如何评价低代码平台在企业复杂应用场景中的适用性？

随着编程语言的不断迭代、抽象、简化和整合，低代码技术正不断精进，形成更为简单清晰的图形化界面与高级语言结合的开发模式。在数字化转型方案的实施过程中，低代码开发广泛适用于各种应用场景，能够减少繁琐的重复性代码编写工作，提高开发效率。

但在低代码广泛应用的同时，也有很多人认为低代码平台只能做做小程序或者简单的客户关系管理系统等，难以承担大型复杂的业务软件的研发工作，这是一种误解。

低代码开发应该是一个渐进式增强的过程，最简单的需求可以无代码配置，略复杂的需求可以写少量差量化代码，更复杂的需求可以引入外部软件包，将低代码模型嵌入到局部使用。从简单到复杂应该可以平滑过渡。

如果要考察低代码平台在复杂场景中的适用性，可以从表单与基础类开发、基于关系与流程的业务模型驱动开发、基于数据挖掘与分析的数据驱动开发、基于智能模型驱动的自适应开发四个方面来管中窥豹。

低代码前端开发通常使用可视化设计工具来代替传统的手动编码。这些工具提供了各种预制的组件和模板，用户可以通过拖拽和配置的方式来组装和配置这些组件，支持用户自定义表单，表单支持基础权限管理，支持基础的主从表结构，而无需编写 HTML、CSS 或 JavaScript 等传统的前端代码。可视化程度越高，开发者队伍越庞大，应用场景挖掘越深，开发模式越完整。

低代码平台通常提供可视化业务逻辑设计工具，可以帮助开发者快速构建应用程序的业务逻辑。这些工具通常支持各种类型的业务流程，包括工作流、规则引擎、事件流等。开发者可以通过拖拽和配置等方式来定义业务逻辑的流程和规则，并可以通过自动生成代码来实现业务逻辑的执行和管理。低代码平台业务流转自动化的能力越高，越能处理各种复杂的任务，降低业务出错率，提高工作效率。

而在数据驱动开发方面，低代码平台通常也提供可视化数据模型设计工具，可以帮助开发者快速构建应用程序的数据模型。这些工具通常支持完全的用户自定义数据结构，生成相应的综合性表单和接口对接各种类型的数据源。通过定义数据模型，企业能更好地理解业务实体之间的关系。该方法适用于复杂的业务场景，允许开发人员在高度灵活的环境中构建应用程序。

随着最近 AI 的爆火，是否支持或正在开发 AIGC 相关功能也被纳入了低代码平台能力的考量范围之中。基于 AIGC 的加持，交付流程可以转化成交互式语言生成应用，复杂的需求可以直接被转化成复杂的表结构、字段类型、关联对应、流程逻辑和数据指标，无需搭建者动脑。

融入 AIGC 的低代码产品有望实现产品能力的跃升，让越来越多的企业加速迈进复杂应用场景实践的“效能扩展期”。

数字化程度越高的企业在采纳低代码产品时，对复杂或个性化功能实现的期望越高。因为这些企业拥有丰富的数字化场景，他们自身的 IT 系统和应用就是相对体系化和复杂度高的。低代码厂商欲提升低代码对复杂或个性化功能的实现能力，需要进一步加强功能组件、流程预定义的资源积累，提升基于数据定义和元数据配置来生成应用程序的能力，同时融入生成式 AI 以构建基于智能模型驱动的自适应开发能力。