一、低代码的定义

 

在企业管理中，信息收集、团队协作、数据分析等需求是常见的核心需求。

通过表单实现信息收集，流程助力团队协作，报表图表用于数据分析，权限分配保障信息安全，消息提醒促进信息传递，这些功能能够满足企业的多样化需求。低代码开发正是基于这些共性，通过灵活的组合搭配，能够快速搭建出符合企业个性化需求的管理应用。

 

二、低代码的发展历程

在市场、疫情、资本等多重因素的共同驱动下，中国的无代码市场发展进入了加速期。

与之相比，美国的无代码发展相对成熟，已经涌现出诸如 Outsystems 这样的独角兽企业，以及 Salesforce 等软件行业巨头纷纷建立低代码开发生态。中国的无代码起步较晚，但凭借庞大的市场需求体量，随着近两年市场参与者的不断增加，无代码开发平台的生态体系逐渐完善，发展速度正在加快。

1980 年，IBM 的快速应用程序开发 RAD 投入使用，这是一组简单的程序，允许用户以可视化方式装配桌面应用程序，它被称为“低代码”的早期雏形。

2000 年，可视化编程语言（VPL）出现。

2010 年，麻省理工将这一概念应用于儿童编程领域，推出了风靡全球的 Scratch。

 

2014 年，研究机构 Forrester Research 正式提出了“低代码 / 零代码”的概念。

2015 年，微软、谷歌等科技巨头纷纷入局低代码领域。

2015 - 2018 年期间，国内低代码厂商开始崭露头角，国内独立的低代码平台也相继发布。

2018 年，西门子收购 Mendix，OutSystems 获得融资，低代码在海外迅速走红。同年，互联网巨头阿里、腾讯、百度也纷纷入局，Gartner 提出了 aPaaS 和 iPaaS 的概念。

2019 年起，低代码成为我国 ICT 产业中最明显的增量市场。

2021 年，钉钉 6.0 发布会再次引燃了低代码市场。

2023 年，微软发布 Power Platform Copilot，织信、炎黄盈动等平台上线 AI + 低代码集成能力，引领了 AI 生成式低代码应用开发的新时代。

2025 年，低代码技术仍在持续演进，不断拓展其应用场景和功能边界，为企业的数字化转型提供更强大的支持。

 

三、低代码开发方式对比

（一）传统开发与低代码开发

 

（二）命令式编程与描述式编程

使用传统的命令式编程语言开发企业应用程序，过程极其复杂，需要开发者使用精确的指令来控制计算机执行的每一步操作。而采用描述式编程模型时，开发者只需向计算机描述想要的结果，计算机会根据需求自动完成编程，生成所需的应用程序。

 

（三）低代码与无代码的特点

低代码和无代码的主要目的都是作为传统应用程序开发的替代方法，旨在方便企业中的平民开发者（即组织中不一定具备技术或编程专业知识的员工）构建新的应用。不过，低代码和无代码也存在一些不同之处，例如：

 

四、低代码平台的分类

低代码平台主要分为两类：业务型低代码和开发型低代码。

 

五、低代码厂商发展路径

低代码赛道的竞争日益多元化，厂商类型涵盖了原生低代码厂商、SaaS 类厂商、传统软件厂商、中台类厂商以及云厂商等。在日渐激烈的竞争环境中，不同类型的厂商由于原始基因不同，其发展路径也各不相同，它们基于自身的优势和特点，在低代码赛道上展现出差异化的竞争能力。

 

总结：

1、产品功能越强大，对代码的要求就越高，相应地，学习成本也越高。

2、而操作简单的平台，不需要使用代码，功能则相对单一，学习成本较低。

3、低代码平台的本质目的是提升研发效能，平台功能的强大与否并不是唯一的衡量标准，选择平台时需要针对各产品的具体场景和用途进行适配，以达到最佳效果。

六、低代码能力度量模型

（一）业务场景

低代码覆盖的业务场景越多，其能力就越强。

 

传统应用主要集中在企业内部的常规管理等方面，而创新企业应用则涵盖了更多新兴的业务领域。

 

 

B 端应用目前仍处于早期发展阶段，但制造业由于产业链较长、上下游关系复杂，且较早开始应用系统软件，其应用场景更为丰富。

行业应用成熟度模型主要从低代码应用渗透率和应用丰富度两个维度进行考量。渗透率主要考量低代码在不同行业的应用广泛性和接纳度，应用丰富度则主要考量低代码在不同行业的应用多样化程度。

 

制造业在众多行业中，应用场景最为丰富，因为其产业链较长，上下游关系复杂，且较早开始应用系统软件。

汽车和零售行业涉及订单管理、供应链管理等场景，其应用场景也较为丰富，发展紧随制造业之后。

金融和新科技的某些特定场景，如企业业务管理、营销、在线程序等，灵活性较强，与核心系统紧密度不高，通常会选择低代码作为轻量级应用。

政务、教育、医疗等行业体系较为复杂，数字化转型进程相对较缓，对于软件应用的前瞻性要求不高，因此整体渗透速度较慢。

（二）用户群体

平台覆盖的用户群体越大，低代码能力就越强。

按用户专业程度划分，根据需要搭建的应用类型来看，普通的信息采集、展示功能，运营人员应能够徒手搭建（不管是哪个低代码平台产品）。

 

不同的用户类型，使用低代码有不同的需求，不能要求运营人员去编写代码来编排复杂的业务应用，例如进行高开写代码自定义组件等；不同的业务、不同的需求类型，应交给合适的角色去完成。

复杂业务逻辑型应用，必然涉及后端逻辑。而目前的低代码平台现状均为“前端友好”型，后端稍复杂的逻辑实现只能通过调用第三方 API 来完成，因此从项目、应用的视角来看，编码是必不可少的。

 

Forrester 认为国内低代码厂商的多样性强，可划分为 9 个大类，包括：数字流程自动化（BPM）、公有云、面向专业开发者的低代码开发平台、面向业务开发者的低代码开发平台、AI/机器学习、BI、协作管理、流程自动化机器人（RPA）、数字化运营平台。

 

低代码并不是一个用来吸引业务用户的用语，业务人员见到“代码”两个字就可能会望而却步，再低的代码门槛对他们来说也可能难以接受。

如果业务人员写不了 100 行代码的话，那么 10 行代码同样也可能写不了。

所以，像一些产品不会将自己的“低代码平台”直接命名为“XX 低代码”，而是为了面向“非技术人员”，采用了如织信、维格表、飞书多维表格、宜搭、微搭等更具亲和力的名称。

（三）能力完整性

技术表达力的完备程度越高，低代码能力就越强（具有与源码开发等同的技术表达力）。

以 Web App 为例，能力完整性要求低代码平台能够表达 UI（含交互效果）、前端业务逻辑、接口调用、甚至后端业务逻辑、数据模型等，能够替代源码开发。

 

例如百度·爱速搭，在后台能够直接定义组件的字体、尺寸、主题色等，如果还不满足，还提供代码自定义功能。

（四）原料包容性

低代码平台对不同输入的接受能力越广，其能力就越强。对于长期迭代的业务而言，日常使用最频繁的一定是业务组件，而不是通用的公共组件。在这种情况下，如何录入定制组件、如何支持定制组件与标准组件混用是值得深入探索的方向。

 

源码开发的一大优势在于能够最大限度地复用现有代码，无论是公共组件 / 业务组件、第三方模块，甚至非标准模块，都可以随时通过封装引入，甚至源码拷贝的方式来复用。

而低代码平台则不同，对于组件、模块大都有明确的准入规则，只有符合标准的“原料”才能进入到池子中，供平台用户复用。

按组件的通用程度分为公共组件与业务组件，平台通常只收录通用的公共组件，这种做法极大地简化了组件版本管理，但对于长期持续迭代的业务并不适用，因为无法复用现成的代码，导致低代码模式下的开发效率远低于高度复用的源码开发。

（五）产物丰富度

低代码平台输出的产物形态越丰富，其能力就越强。输出产物可分为 3 类：“最终产物”“中间产物”“初级产物”。最终产物的完成度最高，但可复用程度最低，初级产物则与之相反。多种形态的输出产物意味着强大的可复用性和灵活的集成方式，例如：

低代码开发与源码开发混合使用，允许平滑过渡；基于低代码平台产出的半成品进行二次开发，可以减轻一部分工作量。

 

初级产物方面，多种形态的输出产物意味着强大的可复用性和灵活的集成方式。例如：

1、Atoms（原子）：最细粒度的组件，如 Button（按钮）、Input（输入框）等。

2、Molecules（分子）：由一组原子组成，例如标签、Input 和按钮构成一个表单元素。它们是 Design System（设计系统）的基础。

3、Organisms（器官）：也就是系统中的区块，由各个分子组成的更为复杂的组件。

4、Templates（模板）：它们是由一组“Organisms”组合而成的最终结构，它约定了页面中的实际布局。

5、Pages（页面）：由以上元素构成的呈现页面。

（六）链路覆盖度

低代码对完整生产链路的覆盖度越高，其能力就越强。

 

不同业务环境中，具体的生产链路可能不尽相同，但都需要明确低代码平台的链路覆盖范围，不断优化覆盖范围内的环节，同时尽可能降低与范围外各个环节的协作成本。具体而言：

并入：对必要流程提供尽可能完善的支持，避免将低代码平台与生产链路上下游的接缝暴露给用户，由人工来填补。

连通：例如，一个表达力很有限的低代码平台可能需要与源码开发模式配合使用，此时可以考虑与源码开发中的代码仓库联动，将产物一键上传至代码库，或者反过来将低代码能力嵌入到 IDE（集成开发环境）中，辅助源码开发。

（七）协作效率

不同角色在低代码下的协作效率越高，低代码能力就越强。与源码开发不同，低代码开发作为一种新的研发模式，在协作效率方面有很大的提升空间。具体表现如下：

 

产品经理：可通过低代码平台产出高保真原型，交由研发人员进一步开发，甚至能够自行快速调整文案、图片素材等。

UED（用户界面 / 用户体验设计）：设计工具对接低代码平台，无需人工标注、走查效果。Design2Code（设计稿转代码）是解决 UED 与研发人员协作效率问题的另一种思路。

相比之下，如织信Informat通过AI深度学习和计算机视觉等技术来分析和理解业务原型稿中的元素，帮助低代码开发者将设计稿快速转换成页面。

 

（八）智能程度

低代码平台的智能程度越高，其能力就越强。如果程序能够自动做出（开发者也认为正确的）决定，那么它就是智能的。因为智能的基础是数据，基于大数据集分析得出的规律是程序决策的重要依据。而源码开发由于其灵活性，并不能提供细致的有效输入。低代码平台限制了人工编码的灵活性，提供了一种配置化的程序表达方式，产生的配置数据能够作为推荐算法的输入，进而帮助人工决策：

 

让部分生产环节从人工决策走向自动化的数据驱动决策，低代码平台在这样的智能化进程中起着不可替代的作用。

七、结语

随着数字化转型的不断深入，低代码开发平台已经成为企业快速响应市场变化、提升研发效能的重要工具。从 IBM 的快速应用程序开发 RAD 到微软 Power Platform Copilot 的 AI 生成式低代码应用开发，低代码技术经历了从概念到实践的演变，不断推动着软件开发的边界拓展。

低代码平台以其易用性和灵活性，降低了编程的门槛，使得非技术人员也能参与到应用的构建中来。它通过业务型和开发型两大类平台，满足了不同场景下的需求，无论是简单的信息收集还是复杂的业务逻辑处理，都能在低代码的框架下找到合适的解决方案。

低代码的能力度量模型涵盖了业务场景、用户群体、能力完整性、原料包容性、产物丰富度、链路覆盖度、协作效率以及智能程度等多个维度，这些维度共同定义了一个低代码平台的成熟度和适用性。

展望未来，随着人工智能技术的不断进步，低代码平台的智能化水平将进一步提升，从而实现更高效的自动化决策和更广泛的业务场景覆盖。同时，随着更多行业和领域的数字化转型加速推进，低代码平台的应用也将更加广泛，成为推动企业创新和增长的关键力量。

​在这个快速变化的时代，低代码开发平台无疑为企业提供了一种更加灵活、高效的软件开发方式，它将继续引领软件开发的新趋势，帮助企业在数字化浪潮中乘风破浪，实现可持续发展。