AI赋能低代码平台可行性研究报告

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作者：微信文章
系统架构师、系统分析师

摘要

随着人工智能（AI）技术的飞速发展和低代码平台的日益普及，AI赋能低代码平台已成为软件开发领域的一个热门话题。AI赋能低代码平台能够自动化完成更复杂的开发任务，例如智能代码补全和代码质量检测，并提供更智能化的功能，例如自然语言处理和预测分析。本报告深入探讨了AI赋能低代码平台的可行性，分析了其技术框架、应用场景、优势和挑战，并提出了详细的落地方案，旨在为企业数字化转型提供参考和指导。


1. 引言

低代码平台作为一种新型的软件开发工具，通过可视化界面、拖拽式组件和预置模板等功能，降低了应用开发的技术门槛，使得非专业开发人员也能参与到应用构建中，加速了应用程序的开发和部署，并降低了开发成本。AI技术的引入，则为低代码平台注入了新的活力，使其能够自动化完成更复杂的开发任务，并提供更智能化的功能。AI赋能低代码平台的出现，将进一步加速企业数字化转型进程，为企业带来效率提升、成本降低和创新加速等多重效益。AI 赋能的低代码平台使各种规模的企业都能创建复杂的应用程序，而无需大量的编码专业知识。

低代码/无代码平台有助于鼓励企业各个层面的创新。这些解决方案可以通过跨部门重新分配开发工具和方法并减轻 IT 负担来消除孤岛。Gartner 预测该领域将出现爆炸性增长。到 2026 年，大约 80% 的低代码工具用户群将存在于专门的 IT 部门外。

AI 和低代码开发的增长也引发了一个问题：AI 将如何改变软件工程师的角色，或者他们必须做什么才能保持相关性？AI 正在改变软件开发，使其更快、更高效、更智能。人工智能驱动的代码助手（例如生成式 AI 模型）通过建议上下文感知代码片段、自动错误检测甚至生成整个代码结构来简化编码。
2. 背景：低代码开发

低代码开发是一种软件开发方法，它尽量减少手动编码，并使用图形用户界面和拖放功能来简化应用程序的构建。低代码平台旨在简化开发流程，使其更易于更广泛的用户访问，包括那些没有丰富编码经验的用户。低代码平台的主要目标是加速应用程序开发、降低成本并授权业务用户参与数字解决方案的创建。

低代码开发是一个快速发展的行业，正在改变企业开发、定制和部署软件解决方案的方式。以下是一些我们可以预期在未来几年看到的趋势：

人人皆可使用低代码（又称公民开发）：低代码平台正变得更容易访问和用户友好，使任何人都能够在没有编码技能的情况下创建应用程序。虽然预计业务用户不会承担全部开发责任，但他们将在进行快速和个性化调整方面拥有更多控制权。 一切皆可使用低代码（模板化解决方案）：低代码平台正在扩展其范围和功能，允许开发人员为各种领域和目的创建应用程序。无论是 Web、移动、桌面、云、物联网还是区块链，低代码平台都可以支持不同类型的应用程序和集成。平台还允许共享模板化解决方案，进一步改进市场可以访问的多样性。 卓越的低代码：低代码平台正在提高其质量和性能（更少的错误和更高效的代码生成），确保它们创建的应用程序可靠、安全、可扩展和可维护（更低的云服务成本）。此外，低代码开发平台带有安全框架，以降低网络安全风险。 用于迭代转换的低代码：低代码平台帮助企业数字化和自动化其工作流程、改善客户体验、提高生产力和效率，并降低成本和风险。企业可以采用分阶段的方法，并以最少的改造逐步转变其业务流程、模型和战略。 用于创新的低代码：低代码平台正在整合人工智能、机器学习、自然语言处理和计算机视觉等先进技术，以增强其创建的应用程序的功能和智能。例如，生成式 AI 可以提供使用自然语言检索企业范围的报告和数据的能力。

3. AI赋能低代码平台的技术可行性

3.1 AI赋能低代码平台的技术框架

AI赋能低代码平台的核心在于将AI技术与低代码开发平台的功能模块深度融合，形成一个有机整体。其技术框架主要包括以下几个方面：

AI引擎: AI引擎是AI赋能低代码平台的核心，负责提供各种AI能力，例如自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、计算机视觉（CV）等。AI引擎可以是平台内置的，也可以是通过API接口与外部AI服务进行集成。Appsmith AI 就是一个很好的例子，它是一个开源的低代码平台，可以轻松构建和部署自定义业务应用程序。它与 OpenAI、Google AI 和 Anthropic 等流行的大型语言模型 (LLM) 无缝连接，提供 多个集成、45 多个拖放小部件和内置的 JS 编辑器。 低代码开发平台: 低代码开发平台提供可视化开发环境、拖拽式组件、预置模板等功能，用于快速构建应用程序。低代码平台需要与AI引擎进行深度整合，才能实现AI赋能。AI 驱动的低代码平台在这一转变中发挥着至关重要的作用，它们提供直观的界面，使不同部门（例如营销、运营和财务）的员工能够创建适合其特定需求的应用程序，而无需深厚的技术专长。 数据平台: 数据平台负责数据的存储、管理和分析，为AI引擎提供训练数据和运行环境。数据平台可以是平台自带的数据库，也可以是与企业现有数据仓库进行集成。低代码/无代码 AI 平台的一个共同特征是易于使用，任何人都可以构建应用程序，无论其编码技能如何。 应用集成: AI赋能低代码平台需要能够与企业现有的IT系统进行集成，例如ERP、CRM、OA等，才能实现数据的互联互通和业务流程的自动化。这使得应用程序能够连接到各种数据源，包括数据库、SaaS 工具和 REST/GraphQL API，从而能够安全地访问内部数据。

除了上述内容外，强大的 AI 驱动的流程平台还提供围绕部署过程的内置防护措施，以确保代码经过适当测试并且不会破坏生产中的任何内容。这就是采用平台方法至关重要的原因。已经提供了防止出现问题的工具。

OutSystems 是另一个 AI 赋能的低代码平台，它使开发和交付企业应用程序变得更加容易。OutSystems 平台利用 AI 的力量来增强低代码开发能力，允许团队以相同的人员配置完成更多工作。

JeecgBoot 是一个 Java AI 低代码平台，用于企业 Web 应用程序。JeecgBoot 引领 AI 低代码开发模式（AI 生成 - > 在线编码 - > 代码生成器 - > 手工合并），帮助解决 Java 项目 80% 的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省成本，同时又不失灵活性！AIGC 能力：AI 对话助手、AI 建表、AI 写文章、AI 流程编排、AI 知识库问答等等。
3.2 AI能力

技术	描述	优势
自然语言处理 (NLP)	NLP技术可以将用户的自然语言指令转换为可执行的代码或低代码配置，实现自然语言编程。	- 简化开发流程 - 提高开发效率 - 降低开发门槛
机器学习 (ML)	ML技术可以用于代码优化、预测分析、智能推荐等功能。	- 提升应用性能 - 优化业务流程 - 增强用户体验
计算机视觉 (CV)	CV技术可以用于图像识别、目标检测等功能。	- 扩展应用功能 - 提升应用智能化水平 - 丰富用户交互方式
自动化代码生成	AI可以根据用户的需求描述或设计草图，自动生成代码片段，甚至完整的应用程序。	- 大幅提高开发效率 - 降低开发成本 - 减少代码编写错误
智能代码补全	AI可以根据上下文，预测开发者下一步要输入的代码，并提供智能补全建议。	- 减少代码编写错误 - 提高开发效率 - 提升代码质量
代码质量检测	AI可以自动检测代码中的潜在问题，例如代码风格、安全漏洞、性能瓶颈等，并提供优化建议。	- 提高代码质量 - 增强应用安全性 - 提升应用性能

3.3 AI赋能低代码平台的技术挑战

AI模型的准确性和可靠性: AI模型的性能直接影响着AI赋能低代码平台的可用性。如何保证AI模型的准确性和可靠性，是平台开发需要解决的关键问题。虽然 AI 在特定环境下比手动输入更不容易出错，但它仍然需要一定程度的人工监督。数据质量、模型选择和持续监控在确保准确性方面发挥着重要作用。 数据安全和隐私保护: AI模型的训练和运行需要大量的数据，如何保证数据的安全和隐私，是平台开发需要考虑的重要因素。所有 AI 模型都根据现有数据集进行训练。此数据可能存在不准确、偏差甚至安全漏洞。它可能包含未经许可的知识产权或专有元素，从而导致可能的法律风险。 AI模型的可解释性: AI模型的决策过程往往难以解释，这给用户理解和信任AI带来了挑战。如何提高AI模型的可解释性，是平台开发需要关注的问题。AI 可以生成代码，如果管理不当，可能会无意中引入安全漏洞。为了降低这些风险，将 AI 与人工监督相结合至关重要。虽然 AI 可以加速开发，但专家需要审查和验证输出，以确保其符合安全标准。 AI技术与低代码平台的深度融合: 如何将AI技术与低代码平台的功能模块进行深度融合，实现无缝衔接和协同工作，是平台开发需要克服的技术难题。AI 最终将达到可以管理整个流程和功能的阶段，而不仅仅是插入新的代码块。但是，仍然需要人工进行监督、策略制定和测试。实现用户驱动的低代码/无代码开发与 AI 自动化之间的正确平衡，才能从根本上转变运营方式、改善用户体验、鼓励专业发展并促进企业发展。

4. AI赋能低代码平台的应用场景

AI赋能低代码平台的应用场景非常广泛，可以覆盖各个行业和领域。以下列举一些典型的应用场景：
4.1 企业级应用

企业资源计划 (ERP): AI可以帮助企业优化ERP系统中的流程，例如自动化采购流程、预测库存需求、优化生产计划等。 客户关系管理 (CRM): AI可以帮助企业提升CRM系统的效率，例如自动化客户服务、个性化营销推荐、预测客户流失等。Salesforce App Cloud 是一个与 Salesforce Einstein AI 无缝集成的低代码平台，可帮助企业构建 AI 驱动的自定义应用程序。 办公自动化 (OA): AI可以帮助企业自动化OA系统中的流程，例如自动化审批流程、智能文档处理、智能会议助手等。 人力资源管理 (HRM): AI可以帮助企业优化HRM系统中的流程，例如自动化招聘流程、人才评估、员工培训等。

4.2 行业应用

金融服务: AI可以帮助金融机构构建智能风控系统、反欺诈系统、智能投顾系统等。银行正在采用数字化来优化客户体验，尤其是针对千禧一代。AI 赋能的低代码平台使银行和金融机构能够在确保符合监管要求的同时快速进行创新。 医疗健康: AI可以帮助医疗机构构建智能诊断系统、辅助治疗系统、健康管理系统等。医疗保健行业正在通过低代码平台发展成为以患者为中心、数据驱动的环境。 零售电商: AI可以帮助零售企业构建个性化推荐系统、智能客服系统、供应链优化系统等。零售商正在使用 AI 赋能的低代码平台来开发个性化的购物体验、优化供应链管理和实施动态定价策略。 教育培训: AI可以帮助教育机构构建智能教学系统、个性化学习系统、在线考试系统等。 制造业: AI可以帮助制造企业构建智能生产系统、设备预测性维护系统、质量控制系统等。在制造业中，AI 赋能的低代码平台正被用于优化生产流程、预测设备维护需求以及为智能工厂开发物联网应用程序。

4.3 应用场景详细分析

应用场景	具体流程	优势	挑战	真实案例
智能客服	用户通过自然语言与 AI 客服进行交互，AI 客服根据用户的问题提供解决方案或转接人工客服。	- 7x24 小时在线服务 - 快速响应 - 个性化服务 - 降低人力成本	- AI 模型的理解能力和准确性 - 用户隐私保护	- Appsmith AI - KPMG 与 Appian 的合作
欺诈检测	AI 模型分析用户的交易数据、行为数据等，识别潜在的欺诈行为。	- 实时监控 - 提高检测效率 - 降低误判率	- 数据安全和隐私保护 - 模型的泛化能力	- FirstBank 每年在 AML 案例管理上节省 1,000 小时
个性化推荐	AI 模型分析用户的历史行为、兴趣偏好等，为用户推荐个性化的产品或服务。	- 提高用户满意度 - 提升转化率	- 数据稀疏性 - 冷启动问题	- AI 算法可以分析客户数据以推荐产品、预测需求并实时调整价格
预测性维护	AI 模型分析设备的运行数据，预测设备故障，提前进行维护。	- 降低设备故障率 - 延长设备寿命 - 降低维护成本	- 数据采集和处理 - 模型的准确性	- AI 可以分析来自传感器和机器的数据以识别模式并预测潜在故障

5. AI赋能低代码平台的局限性和挑战

尽管 AI 赋能的低代码平台提供了许多好处，但也有一些挑战需要考虑：

有限的定制: 平衡速度和定制在低代码开发中是一个挑战。虽然低代码平台提供了广泛的定制选项，但它们可能不如传统编码灵活。企业可能需要调整其流程或需求以适应低代码平台的功能。 集成的复杂性: 将应用程序与现有系统和数据库集成可能很复杂。虽然低代码平台通常提供预构建的连接器和 API，但与某些遗留系统或定制应用程序集成可能需要额外的努力和专业知识。 安全问题: 安全始终是软件开发中的一个问题，低代码平台也不例外。企业需要确保其低代码平台具有强大的安全措施来保护敏感数据并防止未经授权的访问。这包括实施适当的身份验证、授权和数据加密协议。 可扩展性: 随着业务的增长，低代码平台可能难以扩展以满足不断增长的需求。企业需要仔细评估低代码平台的可扩展性，以确保它能够处理不断增加的数据量和用户负载。 技能差距: 尽管低代码平台旨在让非程序员更容易进行开发，但仍然需要一定的技术技能才能有效地使用它们。企业可能需要投资培训其员工使用低代码平台或雇用具有低代码开发经验的人员。

为了解决公民开发者和专业开发者之间的技能差距，企业可以考虑采用混合开发方法。混合开发方法结合了低代码和传统编码方法的优势。公民开发者可以使用低代码平台来构建应用程序的基本功能，而专业开发者可以专注于更复杂的功能和定制。
6. AI赋能低代码平台的落地方案

6.1 平台架构设计

AI赋能低代码平台的架构设计需要考虑以下几个方面：

模块化设计: 将平台的功能模块进行拆分，例如AI引擎、低代码开发平台、数据平台等，以便于独立开发和维护。这允许开发人员专注于特定领域，并促进代码的可重用性和可维护性。 可扩展性: 平台架构需要具备良好的可扩展性，以便于未来新增功能模块或集成第三方服务。这可以通过使用模块化架构、API 和微服务来实现，从而允许平台随着业务需求的变化而增长和适应。 安全性: 平台架构需要考虑数据安全和隐私保护，例如数据加密、访问控制等。这对于维护用户信任和遵守数据隐私法规至关重要。 高可用性: 平台架构需要保证平台的稳定性和可靠性，例如负载均衡、容灾备份等。这可以通过使用冗余系统、灾难恢复计划和持续监控来实现，以确保平台在发生故障或中断时保持运行。

6.2 功能模块

模块	描述	示例
可视化开发环境	提供可视化界面，用户可以通过拖拽式操作构建应用程序。	Microsoft Power Platform
AI模型库	提供预训练的AI模型，用户可以直接调用或进行微调。	Mendix
数据连接器	提供连接各种数据源的工具，例如数据库、API接口等。	Appsmith
流程引擎	提供流程设计和自动化工具，用户可以自定义业务流程。	Appsmith
应用部署	提供一键式应用部署功能，用户可以将应用程序快速部署到云端或本地服务器。	Appsmith

6.3 开发流程

AI赋能低代码平台的开发流程主要包括：

需求分析: 明确用户的需求，确定要开发的应用程序的功能和目标。 模型选择: 选择合适的AI模型，或根据需求训练新的AI模型。 应用构建: 使用低代码平台的可视化工具构建应用程序，并集成AI模型。 测试和优化: 对应用程序进行测试，并根据测试结果进行优化。 部署和运维: 将应用程序部署到生产环境，并进行日常运维。

6.4 部署方案

AI赋能低代码平台的部署方案主要包括：

云端部署: 将平台部署到云端服务器，用户可以通过浏览器访问平台。云部署提供了可扩展性、可访问性和成本效益。它允许企业根据需要扩展其资源，并从任何具有互联网连接的地方访问平台。 本地部署: 将平台部署到企业内部服务器，用户可以通过局域网访问平台。本地部署为企业提供了对其数据和应用程序的更多控制和安全性。它对于具有严格安全或法规要求的企业来说是一个不错的选择。 混合部署: 将平台的核心模块部署到云端，部分模块部署到本地，实现云端和本地的协同工作。混合部署结合了云部署和本地部署的优势。它允许企业在云中利用可扩展性和成本效益，同时将敏感数据或应用程序保留在本地。

7. 结论

AI赋能低代码平台是软件开发领域的一个重要趋势，它将AI技术与低代码平台的优势相结合，为企业数字化转型提供了新的解决方案。通过AI赋能，低代码平台可以自动化完成更复杂的开发任务，并提供更智能化的功能，从而提高开发效率、降低开发成本、加速业务创新。AI 赋能的低代码平台使企业能够：

提高开发人员的生产力: AI 驱动的工具（例如 Copilot）可以通过自动执行重复性任务（例如代码生成和错误检测）来提高开发人员的生产力。 授权公民开发者: AI 赋能的低代码平台使非程序员能够构建应用程序，从而减少对专业开发人员的依赖并释放 IT 资源。 增强应用程序的功能: AI 可以添加到低代码应用程序中以提供智能功能，例如自然语言处理、预测分析和图像识别。 加速创新: AI 赋能的低代码平台使企业能够快速试验新想法并更快地将应用程序推向市场。

8. 未来展望

随着AI技术和低代码平台的不断发展，AI赋能低代码平台将朝着更加智能化、自动化和个性化的方向发展。未来，AI赋能低代码平台将更加普及，成为企业数字化转型的重要工具。以下是一些关键的技术进步：

AI 增强型开发: 无代码 AI 平台将配备内置的 AI 助手，用于即时解决问题和优化。AI 助手将能够帮助开发人员完成各种任务，例如生成代码、调试应用程序和设计用户界面。 跨平台集成: 不同无代码工具与传统开发环境之间的无缝连接。这将使开发人员能够更轻松地将不同的工具和技术结合到他们的应用程序中。 高级可视化编程: 具有 AI 驱动的预测元素的增强型拖放界面。这将使开发人员能够更直观、更高效地构建应用程序。 超自动化和可组合应用程序: 超自动化是指使用 AI 和机器学习来自动化尽可能多的流程。可组合应用程序是由可以混合和匹配以创建新应用程序的小型、独立组件构建的。这些趋势将使企业能够更快、更轻松地构建和部署应用程序。

AI 最终将达到可以管理整个流程和功能的阶段，而不仅仅是插入新的代码块。但是，仍然需要人工进行监督、策略制定和测试。实现用户驱动的低代码/无代码开发与 AI 自动化之间的正确平衡，才能从根本上转变运营方式、改善用户体验、鼓励专业发展并促进企业发展。