目录

数字经济新基建浪潮来袭

低代码：简化开发的利器

低代码的定义与特点

低代码在行业中的应用现状

AI：智能变革的核心驱动力

AI 技术的发展历程与现状

AI 对各行业的变革性影响

“低代码 + AI”：王炸组合的协同效应

技术融合的原理与优势

应用场景与实际案例

挑战与应对策略

面临的技术、安全和人才挑战

行业应对策略与建议

未来展望

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数字经济新基建浪潮来袭

在当今时代，数字经济已然成为推动全球经济增长的核心驱动力。从 2012 年到 2023 年，我国数字经济规模从 11.2 万亿元一路飙升至 53.9 万亿元，实现了规模上的 3.8 倍扩张 ，彰显出其强大的发展活力与潜力。数字经济涵盖了数字产业化和产业数字化两大关键领域，前者为数字经济的发展筑牢根基，提供技术、产品等关键支撑；后者则推动传统产业的数字化转型，促进产业结构的优化升级。

在这样的大背景下，新基建作为数字经济发展的重要基石，正发挥着越来越关键的作用。新基建主要包括 5G 通信网络、人工智能、大数据、云计算等领域，其具备技术驱动、跨界融合、投资规模大以及长期效益显著等特点。截至 2024 年 6 月底，我国 5G 基站总数已达 391.7 万个，5G 用户普及率超 60%，5G 已深度融入 74 个国民经济大类，全国 “5G + 工业互联网” 在建项目超 1 万个 ，为数字经济的发展铺设了高速信息通道。数据中心、云计算平台等信息基础设施类新基建也在加快推进，为大数据、人工智能等新兴产业的发展提供了强大的算力支持和数据处理能力。

随着数字经济的快速发展和新基建的持续推进，低代码和 AI 技术作为其中的重要力量，正逐渐崭露头角，成为推动数字经济新基建发展的核心要素。

低代码：简化开发的利器

低代码的定义与特点

低代码是一种新兴的软件开发方法，它通过可视化的界面和少量的代码编写，就能快速构建出应用程序。与传统的软件开发方式相比，低代码具有以下显著特点：

可视化操作：

低代码平台提供了直观的图形化界面，用户只需通过拖拽、配置等简单操作，就能完成应用程序的设计和搭建，无需深入掌握复杂的编程语法和代码逻辑。这就好比搭建积木，用户可以根据自己的需求，将各种功能模块像积木一样组合在一起，快速构建出一个完整的应用。

低门槛开发：

降低了软件开发的技术门槛，使得非专业的开发人员，如业务人员、产品经理等，也能够参与到应用开发中来。他们无需具备深厚的编程功底，只需了解基本的业务流程和需求，就能利用低代码平台快速实现自己的想法，大大缩短了从需求到实现的周期。

高效开发：

凭借大量的预制组件和模板，低代码平台能够显著提高开发效率。开发人员可以直接使用这些现成的组件和模板，快速搭建应用的基础框架，然后再根据具体需求进行个性化定制，避免了重复开发，大大缩短了开发周期。有数据显示，使用低代码开发平台，开发效率相比传统开发方式可提高数倍甚至数十倍。

灵活可扩展：

低代码平台并非完全固化，它支持一定程度的代码编写和扩展。对于一些复杂的业务逻辑和特殊需求，开发人员可以通过编写自定义代码来实现，确保应用程序既能满足快速开发的需求，又具备足够的灵活性和扩展性，以适应不断变化的业务场景。

低代码在行业中的应用现状

如今，低代码技术已经在多个行业得到了广泛的应用，并取得了显著的成效。

金融行业：

在金融领域，低代码平台被用于开发各种金融应用，如移动银行、在线支付、风险管理等。例如，某银行利用低代码平台快速开发了一款移动银行应用，实现了账户查询、转账汇款、理财购买等功能。通过可视化的开发方式，银行的业务人员和开发人员紧密合作，快速迭代应用，满足了客户日益增长的数字化金融需求，同时也提高了银行的市场竞争力。

制造业：

制造业企业借助低代码平台构建生产管理系统、供应链管理系统等，实现生产流程的数字化和智能化。某制造企业使用低代码平台开发了生产调度系统，通过实时采集生产设备的数据，实现了生产任务的自动分配和调度，提高了生产效率，降低了生产成本。此外，该系统还能对生产过程中的数据进行分析，为企业的决策提供数据支持。

医疗行业：

医疗机构利用低代码平台开发电子病历系统、预约挂号系统等，优化医疗服务流程，提高医疗服务质量。一家医院通过低代码平台搭建了电子病历系统，实现了患者病历的电子化管理，医生可以随时随地查看患者的病历信息，提高了诊疗效率。同时，该系统还与医院的其他信息系统进行了集成，实现了数据的共享和交互，为医院的信息化建设提供了有力支持。

教育行业：

教育机构使用低代码平台创建在线教育平台、学生管理系统等，为师生提供更加便捷的教学服务。某在线教育平台利用低代码平台快速搭建了课程管理系统和学习管理系统，实现了课程的在线发布、学习进度跟踪、作业提交与批改等功能，为学生提供了更加个性化的学习体验，也提高了教育机构的教学管理效率。

AI：智能变革的核心驱动力

AI 技术的发展历程与现状

AI 的发展历程犹如一部波澜壮阔的科技史诗，充满了无数的探索与突破。其起源可以追溯到 20 世纪 50 年代，彼时，科学家们开始尝试让计算机模拟人类的智能行为，这一时期的 AI 主要基于规则和逻辑推理，被称为 “符号主义 AI” 。然而，由于计算能力和算法的限制，AI 的发展在初期遭遇了诸多瓶颈，进入了长达十多年的 “寒冬期”。

直到 20 世纪 80 年代，随着计算机技术的飞速发展和机器学习算法的不断完善，AI 迎来了新的发展机遇。这一时期，专家系统、神经网络等技术开始崭露头角，AI 逐渐从理论研究走向实际应用。进入 21 世纪，特别是近年来，随着大数据、云计算、物联网等技术的深度融合，AI 迎来了爆发式增长。深度学习算法的出现，更是让 AI 在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。如今，AI 已经广泛应用于医疗、金融、交通、教育等各个领域，成为推动各行业数字化转型和智能化升级的核心力量。

AI 对各行业的变革性影响

医疗行业：

AI 在医疗领域的应用，为传统医疗模式带来了革命性的改变。通过 AI 技术，医生能够更快速地进行诊断，特别是在影像诊断领域，AI 可以通过学习海量病例数据，准确识别出疾病的早期症状。例如，在癌症筛查中，AI 能够通过分析患者的 CT 影像，发现早期的癌变迹象，大大提高了诊断的准确性与效率。同时，AI 还能根据患者的基因组学、临床数据和生活习惯等信息，为患者提供个性化的治疗方案，显著提高治疗效果，降低药物副作用。此外，AI 在药物研发领域的应用也取得了显著进展，通过模拟药物与生物分子的相互作用，能够预测药物的活性和毒性，加速新药的开发过程。

金融行业：

AI 在金融领域的应用同样广泛而深入。在风险评估和信贷审批方面，AI 通过分析大量的交易数据和市场动态，能够为金融机构作出更精准的决策，有效降低风险。例如，AI 能够实时监测金融市场的波动，预测可能的市场风险，减少人为失误。在智能投顾和资产管理方面，AI 通过大数据分析和算法模型，为客户提供量身定制的投资建议和资产配置方案，帮助投资者在复杂多变的市场中做出更明智的决策。此外，智能客服和机器人理财顾问的出现，也使得金融服务更加高效和个性化，提升了客户体验。

交通行业：

AI 正在重塑交通行业的格局，自动驾驶技术是其中的一大亮点。通过感知、决策和控制系统，车辆能够在没有人类驾驶员的情况下行驶，这不仅提高了交通系统的效率，还减少了交通事故的发生。例如，特斯拉的自动驾驶技术已经在实际道路上进行了大量测试和应用，为未来的出行方式带来了新的可能性。此外，AI 在交通流量管理、智能交通信号灯和智能公共交通系统方面也发挥了积极作用，通过实时采集和分析交通数据，优化交通信号配时，缓解交通拥堵，为城市交通提供了更为智能和便捷的解决方案。

“低代码 + AI”：王炸组合的协同效应

技术融合的原理与优势

低代码与 AI 的融合，堪称一场技术层面的奇妙联姻，二者相互赋能，催生出更为强大的技术力量。从技术原理上看，低代码平台凭借其可视化的开发环境和丰富的预制组件，大幅降低了应用开发的技术门槛，使得开发过程变得直观且高效。而 AI 技术，特别是机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域，能够为低代码平台注入智能元素，让应用具备更强大的数据分析、预测和决策能力。

以智能表单设计为例，低代码平台提供了表单创建的基础框架和组件，用户可以通过拖拽、配置等操作快速搭建表单结构。而 AI 技术则可以在此基础上实现表单内容的自动识别和填充。比如，利用光学字符识别（OCR）技术，AI 能够自动识别扫描文档中的文字信息，并将其填充到相应的表单字段中，大大提高了数据录入的效率和准确性。再如，在工作流审批环节，低代码平台构建了审批流程的基本路径和规则，AI 技术则可以通过对历史审批数据的分析，实现审批流程的智能优化。它能够根据审批事项的紧急程度、申请人的信用记录等因素，自动调整审批顺序和优先级，确保重要事项能够得到及时处理。

这种融合带来的优势是多方面的。首先，它极大地提高了开发效率。低代码平台减少了代码编写的工作量，而 AI 技术则通过自动化的任务处理和智能决策，进一步缩短了开发周期。原本需要数月时间才能完成的应用开发项目，在 “低代码 + AI” 的助力下，可能只需数周甚至更短时间就能交付。其次，降低了开发成本。无需大量专业的开发人员，业务人员和非技术人员也能借助低代码平台和 AI 的力量参与到应用开发中，减少了人力成本的投入。同时，由于开发效率的提升，项目的时间成本也相应降低。此外，提升了应用的智能化水平。AI 技术为应用赋予了智能分析、预测和决策的能力，使应用能够更好地满足用户的个性化需求，提供更加智能、便捷的服务体验。

应用场景与实际案例

智能办公领域：在日常办公中，文档处理、会议安排、任务分配等工作占据了员工大量的时间和精力。“低代码 + AI” 技术的应用，为这些繁琐的工作带来了智能化的解决方案。例如，某企业利用低代码平台开发了一款智能办公助手应用，结合 AI 的自然语言处理技术，员工只需通过语音指令，就能实现文档的自动生成、格式调整、内容检索等功能。在会议安排方面，AI 可以根据参会人员的日程安排、会议室的使用情况等信息，自动推荐合适的会议时间和地点，并发送会议通知。在任务分配环节，AI 能够根据员工的工作负荷、技能水平等因素，合理分配任务，提高工作效率。通过使用这款智能办公助手应用，该企业员工的办公效率提高了 30% 以上，工作流程得到了极大的简化。

智能制造领域：对于制造业企业来说，生产过程的优化、设备的维护管理以及供应链的协同是提高生产效率和产品质量的关键。某汽车制造企业利用低代码平台搭建了生产管理系统，并引入 AI 技术实现了生产过程的智能化监控和优化。AI 通过对生产线上各种传感器采集的数据进行实时分析，能够及时发现生产过程中的异常情况，如设备故障、产品质量缺陷等，并自动发出预警信息。同时，AI 还可以根据生产数据和市场需求预测，优化生产计划和排程，提高生产效率，降低生产成本。在设备维护方面，AI 通过对设备运行数据的分析，能够预测设备的故障发生时间，提前安排维护计划，避免设备突发故障对生产造成影响。通过应用 “低代码 + AI” 技术，该汽车制造企业的生产效率提高了 25%，设备故障率降低了 30%，产品质量得到了显著提升。

智慧医疗领域：在医疗行业，提高诊断准确性、优化医疗服务流程以及实现远程医疗是当前的重要发展方向。某医院利用低代码平台开发了智能医疗诊断系统，结合 AI 的图像识别和数据分析技术，医生可以更快速、准确地诊断疾病。例如，在医学影像诊断中，AI 能够对 X 光、CT、MRI 等影像进行分析，识别出病变部位和异常情况，并提供初步的诊断建议，帮助医生提高诊断效率和准确性。在医疗服务流程方面，低代码平台实现了患者信息的数字化管理和医疗流程的自动化，如预约挂号、就诊指引、检查检验报告查询等。同时，AI 还可以通过对患者病历数据的分析，为医生提供个性化的治疗方案建议，提高治疗效果。此外，借助 “低代码 + AI” 技术，该医院还实现了远程医疗服务，患者可以通过视频与医生进行远程会诊，获取专业的医疗建议，打破了地域限制，提高了医疗服务的可及性。

挑战与应对策略

面临的技术、安全和人才挑战

尽管 “低代码 + AI” 的组合前景广阔，但在实际应用过程中，也面临着一系列技术、安全和人才方面的挑战。

在技术融合方面，低代码平台与 AI 技术的深度融合并非一蹴而就。不同的低代码平台和 AI 框架之间可能存在兼容性问题，导致集成难度加大。例如，某些低代码平台在与特定的机器学习算法或自然语言处理模型集成时，可能会出现数据格式不匹配、接口调用不稳定等情况。此外，如何将 AI 的智能决策和分析能力与低代码平台的可视化开发、快速部署优势有机结合，也是一个需要深入研究和探索的问题。目前，虽然已经有一些成功的案例，但在技术实现的通用性和灵活性方面，仍有待进一步提高。

数据安全和隐私保护是 “低代码 + AI” 应用中不容忽视的问题。随着数据量的不断增长和数据应用场景的日益复杂，数据泄露、篡改等安全风险也在不断增加。在低代码开发过程中，由于可能涉及到大量业务人员和非专业开发者参与，他们对数据安全的认识和防范意识相对较弱，容易导致数据安全漏洞的出现。例如，在一些智能办公应用中，可能会涉及到员工的个人敏感信息、企业的商业机密等，一旦这些数据被泄露，将给企业和员工带来巨大的损失。同时，AI 技术在数据处理和分析过程中，也可能存在隐私保护方面的问题，如数据滥用、模型偏见等。

人才短缺也是制约 “低代码 + AI” 发展的重要因素。一方面，既懂低代码开发又熟悉 AI 技术的复合型人才相对匮乏。低代码开发虽然降低了技术门槛，但要充分发挥其优势，仍然需要开发者具备一定的编程基础和系统架构能力。而 AI 技术的专业性较强，需要开发者掌握机器学习、深度学习等相关知识和技能。目前，高校和职业教育在相关人才培养方面还存在一定的滞后性，导致市场上这类复合型人才供不应求。另一方面，对于普通业务人员来说，要快速掌握低代码开发和 AI 技术的应用，也需要一定的培训和学习成本。如果企业不能提供有效的培训和支持，业务人员在应用过程中可能会遇到各种困难，影响 “低代码 + AI” 的推广和应用。

行业应对策略与建议

为了应对上述挑战，行业内各方需要共同努力，采取一系列有效的策略和措施。

在技术研发方面，低代码平台厂商和 AI 技术提供商应加强合作，共同攻克技术融合难题。通过建立统一的数据标准和接口规范，提高低代码平台与 AI 框架之间的兼容性和互操作性。例如，双方可以联合开发一些通用的集成组件和工具，使得开发者能够更加便捷地将 AI 功能集成到低代码应用中。同时，加强对 AI 技术在低代码开发中的应用研究，探索更加智能、高效的开发模式和方法。例如，利用 AI 技术实现低代码平台的自动化测试、智能代码生成和优化等功能，进一步提高开发效率和质量。

在安全防护方面，企业应加强数据安全管理，建立完善的数据安全保护机制。制定严格的数据访问权限和审批流程，确保只有授权人员才能访问和处理敏感数据。采用加密技术、访问控制技术等手段，对数据进行加密存储和传输，防止数据泄露和篡改。同时，加强对低代码开发过程的安全审计和监控，及时发现和修复安全漏洞。对于 AI 模型，要进行严格的安全评估和测试，防止模型偏见和数据滥用等问题的出现。此外，企业还应加强对员工的数据安全培训，提高员工的数据安全意识和防范能力。

在人才培养方面，高校和职业教育机构应优化课程设置，加强对低代码开发和 AI 技术相关专业的建设。开设相关的课程和实践项目，培养学生的实际操作能力和创新思维。例如，设置低代码开发、机器学习、自然语言处理等课程，让学生在学习过程中掌握相关技术的理论知识和实践技能。同时，企业应加强与高校和职业教育机构的合作，建立实习基地和人才培养合作机制，为学生提供更多的实践机会和就业渠道。此外，企业还应加强内部员工的培训和学习，通过组织内部培训、在线学习、技术交流等方式，帮助员工提升低代码开发和 AI 技术的应用能力。

未来展望

低代码与 AI 的融合，无疑为数字经济新基建注入了强大的发展动力。从智能办公到智能制造，从智慧医疗到智能交通，“低代码 + AI” 的应用场景正在不断拓展，为各行业的数字化转型带来了新的机遇和突破。通过提高开发效率、降低开发成本、提升应用智能化水平，这一王炸组合正在重塑企业的创新能力和竞争力，推动产业升级和经济结构的优化调整。

尽管在发展过程中面临着技术融合、安全和人才等方面的挑战，但随着行业内各方的共同努力，这些问题正逐步得到解决。技术研发的不断投入、安全防护机制的日益完善以及人才培养体系的逐步建立，都为 “低代码 + AI” 的可持续发展奠定了坚实的基础。

展望未来，随着数字经济的持续发展和新基建的深入推进，“低代码 + AI” 有望在更多领域实现创新应用，为社会经济的发展带来更多的可能性。它将成为推动数字经济新基建的核心力量，引领我们迈向一个更加智能、高效、便捷的数字化时代。无论是企业还是开发者，都应积极拥抱这一技术变革，充分挖掘 “低代码 + AI” 的潜力，为自身的发展和社会的进步创造更大的价值。