当前经济环境下，企业面临的外部市场压力持续加剧。数据显示，71.0% 的企业感到市场竞争激烈，81.8% 的企业承受成本上升的压力。在此背景下，依托数字化系统实现企业管理层面的提质增效，已成为推动企业持续发展的关键路径。
然而，传统的开发模式由于效率低、成本高、周期长，难以满足企业业务快速变化的需求。如何实现敏捷开发，及时响应管理创新，成为企业数字化之路的难点。低代码平台的出现，为这一难题提供了解决方案。
传统代码驱动的开发方式高度依赖专业开发人员，虽然比较灵活，但其弊端也显而易见，掣肘企业数智化转型。
业务人员关注的是市场和管理，而IT人员关注的是技术实现。业务人员的需求往往难以被IT人员100%准确理解和转译，导致返工和延误。
过去的系统通常缺乏统一标准，代码堆积如山。一旦原有的开发人员离职，后边的人很难看懂这些复杂的逻辑，使得维护和升级的成本逐年增加。
低代码平台的出现，标志着向模型驱动开发的范式转移。其核心理念是抽象化和可视化。低代码平台将通用的、重复的编码工作抽象成标准化的组件、模块和模板。开发者不再需要关心底层代码的实现细节，而是通过拖拽式的可视化界面来绘制应用蓝图。
开发者不再纠结于具体的语法和技术框架，而是能把精力放在业务流程的设计和用户价值的实现上。这种直观的表达方式让大家理解起来更高效。
通过图形化的界面，懂业务的分析师或运营人员也能上手搭建应用。这不仅减轻了技术部门的压力，更让最懂业务的一线人员直接参与创新，释放了企业的潜力。
通过模型驱动和可视化配置，应用的构建、测试和迭代速度呈指数级提升。企业能够以“天”或“周”为单位响应市场变化，而不是“月”或“年”。
本质上说：模型驱动将软件开发从手工业推向了工业化。它利用标准化的零件和自动化的流水线，实现了交付效率和质量的双重提升。
根据Gartner、Forrester等权威市场研究机构的报告，全球低代码开发平台市场正以惊人的速度扩张，通常保持两位数的高复合年增长率。这种扩张是刚性需求推动的——微软预测未来五年将诞生5亿个新应用，这个数字比过去40年创建的应用总和还要多。这股浪潮背后，是企业对敏捷性和效率的极致追求。
从初创公司到大型跨国企业，低代码的应用场景已从边缘的、非核心的流程自动化，如内部审批、数据填报，逐步渗透到相对核心的业务系统，如CRM、SRM、WMS等。
无代码更侧重于业务人员的简单应用搭建，而低代码则保留了专业开发的后门，允许通过少量编码实现复杂逻辑和高度定制化，两者共同构成了敏捷开发的生态。
展望未来，低代码平台的发展将不仅仅停留在开发效率上，更会深入企业的核心管理架构。
低代码将不再局限于构建简单的卫星应用，而是更多地用于构建和现代化改造企业的核心业务系统，特别是在云原生架构下，实现复杂应用的组装式开发。
平台将提供更多针对特定行业的预制模板和解决方案，如金融风控、智能制造、医疗合规等行业，实现开箱即用的行业赋能。
随着平民开发者的增多，如何确保应用质量、数据安全和合规性？企业级的低代码平台必须提供强大的治理和生命周期管理能力，防止应用孤岛和影子IT的失控。
如果说低代码解决了软件做得快不快的问题，那么 AI 的加入则给软件安上了聪明的脑子。两者的结合，正在开启智能化应用构建的新时代。
AI正在成为低代码平台本身的智能助手，进一步降低开发门槛，提升开发体验：
开发者，甚至业务人员，可以用自然语言描述需求，例如：帮我创建一个包含姓名、部门和请假天数的请假申请表单，AI辅助平台自动生成应用的雏形。
AI在开发过程中实时分析开发者的意图，智能推荐最佳的组件、工作流模式，甚至自动检测逻辑错误和性能瓶颈。
低代码平台正在打破 AI 技术的高墙，让它成为普通开发者手中实用的工具：
普通业务人员无需理解复杂的算法或神经网络，就能通过简单的拖拽集成文字识别、情绪分析或图像识别等强大能力。
企业可以将成熟的 AI 模型快速嵌入到业务流程中，比如在报销流程里加入自动识别发票的功能。低代码让 AI 真正从实验室走进了办公场景。
数字化转型的本质是让业务更敏捷、更智能。低代码平台通过模式变革，解决了转型中快与广的难题；而 AI 的深度集成，则赋予了软件自我进化的生命力。
在未来的竞争中，技术将不再是冰冷的代码，而是可以随需应变的业务模型。那些率先掌握低代码与 AI 这套新玩法的企业，将实现从业务数字化到数字业务化的根本质变，在未来的竞争中占据先机。大游中国股份有限公司
