10月25日，Oinone CodeLab城市站第三期AI Native线下交流会在合肥高新区成功举办。本次活动汇聚软件行业及制造、医疗等领域的数字化技术负责人、架构师与核心开发者，通过深度分享与实战研讨，将AI Native从概念转化为可落地、可复用的业务解决方案，为合肥乃至安徽各行业领域企业的数智化转型带来了更多的思想碰撞与可能性。

直击AI Native落地痛点

企业在推进AI Native过程中，普遍面临多重挑战。旧系统异构割裂导致数据接入困难，标准化研发与个性化需求难以平衡，投入大量资源却难寻贴合本地业务的落地路径。

本次活动中，Oinone以企业级产品化引擎为核心，通过全场景元数据化能力逐层拆解这些痛点。将业务规则、系统接口、数据逻辑等隐性知识转化为可配置的资产，让AI能够准确理解业务。

从顶层设计到基建落地

数式Oinone产品负责人孙渝围绕AI Native对业务智能决策的帮助展开分享，解析AI在核心业务落地面临的领域专业性限制、老旧系统数据割裂、AI人才与成本门槛等难题，并提出基于元数据的三层AI Native智能化引擎。这样的架构包含底层低代码无代码通用平台、中层AI能力层、上层智能应用模板层。

基于Oinone开发的应用实现元数据化，这是AI理解业务的关键。元数据能够提供语义上下文消除歧义，构建结构化知识引导AI学习，增强模型可解释性降低决策风险，同时支持系统动态迭代，无需重构即可适配新模型。这种设计使AI从订单审核到库存调度全流程自动嵌入业务链路，无需人工额外输入数据。

数式Oinone技术负责人王海明聚焦AI Native应用的基建落地，直击行业核心症结。规则藏于代码与经验，数据散落异构系统，接口标准不一，成为AI落地的主要障碍。

数式Oinone技术负责人王海明聚焦基建施工，直击AI落地核心症结：基建不配套让AI读不懂规则、看不全数据、联不通系统——规则藏于代码与经验，数据散落异构系统，接口标准不一，成为三重拦路虎。

破解这些问题的关键在于Oinone的全场景元数据化能力。元数据覆盖表单基础字段、订单审核逻辑、跨系统接口协议、岗位权限边界乃至前端交互规则，将以往依赖文档与口传的隐性知识转化为可配置、可关联的数据资产。这让AI无需庞大算力反复训练，依托元数据规则即可自动组装业务上下文与全场景数据，实现无需微调也能读懂复杂业务。

依托Oinone的标准化研发与交付一体化解决方案，企业可通过可视化界面快速配置表单、流程等模块，AI能力已封装为标准化模块，开发时可直接嵌入。带AI能力的应用开发周期从3个月压缩至数周，上线即适配AI Native特性，大幅降低落地门槛。

聚焦企业AI Native实践路径

在圆桌讨论环节中，参会嘉宾们围绕中小企业如何启动AI Native转型展开深入交流。从通用能力与场景适配的分工协同，到核心数据梳理与AI模块搭建的推进节奏，以及量化效果红线设置与风险管控等实际问题。开发者们也分享了AI Native落地中的实战经验与常见问题，为参会者提供可借鉴的实操指南。

Oinone CodeLab由Oinone发起，以创造、连接、价值为核心理念，旨在连接对技术与创造有热情的开发者。本次合肥站活动带来AI Native落地工具与方法，打通开发者技术能力与皖企数字化转型需求的对接通道，加速AI原生能力在合肥制造、软件等领域的规模化渗透。

本次合肥站是Oinone CodeLab11+1城市沙龙计划的重要一环。未来，Oinone CodeLab将在全国11个城市及1场开发者大会中，持续结合区域产业特性输出AI Native落地经验。作为企业级产品化引擎，数式Oinone通过低代码驱动的标准化研发与敏捷交付一体化能力，助力软件企业摆脱项目制泥潭，实现“一次研发、N次交付”的规模化收益，在推动产业智能化升级的同时，回归以产品驱动增长的本质逻辑。