当前，低代码赛道的核心价值聚焦于两大维度——开发效率提升与技术门槛下沉，而人工智能技术的渗透使这两大特性实现跨越式升级。
通过集成深度智能模型（如DeepSeek），低代码平台可借助智能代理（Agent）、协同编程助手（Copilot）等能力，为企业提供更高效的智能化应用构建方案。
AI与低代码并非替代关系，而是形成双向赋能的技术生态。
例如，字节跳动的智能开发平台通过融合低代码功能优化业务流程，阿里巴巴的宜搭则全面嵌入AI模块实现场景化智能应用。随着大模型推动企业数智化进程加速，低代码的市场边界将持续拓展，成为企业数字化转型的“技术杠杆”。
二、定位分化：AI编程与低代码的受众边界关于AI编码技术是否会取代低代码的争议，需明确两者的服务对象差异：
AI编程：面向专业开发者，通过代码生成工具辅助功能模块开发；
低代码平台：服务于业务人员、IT运维者及管理者，通过可视化界面实现系统快速搭建。
尽管AI编码在特定场景下可生成代码片段，但企业级复杂系统（如供应链管理、多端协同）仍需人工设计业务流程与逻辑架构。因此，低代码平台凭借其流程可视化与业务适配性，在ToB领域仍具备不可替代性。
三、生态枢纽：低代码在数智化转型中的核心角色企业智能化转型依赖三类应用形态协同：
传统专业软件（如ERP、MES）维持核心业务运转；
AI增强型应用，融合基座大模型与企业私有知识库；
原生智能体应用，实现自主决策与交互。
低代码平台的核心价值在于技术中台化——通过统一界面整合传统系统改造、混合应用升级与智能体开发，降低跨系统协作成本。以某头部电力企业为例，其基于低代码平台重构巡检系统，将AI图像识别模块与原有工单流程无缝对接，开发周期缩短60%。
四、实践突破：技术落地的工程化路径企业AI落地需跨越“最后一公里”难题，即从模型训练到业务集成的工程化闭环。某领先低代码厂商（如案例中的金现代）通过以下路径提供解决方案：
智能生成引擎：基于行业微调模型，自动生成表单、数据模型及代码片段；
实时逻辑检测：在组件配置时推荐最佳实践，规避逻辑冲突；
AI能力组件化：封装OCR、智能问答等能力，支持“拖拽式”场景构建。
此类平台通过业务适配层设计，将技术复杂度封装为可配置模块，使企业聚焦于需求实现而非底层技术细节。
五、竞争壁垒：低代码厂商的护城河构建在AI融合趋势下，头部厂商的核心优势体现于三大维度：
行业经验沉淀：20年服务能源、军工等领域的Know-How积累，确保技术方案与业务痛点精准匹配；
全栈技术整合：从低代码底座到AI组件生态的闭环能力，支撑快速交付与持续迭代；
客户价值导向：以“可用性”为第一原则，通过口碑驱动产品优化，形成技术、场景、用户的良性循环。
无论是AI还是低代码，最终需回归企业服务的本质——降本、增效、创收。未来，具备“AI+低代码”双引擎的平台，将成为企业数智化转型的核心基础设施，而技术厂商需持续深化行业理解，在工具效率与业务价值之间找到平衡点。
