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想象一下，用一杯咖啡的时间，你就能通过几句简单的对话，让系统自动生成一套完整的采购审批流程。2026年，这种开发方式并非空想，而是“AI+低代码”带给企业的生产力跃迁。

低代码，通过组件化解决了重复造轮子的体力活，让开发速度从月缩短到了周。AI，则为低代码平台装上了智能大脑，用智能化进一步支撑企业数字化敏捷落地。AI与低代码的深度融合，正在重塑企业的数字化底座。

接下来，我就带大家深入了解，AI与低代码结合后，如何帮助企业提升数字化效能，实现降本增效。

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AI与低代码的双向赋能

AI和低代码想要深度融合，发挥出最大效能，不能只是简单的功能叠加，而是要建立一种互为支撑的双向循环：

AI 赋能低代码：让开发更敏捷

AI 正在成为低代码平台的智能助手（Copilot），极大地降低了开发门槛，提升开发体验：

自然语言生成应用：开发者或者业务人员，只需通过自然语言描述需求，如“帮我创建一个包含姓名、部门和请假天数的请假申请表单”，AI 即可自动生成应用的雏形。

智能推荐与纠错：AI 实时分析开发意图，推荐最佳组件或工作流，并自动检测逻辑错误和性能瓶颈。

自动化测试：根据业务逻辑自动生成测试用例，大幅缩短交付周期。

低代码赋能 AI：让AI开发更亲民

低代码平台通过预置 AI 组件和 API 接口，让普通开发者也能轻松调用复杂的 AI 模型，例如，在客服应用中嵌入一个情感分析模型，或在审批流程中加入一个OCR票据识别功能，极大地缩短了AI从模型到商业价值的路径。

AI与低代码的深度融合，不仅赋能数字化建设更高效，更让赋予了数字化应用一个智能大脑。低代码+AI这一新开发范式，将帮助企业在数字化浪潮中占得先机，实现从业务数字化到数字业务化的飞跃。

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核心架构：执行骨架与智能大脑

以正远低代码平台为例，基于AI+低代码平台所构建的数字化底座，有以下两大部分：

执行骨架：由智能表单、专业流程、个性视图这三大引擎以及 iPaaS集成平台组成，负责业务逻辑的快速实现。

智能大脑：正远 AI 平台提供智能知识、智能开发、智能流程、智能填单、智能分析等助手，同时整合主流模型，为应用注入灵魂。

低代码平台携手 AI，共同赋能复杂业务场景数字化快速落地，让智能真正融入到企业数字化建设的方方面面。

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三、五大核心AI功能

1. 智能开发助理：极速搭建应用

内嵌于设计器中的 AI 助理，通过“对话+知识+模型+行动”的模式，覆盖应用全生命周期：

智能生成：通过指令（如“生成包含流水号、采购明细的申请单”）快速构建表单原型。

图文解析：上传原型图或需求文档，AI 自动将其转换为可用的系统界面。

智能代码：开发者描述逻辑（如“合计金额超 1 万报错”），AI 即可生成规范的 JavaScript 代码，并提供分析、优化及查错功能。

2. 智能填单助理：重塑录入体验

利用 AI 的图像识别能力，大幅减少人工录入工作量。

文档提取：上传合同文件，AI 自动提取签约日期、金额等要素并回填字段。

工业识别：质检员拍摄量具读数照片，AI 自动识别数据并存入系统。

低成本改造：工业摄像头拍摄非智能电子秤表盘，识别结果回传 MOM 系统，实现旧设备的智能化升级。

3. 智能流程助理：决策与执行的伴侣

集成在流程引擎中的 AI，既服务于开发者，也服务于终端用户：

智能发起：用户通过对话描述需求（如“帮我按上次数据发起出差申请”），AI 自动填单定位。

审批建议：基于历史数据和市场趋势（如采购物料单价分析），AI 为审批人提供定标建议和比价分析。

任务统计：管理者通过口语化提问（如“统计上月处理流程最慢的人”）实时获取分析结果。

4. 智能知识助手：企业内部的万事通

基于私域知识库，为员工提供精准的问答服务：

制度查询：询问住宿标准，AI 给出回答并附带源文件引用。

设备维修：遇到车床漏油，AI 检索历史工单和手册，提供结构化排查步骤。

智能分析助理：自然语言生成报表

无需学习复杂的数据工具，通过自然语言即可完成洞察：

自动图表：输入“用柱状图输出最近 5 周问题趋势”，AI 自动匹配数据源并生成可视化图表。

深度洞察：发现数据背后的模式，例如分析不同季度输液器的用量趋势，并提供分析建议。

数字化转型的本质是业务的敏捷化和智能化。那些能够率先掌握“低代码+AI”这一新范式的企业，无疑将在未来的数字化竞争中占据先机，真正释放数字生产力的价值。

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