AI低代码是真香还是智商税？我们实测了10款工具后给出了这份避坑指南_ai 低代码

目录

AI 低代码：行业新宠还是炒作？

低代码开发的前世今生

10 款 AI 低代码工具实测

测试标准与环境

工具 1 - 工具 10 特性亮点与不足

JNPF 低代码平台深入解读

JNPF 平台概述

功能特性展示

实际应用案例

AI 低代码的价值与局限

真香之处

智商税质疑

避坑指南

选择要点

使用建议

未来展望

AI 低代码：行业新宠还是炒作？

在当今数字化时代，软件开发的效率和成本成为了企业关注的焦点。AI 低代码，作为一种新兴的技术趋势，正逐渐走进人们的视野。它号称能让不懂编程的人也能轻松开发应用，大大缩短开发周期，降低成本。这听起来就像是软件开发领域的 “神器”，但它真的有这么神奇吗？是真正的行业变革者，还是仅仅是一场炒作？这就好比武侠小说里的绝世武功秘籍，人人都想得到，却又不知道它是否真的能让人成为武林高手。

低代码开发平台并非新鲜事物，已经存在了一段时间。但随着 AI 技术的迅猛发展，二者的结合 ——AI 低代码，为软件开发带来了新的可能性。它的出现，让人们对软件开发的效率和方式有了新的期待。就像汽车发明后，人们对出行速度和便利性有了全新的体验，AI 低代码也有望给软件开发领域带来类似的变革。 不过，随着市场上各类 AI 低代码工具如雨后春笋般涌现，其质量和适用性也参差不齐。就像市场上的各种商品，有真有假，有好有坏，让人眼花缭乱。这也引发了人们对 AI 低代码的质疑：它到底是企业数字化转型的得力助手，还是只是一个华而不实的概念？为了揭开 AI 低代码的神秘面纱，我们团队进行了一次全面的测试。我们选取了市场上 10 款主流的 AI 低代码工具，包括 JNPF 低代码开发平台，从多个维度对它们进行了深入分析，旨在为大家提供一份真实、可靠的使用报告。

低代码开发的前世今生

低代码开发的历史可以追溯到 20 世纪 80 年代，当时第四代编程语言（4GL）的诞生，旨在简化编程过程，通过高度抽象来提高开发效率 。尽管这些语言不是纯粹的图形化工具，但它们在简化编程过程方面迈出了重要的一步。到了 90 年代，快速应用开发（RAD）方法诞生，它鼓励迭代开发、原型设计和用户参与。RAD 方法在当时的软件开发工具中得到了广泛应用，这些工具使用图形界面、预构建组件和代码生成技术，使开发人员能够更快地构建应用。

21 世纪初，业务流程管理（BPM）和企业应用集成（EAI）平台开始出现。BPM 是一种以规范化构造端对端的业务流程为中心，以持续提高组织绩效为目的的系统化方法。EAI 是集成基于不同平台、使用不同方法建立的异构系统应用的一种技术。这些方法和技术为企业提供了新的可视化工具，来设计、执行和管理业务流程，使非技术人员可以更容易地参与到应用开发的过程中。2010 年，随着智能手机和移动应用的普及，移动后端即服务（MBaaS）平台开始流行。MBaaS 平台提供了一种简化移动应用开发的方法，通过提供预构建的后端服务、API 和可视化工具来加速移动应用的开发和部署。

直到 21 世纪 10 年代中期左右，一些著名的低代码平台（如 OutSystems、Appian、Mendix 等）开始在市场上崭露头角。这些平台继承了前面几个阶段的优势，提供可视化开发、预构建组件、代码生成和集成服务等功能，使低代码平台能够为企业提供更快速、更简单的应用开发方法。2018 年发生了美国低代码独角兽企业 OutSystems 获得 1.5 亿美元的融资和西门子以 7 亿美元的价格收购低代码平台 Mendix 两件大事，低代码进入资本家和公众视野，市场进入爆发期。

在数字化转型的浪潮中，低代码开发发挥着举足轻重的作用。它能够加速开发进程，通过抽象和自动化许多编码任务，实现更快的应用程序开发，满足企业快速推出新数字化解决方案以保持竞争力的需求 。低代码开发还能提高敏捷性，使企业更容易适应快速变化的业务环境和客户需求，随着需求的发展进行迭代和更改。此外，低代码平台具有用户友好的特点，允许编码经验有限的个人参与应用程序开发，使开发过程民主化，让业务分析师、领域专家和其他非技术用户也能为数字计划贡献力量。并且，低代码开发能降低开发成本，减少对大量自定义编码和开发资源的需求，在成本效益是关键考虑因素的数字化转型工作中优势明显 。

10 款 AI 低代码工具实测

测试标准与环境

为了确保测试结果的科学性和公正性，我们制定了一套全面的测试标准，从多个维度对这 10 款 AI 低代码工具进行评估。在功能完整性方面，我们考察工具是否具备丰富的组件库、强大的工作流引擎、数据管理能力以及对常见应用场景的支持 。易用性也是重要的考量因素，包括界面设计是否友好、操作是否简单直观、学习曲线的陡峭程度等。性能表现同样不容忽视，我们测试了工具在不同负载下的响应时间、吞吐量以及资源利用率 。此外，我们还关注工具的集成能力，能否与常见的第三方系统和服务进行无缝对接。

测试环境的搭建也经过了精心的规划。硬件方面，我们使用了配置为 Intel Core i7 处理器、16GB 内存、512GB 固态硬盘的高性能工作站，以确保测试过程中不会因为硬件性能不足而影响结果。软件环境上，我们采用了 Windows 10 操作系统，安装了最新版本的 Chrome 浏览器，同时配置了 MySQL 数据库作为数据存储。在测试过程中，我们保持环境的一致性，避免因环境差异导致测试结果出现偏差。

工具 1 - 工具 10 特性亮点与不足

工具 1：JNPF 低代码开发平台：

JNPF 低代码开发平台是一款功能强大且灵活的工具，它提供了丰富的组件库，涵盖了表单、报表、图表、数据网格等常见组件，能够满足各种业务场景的开发需求 。在工作流引擎方面，JNPF 支持可视化设计复杂的工作流程，包括条件分支、并行任务、循环等，还能实现自动化的任务分配和提醒 。数据管理能力出色，不仅可以方便地连接各种数据源，还提供了数据验证、数据转换等功能 。其优势在于高度的定制化，开发者可以通过少量的代码对生成的应用进行深度定制，以满足特殊的业务需求。此外，JNPF 的界面设计简洁直观，易于上手，即使是没有编程经验的业务人员也能快速掌握 。然而，在测试中我们也发现，JNPF 在与一些小众的第三方系统集成时，可能会遇到兼容性问题，需要花费额外的时间进行适配。

工具 2：OutSystems：

OutSystems 以其高性能和企业级安全性著称，采用微服务架构，支持容器化部署，能够在高并发场景下保持良好的性能表现 。它的企业级安全机制非常完善，包括身份验证、授权、数据加密和审计日志等，确保应用程序符合严格的企业安全标准 。支持一次开发，多渠道发布，无论是 Web 应用、移动应用还是桌面应用，都可以从同一个代码库生成，大大简化了多平台开发的复杂性 。但它的学习曲线较陡峭，新用户需要花费一定的时间来熟悉其复杂的功能和高级特性，对于小型项目或技术实力较弱的团队来说，可能不太友好。

工具 3：Mendix：

Mendix 提供了强大的模型驱动开发环境，用户可以通过拖放组件来设计应用程序的架构，同时支持自定义代码，以满足特定的业务需求，具有高度的灵活性 。它的集成能力也十分强大，能够与各种企业系统和服务进行无缝集成，包括 ERP、CRM、数据库等，通过 API 和微服务，轻松将新应用与现有 IT 环境相融合 。此外，Mendix 还支持多人实时协作，团队成员可以在同一时间编辑同一项目，加速了开发周期，提高了团队效率 。不过，Mendix 的成本相对较高，尤其是在需要高级功能或大规模部署的情况下，对于预算有限的初创企业或小型企业来说，可能会造成一定的经济压力。

工具 4：Appian：

Appian 专注于业务流程管理，内置了智能工作流引擎，支持复杂的业务规则和动态工作流，能够自动化处理大量的业务流程，提高企业的运营效率 。它还提供了丰富的数据分析工具，可以实时监控应用程序的性能，生成详细的报告和图表，帮助企业做出数据驱动的决策 。此外，Appian 支持 AI 和机器学习的集成，可以用于预测分析、智能决策和自动化任务，增强了应用程序的智能性和自动化程度 。然而，在高度定制化的设计和布局方面，Appian 可能不如一些更灵活的低代码平台，对于那些对界面设计有较高要求的项目来说，可能无法完全满足需求。

工具 5：Microsoft Power Apps：

Power Apps 与 Microsoft 365 深度集成，可以轻松访问 Excel、SharePoint、Teams 等服务的数据，简化了数据管理和应用程序的创建过程，对于已经广泛使用微软办公套件的企业来说，具有很大的优势 。它提供了大量的预建组件，包括表格、图表、地图等，用户可以快速构建具有专业外观和功能的应用程序 。并且支持创建自定义连接器，可以连接到几乎任何数据源，包括 API、数据库和其他服务，扩展了应用程序的数据获取能力 。但在与非 Microsoft 服务或遗留系统集成时，Power Apps 可能需要额外的开发工作，这对于一些需要与多种不同系统交互的企业来说，可能会增加开发难度和成本。

工具 6：Zoho Creator：

Zoho Creator 提供了直观的拖放界面，使非技术背景的用户也能轻松上手，快速构建自定义应用程序 。它拥有丰富的预建模板库，涵盖了 CRM、项目管理、库存控制等多种业务场景，用户可以直接使用这些模板作为起点，快速搭建符合自己需求的应用 。支持创建复杂的工作流，包括条件分支、循环、定时任务等，通过自动化业务流程，提高工作效率，减少人为错误 。同时，用户可以构建跨平台的应用程序，既适用于 Web，也支持 iOS 和 Android 移动设备 。在测试中发现，Zoho Creator 在处理复杂业务逻辑时，可能会显得有些力不从心，对于一些大型企业的复杂业务场景，可能需要进行较多的二次开发。

工具 7：Wix Code：

Wix Code 提供了一个直观的网站构建器，用户可以通过拖放元素来设计网站布局，添加动态内容和交互功能，特别适合创建动态网站和 Web 应用程序 。它还支持与多种第三方服务集成，如支付网关、社交媒体平台等，方便用户扩展网站的功能 。然而，Wix Code 的功能相对较为局限，主要侧重于网站开发，对于企业级应用开发的支持不够全面，在数据管理和工作流自动化方面的能力较弱。

工具 8：Bubble：

Bubble 是一款无代码开发平台，用户可以通过可视化界面创建 Web 应用程序，无需编写代码 。它提供了丰富的插件和组件库，用户可以轻松地添加各种功能，如用户认证、支付系统、地图等 。Bubble 还支持团队协作，多个用户可以同时参与项目的开发 。但 Bubble 的性能表现相对一般，在处理大量数据或高并发请求时，可能会出现响应缓慢的情况，对于对性能要求较高的应用来说，可能不太适用。

工具 9：Knack：

Knack 允许用户通过简单的拖放操作创建自定义数据库和应用程序，适合小型企业和个人开发者快速搭建数据管理应用 。它提供了多种数据视图和报表模板，方便用户对数据进行分析和展示 。不过，Knack 的扩展性较差，在与其他系统集成时，可选的方案较少，对于需要与企业现有系统进行深度整合的项目来说，可能无法满足需求。

工具 10：Caspio：

Caspio 是一个基于云的低代码平台，提供了可视化的应用构建工具和数据管理功能 。它支持创建各种类型的应用程序，包括 Web 应用、移动应用等 。Caspio 还提供了安全的数据存储和备份功能，保障数据的安全性和可靠性 。但 Caspio 的学习曲线较陡，对于新手来说，可能需要花费一定的时间来掌握其复杂的操作和功能。

JNPF 低代码平台深入解读

JNPF 平台概述

JNPF 低代码开发平台是一款旨在帮助企业快速构建应用程序的工具，它深度集成了 Java 和.NET 6 双技术引擎，具备易维护、便部署、高集成、高效率等多方面特性 。该平台定位于企业级应用开发，能够满足各种规模企业的数字化转型需求，无论是初创企业快速搭建业务系统，还是大型企业进行复杂的系统集成和定制化开发，JNPF 都能提供有力的支持 。其适用的企业类型广泛，涵盖了制造业、金融行业、医疗行业、教育行业等多个领域 。在制造业中，可用于构建生产管理系统、设备维护和故障预警系统；在金融行业，能助力开发信贷管理、客户关系管理和反欺诈系统；在医疗行业，可实现电子病历系统、预约挂号系统和医疗数据分析等应用的开发 。

功能特性展示

JNPF 的核心功能十分强大，首先是可视化开发功能，提供了直观的可视化界面，用户通过简单的拖拽和配置操作，就能快速实现复杂的应用逻辑和界面设计 。就像搭建积木一样，将各种组件拖放到合适的位置，就能搭建出一个功能完善的应用程序 。其拥有丰富的组件库，包含了表单、报表、图表、数据网格等 50 余种常见组件，这些组件经过精心设计和优化，能够满足各种业务场景的开发需求 。无论是简单的信息录入表单，还是复杂的数据统计报表，都能轻松实现 。JNPF 还支持多技术引擎，集成了 Java 和.NET 6 双技术引擎，这使得开发者可以根据项目的具体需求选择合适的技术栈，提高了开发的灵活性和效率 。此外，平台还具备强大的工作流引擎，支持可视化设计复杂的工作流程，包括条件分支、并行任务、循环等，能实现自动化的任务分配和提醒 ，大大提高了企业的业务流程自动化水平 。

实际应用案例

以某大型制造企业（以下简称 A 企业）为例，A 企业在生产管理方面面临着诸多挑战，如生产流程繁琐、各环节协同效率低下以及对市场变化响应迟缓等问题 。在引入 JNPF 低代码开发平台后，这些问题得到了有效解决 。A 企业利用 JNPF 的拖拽式开发和强大的流程引擎功能，快速构建了一个全面的生产流程管理系统 。这个系统整合了生产调度、质量监控、设备维护等多个关键模块 。在生产调度方面，通过平台能依据订单量、设备状态以及人员排班等多因素实时调配资源，确保生产任务有序高效开展 。在质量监控模块，可在生产线上设置多个检测节点，实时收集产品质量数据，一旦出现质量异常，立即触发预警通知相关人员处理 。并且借助平台的数据分析功能，还能深入挖掘质量问题根源，辅助优化生产工艺 。设备维护模块则通过连接设备传感器，实时掌握设备运行参数，提前发现潜在故障隐患，及时安排维护人员进行预防性维护，有效减少了设备突发故障导致的生产停滞时间，延长了设备使用寿命 。通过 JNPF 平台实现生产流程的可视化管理，让整个生产过程变得透明且可控 。原本需要数月时间开发的系统，使用 JNPF 平台后，仅用了两个月就完成了开发并上线 ，开发周期大幅缩短 。同时，由于减少了对大量专业开发人员的依赖，开发成本降低了约 30% 。生产效率得到了显著提升，产品次品率降低了 15%，设备故障率降低了 20% ，企业能够更加灵活地应对市场变化，在激烈的市场竞争中占据了有利地位 。

AI 低代码的价值与局限

真香之处

AI 低代码确实有着许多令人心动的优势，首先体现在开发效率的大幅提升上。在传统开发模式中，开发者需要一行一行地编写大量代码，每一个功能的实现都需要耗费大量的时间和精力。而 AI 低代码借助可视化的开发界面和丰富的组件库，通过简单的拖拽和配置操作，就能快速搭建出应用程序的基本框架，再结合 AI 的智能代码生成功能，能够自动生成部分代码，大大缩短了开发周期 。例如，开发一个简单的企业内部管理系统，传统开发方式可能需要一个开发团队花费数月时间，而使用 AI 低代码工具，可能只需要几周甚至更短的时间就能完成 ，开发效率提升了数倍。

AI 低代码降低了技术门槛，让更多非技术人员能够参与到应用开发中来 。在企业中，业务人员对业务流程和需求有着深入的了解，但往往缺乏编程技能。AI 低代码的出现，使得业务人员可以通过直观的操作界面，根据自己的业务需求进行应用的开发和定制 。这不仅促进了业务与技术的深度融合，使得开发出的应用更贴合实际业务需求，还能够激发企业内部的创新活力，让更多人能够为企业的数字化建设贡献力量 。比如，市场部门的人员可以利用 AI 低代码工具快速开发出一个简单的客户数据分析应用，用于分析客户行为和市场趋势，为市场决策提供支持 。

它还能够促进业务与技术的融合 。在传统的软件开发流程中，业务人员和技术人员之间往往存在沟通壁垒，业务人员提出的需求可能无法被技术人员准确理解，导致开发出的应用与业务需求存在偏差 。而 AI 低代码平台使得业务人员能够直接参与到开发过程中，与技术人员紧密合作，共同打造出更符合业务实际的应用 。通过可视化的开发方式，业务人员可以直观地看到应用的设计和功能，及时提出修改意见，技术人员也能够更好地理解业务需求，从而实现业务与技术的无缝对接 。

智商税质疑

然而，AI 低代码也并非完美无缺，在面对复杂业务场景时，其局限性就会逐渐显现出来 。对于一些业务逻辑极其复杂、对系统性能和扩展性要求极高的应用，AI 低代码可能无法满足其全部需求 。例如，大型金融机构的核心交易系统，涉及到大量复杂的金融算法和高并发交易处理，需要高度优化的代码和专业的技术架构来保证系统的稳定性和安全性 。在这种情况下，AI 低代码工具生成的代码可能无法达到如此高的性能要求，仍需要专业的开发团队进行深度定制开发 。

定制化需求也是 AI 低代码面临的一个挑战 。虽然 AI 低代码提供了一定程度的定制化能力，但对于一些具有特殊业务需求和独特设计要求的项目来说，其定制化程度可能不够 。企业可能需要在 AI 低代码生成的基础上进行大量的二次开发，这不仅增加了开发成本和时间，还可能因为对底层代码的修改而导致系统的稳定性和可维护性下降 。比如，一家企业希望开发一个具有独特用户界面和交互方式的电商应用，AI 低代码工具提供的模板和组件可能无法完全满足其个性化设计需求，需要额外投入人力和时间进行定制开发 。

数据安全和隐私问题也是不容忽视的 。在数字化时代，数据是企业的重要资产，保护数据的安全和隐私至关重要 。AI 低代码平台在数据存储、传输和处理过程中，可能存在安全漏洞，容易受到黑客攻击和数据泄露的风险 。尤其是当应用涉及到敏感信息，如客户的个人身份信息、财务数据等时，一旦发生数据安全事故，将给企业带来巨大的损失 。此外，一些 AI 低代码平台可能会将用户数据上传到云端进行处理和存储，这也引发了用户对数据隐私的担忧 。

避坑指南

选择要点

在选择 AI 低代码工具时，首先要明确自身的功能需求 。不同的企业和项目对功能的要求各不相同，有的需要强大的表单设计功能，有的注重报表生成的灵活性，还有的对工作流的复杂性有较高要求 。因此，在选择工具前，要对项目的业务需求进行详细梳理，列出所需的功能清单，然后对照各款工具的功能特性进行筛选 。以 JNPF 低代码开发平台为例，它丰富的组件库和强大的工作流引擎，如果你的项目对这些方面有较高需求，那么 JNPF 可能是一个不错的选择 。

技术实力也是不容忽视的因素 。这包括工具所采用的技术架构、对新技术的支持程度以及性能表现等 。一个技术先进、架构合理的工具，能够保证应用的稳定性和可扩展性，在面对业务增长和技术变革时，能够更好地适应和调整 。同时，良好的性能表现可以确保应用在高并发、大数据量的情况下，依然能够快速响应，提供流畅的用户体验 。比如，OutSystems 采用的微服务架构和容器化部署技术，使其在性能和扩展性方面表现出色 。

供应商的信誉和支持同样重要 。选择一个有良好口碑和丰富经验的供应商，可以降低项目风险 。这样的供应商通常能够提供稳定的产品更新和技术支持，在遇到问题时，能够及时响应并提供解决方案 。此外，供应商的客户案例和行业认可度也是评估其信誉的重要依据 。可以通过查看供应商的官方网站、客户评价以及行业报告等方式，了解其在市场上的表现和声誉 。

使用建议

在使用 AI 低代码工具的过程中，数据迁移是一个常见的问题 。当从传统开发模式迁移到 AI 低代码平台，或者在不同的低代码工具之间进行数据迁移时，可能会遇到数据格式不兼容、数据丢失等问题 。为了避免这些问题，在迁移前，要对数据进行全面的分析和整理，确保数据的准确性和完整性 。同时，要选择支持多种数据格式、具备数据转换和清洗功能的低代码工具，如 JNPF 低代码开发平台，它能够方便地连接各种数据源，并提供数据验证、转换等功能，有助于顺利完成数据迁移 。在迁移过程中，要进行充分的测试，对比迁移前后的数据，及时发现并解决问题 。

系统集成也是使用过程中的一个关键环节 。许多企业在使用 AI 低代码工具时，需要与现有的系统进行集成，如 ERP、CRM、OA 等 。在集成过程中，可能会遇到接口不匹配、数据传输不稳定等问题 。为了解决这些问题，首先要选择集成能力强的低代码工具，这些工具通常提供丰富的 API 和连接器，能够与各种第三方系统进行无缝对接 。在进行集成前，要对现有系统的架构和接口进行详细了解，制定合理的集成方案 。在集成过程中，要进行严格的测试，确保数据在不同系统之间的传输准确无误，系统之间的交互稳定可靠 。

此外，在使用 AI 低代码工具时，还需要注意对用户进行培训 。由于 AI 低代码工具的操作方式和传统开发有所不同，用户可能需要一定的时间来适应 。因此，在项目实施过程中，要为用户提供全面的培训，包括工具的基本操作、功能应用、常见问题解决等方面，帮助用户快速掌握工具的使用方法，提高工作效率 。同时，要建立良好的沟通机制，及时收集用户的反馈意见，对工具的使用进行优化和改进 。

未来展望

AI 低代码作为软件开发领域的新兴力量，已经在提高开发效率、降低技术门槛等方面展现出了巨大的潜力 。尽管目前还存在一些局限性，但随着技术的不断发展和完善，这些问题有望逐步得到解决 。从市场前景来看，AI 低代码的应用领域将不断拓展，除了现有的企业级应用开发，还将在物联网、人工智能应用开发等新兴领域发挥重要作用 。随着越来越多的企业认识到 AI 低代码的价值，市场需求将持续增长，推动行业的快速发展 。在技术发展趋势方面，AI 技术将与低代码平台更加深度融合，实现更智能的代码生成、自动化的测试和优化、以及更强大的数据分析和预测功能 。同时，低代码平台也将不断提升自身的性能和稳定性，加强对复杂业务场景的支持，提高定制化的程度 。数据安全和隐私保护技术也将不断进步，为 AI 低代码的应用提供更可靠的保障 。对于企业和开发者来说，AI 低代码无疑是一个值得关注和探索的领域 。它为软件开发带来了新的思路和方法，能够帮助企业在数字化转型的道路上迈出更坚实的步伐 。在选择和使用 AI 低代码工具时，要充分了解其特点和局限性，结合自身的实际需求，做出明智的决策 。希望通过我们的实测和分析，能够为大家在 AI 低代码的探索之路上提供一些有益的参考，让大家在享受 AI 低代码带来的便利的同时，避免陷入一些常见的误区 。让我们共同期待 AI 低代码在未来能够创造更多的价值，为软件开发领域带来更多的惊喜和变革 。