引言
2026 年被视为 AI 规模化落地的关键年份。从实验室走向生产线、从对话交互走向系统内核，AI 不再是概念炒作，而是重构软件研发、企业服务、数字化转型的核心生产力。低代码开发平台作为企业数字化落地的重要工具，在 2026 年迎来彻底变革：AI 全面注入低代码，从'可视化拖拽'迈向'意图驱动生成'。
长期以来，低代码行业面临两大争议：一是被技术开发者认为无法支撑企业级复杂场景；二是被业务人员抱怨门槛依然很高。随着大模型技术成熟、国产模型规模化商用、AI 工程化能力落地，这一切正在被改写。
该平台作为企业级低代码平台的代表，在 2026 年全面完成 AI 原生架构升级，深度对接主流国产大模型，推出 AI 快速建表、AI 推荐字段、AI 咨询助手、AI 创建流程四大核心能力，并配套完善的 AI 模型配置管理体系，真正实现'自然语言描述需求，平台自动生成应用'。
一、2026 AI 元年：低代码行业的拐点与困境
1.1 低代码十年：从兴起到瓶颈
低代码开发平台（Low-Code Development Platform，LCDP）的概念诞生已超过十年。凭借'降低开发门槛、缩短交付周期、减少技术依赖'的优势，迅速成为中小企业数字化转型的首选方案。
但行业发展到 2025 年底，低代码普遍陷入增长瓶颈与能力天花板：
- 能力同质化严重：绝大多数平台停留在'组件拖拽 + 表单配置 + 流程节点编排'的层面，功能高度相似。
- 复杂场景支撑不足：面对多系统集成、复杂业务规则等企业级场景，传统低代码要么无法实现，要么需要大量手写代码。
- 学习成本依然偏高：业务人员想要独立完成系统开发，仍需理解字段类型、数据关联等，技术门槛并未真正消除。
- 需求与实现存在断层：业务人员用自然语言描述需求，开发者需要翻译成配置项，沟通成本高。
这些问题，本质是传统低代码依旧停留在'工具层'，没有进入'智能层'。它只能辅助人'更快地配置'，却不能替人'理解需求、生成逻辑、优化结构'。
1.2 AI 元年带来的变革：从工具到智能体
2026 年，AI 大模型的能力边界全面拓宽：
- 语义理解更精准：能深度解析业务需求、识别实体关系；
- 生成能力更工程化：可直接输出标准化表单结构、字段规则；
- 行业知识更沉淀：经过政务、制造、医疗等多领域数据训练；
- 部署更轻量化：国产大模型 API 服务成熟稳定，适合企业级场景。
当 AI 具备理解、生成、决策、优化四大能力，低代码的底层逻辑被彻底颠覆：过去是人告诉平台做什么，现在是 AI 理解后直接生成可用系统。
这不是简单的'低代码+AI'，而是AI 原生低代码——AI 从附加功能，变成核心引擎。
1.3 低代码的 AI 战略：大模型优先，企业级落地
在 AI 与低代码融合的路线上，该平台制定了清晰的技术战略：
1. 以 AI 大模型为核心底座
- 1B 参数以上大模型，语义理解强、生成质量高；
- 依托国内大厂 API 服务，避免 GPU 硬件投入；
- 深度兼容主流国产大模型，延迟低、合规性强。
2. 暂不盲目推进小模型私有化
- 小于 1B 参数小模型精度不足，短期内无法达到商用标准；
- 将小模型作为长期技术储备，优先保障大模型落地效果。
3. 构建全链路 AI 能力体系
从需求输入→表单生成→字段补全→流程创建→问题咨询→模型管理，形成闭环 AI 能力。
