浅谈低代码技术对AI领域的发展价值

IT行业里的概念层出不穷，其中“AI”和”低代码”都是当下炙手可热的概念，AI+低代码会擦出怎样的火花？是会给低代码/无代码行业带来一场颠覆性的革命还是昙花一现呢？

让我们先来回顾一下软件行业和低代码行业的发展历程。                       

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软件行业发展史

五十年前软件危机发生之际 ，正值计算机技术起步阶段，如操作系统、数据库、互联网底层协议等软件的基础设施正在建立，软件正在从简单走向复杂。人们发现一旦软件开发失控，就如同陷入焦油坑，无论投入多大的人力物力都难以改变，软件开发成本和时间被无限放大并且质量也难以保证。

随着互联网的兴起，软件已经开始触及生活的方方面面，人们对于信息化的需求开始爆发，软件正在定义一切。

20世纪50年代

独立编程服务阶段：在这个阶段，计算机刚刚问世，软件开发主要集中在为大客户提供定制化的编程服务。编程人员使用汇编语言和高级编程语言编写针对特定需求的软件。

20世纪60年代至70年代

软件产品阶段：随着计算机技术的普及，出现了针对特定领域的软件产品，如财务软件、人力资源管理系统等。这一阶段，软件公司开始研发通用软件产品，满足不同客户的需求。

20世纪80年代至90年代

企业级解决方案阶段：在这个阶段，软件公司开始提供全方位的企业级解决方案，包括硬件、软件和服务。企业开始关注软件的集成和协同工作，以提高业务效率。

20世纪90年代至21世纪初

面向大众的成套软件阶段：互联网的兴起，推动了软件的普及和大众化。在这个阶段，许多面向个人和小型企业的成套软件涌现出来，如办公软件、客户关系管理软件等。

21世纪初至今

企业云化阶段：随着云计算技术的兴起，企业开始将业务迁移到云端，软件市场逐渐向云化转变。企业可以通过云计算灵活部署和管理软件，降低IT成本，提高业务效率。

低代码和无代码阶段：为了解决软件开发过程中的复杂性和提高开发效率，低代码和无代码平台应运而生。这些平台允许用户通过图形化界面和少量的编码，快速创建和管理软件应用。

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低代码发展史

低代码的概念在业界的确定过程可以追溯到2014年，当时IT咨询公司Forrester首次提出了这一概念。然而，直到2019年，另一个著名的IT咨询公司Gartner对低代码开发进行了更加详尽的定义，引起了广泛的关注和讨论。

根据Gartner的定义，低代码开发平台（LCAP）是一种支持快速应用程序开发的平台，它利用实现应用陈述性、高级编程抽象的方法（如基于模型驱动和元数据编程语言），提供一站式的部署、执行和管理功能。与传统的应用平台不同，低代码开发平台支持用户界面、业务逻辑和数据服务的开发，但可能以牺牲跨平台的可移植性和应用的开放性为代价来提升开发效率。

从这个定义可以看出，低代码的核心价值在于实现业务应用的快速交付，通过利用平台工具在更高的抽象层次上加快软件开发的速度。Gartner并没有限定低代码的具体实现方式，减少代码录入和采用配置化策略的可视化拖拉拽只是其中一种实现方式。

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AI+低代码

低代码开发的发展趋势中，人工智能（AI）起到了重要的推动作用。AI的引入为低代码开发带来了新的机遇和挑战。例如，OpenAI公司发布的基于人工智能技术的自然语言处理工具ChatGPT和GitHub Copilot等工具，通过理解和学习人类语言，能够生成代码、提供建议和推荐，极大地提高了低代码开发的效率和智能化程度。

随着越来越多的企业意识到低代码技术的重要性，各大科技巨头如微软、谷歌、阿里、腾讯等纷纷加入低代码领域，推出各自的低代码平台。低代码技术行业应用愈发广泛，逐渐渗透到各个行业，如金融、制造、医疗、教育等。越来越多的企业开始采用低代码平台来加速应用程序的开发和迭代，提高业务效率。

伴随着低代码平台在功能和技术创新上的不断取得突破，如AI、大数据、物联网等技术的融入，使得低代码平台能够更好地满足复杂业务场景的需求。

在AI领域 低代码技术的业务价值愈发明显

1.加速AI应用开发：低代码平台可以简化AI应用的开发流程，提高开发效率。通过低代码平台，开发者可以快速搭建和调整AI模型，降低AI应用的开发成本和时间。

2.拓宽AI应用场景：低代码平台使得非专业技术人员也能轻松开发AI应用，降低了AI技术应用的门槛。这有助于AI技术在各行各业的推广和应用，拓宽AI领域的市场空间。

3.促进创新与合作：低代码平台有助于企业内部以及企业之间开展AI技术研究和应用创新，加速AI技术的迭代和升级。同时，低代码平台可以促进各行业与AI领域的合作，实现跨界融合和共同发展。

4.提高AI应用质量：低代码平台提供了丰富的组件和工具，可以帮助开发者更轻松地构建高性能、稳定的AI应用。这将有助于提高AI应用的质量，提升用户体验。

5.数据整合与分析：低代码平台可以方便地整合各类数据源，为AI应用提供丰富的数据支持。这有助于AI模型训练得更准确、更智能，从而提高AI应用的价值。

6.支持个性化定制：低代码平台允许开发者根据具体需求定制AI应用的界面、功能等，使得AI应用更贴近用户需求，提高用户满意度和忠诚度。

7.规模化应用与推广：低代码平台有助于实现AI应用的规模化开发和推广，解决AI技术应用过程中的痛点和难点，推动AI技术在各领域的广泛应用。

8.培养AI人才：低代码平台可以降低AI技术学习的门槛，帮助更多人掌握AI技能。这有助于培养更多的AI人才，推动AI领域的发展。

通过加速AI应用开发、拓宽AI应用场景、促进创新与合作、提高AI应用质量、支持个性化定制、规模化应用与推广以及培养AI人才等方面，低代码平台为AI领域的发展提供了有力支持。

AI+低代码未来的突破点

1.自动化代码生成：AI可以根据用户的需求和设计，辅助低代码平台自动生成相应的代码，这可以进一步提高开发效率，减少手动编码的工作量，同时保持灵活和可定制性。

2.智能应用推荐和建议：AI可以根据用户的需求目标和行为，及分析应用程序的功能，推荐适合的组件和功能模块，帮助开发人员更好地构建应用程序。

3.自动化测试和调试：AI可以在低代码开发过程中提供自动化的测试和调试功能。通过分析代码和应用程序的行为，帮助检测和修复潜在的错误和问题，提高应用程序的质量和稳定性。

4.数据驱动的应用程序优化：AI可以识别出应用程序的瓶颈和改进点，提供性能优化和用户体验改进的建议，帮助开发人员更好地优化应用程序。

5.智能决策支持：AI通过分析业务规则和数据，帮助开发人员做出更准确的决策，例如在应用程序中引入特定的功能或流程。

这些突破将进一步提高低代码开发的效率和质量，使更多人能够参与应用程序的开发过程，并加速应用程序的创新和迭代。

“查理·芒格有个经典的思维模型叫做10-10-10原则。讲的是在决策时思考三个问题，即：这个决策在10分钟后会产生什么影响？10个月后、10年后呢？在我看来，低代码的价值短期被高估，长期被低估。”

从这句话来看，低代码长期发展的潜力是巨大的！

我们来看一组数据：

2021年，Gartner发布的《2021年中国ICT技术成熟度曲线报告》，首次将低代码应用开发平台（LACP）纳入为新兴技术热点。

Gartner的报告研究常规覆盖20多项新型技术和实践，也就是说在过去几十年中低代码并未能够真正拿出台面；而今天居然以新赛道的方式出现，这无疑反应出该技术在全球的崛起与未来增长的潜力。

把视野放到国内，从行业规模看，2022年研究数据表明中国低代码厂商的体量已经从2021年的120家增长到了200家。

从市场份额角度出发，今年低代码规模达到28.5亿，未来五年复合增长率为49.5%，明年可达42.6亿，2025年预计达到142.2亿。

未来将会有更多企业使用低代码开发应用。企业从独立研发APP开始向数字化平台转变，并且将大企业数字化应用作为基础设施。大量平台的出现，会加速企业核心业务的系统开发。进一步说，低代码能够支撑起高复杂度，高技术、超大规模的应用开发。

最终将整个链路覆盖到以客户管理、运营流程、生产、配送为代表的核心业务部分，这种结构性的变化还会持续细分。

AI和低代码技术的不断发展将推动整个行业的创新和变革。总之，未来已变，拥抱变化！