在这样的背景下，相较于周期长、成本高的传统开发方式，低代码可以通过最少的手工编程快速交付应用程序，并能快速设置和部署用于参与系统的平台。如此一来，代码能力稍弱的业务人员也可以搭建应用并落地使用，用最低成本助力企业实现数字化转型。Gartner预测：到2024年，无代码/低代码应用程序开发将占应用程序开发活动的 65%以上。
与此同时，CIO们不仅在思考如何使用低代码，也在思考应当使用什么样的低代码平台更加符合企业发展的预期。
低代码基础诉求：从开发提速到量身定制
企业网D1Net在与很多正在使用低代码产品的CIO交流中发现，他们选择低代码产品首先就是为了让业务尽快上线应用。在应用开发的过程中不再需要额外的基础功能代码。不少CIO或者IT管理者表示，低代码的可扩展性高，灵活性强，可以很方便的添加更多的资源。“在使用低代码平台之后，我们的开发速度提高了不止10倍”，一位CIO表示。而多位CIO在分享自己企业信息化建设过程时，都会强调“我们要的是为业务、企业量身定制的系统。”换言之，企业希望低代码从边缘走向核心支撑。
“量身定制”这一诉求也被敏锐的平台提供方所洞察。2019年开始，中国的低代码市场进入快速增长期。过去的两三年时间里，约有数十家低代码厂商悉数进入市场。其中，网易数帆的轻舟低代码平台，逐渐完善“低门槛、高上限”的产品定位，极大程度降低了软件开发门槛，赋能非专业技术人员专职从事软件开发工作，与其他低代码平台不同的是，轻舟低代码平台以可视化编程语言NASL为核心技术，非常擅长构建高度客制化的企业级复杂应用。具体来说，在开发阶段，轻舟低代码平台UI自动推导、程序自动分析可以帮助企业排除环境干扰，提高代码质量，减少错误，提高开发效率。在测试阶段，自动化测试则可以帮助企业快速检测和诊断问题，并快速解决问题。由此，轻舟低代码平台可以满足广大企业CIO对于敏捷开发、降本增效的需求。
低代码进阶：企业渴望AI加持开发
效率提升，有始无终。近一两年来，随着数字化业务的推进，企业对于软件开发平台又有了新的需求，比如：更加高效的开发流程，更加准确的验证测试过程等等。要想解决这些问题，人工智能是一个好办法。
随着ChatGPT的发布，人工智能再次吸引各个行业的关注。在软件开发行业中，基于大模型的自动生成代码技术可以生成高质量、高效的代码。网易数帆顺势而为，将轻舟低代码平台升级为CodeWave智能开发平台，结合全栈低代码+智能大模型技术，降低开发门槛，提升开发效率，将极大地改变软件生产方式。
CodeWave智能开发平台采用了网易自研的智能大模型底座。大模型底座可以实现类人水平的自我学习和自我演化，使其具备一定的自主选择和判断能力。据网易数帆云原生及低代码产品线总经理陈谔介绍，网易数帆面向智能编程垂直领域优化大模型，并接入到智能开发平台，使之学会使用NASL，开发者只需使用自然语言与CodeWave智能开发平台对话，就能生成低代码可视化编程语言代码，涵盖实体定义、逻辑编写、页面组件控制等，以此降低企业开发门槛。
网易数帆云原生及低代码产品线总经理陈谔
对于企业而言，CodeWave这类智能大模型加持的平台正如专业的开发助理，使得即使不具备深厚的技术背景的开发者也可以实现从“智能生成”到“可视化拖拽调整”的全栈低代码应用搭建，让开发过程更加敏捷高效，从而更好地满足业务需求。
低代码高阶需求：全流程智能化
企业对提效的期待并不局限于开发环节。对于并非专业出身的低代码工程师而言，针对核心业务开发的需求分析完全是一项陌生而耗时的工作，运用低代码平台的各种内置函数完成客制化开发更是繁琐的任务，而低代码应用激增之后的运维工作量，也成为企业的新负担。“我们缺人、缺时间，需要的不仅仅是一个智能开发助理，而是智能的全流程。”一位零售行业CIO如是说，他所在的企业常常为营销方案落地流程过于漫长而苦恼。
CodeWave对此也有回应。针对需求分析，CodeWave支持通过对用户行为数据的分析来找出用户的需求，从而快速确定软件开发的方向和目标，这就有效地提高了软件开发的效率和准确性，同时也可以减少因为误解用户需求而导致的错误。
借助大模型，CodeWave正在着手实现自然语言智能组装和编排复杂逻辑，组装细粒度的接口形成粗粒度的接口提供给业务使用，从而大幅提升了业务集成的效率。当然，还有通过AI测试机器人自动完成低代码应用的测试，通过智能运维技术分析业务异常信息、负载给出运维操作执行建议等等。
但这还不是全部。“智能技术的影响不仅仅在开发流程，我们将把智能技术的应用延伸到软件生产的整个链路，包括智能的设计，设计稿到应用代码的能力，智能的业务需求分析能力，以及将软件生产沉淀的资产做智能化的管理，大幅提升软件资产的复用率。”陈谔说。通过一系列DEMO，他展示了网易数帆对CodeWave智能开发平台的规划。
对于这些超越预期的平台能力，诸位CIO都表示非常期待。一位金融行业CIO表示，金融行业一向看好智能大模型的应用潜力，对低代码和大模型融合的前沿探索并不奇怪，金融业务复杂且具备强监管属性，也期待CodeWave这样全链路的智能开发平台早日成熟，为金融业务开发降低门槛，加速行业创新。
结语
随着人工智能技术能力的应用普及，将会有更多的泛自动化、智能化能力赋能到企业应用中，正因如此，低代码+人工智能的能力会更加凸显。展望未来，智能化的低代码平台将提高企业运营的自动化、智能化水平，帮助个人提高工作效率，帮助企业降低成本，成为企业数字化转型的强心剂。
当然，目前大部分企业的IT管理者及CIO对于低代码平台的需求大多聚焦在基本平台框架及功能、延展性方面。一位制造企业CIO就表示，是否能与市面上其它应用系统有成熟的接口，团队是否稳定，企业口碑如何，后期维护团队响应是否快速，性价比如何，这些是他选择低代码产品最为看重的。笔者认为，这也应该是每个开发平台应该努力的方向。
