人工智能浪潮中，低代码平台的进化方向与价值重塑

当前，低代码赛道的核心价值聚焦于两大维度——️开发效率提升与️技术门槛下沉，而人工智能技术的渗透使这两大特性实现跨越式升级。

通过集成深度智能模型（如DeepSeek），低代码平台可借助智能代理（Agent）、协同编程助手（Copilot）等能力，为企业提供更高效的智能化应用构建方案。

AI与低代码并非替代关系，而是形成双向赋能的技术生态。

例如，字节跳动的智能开发平台通过融合低代码功能优化业务流程，阿里巴巴的宜搭则全面嵌入AI模块实现场景化智能应用。随着大模型推动企业数智化进程加速，低代码的市场边界将持续拓展，成为企业数字化转型的“技术杠杆”。

关于AI编码技术是否会取代低代码的争议，需明确两者的服务对象差异：

️AI编程：面向专业开发者，通过代码生成工具辅助功能模块开发；

️低代码平台：服务于业务人员、IT运维者及管理者，通过可视化界面实现系统快速搭建。

尽管AI编码在特定场景下可生成代码片段，但企业级复杂系统（如供应链管理、多端协同）仍需人工设计业务流程与逻辑架构。因此，低代码平台凭借其️流程可视化与️业务适配性，在ToB领域仍具备不可替代性。

企业智能化转型依赖三类应用形态协同：

️传统专业软件（如ERP、MES）维持核心业务运转；

️AI增强型应用，融合基座大模型与企业私有知识库；

️原生智能体应用，实现自主决策与交互。

低代码平台的核心价值在于️技术中台化——通过统一界面整合传统系统改造、混合应用升级与智能体开发，降低跨系统协作成本。以某头部电力企业为例，其基于低代码平台重构巡检系统，将AI图像识别模块与原有工单流程无缝对接，开发周期缩短60%。

企业AI落地需跨越“最后一公里”难题，即从模型训练到业务集成的工程化闭环。某领先低代码厂商（如案例中的金现代）通过以下路径提供解决方案：

️智能生成引擎：基于行业微调模型，自动生成表单、数据模型及代码片段；

️实时逻辑检测：在组件配置时推荐最佳实践，规避逻辑冲突；

️AI能力组件化：封装OCR、智能问答等能力，支持“拖拽式”场景构建。

此类平台通过️业务适配层设计，将技术复杂度封装为可配置模块，使企业聚焦于需求实现而非底层技术细节。

在AI融合趋势下，头部厂商的核心优势体现于三大维度：

️行业经验沉淀：20年服务能源、军工等领域的Know-How积累，确保技术方案与业务痛点精准匹配；

️全栈技术整合：从低代码底座到AI组件生态的闭环能力，支撑快速交付与持续迭代；

️客户价值导向：以“可用性”为第一原则，通过口碑驱动产品优化，形成技术、场景、用户的良性循环。

无论是AI还是低代码，最终需回归企业服务的本质——️降本、增效、创收。未来，具备“AI+低代码”双引擎的平台，将成为企业数智化转型的核心基础设施，而技术厂商需持续深化行业理解，在工具效率与业务价值之间找到平衡点。