2024年度中国低代码平台市场现状与发展趋势研究报告

务系统建设迈向新阶段2024研究报告目 录研究背景 8第一章数字化转型过程中企业关键业务系统开发凸显新挑战 10数字经济浪潮下，数字化转型已成为企业高质量发展的必由之路 10数字化转型进入新阶段，企业关键业务系统开发面临新挑战 11应用开发运维效率低，难以迅速响应转型需求 12信息协同程度不足，孤岛现象严重 14数据治理体系缺失，数据驱动应用创新受制约 16支撑管控体系不完善，难以最大化资产价值利用 17自主掌控力度不足，核心技术创新受限，全栈生态体系建设受阻 19第二章低代码平台引领企业关键业务系统建设迈向新阶段 20用户对开发平台提出新需求，低代码平台应运而生 2023低代码平台作为数字基座，支撑关键业务系统开发，助力数字化转型24专业编码与低码融合，支撑复杂业务场景高效落地，赋能企业业务拓展 24数据驱动的开发模式，保障数据处理和应用，促进企业数据价值化 26组件化的资产治理能力，促进企业资产广泛复用 28数字化的企业流程中心，赋能企业流程治理体系建设 29全场景的应用连接中心，形成面向服务和数据的集成治理体系 31一体化研发到交付的全过程管控，推动企业决策部署和业务创新 32一站式应用治理中心，提升业务应用的治理效能 33自主掌控的全栈开发平台，实现技术创新和生态适配 34第三章中国低代码平台市场竞争日趋白热化 361.2019—2028年中国低代码市场规模 36低代码开发平台厂商全景图谱 37低代码市场厂商技术－市场能力象限图 38中国低代码开发平台重点厂商 40普元信息 404.2用友 424.3金蝶 444.4致远互联 454.5浪潮 47第四章低代码平台带动多行业数字化转型新态势 501.金融 502.政务 533.制造 554.消费品与零售 585.教育 61第五章低代码平台在AI时代发展态势研判 65低代码平台与AI结合，保障企业关键业务系统可靠落地 65AI重塑编码流程体系，打造智能开发新纪元 65AI编码尚不成熟，仍面临诸多挑战 66困境破局：AI+低代码模型+人工调整，打造高效生产级应用新范式 67低代码平台与AI结合，开启智能化应用新篇章 68基于已有资产的模型应用，加速企业多元化拓展 68基于业务场景的模型生成，驱动产业生态变革 69人性化AI助手与智能体，重塑现代生活与生产新格局 70附录相关定义及研究方法 721、相关定义 72产品定义 72区域定义 73城市定义 73行业定义 742、研究方法 77调查方法 77分析方法 78研究背景当前，世界正在经历前所未有之大变局，新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，全球产业分工和转移呈现新趋势，经济竞争成为国际竞争主战场。随着我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，大力发展数字经济，强化数字技术创新应用，全面推进数字化转型成为塑造国家竞争新优势的重要支撑。党的二十大报告强调：“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》提出“推动数字技术和实体经济深度融合，在农业、工业、在当前的国家政策引导，创新技术驱动，国际形势牵引之下，抢抓数字技术变革机遇，充分释放数字化发展的放大、叠加、倍增效应，已成为抢占新一轮发展制高点，把握时代主动权的战略选择。在全球数字经济浪潮中，加快推进数字化转型，坚决打好数字关键核心技术攻坚战是推动数字经济高质量发展的必然要求。工信部印发《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》明确提出：“开展工业技术软件化过程的理论和技术研究，突破知识工程、低代码化等生产体系和生产关系优化的关键核心技术”“加强共性技术研发，建设基本求解算法库、组件库、通用模型库，推动基础资源开放共享”。低代码作为生产体系和生产关系优化的关键核心技术，通过提供可视化、模式化的开发环境，自动化的代码生成和“拖拉拽”的开发方式，大幅的降低了数字化技术的学习成本和使用门槛，提升了开发流程的灵活性和响应速度。关键业务系统是指那些对企业运营至关重要、不可或缺，并且对企业的生存和发展具有决定性影响的信息系统，如果关键业务系统出现故障或安全问题，不仅会造成业务中断、敏感数据丢失或泄露，更会直接导致企业遭受重大经济损失，对公司的声誉造成重大的负面影响，甚至引起相应法律纠纷，导致企业面临法律诉讼等合规性风险。加强企业关键业务系统建设不仅对于保障企业持续、稳定、健康、合规运营至关重要，更是推动企业技术创新优化、实现业务增长和保持竞争力的重要驱动力。低代码平台凭借其可视化的代码管理与协同开发、敏捷的开发和部署能力、灵活的集成和全面的兼容能力，帮助企业实现从开发到应用的全生命周期管理，加速企业关键业务系统的开发和部署，缩短了从概念验证到系统上线的进程，确保了业务系统对需求的精准实现，促进了业务流程和技术体系的深度融合，满足了企业在关键业务系统开发、业务优化及流程结构调整、安全风险管控等多方面、多层次的需求。低代码平台加速了企业在数字经济时代下的转型与创新进程，推动了企业的资源配置效率优化和生产关系变革，不仅为企业数字化转型带来了质量变革、效率变革、动力变革，更成为带动新质生产力飞跃的重要技术支撑和关键动力引擎。本报告从企业数字化转型研究出发，通过理论分析与实践调研，论证了低代码开发平台在推动企业关键业务系统开发建设、赋能企业（CCWResearch）通过企业调研、理论研究、市场分析等研究方法，对当前低代码行业上下游产业生态展开全面调研，在遵循客观、公正、科学的原则下，编制低代码厂商综合能力评估指标体系、制作评估分析模型，绘制低全球代码厂商全景图、低代码市场厂商技术－市场能力象限图等研究图谱。此外，本报告汇编了来自金融、制造、政务、教育、消费与零售等行业的应用案例实践，以期为推动低代码产业发展，助力企业构建关键业务系统高效开发体系，加快企业数字化转型进程，实现高质量发展提供参考和支撑。第一章 数字化转型过程中企业关键业务系统开发凸显新挑战量发展的必由之路数字经济作为一种全新的经济形态，已经成为重组全球要素资源，重塑全球经济发展方式和社会结构，改变全球竞争格局的关键力量，推进千行百业数字化转型，促进数字经济与实体经济深度融合已成大势所趋。企业作为数字化转型中的重要实施主体，实现数字化转型已成为企业转型升级、提质增效、实现高质量发展的必由之路。从政策牵引来看，数字经济、数字技术已成为新一轮科技革命和产业变革的先机，大力推动企业数字化转型发展，已成为国家重要的顶层规划和战略部署。国家和地方陆续出台《“十四五”数字经济发展规划》《中共中央国务院关于促进民营经济发展壮大的意见》等政策文件，为加速行业数字化转型、壮大数字经济提供了政策指导和根本遵循。从市场驱动来看，国家互联网信息办公室近日发布的《数字中国发展报告（2023年55场规模为企业数字化转型提供了广阔的发展空间和巨大的增长潜力。越来越多的企业开始健全数字化流程，用数字化工具对数据流、业务流、管理流、资金流等进行管理，致力于以数据驱动业务发展，重构企业管理流程，拓展多元商业，实现数字化转型。图表12019-2024E中国数字经济市场规模及GDP规模从技术驱动来看，随着云计算、大数据、区块链、人工智能等新一代信息技术与传统产业深入融合，推动了企业在材料、设备、人员、技术等生产资源的泛在连接、柔性配置和上下游协同，全面打通了企业在生产、分配、流通、消费各关键环节的数字化连接，实现了跨部门、跨企业、跨行业的资源优化配置，提高了企业的生产效率，运营效率，盈利能力，实现了产业价值链突破，为企业发展注入了新动能。从企业发展来看，企业数字化转型的过程是一个新一代信息技术与传统的技术及生产开发模式融合，实现管理模式、业务模式、商业模式创新和重塑的过程，涵盖了数字化技术、数字化管理、数字化治理、数字化资产以及数字自主化等多层面的转型与变革。企业实现数字化转型已经成为提升管理效能、实现企业管理和经营目标的重要抓手，可以有效提升企业全链路运营效率，不仅能在常规经营层面助力企业降本、增效、提质，更能推进企业针对关键环节做好技术攻关，提升自主掌控力，构建安全可控，自主高效的产业生态。发面临新挑战向“新”而行，以“质”致远。数字化转型的新浪潮已奔涌而来，企业必须紧抓这一轮科技革命和产业变革的先机，不断增强企业转型能力，着力提升转型水平。在企业数字化转型进程中要持续注重关键业务系统的开发建设。企业关键业务系统是指那些对企业运营至关重要、不可或缺，并且对企业的生存和发展具有决定性影响的信息系统。MESQMS质量控制管理系统等；在银行中包含存贷款等模块的核心业务系统、清分清算系统等都是关键业务系统；生产综合管理系统、安全审计系统则是电力企业的关键业务系统。关键业务系统在企业的生产、运营中扮演着至关重要的角色，如果关键业务系统出现故障或安全问题，不仅会造成业务中断、敏感数据丢失或泄露，更会直接导致企业遭受重大经济损失，对公司的声誉造成重大的负面影响，甚至引起相应法律纠纷，导致企业面临法律诉讼等合规性风险。加强企业关键业务系统建设不仅对于保障企业持续、稳定、健康、合规运营至关重要，更是推动企业技术创新优化、实现业务增长和保持竞争力的重要驱动力。但是随着全球企业数字化转型进入新阶段，关键业务系统的开发建设面临孤岛困境、治理失范、流程繁杂以及安全风险等新难题，关键业务系统的开发面临多重困境，同时，这些困境又反作用于数字化转型进程，导致企业的业务系统无法满足转型的需要，出现投资回报不佳、使用体验差、实施周期长等问题。此外，也要注意到企业数字化转型是一个长期且系统性的工程，在实际转型过程中机遇与挑战并存，受限于科技水平、思维认知、资金支持等多种因素，我国整体的企业数字化转型仍处于探索发展期，面临诸多挑战。未来，企业仍需要不断提升转型质量，推动企业数字化转型向更深、更远扎实推进。其中在应用开发层面，企业在数字化转型中经常在技术创新、团队管理、开发和运维过程、流程运营等方面存在效率低的难题，无法满足企业对低成本、轻量化、快速部署的转型要求。开发周期在传统的专业编码开发模式中，要求参与开发流程的人员具备专业的编程技能和深厚的技术知识，且技术门槛较高，导致人力成本和开发周期增加。开发人员需要具备深入的编程技能，尤其是在前后端分离开发中，不同技术栈的需求需要不同的人员分别负责，常常造成沟通障碍和协同困难。这种情况下，项目进度和质量可能受到影响，企业难以快速响应数字化转型。此外，由于资金和技术限制，企业在吸引和留住专业开发人员方面面临挑战，难以吸引和留住具备专业技能的开发人员，重新引入的开发人员也可能无法与现有团队和流程有效协同，影响开发项目的进度和质量。这些因素共同导致了传统开发模式下的用人成本高与开发周期长的难题。时间向“新”而行，以“效”争先。企业数字化转型需要不断提升生产过程中的开发效率和开发效能，以快速、持续、高质量交付为核心目标。传统企业开发模式因其固定的组织体系和顺序性的开发流程等因素导致在数字化转型的效率与效能较低，无法形成敏捷的开发模式、灵活的组织体系以及快速的响应和交付能力。首先是传统的开发被划分为需求分析、系统设计、开发、测试、部署和维护等离散阶段，每个阶段必须在下一个阶段开始前完全完成。这种线性和顺序性的方法的时间花在了单点的增删改查的程序构建上，企业的开发速率难以满足需求迭代速率，导致生产力受限和开发周期延长。其次，传统开发模式下，各部门之间由于在流程管理、数据管理、话语体系、人员背景等方面的差异，不同部门独立进行烟囱式开发，缺乏跨团队的开发协作，信息交流和资源共享，无法满足快速迭代和不断变化的业务需求，导致出现需求蔓延、项目蔓延等问题，影响企业数字化转型进度和质量，导致转型周期延长。2

资料来源：CCWResearch2025/2存在大量重复工作在数字化转型的过程中，传统开发常出现复用性差、代码耦合性高等问题，导致各项目和团队间重复造轮子的现象频繁出现。一方面是由于在系统设计初期对整个开发流程缺乏前瞻性研判，未能充分考虑组件的通用性和可复用性，缺少模块化设计，组件之间存在紧密的耦合关系，难以实现组件的独立性和跨项目复用性。另一方面，企业内部对于组件缺乏统一的编码和设计标准，未构建一个集中的、标准化的组件库，未形成一套完整的组件管理模式，组件缺乏统一的注册、分类、检索和复用的持续运营机制，不同项目或团队间开发的组件难以兼容和共享。最后，传统的企业在开发过程中未引入自动化工具和测试框架，无法实现持续的集成和部署，在代码生成、测试和部署等方面存在大量重复工作，导致在企业转型的规划和执行过程中未能充分利用现有资源，造成效率降低、成本增加、资源浪费、进度延误等问题。架构体系不够灵活，导致系统升级和运维成本高IT环境中，系统架构的灵活性对于业务的快速发展至关重要。传统单体集群架构在面对大规模业务应用时，往往因缺乏灵活性而难以适应快速变化的需求。当企业试图从单体架构升级到微服务架构时，会面临高昂的升级成本，因为需要重构代码、更新基础设施，并且可能需要对团队的技能进行重新培训。另一方面，如果系统在初期就直接采用微服务架构，虽然看似具有更好的可扩展性，却可能导致资源的过度部署和浪费，因为微服务架构的复杂性增加了运维的难度和成本。其核心问题是缺乏一个灵活的数字技术底座使得系统难以根据业务需求在单体和微服务架构之间灵活切换，使系统的架构选型变得困难，升级和运维成本居高不下。信息协同程度不足，孤岛现象严重孤岛现象是企业数字化转型过程中不可避免的副产品，既有企业内部组织、文化与技术的因素，也与外部协同单位间的沟通和协作密切相关。孤岛问题通常由于各单位之间目标和利益不一致，内外部系统之间存在兼容性和集成性堵点，服务集成、数据管理平台、业务流程缺乏统一管控以及协作单位成员对于信息共享和协作的意识不足等因素造成。信息孤岛问题贯穿企业数字化转型的方案设计、业务模式、业务流程、工具技术、集成治理以及产业链协同等整个流程，必须充分考虑转型的整体性、系统性和协同性，站在全局视野审视孤岛问题，既消除内部因部门林立、板块切割形成的孤岛问题，也要努力弥合与政、产、学、研等产业链上下游之间的外部孤岛。信息壁垒严重，业务流程存在断点统一的信息交换和共享平台是企业数字化转型的中枢系统，可以提高企业内外部业务联动的精确感知、精准管控、精细运营能力。但是从对我国企业转型的调研情况来看，六成企业尚处于数字化转型的早期阶段，尚未建立起完整的信息化协同系统，各单位及部门间存在信息数据难共用、信息交换难共通、信息运用难共享、信息处理难协同的信息壁垒难题。信息壁垒的出现也导致企业的业务资源和业务流程在内部交流与外部联动中出现了大量的堵点和断点，难以充分发挥出在数字化转型中建立的集约化共享、跨部门协同和规模化辐射的优势。这种现象出现的原因，一方面是由于企业内部各部门过于分散，自上而下的层级式业务流程模式，导致信息系统建设缺乏联动机制，各自为政、标准不一、重复交叉等问题严重。同时，企业内外部合作单位间信息系统的管理方式和业务程序不统一，缺乏清晰和统一的建设、管理和运行标准，难以有效发挥信息数据即时共享优势，难以推进各单位间业务资源的交流和整合。另一方面是传统企业在数字化转型过程中建立的信息化系统往往都是烟囱式的孤立系统，基于信息和数据建立的数字化业务流程常常因各层级间存在的数据联通障碍和信息共享壁垒问题，导致在生产、采购、销售以及客户服务、现金流动等业务流程中出现堵点、断点，严重影响企业数字化转型的进程和成效。在当前企业快速向着信息化、数字化、集约化、智能化转型升级的浪潮中，信息壁垒已经成为企业数字化建设与治理进程中亟待解决的顽疾和羁绊。随着企业信息化建设、数字化转型不断深入，坚持系统观念，加强顶层设计，有序、高效地推进企业的系统集成和服务集成建设，增强各环节的关联性、系统性和协同性成为企业把控整体转型进程，推进高质量发展的核心战略部署。传统企业转型过程中面临系统集成与服务集成的难点，主要表现在以下几个方面。首先是系统间集成困难，不同系统分别由不同的厂商、技术平台、编程语言构建，导致系统间存在异构性，系统间数据、资源等的交流和共享困难。数据格式、数据命名和数据语义等方面存在不一致性，影响了数据的互联互通，增加了系统集成的复杂性；其次是服务集成效率低，成本高的问题，企业尚未建立起面向服务的集成治理体系和平台化的服务能力，无法确保服务高效、稳定运行；最后是企业缺乏统一的管控治理体系，没有搭建起业务、技术、数据融合联动的一体化运营平台。企业在转型进程中无法从顶层出发，对系统集成、服务集成的重要领域和关键环节进行有效的、系统地把控和推进。企业转型步伐由初期向中后期持续推进过程中，常常由于未建立完善的现代化企业体系，无法对各个业务系统、运行部门进行集中的设计、运行、管理和监控。一方面是由于企业缺乏一个清晰、统一的战略规划，或者战略规划在不同部门和单位之间执行不一致，无法打通端到端的业务流程，实现业务协同，导致企业内外部协作单位各自为政，造成孤岛现象。另一方面是跨部门、跨单位间的员工在技术、业务等方面存在认知和能力差异，例如非技术人员可能无法利用相关技术工具配置和优化业务流程，导致不同协作人员存在沟通不畅、流程断点、技术鸿沟等协作困难。最后，技术系统和平台的分散化，缺乏统一的技术标准和集成接口，也使得数据共享和系统集成变得困难，限制了跨部门和跨单位的沟通和协作。数据是企业数字化转型的核心，数据治理已成为提升管理效能、实现企业管理和经营目标的重要抓手。当前企业普遍没有构建起完善的数据治理体系，导致出现数据孤岛现象、数据安全事件频发、数据采集不全，质量低、多头冗余难以溯源等难题，严重制约了以数据驱动应用创新，以数据推动企业高质量发展的进程。系难以构建数据治理是一个多学科的领域，通常涉及管理和技术等多个方面，构建一个完整的数据治理体系是企业实施数据治理，驱动应用创新的关键课题。现代企业在构建数据治理体系时常常面临诸多制度困境和实践问题，导致数据治理体系难以构建和完善。首先是数据合规问题，当前国家已制定了多种面对不同情况的数据治理政策法规，但是数据合规在从纸面要求到具体实施的过程中仍面临合规场景复杂、合规规则不够具体、合规技术价值不明等问题。其次是数据流通机制不畅，企业内外部数据流通实际情况与预期存在明显差距，缺乏统一的流通标准、技术支撑和数据流通连接平台。大部分传统企业仍未构建起数据连接中心，无法实现通过数据集成、格式转换等功能，实现不同数据源的高效整合和快速流通，无法满足不同业务场景下、不同部门和单位间的数据流通需求，企业内外部协作单位间无法快速共享数据服务，进行数据应用。最后是数据治理技术不足，企业缺少先进的数据治理工具和技术，在逻辑编排、协议转换、异常控制等方面存在短板，不同部门间存在数据互通、互享、互认困难。显不足随着企业对数据的需求和依赖程度越来越高，数据集成平台的建设已经变得尤为迫切。数据集成平台在推动企业打破信息孤岛，简化数据收集、存储和管理流程，强化数据安全交付，提升数据全要素服务能力等方面有关键作用。但是数据集成平台建设面临技术水平、数据质量、标准体系等多维挑战。首先是技术异构性问题，不同部门间的系统和应用程序可能使用不同的技术栈，存在技术异构问题，集成这些系统需要解决技术兼容性。其次是数据质量及数据收集方面，企业跨平台收集数据常面临数据源不一致、不完整、不准确等问题，不同数据源间也存在格式、结构、标准不统一，影响数据质量和数据的一致性和互操作性。此外，集成平台需要更高的性能和可扩展性，需要在处理大量数据的同时保持高性能和响应能力，并能够随着数据量的增长而扩展。最后就是企业的多种作业流处理能力不足，无法依据参数、作业执行状态、作业返回码等要素进行多作业流控制，导致数据处理耗时长、集成化率低，无法满足在实际项目中多种运用场景的需要。企业在激活数据潜能，释放数据价值，以数据驱动流程再造和应用创新仍面临很多困境和挑战。完善的支撑管控体系是保障企业健康良性运营，防范、化解资产风险，促进企业发展提质增效的基本保障。但是企业在运营过程中常常未能建立安全防控意识，对潜在风险缺乏有效的识别与管理，在企业资产管理中存在实施与运营割裂、资产管理分散、缺乏集中监控等问题。企业整体管理、管控体系不完善，导致难以系统地评估企业资产，实现最大化的资产价值利用，严重可能造成巨额资产流失，影响企业正常运营。治理中心企业在管控体系建设中缺乏安全防控意识，未能建立一站式的管控与治理中心。一方面是企业各部门间缺乏安全风险辨识、评估、分级、管控及隐患排查、整改、消除的动态管理和协同联动的工作机制。面对复杂多变的市场环境，没有构建基于资产视角的持续运营体系；另一方面是，企业未能从统一认证、权限管控、应用治理、流程治理、服务治理、数据治理等方面出发建立风险治理平台，尚未建立可视化的治理进程，导致无法及时更新管理状态及权限，实时调整访问控制策略，无法实现数字化的全面认证、全系可控和全程追溯；最后是企业在开源组件方面缺乏有效管理，在组件的应用与管理方面面临安全性、合规性和稳定性等多重挑战。在安全性方面，开源组件存在较多未被发现或未被修复的安全漏洞，容易被恶意利用导致安全隐患，根据相关数据显示，2022年我国新增开源漏洞为7682个，安全问题的修复率仅为36.9%；在合规性方面，由于开源软件自身开源协作的特性，在知识产权等方面极易产生版权侵权、专利侵权、商标侵权和许可证冲突等合规性风险；在稳定性方面，由于大部分企业尚未建立起完善的开源管理体系，导致开源组件存在稳定使用及升级的风险，根据《2022DevSecOps3%的企业为应用程序中使用对开源组件统一的管控和治理，在银行等开源组件应用较为广泛的的企业中存在较多稳定性隐患。流程失范企业缺乏对应用从研发到交付的过程全面支撑，对企业业务创新和快速部署支撑不足，未能完整把控从研发到实施再到交付、治理的全流程管理，导致出现开发体验不佳、软件质量较低以及安全合规风险等管理失范问题。主要表现在以下几方面，一是开发过程管理不足，企业可能缺乏明确的研发流程和阶段，导致项目执行随意且混乱，无法确保需求管理、项目管理、质量管理等关键环节的有效实施；二是实施进度管理不严格，缺乏有效的监控和跟踪机制，导致项目进度无法得到严格控制，进而影响整个研发周期和产品上市时间；三是自动化集成交付不成熟，在持续集成和持续交付方面缺乏自动化工具和流程，导致无法快速响应代码变更并及时部署到生产环境；四是质量与安全管控不完善，导致代码生成质量、安全合规性以及第三方依赖的安全性等方面缺乏严格的管控措施，增加了产品漏洞和安全风险；五是数据治理和应用治理不规范，企业没有建立有效的数据治理和应用治理策略，无法保障数据和应用程序的准确性、一致性、安全性和合规性。置优化随着企业数字化转型的不断推进和深化，很多企业缺乏全面性的资产管理体系，尚未积累沉淀各种组件化资产和能力体系，在企业资产动态迭代和持续优化等方面存在短板，没有形成有效沉淀与复用的持续运营体系。首先是组件资产积累机制不完善，大多企业的数字化部门对业务组件、数据组件、技术组件和安全组件等可复用的组件资产缺乏管理，未建立组件资产的识别、建设和注册、发布、应用和运营体系。其次是对于已有的服务资产缺乏有效的复用机制，缺乏明确的接口定义和文档，增加了基于业务场景提供复用服务的复杂性，影响服务的可发现性和可调用性。此外是数据资产组件没有经过有效地整理、维护和规范化，缺乏统一的数据格式和标准，不同来源和不同系统的数据难以兼容和整合，导致数据的一致性和准确性难以保证，影响数据在分析和决策等方面的应用。最后是对于既有的工作流和业务流的复用机制不足，预定义的工作流和业务流程过于特定服务于某个业务场景，缺乏足够的灵活性和适应性，难以适应多变的业务需求，限制了流程的可复用性和可扩展性。当前数字经济红利持续释放，加速了诸多行业的数字化转型。在企业数字化转型进程中，实现关键核心技术的自主掌控，是企业提升自身核心竞争力，实现业务提质增效，增强上下游生态适配，推动企业高质量发展的必由之路。但是目前大多数企业的数字化进程中，在业务系统、产品技术、应用生态等方面过度依赖于供应商，导致没有深化自身技术体系，夯实核心技术底座，技术创新和产品体系建设受制于人，难以基于自身上下游的产业链、供应链、价值链建设繁荣、稳定的生态适配体系。主要体现在以下方面，一是技术创新处于较低层次阶段，仅限于支持企业当前的生产经营，核心技术仍然依靠外部引进，企业仅在引进技术的基础上对产品和业务等进行局部的开发和改进，缺乏真正的自主开发、自主创新、自主掌控能力，受外部制约较多；二是缺乏自主掌控的研发平台，企业依赖于供应商提供成型的平台，限制了企业根据自身需求进行创新的能力，导致企业在市场变化时响应不够迅速，可能增加数据泄露或不当使用的风险。三是缺乏自主掌控力和创新力，导致企业的生态适配体系建设不完善，在打通上下游产业链，实现企业资源有效交互，协同创造，打造富有凝聚力的企业生态体系存在阻碍，影响了企业进一步深化数字化转型的进程。第二章低代码平台引领企业关键业务系统建设迈向新阶段而生随着企业数字化转型步伐的持续加快，企业在开发平台的赋能下，搭建了核心数字化系统，不仅实现了生产环节的数字化，更在多个关键领域实现了先进技术创新、资源配置优化和组织流程变革，有效地推动了传统企业的数字化能力构建和业务创新，实现了企业的效能提升和产值增长。在这一进程中，企业对于开发平台的应用和依赖不断加深，例如对统一技术底座的架构体系灵活度的需求，对低代码模式与传统编码方式结合全面提效的需求。同时，作为保障企业稳定、持续、合规运营的关键业务系统也在技术创新、资产配置、流程管理、合规治理、自主掌控、安全质量、生态建设等多个方面对现有的技术平台和管理体系提出了新需求，多重因素的牵引下，推动开发平台不断向降低技术门槛，提升开发效率，完善治理体系、建设自主生态等多方面变革演进，体现整体的基座价值，而非局限于解决某一单一领域的问题。需求一：简化编码工作，提升开发效率用户期望开发平台能够在保持架构的先进性和一致性的基础上，通过简化编码工作来提升开发效率。这要求开发平台能够提供自动化工具，减少手动编码的需求；提供易于集成和重用的模块化组件，加快开发速度；提供可视化开发环境，允许非技术用户也能参与开发过程。需求二：数据驱动的开发模式，优化使用效率数据作为数字化转型中的核心资产，能够直接影响包括决策、设计、实施、优化、维护等的整个开发流程。用户希望采用数据驱动的开发模式，优化数据使用过程的效率。这要求平台能够从多个数据源集成数据，并确保数据的一致性和准确性；提供强大的数据分析和可视化工具，帮助开发者理解数据并作出更好的开发决策；支持实时的数据流处理，以便快速响应数据变化；在数据治理方面确保数据的质量和安全，同时遵守相关法规和标准。需求三：具备组件积累机制，形成沉淀和复用体系用户希望开发平台在作为一个开发和运行环境的同时，具备组件资产积累机制，使组件和模块可以被有效地沉淀、管理和复用，形成一个持续运营和不断优化的运营体系。平台需要提供一个集中的资产库，用于存储、分类和检索各种组件资产；支持组件化开发，允许开发者创建可重用的功能组件；具有预定义的工作流和业务流程，可以在不同的应用场景中被调用和执行；具有统一的数据架构和数据标准，以保证数据组件调用的一致性和准确性；提供组件化的后端服务接口，基于不同的业务场景进行复用。需求四：成熟、灵活且规范的业务管理流程，提升整体运营效率用户需要平台提供一种成熟、灵活且规范的业务流程管理能力，既能实现不同部门、不同业务的协同运营和管理，又能形成规范化的企业流程治理体系。这要求平台能够提供一套自动化的设计和执行工具，可以实现业务的快速构建和调整，降低开发门槛提高开发效率；具备可视化的流程组件和丰富的界面元素，使流程应用的效率更高，显示更直观；建设企业化的流程中心，对流程运营的各环节实现整体化、全局性的把控。需求五：面向全场景的数据和服务平台，提高集成效率和可治理性用户期望可以建立一个面向全场景的数据和服务连接平台，实现不同系统之间的功能连接、数据集成和数据互通，以提高服务运行效率和数据的规范性和可治理性。开发平台应提供异常处理机制，允许用户定义异常控制策略，确保服务在遇到错误时能够稳定运行，减少系统中断的风险；具备发布共享能力，提高服务的可访问性和复用性；具备多数据源集成能力，实现数据的统一管理和访问结合流处理和批处理技术，满足不同业务场景下的数据需求。需求六：实现研发全过程支持，提升软件质量和开发体验用户希望平台可以实现从研发到交付的全过程支撑和精益化管理，实现研发中的目标化执行、协同化工作、流程化运作、规范化管理。这要求平台具备开发过程管理、实施进度管理、自动化集成交付、完善的质量与安全管控等能力。平台应定期进行自动化的安全漏洞扫描，及时发现并修复潜在的安全问题，提高代码的质量和安全；跟踪研发进度，确保项目按照既定任务表推进；实现自动化代码的构建、测试和部署和交付过程；保障全项目周期的质量管控和安全合规。需求七：一站式治理，实现统一、合规和安全的管控和治理用户期望平台建立集成的平台或系统，实现对数据、业务及应用等统一的管控和治理，保障整个治理流程的完整性、准确性，一致性、时效性和合规性。这要求平台要具备统一认证、权限管控、应用治理、流程治理、服务治理等功能。面对不同业务场景可以快速地完成对业务应用的全面监控和管理，同时配合相应的治理工具，形成全链路的应用开发管理体系，有效提升快速定制应用的能力，提高应用管控水平。需求八：增强自主掌控力，推进技术创新与生态适配，用户希望在开发平台上拥有更多的自主掌控和技术创新能力，掌握核心技术，减少外部技术和数据的依赖，打造具备高度自主性、可控性和创新性的软件产品，打造企业产业链生态体系，使新业务系统和已有业务系统均可适配和融入产业生态体系。这要求企业对开发平台的访问和管理拥有完全的自主权，提供从前端到后端的全栈开发工具和框架，支持开发者自主构建完整的应用系统，确保数据和应用的安全性和隐私性，为企业组织提供更为安全可靠的服务。同时开发平台还应具备广泛的兼容适配能力，全面适配覆盖操作系统、芯片和数据库等在内的国产主流的基础软硬件，支持业务应用在多种环境组合中高效运行，推动企业内外部生态体系建设。随着数字化转型加速，传统的软件开发方式已经无法满足快速变化的业务及市场需求，在用户对开发平台新需求激增以及企业关键业务系统对开发平台要求不断提升等多重因素的牵引下，开发平台不断向降低技术门槛，提升开发效率，完善治理体系、建设自主生态等多方面变革演进。此外，竞争日益激烈的经济形势、不断调整的产业结构、突破创新的科学技术以及快速变化的社会环境也在催生出新模式、新需求和新挑战。为了应对日益复杂的业务需求，快速响应市场变化，实现个性化解决方案，提升企业核心竞争力，低代码平台应运而生，凭借其可视化的代码管理与协同开发、敏捷的开发和部署能力、灵活的集成和全面的兼容能力以及帮助企业实现从开发到应用的全生命周期管理等优势，低代码平台加速了企业关键业务系统的开发和部署，缩短了从概念验证到系统上线的过程，确保了业务系统对需求的精准实现，促进了业务流程和技术体系的深度融合，满足了企业在关键业务系统开发、业务优化及流程结构调整、安全风险管控等多方面、多层次的需求。低代码平台已逐渐成为推动企业转型升级的核心引擎，以低代码赋能数字化生态体系建设，已成为大中小型企业在数字经济时代提升研发效能，加速关键业务创新的关键举措。发挥数字基座的价值低代码平台作为应企业数字化转型而生的创新软件开发工具，是一种仅需少量代码就可以实现应用的开发、部署、监控、运维、治理等应用生命周期管理工作的融合平台。企业面临着不断扩张的业务压IT支撑能力的要求也随之不断提升，低代码平台的出现，带来企业全新的解决方案，企业试图从规范、安全、可用、协同、积累、运维等维度同步解决问题，期望既能支撑企业复杂业务模型、又能兼顾互联网高并发架构需要。然而，将低代码平台作为单纯的工具引入、产品引入，解决单一的项目问题和单点的应用建设问题，在实践中已经被证明不是最佳方案，企业往往引入了一个又一个『孤岛』平台，并不能做到有效的整合既有资产、融合演进、持续创新。更有甚者，由于应用的建设缺乏统筹规划，供应商的变动，代码、版本无人维护也无法维护，导致企业的系统几年就要推倒重来，形成大量的投资损失。企业需要基于低代码平台，打造一套“一体化数字基座”，包括但不限于：融入新技术框架、打造数字化应用建设模式、统一IT标准规范、建立全面的运营管控，帮助企业以数字化产线的模式，不断生产和运营业务应用。正确选择，通过将应用和服务分解成更细粒度的、松耦合的组件，从而更容易的局部升级和扩展，并适配云上云下基础设施，满足开放式业态应用的场景需求。+IT设计、开发、集成、测试、上线、运维、运营的全生命周期，让应用的开发与运维变的“有法可依、有章可循”，让相关工作和平台的建设变得更收敛。一的应用运营管控平台，形成全方位的应用纳管，通过自动化、自助化的服务能力，为应用提供一站式开发运维支撑环境，屏蔽云原生技术、传统技术的差异，降低管控与治理门槛。开发，助力数字化转型作为数字基座的低代码平台，必须同时具备如下能力：降低技术门槛、加速开发周期；提升数据处理和应用效能，促进企业数据价值化；提供组件化治理能力，促进资产复用；标准化的流程治理，助力现代企业体系构建；全场景应用连接，形成集成治理体系；一体化全过程管控，支撑企业业务部署和创新；一站式应用治理，提升管理效能；全栈自主掌控，建设创新适配生态等，以期改变传统的软件开发模式，为各行各业提供新的解决方案，帮助企业在数字化时代保持竞争力和灵活性，实现快速转型创新和持续发展。资料来源：CCWResearch2025/2图表3低代码平台作为数字基座助力企业数字化转型结构图数字化转型浪潮的推动下，企业开发需求爆发式增长，复杂的业务场景持续增加，传统的编码方式及流程已无法满足对快速开发和部署的要求，传统编码对编程知识和技能较高的要求，也限制了非技术背景的业务人员参与应用开发，导致落地和需求脱节。但是值得注意的是，部分低代码平台也有其局限性，如，系统框架不完善，落地预期不理想，存在一定安全风险和漏洞等，因此，对于复杂的业务场景和大型的数字化系统，需要将低代码与专业编码实现有机融合，既具备低代码的模式化和可视化能力，降低开发门槛，提升开发效率，又兼备专业代码进行深度开发，两者结合，双轮驱动，共同推动企业业务拓展与转型发展。资料来源：CCWResearch2025/2图表4低代码与专业编码融合赋能业务拓展开发过程融合：低代码与专业编码的融合开发过程改善了开发体验，结合低代码的易用性和专业编码的深度。开发人员在通过低代码开发视图，利用拖放组件和模型驱动的逻辑来快速构建应用界面和流程的同时，可以利用平台专业编码接口在必要时进行深入的定制开IDE集成，支持持续集成和部署自动化流程。低代码与专业编码融合的开发模式提高了开发效率，降低了技术门槛，同时保持足够的灵活性支持复杂和定制化的需求，确保团队成员的有效协作。确保了不同应用之间的独立性。这种架构使低代码平台的功能和服务与专业编码开发功能共存于同一个生态系统中，技术栈融合的同时保持它们的独立的扩展能力，从而提高了整个系统的灵活性、可复用性和可维护性。此外，融合技术架构还支持两者之间的松耦合集成，使得新业务可以轻松加入现有架构，而无需对现有业务进行重大修改。这种架构设计不仅提升了系统的可扩展性和可靠性，也充分发挥了低代码开发的易用性和专业编码的深度定制优势。运行架构融合：运行架构融合确保了无论使用低代码还是专业编码进行应用开发，都可以运行在同一架构下，从而避免了因开发方式不同而带来的运维管理复杂性。两者可以共享服务器环境、中间件、数据库和其他基础设施资源，简化了部署流程和运行时管理。灵活的部署架构也是重要的一环，在统一平台技术底座的加持下，按照应用运行的需要，在开发体验不变的前提下，可以按需选择采用单体集群部署还是微服务部署的架构形态，极大的降低架构升级和运维的成本。运行架构的融合还支持统一的监控、日志记录和性能分析，使工作更加高效，同时降低了因架构不一致而产生的潜在错误和故障风险。企业能够实现跨开发模式的无缝集成和互操作性，推动企业实现敏捷开发和持续交付，提高产品的快速迭代和市场响应效率。低代码生成源代码：低代码和专业编码融合可以利用低代码平台的资源生成源代码，在低代码可视化编码，快速构建应用的基础上，生成可维护和可扩展的源代码，使低代码平台通过图形界面生成的应用源代码，也可以提供给专业开发者进行更深层次的二次开发和定制。生成的源码可以被集成到更复杂的系统中，或者根据特定的业务需求进行扩展和优化，打破了传统低代码平台的局限。低代码平台不再是一个封闭的、只能生成黑盒应用的工具，而是成为了一个开放的、能够与专业编码无缝融合的开发环境，在利用低代码平台快速开发的同时，也能够进行精细的控制和深度的定制，满足更加复杂的业务场景和长期发展的需求。数字化时代，数据已经成为企业重要的资产和生产要素，数据可以帮助企业更加了解市场、客户和自身业务，进而提高企业生产力，驱动生产方式的变革，激发企业新动能、新活力。低代码平台提供数据模型驱动的开发模式，基于数据构建模型，将实际业务抽象为简单的、可视化数据结构和关系，基于数据模型驱动的应用开发、数据开发模式，保障了高质量、高效率的数据处理和应用，发挥了企业数据价值。精确地捕捉和表达业务的核心要素，确保信息的准确性和完整性。低代码平台以实际业务数据为核心，以可视化的数据对业务需求与业务成果进行理解和分析，构建一个全面反映业务实体、关系和规则的数据模型，对业务核心要素进行精确的捕捉和表达。同时，低代码平台通过数据验证和清洗等工具，进行持续的测试和反馈，及时调整和优化数据模型，确保数据和信息的准确性和完整性。实现数据的统一规范化管理，提高数据的可用性和可维护性。首先数据模型详细规定了数据的结构、类型、关系和约束条件，定义了一套标准化的数据结构和关系，确保数据在创建之初就遵循统一的标准，为规范化数据管理提供基础。此外，低代码平台提供数据集成、数据验证、数据维护等工具，对数据进行监测和维护，确保数据的一致性和准确性，减少错误和异常数据的产生，提高数据的可用性和可维护性。依托模型进行数据合规性检查和治理，保障数据安全与合规。首先平台在数据模型定义阶段就整合了合规性要求，确保数据结构和属性符合法律法规和行业标准。通过设置必要的数据验证规则和约束条件，在数据输入时自动检查合规性，防止不合规数据的录入。其次，数据模型为不同类型的数据指定合适的数据类型和格式，确保数据的准确性和一致性，减少数据错误和异常。此外，利用数据模型中的数据验证和访问管理，确保数据符合模型预定的合规性标准，并防止敏感数据被修改或泄露，确保数据的安全与合规。提供清晰的数据结构，减少了开发中的不确定性，加速开发进程。首先数据模型可以精确反映业务实体、属性、关系和流程，对数据格式、类型、字段等进行明确定义。其次，低代码平台的提供可视化工具，开发者非技术背景的人员都可以通过拖放和配置操作来创建和调整数据模型，使数据结构和业务逻辑更加清晰，减少了沟通成本和不确定性。最后，数据模型驱动的开发方式支持模块化的开发、测试，为开发过程中的自动化测试和快速迭代提供了基础，进一步提高了开发效率和质量。提高落地数据的质量，支持高效的数据分析和决策制定。通过数据模型对数据进行精确的定义、集成、验证、清洗、优化和治理，提高数据质量，确保数据合规和安全。利用集成的高质量数据，通过数据分析和算法等工具，业务人员可以对数据高效的分析，利用分析结果，提高决策的质量和效率。提升数据的可扩展性和灵活性，为未来可能的业务变化或扩展打下基础。首先数据模型在设计时采用模块化和标准化的方法，确保各个部分可以独立更新和扩展，而不会影响到整体结构，为后期的维护和扩展奠定了基础。其次，数据模型中动态的数据结构实现了在运行时添加、修改或删除数据字段和实体，以适应不断变化的业务需求，而无需进行大规模的重构。此外，模块化的数据组件和可重用的模板，使数据可以被调整和扩展以适应新的业务场景。企业可以通过低代码平台实现组件化资产治理，能够提升管理效率、增强业务灵活性、促进技术创新、支持战略执行、优化资源配置以及加强风险管理，帮助企业更好地应对复杂多变的市场环境，构建基于资产视角的持续运营能力。资料来源：CCWResearch2025/25低代码平台提升组件化资产治理应用资产：低代码平台通过预先构建的应用程序模板、通用技术组件和领域业务组件等，促进了应用资产的广泛复用。这些应用组件覆盖了常见的业务场景，可以基于现有框架快速开发新应用，减少开发时间和成本。此外，通过对用户界面元素、数据访问对象、通信接口等应用组件库的复用，确保了技术的一致性和标准化和开发不同环境下的兼容性和可用性。应用资产的组件化治理，不仅提高了开发效率和应用质量，也加速了企业的创新步伐，帮助企业快速适应市场变化，构建持续的运营能力。服务资产：低代码平台实现了后端服务接口等服务资产的组件化治理，并将其在整个业务流程中广泛复用。通常，服务接口分为细粒度的原子服务功能接口和基于场景化的业务服务接口两种类型，以满足不同层次的业务需求。其中，细粒度的原子服务功能接口提供了包括用户认证、数据检索、支付处理等在内的基础的操作；基于场景化的业务服务接口将多个原子服务功能接口组合起来，形成针对特定业务场景的解决方案。低代码平台提供工具来帮助开发者发现、管理和复用这些服务接口，增强了服务的高度灵活性和组合性，提升了开发效率。流程资产：低代码平台将工作设计为高度模块化和可配置的流程，提供预定义的工作流和业务流程，如审批流程、任务分配、自动化通知等，这些流程可以被直接应用于不同的业务场景中，减少设计和配置工作流的时间。此外，针对特定的行业或业务需求，低代码平台提供了业务流程模板，这些模板封装了特定业务的最佳实践和标准操作程序，可以在不同行业中被重复调用和执行。数据资产：低代码平台提供经过整理和规范化的数据模型、数据集和数据服务，确保了数据在整个组织内的一致性和准确性，为应用程序提供了标准化的数据结构和接口，有效促进了数据资产的复用性。此外，低代码平台通过数据集成和同步的功能，将不同来源和格式的数据导入，并将这些数据转换和映射到标准化的数据模型中，进一步增强了数据的复用性，使得来自不同系统的数据可以在统一的数据环境中被集成和使用。低代码平台通过实现数据资产的标准化和复用，将来自不同部门、不同系统的数据进行整合和共享，实现数据的跨部门、跨系统流通，提升了数据资产的价值最大化，加速了应用程序的开发和创新，推动企业更好地利用数据驱动业务决策和增长。低代码平台通过提供易于使用的可视化工具和预构建的组件，助力企业级流程中心的构建。企业级流程中心对各个业务系统的流程进行集中设计、运行、管理和监控，集成了高开平台、低开平台、流程引擎、集成平台、流程门户等多种能力，确保流程的合规且高效运行，推动企业实现端到端打通业务流程实现业务协同，形成标准规范的流程治理体系，提升整体运营效率。6

资料来源：CCWResearch2025/2低代码流程设计工具快速构建和调整业务流程，降低了开发门槛，提高开发效率。低代码流程设计工具通过其高度可视化的操作界面和预构建的模板和组件，为企业提供了快速构建和调整业务流程的解决方案，用户可以通过简单的拖放实现业务的组合及业务流程的调整，通过减少对传统编程知识的依赖，显著降低了开发门槛，使得业务专家和技术新手都能够参与到软件开发的过程中。业务流程的可配置化使非技术人员也能轻松配置和优化业务流程，实现业务需求的快速响应。业务流程的可配置化是低代码平台的核心特性之一，非技术背景的业务和管理人员可以通过统一流程平台管理控制台，对业务目录、业务资源、平台配置、流程配置、流程发布、流程监控运维等进行统一的运营管理，同时结合流程运行引擎等配置，可以直接参与到流程的设计和改进过程中，快速实现业务流程的设计、搭建、调整和优化。此外，可配置化的业务流程还支持与自动化工具以及其他工作系统无缝集成，实现数据的安全有序流动和任务的自动化执行，提高整体的工作效率。统一流程门户整合企业内部各种系统资源，推动企业实现了端UI组件，非技术人员通过图形化界面轻松配置和优化业务流程，从而快速响应业务需求；提供流程业务办理的统一入口，支持常用流程和流程收藏，PC无缝联通；流程开发门户提供在线式图形化流程设计工具，实现方便和快捷的业务流程适度调整和优化。低代码平台推动企业打造全场景的应用连接中心，为企业构建一个高效、灵活、可靠的面向服务和数据的集成治理体系和平台服务能力。其中低代码式数据连接中心和低代码式服务连接中心是集成治理平台的两个核心组成部分，推动企业更加高效地管理和集成各种服务和数据，实现企业内部和跨企业边界的系统和服务的无缝集成，为企业的数字化转型和业务创新提供了强有力的支持。低代码式数据连接中心专注于数据层面的集成和治理，通过数据集成、格式转换等功能，实现了不同数据源的高效整合，将多个来源的数据整合到一个统一的数据结构或数据视图中，为数据分析和业务决策提供支持。流批一体的功能设计使数据连接中心能够同时处理实时数据流和批量数据，实现了更高效、低成本和可扩展的数据处理，满足不同业务场景的需求，确保了企业能够根据实时数据分析结果快速做出决策，同时也能够处理历史数据以进行深入分析。7

资料来源：CCWResearch2025/2低代码式服务连接中心则专注于服务的集成和管理，通过逻辑编排、协议转换、异常控制以及快速发布等能力，使不同系统间能够实现数据和应用逻辑的互通，实现企业服务的快速构建和部署。其中逻辑编排提供了拖拽式等直观的服务逻辑编排功能，业务人员可以根据不同的需求，设计和实施服务流程；协议转换支持不同系统和服务之间的通信协议转换，确保了数据和服务在不同平台间的无缝衔接和数据互通。此外，低代码平台提供的异常控制机制，有助于监控和维护服务的稳定性，确保在出现问题时能够及时进行干预和调整。快速发布服务能力，使这些服务能够被其他系统或应用调用，实现服务的复用和共享。低代码平台支撑企业实现一体化的研发过程管控，支持从研发到交付的全部流程，推动了企业的业务创新和快速部署。低代码平台提供可视化的工具和预先构建的模块，简化了覆盖开发过程管理、实施进度管理、自动化集成交付与质量和安全管控的整个开发及交付流程，加速了从概念到实现的整个实现周期。资料来源：CCWResearch2025/2图表8一体化研发到交付管控流程结构图开发过程管理方面，低代码平台通过可视化的工具和预先构建的模块来加速应用的开发和部署，使业务人员快速构建应用界面和逻辑，同时支持定制化开发以满足特定的业务需求。此外，低代码平台提供的自动化工具，自动化的构建、测试和部署流程，提高了代码的质量，提升了研发团队的工作效率。实施进度管理方面，低代码平台提供可视化的工具和自动化的功能，通过进度管理设计，如任务创建、分配、优先级设置和截止日期设定等，团队成员可以实时查看任务状态、更新进度，并通过评论和附件进行沟通和协作；提供甘特图、看板视图等多种项目视图，帮助业务人员更好地规划和跟踪项目进度，提高项目进度管理的效率和精确度。自动化集成与部署方面，通过持续集成和持续部署（CI/CD）的工具和实践，可以自动将开发中的新功能集成到主代码库中，并在经过自动化测试后，迅速部署到生产环境，实现了代码的构建、测试和发布流程的自动化，减少了人为错误，提高了部署的频率和质量，推动企业实现了敏捷开发和快速迭代。质量与安全管控方面，低代码平台内置了代码生成质量检查、实时性能监测、系统健康监控等自动化运维工具，提高应用的质量和安全。同时，平台还提供了安全合规性检查，包括对第三方依赖的安全性评估和应用漏洞扫描，确保应用程序符合安全和合规要求。一站式应用治理中心为企业提供了一个集中化的管理环境，用于解决业务应用的管理难题，通过集成统一认证、权限管控、应用治理、流程治理、服务治理、数据治理和开源组件管理等多种服务，提供了一个全面、高效和安全的管理平台。低代码平台将这些治理功能整合形成企业治理的体系和架构，为企业提供了一个全面、高效和安全的管理平台，使企业能够更加高效和安全地部署和管理其业务应用。其中，统一认证简化了用户管理流程，允许用户通过单一登录点访问所有授权的应用程序和服务；权限管控则通过角色的访问控制（RBAC）等模型，确保用户只能访问其角色所需的资源，从而提高了系统的安全性和效率；应用治理关注于应用的全生命周期管理，包括开发、测试、部署和维护，确保应用的质量和性能；流程治理通过可视化的流程配置，实现了自定义业务流程的创建和管理，提高了业务流程的效率和透明度；服务治理则侧重于应用服务的管理和优化，确保服务的稳定性和可靠性；数据治理涉及数据的质量管理、安全合规性以及对第三方依赖的安全性和应用漏洞的扫描，确保了数据的准确性、完整性和可靠性；在开源组件风险管控方面，治理中心依托低代码平台能力，建立组件库对开源组件实施管理，通过依赖管理、版本管理、性能监控、安全更新以及风险评估等措施，确保开源组件的安全性、合规性和稳定性，同时进一步提高开发的效率和效能。低代码平台提供可视化开发界面、集成开发和部署工具、自动化代码生成等工具及功能，为企业提供全栈的技术支持，支撑企业实现从前端用户界面到后端逻辑，再到数据库的全栈开发，推动企业构建全栈信创开发平台，为企业提供了一个安全可控、智能高效、技术创新和生态适配的全栈信创开发平台，助推的企业产业生态体系构建，使新业务系统和已有业务系统均可适配和融入生态体系中，夯实了企业数字化转型和信创生态建设的基石。前端层面搭建：一方面是前端生态构建，低代码平台通过提供丰富的国产兼容组件库、模板以及第三方前端框架和库的集成，为开发人员提供多样化的前端开发工具和资源，构建与信创生态相融合的前端生态，另一方面是信创环境建设，低代码平台在开发过程中充分考虑国产化技术的特性和要求，并进行必要的适配和优化。通过提供对国产浏览器、国产操作系统等前端环境的支持，确保前端界面和组件能够在信创环境下稳定运行。后端层面支持：在数据库层面，低代码平台支持与国产数据库的对接，并实现事务处理、数据缓存等功能。在服务端应用中间件层面，低代码平台提供安全可靠的内嵌应用服务器，并且可以与国内其他厂商的应用服务器融合，保障信息安全与创新。在微服务架构层面，低代码平台采用微服务架构，将后端服务拆分为多个小型、独立的服务，每个服务负责一组特定的业务功能，有助于提升后端服务的可扩展性、可维护性，更好地支持信创环境下的业务需求。基础层建设：在底层建构方面，低代码平台通过支持、适配国产芯片、操作系统等底层架构，实现与国产软硬件的深度集成和优化；此外，低代码平台搭建了包括数据集成、数据治理、数据资产管理等在内的数据治理体系，通过微服务架构实现数据的管理和控制，推动企业构建高效、安全的技术体系。生态体系构建：在新旧业务适配融合方面，低代码平台提供拖拽操作、模块化设计和组件复用等功能，提高了业务搭建效率，实现了新业务系统建设和已有业务系统的适配和融入；在内外部的开放性与可扩展性方面，低代码平台支持第三方工具和服务的集成，有助于构建一个更加完整和丰富的信创生态系统，满足不同业务场景的需求。此外，企业通过搭建完善的生态体系，实现了与产业链上下游合作伙伴的协同发展，推动了整个产业生态的转型升级。第三章中国低代码平台市场竞争日趋白热化1.2019—2028年中国低代码市场规模随着全球数字经济的快速发展，低代码平台作为我国软件和信息服务业的关键基础底座，在市场驱动、政策牵引、技术助推等因素的推动下，我国低代码市场正迎来蓬勃的增长期，市场规模进一步加速扩大，呈现出快速增长态势。在市场驱动方面，我国软件和信息技术服务业持续保持高速增长态势，工信数据显示，20233.8万家累计完成软件业务收入123258亿元同比增长13.4。2024年前11个月，我国软件业运行态势良好,业务收入122903亿元，同比增长10.7同时随着我国数字化转型进程的深入推进企业需要更加灵活地应对市场变化，快速构建和迭代业务应用，低代码平台以其高效、便捷的特点，成为企业数字化转型的重要工具。资料来源：工信数据图表92014年—2023年软件业务收入增长情况在技术助推方面，随着云计算、大数据、人工智能等技术飞速发展，低代码平台的技术架构和功能不断完善，为用户提供了更加丰富、高效的开发体验。技术的融合进一步提升了低代码平台的智能化水平，提升了开发效率。低代码平台也逐渐从前端开发扩展到支持全栈开发、集成、运行、维护和治理，满足企业关键业务系统的建设需要。在政策牵引方面，国家和地方陆续出台相关政策加强低代码技术和服务应用，助力中小企业数字化转型。工信部印发《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》提出，要开展工业技术软件化过程的理论和技术研究，突破知识工程、低代码化等生产体系和生产关系优化的关键核心技术。第四章低代码平台带动多行业数字化转型新态势金融随着金融行业的快速发展和数字化转型的加速，金融机构面临着日益复杂多变的业务需求和市场挑战。为了保持竞争力，金融机构亟需提升应用开发的速度、效率和灵活性，同时确保系统的安全性、合规性和高可用性。在此背景下，低代码技术以其快速开发、易于部署、高度可定制和集成性强等优势，逐渐成为金融行业应对挑战、实现业务创新的重要工具。金融领域主要需求特征分析源码白盒可见，安全可控一方面，金融行业要求开发平台必须提供源码的完全可见性，允许内部审查和定制，确保符合金融级安全标准即“白盒”模式。金融机构在部署应用前，需要深入了解和审查平台生成的代码，确保没有潜在的安全漏洞或不合规的编程实践。低代码平台可以实现白盒化的设计，支持源码导出、私有化部署，有助于金融机构在需要时进行自定义开发或优化。此外，金融行业对数据安全和隐私保护有着极高的要求。低代码平台为金融行业应用开发提供全面的安全控制机制，以确保应用程序和数据在开发、部署和运行过程中始终处于安全可控的状态。具备多环境验证的交付过程金融行业需要确保应用在不同环境下的稳定性和一致性。低代码平台具备高性能、高可靠性的交易编排特性，支持一键部署到多个环境，如开发环境、测试环境、生产环境等，并提供自动化的测试工具，实现金融机构进行持续集成和持续部署同环境中都能正常工作，并减少人为错误。低代码平台还需要提供完善的版本控制、回滚机制和部署监控功能，以确保应用程序的可靠交付，有助于金融机构在部署过程中及时发现并解决问题，保障业务连续性。高性能、高可靠性的交易编排特性金融行业的应用通常需要处理大量的并发交易和数据，对性能有第五章低代码平台在AI时代发展态势研判AI统可靠落地AI近年来，人工智能等新技术不断突破、新业态持续涌现、新应用加快拓展，已成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。我国陆续出台《新一代人工智能发展规划》等政策举措，持续推动人工智能产业的发展和创新。当前，我国人工智能行业发展迅速，市场规模持续扩大。根据中国信通院发布的数据，2022年人工智能产业规模508018%。20235784亿元，企业数4300家，创新成果不断涌现。工信部数据显示，我国算力总规30%左右的年增长率，算力综合供给水平的AIAI编码作为这一技术浪潮中的ChatGPT、Llama拥有了更强的理解和生成能力，能够深入理解复杂的编程逻辑、掌握多样的编程范式，并据此自动生成高质量、可维护的代码。AI编码通过自动化生成代码、智能推荐功能组件、实时检测并自动修正修复错误等方式，有效缩短了软件开发周期，提高了软件质量和稳定性。此外，AI编码利用自然语言描述需求即可生成代码框架，快速生成大量基础代码，程序员可以将更多精力集中在复杂逻辑和创新设计上，推动软件行业的创新迭代。以AI编码工具：百度文心快码为例文心快码是基于文心大模型，结合百度二十年编程现场大数据打JavaPythonC++100+种编程语言，JetBrains、VSCode10+种主流IDE20236月份正式对2.5版本，集模型训练、推理加速、工程实践、安全保障等四重技术创新于一身，不仅能高效完成基础编程任务，并在代码续写、代码解释、NL2Code、CodeDebug等能力上保持领先。文心快码融合了私域知识和公开知识，通过检索本地文档、知识库以及网页等多种形式，能实现检索增强生成。这种多模态生成能力，可实现基于图片的前端页面开发，目前已成功用于实际项目开发。同时，得益于增强生成功能，文心快码能结合真实业务场景提供代码解释和流程图，帮助开发者直观感受调用逻辑，匹配最佳解决方案并生成业务适配的代码，有效提高研发效率。此外，文心快码提供了企业级安全保障。在编码阶段，文心快码能及时发现安全问题，实现通用漏洞和供应链漏洞自动修复，实现机密防泄漏。文心快码还提供私有化和混合云部署方案，私域数据在客户本地存储，敏感词模型直接过滤，保证数据安全和模型效果，保护企业资产。37

资料来源：新华网AIAI编码已逐步成为软件开发领域的关键性的变革力量，引领软件开发走向全新的智能时代。但是，不容忽视的AIAI编码技术的广泛应用和深入发展。在代码质量和安全方面，AI生成的代码往往缺乏清晰的逻辑路径和解释，导致代码在后续维护和调试过程中复杂且耗时，不仅增加了软件开发周期的成本，还可能降低代码质量。此外，AI生成的代码可能包含安全漏洞，如注入漏洞、身份验证漏洞和权限配置错误等。这些漏洞可能难以被检测和修复，从而增加系统的安全风险。因此，需要对AI在代码可解释性和透明度方面，AI生成的代码往往缺乏可解释性AIAI调试和维护的难度，导致在后续的开发和维护过程中，需要花费更多的时间和精力来理解和修改这些代码。在开发的适应性和创新性方面，AI需要适应不同编程语言的语法AI编码的难度和复AIAI能够模仿已有的编程模式，但在创新性的设计和算法优化方面仍显不足，无法完成在复杂和高创新性项目中的开发应用。在知识产权和隐私保护方面，AI和处理大量的代码数据，可能接触到受版权保护的素材，从而引发知识产权和隐私等法律及伦理问题。困境破局：AI+低代码模型+人工调整，打造高效生产级应用新范式AIAI赋能开发过程中亟待解决的问题。低代码平台以其直观的操作界面、快速的开发流程以及灵活的扩展能力，极大地降低了软件开发的复杂度与门槛；而AI技术则以其强大的数据处理、智能优化与自动化决策能力，为软件开发注入了新的活力。两者的结合，再辅以一定的人工调整不仅能够AIAI+低代码模型+人工调整AIAI台的可视化开发环境，通过简单的拖拽、配置和组合现有的代码审核和优化工具，提高人工代码审查、优化和漏洞修复等问题的效率。同AIAI编码的准确性和可靠性。此外，AI编码与人类存在不可避免的语义理解差异，不同用户在表达需求时可能有不同的语言习惯和思维模式，AI在理解这些需求时可能存在偏AI应对AI编码存在创新性问题，低代码开发的主要优势之一是提供图形化的操作界面和预构建的模块，让非技术人员也能参与应用程序的开发，同时也将专业开发者从重复性高的基础开发工作中解放出来，更加专注于复杂逻辑和创新设计上，更好地满足业务需求，实现技术创新。同时，AI也赋能低代码平台在自动化测试、部署和性能优化、数据分析和决策等方面更加智能化和高效化。此外，人工的加入满足AIAIAI查确保敏感数据已被匿名化或脱敏处理，以降低隐私泄露的风险。面AI编码产出成果的知识产权归属，确保其符合相关法律法规的要求。AI章低代码与人工智能的融合，将快速开发和智能决策的优势结合在一起，极大地拓宽了软件开发的边界，为各个行业提供更加智能化和个性化的服务和产品，拓展了各行各业的应用场景边界。随着低代码平台与AI技术的不断成熟和完善，低代码+人工智能结合成为企业智能化和个性化发展的关键驱动力，加速了技术和应用的创新和普及，越来越多的应用场景落地实践。从智能家居到智慧城市，从远程医疗到在线教育，这些智能化的应用场景不仅提升了人们的生活品质和工作效率，还推动了社会经济的全面发展。基于已有资产的模型应用，加速企业多元化拓展AI的模型应用为企业带来更高效、更智能的开发体验，为企业多元化发展注入新的活力。AIUI组件等进行智能分析，并根据当前的开发需求和业务场景，自动推荐最合适的模型或组件。模型推荐机制不仅节省了开发者在海量资产中搜索和筛选的时间，还提高了应用开发的准AI结合基于已有资产的模型应用，快速部署到实际业务场景中。同时，低代码平台的灵活性也使模型能够轻松适应不同的业务需求和场景变化。在持续优化方面，AI技术能够持续学习和优化已有资产的性能和效果，通过收集用户反馈和业务数据，AI可以对模型进行迭代和优化，使其更加符合实际需求，推动企业实现业务效果的提升和在多场景、多领域的广泛布局。基于业务场景的模型生成，驱动产业生态变革低代码与人工智能的结合，使得金融、医疗、制造等千行百业可基于已有的业务场景，以更高效地开发和部署智能应用，满足市场的快速变化和客户的个性化需求。在金融场景，金融机构面临着日益复杂的市场环境和用户需求，低代码与人工智能的融合应用将为金融行业带来更高效、更个性化的AI自动生成风险评估、信贷审批、投资策略等模型，不仅提高了金融服务的效率和准确性，还促进了金融产品的个性化定制，推动了金融行业的智能化转型和生态变革。在政务场景，面对日益复杂的社会治理需求和公众对高效、便捷服务的期望，政府部门正积极探索利用先进技术优化政务流程、提升+AI断向智能化、便捷化、高效化跃升。通过智能分析公众需求、政策执行效果等业务场景，自动生成政务服务优化、资源分配、政策制定等模型，助力政府实现精准决策、高效管理和透明服务，推动了政务生态的现代化和智能化变革。在制造场景，制造业正处于智能化转型的前沿，随着科技的不断发展和市场竞争的加剧，制造企业迫切需要提高生产效率、降低成本，AI造企业可以利用低代码平台快速搭建生产管理系统、质量控制平台等AI与低代码平台推动制造企业提升生产效率、降低运营成本、提高产品质量，推动制造业向智能化、绿色化、服务化方向转型和升级。在教育场景，随着学生个性化学习需求的日益增长以及教育质量的持续提升要求，利用先进技术优化教学模式、提升教学效果，成为教育领域新的探索方向。教育机构可以利用低代码平台快速构建出各类在线教育平台、智能教学系统等，提供个性化的学习资源和路径规划。AI系统能够智能分析学生的学习数据，识别学习难点和兴趣点，提供精准的教学反馈和个性化辅导。同时，AI设计和教学评估，提高教学效率和质量，不仅提升了教育服务的智能化水平，还促进了教育资源的优化配置和共享。在零售场景，零售企业面对日益多样化的消费者行为和日趋激烈的市场竞争，亟需实现生产效率的飞跃、运营成本的降低以及智能化零售的转型。低代码与AI