1. 引言：傳統拖拽低代碼平台面臨的 AI 轉型機遇與挑戰

1.1 傳統低代碼平台的發展現狀與侷限性

傳統拖拽低代碼平台經過近十年的發展，已經成為企業數字化轉型的重要工具。根據 IDC 最新數據，2024 年全球低代碼 / 無代碼平台市場規模達到 340 億美元，年複合增長率達 26.2%，其中中國企業級應用滲透率已突破 40%。然而，傳統低代碼平台的發展正面臨着前所未有的瓶頸。

從技術架構角度看，傳統低代碼平台主要基於 "模型驅動架構"，抽象出業務模型（BPMN）、數據模型（ER）、界面模型（UI）三層框架。這種架構雖然降低了開發門檻，但仍存在顯著缺陷：28% 的應用存在硬編碼業務規則，變更需重新部署；未優化的 ORM 查詢導致萬人併發時響應延遲超過 15 秒。

從應用場景來看，傳統低代碼平台的使用存在明顯侷限性。調研顯示，超過 80% 的應用仍侷限於構建部門級數據收集表單（如請假審批、採購申請），僅支持基礎 CRUD 操作，缺乏與企業核心系統的深度集成能力。某能源集團 2015 年搭建的 500 多個低代碼應用中，73% 因業務流程變更陷入維護困境，充分暴露了傳統模式的脆弱性。

從用户體驗角度，傳統拖拽式開發仍然需要用户具備一定的技術理解能力。開發者需要理解複雜的組件庫、掌握拖拽規則、配置各種屬性，這對於非技術背景的業務人員來説仍然存在較高的學習成本。特別是在面對複雜業務場景時，傳統低代碼平台往往顯得力不從心。

1.2 AI 技術為低代碼平台帶來的變革性機遇

2024 年以來，生成式 AI 技術的突破性進展為低代碼平台帶來了革命性的變革機遇。根據 Forrester 的研究，生成式 AI 已經證明能夠顯著加速文檔編寫、代碼生成和重構等重複性任務，使開發者能夠專注於更復雜的挑戰(173)。這種技術能力與低代碼平台的結合，正在催生新一代 "應用生成" 平台，能夠實現從設計到實施的全流程自動化(173)。

AI 技術為低代碼平台帶來的核心變革體現在四個方面：

首先是自然語言驅動的開發範式。通過集成大語言模型，用户不再需要理解複雜的編程概念或低代碼平台組件庫，只需用日常語言描述需求，AI 便能自動生成應用原型、數據模型和基礎邏輯。例如，用户只需説 "幫我創建一個用於管理項目進度的應用，包含任務分配、實時進度跟蹤和週報彙總功能"，AI 就能自動完成相應的開發工作。

其次是智能化的開發輔助。AI 不僅能夠生成代碼，還能提供智能的開發建議和優化方案。某國內工程級代碼生成標杆平台採用自研多模態代碼大模型，通過多階段訓練融合文本與工程知識，支持 "需求→架構→代碼→測試" 全鏈路自動化，跨文件依賴識別準確率達 92%，電商訂單系統等複雜場景代碼準確率達 91%(67)。

第三是自動化的流程優化。通過集成機器學習模型，流程節點可根據實時數據自動調整流轉路徑。某製造企業的採購審批流程中，AI 實時分析供應商曆史履約數據、庫存週轉率等 12 項指標，動態推薦最優採購路徑，異常訂單處理週期從 48 小時縮短至 6 小時(129)。

第四是智能運維與優化。AI 技術使低代碼平台能夠實現智能運維閉環，涵蓋系統性能監測、安全漏洞識別等多個方面，實現 "開發 - 運維" 全生命週期的智能化(103)。

1.3 行業轉型需求與市場驅動因素

當前，企業數字化轉型正進入深水區，對應用開發的效率、成本和質量提出了更高要求。Gartner 預測，到 2025 年，超過 70% 的新應用將使用低代碼或無代碼技術開發(158)。這一趨勢背後，是企業面臨的多重轉型壓力。

市場競爭壓力加劇。在快速變化的市場環境中，企業需要能夠快速響應業務變化的技術能力。某國有銀行信用卡審批流程改造案例顯示，傳統開發需要 9 個月 / 1200 人天，而採用低代碼平台後實現 63 天交付，效率提升近 5 倍。

技術人才短缺問題日益突出。McKinsey 的研究表明，IT 是企業繼數據科學之後第二大需要解決技能缺口的領域。2020 年美國軟件開發者的平均年薪超過 10 萬美元，而低代碼解決方案雖然不能完全替代開發者功能，但能夠幫助開發者專注於更困難的項目，且成本顯著低於僱用新開發者。

業務創新需求爆發。隨着數字化轉型的深入，企業的創新需求呈現爆發式增長。某保險公司通過低代碼平台，年度創新實驗次數從 12 次增至 150 次，成功孵化 4 個新險種產品。這種創新能力的提升，正是 AI 與低代碼結合所帶來的直接價值。

成本控制壓力增大。在經濟環境不確定性增加的背景下，企業對 IT 成本控制的需求更加迫切。通過 AI 與低代碼的結合，企業不僅能夠降低開發成本，還能通過自動化流程減少運營成本。某快消企業使用 AI 招聘系統後，單個崗位招聘週期從 23 天縮短至 9 天，人力成本大幅降低。

2. AI 與低代碼融合的技術演進路徑

2.1 從輔助工具到 AI 主體的發展階段

傳統拖拽低代碼平台與 AI 的融合正在經歷一個清晰的演進過程，從最初的輔助工具逐步發展為以 AI 為主體的智能開發平台。這一演進過程可以劃分為四個關鍵階段：

第一階段：AI 輔助增強（2016-2022 年）

在這一階段，AI 技術初步融入低代碼平台，主要作為輔助功能存在。機器學習組件被引入低代碼平台，實現簡單的預測分析功能，顯著提升了表單審批等場景的智能化水平(9)。這一時期的典型特徵是 "AI + 低代碼" 的簡單疊加，AI 主要承擔代碼補全、錯誤提示、智能推薦等輔助性工作。

例如，早期的低代碼平台開始集成簡單的 OCR 識別、文本分類等 AI 能力，用户可以在表單中直接使用這些功能，而無需複雜的編程。但總體而言，這一階段的 AI 應用還處於初級階段，尚未對低代碼的核心開發模式產生根本性影響。

第二階段：AI Copilot 時代（2022-2024 年）

2022 年開始，隨着 ChatGPT 等大語言模型的爆發，低代碼平台進入了 AI Copilot 時代。這一階段的核心特徵是 "由人主要驅動，AI 作為副駕駛"。行業最初把這種開發範式稱作 "AI Copilot"，強調 AI 的輔助作用，而非主導地位。

在這一階段，低代碼平台廠商紛紛進入 "低代碼 + AI Copilot" 賽道。通過自然語言處理技術，用户可以用日常語言描述業務需求，系統能夠實時響應，做到 "聽得懂、做得出"。例如，用户可以描述 "創建一個銷售訂單表單，包含客户名稱、產品型號、數量，還要自動計算總金額，庫存不夠的時候提示"，AI 就能直接生成相應的表單框架、配置好計算邏輯，甚至預設好庫存校驗規則。

這一階段的實踐標誌着低代碼開發不再是簡單的 "組件堆砌"，而是由 AI 驅動實現 "意圖轉化為產品"。開發範式的主導權開始部分轉移給 AI，人類則從 "實施者" 角色轉向 "指導 AI" 的教練。

第三階段：AI 原生應用（2024-2025 年）

2024 年下半年開始，低代碼平台進入 AI 原生應用階段。當 AI 不僅 "能聽懂會協助"，更能 "規劃、編排、調用工具並完成目標任務" 時，低代碼 3.0 階段悄然來臨。這一階段的核心特徵是以 AI 為核心驅動，技術深度集成到應用的每一個環節。

在 AI 原生應用階段，低代碼平台的架構發生了根本性變化。平台不再是簡單地將 AI 作為插件集成，而是將 AI 能力深度融合到平台的核心架構中。例如，炎黃盈動的 AWS AI Agent 平台在構建 "嵌入 AI 應用" 和 "AI 原生應用" 時，可靈活支持智能體（Agent）、AI 工作流（AI Workflow）和 AI 嵌入三種模式混合，通過對話 + 技能 + 編排 + 知識 + 行動的模塊式組合，將 AI 融入企業組織、權限、數據、流程和系統。

第四階段：智能體主導的自治時代（2025 年及以後）

展望未來，低代碼平台將進入智能體主導的自治時代。在這一階段，AI 智能體將成為應用開發和運營的主體，人類用户主要承擔監督和優化的角色。根據 IBM 的預測，2025 年是開放、智能體 AI 佔據中心舞台的一年。

這一階段的技術特徵包括：AI 智能體能夠自主理解業務需求、設計解決方案、調用各種工具和服務、執行開發任務，並在運行過程中持續優化。例如，Salesforce 的 Agentforce 平台已經展示了這種能力，通過低代碼工具，用户可以創建能夠自主分析數據、做出決策並執行任務的 AI 智能體，如回答客户服務詢問、限定銷售線索和優化營銷活動等。

2.2 核心技術融合方案與架構設計

AI 與低代碼融合的技術架構設計是實現從輔助工具向 AI 主體轉變的關鍵。當前，業界主流的技術融合方案呈現出 "分層架構、深度集成" 的特點。

多模態 AI 能力集成架構

現代低代碼平台正在構建支持多模態交互的 AI 能力架構。這種架構的核心是將文本、圖像、語音等多種交互方式統一到 AI 處理流程中。例如，宜搭平台集成了 DeepSeek、Kimi 等 10 餘個主流大模型，通過 "人設 - 技能 - 知識" 三層架構，使非技術人員也能配置智能體。在技術實現上，平台支持 "文本 + 圖表 + 語音" 的多模態交互，業務人員可以上傳手繪的流程草圖，AIGC 自動識別並生成低代碼流程配置；通過語音描述需求，系統實時生成應用原型(180)。

RAG 增強的智能生成架構

檢索增強生成（RAG）技術正在成為低代碼平台智能化的重要支撐。輕流企業智能版通過 "AI 能力中台 + 無代碼前台" 的架構，實現智能審批、數據預測等功能的即插即用。其核心技術在於 RAG 架構 —— 系統將產品手冊、案例庫等非結構化數據向量化存儲，使 AI 能實時調取相關知識生成個性化方案。

這種架構的優勢在於，它不僅依賴於通用大模型的能力，還能夠結合企業的專有知識和業務規則，生成更符合實際需求的應用。某製造業客户應用後，優質線索識別準確率提升至 85%，銷售人均跟進客户量增長 3 倍。

全棧代碼生成與優化架構

新一代低代碼平台正在實現從前端到後端的全棧代碼生成能力。智能生成層作為 AI 低代碼的 "生產車間"，依託 CodeGPT 等先進的生成模型，實現後端 Java/.NET 代碼（準確率 92%）、前端 Vue/React 組件（複用率 75%）的自動化生成(80)。

在代碼生成過程中，70% 的基礎代碼可以由 AI 低代碼平台自動生成，以提高開發效率；但剩下的 30%，特別是關鍵模塊和核心業務邏輯，需要經過人工審計和優化(80)。這種 "AI 生成 + 人工優化" 的模式，既保證了開發效率，又確保了代碼質量。

微服務與雲原生融合架構

現代低代碼平台正在與微服務架構和雲原生技術深度融合。以某銀行信貸核心系統改造為例，採用 Mendix+Red Hat OpenShift 雲原生底座，實現了風控模型可視化配置（1200 + 規則集），關鍵成效包括：放款審批時效從 72 小時壓縮至 8 分鐘，壞賬識別準確率提升 35%。

這種架構的核心優勢在於其彈性擴展能力和高可用性。通過 Kubernetes 支撐的彈性部署架構，某電商平台實現了活動系統 48 小時內上線的能力。同時，微服務架構使得 AI 生成的應用能夠更容易地與現有系統集成，避免了信息孤島的問題。

2.3 主流廠商的 AI 集成策略與實踐

微軟 Power Platform 的 AI 戰略

微軟 Power Platform 在 AI 集成方面走在行業前列，其核心策略是將 AI 能力深度嵌入到每一個產品組件中。Power Platform 的 Copilot 功能允許開發者和用户使用 AI 和自然語言來加速應用開發，併為現有應用添加 AI 功能以實現更好的數據分析(15)。

具體而言，Power Apps 的 Copilot 功能允許用户使用自然語言描述應用需求，AI 負責完成其餘工作(20)。開發者可以通過對話方式構建應用，描述他們想要的應用功能，AI 會自動生成相應的界面和邏輯。同時，Power Automate 的 Copilot 功能通過 AI 驅動的低代碼自動化工具簡化工作流程，用户可以通過描述目標來優化業務流程和創建自動化工作流。

微軟還推出了 Copilot Studio，這是一個綜合性的創作畫布，用於設計、測試和發佈 Copilot。通過 Copilot Studio，用户可以輕鬆創建支持生成式 AI 的對話，為現有 Copilot 提供更大的響應控制，並通過特定的自動化工作流程提高生產力(21)。

Salesforce 的 Agentforce 平台

Salesforce 在 2024 年推出的 Agentforce 平台代表了 AI 與低代碼融合的最新方向。Agentforce 被定位為 "第三代 AI"，超越了簡單的助手功能，開創了智能、低幻覺代理的新時代，為準確性和相關性設定了新標準。

Agentforce Studio 包含三個核心組件：

1. Agent Builder：使用現有的工具如 Flows、提示模板、Apex 和 API 來幫助公司用低代碼配置代理。用户可以通過定義主題、在該主題內給出具體指令以及為其創建可供選擇的操作庫來為代理創建工作任務。
2. Model Builder：一個低代碼構建器和控制平面，用於在 Salesforce 中註冊、測試和激活用户選擇的 AI 模型和大語言模型。
3. Prompt Builder：允許用户輕鬆自定義開箱即用的提示模板，使用自己的 CRM 或 Data Cloud 數據來增強生成結果的輸出。

Salesforce 的實踐表明，AI 智能體已經能夠處理超過 50 萬次客户對話，解決了 84% 以上的客户問題，同時保持了效率和同理心的平衡(145)。

國內廠商的 AI 融合實踐

國內低代碼廠商在 AI 集成方面也展現出積極的創新態勢：

宜搭平台的 DeepSeek 集成：宜搭作為阿里巴巴的低代碼平台，在 2025 年實現了與 DeepSeek 的深度集成。平台推出了 DeepSeek 官方連接器，用户可以更方便地調用 DeepSeek R1、DeepSeek V3 以及蒸餾系列模型。通過集成這些大模型，宜搭新增了 "AI 生成" 組件，支持創意內容生成、JS 代碼編譯、工作彙報等場景，大幅提升了工作效率。

騰訊微搭的混元大模型集成：騰訊雲微搭深度集成企業微信、騰訊會議等工具，支持小程序 / H5/PC 多端開發。通過集成騰訊混元大模型，平台支持智能表單生成與代碼補全，使開發週期縮短 40%(35)。

華為 AppCube 的盤古大模型集成：華為雲 AppCube 適配華為昇騰芯片，支持邊緣推理（如工廠質檢），提供 60 多個行業模板。通過與盤古大模型集成，平台支持私有化部署，滿足政企數據安全需求，特別適用於智能製造、智慧城市、能源管理等場景(37)。

3. AI 主體化的商業化模式創新

3.1 從工具授權到 AI 服務訂閲的轉型路徑

傳統低代碼平台的商業模式主要基於軟件授權和許可費用，這種模式在 AI 時代正面臨根本性挑戰。根據中國信通院《低代碼產業發展研究報告（2025 年）》，低代碼平台正從傳統的 SaaS 訂閲模式向 "低代碼 + 服務" 的混合模式演進，平台提供商不僅售賣工具，更通過提供諮詢、實施、運維和生態合作服務來創造價值。

訂閲制模式的升級與創新

現代 AI 驅動的低代碼平台正在重新定義訂閲模式。以 ServiceNow 為例，該公司在 2025 年實現了 21% 的訂閲收入增長，其成功的關鍵在於從單純依賴固定經常性收入轉向為 AI 驅動的工作流引入計量定價模式(118)。企業從可預測的訂閲基礎開始，然後通過基於消費的定價動態擴展 AI 使用量。

具體的訂閲模式創新包括：

1. 分層訂閲模式：根據 AI 能力的不同層次設置不同的訂閲級別。例如，個人輕享版原價 1500 元，限時 2 折後僅需 298 元，可搭建小型應用；標準版原價 7000 元，限時 2.4 折後 1680 元，支持 10 個賬户，不限應用數量；專業版原價 14000 元，限時 2.4 折後 3380 元，可搭建中等複雜應用(122)。
2. 使用量計費模式：基於 AI 模型調用次數、處理的數據量、生成的代碼量等指標進行計費。這種模式讓客户只為實際使用的 AI 能力付費，降低了使用門檻，提高了靈活性。
3. 混合定價模式：結合訂閲費和使用費的混合模式，既保證了平台的穩定收入，又給客户提供了按需擴展的靈活性。

從產品銷售到解決方案銷售的轉變

AI 時代的低代碼平台正在實現從 "賣產品" 到 "賣解決方案" 的根本性轉變。這種轉變體現在以下幾個方面：

1. 行業解決方案的標準化：領先的低代碼平台正在針對特定行業開發標準化的 AI 解決方案。例如，金融行業的預置模塊包括 [AML 反洗錢引擎]、[Basel III 報表生成器]、[貸款定價模型] 等。這些解決方案不僅包含了相應的業務邏輯，還集成了行業特定的 AI 模型和合規規則。
2. 端到端的服務交付：平台提供商不再僅僅提供開發工具，而是提供包括需求分析、方案設計、系統開發、部署實施、運維支持在內的全流程服務。某能源企業通過這種模式，將數字化投入回收期從 18 個月壓縮至 6 個月。
3. 結果導向的價值定價：部分平台開始探索基於業務價值的定價模式。例如，某平台根據客户使用 AI 低代碼平台後實現的效率提升、成本降低等具體成果來確定收費標準，實現了真正的價值共創。

3.2 多元化收入結構設計與定價策略

AI 驅動的低代碼平台正在構建多元化的收入結構，以適應不同客户羣體和應用場景的需求。

基礎訂閲收入

基礎訂閲仍然是收入結構的重要組成部分，但內容已經發生了根本性變化。現代訂閲服務不僅包括平台使用權，還包括基礎的 AI 能力。例如，阿里雲智能媒體服務的企業訂閲服務包括入門版（年訂閲 1500 元，月訂閲 150 元），購買訂閲服務後使用付費功能時可享受 0.89 的折扣優惠(119)。

AI 能力的分層收費

AI 能力的收費正在成為新的收入增長點。主要的收費模式包括：

1. 模型調用費用：根據調用 AI 模型的次數收費。例如，智能文本生成、代碼生成、數據分析等功能都可以按次計費。
2. 高級功能訂閲：針對特定的 AI 功能提供高級訂閲服務。例如，某平台的 "AI 智能分析" 功能作為獨立的訂閲模塊，提供自動生成報表、預測未來趨勢、提供業務建議等功能(33)。
3. 定製模型訓練：為企業提供定製 AI 模型的訓練服務，根據模型複雜度、訓練數據量、迭代次數等因素收費。

數據增值服務

數據正在成為 AI 低代碼平台的重要資產，基於數據的增值服務正在成為新的收入來源：

1. 數據洞察服務：通過分析平台上的應用使用數據、用户行為數據等，為客户提供業務洞察和優化建議。某零售企業通過這種服務，實現了對門店銷售、庫存、會員行為的全景洞察，自動識別滯銷品、爆品趨勢，實時推送補貨建議(153)。
2. 行業數據報告：基於平台積累的行業數據，定期發佈行業報告和趨勢分析，為客户提供決策支持。
3. 數據集成服務：幫助企業整合來自不同系統的數據，並通過 AI 技術進行清洗、分析和可視化，按項目或按年收費。

生態合作分成

開放平台模式下的生態合作分成正在成為重要的收入來源：

1. 應用市場分成：在平台上建立應用市場，第三方開發者可以發佈自己的應用和模板，平台從中獲得分成收入。
2. AI 模型市場：建立 AI 模型的交易市場，允許模型開發者出售自己的模型，平台獲得技術服務費用。
3. API 調用分成：對於平台提供的開放 API，根據調用量收取費用或分成。

3.3 基於價值創造的商業模式設計

AI 驅動的低代碼平台正在探索基於價值創造的商業模式，這種模式更加關注客户的實際業務成果，而非單純的軟件使用量。

成功付費模式

部分領先的平台開始嘗試 "成功付費" 模式，即根據客户使用平台後實現的具體業務成果來收費：

1. 效率提升分成：根據客户使用平台後實現的開發效率提升、運營成本降低等指標來計算費用。例如，某製造企業使用平台後，設備 OEE（綜合效率）提升 22%，工序間協同等待時間減少 65%，平台根據這些改進指標獲得相應的分成。
2. 收入增長分成：對於直接產生收入的應用（如電商平台、營銷工具等），平台可以根據產生的收入獲得一定比例的分成。
3. 風險共擔模式：在某些大型項目中，平台提供商與客户簽訂風險共擔協議，共同投資、共同收益。

平台即服務（PaaS）模式

AI 低代碼平台正在向真正的 PaaS 模式演進，為客户提供完整的應用開發和運營環境：

1. 開發環境即服務：提供完整的雲端開發環境，包括代碼編輯器、調試工具、版本控制、CI/CD 流水線等，按用户數和使用時長收費。
2. 運行環境即服務：提供彈性的應用運行環境，支持自動擴縮容、負載均衡、監控告警等功能，按資源使用量收費。
3. 運維服務即訂閲：提供專業的運維服務，包括系統監控、故障處理、性能優化、安全防護等，作為訂閲服務提供。

行業平台模式

針對特定行業構建垂直平台，提供深度定製的 AI 能力和行業解決方案：

1. 金融行業平台：集成反洗錢、風險評估、信貸審批等金融特定的 AI 模型，提供符合監管要求的解決方案。某銀行通過這種平台，放款審批時效從 72 小時壓縮至 8 分鐘，壞賬識別準確率提升 35%。
2. 製造業平台：集成生產優化、質量檢測、設備預測性維護等 AI 能力，幫助製造企業實現智能化轉型。
3. 醫療健康平台：提供病歷管理、診斷輔助、藥物研發等 AI 驅動的解決方案，滿足醫療行業的特殊需求。

生態賦能模式

通過構建開放生態，平台不僅服務於直接客户，還賦能整個生態系統：

1. 開發者賦能：通過提供培訓認證、技術支持、營銷推廣等服務，幫助開發者在平台上成功創業，從中獲得長期收益。
2. 合作伙伴賦能：與系統集成商、諮詢公司、技術服務商等建立合作關係，通過賦能合作伙伴來擴大市場覆蓋，獲得渠道分成。
3. 企業創新賦能：幫助企業建立內部的創新能力，通過培訓、諮詢、項目輔導等方式，收取服務費用。

4. 技術實現路徑與關鍵能力構建

4.1 自然語言驅動的開發範式革新

自然語言驅動的開發範式正在徹底改變低代碼平台的用户體驗。通過集成先進的大語言模型，現代低代碼平台已經能夠理解用户的自然語言需求，並自動生成相應的應用程序。

語義理解與意圖識別技術

現代低代碼平台的自然語言處理能力已經達到了新的高度。以宜搭平台為例，用户可以通過自然語言描述複雜的業務需求，如 "創建一個銷售訂單管理系統，當客户下單後自動檢查庫存，如果庫存不足則提示補貨，如果庫存充足則生成發貨單並更新庫存"。AI 能夠理解這種複雜的業務邏輯，並自動生成相應的表單、流程和業務規則。

技術實現的核心在於多層次的語義分析：

1. 意圖識別：系統首先識別用户的主要意圖，如 "創建應用"" 修改流程 ""查詢數據" 等。
2. 實體提取：從用户描述中提取關鍵實體，如 "銷售訂單"" 客户 ""庫存" 等業務對象。
3. 關係理解：理解實體之間的關係，如 "下單後自動檢查庫存" 中的時序關係和條件關係。
4. 規則解析：解析業務規則和約束條件，如 "庫存不足則提示補貨"。

多輪對話與上下文理解

複雜的應用需求往往需要多輪對話才能完全澄清。現代 AI 驅動的低代碼平台支持自然的多輪對話，能夠維護上下文信息，理解對話的歷史脈絡。

例如，當用户説 "創建一個項目管理應用" 時，AI 會進一步詢問："這個應用需要包含哪些功能？比如任務分配、進度跟蹤、文檔管理等？" 用户可以回答："主要需要任務分配和進度跟蹤功能，文檔管理暫時不需要。"AI 會繼續詢問："任務分配需要支持哪些角色？項目經理、開發人員、測試人員？" 通過這種交互式的對話，AI 能夠逐步細化需求，最終生成符合用户期望的應用。

代碼生成與優化技術

基於自然語言輸入，AI 需要生成高質量的可執行代碼。這涉及到多個技術層面的突破：

1. 跨文件依賴識別：某國內工程級代碼生成平台採用自研多模態代碼大模型，跨文件依賴識別準確率達 92%，能夠準確處理複雜的代碼依賴關係(67)。
2. 業務邏輯生成：針對電商訂單系統等複雜場景，代碼生成準確率達 91%，全項目生成速度較傳統開發提升 68%(67)。
3. 代碼質量保證：AI 生成的代碼不是簡單的草稿，而是符合行業規範的成品 —— 變量命名清晰、註釋完整，技術人員後期優化時無需重新讀代碼，可直接進行修改。

可視化與文本交互的融合

現代低代碼平台正在探索可視化與文本交互的融合模式，讓用户可以在兩種模式之間自由切換：

1. 可視化輔助理解：當 AI 生成應用原型後，用户可以通過可視化界面直觀地查看和調整應用結構。
2. 文本精確控制：對於特定的功能或邏輯，用户可以通過文本輸入進行精確控制，如 "將按鈕顏色改為藍色" 或 "添加一個數據庫查詢接口"。
3. 混合交互模式：用户可以在對話中混合使用自然語言和可視化操作，如 "這個表單太複雜了，幫我簡化一下"（自然語言），然後通過拖拽調整字段順序（可視化操作）。

4.2 AI Agent 編排與業務流程重構

AI Agent 技術正在成為低代碼平台實現智能化的關鍵。通過編排多個 AI Agent，平台能夠構建複雜的業務流程，實現真正的智能化應用。

多 Agent 協作架構

現代低代碼平台的 AI Agent 架構採用了先進的多智能體協作模式。以 Salesforce 的 Agentforce 為例，其 Atlas 推理引擎能夠自主分析數據、做出決策並執行任務，支持跨多個系統和數據源的複雜業務流程。

多 Agent 協作的核心架構包括：

1. 協調 Agent：負責整體流程的協調和任務分配，確保各個 Agent 之間的有序協作。
2. 執行 Agent：負責具體的業務操作，如數據查詢、文件處理、系統調用等。
3. 監控 Agent：實時監控流程執行狀態，識別異常情況並觸發相應的處理機制。
4. 學習 Agent：通過分析流程執行數據，不斷優化流程邏輯和 Agent 行為。

業務流程的智能化重構

AI 技術正在幫助企業重構業務流程，實現從 "人工驅動" 到 "智能驅動" 的轉變：

1. 自動化審批流程：某集團財務部門通過宜搭 AI 打造發票自動採集、審批、歸檔、報表自動生成的閉環，人工參與度降低 80%(153)。
2. 智能路由系統：QuoteWizard 使用微軟 Power Platform 和 Power Automate 構建了一個自動化的、AI 驅動的工單路由系統，能夠在正確的時間將工單匹配給合適的人才(142)。
3. 預測性維護流程：在製造業場景中，AI 能夠分析設備運行數據，預測可能的故障，自動觸發維護流程，將被動維修轉變為主動預防。

低代碼驅動的 Agent 開發

現代低代碼平台提供了可視化的 Agent 開發工具，讓非技術人員也能創建複雜的 AI Agent：

1. 可視化流程設計：通過拖拽和連線的方式設計 Agent 的工作流程，包括決策節點、循環結構、異常處理等。
2. 預定義 Agent 模板：平台提供豐富的 Agent 模板，如 "客服 Agent"" 審批 Agent""數據分析 Agent" 等，用户可以直接使用或基於模板進行定製。
3. 參數化配置：通過簡單的參數配置，用户可以調整 Agent 的行為，如 "當收到訂單時，檢查庫存水平，如果低於 10 件則發送補貨提醒"。
4. 實時監控與調試：提供 Agent 運行的實時監控界面，顯示當前狀態、執行歷史、錯誤信息等，方便用户進行調試和優化。

4.3 全棧代碼生成與智能優化技術

全棧代碼生成技術正在使低代碼平台具備與傳統開發方式相媲美的技術能力，同時保持了低代碼的易用性優勢。

前後端代碼的自動化生成

現代 AI 驅動的低代碼平台已經能夠實現真正的全棧代碼生成：

1. 前端代碼生成：基於用户的設計需求，AI 能夠自動生成各種前端框架的代碼，包括 React、Vue、Angular 等。某平台的 React 代碼生成功能已經達到了生產就緒的水平，能夠從 Figma 和 Sketch 設計稿直接生成高質量的 React 組件(71)。
2. 後端邏輯生成：AI 能夠根據業務規則生成相應的後端邏輯代碼。智能生成層依託 CodeGPT 等先進的生成模型，實現後端 Java/.NET 代碼生成，準確率達 92%(80)。
3. 數據庫設計：根據數據模型自動生成數據庫表結構、索引、存儲過程等數據庫對象。
4. API 接口生成：自動生成 RESTful API 接口，包括接口定義、參數校驗、錯誤處理等完整功能。

代碼質量優化與合規性檢查

AI 不僅能夠生成代碼，還能夠對代碼進行優化和質量檢查：

1. 性能優化：AI 自動分析生成的代碼，識別潛在的性能瓶頸，並進行優化。例如，優化數據庫查詢語句、減少不必要的計算、提高代碼的執行效率。
2. 安全漏洞檢測：集成靜態代碼分析工具，自動檢測代碼中的安全漏洞，如 SQL 注入、跨站腳本攻擊等，並提供修復建議。
3. 代碼規範檢查：確保生成的代碼符合企業的編碼規範，包括命名規範、代碼格式、註釋要求等。
4. 可維護性評估：分析代碼的可維護性，識別難以理解或修改的部分，並提供重構建議。

智能測試用例生成

AI 技術正在革新軟件測試流程，自動生成高質量的測試用例：

1. 功能測試生成：根據應用的功能需求，自動生成功能測試用例，覆蓋正常流程和異常情況。
2. 邊界條件測試：自動識別輸入參數的邊界條件，生成相應的測試用例，確保應用在邊界情況下的正確性。
3. 性能測試模擬：模擬高併發場景，測試應用在壓力下的性能表現，識別性能瓶頸。
4. 迴歸測試：當代碼發生變更時，自動生成迴歸測試用例，確保新的變更不會破壞現有的功能。

持續集成與部署自動化

AI 驅動的低代碼平台正在實現 CI/CD 流程的完全自動化：

1. 自動構建：當代碼發生變更時，自動觸發構建流程，編譯、打包、生成部署包。
2. 自動化測試：集成各種測試工具，實現單元測試、集成測試、端到端測試的自動化執行。
3. 智能部署：根據環境配置和負載情況，智能選擇部署策略，如藍綠部署、灰度發佈等。
4. 監控與回滾：部署後實時監控應用運行狀態，當發現異常時自動觸發回滾機制。

5. 行業實踐案例與標杆分析

5.1 國際巨頭的 AI 低代碼轉型案例

微軟 Power Platform 的全面 AI 化戰略

微軟 Power Platform 的 AI 轉型案例展現了國際巨頭在這一領域的領先實踐。作為全球低代碼平台的領導者，微軟通過深度集成 AI 能力，實現了從傳統低代碼工具向智能化平台的全面轉型。

Power Platform 的 AI 集成策略體現在四個核心產品的智能化升級上：

1. Power Apps 的智能生成能力：通過 Copilot 功能，用户可以使用自然語言描述應用需求，AI 自動生成完整的應用程序。例如，用户只需説 "創建一個員工考勤管理應用，包含打卡、請假、加班申請等功能"，AI 就能在幾分鐘內生成相應的應用，包括數據模型、用户界面和業務邏輯(15)。
2. Power Automate 的智能流程設計：Copilot 功能允許用户通過自然語言描述自動化流程，AI 自動生成相應的工作流。某製造企業使用這一功能後，將原本需要人工處理的物料申請流程自動化，處理時間從 2 天縮短到 2 小時。
3. Power BI 的智能數據分析：集成 AI 能力後，Power BI 不僅能夠展示數據，還能自動發現數據中的模式和趨勢。用户可以直接詢問 "為什麼這個月的銷售額下降了？"，AI 會自動分析並提供可視化的洞察報告。
4. Power Virtual Agents 的智能對話：通過集成 AI 模型，虛擬代理能夠理解更復雜的用户意圖，提供更自然的對話體驗。

實踐成果與商業價值

微軟的 AI 轉型帶來了顯著的商業成果。根據微軟官方數據，使用 Power Platform 和 AI Builder 的企業平均實現了以下成果：

• 應用開發時間減少了 70% 以上
• 業務流程自動化率提升了 40%
• 員工生產力提高了 35%
• 運營成本降低了 25%

特別值得關注的是 SLB（斯倫貝謝）的案例。作為全球最大的油田服務和設備供應商之一，SLB 使用 Power Platform 和 AI Builder 統一了全球員工隊伍的項目推薦和協作。通過 AI 驅動的項目發現功能，SLB 在 28 天內生成了 800 多個 AI 驅動的匹配，全球設施發起了 150 個受匹配啓發的類似項目，實現了跨設施創新。

在文檔處理方面，SLB 通過 AI Builder 和 Power Automate 的集成，成功處理了所有收到的文檔，追回了數百萬美元的出口關税。自動化流程每月處理超過 1000 封電子郵件和 200 個供應商發票，相當於節省了一名全職員工的工作量。

Salesforce Agentforce 的智能體革命

Salesforce 在 2024 年推出的 Agentforce 代表了 AI 與低代碼融合的最新突破。這一平台被定位為 "第三代 AI"，標誌着從簡單的聊天機器人和助手向智能、自主的 AI 代理的重大轉變。

Agentforce 的核心創新體現在三個方面：

1. 智能體的自主決策能力：Agentforce 的 Atlas 推理引擎能夠自主分析數據、做出決策並執行任務，在客户服務、銷售、營銷和商務等領域展現出前所未有的效率和準確性。
2. 低代碼的 Agent 開發體驗：通過 Agent Builder，用户可以使用現有的工具如 Flows、提示模板、Apex 和 API 來配置代理，無需編寫複雜的代碼。用户只需定義主題、給出具體指令，AI 就能自動生成相應的執行邏輯。
3. 企業級的安全與合規：通過 Einstein Trust Layer，Agentforce 確保了數據的安全性和 AI 使用的合規性，滿足了企業對安全性和可靠性的嚴格要求。

大規模應用的成功實踐

Salesforce 自身成為了 Agentforce 的最佳測試案例。自 2024 年 10 月推出以來，Agentforce 已經處理了超過 50 萬次客户對話，解決了 84% 以上的客户問題，同時保持了效率和同理心的平衡(145)。

具體成果包括：

• 客户問題解決率提升了 33%
• 平均響應時間縮短了 70%
• 客户滿意度提高了 25%
• 人工客服工作量減少了 40%

法國人力資源巨頭 The Adecco Group 的案例也展現了 Agentforce 的商業價值。該公司使用 Agentforce 為其 10 萬客户提供更快、更個性化的服務，通過利用 Data Cloud、MuleSoft 和 Salesforce 的 AI 功能，釋放了數據的全部力量以加速決策制定，提高效率並重新定義服務客户的方式(150)。

5.2 國內廠商的創新探索與突破

阿里巴巴宜搭的 DeepSeek 集成實踐

阿里巴巴宜搭平台在 AI 集成方面的實踐展現了國內廠商的創新活力。作為釘釘生態的重要組成部分，宜搭通過與 DeepSeek 等國產大模型的深度集成，走出了一條具有中國特色的 AI 低代碼發展道路。

宜搭的 AI 集成策略體現在多個層面：

1. 全棧 AI 能力集成：宜搭集成了 DeepSeek、Kimi 等 10 餘個主流大模型，通過 "人設 - 技能 - 知識" 三層架構，使非技術人員也能配置智能體。這種多模型集成策略確保了平台能夠適應不同場景的需求。
2. 場景化 AI 應用：宜搭推出了多個場景化的 AI 應用，包括 AI 智能校驗、AI 智能分析、AI 填表等功能。例如，AI 智能校驗功能支持用户通過自然語言設置校驗規則，如 "文章結構需包含用車申請原因、歸還時間，內容不能出現政治敏感詞彙"。
3. 企業級 AI 助手：宜搭 AI 助手支持企業既有應用的快速智能化，企業可通過低代碼配置為現有應用創建 AI 助手，實現傳統應用的一鍵 AI 化(155)。

實踐成果與行業影響

宜搭的 AI 集成帶來了顯著的應用成果：

• 某零售企業通過宜搭 AI 整合線上線下數據，實現了對門店銷售、庫存、會員行為的全景洞察，自動識別滯銷品、爆品趨勢，實時推送補貨建議，大幅減少了人工分析與溝通成本(153)。
• 某集團財務部門通過宜搭 AI 打造發票自動採集、審批、歸檔、報表自動生成的閉環，人工參與度降低 80%，顯著提升了財務處理效率。
• 環世物流率先借助宜搭開箱即用的低代碼，為企業自有開發的 ERP 等系統快速創建宜搭 AI 助理，打通業務數據，實現了更智能高效的數據分析能力(155)。

騰訊微搭的混元大模型深度融合

騰訊微搭通過與騰訊混元大模型的深度融合，展現了國內廠商在 AI 技術自主創新方面的實力。

微搭的 AI 集成特色包括：

1. 社交生態的 AI 賦能：深度集成企業微信、騰訊會議等工具，支持小程序 / H5/PC 多端開發，特別適合社交裂變類應用的開發。
2. 智能開發輔助：通過集成騰訊混元大模型，平台支持智能表單生成與代碼補全，使開發週期縮短 40%(35)。開發者在編寫代碼時，AI 能夠實時提供智能建議和代碼補全。
3. 行業解決方案：2024 年新增教育、醫療行業解決方案，針對特定行業的需求提供了預製的 AI 能力和業務模板。

華為 AppCube 的盤古大模型集成

華為 AppCube 在 AI 集成方面展現了技術自主創新的特色，特別是與華為盤古大模型的深度集成：

1. 端雲協同架構：AppCube 是端雲協同的低代碼平台，適配華為昇騰芯片，支持邊緣推理能力，特別適合工廠質檢等邊緣計算場景(37)。
2. 行業模板豐富：提供 60 多個行業模板，覆蓋智能製造、智慧城市、能源管理等多個領域，每個模板都集成了相應的 AI 能力。
3. 私有化部署能力：支持私有化部署，滿足政企數據安全需求，這在當前的數據安全環境下具有重要意義。

5.3 垂直行業的差異化應用模式

金融行業的智能化風控應用

金融行業在 AI 低代碼應用方面展現了最為成熟的實踐，特別是在風險管理和合規領域。

某股份制銀行的信貸核心系統改造案例展現了 AI 低代碼在金融領域的巨大價值：

• 傳統模式下，信貸審批流程需要 18 個月交付週期，年維護成本超過 2000 萬元
• 採用低代碼平台結合 AI 能力後，實現了風控模型可視化配置（1200 + 規則集）
• 關鍵成效：放款審批時效從 72 小時壓縮至 8 分鐘，壞賬識別準確率提升 35%

金融行業的 AI 低代碼應用特點包括：

1. 合規性要求驅動：金融行業對合規性有嚴格要求，AI 低代碼平台需要確保生成的應用符合監管要求，如反洗錢、數據隱私保護等。
2. 風險模型的可視化：通過 AI 低代碼平台，複雜的風險評估模型可以通過可視化方式進行配置和調整，降低了模型開發的技術門檻。
3. 實時決策支持：AI 能力使金融應用能夠提供實時的風險評估和決策支持，如信用卡審批、貸款額度計算等。

製造業的智能化生產管理

製造業在 AI 低代碼應用方面展現了獨特的需求和價值：

三一重工泵車生產管理系統的升級案例展現了 AI 低代碼在製造業的應用價值：

• 原有 SAP ECC 系統擴展困難，新功能交付週期超過 6 個月
• 通過低代碼平台與 AI 集成，實現了生產數據的實時採集和分析
• 成效：設備 OEE（綜合效率）提升 22%，工序間協同等待時間減少 65%

製造業 AI 低代碼應用的特點：

1. 實時數據處理：需要處理大量的實時生產數據，包括設備狀態、生產進度、質量檢測等。
2. 預測性維護：通過 AI 分析設備運行數據，預測設備故障，實現主動維護，減少停機時間。
3. 供應鏈協同：AI 低代碼平台能夠實現供應鏈各環節的實時協同，提高整體效率。

政務服務的便民應用創新

政務服務領域在 AI 低代碼應用方面展現了服務創新的潛力：

1. 一網通辦：通過 AI 低代碼平台，政府部門能夠快速構建便民服務應用，實現各類政務服務的在線辦理。
2. 智能審批：AI 能力使審批流程更加智能化，如智能表單填寫、材料自動審核、審批結果自動通知等。
3. 數據分析與決策支持：通過分析政務服務數據，AI 能夠發現服務中的問題和改進機會，優化服務流程。

某省級政務服務中心的實踐顯示，通過 AI 低代碼平台，需求落地效率提升 80%，開發團隊規模縮減 50%，顯著提升了政務服務的效率和質量。

6. 市場趨勢與發展前景展望

6.1 技術發展趨勢與成熟度評估

AI 技術在低代碼平台中的成熟度演進

根據最新的技術發展態勢，AI 在低代碼平台中的應用正在經歷從實驗階段向成熟應用階段的快速轉變。Gartner 預測，到 2026 年，超過 80% 的新應用將通過低代碼平台開發，其中 AI 驅動的智能功能將成為標配。這一預測反映了 AI 技術在低代碼領域的快速成熟。

從技術成熟度角度分析，AI 在低代碼平台中的應用可以分為四個層次：

1. 基礎功能集成（成熟度：高）：包括智能表單生成、代碼補全、錯誤提示等基礎功能已經非常成熟，大多數主流平台都已實現。
2. 自然語言理解（成熟度：中高）：基於大語言模型的自然語言理解能力正在快速成熟，能夠理解較為複雜的業務需求，但在特定領域的專業性方面仍有提升空間。
3. 智能流程生成（成熟度：中）：AI 能夠生成基本的業務流程，但在處理複雜的業務規則、異常情況處理等方面還需要人工干預。
4. 自主決策與優化（成熟度：低 - 中）：這是最前沿的應用領域，AI 能夠根據實時數據做出自主決策，但仍需要大量的訓練和驗證。

技術融合的發展方向

未來幾年，AI 與低代碼融合的技術發展將呈現以下趨勢：

1. 多模態交互的普及：未來的低代碼平台將支持 "文本 + 圖表 + 語音" 的多模態交互方式。業務人員可以上傳手繪的流程草圖，AIGC 自動識別並生成低代碼流程配置；通過語音描述需求，系統實時生成應用原型(180)。
2. 邊緣 AI 能力的增強：隨着 5G 和邊緣計算技術的發展，低代碼平台將具備更強的邊緣 AI 處理能力，能夠在本地設備上完成更多的 AI 處理任務，提高響應速度和數據安全性。
3. 行業專用模型的發展：通用大模型在特定行業應用中存在侷限性，未來將出現更多針對特定行業的專用 AI 模型，如金融風控模型、醫療診斷模型、智能製造模型等。
4. 聯邦學習與隱私計算：為了滿足數據隱私和合規要求，低代碼平台將越來越多地採用聯邦學習和隱私計算技術，在保護數據隱私的同時實現 AI 能力的共享和提升。

技術標準化與互操作性提升

當前，低代碼平台在技術標準化方面仍面臨挑戰。調研顯示，跨平台組件複用率不足 15%，數據遷移損耗率最高達 22%(176)。未來幾年，技術標準化將成為行業發展的重要方向：

1. API 標準化：行業將推動 API 接口的標準化，使不同平台之間能夠更好地集成和互操作。
2. 數據格式統一：推動數據交換格式的標準化，減少數據遷移過程中的損耗。
3. 開發規範制定：制定統一的低代碼開發規範和最佳實踐，提高代碼質量和可維護性。
4. 認證體系建立：建立行業認證體系，對符合標準的平台和應用進行認證，提高市場信任度。

6.2 市場規模預測與增長動力分析

全球市場規模的爆發式增長

根據多家權威機構的預測，全球低代碼平台市場正在經歷前所未有的增長。根據最新數據，全球低代碼開發平台市場預計將從 2019 年的 100 億美元增長到 2030 年的 1870 億美元，年複合增長率高達 31%(159)。

細分市場的增長態勢同樣令人矚目：

1. 無代碼 AI 平台市場：預計從 2024 年的 49.3 億美元增長到 2030 年的 244.2 億美元，年複合增長率達 30.6%(161)。
2. 低代碼嵌入式分析市場：2024 年市場規模為 149 億美元，預計到 2032 年達到 340 億美元，2025-2032 年的複合增長率為 10.89%(131)。

這些數據表明，AI 與低代碼的結合正在創造巨大的市場機會。

中國市場的快速崛起

中國市場在全球低代碼發展中扮演着越來越重要的角色。根據 IDC 的數據，2025 年中國低代碼與零代碼軟件市場規模預計達 40.3 億人民幣，同比增長 21.6%，呈現出持續的高增長態勢。IDC 預測，到 2029 年市場規模將達到 129.8 億人民幣，未來 5 年的年複合增長率高達 26.4%(165)。

其他機構的預測更為樂觀：

• 中國信通院預測，2025 年市場規模將突破 150 億元，2028 年有望達到 320 億元，2025-2030 年複合增長率預計保持在 28%-32% 的區間(166)。
• 另有預測顯示，2023 年中國低代碼市場規模已達 126.8 億元，預計 2025 年將突破 300 億元，年均複合增長率保持在 35% 以上，至 2030 年市場規模有望超過 800 億元，成為全球最大低代碼應用市場(167)。

增長動力的多維度分析

低代碼市場的快速增長受到多重因素的驅動：

1. 數字化轉型需求：企業數字化轉型的深入推進是市場增長的根本動力。根據 IDC 的調研，78% 企業將 "響應市場速度" 列為低代碼部署首要動因。
2. 技術人才短缺：IT 是企業繼數據科學之後第二大需要解決技能缺口的領域。低代碼平台能夠顯著降低開發門檻，緩解人才短缺問題。
3. 成本控制壓力：在經濟環境不確定性增加的背景下，企業對成本控制的需求更加強烈。低代碼平台能夠大幅降低開發成本和維護成本。
4. 業務創新需求：快速變化的市場環境要求企業具備快速創新的能力。低代碼平台使企業能夠快速驗證新想法，縮短產品上市時間。
5. AI 技術成熟：大語言模型等 AI 技術的成熟為低代碼平台帶來了革命性的能力提升，極大地擴展了應用場景和價值空間。

6.3 競爭格局演變與投資機會分析

競爭格局的多元化發展

當前低代碼市場的競爭格局正在發生深刻變化，呈現出多元化發展的趨勢：

1. 傳統軟件巨頭的轉型：微軟、Salesforce、SAP 等傳統軟件巨頭憑藉強大的技術實力和客户基礎，在 AI 低代碼領域佔據重要地位。這些公司通過收購、自主研發和生態合作等方式快速佈局。
2. 專業低代碼廠商的崛起：OutSystems、Mendix（已被西門子收購）、Appian 等專業廠商在特定領域形成了技術優勢。但值得注意的是，2025 年 2 月全球低代碼巨頭 OutSystems 裁員 30% 的消息震撼了整個行業，其 CEO 坦承當憑藉自然語言就能生成商業級 APP 時，拖拽式編程已然失去價值(104)。
3. 雲服務商的全面佈局：亞馬遜、谷歌、阿里雲、騰訊雲、華為雲等雲服務商憑藉雲計算基礎設施優勢，正在快速進入低代碼市場。
4. 垂直行業解決方案提供商：越來越多的企業開始專注於特定行業的低代碼解決方案，通過深度理解行業需求來建立競爭優勢。

投資熱點與機會分析

根據市場發展趨勢和技術演進方向，以下領域呈現出巨大的投資機會：

1. AI 原生低代碼平台：專注於 AI 驅動的新一代低代碼平台，特別是那些在自然語言處理、代碼生成、智能優化等方面有技術突破的企業。
2. 垂直行業解決方案：針對金融、製造、醫療、教育等特定行業的 AI 低代碼解決方案，具有深厚行業知識和專業模型的企業。
3. AI 模型與工具：為低代碼平台提供 AI 能力的技術提供商，包括預訓練模型、開發工具、部署平台等。
4. 生態服務提供商：包括培訓認證、諮詢服務、系統集成、運維服務等，隨着低代碼市場的快速增長，這些服務需求將大幅增加。
5. 數據與分析服務：基於低代碼平台產生的數據，提供商業智能、行業分析、數據服務等增值服務的企業。

未來 3-5 年的發展預測

基於當前的市場趨勢和技術發展態勢，未來 3-5 年低代碼市場將呈現以下發展特徵：

1. 2025-2026 年：AI 與低代碼的融合將從試點階段進入大規模應用階段，主流平台將全面集成 AI 能力。
2. 2027-2028 年：市場將出現明顯的分化，技術領先、生態完善的平台將佔據主導地位，垂直行業解決方案將成為重要的細分市場。
3. 2029-2030 年：低代碼平台將成為企業數字化轉型的標準配置，AI 能力將成為平台的基本要求而非差異化特徵。

根據行業預測，到 2025 年底，將有一半的新低代碼客户來自 IT 組織以外的業務買家。這一趨勢表明，低代碼平台正在從 IT 工具轉變為企業級的創新平台，市場前景廣闊。

7. 風險挑戰與應對策略

7.1 技術風險與安全合規挑戰

AI 模型的技術侷限性

儘管 AI 技術在低代碼平台中展現出巨大潛力，但仍存在顯著的技術侷限性。根據最新研究，當前 AI 模型在低代碼場景下的推理準確率在集成約束下會出現 15-30% 的下降，生產系統中還觀察到了幻覺率問題，複雜封裝的可擴展性邊界尚不明確(177)。

這些技術侷限性在實際應用中表現為：

1. 複雜業務邏輯理解困難：當業務場景涉及多步審批、複雜的計算規則和多系統集成時，AI 模型需要具備更強的泛化能力。研究顯示，包含 5 條以上分支規則的流程，AIGC 生成的邏輯衝突率高達 37%(180)。
2. 代碼質量的不穩定性：AI 生成的代碼可能存在安全漏洞或不符合企業內部的編碼規範。特別是在處理關鍵業務邏輯時，AI 生成的代碼需要經過嚴格的人工審查和測試。
3. 模型的可解釋性問題：深度學習模型往往被視為 "黑箱"，用户難以理解 AI 的決策過程，這在需要合規審計的場景中是一個重大挑戰。

數據安全與隱私保護風險

AI 驅動的低代碼平台在數據安全方面面臨多重挑戰：

1. 數據泄露風險：調研顯示，35% 的低代碼平台存在未授權訪問漏洞，某醫療平台曾因數據泄露被罰 380 萬元(176)。AI 模型在處理敏感數據時可能產生意外的數據泄露。
2. 模型安全風險：AI 模型本身可能存在安全漏洞，如對抗樣本攻擊、模型竊取、後門植入等風險。
3. 合規性要求：不同國家和地區對數據保護有不同的法規要求，如歐盟的 GDPR、中國的數據安全法等，AI 低代碼平台需要確保符合相關法規要求。

應對策略與技術解決方案

針對技術風險和安全合規挑戰，業界正在探索多種應對策略：

1. 建立多層次的安全架構：

• 採用零信任架構，對所有訪問進行嚴格的身份驗證和授權
• 實施數據加密，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性
• 建立完善的審計機制，記錄所有的操作行為

1. 技術驗證與質量控制：

• 建立 AI 生成代碼的質量檢測機制，包括靜態代碼分析、安全漏洞掃描等
• 實施 "AI 生成 + 人工審核" 的雙重驗證機制，確保關鍵代碼的正確性
• 建立代碼審查流程，特別是對安全敏感的代碼進行重點審查

1. 合規性保障措施：

• 建立數據分類分級管理制度，對不同敏感程度的數據採取不同的保護措施
• 實施數據脱敏和匿名化處理，在保護隱私的同時支持 AI 訓練和分析
• 建立合規審計流程，定期進行安全評估和合規性檢查

1. 技術標準與規範制定：

• 參與行業標準的制定，推動 AI 低代碼平台的技術標準化
• 建立企業內部的技術規範和最佳實踐，確保開發質量
• 加強與監管機構的溝通，及時瞭解和滿足合規要求

7.2 商業模式轉型的風險與應對

市場接受度的不確定性

儘管 AI 與低代碼的結合展現出巨大潛力，但市場接受度仍存在不確定性：

1. 用户習慣的改變：傳統的拖拽式開發已經形成了用户習慣，向 AI 驅動的開發模式轉變需要用户改變原有的工作方式，這可能面臨阻力。
2. 技術信任度問題：用户對 AI 生成代碼的質量、可靠性和安全性存在疑慮，特別是在關鍵業務系統的開發中。
3. 成本效益的評估：企業需要評估 AI 低代碼平台的投資回報率，包括初始投資、培訓成本、維護費用等。

競爭加劇與差異化挑戰

隨着越來越多的廠商進入 AI 低代碼市場，競爭將變得更加激烈：

1. 技術同質化風險：當 AI 能力成為標配時，如何形成差異化競爭優勢是一個挑戰。
2. 價格競爭壓力：隨着技術的普及和標準化，產品價格可能面臨下降壓力，影響盈利能力。
3. 生態建設挑戰：建立完善的開發者生態、合作伙伴網絡需要大量的時間和資源投入。

商業模式轉型的風險

從傳統的軟件授權模式向 AI 服務訂閲模式轉型面臨多重風險：

1. 收入模式轉換風險：訂閲模式需要持續的客户關係維護，收入的可預測性降低，現金流管理面臨挑戰。
2. 客户流失風險：在訂閲模式下，客户的轉換成本降低，可能面臨更高的客户流失率。
3. 技術投入壓力：AI 技術的快速發展要求持續的研發投入，對企業的資金和技術能力提出了更高要求。

應對策略與風險管理

針對商業模式轉型的風險，企業需要制定全面的應對策略：

1. 漸進式轉型策略：

• 採用 "雙軌制" 模式，在保持傳統業務的同時逐步發展新的商業模式
• 先在特定客户羣體或市場細分領域試點新的商業模式，驗證可行性後再全面推廣
• 建立靈活的定價策略，根據不同客户需求提供多樣化的選擇

1. 差異化競爭策略：

• 專注於特定的行業或應用場景，通過深度理解客户需求來建立競爭優勢
• 投資於技術創新，特別是在 AI 算法、用户體驗、開發效率等方面形成技術壁壘
• 建立強大的品牌影響力和客户口碑，通過優質的產品和服務贏得市場認可

1. 生態建設策略：

• 建立開放的平台生態，吸引更多的開發者和合作夥伴參與
• 提供完善的開發者支持，包括文檔、培訓、技術支持等
• 建立合作伙伴網絡，通過渠道合作擴大市場覆蓋

1. 風險管理機制：

• 建立完善的風險評估和監控機制，及時發現和應對潛在風險
• 制定應急預案，針對可能出現的風險制定相應的應對措施
• 加強與客户的溝通，及時瞭解客户需求和反饋，調整產品策略

7.3 可持續發展的關鍵成功要素

技術創新與持續投入

在 AI 快速發展的時代，技術創新能力是企業可持續發展的核心競爭力：

1. 研發投入保障：持續的研發投入是技術創新的基礎，企業需要確保在 AI 技術、低代碼平台、行業解決方案等方面的持續投入。
2. 人才隊伍建設：建立一支具備 AI 技術、軟件開發、行業知識等多維度能力的人才隊伍，是技術創新的關鍵。
3. 技術合作與聯盟：通過與高校、研究機構、技術公司等建立合作關係，獲取最新的技術信息和創新資源。
4. 知識產權保護：加強知識產權保護，通過專利申請、技術秘密保護等方式保護技術創新成果。

生態系統的構建與維護

強大的生態系統是 AI 低代碼平台可持續發展的重要保障：

1. 開發者生態：建立活躍的開發者社區，提供豐富的開發資源、技術支持和激勵機制，吸引更多開發者參與平台建設。
2. 合作伙伴網絡：建立包括系統集成商、諮詢公司、技術服務商、行業解決方案提供商等在內的合作伙伴網絡。
3. 客户成功體系：建立完善的客户成功體系，包括培訓、諮詢、技術支持、最佳實踐分享等，確保客户能夠成功應用平台。
4. 標準與規範制定：積極參與行業標準的制定，推動技術標準化和互操作性，提升平台的影響力和競爭力。

客户價值創造與長期關係維護

持續為客户創造價值是企業可持續發展的根本：

1. 價值評估體系：建立科學的價值評估體系，能夠準確衡量客户使用平台後獲得的收益，包括效率提升、成本降低、業務增長等。
2. 個性化服務：根據不同客户的需求提供個性化的解決方案和服務，建立長期穩定的客户關係。
3. 持續創新與升級：根據客户反饋和市場需求持續改進產品和服務，保持技術領先性和競爭力。
4. 知識傳遞與能力建設：幫助客户建立內部的低代碼開發能力，通過培訓、認證等方式提升客户的技術水平。

組織能力與文化建設

成功的 AI 低代碼平台需要強大的組織能力和創新文化支撐：

1. 敏捷組織架構：建立敏捷的組織架構，能夠快速響應市場變化和客户需求，支持技術創新和業務轉型。
2. 學習型組織：建立學習型組織文化，鼓勵員工持續學習和創新，提升整體能力水平。
3. 跨部門協作：建立有效的跨部門協作機制，確保技術、產品、銷售、服務等各部門的協調配合。
4. 風險管理能力：建立完善的風險管理體系，能夠識別、評估和應對各種風險，確保業務的穩定發展。

通過綜合考慮這些關鍵成功要素，企業能夠在 AI 與低代碼融合的浪潮中建立可持續的競爭優勢，實現長期的成功發展。

8. 結論與戰略建議

8.1 核心發現總結

通過對傳統拖拽低代碼平台與 AI 融合的深入研究，我們得出以下核心發現：

技術融合的四個演進階段

傳統低代碼平台與 AI 的融合正在經歷從輔助工具到 AI 主體的清晰演進路徑：

1. AI 輔助增強階段（2016-2022）：AI 作為插件集成，主要提供基礎的智能功能，如表單驗證、簡單分析等。
2. AI Copilot 時代（2022-2024）：AI 成為開發過程的重要助手，通過自然語言理解和代碼生成顯著提升開發效率，開發效率較傳統模式提升 4-8 倍。
3. AI 原生應用階段（2024-2025）：AI 深度融入平台架構，實現 "需求→架構→代碼→測試" 全鏈路自動化，跨文件依賴識別準確率達 92%，複雜場景代碼準確率達 91%(67)。
4. 智能體主導的自治時代（2025 年及以後）：AI 智能體將成為應用開發和運營的主體，實現真正的智能化和自主化。

商業化模式的根本性變革

AI 技術正在推動低代碼平台商業模式的根本性變革：

1. 從產品銷售到服務訂閲：傳統的軟件授權模式正在向 "低代碼 + 服務" 的混合模式演進，平台提供商不僅售賣工具，更通過提供諮詢、實施、運維等服務創造價值。
2. 多元化收入結構：形成了包括基礎訂閲、AI 能力分層收費、數據增值服務、生態合作分成等多元化的收入結構。
3. 基於價值的定價模式：越來越多的平台開始探索基於業務成果的收費模式，如效率提升分成、收入增長分成等，實現真正的價值共創。

市場規模的爆發式增長

全球低代碼市場正在經歷前所未有的增長：

1. 全球市場：預計從 2019 年的 100 億美元增長到 2030 年的 1870 億美元，年複合增長率達 31%(159)。
2. 中國市場：2025 年預計達 40.3 億人民幣，到 2029 年將達到 129.8 億人民幣，未來 5 年複合增長率高達 26.4%(165)。更樂觀的預測顯示，2030 年中國市場規模有望超過 800 億元，成為全球最大低代碼應用市場(167)。
3. AI 驅動的細分市場：無代碼 AI 平台市場預計從 2024 年的 49.3 億美元增長到 2030 年的 244.2 億美元，年複合增長率達 30.6%(161)。

技術能力的全面突破

AI 技術為低代碼平台帶來了革命性的能力提升：

1. 自然語言驅動的開發：用户可以通過自然語言描述需求，AI 自動生成完整的應用程序，使開發門檻大幅降低。
2. 全棧代碼生成：實現了從前端到後端的全棧代碼自動生成，代碼質量和開發效率都達到了新的高度。
3. 智能流程優化：AI 能夠分析和優化業務流程，實現流程的智能化和自動化。
4. 智能運維與分析：提供全生命週期的智能化支持，包括性能監控、安全檢測、數據分析等。

8.2 戰略建議與行動計劃

基於以上研究發現，我們為不同類型的市場參與者提出以下戰略建議：

對平台提供商的建議

1. 技術戰略：構建 AI 原生的平台架構

• 投資於 AI 技術研發，特別是在自然語言處理、代碼生成、智能優化等核心技術領域
• 建立多模態 AI 能力，支持文本、圖像、語音等多種交互方式
• 構建開放的 AI 模型集成框架，支持主流 AI 模型的接入和擴展
• 建立完善的 AI 安全和質量保障體系，確保生成代碼的可靠性和安全性

1. 產品戰略：打造差異化的價值主張

• 專注於特定行業或應用場景，通過深度理解客户需求來建立競爭優勢
• 提供 "AI 生成 + 人工審核" 的混合開發模式，平衡效率和質量
• 建立豐富的模板和組件庫，支持快速應用開發
• 提供端到端的解決方案，包括開發、部署、運維的全流程支持

1. 商業模式：構建可持續的收入體系

• 採用 "基礎訂閲 + 增值服務" 的定價模式，降低客户的初始投資門檻
• 探索基於價值的收費模式，如按效果付費、成功分成等
• 建立生態合作體系，通過分成模式獲得持續收入
• 提供靈活的部署選項，包括雲部署、私有化部署、混合部署等

1. 生態戰略：建設繁榮的開發者社區

• 建立開發者激勵機制，如技術認證、獎金獎勵、市場推廣等
• 提供完善的開發工具和資源，包括文檔、示例代碼、技術支持等
• 建立開放的 API 和插件體系，支持第三方擴展
• 定期舉辦技術活動和培訓，提升開發者技能水平

對企業用户的建議

1. 評估與規劃：制定科學的 AI 低代碼應用策略

• 全面評估企業的技術能力、業務需求和投資預算，制定合理的應用目標
• 選擇適合的 AI 低代碼平台，重點考慮技術成熟度、供應商實力、生態完善度等因素
• 制定分階段的實施計劃，從簡單應用開始逐步擴展到複雜場景
• 建立跨部門的項目團隊，確保技術、業務、管理的有效協同

1. 能力建設：培養內部的 AI 低代碼開發能力

• 建立內部的低代碼卓越中心（CoE），負責標準制定、技能培訓、項目指導等
• 對業務人員進行 AI 低代碼培訓，提升其技術理解和應用能力
• 建立內部的最佳實踐庫，分享成功經驗和失敗教訓
• 與平台提供商建立長期合作關係，獲得持續的技術支持和培訓

1. 風險管理：確保應用的質量和安全性

• 建立嚴格的代碼審查機制，特別是對關鍵業務邏輯的審查
• 實施全面的測試策略，包括功能測試、性能測試、安全測試等
• 建立數據安全保護機制，確保敏感數據的安全性
• 制定應急預案，應對可能的技術故障和業務風險

1. 價值實現：最大化 AI 低代碼的投資回報

• 建立價值評估體系，定期評估應用效果和投資回報率
• 持續優化應用，根據業務需求和技術發展不斷改進
• 積極探索新的應用場景，擴大 AI 低代碼的應用範圍
• 與其他企業分享經驗，參與行業最佳實踐的制定

對投資者的建議

1. 投資方向：關注高增長的細分領域

• 重點關注 AI 原生的低代碼平台，特別是在技術創新方面有突破的企業
• 關注垂直行業的解決方案提供商，這類企業往往具有更高的客户粘性和盈利能力
• 關注 AI 模型和工具提供商，為低代碼平台提供核心技術支持
• 關注生態服務提供商，包括培訓、諮詢、集成等服務

1. 投資策略：採用分階段投資方式

• 在技術驗證階段進行早期投資，支持技術創新和產品開發
• 在市場驗證階段加大投資，支持市場拓展和生態建設
• 在規模化階段進行戰略投資，支持企業的併購和擴張
• 建立投資組合，分散投資風險，同時把握多個增長機會

1. 風險評估：全面評估投資風險

• 技術風險：評估企業的技術實力和創新能力，關注技術發展趨勢
• 市場風險：評估市場接受度和競爭格局，關注客户需求變化
• 財務風險：評估企業的財務狀況和商業模式可持續性
• 管理風險：評估管理團隊的能力和企業文化，關注組織發展潛力

1. 增值服務：為被投企業提供戰略支持

• 利用自身資源幫助企業建立合作伙伴關係和客户網絡
• 提供管理諮詢和戰略指導，幫助企業提升管理水平
• 協助企業進行人才招聘和團隊建設
• 支持企業的併購和戰略聯盟，加速企業發展

8.3 未來展望

展望未來，AI 與低代碼的融合將繼續深化，帶來更多的創新和變革：

技術發展趨勢

1. AI 技術的持續進步：隨着大語言模型、多模態 AI、邊緣計算等技術的發展，AI 低代碼平台的能力將進一步提升。
2. 智能化程度的不斷提高：未來的 AI 低代碼平台將具備更強的理解能力、推理能力和創造能力，能夠處理更加複雜的業務場景。
3. 標準化和互操作性的提升：行業將建立統一的技術標準和規範，實現不同平台之間的互操作性。
4. 垂直行業的深度融合：AI 低代碼將與特定行業的業務知識深度融合，形成更加專業和高效的解決方案。

市場發展前景

1. 市場規模的持續擴大：預計到 2030 年，全球低代碼市場規模將達到數千億美元，中國市場將成為全球最大的低代碼應用市場。
2. 應用場景的不斷拓展：從簡單的表單和流程，擴展到企業的核心業務系統，包括 ERP、CRM、供應鏈管理等。
3. 用户羣體的擴大：從專業開發者擴展到業務人員、管理人員等非技術用户，實現真正的全民開發。
4. 商業模式的創新：將出現更多基於價值創造的商業模式，實現平台提供商、客户、開發者的多方共贏。

社會影響

AI 與低代碼的融合不僅將改變軟件開發的方式，還將對整個社會產生深遠影響：

1. 數字化轉型的加速：使更多企業能夠快速實現數字化轉型，提升競爭力。
2. 創新能力的提升：降低了技術創新的門檻，使更多的創新想法能夠快速實現。
3. 人才結構的變化：將催生新的職業和技能需求，需要培養更多的複合型人才。
4. 社會效率的提升：通過自動化和智能化，提升整個社會的運行效率。

總之，AI 與低代碼的融合正在開啓一個全新的時代，為企業和社會帶來巨大的機遇和挑戰。只有那些能夠準確把握技術趨勢、積極擁抱變革、持續創新發展的企業，才能在這個時代獲得成功。我們相信，隨着技術的不斷進步和市場的持續發展，AI 驅動的低代碼平台將成為數字經濟時代的重要基礎設施，為人類社會的數字化轉型做出重要貢獻。

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[77] DeepSeek以AI重塑企業數字化轉型邏輯，革新開發範式與行業 https://www.iesdouyin.com/share/video/7474649874231790857/?region=\&mid=7474649994859973402\&u\_code=0\&did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&with\_sec\_did=1\&video\_share\_track\_ver=\&titleType=title\&share\_sign=3W\_2nJR.6hIwxaKYgEoFQF8YTpDvSiPrFnMd2bqpA6A-\&share\_version=280700\&ts=1767701886\&from\_aid=1128\&from\_ssr=1\&share\_track\_info=%7B%22link\_description\_type%22%3A%22%22%7D

[78] 別被低代碼 / 全棧綁架!2025 程序員選對工具就能躺贏!-CSDN博客 https://blog.csdn.net/sdgfafg\_25/article/details/152118364

[79] AI 要怎麼改寫軟件開發的劇本?-CSDN博客 https://blog.csdn.net/Lowcode002/article/details/147287302

[80] 非技術也能搞開發?AI 低代碼掀起開發新革命-CSDN博客 https://blog.csdn.net/dsgdauigfs/article/details/153403702

[81] 2025 年中國低代碼平台實用測評推薦:企業級低代碼工具全行業 AI 開發選型指南\_葡萄城技術團隊的技術博客\_51CTO博客 https://blog.51cto.com/powertoolsteam/14227558

[82] Adalo's 2025 Guide to AI-Powered No-Code Mobile App Builders https://www.adalo.com/posts/guide-ai-powered-no-code-mobile-app-builders

[83] Top 10 Features of KovaionAI's AI-Driven Low-Code Platform in 2025 https://www.kovaion.com/blog/top-10-features-of-kovaionais-ai-driven-low-code-platform/

[84] AI and low-code platforms: Revolutionizing app development https://www.zoho.com/creator/decode/index.php/ai-and-low-code-platforms-in-strengthening-app-development

[85] Code less. Achieve more. https://decisions.com/

[86] Low-Code https://appian.com/products/platform/low-code

[87] Improve Productivity And Efficiency With GenAI-Infused Low-Code Development Tools(pdf) https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-WHTPP-Deck-SRGCM14089.pdf?version=0

[88] 《2024中國低代碼平台市場現狀與發展趨勢研究報告》發佈 揭示AI與低代碼融合四大方向\_中國財富網 http://m.toutiao.com/group/7473334934942384691/?upstream\_biz=doubao

[89] 2024年低代碼趨勢洞察——企業最看重的功能有哪些\_低代碼\_M006688-OpenTiny社區 https://opentiny.csdn.net/68fb29b4e4c8ba147ea8aff1.html

[90] 快速構建，JeeLowCode讓你的應用開發速度飛起來#快速開發-阿里雲開發者社區 https://developer.aliyun.com/article/1646264

[91] DeepSeek以AI重塑企業數字化轉型邏輯，革新開發範式與行業 https://www.iesdouyin.com/share/video/7474649874231790857/?region=\&mid=7474649994859973402\&u\_code=0\&did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&with\_sec\_did=1\&video\_share\_track\_ver=\&titleType=title\&share\_sign=3W\_2nJR.6hIwxaKYgEoFQF8YTpDvSiPrFnMd2bqpA6A-\&share\_version=280700\&ts=1767701891\&from\_aid=1128\&from\_ssr=1\&share\_track\_info=%7B%22link\_description\_type%22%3A%22%22%7D

[92] 從 “沉寂” 到 “爆火”!AI 給低代碼疊滿 buff，JNPF 這類平台憑啥讓開發效率翻 3 倍?-CSDN博客 https://blog.csdn.net/kfashfasf/article/details/153468303

[93] 低代碼行業高效系統來襲!\_搜狐網 https://roll.sohu.com/a/968031532\_122388128

[94] 低 代碼 協作 效率 低 ？ SPARK AI 來 升級 ！ 25 + 場景 模塊 ， 語義 理解 + 預測 分析 + 智能 調度 ， 降 本 增效 快 。 點擊 看 方案 ， 扣 【 SPARK 】 領取 # AI 協作 # 低 代碼 創新 # 數字化 轉型 # 領 碼 SPARK # AI https://www.iesdouyin.com/share/video/7533833547484892426/?region=\&mid=7533833737872755519\&u\_code=0\&did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&with\_sec\_did=1\&video\_share\_track\_ver=\&titleType=title\&share\_sign=HBgI\_EIvhGlhJiBwCzG\_FtmPspqkijz\_UXfoJXL0UoQ-\&share\_version=280700\&ts=1767701891\&from\_aid=1128\&from\_ssr=1\&share\_track\_info=%7B%22link\_description\_type%22%3A%22%22%7D

[95] AI賦能，雙輪驅動:中國低/零代碼市場的進化與重塑(2025)\_搜狐網 https://m.sohu.com/a/939527979\_122532322/

[96] Inteligencia Artificial a mitad de 2025: ¿Potencial consolidado o promesa en evolución? https://es.linkedin.com/pulse/inteligencia-artificial-mitad-de-2025-potencial-o-promesa-rebelo-pfrre

[97] Automação & Inteligência Aplicada com No-Code e Low-Code https://pt.linkedin.com/pulse/automa%C3%A7%C3%A3o-intelig%C3%AAncia-aplicada-com-no-code-e-fabio-bomfim-nunes-il7mf?trk=article-ssr-frontend-pulse\_more-articles\_related-content-card

[98] AI and GenAI – State of Enterprises in 2025 https://newgensoft.com/company/newsletters/ai-and-genai-state-of-enterprises-in-2025/

[99] Low-Code, High Impact: How CXOs Can Accelerate Innovation Without Sacrificing Control https://inapp.com/blog/low-code-high-impact-how-cxos-can-accelerate-innovation-without-sacrificing-control/

[100] 5 Ways Low-Code is Shaping the Future of Innovation https://techcommunity.microsoft.com/blog/microsoft365copilotblog/5-ways-low-code-is-shaping-the-future-of-innovation/4396043

[101] Improve Productivity And Efficiency With GenAI-Infused Low-Code Development Tools(pdf) https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-WHTPP-Deck-SRGCM14089.pdf?version=0

[102] 百度秒噠商業應用生成數突破50萬個 未來三年將扶持100萬創造者創收\_證券時報 http://m.toutiao.com/group/7584731922358731300/?upstream\_biz=doubao

[103] 從 “沉寂” 到 “爆火”!AI 給低代碼疊滿 buff，JNPF 這類平台憑啥讓開發效率翻 3 倍?-CSDN博客 https://blog.csdn.net/kfashfasf/article/details/153468303

[104] DeepSeek以AI重塑企業數字化轉型邏輯，革新開發範式與行業 https://www.iesdouyin.com/share/video/7474649874231790857/?region=\&mid=7474649994859973402\&u\_code=0\&did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&with\_sec\_did=1\&video\_share\_track\_ver=\&titleType=title\&share\_sign=3W\_2nJR.6hIwxaKYgEoFQF8YTpDvSiPrFnMd2bqpA6A-\&share\_version=280700\&ts=1767701897\&from\_aid=1128\&from\_ssr=1\&share\_track\_info=%7B%22link\_description\_type%22%3A%22%22%7D

[105] 低代碼+AI生態:企業數字化起步階段的“核聚變”衝擊波-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq\_43407325/article/details/151864840

[106] 中國信通院《低代碼產業發展研究報告(2025年)》核心解讀中國信通院《低代碼產業發展研究報告(2025年)》核心解讀 中 - 掘金 https://juejin.cn/post/7550943000689066038

[107] 低代碼的技術的生態與未來，讓代碼自由呼吸一場靜默的革命 2025年，低代碼賽道已從“效率工具”蜕變為“技術民主化引擎”。 - 掘金 https://juejin.cn/post/7530829461895577600

[108] 《AI時代下，中國低/零代碼市場發展研究》報告正式發佈|AI時代下，中國低/零代碼市場發展研究|市場數字化領域\_手機網易網 http://m.163.com/dy/article/KA4TEK4O055240KW.html

[109] 智譜推出20元Claude Code月套餐:開發者福音來了，低門檻開啓高效編程新時代-AITOP100,AI資訊 https://www.aitop100.cn/infomation/details/28860.html

[110] Top Low-Code Automation Tools 2025 for Tech Leaders https://blog.getodin.ai/best-low-code-automation-software/

[111] Low-Code AI: Train Models Without Writing Code (2025 Tools) https://markaicode.com/low-code-ai-tools-2025/

[112] Google launches ultra-low-cost AI subscription for $250 per month with 30 TB of storage and YouTube Premium to boot https://itc.ua/en/news/google-launches-ultra-low-cost-ai-subscription-for-250-per-month-with-30-tb-of-storage-and-youtube-premium-to-boot/

[113] Announcing the New Replit Assistant https://blog.replit.com/new-ai-assistant-announcement

[114] NLX Expands Availability of AI-Powered Conversational Application Platform to Individual Builders and Entrepreneurs with Freemium Pricing Model https://www.prnewswire.com/news-releases/nlx-expands-availability-of-ai-powered-conversational-application-platform-to-individual-builders-and-entrepreneurs-with-freemium-pricing-model-302485482.html

[115] Enabling agents in Microsoft 365 Copilot Chat | Microsoft Copilot Blog https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/blog/copilot-studio/enabling-agents-in-microsoft-365-copilot-chat/

[116] 明星AI編碼助手漲價10倍惹怒開發者!CEO 迴應:有人花千元薅了我們10多萬，不掙錢不可持續\_InfoQ http://m.toutiao.com/group/7562059419203322387/?upstream\_biz=doubao

[117] 12名工程師，估值190億，AI黑馬的夢幻故事\_智東西 http://m.toutiao.com/group/7459759084271583753/?upstream\_biz=doubao

[118] ServiceNow Subscription Revenue Climbs 21% as Company Shifts to Hybrid AI Pricing https://www.subscriptioninsider.com/article-type/news/servicenow-subscription-revenue-climbs-21-as-company-shifts-to-hybrid-ai-pricing

[119] 訂閲方案版本定價與功能對比-智能媒體服務-阿里雲 https://help.aliyun.com/zh/ims/billing-overview

[120] 低代碼專題 | 低代碼開發平台怎麼收費，價格多少?一文揭秘!\_低代碼開發平台價格-CSDN博客 https://blog.csdn.net/BeWorkingMan/article/details/139797126

[121] 更好的表現，更低的價格:就在剛剛，OpenAI更新了GPT4模型和價格!\_text-embedding-3-small 和 ada v2-CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin\_40774379/article/details/135858550

[122] AI速搭 - 低代碼與AI融合的高效開發平台 | AI工具箱官網 https://ai-kit.cn/sites/12558.html

[123] 數睿數據\_smardaten\_大型軟件企業都在用的無代碼開發平台 https://www.smardaten.com/newsdetail/118

[124] Building Low-Code AI Agent with Flowise on TrueFoundry AI Gateway https://www.truefoundry.com/blog/building-low-code-ai-agent-flows-with-flowise-on-the-truefoundry-ai-gateway

[125] Top 5 Low-Code Integration Platforms and AI-Powered Automation https://www.matillion.com/blog/top-5-low-code-no-code-data-integration-features-for-data-professionals

[126] How do low-code/no-code platforms enable AI application development? - Tencent Cloud https://www.tencentcloud.com/techpedia/119558

[127] 404 https://www.ithome.com/0/831/950.htm

[128] AI and low-code platforms: Revolutionizing app development https://www.zoho.com/creator/decode/ai-and-low-code-platforms-in-strengthening-app-development

[129] 2025 低代碼新賽道:AI 不是 “附加題”，而是核心引擎!一文講透智能開發邏輯\_低理型ai-CSDN博客 https://blog.csdn.net/dsgdauigfs/article/details/151714832

[130] 2024年企業數字化轉型分析:AI與無代碼融合催生120萬企業級應用新生態 - 報告精讀 - 未來智庫 https://www.vzkoo.com/read/20250425081cc2ee76e1df47e235e857.html

[131] Low-Code Embedded Analytics Market Accelerates with Strong Enterprise Adoption https://www.newstrail.com/low-code-embedded-analytics-market-size/

[132] 低 代碼 協作 效率 低 ？ SPARK AI 來 升級 ！ 25 + 場景 模塊 ， 語義 理解 + 預測 分析 + 智能 調度 ， 降 本 增效 快 。 點擊 看 方案 ， 扣 【 SPARK 】 領取 # AI 協作 # 低 代碼 創新 # 數字化 轉型 # 領 碼 SPARK # AI https://www.iesdouyin.com/share/video/7533833547484892426/?region=\&mid=7533833737872755519\&u\_code=0\&did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&with\_sec\_did=1\&video\_share\_track\_ver=\&titleType=title\&share\_sign=HBgI\_EIvhGlhJiBwCzG\_FtmPspqkijz\_UXfoJXL0UoQ-\&share\_version=280700\&ts=1767701927\&from\_aid=1128\&from\_ssr=1\&share\_track\_info=%7B%22link\_description\_type%22%3A%22%22%7D

[133] Improve Productivity And Efficiency With GenAI-Infused Low-Code Development Tools(pdf) https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-WHTPP-Deck-SRGCM14089.pdf?version=0

[134] 低代碼剛剛預熱幕僚智數(muliaoidata)確實可以與ai和低代碼結合進行編 https://emcreative.eastmoney.com/app\_fortune/article/index.html?artCode=20241203171027564215130\&postId=1492537590

[135] Why low-code is transforming data analytics in IIoT https://www.prescientdevices.com/blog/why-low-code-is-transforming-data-analytics-in-edge-data

[136] AI 驅動的分析助力Oracle Fusion Applications 客户改善業務成果 | Oracle 中國 https://www.oracle.com/cn/news/announcement/ai-powered-analytics-help-oracle-fusion-applications-customers-achieve-better-business-outcomes-2024-03-14/

[137] AI-first 時代來臨!微軟 Dynamics 365 與 Power Platform 解鎖自動化 AI 應用新體驗 – 微軟新聞中心 https://news.microsoft.com/zh-tw/features/aifirst/

[138] SLB enhances productivity with Power Platform and AI https://learn.microsoft.com/en-us/power-platform/guidance/case-studies/slb-enhances-productivity

[139] power-platform/power-platform/guidance/case-studies/automate-business-processes.md at main · MicrosoftDocs/power-platform · GitHub https://github.com/MicrosoftDocs/power-platform/blob/main/power-platform/guidance/case-studies/automate-business-processes.md

[140] Microsoft: AI in Action - Microsoft: AI in Action https://news.microsoft.com/ai-in-action/

[141] T-Mobile drives more effective customer conversations with Microsoft Power Apps and Copilot Studio https://www.microsoft.com/en/customers/story/23087-t-mobile-usa-microsoft-copilot-studio

[142] Microsoft Power Platform & Copilot Studio Stories https://www.microsoft.com/en-us/power-platform/blog/power-apps/power-platform-stories/?hss\_channel=lis-rEkZerrUhp

[143] Arcadis uses Microsoft Power Platform to drive efficiency and support thousands of sustainable design and engineering solutions https://www.microsoft.com/en/customers/story/21772-arcadis-power-apps

[144] Agentforce resolves IT and HR questions 24/7 for Salesforce employees. https://www.salesforce.com/customer-stories/agentforce-for-hr-it/

[145] Agentforceによる50萬件の顧客対応から得た教訓 – AIが共感と効率を両立する新時代へ https://www.salesforce.com/jp/news/stories/agentforce-customer-support-lessons-learned/

[146] Agentforce will resolve 50% of Salesforce’s customer service requests. https://www.salesforce.com/salesforce-stories/agentforce-for-customer-support

[147] Agentforce in Action: Use Cases From the Agentforce Virtual Hackathon https://admin.salesforce.com/blog/2025/agentforce-in-action-use-cases-from-the-agentforce-virtual-hackathon

[148] Avec Agentforce de Salesforce, l’IA se montre enfin à la hauteur des attentes des clients https://www.salesforce.com/fr/company/news-press/press-releases/2024/09/240913/

[149] 使用Salesforce和亞馬遜雲構建低代碼AI\_salesforce ai能力-CSDN博客 https://blog.csdn.net/2401\_89014665/article/details/144655483

[150] Salesforce lance Agentforce en France : la relation client entre dans l’ère des agents IA autonomes https://www.salesforce.com/fr/news/press-releases/2024/11/06/salesforce-lance-agentforce-en-france-la-relation-client-entre-dans-lere-des-agents-ia-autonomes/

[151] 阿里雲SaaS生態戰略發佈，用宜搭5分鐘部署OCR文字識別-CSDN博客 https://blog.csdn.net/chikuai9995/article/details/100723318

[152] 嘮嘮低代碼\_個人頁-阿里雲開發者社區 https://developer.aliyun.com/profile/3kjr3mc4mph3a

[153] 企業如何借力宜搭AI挖掘業務價值?數據智能賦能全流程提效 - FineReport報表知識庫 https://www.finereport.com/blog/article/68d16bb1d2527e0eb77e1896

[154] 宜搭低代碼平台助力企業無紙化辦公與效率提升 https://www.iesdouyin.com/share/video/7470509020747500838/?region=\&mid=7470509029421222694\&u\_code=0\&did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&with\_sec\_did=1\&video\_share\_track\_ver=\&titleType=title\&share\_sign=VdfunNqSekfoCYaReWrbXsZNElcFAGFTMfSy1JCyvko-\&share\_version=280700\&ts=1767701954\&from\_aid=1128\&from\_ssr=1\&share\_track\_info=%7B%22link\_description\_type%22%3A%22%22%7D

[155] 釘釘極客派廣州場成功舉辦，宜搭低代碼 AI 全新升級\! https://www.wolai.com/b6wrKzenNsa47noi76ETiP

[156] 宜搭集成DeepSeek系列AI能力落地實踐指南-開發者社區-阿里雲 https://developer.aliyun.com/article/1652187

[157] 低代碼平台如何藉助AI提升用户體驗:宜搭的三階段探索\_搜狐網 https://m.sohu.com/a/880577981\_121956424/

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[159] 30+ Low-Code/ No-Code Statistics https://research.aimultiple.com/low-code-statistics/

[160] Will Low-Code Dominate Cross-Sector Enterprise Softwares? https://www.planetcrust.com/will-low-code-dominate-cross-sector-enterprise-softwares

[161] 37 No-Code Market Growth Statistics Every App Builder Must Know in 2025 https://www.adalo.com/posts/37-no-code-market-growth-statistics-every-app-builder-must-know

[162] 26 low-code trends for 2025: Key statistics and insights https://www.hostinger.com/au/tutorials/low-code-trends/

[163] AI and Low-Code synergy accelerating application development in Asia-Pacific https://www.smehorizon.com/ai-and-low-code-synergy-accelerating-application-development-in-asia-pacific/?amp=1

[164] 35 Must-Know Low-Code Statistics And Trends https://kissflow.com/low-code/low-code-trends-statistics/?ref=blog.rno1.com

[165] IDC:奧哲，2025H1蟬聯第一\! https://www.authine.com/news/1750.html

[166] 2025至2030年中國低代碼行業市場運行態勢與投資戰略諮詢報告.docx-原創力文檔 https://m.book118.com/html/2025/0818/8055006011007123.shtm

[167] 2025至2030年中國低代碼開發平台行業投資分析及發展戰略諮詢報告.docx-原創力文檔 https://m.book118.com/html/2025/0602/6235051111011135.shtm

[168] 低代碼平台規模化應用驅動企業數字化轉型 https://www.iesdouyin.com/share/video/7535655486138387764/?region=\&mid=7535655558725110570\&u\_code=0\&did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&with\_sec\_did=1\&video\_share\_track\_ver=\&titleType=title\&share\_sign=RvjK0D2sZHtVb4PeGTwz5gwn9nXQ96kki1469j3KH\_A-\&share\_version=280700\&ts=1767701890\&from\_aid=1128\&from\_ssr=1\&share\_track\_info=%7B%22link\_description\_type%22%3A%22%22%7D

[169] Analisi delle dimensioni e della quota di mercato delle piattaforme di sviluppo low-code - Tendenze di crescita e previsioni (2025-2030) https://www.mordorintelligence.it/industry-reports/low-code-development-platform-market

[170] AI賦能，雙輪驅動:中國低/零代碼市場的進化與重塑(2025)\_搜狐網 https://m.sohu.com/a/939527979\_122532322/

[171] 中國低代碼開發平台企業應用現狀與需求預測報告 - 豆丁網 https://bookshelf.docin.com/p-4927608728.html

[172] 別被割韭菜!AI 低代碼是智商税?JNPF 實測:AI 建表 + 諮詢助手提效 400%，這 3 類場景真香\_低代碼算智商税嗎-CSDN博客 https://blog.csdn.net/dsgdauigfs/article/details/152311522

[173] Inteligencia Artificial a mitad de 2025: ¿Potencial consolidado o promesa en evolución? https://es.linkedin.com/pulse/inteligencia-artificial-mitad-de-2025-potencial-o-promesa-rebelo-pfrre

[174] What Are The Limitations of LLM AI App Builders? https://www.planetcrust.com/limitations-of-ai-app-builders

[175] 低代碼的野望:是解放生產力還是製造新瓶頸?\_Jimaks的技術博客\_51CTO博客 https://blog.51cto.com/jima/14090209

[176] 什麼是低代碼?2025低代碼開發平台發展現狀及標準化研究-阿里雲開發者社區 https://developer.aliyun.com/article/1665928

[177] Low-Code Orchestration in AI-Assisted Development: A Research Framework and Open Challenges(pdf) https://www.myvibecoder.us/Spehar\_Low\_Code\_Orchestration\_A\_Research\_Framework\_20250917-V01.pdf

[178] AI如何賦能低代碼平台?程序員必須要了解的技術前沿!\_葡萄城技術團隊的技術博客\_51CTO博客 https://blog.51cto.com/powertoolsteam/14206581

[179] 別被 AI 低代碼忽悠了!三大技術陷阱，看JNPF 這樣破局\_某城商行上線ai信貸審批系統,宣稱全自動秒級放款,後因壞賬和違規引發監管危機,是-CSDN博客 https://blog.csdn.net/kfashfasf/article/details/153185901

[180] 從 “吹爆” 到 “冷靜”:AIGC + 低代碼為何難破企業級開發的硬骨頭?-CSDN博客 https://blog.csdn.net/kfashfasf/article/details/156008687

[181] 怕 被 低 代碼 平台 鎖定 ？ 教 你 數據 、 流程 、 接口 、 合同 四維 破局 ， AI 助力 評估 遷移 ， 合同 條款 鎖 權益 。 把 鑰匙 握 在 手裏 ～ # 低 代碼 # 防 鎖定 # 領 碼 SPARK https://www.iesdouyin.com/share/video/7537650136462216491/?region=\&mid=7537650422828600100\&u\_code=0\&did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ\&with\_sec\_did=1\&video\_share\_track\_ver=\&titleType=title\&share\_sign=0pSgDdyFF8dgrZbRGAQ6\_Whl\_H9gICn\_qL1TvhhawkI-\&share\_version=280700\&ts=1767701975\&from\_aid=1128\&from\_ssr=1\&share\_track\_info=%7B%22link\_description\_type%22%3A%22%22%7D

[182] 低代碼/無代碼平台的數據泄露風險及防範策略-51CTO.COM https://www.51cto.com/article/803738.html

[183] 低代碼開發安全策略最佳分析 - 豆丁網 https://www.docin.com/touch\_new/preview\_new.do?id=4894337652

[184] 低代碼平台的發展中可能面臨哪些風險和挑戰? | 藍燕雲 https://www.lanyancloud.com/news/1841776371142717440

[185] 低代碼開發安全機制最佳分析 - 豆丁網 https://www.docin.com/touch\_new/preview\_new.do?id=4894969762

（注：文檔部分內容可能由 AI 生成）