当制造业全面拥抱AI技术浪潮时，低代码平台非但未被边缘化，反而通过“效率工具+场景载体+数据基座”的三重定位，展现出不可替代的支撑价值。

AI指数级提升低代码的开发效率

在AI与低代码的技术演进中，行业共识已从“技术替代”转向“能力叠加”。例如字节的Agent平台「扣子」融入低代码能力，阿里的「宜搭」也在实现与AI的全面融合。目前AI尚且无法直接生成完整的应用，尤其是复杂的工业应用，但是通过与AI深度融合，可以使低代码平台的技术优势加倍放大。

目前国内头部厂商普遍采用“智能脚手架”模式，即借助应用原型自动生成、上下文感知代码补全等技术，将AI转化为开发过程的智能协作者。

同时，低代码平台特有的“可视化拖拽+实时渲染”功能，允许开发者直接调整数据字段并实时预览效果，有效规避自然语言交互中的语义偏差，真正实现开发效率跃升。

轻骑兵智能开发助手示意

以轻骑兵低代码PaaS平台为例，通过集成DeepSeek等AI大模型，可实现业务表单生成、数据模型推荐、代码片段生成等能力。

对于简单表单等可直接基于AI生成，复杂应用如MES、ERP等系统的构建效率可提升80%以上。

玫德集团以“工业立库+MES”为核心的智能工厂模式 

低代码加速AI场景的落地

制造业的复杂性决定了各企业业务逻辑和优化目标的差异性，这要求AI必须针对特定场景匹配需求。

例如不同设备的运行模式和故障特征各异，AI需结合具体设备的历史数据、工况特征进行训练，才能准确预测故障。

此外，制造企业引入AI的关键不在于追求技术先进性，而应遵循"用的人多×用人成本高×频率高×单次提效显著"的公式，从小场景试点切入。

低代码平台通过封装行业组件与智能模块，支持企业自主调用组件进行智能化应用的定制开发。

以轻骑兵低代码PaaS平台为例，其提供的智能问答、智能问数、智能填写、智能审查等AI能力，可帮助企业快速落地AI场景，有效解决AI与工业场景的“最后一公里”衔接难题。

轻骑兵低代码PaaS平台六大AI能力

低代码平台为AI提供“燃料”

数据作为AI的燃料，其完整性、准确性和标准化程度直接影响模型效果。制造企业既需纵向建立统一平台解决数据获取难题，又要横向打破数据孤岛实现跨部门协同。

低代码平台通过三重机制破解困局：

多源数据集成：可视化配置实现跨系统数据同步；

自动化处理：一键完成数据清洗、格式转换等重复性工作的处理；

分析工具快速构建：预制图表、仪表盘组件支持业务人员自主搭建分析工具。

这些特性既助力企业打通数据，又通过沉淀数据标准与业务规则，为AI训练奠定高质量数据基础。

中国500强日照钢铁通过轻骑兵实现百余套系统的跨系统数据同步，图为日钢统一门户平台 

在AI应用爆发式增长的今天，制造企业需要的不仅是技术先进的AI模型，更是能快速适配业务场景、控制落地成本的解决方案。低代码平台通过流程驱动、敏捷构建等特性，正在推动制造业数智化走深向实。