用低代码？请三思而后行
本文所述的低代码特指支持使用图形化界面进行应用开发的通用平台，不包含特定专业领域的低代码解决方案，如工作流引擎、BI工具等。
先说结论：站在技术发展的十字路口，我们需要清醒地认识到一个事实：当前主流的低代码模式正面临着根本性的挑战。在人工智能快速发展的背景下，传统低代码平台的局限性日益凸显。本文将从多个维度深入剖析这一问题，并斗胆说：当前的低代码的模式都是错误的，都将被扫进历史的垃圾桶。 AI+低代码的模式才是未来的发展方向。
低代码的初衷与现实
美好愿景
低代码平台的出现承载着两个核心期望：其一是通过可视化界面显著提升开发效率，减少代码编写工作量，加速应用交付周期；其二是降低技术门槛，使得具备基础IT知识的业务人员也能参与应用开发，从而降低企业的人力成本和培训投入。
残酷现实
然而，当我们深入观察低代码平台在实际应用中的表现时，这些美好愿景却显得过于理想化。低代码平台试图在开发效率与应用灵活性之间寻求平衡点，但这种平衡在企业级应用开发中往往难以实现。
低代码的根本性缺陷
设计架构的复杂性未被简化
低代码平台虽然简化了代码编写过程，却未能触及软件开发中最为核心的环节：系统架构设计。需求分析、技术架构、数据模型设计等关键决策仍然需要专业团队的深度参与。这些环节往往决定着项目的成败，而低代码平台在这些方面的助力却微乎其微。
数据治理的严峻挑战
在数据驱动的现代企业环境中，数据治理的重要性不言而喻。然而，特别是那些标榜”零代码”或”表单驱动”的平台，在数据管理与治理方面表现得尤为薄弱。用“低码开发一时爽，数据治理火葬场”来形容这种情况可谓贴切至极。随着应用规模的扩大，数据质量、一致性和可维护性等问题将变得愈发棘手。
功能受限与割裂性问题
低代码平台的功能局限性显而易见。尽管部分平台提供了扩展机制，但这反而引发了新的问题：当一个项目同时存在低代码实现和传统开发时，产品设计、开发实现、测试验证等环节都将面临割裂的工作模式，这种不一致性严重影响了团队协作效率和项目质量。
技术栈绑定困境
低代码平台的封闭性带来了严重的供应商绑定问题。目前行业尚未形成统一的标准和规范，不同平台间的迁移成本高昂。这种局面不仅影响了企业的技术选型自由度，还为未来的系统演进埋下了隐患。
总体拥有成本（TCO）居高不下
低代码平台的实际使用成本远超表面数字。除了平台授权费用外，还需考虑培训、技术支持、定制开发等持续性投入，这些支出往往被企业在选型时低估。
低代码的局限性
基于上述根本性问题的存在,当前低代码平台的实际应用场景被大大限制。从实践来看,低代码平台主要局限于构建简单的面向 ToC 的小型应用，或是用于产品原型验证(PoC)阶段。对于真正的企业级应用而言，贸然采用低代码平台可能会带来更多的挑战而非解决方案。
让我们具体分析一个中小型项目的人力和时间投入分布：在需求调研、系统设计、编码开发、测试发布这几个主要环节中，真正的编码开发时间通常不会超过总投入的 40%。而在这 40% 的编码工作量中，能够通过低代码平台实现的部分可能仅占 20% 左右。更令人担忧的是,当低代码与传统开发方式并存时，由于开发模式的割裂，反而可能导致团队整体效率的下降。此外，还要考虑定制化的自由度受限、平台绑定等因素带来的额外成本。综合来看，低代码平台所能带来的实际效益提升相当有限。
对于这一论断，我们不妨用两个维度来验证：其一，观察当前市场上主流低代码平台所实现的应用类型，能够支撑企业核心业务系统的案例凤毛麟角；其二，建议企业在评估低代码平台时，结合实际项目进行全面的投入产出测算，而不是仅关注表面的开发效率提升。
低代码+AI 的探索与困境
面对种种挑战，低代码平台供应商开始将目光投向人工智能技术，试图通过低代码+AI的模式来突破现有瓶颈。然而，这种尝试本质上仍未跳出传统低代码的思维框架，更像是一种技术层面的叠加，而非范式的革新。即便您能够容忍前文所述的各种局限性，从人工智能发展的趋势来看，当前这种低代码+AI的融合模式仍存在方向性的偏差，很可能成为一次战略性的误判。
为什么会得出如此判断？关键在于现有的低代码平台仍然过分关注“How to do”(如何实现)的层面，而未能很好地解决“What to do”(做什么)的问题。它仍然以可视化的表单、流程为基础构建应用，要求开发者预先对应用架构有清晰的规划：包括功能模块划分、页面布局设计、页面间跳转关系、数据流转路径、存储方案等等。这种开发模式与人工智能时代“自然交互”的理念存在根本性的冲突。
未来：AI驱动的应用开发新范式
在人工智能快速发展的今天，我们需要重新思考应用开发的范式。参考科幻作品中描绘的未来图景，如《Her》中的Samantha、《钢铁侠》中的Jarvis，我们可以看到一个更具前瞻性的发展方向：以AI为核心的智能化应用开发模式。
未来的数字化建设将以数据中台为基础设施，以AI为核心引擎，辅以低代码工具，形成一个有机统一的开发生态。在这种模式下，开发人员主要通过自然语言与AI系统进行需求沟通和迭代，低代码平台则退居二线，承担界面交互和可视化呈现的辅助角色。
这种转变将带来应用开发模式的革命性变革：系统间的边界将逐渐模糊，用户不用关注信息在哪个系统中，用户与系统的交互将更加自然和智能化。AI将根据用户需求，动态调用和组织各种服务资源，为每个交互场景提供定制化的解决方案，形成一个个Session级的、完全为当前对话上下文定制的交互界面。
在这个新范式下，真正的效率提升不再局限于代码层面的简化，而是通过AI赋能实现对整个开发流程的智能化升级。这才是企业数字化转型的正确打开方式。
当下的选择
当然要实现上述愿景，还需要一定的技术突破和市场积累。如果您的企业对低码有很强的需求，上述的问题都能接受的话。真心建议一定选择没有解析引擎的低代码产品，没有解析引擎意味着构建后生成的是程序员们都能看懂的原生代码，不是厂商自己的DSL，这样至少可以在可维护性、可定制化上有更多的保障，也在一定程度上可以避免厂商的技术栈绑定。
