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本文所述的低代碼特指支持使用圖形化界面進行應用開發的通用平臺，不包含特定專業領域的低代碼解決方案，如工作流引擎、BI工具等。

先說結論：站在技術發展的十字路口，我們需要清醒地認識到一個事實：當前主流的低代碼模式正面臨著根本性的挑戰。在人工智能快速發展的背景下，傳統低代碼平臺的局限性日益凸顯。本文將從多個維度深入剖析這一問題，并斗膽說：當前的低代碼的模式都是錯誤的，都將被掃進歷史的垃圾桶。 AI+低代碼的模式才是未來的發展方向。

低代碼的初衷與現實

美好愿景

低代碼平臺的出現承載著兩個核心期望：其一是通過可視化界面顯著提升開發效率，減少代碼編寫工作量，加速應用交付周期；其二是降低技術門檻，使得具備基礎IT知識的業務人員也能參與應用開發，從而降低企業的人力成本和培訓投入。

殘酷現實

然而，當我們深入觀察低代碼平臺在實際應用中的表現時，這些美好愿景卻顯得過于理想化。低代碼平臺試圖在開發效率與應用靈活性之間尋求平衡點，但這種平衡在企業級應用開發中往往難以實現。

低代碼的根本性缺陷

設計架構的復雜性未被簡化

低代碼平臺雖然簡化了代碼編寫過程，卻未能觸及軟件開發中最為核心的環節：系統架構設計。需求分析、技術架構、數據模型設計等關鍵決策仍然需要專業團隊的深度參與。這些環節往往決定著項目的成敗，而低代碼平臺在這些方面的助力卻微乎其微。

數據治理的嚴峻挑戰

在數據驅動的現代企業環境中，數據治理的重要性不言而喻。然而，特別是那些標榜”零代碼”或”表單驅動”的平臺，在數據管理與治理方面表現得尤為薄弱。用“低碼開發一時爽，數據治理火葬場”來形容這種情況可謂貼切至極。隨著應用規模的擴大，數據質量、一致性和可維護性等問題將變得愈發棘手。

功能受限與割裂性問題

低代碼平臺的功能局限性顯而易見。盡管部分平臺提供了擴展機制，但這反而引發了新的問題：當一個項目同時存在低代碼實現和傳統開發時，產品設計、開發實現、測試驗證等環節都將面臨割裂的工作模式，這種不一致性嚴重影響了團隊協作效率和項目質量。

技術棧綁定困境

低代碼平臺的封閉性帶來了嚴重的供應商綁定問題。目前行業尚未形成統一的標準和規范，不同平臺間的遷移成本高昂。這種局面不僅影響了企業的技術選型自由度，還為未來的系統演進埋下了隱患。

總體擁有成本（TCO）居高不下

低代碼平臺的實際使用成本遠超表面數字。除了平臺授權費用外，還需考慮培訓、技術支持、定制開發等持續性投入，這些支出往往被企業在選型時低估。

低代碼的局限性

基于上述根本性問題的存在,當前低代碼平臺的實際應用場景被大大限制。從實踐來看,低代碼平臺主要局限于構建簡單的面向 ToC 的小型應用，或是用于產品原型驗證(PoC)階段。對于真正的企業級應用而言，貿然采用低代碼平臺可能會帶來更多的挑戰而非解決方案。

讓我們具體分析一個中小型項目的人力和時間投入分布：在需求調研、系統設計、編碼開發、測試發布這幾個主要環節中，真正的編碼開發時間通常不會超過總投入的 40%。而在這 40% 的編碼工作量中，能夠通過低代碼平臺實現的部分可能僅占 20% 左右。更令人擔憂的是,當低代碼與傳統開發方式并存時，由于開發模式的割裂，反而可能導致團隊整體效率的下降。此外，還要考慮定制化的自由度受限、平臺綁定等因素帶來的額外成本。綜合來看，低代碼平臺所能帶來的實際效益提升相當有限。

對于這一論斷，我們不妨用兩個維度來驗證：其一，觀察當前市場上主流低代碼平臺所實現的應用類型，能夠支撐企業核心業務系統的案例鳳毛麟角；其二，建議企業在評估低代碼平臺時，結合實際項目進行全面的投入產出測算，而不是僅關注表面的開發效率提升。

低代碼+AI 的探索與困境

面對種種挑戰，低代碼平臺供應商開始將目光投向人工智能技術，試圖通過低代碼+AI的模式來突破現有瓶頸。然而，這種嘗試本質上仍未跳出傳統低代碼的思維框架，更像是一種技術層面的疊加，而非范式的革新。即便您能夠容忍前文所述的各種局限性，從人工智能發展的趨勢來看，當前這種低代碼+AI的融合模式仍存在方向性的偏差，很可能成為一次戰略性的誤判。

為什么會得出如此判斷？關鍵在于現有的低代碼平臺仍然過分關注“How to do”(如何實現)的層面，而未能很好地解決“What to do”(做什么)的問題。它仍然以可視化的表單、流程為基礎構建應用，要求開發者預先對應用架構有清晰的規劃：包括功能模塊劃分、頁面布局設計、頁面間跳轉關系、數據流轉路徑、存儲方案等等。這種開發模式與人工智能時代“自然交互”的理念存在根本性的沖突。

未來：AI驅動的應用開發新范式

在人工智能快速發展的今天，我們需要重新思考應用開發的范式。參考科幻作品中描繪的未來圖景，如《Her》中的Samantha、《鋼鐵俠》中的Jarvis，我們可以看到一個更具前瞻性的發展方向：以AI為核心的智能化應用開發模式。

未來的數字化建設將以數據中臺為基礎設施，以AI為核心引擎，輔以低代碼工具，形成一個有機統一的開發生態。在這種模式下，開發人員主要通過自然語言與AI系統進行需求溝通和迭代，低代碼平臺則退居二線，承擔界面交互和可視化呈現的輔助角色。

這種轉變將帶來應用開發模式的革命性變革：系統間的邊界將逐漸模糊，用戶不用關注信息在哪個系統中，用戶與系統的交互將更加自然和智能化。AI將根據用戶需求，動態調用和組織各種服務資源，為每個交互場景提供定制化的解決方案，形成一個個Session級的、完全為當前對話上下文定制的交互界面。

在這個新范式下，真正的效率提升不再局限于代碼層面的簡化，而是通過AI賦能實現對整個開發流程的智能化升級。這才是企業數字化轉型的正確打開方式。

當下的選擇

當然要實現上述愿景，還需要一定的技術突破和市場積累。如果您的企業對低碼有很強的需求，上述的問題都能接受的話。真心建議一定選擇沒有解析引擎的低代碼產品，沒有解析引擎意味著構建后生成的是程序員們都能看懂的原生代碼，不是廠商自己的DSL，這樣至少可以在可維護性、可定制化上有更多的保障，也在一定程度上可以避免廠商的技術棧綁定。

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