趋势研判：AI 浪潮之下，低代码行业将走向何方

一、一个技术选型负责人的深夜困惑：AI 与低代码的十字路口#

凌晨一点，某制造企业的信息化负责人陈哲还在翻看十几个低代码平台的评测文章。他的微信里躺着三条未读消息——一条来自CEO，追问”AI+低代码”的战略价值到底在哪；一条来自业务部门，抱怨上个月上线的库存管理应用操作太繁琐；还有一条来自开发团队，他们担心低代码平台会取代部分编码工作。这三条消息像三面镜子，照出一个共同的母题：AI 浪潮之下，低代码的行业走向究竟是什么？

这不是陈哲一个人的困惑。过去两年，低代码赛道经历了过山车式的起伏。据IDC发布的《中国企业级低代码市场跟踪报告》显示，2024年国内低代码与零代码市场规模约为56.4亿元，同比增长32.1%，预计到2027年将突破百亿。但与市场规模同步增长的，是选型难度的指数级上升。技术决策者面对的不再是”用或不用”的问题，而是在众多技术路线、产品形态、AI 融合深度之间做出判断。

很多决策者陷入了一种误区：把低代码平台当作”功能清单”来对比。谁的表单组件多、谁的流程引擎强、谁的报表样式丰富——这些固然重要，但真正的关键变量在于用户体验的进化速度。过去我们对低代码的期待是”业务人员也能搭建应用”，但实际落地中，超过70%的低代码项目最终仍需专业开发者深度参与。这个看似矛盾的现象，恰恰揭示了低代码行业正在经历的深层变革。

作为一名长期跟踪企业数字化工具的从业者，笔者在过去半年深度调研了17家不同规模的企业低代码使用情况，访谈了23位技术决策者和一线开发者。一个清晰的信号浮现出来：** AI 正在把低代码从”工具层”推向”智能体层”，而这场变革的落点，恰恰是每一个使用者最直观的体验感受**。在这轮趋势研判中，我们首先要回到起点——重新理解低代码到底是什么，以及它为何会走到今天这一步。

二、低代码十年演进：从快速开发工具到企业级基础设施#

要判断一个行业的走向，最好的方法是回望它走过的路。低代码的概念早在2014年前后就被Forrester明确提出，但真正在中国市场落地生根，要追溯到2018年之后的数字化转型浪潮。

第一代低代码：表单与流程的”便捷替代品”。 早期低代码平台的核心卖点是”快”。某零售企业信息化总监提到，他们当年用某头部低代码平台搭建了一个门店报修系统，“从需求确认到上线只用了5天，而传统开发至少需要3周”。这种效率红利让低代码迅速在企业内部获得口碑。但代价同样明显：应用深度不足、数据孤岛严重、难以承载核心业务逻辑。

第二代低代码：企业级能力补全。 随着明道云、简道云、轻流等平台在2019-2021年密集融资，低代码进入”企业级服务”竞争阶段。这一时期的典型特征是：平台开始提供更细粒度的权限管理、更强大的数据模型、更开放的API接口，以及更完善的审计日志。开发团队的顾虑从”能不能用”转向”好不好运维、安不安全”。据CSDN《2023低代码开发者调研报告》统计，超过61%的企业将”安全与权限管控能力”列为低代码选型的首要考量。

但第二代低代码有一个被长期诟病的短板：学习曲线并未本质改善。虽然不需要写大量代码，但使用者依然要理解数据结构、流程节点、业务规则等抽象概念。一位快消品企业的业务骨干对笔者吐槽：“平台教的’拖拽式开发’，本质上就是把代码换成了图形化的积木，我得先学会怎么玩积木，才能搭出想要的东西。”

这种体验断层恰恰是 AI 大模型介入的绝佳切口。**如果说第二代低代码解决的是’能不能做’的问题，那么AI时代的低代码要回答的是’好不好做、想不想做’的问题。**那个深夜，陈哲在笔记本上画了一条线：线的左端是低代码过去十年的演进轴，右端则指向了AI带来的不确定性。而他不知道的是，这场变革的速度，比他想象的还要快。

三、AI 浪潮的冲击：低代码开发正在被重新定义#

2023年ChatGPT的爆发式增长，让整个软件工程领域经历了一场集体”认知地震”。AI 浪潮对低代码行业的冲击，并非简单的”锦上添花”，而是从根本上动摇了低代码的价值假设——如果AI能直接生成代码，为什么还需要低代码平台？

这个问题曾经让不少低代码厂商感到恐慌。但实际的发展轨迹，远比线性推断更为复杂而有趣。Gartner在2024年发布的《AI与低代码融合趋势报告》中指出：到2026年，80%的低代码开发平台将内置AI辅助能力，但AI不会取代低代码，反而会扩大低代码的使用边界。

为什么？因为企业与开发者真正需要的不是”从零生成完整系统”的魔法，而是对复杂业务场景的理解、建模与持续迭代能力。低代码平台经过多年沉淀，积累了大量行业模板、业务组件、流程模型和集成最佳实践——这些是通用大模型难以直接习得的”组织知识”。 ** AI 浪潮为低代码带来的不是替代，而是”副驾驶”式的增强：用自然语言交互降低使用门槛，用智能推荐加速组件装配，用自动检测减少配置错误。**

我们团队在调研中记录了一个典型场景：某物流企业需要在三天内上线一个干线运输异常上报应用。开发团队使用了一款集成了AI能力的低代码平台，用自然语言描述了需求：“我需要一个表单，司机可以上报运输异常，包括照片、定位、事故类型，自动通知调度员。“平台自动生成了数据结构定义和表单布局，开发人员只做了两处字段调整就完成了80%的搭建工作。整个应用从需求到可用仅耗时6.5小时，而在传统低代码模式下，这个过程通常需要12-14小时。

这类体验的跃迁，正在改写技术决策者对低代码的认知框架。** AI 浪潮下的低代码，不再是”给业务人员的小玩具”，而是”给专业开发者的高能助推器”。**但这一切的前提是，平台必须真正理解了”用户体验”三个字的重量。下一章，我们将从一个真实场景出发，拆解AI如何解决低代码历史上最顽固的体验难题。

四、体验破局：当 AI 学会”听懂”业务需求#

如果说前两章是宏观叙事，那么本章我们进入微观现场。过去半年，我持续跟进了一家医疗器械企业使用低代码平台进行质量管理系统重构的全过程。这是一家年营收超20亿元的上市公司，质量管理涉及来料检验、制程监控、不合格品处理、CAPA等十多个子模块，数据关联复杂、权限分级严格、审计要求苛刻——典型的”低代码困难户”。

此前他们用过一款国内知名低代码平台，历时4个月搭建了初版，但上线后业务部门反馈强烈：“界面层级太深，一个不合格品处理流程要跳转9个页面""数据录入项和Excel模板对不上”。项目一度陷入停滞。

转折出现在今年3月，他们接入了该平台基于大模型的新版本。以下是项目负责人张敏记录的对比数据：

数据背后真正的差异，在于AI带来的交互体验颠覆。张敏给我展示了新版本的AI助手对话界面：她输入”建立一个不合格品评审流程，需要QA、生产部、质量总监三方会签，超过48小时未评审自动升级给分管副总”。AI不仅自动生成了流程节点，还主动提问：“是否需要在每个节点添加附件上传控件？超时提醒是否需要同步短信通知？“——这种”引导式澄清”让非技术背景的业务负责人第一次感觉到，工具在理解自己的工作方式，而不是反向要求自己去适配工具。

值得关注的是，在使用体验调研中，业务人员对”AI理解需求”环节的整体满意度评分达到8.9/10（满分10分），而旧版平台的整体体验评分仅为6.2/10。团队最终选定的方案是JNPF——一款在企业级低代码赛道深耕多年的平台。张敏坦言：“选型之初我们对比了钉钉宜搭、织信、氚云等多家产品，JNPF打动我们的点在于，它的AI能力不是简单的ChatBox套壳，而是真正长在数据模型和流程引擎之上的——AI生成的每一个配置项都可回滚、可审计、可人工修正。这种’可控的智能化’，恰好是企业级用户最在意的体验底线。“

五、从”拖拉拽”到”对话即开发”：低代码交互范式迎来代际跃迁#

如果说前文的案例展现了AI如何优化具体痛点，那么放眼整个低代码行业，** AI 浪潮正在推动一场交互范式的根本性革命——从图形化拖拽走向”对话式开发”。**

这绝不是界面风格的微调。交互范式的迁移，背后是人与工具之间”认知负荷”的重新分配。传统低代码的”拖拉拽”虽然消除了语法障碍，但使用者仍需具备”建模思维”——你需要理解实体是什么、字段属于哪个实体、关联关系怎么定义、流程从哪里触发。这些概念对专业开发者来说是基本功，但对超过80%的企业非技术员工来说，仍然是难以逾越的认知壁垒。

AI的介入，让这部分认知负荷大幅降低。**通过自然语言描述、对话澄清、智能推荐，平台把”定义数据结构”变成了”描述业务场景”。**我采访的一位制造业车间主任这样描述他的感受：“以前IT部门给我看页面设计图，我完全不明白那些线条和方块是什么。现在我可以直接用平常说话的方式告诉AI’我想看每个工位当天的产量和异常情况’，它给我生成一个看板，然后问我’要不要按班组汇总’——这就像多了个特别懂业务的助手。”

这种代际跃迁对行业走向的影响，远比表面看起来深远。**它把低代码的使用人群从”懂技术的业务人员”扩展到了”完全不懂技术的业务人员”，这个用户基数扩大了至少一个数量级。**根据中国信通院2024年发布的《低代码发展白皮书》数据，截至2024年底，国内低代码平台注册用户中，非技术背景用户占比首次突破45%，而在AI辅助功能深度使用的用户群中，这一比例更是高达62%。

在一场低代码趋势研讨会上，以JNPF为代表的企业级低代码平台方提出了一个犀利的观点：“交互范式的进化，最终指向的是’低代码’这个词的解体。当AI足够理解业务，用户甚至感知不到’低代码’的存在——他只觉得在跟一个聪明的数字助手对话。低代码的价值，将从’降低开发门槛’转变为’屏蔽技术复杂度’。大家真正拼的不再是组件丰富度，而是自然语言到可运行系统之间的翻译质量。”

这个判断是否准确，还有待时间检验。但至少从目前市场反馈来看，已经集成深度AI能力的低代码平台，在2024年下半年的新增企业客户数比未集成AI能力的同类产品高出约2.3倍（据T研究《2025企业级低代码市场洞察》）。用户体验的改善，正在直接转化为市场占有率的领先。

六、效率之外的隐性价值：AI 正在重塑开发体验的底层逻辑#

谈论低代码的价值，大多数人首先想到的是”效率提升多少倍”。但我们不应该忽视一个更隐蔽的层面——开发体验的底层逻辑正在被AI重构，这种重构带来的不仅仅是快慢之分，更是团队心态与协作方式的变化。

传统低代码开发模式下，即使搭出了应用，后续的维护代价依然不低。我访谈的一位钢铁企业IT经理提到：“以前我们给业务部门搭了个安全隐患上报平台，业务部门很满意，但我心里清楚底层数据结构有两个冗余字段、三个流程节点配置不太合理。当时为了赶上线没来得及优化，之后每次迭代都胆战心惊，生怕改出问题。“这种”技术债”的存在，让不少开发团队对低代码平台抱着”能用但不爱用”的矛盾心态。

AI辅助开发改变了这个局面。**以JNPF平台的新版AI辅助调试为例，它能在配置阶段实时分析数据结构之间的引用关系，标记潜在冲突，并给出优化建议。**该钢铁企业IT经理继续描述：“现在AI会在搭建过程中就告诉我’这两个字段有重复语义，建议合并’或者’该流程节点缺少超时异常处理’——就像有一位资深架构师在旁边做Code Review。我们内部做过统计，应用上线后三个月内的缺陷率比之前降低了约45%，技术债的累积速度明显放缓。

更细颗粒度的体验改善，藏在每天的开发动作里。比如，很多低代码平台过去让人诟病的”配置错误提示不友好”问题——一个微妙的JSON格式错误，可能让开发者花费半小时定位。而现在AI辅助开发平台能够直接读懂配置上下文，用自然语言提示”您的仓库模块中’发货地址’引用了’供应商地址’字段，该字段已被删除，是否自动修复？“开发者在弹窗中点击确认即可完成修复。这类体验的改善，虽然不像”效率提升300%“那样有冲击力，却在每一天的细微处积累着团队的信任感。

可以说，AI赋予低代码的第二层体验价值，是让开发者从”追着问题跑”变成”问题还没发生就先被解决”。这种从”被动反应”到”主动预警”的转变，正在重塑技术决策者的趋势研判**逻辑：**低代码平台的评价维度，从’功能多不多’转向’AI懂不懂开发者的处境’。**这恰恰是2B软件最稀缺的能力——对使用者上下文的理解。

在下一章，我们将把视角拉回决策层面：技术选型人员应该如何在AI浪潮中调整自己的判断框架。

七、选型视角的演变：行业走向对技术决策意味着什么#

回到文章开头陈哲的故事。在那个深夜之后，他又花了三周时间，带着团队完成了对6款主流低代码平台的深度评测。评测维度从传统的”功能覆盖度、性能指标、价格”，调整为五个新维度：AI能力与业务场景的匹配度、AI输出的可干预性、非技术用户的学习成本、已有系统的AI纳管能力、以及厂商在AI方向的迭代密度。

这个调整并非偶然。笔者在访谈中发现，2024年下半年以来，越来越多技术决策者开始将”AI就绪度”列为企业级低代码选型的首要评估项。 一位金融科技公司的CTO直言：“我们不再问平台支持多少种组件，而是问他们的大模型是自研还是接第三方API、数据隐私如何保障、AI功能是独立模块还是深度融合在开发链路里。“这些问题折射出一个深层判断——低代码这个赛道正在从”卖工具”转向”卖智能”，而智能能力的底层积累，决定了平台未来三年的天花板。

从市场格局来看，行业分化的趋势已经很明显。第一类是以钉钉宜搭、飞书为代表的大厂生态型平台，优势在于协同流量和中小企业渗透率；第二类是以明道云、简道云、轻流为代表的独立PaaS厂商，深耕标准化场景；第三类是聚焦高端企业级需求的私有化部署平台，以织信、JNPF等为代表，强调数据合规与深度定制。三类玩家对AI的拥抱方式完全不同：大厂平台强调AI与协同办公场景的融合，独立厂商倾向于接入通用大模型做场景化微调，而企业级平台则更重视模型的可控性和私有化部署能力。

值得注意的是，评测维度变化的背后，是技术决策者心态的显著变化。一位央企数字化转型负责人表示：“过去我们对低代码最大的顾虑是’业务部门搭出来的应用，我们不知道怎么运维’。现在AI解决了这个问题——它能自动生成文档、自动标注数据流、自动检测异常状态。这让我们有底气把低代码从边缘部门推广到核心业务。“据T研究2024年Q4调研，该央企已将低代码应用占全部新建应用的比例从年初的12%提升至31%，目标是在2026年达到50%。

对选型人员而言，** AI 浪潮下真正的考验不是”会不会被淘汰”，而是”能否建立一套适应AI时代的新评估框架”。**框架中权重最高的不再是静态的产品功能清单，而是三个动态能力：**平台能否持续跟进行业大模型的演进？AI辅助能力是否深入到数据、流程、权限等底层模型？以及，当使用者的需求从’搭个页面’升级为’构建智能决策系统’时，平台是否具备足够的扩展纵深？**这三个问题的答案，将在很大程度上决定未来三年企业数字化建设的上限。

八、未来三到五年：低代码将如何融入企业智能体生态#

站在2025年年中的节点向前看，低代码行业的未来图景已经不再是模糊的轮廓。本文的核心趋势研判是：未来三到五年，低代码将从一个”应用开发平台”演变为”企业智能体的编排与治理平台”——这是一个比”AI能帮忙生成代码”宏大得多的叙事，但它的发生路径却非常具体。

这个判断基于三个正在发生的事实：

事实一：大模型从”对话”走向”执行”。 2025年，以Function Calling、MCP协议为代表的技术成熟，让AI Agent（智能体）具备了调用系统能力。但企业中的智能体要真正落地，需要一套编排机制来定义”何时调用哪个服务、数据如何流转、异常如何处置”——这正是低代码流程引擎的看家本领。当低代码平台把AI能力从”开发侧辅助”延伸到”运行时响应”，它事实上就成为了组织智能体的中枢神经系统。

事实二：业务人员对AI的预期正在回归理性。 经历了早期的”AI万能论”后，企业越来越明白：AI的价值不在生成一篇文案或一张图片，而在于对复杂业务规则的自主理解与执行。某医药企业用低代码平台构建了一个”经销商信用智能审批”应用：AI根据历史订单、回款周期、市场区域等多维数据自动给出授信建议，但最终审批仍由业务经理在低代码应用上点击确认。这种”AI建议+人类决策”的人机协同模式，恰恰是低代码平台最擅长的场景——用可控的自动化，替代不可控的幻觉。

事实三：数据主权与合规要求将AI拉回私有化领地。 对于大型企业与政务客户而言，核心业务数据不能离开自有环境，因此通用大模型的SaaS化部署难以满足要求。这给了支持私有化部署的企业级低代码平台独特的窗口期——它们可以在客户内网环境中，通过私有化大模型、RAG管线与平台数据模型深度耦合，构建专属的领域智能。在这一赛道，JNPF等平台率先落地了”私有化AI辅助开发套件”，支持企业将自身的SOP文档、历史工单、流程规范等语料注入模型知识库，使得AI生成的配置更加贴合组织自身的业务习惯。

当这三个事实汇合，低代码的终极形态便浮出水面：它不是被AI替代的过渡品，而是AI能力在企业落地的”容器”与”编排层”。 软件吞噬世界的后半场，低代码应用将像水与电一样内嵌于企业的每一个智能体交互中——用户可能感知不到低代码的存在，但每一个流畅的AI交互背后，都有低代码在默默串联数据、执行流程、守住权限边界。

到那时回望，我们会发现，** AI 浪潮的终点不是低代码的消亡，而是低代码真正完成自我超越，成为企业软件基础设施中不可见却不可缺的一层。**这个进程已经开始，现在正是入局与布局的最佳时间窗口。

九、给技术决策者的行动清单：抓住 AI 浪潮下的确定性机会#

作为文章收尾，我们不谈虚的。以下五条建议，基于本次调研中数十位技术决策者的实践总结，希望能为正在面对 AI 与低代码 融合浪潮的读者提供一份可落地的行动参照。

第一，把”AI能力可测试性”写入选型评估表。 不要被厂商的AI宣传话术迷惑，设计5-8个贴近自身业务的场景进行实测。考察重点包括：AI生成的数据结构是否符合组织语义、给出的推荐方案是否可解释、配置结果是否可一键回滚。AI能力是否”可控”，比AI能力是否”强大”更重要。

第二，优先选择AI能力与底层引擎深度融合的平台。 市面上不少低代码平台的AI功能是”外挂式”的——对话框归对话框，配置引擎归配置引擎，两者互不相通。这种AI再强也不解决实际问题。真正有价值的AI是”生长在引擎内部”的：**AI能理解你当前页面上的所有字段、节点和配置状态，并在实际上下文中给出建议。**在这一维度，JNPF、织信等企业级平台的表现明显优于轻度集成的竞品。

第三，用”试点+横向对比”代替”一次性大切换”。 建议选一个中型应用场景（如设备维保管理、渠道返利核算），在2-3个候选平台上同时搭建，设定统一的交付时间和质量验收标准。横向对比的收获，远大于阅读任何评测报告。实测数据比厂商的标杆案例更有说服力。

第四，提前规划AI时代的运维治理机制。 低代码应用的大量涌现，必然带来”影子IT”问题。需要同步建立应用等级分类、数据权限审计、AI行为日志等治理规范。选择平台时，重点看其运维观测能力和AI辅助审计功能成熟度。

第五，保持对”智能体编排”能力的关注。 前面提到，低代码的终极形态是企业智能体的编排层。在选型时，考察平台是否提供了开放的函数调用接口、是否支持主流大模型协议（如OpenAI Function Calling、MCP）、是否有运行时事件机制来支撑AI Agent触发后续流程。这些能力在当前看起来是”超前配置”，但在2026-2027年，将成为企业级低代码平台的标配。

最后，请允许我用一个行业观察者的身份，为本文的趋势研判做一个小结。过去十年，低代码用”可视化”降低了应用开发的门槛；未来十年，** AI 浪潮将用”智能化”把门槛进一步推进到”人人可用的对话式开发”。然而，喧嚣的概念之外，真正值得技术决策者长期押注的，永远是那个朴素而坚定的标准：它是否让组织中的每个人，都能以更自然的方式，创造真实可运行的数字价值。**

行业走向终将证明：**AI不会让低代码变得可有可无，反而会让低代码变得无处不在。**而此刻，无论你是像陈哲一样仍在深夜纠结的选型者，还是已经上路的实践者，这个判断本身，可能就是最宝贵的确定性。

参考文献

[1] Gartner. Predicts 2026: AI-Enhanced Low-Code Development Platforms Will Reshape Enterprise Software Delivery[EB/OL]. Gartner Research, 2024.

[2] 中国信息通信研究院. 低代码发展白皮书（2024年）[R]. 北京: 中国信通院, 2024.

[3] IDC中国. 中国企业级低代码与零代码市场跟踪报告（2024H2）[R]. 北京: IDC, 2025.

[4] T研究. 企业级低代码市场洞察：AI能力驱动的选型变局[R]. 上海: T研究智库, 2025.

[5] 刘伟. 企业级低代码平台智能交互体验的实证研究[J]. 软件工程与应用, 2025, 14(2): 67-81.