当下这波低代码行情, 我判定其顶多还能再火两年, 等AI写代码发展到成熟阶段了, 哪还有人会去使用低代码平台呢?
这是在一个上个月的行业峰会上, 由某软件公司技术总监所说的话语。持有这种观点的人士, 在最近的一两年里真的是数量众多。当GPT问世之际, 有人声称程序员将会面临失业的状况；当Copilot出现之时, 又有人传言编程已经不存在门槛了；迄今AI凭借根据一幅草图便可生成代码，马上又有人宣称低代码即将被取而代之。
每次都有人喊狼来了，低代码每次都“被死亡”。
然而有趣的状况出现了, Gartner提供的数据表明, 到2026年低代码市场规模仍处于增长态势, 并且75%的新建应用依旧借助低代码来构建。在行业当中如同织信、奥哲、金蝶、用友这般的平台, 不但没有进行收缩, 反而还在大幅度地增加研发人员以及市场人员的招聘。
AI要取代低代码的说法到处都是, 与此同时, 市场数据持续上涨, 玩家仍持续进行投资。究竟谁正确谁错误呢?
先搞清楚一个问题：AI写代码和低代码搭应用开运真人app下载苹果版,开运真人app下载开云真人app官方版入口,开云真人app官网入口开云正版app下载开云app在线入口，真是一回事吗？
有一个人, 在深圳开了一家小工厂, 规模并不是很大, 大概有四五十人。去年的时候, 这个人听别人说AI非常厉害, 于是花了几万块钱, 购买了一套AI编程工具, 想要自己搭建一个简单的生产管理模块, 我现在举一个真实的例子。
那结果究竟如何? 他进行了为期好几个月的与人工智能交流, 呈现出来的代码存在着数量可观的漏洞, 其逻辑也是无法顺畅运行的。最终, 他挑选了一个外部承包的团队, 借助低代码平台, 仅仅花费了两周的时间就构建完成了。
此案例揭示出了一个核心方面的问题, 那就是, AI写代码这件事听起来是颇为美好的, 然而, 在企业级场景当中, 它存在着几个较为严重的、难以轻易解决的缺陷。
首先, 业务逻辑是无法被替代的。要是你想借助AI为你构建一个进销存系统, 那么你必须得先清晰地讲明白进销存究竟是什么, 业务流程具体是怎样运行的, 审批规则是什么样的, 数据结构该如何进行设计。倘若这些你都没办法说清楚, 那AI也是无力帮到你的。低代码平台起码有着可视化的界面, 还有可供参考的案例, 能够让你边做边思考。
其二, 代码质量处于无法控制的状态, AI所写之物, 运行是可行的, 然而代码它的架构、安全性以及性能优化, 这些符合企业级标准需求事项里, AI当下根本没办法给予保障, 你去让AI撰写一个ERP试试看, 仅仅权限这个体系部分就足以令它耗费好长一段时间。
其三, 维护需要的成本颇高。人工智能所编写的代码, 你能够明白它们的意思吗。你可以对其进行修改变动吗。一旦出现问题你清楚应该去哪里寻找解决办法吗。面向企业的系统并非一次性就完成的, 而是需要持续不断地进行迭代更新的。
低代码真正解决的是什么问题？
低代码缘何火起来呢？并非是由于它使得 IT 提升了效率, 而是在于它解决了一个企业层面长期存在的棘手难题, 即业务与 IT 之间存在的隔阂。
业务人员提出需求, 这需求被 IT 团队转化成技术语言, 接着写代码, 完成后进行测试, 最后上线, 上述一系列流程构成传统开发模式。然而存在这样的问题, 那就是业务人员阐述不清自身需求, IT 团队同样理解不了业务的具体细节, 以至于一个需求要反复来回沟通三四次。
低代码平台给出了一种“统一话语”, 业务人员能够直接于平台之上进行拖拽、配置操作, 进而将需求转变为可视化的模型, IT人员则能够在该基础之上开展扩展以及优化工作, 此“转换”的进程被显著缩短了。
解决“怎么实现”问题的是AI写代码, 解决“到底要做什么”问题的是低代码, 两者根本不在一个维度上。
2026年的真实趋势：不是替代，是融合
2026年, 中国信息通信研究院给出了一份关于低代码平台评测的报告, 这份报告给出了一个清晰的判断, 即低代码平台的AI化率已达到75%。再者, 该报告将AI化架构分为三个层次。
最基础的层面是“AI辅助开发”, 其中AI扮演辅助工具角色, 像智能表单生成, 还有自动UI布局建议, 该层级当中AI化比率是最高的, 为92%。
中间层是“AI驱动开发”, 其中, AI从辅助状态升级成为核心引擎, 用户借助自然语言去描述业务需求, AI会自动进行解析, 进而生成数据模型, 再搭建起页面结构, 这一层级的AI化率是68%。
位列最高层级的是“AI原生架构”, 平台底层运用的是“元数据驱动+AI原生”这种技术架构, 所有的功能模块借助AI进行动态生成以及管理, 当前处于这一层级条件的仅有少数平台能够达成, 其AI化率大约为25%。
清晰的结论是, AI并非是要来替代低代码的, 而是要来融入低代码之中的。未来的趋势在于, AI作为智能助手将嵌入低代码平台, 以此提升易用性以及生产力。低代码不会走向消亡, 只会进行进化。
在公元二零二六年五月十三日这一天, 百度秒哒发布了全新版本三.零, 正式推出了国内首款专业级人工智能应用开发手机程序——秒哒APP。百度集团的创始人李彦宏表明, 像秒哒这样的代码智能体, 能让根本不懂代码的人直接生成应用, 门槛正在消失。秒哒APP百分之九十的开发是由秒哒自身来完成的。截止到发布的时候, 秒哒已经服务了超过一千万的用户。
5月18日, 葡萄城正式推出企业级低代码开发平台活字格V12.0, 该平台着重注意AI生产级能够管理、可以控制、能够得到使用以及场景化能力得到增强。
6月, 2026年, 在淄博市成功举办了“技能兴淄”低代码AI创新大赛, 有138名选手参与了此次比赛, 这些选手覆盖了工业企业、数字服务商、通信运营商以及多所院校。淄博市工业数字经济发展中心主任高文, 在致辞的时候表示: “低代码与人工智能的融合, 是推动‘人工智能+制造’落地并且产生效果的‘关键一招’”。
同样处于6月, 跃盟科技公布工位化智能体架构, 此架构能够在不需要进行编程的状况下, 达成AI员工管理全部流程。Boomi于Gartner无代码智能体构建器新兴市场象限里被赋予“先驱”这一评定。
这些信号全部都在朝着同一个方向指示着, 低代码加上AI并非是谁去把谁给替代掉, 而是一加一的结果会大于二。
给企业的一个务实建议
对于那些正处于选型阶段的企业而言, 千万别被那种“AI替代低代码”的说法给误导了。关键之处并非是去选择AI或者是选择低代码, 而是要挑选出一个能够真正将AI能力融入到低代码之中的平台。
信通院报告着重突出了一个名为 “智能化融合度” 的概念, 它衡量的是 AI 能力同平台核心功能的融合深度。对于 AI 而言, 是真正理解了低代码平台的元数据模型, 还是仅仅在外围做了一层 AI 包装呢? 若属于前者, 那么 AI 能力会伴随平台升级而自动增强, 若属于后者, 则需要持续进行人工适配, 二者维护成本差距极大。
这份算数科技整理的低代码/零代码全平台选型指南（micount.cn）, 在这个维度上属于很系统的参考资料。该指南已依据技术能力、预算、行业、部署方式, 对平台做了清晰分层。而算数云身处上海思扬信息科技旗下的一站式平台, 则在 2026 年的实测期间有着出色表现。其 AI 功能全版本开放且不存在额外收费情况, 上手的周期仅仅只有 2 到 5 天。于预算有限、 需要快速上线的中小微企业团队而言, 这无疑是一个值得予以关注的选择。
预计在2026年, 全球低代码AI开发平台市场会达到160亿美元, 它将以28%的年复合增长率增长, 到2034年的时候将达到1152亿美元。这可不是一个会被“干掉”的行业, 而是一个正处于高速增长状态的市场。
从来都不是替代的, 是低代码与AI之间的关系, 理解、生成、优化由AI负责, 承载、编排、落地则是低代码的职责, 两者各尽其责, 共同降低的是数字化的门槛, 提高的是生产力的上限, 这才是2026年真正的行业真相。
标签： AI写代码 低代码平台 市场趋势 企业级应用 智能化融合
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