发现更多可以优化的业务环节和流程，从而形成一个闭环。

将来还会有一个业务数字原生阶段，前面这两个阶段基本上是业务提出想法，IT来实现，我们运营再来通过数据做洞察，实际上我们业务管理者的很多想法，是会有一个转换的过程，我们知道沟通都会有效率的差异，管理者通过一层一层的转化，其实很多想法和思维是打了折扣的。

低代码不会只是开发工具，就目前的发展形式看来，低代码已经从开发工具在向业务工具转化，低代码的本质就是缩短业务和数字化的距离，那么它的终局就是实现业务数字原生。而未来JNPF想做的是，让数据分析智能化，实现企业的业务创新赋能！

JNPF与多家厂商达成战略合作，先后助力武汉大学、中国移动、中国联通等数百家知名企业实现了智慧管理与高效办公的工作变革；迄今已累计服务15万+用户，搭建完成项目数1000+项。通过在线开发、流程引擎、代码生成等核心功能快速构建相关业务系统，助力企业打通数智化的“最后一公里”。

客户覆盖金融、政府、制造、教育、医疗、建筑、交通等多个领域，致力于帮助合作企业快速完成项目的研发与交付，这些企业都是引迈信息可靠性的最佳证明。

综上，数智化转型逻辑，应该是“一切业务数据化，一切数据业务化”理念，立足业务场景，通过人工智能、大数据、云计算等科技手段，实现科技赋能。