有了AI叠buff，低代码行业在沉寂了一段时间后，好似又活过来了？

曾经被诟病为“玩具”的低代码平台，正在人工智能的驱动下，重回企业数字化舞台的中央。

曾几何时，低代码平台被誉为“全民开发”的福音，却因难以应对复杂业务逻辑和个性化需求，被贴上“难堪大用”的标签。一时间，“低代码已凉”的观点甚嚣尘上。

然而，随着AI技术尤其是大模型的迅猛发展，低代码平台正悄然重生。Gartner预测，到2025年，70%的新应用将通过低代码/无代码技术构建。

这不是简单的回归，而是一场彻底的技术革命。

一、低代码困境，为何曾经被质疑“已凉”？

低代码平台最初承诺让不懂编程的人也能“搭系统”，用可视化界面代替编码。但实践中，人们发现：

• 理解门槛仍在：使用者仍需理解流程逻辑和数据结构，学习如何“拖”、“拉”、“连”。
• 灵活性受限：面对复杂、高度个性化的业务逻辑与用户体验设计，平台通用定制选项往往无法满足。
• 平台依赖强：企业一旦选型，后续维护、升级与业务拓展便紧密依赖该平台，易陷入供应商锁定困境。

最终能搭建出靠谱系统的，往往还是“半个程序员”。低代码降低了一部分门槛，但本质上仍是“拼装式”的系统建设方式，效率提升有限，一改就乱，一复杂就崩。

二、AI加持，低代码如何“起死回生”？

大模型的崛起，正在彻底改变低代码平台的命运。传统低代码强调“怎么拼系统”，而AI赋能的全新思路是“你只管说，系统来干”。

• 从“手动拼装”到“意图理解”：过去需一个个“搭”出页面，现在只需说“我要一个报销功能”，AI就能从表单到流程一并生成。更重要的是，AI会“理解你没说出口的东西”，而传统低代码只懂你点到哪儿。
• 开发效率的质变：AI不仅能自动生成代码，还能智能优化逻辑、排查故障。织信、奥哲等平台通过AI助手，能将开发效率提升300%以上。
• 复杂任务的驾驭能力：AI让低代码平台能够处理更复杂的业务场景，如智能流程优化、合规性自动检查、动态数据填充等，真正进入企业核心业务系统。

三、AI在低代码平台中的应用实践

经过两年多的研究与实践，织信低代码结合AI技术的应用已经开始发挥超乎想象的作用，并在一些企业和组织中逐渐展现出了其实用价值。

比如，用户可以通过语言描述让AI自动构建应用，配置数据图表、自动创建任务、智能完善商机信息，智能读取本地表格数据并进行智能分析，智能核算员工任务状况并分配任务等等。

这里挑几个比较典型的场景带大家感受一下。

1、AI自动创建应用

依托大语言模型的深度理解与生成能力，织信AI助手可将用户的自然语言需求直接转化为可运行的业务应用，涵盖数据表建模、页面组件生成、基础流程配置等全链路环节，让非技术人员也能实现"需求即应用"的快速落地。

例如在“小型项目管理场景”中，运营人员只需输入“创建一个包含任务录入表单、进度跟踪列表、负责人看板和逾期提醒功能的项目管理应用”，AI助手便会自动完成底层数据表设计（包含任务名称、起止时间、负责人、进度状态等字段），生成适配业务的可视化页面，并配置好任务状态变更的基础逻辑。若对生成结果不满意，还能通过自然语言进一步调整，比如指令“将任务列表移至页面左侧，增加优先级筛选功能”，AI会实时响应并优化应用结构。

以往即便是低代码平台搭建应用，也需要用户手动拖拽组件、配置数据关联、设计页面布局，不仅要求使用者熟悉平台的功能模块，搭建一个基础应用通常也需1-2天时间。对于复杂场景，还需技术人员介入调整代码或配置高级逻辑，且修改时要逐一调整关联的组件与数据项，迭代效率低下。

而低代码平台的AI自动创建能力彻底重构了应用搭建流程：其一，效率呈指数级提升，基础应用可在30秒内生成，复杂场景的搭建周期从天级压缩至分钟级；其二，门槛大幅降低，无需掌握组件逻辑或数据建模知识，仅凭日常业务语言即可精准传达需求；其三，适配性更强，能根据需求自动匹配最优组件与数据逻辑，还支持对接ElementUI等组件库生成符合企业UI规范的页面；其四，迭代更灵活，生成后的应用可通过自然语言指令快速修改，比如“给登录页面添加商务极简风格背景图”，“将任务卡片调整至页面右侧”等，AI会智能识别修改对象并执行优化。这种方式不仅让业务人员摆脱了对IT团队的依赖，更让企业能快速响应临时需求或业务变化。

2、智能数据补充

借助互联网平台（如天眼查、爱企查、企查查），获取商机线索中系统内原本没有的一些信息内容（像行业、产品赛道、注册资本、地址、规模等），对原本的商机进行信息补充。

例如在“客户管理场景”中，销售人员可以针对现有商机，通过调用网络查询的能力，让AI助手自动补充行业、主营业务、法人、注册资本等关键信息，快速丰富商机内容。

以往要实现这个功能，我们得申请IT资源，让开发人员花上个一两天时间来开发爬虫工具。而且，开发出来的爬虫工具也会比较固化，它必须是基于预设的规则和算法去执行，不能像AI一样去理解和处理网页内容，只能按照设定的模式进行抓取。爬取所得到的内容也比较粗略，容易出现乱码和错误，这样的内容即使拿到了，也需要我们另外对内容重新进行分析归类、细致甄别整理，很是费时费力。

而低代码平台的AI助手不仅可以智能抓取信息，还能根据场景和实际需求灵活调整优化。相比爬虫工具，AI无需依赖网页结构，能更全面准确获取各种类型数据，包括复杂语境下的信息。同时，AI还能直接分析和处理抓取到的信息，自动完成分类整合，极大提高了效率和质量。比如在处理精准行业分析、全面客户信息整合等需深入理解语义和上下文的任务时，它优势明显，能为企业提供更有价值的信息。

3、智能内容分析

深度发挥AI智能语义分析能力，智能获取word、pdf、png等文档图片内容，并输入到系统中，降低基层员工的重复劳动工作。

例如在“人员入职管理”流程中，公司HR可以通过上传文档/图片内容，让低代码平台AI助手进行内容识别，完成对员工信息档案等关键信息的录入。此功能大幅减少了以往HR需要逐一复制+粘贴的重复录入操作。

虽说以前也有一些技术（如OCR）可以实现类似效果，但OCR功能主要是对图像中的文字进行识别提取，它往往只能处理较为规范的文本，对于一些特殊字体、手写体或排版复杂的内容，识别准确率可能会大打折扣。比如在一些老旧文档或低质量扫描件中，OCR通常会把一些模糊的字符识别错误，在遇到艺术字或特殊装饰性字体的文档中，OCR也难以把握文字的形态。

而低代码平台的AI助手能够深入理解文档图片中的语义信息，不仅能准确提取文字内容，还能根据语义进行分析和整合。它不受文档格式和内容复杂程度的限制，无论是word/pdf/png等材料内容，AI助手都能直接对获取到的内容进行分析处理，自动分类和整理，能为用户提供更全面、准确且有价值的信息，尤其在处理需要深度理解语义的任务时，优势更为明显。

4、智能快速算法

智能解析Excel表格内容，并对表格数据进行自动归类，形成可分析的关键指标。同时还可以让AI助手根据整理的数据内容直接生成相应的数据图表或分析结果。

例如在“企业业务运营场景”中，可直接调用文件上传功能，导入本地的Excel表格，让AI助手智能识别数据内容，整理成数据概要。当我们关注表格中某个数据趋势时，可直接让AI根据上下文理解，自动生成所需的数据报表。

以往运营部门如果有一些数据处理和分析的需求，通常会让数据分析师或者技术部门预先进行算法研发。就像数据分析师，在接到任务后会先通过编写SQL来拉取数据，而后再将数据导出，接着通过Excel工具对相关数据进行整理排版，并利用函数公式计算出数据结果，最后还得运用图表功能选定数据源，设定数据的X/Y轴，最终才能得出想要的数据图表。

而有了低代码AI助手后，就可以大大降低在数据分析方面对IT的需求，让AI自动生成数据图表，省去了过去写SQL拉数据再做分析或是配置临时性BI报表的环节，全面为数据分析岗位赋能。

以上这些看似细微的业务场景改进，不但显著提升了业务处理效率，更为重要的是，它们充分激活了企业最为宝贵的资源——数据，进而为企业带来了更为深远的影响。更为关键的是，低代码AI助手的使用门槛并不高，只需要通过语言描述或简单的点击操作，就能完成以往较为耗时且需要通过计算才能获得的重复劳动工作。

四、最后再盘点+分析一下——国内的AI低代码开发平台有哪些？

对上述20个AI低代码开发平台的核心维度综合分析

1、按技术栈划分

​Java系(主流选择)​​：占据绝对主流，包括​​织信、JEPaas、炎黄盈动、JEECG、ClickPaaS、飞速低代码​​。这些平台通常更侧重于后端业务逻辑、复杂流程和企业级集成，适合中大型系统开发。

​​.NET系​​：思泉云​​是典型代表，非常适合已经深度投资微软技术生态的企业。

​​现代Web技术栈​​：明道云(React/Java/C#/Nodejs)、​​清流(React/Node.js)、​​白码(Vue/Node.js) 等，技术选型较新，注重开发体验和现代应用构建。

​​自研技术​​：​​IVX采用自研的可视化编程技术，还是有些与众不同的。

​​未明确/生态绑定型​​：钉钉宜搭、奥哲、简道云、伙伴云等，其技术栈可能不是首要卖点，核心优势在于与特定生态（如钉钉、企微）的集成或业务场景能力。

2、按部署模式与版权划分

​​SaaS公有云（免运维）​​：钉钉宜搭、简道云、伙伴云、七巧、清流等，篇零代码，属于开箱即用，能让用户快速上手。

​​私有化部署（数据可控）​​：织信、奥哲、炎黄盈动、ClickPaaS、飞速低代码、明道云等明确支持，是很多中大型企业、政府、金融客户的硬性要求。

​​开源（自主可控）​​：​​JEPaas、JEECG提供开源版本，降低了尝试门槛和版权成本，但需要自身具备较强的技术能力进行维护和二次开发。

3、按功能侧重与优势划分

​​流程与BPM专家​​：织信、​​奥哲、炎黄盈动、思泉云、清流在工作流引擎、复杂业务流程处理方面有深厚积累。

​​数据与报表分析​​：简道云​​（背靠帆软，报表能力突出）、​​伙伴云​​（以表格为核心）。

​​生态集成型​​：

• ​​钉钉生态​​：钉钉宜搭、奥哲、简道云​​
• ​​微信/企微生态​​：七巧​​

​​应用开发型​​：

• ​​模型驱动​​：​​织信、ClickPaaS、飞速低代码、魔方网表​​，适合构建复杂的核心业务系统。
• ​​可视化开发​​：​​白码、IVX​​，注重前端交互和快速生成应用。
• ​​轻量与快速原型​​：​​JEECG、伙伴云适合小团队或简单场景快速验证想法。

4、按目标企业规模划分

​​中小型企业/团队​​：钉钉宜搭、JEECG、伙伴云、白码​​。特点是小团队、低成本、快上手，解决通用性协作和管理问题。

​​中大型企业​​：织信、奥哲、炎黄盈动、明道云、ClickPaaS、飞速低代码​​。特点是支持私有化、高并发、复杂业务逻辑、强集成能力，用于构建关键业务系统。

​​特定技术栈企业​​：思泉云(.NET)、​​活字格(需数据库开发能力)。

根据上述内容，我来做一个最后的总结：

​​首先，市场格局这块比较多元化​​：市场并未被巨头完全垄断，众多厂商在特定技术栈、部署模式、行业和场景上建立了自己的护城河。

​​技术这块，多数平台技术栈Java为主​​：Java因其在企业级市场的稳定性和成熟生态，成为低代码平台后端技术的首选。

然后在部署这块，“云原生”与“私有化”共存​：既有强调SaaS化、快速交付的平台，也有大量专注于满足企业私有化部署和安全可控需求的玩家。

​​生态与第三方集成这块，多数平台都可以与钉钉、企微、飞书等超级入口的深度集成，能极大提升平台的触达能力和易用性。

​​但是，值得注意的是，很多人把“低代码”和“零代码”混为一谈，这是行业大忌，最好是根据自身需求明确到底是选择低代码，还是零代码。这样也可以为不同角色（开发者、业务人员）提供不同层级的工具。

​​未来趋势这块，从目前来看，很多平台都已从“应用搭建”走向“数字中台”​​：头部平台如​​织信、明道云、ClickPaaS的定位已超越单一应用开发，旨在成为企业构建业务中台和数字化基座的AI智能生产力平台。

​​关于选择，要综合多种因素进行深度评估​​：比如考量低代码平台的​​技术栈匹配度、部署方式、核心功能侧重（流程/数据/集成）、团队技术能力、预算及生态集成需求​​等多个维度。这样才能找到最合适的产品。

以上就是今天分享的全部内容了，希望对大家有所帮助~