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AI与低代码的融合：颠覆还是进化？——传统软件厂商的战略抉择

摘要：随着AI技术席卷全球，传统软件厂商面临一个关键问题：AI会取代低代码平台吗？本文通过多维度分析指出，AI不会取代低代码，而是将其推向开发范式的核心位置，特别是应用系统中的内置低代码能力将成为企业智能化转型的关键枢纽。

一、AI与低代码的融合现状：从替代到协同​

随着ChatGPT等生成式AI的爆发，技术领域出现了各种“取代论”，但业界实践却告诉我们一个不同故事：AI正在与低代码平台深度融合，而非简单替代。

2025年6月，光大银行发布基于AI的自主研发低代码平台，通过多场景可视化、AI赋能、模型驱动等方式，构建了行内开发新工艺，生成代码量达30%，大幅提升研发效率。

低代码平台的核心价值在于通过图形化界面、拖拽式组件和预构建模块，让开发人员快速构建应用。而AI的介入将这一过程进一步简化，实现了从“自动化”到“智能化”的跃迁。

正如阿里云开发者社区的一篇文章所述，AI辅助的低代码开发就像“程序员的副驾”，能够理解意图、生成代码并优化逻辑。

二、应用系统内置低代码的独特价值与AI增强​

对于传统软件厂商而言，应用系统中内置的低代码平台具有不可替代的战略价值，AI技术反而进一步放大了这种价值。

1. 内置低代码平台的战略定位​

内置低代码能力让传统软件系统从“标准化产品”进化为“可定制平台”，使客户能够在不破坏核心系统完整性的情况下，灵活适配个性化业务需求。当AI能力注入后，这种优势更加明显：

  • 业务流程个性化：用户可以通过自然语言描述，快速生成符合自身需求的业务流程模块。例如，在飞书的“JianMu流程开发”平台中输入“我需要一个请假审批流程，包含经理审批和人事备案”，AI会直接生成完整的流程图、关联数据库字段和表单。

  • 数据模型扩展：太极TDP低代码平台支持业务人员通过“智能小助手”用自然语言描述直接生成数据模型，大大提升了建模效率。

2. AI增强的内置低代码优势​

AI技术使内置低代码平台在三个方面得到显著增强：

  • 开发体验升级：从“拖拽配置”迈向“对话式开发”。OpenTiny的TinyEngine低代码引擎在2.8版本中集成MCP工具，实现了“对话即操作”的智能开发体验，AI可通过MCP协议直接操作平台能力。

  • 系统集成强化：内置低代码平台天然处于企业系统的核心位置，了解业务上下文。AI加入后，能更智能地连接系统孤岛。活字格低代码平台支持数据库直连、Web API双向集成等方式，打破系统孤岛。

  • 维护成本降低：AI不仅能生成代码，还能优化和维护代码。一些平台集成了GPT-4、Claude等大模型，能实时提供建议，如识别重复逻辑、补充异常处理、优化查询性能。

三、AI驱动低代码开发范式的三重转变​

AI与低代码的融合不仅是技术叠加，更是开发范式的根本性变革，这一变革体现在三个维度：

1. 从“代码编写”到“需求翻译”​

传统开发中“业务需求→技术实现”的转化成本占据大量工时。AI低代码平台通过自然语言解析技术实现需求的快速转化，大幅降低需求误解和沟通成本。

宁波爱健轴承的实践显示，6人团队用活字格构建智能工厂运营平台，开发效率较传统编码提升220%，推进率达2.3页面/人/天。

2. 从“单点开发”到“生态集成”​

“构建万物”的核心是数据互通。AI增强的低代码平台具备更强大的集成能力，能够智能理解不同系统的数据结构和接口规范，实现跨系统数据流转。

例如，食品制造企业卡乐比曾面临200余个Excel分散管理生产数据的困境，通过活字格构建业务中台后，实现数据自动归集，管理效率提升10倍。

3. 从“专业垄断”到“全民共创”​

AI大幅降低了低代码平台的使用门槛，使业务专家能够更直接地参与应用创建过程。奥哲企业级AI平台的AI Designer功能，能够通过生成业务蓝图和结构化代码，大幅降低企业的开发门槛。

这种转变使专业开发者从繁琐的编码工作中解放出来，更专注于系统架构和技术策略。

四、技术民主化与未来组织形态​

AI与低代码的融合正在加速技术民主化进程，重塑企业组织结构和工作方式。

1. 开发权的重新分配​

低代码叠加AI能力使得“人人都是开发者”从概念走向现实。2025年长沙1024程序员日上，CSDN创始人蒋涛指出：“95.5%的开发者几乎已离不开AI，未来程序员不再只是写代码，而是构建万物”。

这一趋势并不意味着专业开发者的消亡，而是角色转型——从代码实现者转变为业务赋能者和架构规划者。

2. 人机协作的新模式​

奥哲CEO徐平俊预见，在AGI逐步成为现实的未来，企业将逐步从业务原生迈向AI原生，实现业务的自动化感知、决策与执行。

未来组织将呈现“人机深度协作”的特点，人类员工作为业务流程的设计者和监督者，AI系统则负责执行重复性任务和提供决策支持。

五、传统软件厂商的战略建议​

面对AI浪潮，传统软件厂商应如何重新定位内置低代码平台的战略价值？

1. 积极拥抱AI增强而非恐惧替代​

AI不会取代低代码，而是将其推向更高层次。软件厂商应当将AI视为战略增强工具，而非替代威胁。

例如，太极TDP低代码平台选择深度融合DeepSeek、Qwen、ChatGLM等国产开源大模型，既保持了技术自主可控，又提升了平台智能化水平。

2. 聚焦核心场景的智能化升级​

不是每个场景都适合AI化，软件厂商应该识别最能创造价值的核心场景进行AI赋能：

  • 高频定制场景：客户经常需要调整的业务流程和表单；
  • 复杂集成场景：需要连接多个系统的整合需求；
  • 数据密集场景：涉及大量数据录入、处理和分析的任务。

3. 构建开放可扩展的AI架构​

软件厂商应当构建开放的平台架构，支持多种AI模型的接入和切换。OpenTiny TinyEngine支持通过customCompatibleAIModels选项自定义添加OpenAI兼容格式大模型，使客户能根据自身需求选择最适合的模型。

4. 重视数据安全与合规性​

尤其是在政务、金融等强监管行业，安全合规是低代码平台的基本要求。活字格低代码平台支持本地部署保障数据主权，通过等保三级认证，符合《网络安全法》与GDPR要求。

六、未来展望：AI低代码作为核心基础设施​

展望未来，AI与低代码的融合将进一步深化，成为企业数字化的核心基础设施。

根据中国信通院（CAICT）发布的《低代码产业发展研究报告》，低代码正从传统的“拖拽式开发”向“智能组装”的新范式跃迁。

报告首次提出“智能组装核心引擎”概念，将其视为未来低代码平台竞争的核心。

对于传统软件厂商而言，AI增强的内置低代码平台将成为产品差异化竞争的关键要素，它既保持了核心系统的稳定性，又提供了极致的灵活性，满足企业在快速变化的市场中的适应性需求。

未来的软件将不再是僵化的工具，而是持续进化的数字伙伴，而AI与低代码的融合正是这一转变的核心驱动力。

本文基于多家权威机构发布的一手资料和行业实践案例，旨在为传统软件厂商的决策者提供战略参考。