Publication date: 17 Jul 2024
AI驱动低代码，释放数字生产力——IDC低代码系列研究发布
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北京，2024年7月17日——在数字化转型的大潮中，低代码开发平台正成为企业快速构建和部署应用的新引擎。随着企业对敏捷开发和技术创新的需求日益增长，低代码平台的市场规模和影响力不断扩大。IDC预测，到2027年，中国低代码/无代码软件市场规模将达到106.3亿元人民币，未来5年市场年复合增长率（CAGR）为32.3%。
低代码开发平台可以类比成工业制造领域的工业母机，是“开发应用的应用”。当前，低代码开发平台已经逐步被各种规模、各个行业的用户所接受，用以开发不同场景的应用。后疫情时代，企业对数字化技术的认知和应用程度进一步加深，但降本增效的诉求与大量长尾场景的个性化需求又使得用户不希望通过直接采购成品软件或进行软件定制来满足其数字化需求。在这一背景下，低代码开发平台被用户纳入重点考虑的范畴。
在生成式AI和大模型兴起后，低代码开发平台的应用门槛被进一步降低，同时通过辅助搭建、智能D2C、辅助编码能力，开发效率也进一步提升。还有众多厂商尝试将AI agent开发、应用AI化的能力融入到低代码开发平台中，帮助用户实现AI原生应用的开发，这也推动了低代码开发平台向新的时代演进。
《中国低代码开发平台技术评估，2024》报告
在市场环境的变化以及众多低代码开发平台供应商的共同推动下，当前市场上大部分用户对低代码开发平台都已经建立的基本的认知。由于当前经济景气度下行，用户希望通过数字化手段推动企业进一步降本增效，在这一背景下，低代码开发平台的价值进一步凸显。相比于前几年往往需要厂商对用户侧进行反复宣贯，现在有更多用户选择主动了解低代码开发平台的概念与能力，并主动推动项目立项。IDC于近日发布了《中国低代码开发平台技术评估，2024》（Doc#CHC51730224，2024年7月）。旨在多维度、多视角呈现低代码市场主要玩家的真实产品能力，为用户选型提供参考，同时也为厂商产品能力迭代提供有价值的参考信息。
随着越来越多用户将低代码应用于越来越多的场景，低代码产品能力也迎来挑战。一方面，业务开发者借助低代码开发平台参与到应用开发中，这对平台的易用性提出了更高的要求；另一方面，专业开发者也在通过低代码开发平台提升开发效率，这需要平台高度适配企业原有的开发体系和开发流程，同时提供更强的工程化能力和应用管理能力，以实现在提升开发效率的同时保障应用质量。在这一背景下，低代码开发平台产品定位和能力不断分化，有部分厂商通过产品矩阵的进一步完善实现不同层次的用户和产品覆盖，但也有部分厂商选择面向场景和用户群体深耕，从而带来了百花齐放的市场氛围。
本次研究报告收录了奥哲、百度、得帆信息、钉钉、泛微、金蝶、浪潮通软、葡萄城、普元信息、网易数帆、亚信科技等十一家低代码市场的代表厂商，围绕可视化开发、集成能力、测试部署运维管理、AIGC融合与落地、开放性和兼容性、易用性、安全性和高可用、生态能力、服务能力等九大维度核心能力开展全方位评估，为用户选型提供依据，也为厂商梳理市场定位和竞争分析提供参考。
IDC给技术供应商的建议
积极拥抱生成式AI：生成式AI已经展现了在低代码开发领域的巨大潜力，并且在部分场景有了实际落地应用，展现出了优秀的效果。低代码开发平台厂商应积极拥抱生成式AI技术，通过深度整合AI能力到平台中，提供智能开发辅助以简化开发任务、降低开发门槛，并优化用户体验。同时，建立持续学习机制确保产品能力与时俱进，并加强数据安全防护措施以保障用户数据安全。这将帮助低代码平台在更多场景中发挥更大价值。
关注复杂场景与复杂需求：随着用户对低代码开发平台认知和使用的加深，现有产品的能力已难以满足用户需求。低代码开发平台厂商应深化平台功能，以应对复杂场景和需求的挑战。建议厂商增强平台的可定制性和可扩展性，允许开发者根据具体场景灵活调整平台功能。同时，加强平台对复杂数据处理和业务流程的支持，确保能够高效处理各种复杂情况。此外，厂商还应提供专业的技术支持和咨询服务，帮助开发者更好地理解和使用平台功能，以满足复杂场景下的特定需求。
积极培育生态：在低代码开发平台被广泛应用的今天，生态成为了厂商核心竞争力的重要一环。低代码开发平台厂商应积极培育生态系统，通过开放API、提供丰富的插件和扩展，吸引开发者、合作伙伴和终端用户共同参与。建立和运营开发者社区，提供学习资源和交流平台，促进技术分享和经验传递。同时，与各行业合作伙伴建立战略合作关系，共同开发垂直领域的解决方案，满足更广泛的市场需求。通过构建一个健康、活跃的生态系统，低代码开发平台将能够持续创新、拓展市场，实现共赢发展。
《生成式AI+低代码：探索新一代开发范式》报告
2022年底，ChatGPT为市场带来了生成式AI的震撼，随后国内厂商迅速跟进，大模型和类ChatGPT应用迎来了一波爆发。ChatGPT具备强大的自然语言交互和多场景内容生成能力，可以生成高质量的代码片段，提升开发效率，这也让开发者与厂商进一步探索生成式AI在软件开发领域的应用。但此时的大模型能力主要停留在文本这一单一模态，因此对生成式AI赋能软件开发领域的探索也更多局限在代码辅助生成、代码解读、文档撰写等相关场景。
2023年3月GPT4发布，相比GPT3.5，它的理解能力、生成能力、逻辑推理能力有了进一步的提升，并且具备了多模态能力，这些能力的增强让生成式AI在软件开发领域的应用有了更大的想象空间。与此同时，许多厂商也开始梳理和探索生成式AI与低代码的结合，通过生成式AI赋能低代码，从而降低开发门槛、提升开发效率，并实现多场景的融合与能力提升。
目前，生成式AI的能力已经在各个低代码开发平台产品中生根发芽，助力开发范式革新。基于此，IDC于近日发布了《生成式AI+低代码：探索新一代开发范式》（Doc#CHC51730324，2024年7月），旨在全面分析低代码与生成式AI的发展现状、融合场景以及发展路径，并为技术供应商及最终用户提供可靠的发展建议。
低代码+生成式AI融合场景分析
低代码+生成式AI融合场景大致可以分为开发场景类和应用赋能类两类。开发场景类主要指生成式AI能力应用于低代码应用开发或开发流程中，从而实现降低应用开发门槛或提升开发效率等效果；应用赋能类主要指利用平台上沉淀的生成式AI能力对低代码开发平台及其所开发的应用进行赋能，进而提升用户数字化能力的场景。
低代码+生成式AI发展展望
IDC认为：低代码+生成式AI将迎来三个阶段的发展：
- 第一阶段主要目标是降低门槛和提升效率，通过智能开发引导、D2C、智能编码等能力的赋能，更多业务开发者以及技术能力较弱的开发者都可以参与到更多更复杂的业务应用开发中来。低代码开发平台在组织内部的应用将更加广泛，帮助企业实现更低成本、更高效的数字化转型。
- 第二阶段将逐步形成AI驱动的低代码开发平台。这一阶段的低代码开发平台具备两个重要特点，第一个特点是Copilot能力逐步成熟，从平台层面提供更全面、更强大的AI开发助手；第二个特点是AI能力在各个环节的深度赋能，不仅提供从应用开发全生命周期的全方位深度支撑能力，也提供更多如数据分析等通用能力以及更多场景的原子化AI能力，实现应用层面的深度赋能。
- 第三阶段将打破开发方式的桎梏，形成智能应用开发平台。智能应用开发平台不仅实现了无代码、低代码、高代码等不同开发方式的深度协同，还支持传统应用、智能应用、AI原生应用和AI Agent的开发，同时深度集成了生成式AI的自动驾驶能力，实现了全面智能化的应用开发体验。
IDC中国高级市场分析师王彦翔表示， 新场景、新技术、新商业模式推动企业数字化转型需求愈加迫切，而降本增效的压力又驱动企业寻找更灵活、更高性价比的数字化转型方案。在这种情况下，低代码开发平台进入了越来越多企业的视野，受到了广泛的关注和采用。生成式AI的兴起也为低代码开发平台市场注入了新的活力，通过生成式AI的赋能，应用开发的门槛被进一步降低，开发效率也进一步提升。展望未来，高、低、零代码协作开发的方式将更加普遍，人人都是开发者将成为现实，这种变革将深刻影响软件开发的生态，降低技术门槛，释放更多创造力和创新力。
欢迎业界厂商关注本系列研究，如需了解更多详情，请与IDC中国高级市场分析师王彦翔（邮箱：bryan.wang@idc.com）联系。
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