AI风暴之下，我们是否该放弃低代码？

• 当Cursor、GitHub Copilot、Devin等AI编程助手以惊人的速度生成代码；

• 当"一句话生成应用"的Demo在社交媒体上病毒式传播。

一个看似顺理成章的结论正在弥漫——低代码平台是不是即将被大模型彻底取代？

毕竟，AI目前已能直接理解自然语言并输出完整代码，那么这些拖拽组件、配置表单的平台，似乎就显得笨拙而多余了。

但事实真是如此吗？只有真正在企业数字化一线实践过的人才会发现：写代码从来不是软件工程中最昂贵的部分，工程化才是。

所谓“工程化”，就是让AI在明确的边界和路径中进行内容生成，持续提升AI产出的可利用率。

据统计，直接使用一家没有进行任何工程化的AI大模型，在面对复杂需求时的实际产能几乎为0。

在未来一到两年内，最务实的数字化开发方式，不是让AI在一张白纸上自由发挥，而是让低代码平台扮演"工程化底座"的角色，为AI划定清晰的跑道。

因此，低代码+AI，会是当前技术条件下的最优解。

一、AI写代码的"幻觉"：工程化黑洞

大模型在代码生成上的能力确实令人震撼。它能写出语法正确的函数、完成复杂的算法、甚至搭建一个简易的前端页面。

但企业级软件开发从来不是一个"写代码"的问题，而是一个如何在高复杂度、高不确定性、高协作密度的环境中，稳定交付可维护系统的问题。

即，客户要的不是代码，而是满足需求的交付物。

在我们跟进的一个某大型制造集团的项目中，客户给我们分享了一段他们用AI的经历。他们曾尝试让AI直接生成一套生产管理系统，业务部门用自然语言描述需求后，AI在数小时内输出了数万行代码，功能演示时令人惊艳。

然而当项目进入实际落地阶段，却发现根本无法下手：

• AI生成的数据库模型与集团现有的ERP物料编码体系完全不兼容，导致新旧系统无法对话；

• 权限控制逻辑仅停留在"登录/未登录"层面，无法满足集团多工厂、多车间的分级授权要求；

• 当业务部门提出"增加一个质检退回流程"的变更时，开发团队发现AI之前生成的代码耦合度极高，一处修改引发多处报错。

最终，这个项目耗时2个月试验最终一无所获。

由此得出的结论是——想要AI能够达到开发预期，就需要投入大量的精力到工程化。

让AI明确知道要干什么，怎么干。

但是面对漫无边际的需求和场景，工程化的工作量，不亚于自己开发一套低代码平台。

说到底，大模型没有"边界感"。它不懂你的组织架构，不知道行业的监管红线，不清楚你们历史系统里埋了多少技术债务。让它从零开始建核心系统，就像让一位天才工匠在没有图纸的情况下盖摩天大楼——手艺再好，缺乏结构约束的创造，最终只会导向失控。

二、低代码的工程化价值：被低估的"基础设施"

低代码平台的价值，长期以来被误解为"让非技术人员也能开发"。这个定义过于狭隘，也低估了低代码的真正意义。

事实上，成熟的低代码平台本质上是企业软件工程化的封装体——它将数据建模规范、流程引擎、权限体系、接口标准、部署架构、安全策略等企业级开发的基础设施，沉淀为一套可复用的数字化底座。

在我们落地一个全国性工程建设项目时。他们之前各分支机构自己买系统、找外包，一个项目数据在不同系统里居然有七种叫法，项目整体数据对齐时，业务部门集体崩溃。

后来他们使用了织信后，目的不是图快，而是图"规矩"。

所有新应用必须基于平台内置的数据模型、流程规范和接口标准来建。低代码平台没有消灭写代码，而是给所有开发者画了一条"工程化红线"：数据怎么存、流程怎么转、权限怎么分、接口怎么调，全部统一范式。

半年下来，新系统上线快了，跨系统对接的成本反而降了八成。

像织信Informat这类平台，底层根本不是简单的表单生成器。它基于"数据模型优先"的设计理念，内置BPMN2.0工作流引擎、自动化蓝图、自定义API、多租户隔离与私有化部署能力。这些对应着传统开发中最耗时、最专业、最容易出错的环节。

当AI接入这样的平台，它面对的不是一张白纸，而是一个已经被工程化约束的、具备清晰边界和确定性的开发环境。AI生成的不再是游离的代码片段，而是直接落入平台预设架构中的业务逻辑。

• 数据模型有平台校验

• 流程流转有引擎保障

• 权限控制有体系支撑

AI的创造力被引导至正确的方向，而平台则负责确保这种创造不会"跑偏"。

这正是低代码在AI时代最核心的价值：它不提供代码，它提供秩序。

三、AI+低代码：1+1>2的范式重构

未来的最佳开发范式，不是"AI替代程序员"，也不是"低代码替代传统开发"，而是AI负责加速创意实现，低代码平台负责兜底工程化底线。两者的结合，正在重塑企业数字化的生产力曲线。

在这种新范式下，业务人员可以通过自然语言与平台内置的大模型对话，描述业务场景，AI理解需求后，在平台的约束下自动生成数据表结构、配置基础表单、设计流程节点，甚至生成初步的仪表盘。业务人员几小时内即可看到可运行的原型。

但这只是开始。当需求深入到与ERP的库存接口对接、涉及复杂的权限分级、需要符合军工或金融行业的合规要求时，平台的工程化能力开始接管。专业开发者可以在AI生成的骨架上，通过低代码配置或全代码扩展进行精细化调整，利用平台的集成中心打通异构系统，借助私有化部署能力满足信创要求。

这种模式解决了纯AI开发最大的痛点：上下文一致性与系统可持续性。

因为所有AI生成的内容都运行在统一的低代码底座上，数据模型是标准化的，接口是规范化的，应用是可被持续运维的。企业获得的不是一个由AI一次性"幻觉"出来的、难以维护的代码仓库，而是一套生长于工程化平台之上的、可迭代演进的数字化资产。

四、为什么是未来1-2年的最优解？

随着大模型能力快速进化，AI难道不会很快具备完整的工程化能力吗？

理论上会，但实践中，企业级软件的工程化涉及组织流程、行业Know-how、历史系统兼容、安全合规等大量非技术因素，这些沉淀无法被大模型在短期内习得。

未来一到两年，企业面临的核心矛盾不是"开发速度不够快"，而是"如何在加速开发的同时，不牺牲系统的稳定性、可维护性和治理水平"。纯AI开发模式在当前阶段更像是一场"技术狂欢"——它适合个人开发者快速验证创意，却难以承载大型企业的核心业务迁移。而传统的纯低代码模式，虽然工程化扎实，但在需求响应速度上仍有瓶颈。

低代码+AI恰好卡位在这个中间地带：它用低代码解决工程化、治理、集成的确定性问题，用AI解决需求理解、原型搭建、代码补全的效率问题。

织信低代码平台近期推出的AI对话式开发能力，正是这种趋势的产品化体现——业务人员负责"想"，AI负责"搭"，平台负责"稳"。

更重要的是，这种模式正在重塑企业的数字化组织形态。过去，数字化是IT部门的"专属领地"；未来，低代码平台成为业务与IT的"共同语言"，AI则充当两者之间的"翻译官"。

• 业务人员从被动提需求，转变为主动参与系统构建；

• IT人员从埋头写代码，升级为架构设计与平台治理。

这已经不是简单的工具升级，而是企业数字化生产力的结构性重组。

织信作为国内首批推出的企业级AI低代码平台的厂商，早在2023年就引入了AI大模型，经过2年多时间的产品打磨，现已将“AI对话式开发能力”深度融入到织信的工程化底座。在织信平台中，业务人员负责“想”，AI负责“搭”，平台负责“稳”，技术负责“拓展”。企业无需在“纯AI的自由散养”和“传统低代码的效率瓶颈”之间二选一。

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