AI与低代码的融合，不仅是技术层面的创新，更是企业数字化转型范式的变革——从"技术驱动"转向"业务驱动"，从"专业主导"转向"全员参与"，从"缓慢迭代"转向"快速创新"。这种变革正在打破业务与技术的壁垒，让数字化转型真正融入企业的日常运营。对于企业而言，拥抱AI+低代码不是选择问题，而是生存问题。在快速变化的市场环境中，只有通过技术融合提升转型效率和创新能力，才能在竞争中占据优势。

人工智能是一门研究如何使计算机模拟人类智能的技术，机器学习则是人工智能的一个分支领域，它让计算机通过数据学习模式和规律，从而实现预测和决策。在机器学习中，监督学习是指通过已标记的数据进行训练，让模型学习输入数据和输出标签之间的关系，从而对新的数据进行预测，如分类和回归问题。无监督学习则是在没有标记数据的情况下，让模型自动发现数据中的模式和结构，如聚类分析。

在企业数字化转型的进程中，传统的应用开发模式正面临着严峻的挑战。高昂的开发成本、漫长的开发周期以及复杂的技术架构，使得企业在快速响应市场变化和满足业务需求方面显得力不从心。低代码平台的出现，为解决这些问题提供了新的思路。它通过可视化的开发界面和预制的组件，大幅降低了应用开发的技术门槛，使企业能够更加快速地构建和部署应用。而当 AI 技术与低代码平台深度融合时，一场新的技术革命正在悄然兴起。低代码平

回顾企业数字化转型的历程，从传统开发到低代码，再到如今的AI+低代码，本质是技术不断“下沉”的过程——让开发能力从专业工程师手中，传递到业务人员手中。大模型的价值不在于“能写诗歌、能画画”，而在于将复杂的智能能力融入生产生活的每一个环节。AI+低代码打通的不仅是大模型应用的最后一公里，更是“技术能力”与“业务需求”之间的鸿沟。对于企业而言，现在需要做的不是盲目追逐大模型热点，而是选择合适的AI+低

回顾企业数字化转型的历程，从传统开发到低代码，再到如今的AI+低代码，本质是技术不断“下沉”的过程——让开发能力从专业工程师手中，传递到业务人员手中。大模型的价值不在于“能写诗歌、能画画”，而在于将复杂的智能能力融入生产生活的每一个环节。AI+低代码打通的不仅是大模型应用的最后一公里，更是“技术能力”与“业务需求”之间的鸿沟。对于企业而言，现在需要做的不是盲目追逐大模型热点，而是选择合适的AI+低

回到开篇的问题：AI低代码值得看好吗？答案是肯定的，但这种看好并非盲目追捧，而是基于其解决实际开发痛点的价值判断。2025年的AI低代码，已不是“玩具工具”，而是支撑企业数字化转型的核心基础设施，尤其在非电商领域，其价值正在加速爆发。对于技术人员而言，AI低代码是提升效率的利器，而非替代自身价值的“威胁”。真正的核心竞争力，在于“AI无法替代的技术深度”和“业务理解能力”——用AI完成重复劳动，将

2025年，DeepSeek等大模型对低代码平台的重塑，本质是一场“开发生产力革命”。AI快速建表、推荐字段、创建流程等功能，不是要取代开发人员，而是要将他们从重复劳动中解放出来，聚焦更有价值的创造性工作。对传统开发而言，焦虑无用，拥抱变化才是正道。未来，评判一名开发人员价值的标准，将不再是“写了多少行代码”，而是“用AI解决了多少业务问题”“优化了多少系统性能”。最后，用一位资深架构师的话收尾：

2025年，DeepSeek等大模型对低代码平台的重塑，本质是一场“开发生产力革命”。AI快速建表、推荐字段、创建流程等功能，不是要取代开发人员，而是要将他们从重复劳动中解放出来，聚焦更有价值的创造性工作。对传统开发而言，焦虑无用，拥抱变化才是正道。未来，评判一名开发人员价值的标准，将不再是“写了多少行代码”，而是“用AI解决了多少业务问题”“优化了多少系统性能”。最后，用一位资深架构师的话收尾：

整个工作流采用模块化设计，核心流程包括：工作流接收用户输入的书籍名称、作者名称和个人账号名称作为起始参数。大模型节点将书籍文案智能拆解为多个分镜段落，每个段落包含分镜名称、分镜描述、字幕文案和图像生成提示词。批处理环节根据每个分镜的提示词批量生成扁平风格的插画，并自动抠图处理，得到透明背景的人物素材。循环节点对每段字幕文案进行语音合成，生成对应的音频文件。代码节点整合所有音频、图片、字幕的时间轴信

整个工作流采用模块化设计，核心流程包括：工作流接收用户输入的书籍名称、作者名称和个人账号名称作为起始参数。大模型节点将书籍文案智能拆解为多个分镜段落，每个段落包含分镜名称、分镜描述、字幕文案和图像生成提示词。批处理环节根据每个分镜的提示词批量生成扁平风格的插画，并自动抠图处理，得到透明背景的人物素材。循环节点对每段字幕文案进行语音合成，生成对应的音频文件。代码节点整合所有音频、图片、字幕的时间轴信