导读：上周和一位长三角制造企业的老板王总吃饭，他一开口就倒苦水。去年跟风上了套 AI 平台，花了近百万，原以为能靠 AI 把生产效率提上去，结果现在成了全公司的笑话。

技术部天天用它写周报，业务部说这东西根本不懂生产流程，连最基础的设备故障预警都做不到。

更讽刺的是，他们还得安排两个员工，每天把生产系统的数据手动导进 AI 平台，领导开会时拿平台生成的报表撑场面，背地里还得靠老员工的经验判断问题。

王总拍着桌子说，这哪是 AI 原生应用，这就是个穿了 AI 马甲的 Excel！

这事儿听得我心里一沉。

自从国务院去年发了人工智能 + 行动意见后，多少企业都在赶这波浪潮。

但就像王总这样的例子，我最近半年听了不下10个。AI 平台买了、钱花了、人配了，可就是用不起来。问题到底出在哪？是 AI 技术不行，还是我们用错了方法？直到我跟织信的团队深聊了一次，才算摸到了门道。

 

一、AI落地的这几个死穴，90%企业都踩中了

王总的遭遇不是个例。织信低代码在服务上千家企业后发现，企业 AI 落地难，根源不在技术本身，而在于没人愿意承认的3个死穴。

第一个死穴是应用太浅，全在表面功夫。

现在市面上的 AI 平台，十有八九只解决了单点问题。要么是做个智能客服应答，要么是整个文档摘要，跟企业的核心业务流程完全脱节。去年，我们服务的某汽车零部件厂商就跟风上了一套 AI 质检系统，能识别产品瑕疵，但识别出问题后没法自动触发返工流程，还得人工把结果记下来再录入生产系统。这就好比是给跑步的人配了双高级跑鞋，却不让他上跑道，纯属浪费啊。

第二个死穴是数据对话失败。

王总他们手动导数据的操作，其实是行业常态。织信低代码的技术负责人告诉我，很多企业数字化阶段建了数据湖数据仓库，看起来数据一大堆，可到了 AI 时代全成了死数据。因为这些数据没有业务逻辑支撑，AI 根本读不懂。比如生产数据里的停机时长，是设备故障还是正常换班？没有上下文标注，AI 就没法判断，更别说据此做决策了。

第三个死穴是门槛太高，把业务人员挡在了门外。

还记得chatgpt刚兴的那几个月，就有很多企业跃跃欲试。其中，我服务的几年的老客户，广东某建筑企业他们心血来潮，想用AI做项目成本预测，然后对接了几个AI厂商，其中选定了一个大厂出生的AI厂商，项目开动时，对方派来的团队全是算法工程师，根本听不懂签证变更，集采议价 这些行业黑话。折腾了三个月，模型准确率还不到 60%。最后发现，不是算法不行，是工程师压根没搞懂成本构成的业务逻辑。AI 成了技术部门的玩具，业务部门用不上，自然产生不了价值。

这三个死穴戳破了很多行业的期待：不是企业不需要 AI，是市面上的 AI 平台都太飘了，既不懂业务，又搞不定数据，更形成不了闭环。而这恰恰是织信一直在啃的硬骨头。

 

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二、从项目管理到AI平台，织信踩对了三次时代步点

很多人不知道，织信低代码之所以能看懂 AI 的问题，是因为它在企业服务领域摸爬了十几年，踩对了三次关键的时代步点。

十多年前的那波金融危机，让珠三角制造企业的日子并不好过。当时大家都在换设备搞升级，但织信的创始人发现，光有硬件没用，管理流程跟不上都是白搭。那时候主流的 ERP 都是海外厂商的，一套下来几百万，还不符合国内企业的管理逻辑。织信就从项目管理平台+BPM切入，帮企业梳理流程、打破部门墙，一下就抓住了市场痛点。记忆最深刻的是当时有一个珠海的家具厂，敢为人先，用了织信最新推出的系统，不过总体还算顺利，成功帮助他们将订单交付周期从 45 天缩到 30 天，这在当时也算是不小的突破。

后来过来七八年，电商火了，云计算也起来了。企业的需求变了，不再只盯着内部流程优化，而是要快速响应市场。今天出个新爆款，明天就得调整库存和供应链，传统软件根本跟不上。织信这时候发现，自己早年做的项目管理平台+BPM模式，其实藏着低代码的基因。既能自定义流程、也能快速拓展功能模块。于是顺理成章升级成低代码平台，帮企业快速搭建个性化应用。

后来，到了2022年，生成式 AI 爆发，很多人说低代码要被 AI 编程取代了。织信反而更笃定了：AI 能写代码，但写不出业务逻辑。他们从那时候就开始偷偷布局 AI，2023 年小范围服务客户时就发现，把低代码和 AI 结合起来，能解决大问题。低代码懂业务、能产数据，AI 能分析、会决策，两者一结合，正好能破解当时已经显现的 AI 落地难题。直到 2025 年初，织信正式发布企业级 AI 低代码平台，把“数据+低代码+AI”的闭环逻辑摆到了台面上。

这三次转型看着顺理成章，其实藏着织信的核心逻辑：永远跟着企业的真实需求走，而不是追技术热点。这也是他们能看透 AI 落地症结的根本原因。

 

三、行业乱象：

织信低代码的战略升级，其实是对行业乱象的一次“反叛”。现在 AI + 低代码领域，已经出现了当年 ERP 行业的苗头：急功近利、赚快钱，根本不管客户死活。

最常见的套路是“AI包装”。

部分“伪低代码厂商”（这里指的不是原生低代码厂商），只是在原有产品上加了个 AI 聊天框，就敢叫 AI 低代码平台。后续也引发了一系列的不良反应，导致客户对低代码行业失去信心。

比如：天津的某个教育机构买了一套这样的“AI低代码系统”，说是能自动生成课程方案，结果生成的内容全是网上抄的模板，为了防止侵权，还得老师手动修改。更离谱的是，这些厂商还敢收翻倍的费用，理由是“加了 AI 功能”。这跟当年 ERP 厂商用新手团队交付项目，本质上都是偷工减料。

还有些厂商专门打“单点突破”的牌，宣称自己的 AI 在某一领域特别强。一些金融机构被忽悠上了套 AI 风控系统，确实能识别欺诈交易，但没法和信贷审批流程联动。识别出风险后，还得人工把信息传到审批系统里，效率反而更低了。这些厂商其实心里清楚，做业务闭环要投入的研发成本是单点功能的十倍不止，但为了快速出产品、拿订单，就故意回避核心问题。

最坑人的是“数据陷阱”。不少 AI 厂商只管卖平台，不管数据适配。某石化企业花两百万买了 AI 平台，结果光是把生产数据整理成 AI 能理解的格式，又花了一百万请第三方公司做数据清洗。等数据准备好了，发现平台的模型根本不适应化工行业的场景，准确率还不如老员工的经验判断。最后平台成了摆设，厂商却以“数据问题不是我们的责任”为由，拒绝退款。

这些乱象背后，还是急功近利的心态在作祟。就像织信的负责人说的，现在很多厂商把 AI 当成了“捞钱工具”，根本没想过要帮企业解决实际问题。他们忘了，企业买 AI 平台是为了赚钱，不是为了装门面。

 

四、织信低代码的破局之道：

面对行业乱象，织信的解法是搞“闭环”。他们提出的“数据+低代码+AI”三层架构，看着复杂，其实用一个制造企业的案例就能讲明白。

有家做精密仪器的厂商，想用 AI 解决质检和维护的问题。织信给他们搭的系统，第一层是基础层，对接了百度文心、阿里云通义等大模型，同时复用了企业原来的生产数据系统，不用推倒重来。这就解决了企业担心的“换系统成本高”的问题。

第二层是核心的引擎层，这也是织信的杀手锏。低代码平台先搭建了质检和维护的业务流程，工人用平板录入质检数据，设备传感器自动上传运行参数，这些数据实时进入数据层。数据层给这些信息打标签，比如“轴承温度超过 80 度”，“表面划痕长度 2 毫米”，把死数据变成 AI 能懂的活数据。然后 AI 层开始工作：AI 分析设备运行数据，预测可能出现的故障；AI 根据质检标准，自动生成检测方案；AI Agent 在预测到故障时，直接触发维护工单，派发给维修人员。整个流程从数据收集到决策执行，全是自动的，不用人工干预。

第三层是应用层，织信已经提前封装了制造行业的 AI 原生应用模板，比如设备预测性维护、质检缺陷分类等。企业拿来就能用，不用从零开发。这家仪器厂商用上系统后，设备故障率下降了 37%，质检效率提升了 50%，这才是真的产生了价值。

这套闭环逻辑，正好戳中了之前提到的三个死穴：

• 低代码懂业务，解决了应用浅的问题；

• 数据层做了资产化处理，解决了 AI 读不懂数据的问题；

• 自然语言交互让业务人员也能操作，解决了门槛高的问题。

更关键的是，这套系统能和企业的核心业务深度绑定，而不是飘在表面。

织信的差异化优势还不止这些。他们筛选封装了上千个小模型，根据不同行业自动适配。比如给金融行业用风控小模型，给制造行业用设备诊断小模型，大模型负责泛化能力，小模型保证精准输出，两者结合起来效果比单一模型好太多。而且低代码的敏捷性加上 AI 的智能化，业务人员用自然语言就能搭应用。某财务总监用“生成月度成本分析报表，按产品线拆分”这句话，就让系统自动生成了报表，不用等 IT 部门排期，这在以前是想都不敢想的事。

 

五、AI 时代的终局：

聊到最后，织信的负责人说了段让我印象很深的话：AI 时代的软件行业，拼的不是谁的技术更炫，而是谁能给企业交付结果。这句话点透了行业的本质。

以前信息化时代，企业买软件是为了建系统；数字化时代，是为了提效率；到了 AI 时代，就是为了赚收益。织信的战略升级，其实就是从卖工具转向卖结果。他们不仅给企业提供平台，还沉淀了各个行业的最佳实践，比如金融行业的智能风控方案、建筑行业的项目成本预测模板。企业用上就能快速看到效果，ROI 自然就上去了。

这种转变，也让织信的客户对接方式发生了变化。以前他们主要跟 IT 部门打交道，现在更多是直接对接业务部门。生产总监关心设备故障率降了多少，销售总监关心客户转化率提了多少，这些都是实打实的结果。

这才是 AI 该有的样子：不是摆在办公室里的花瓶，而是能帮企业赚钱的生产工具。织信之所以敢做这种转变，是因为它摸准了 AI 时代的终局，打造 AI 原生企业。这种企业能实现自动化感知、自动化决策、自动化执行，不用人盯着就能把事情做到最优。

 

六、行业反思：

现在回头看王总的遭遇，其实是行业发展的一个缩影。就像当年国产化 ERP 替代时，很多厂商急功近利搞低价竞争，结果烂项目横行，最后坑了客户也毁了行业。现在 AI + 低代码行业，正在出现同样的苗头。

有些厂商为了拿订单，故意夸大效果，承诺三个月实现全流程 AI 化，实际上连数据基础都没打好。还有些厂商搞价格战，用劣质的模型和简陋的功能压低价格，搅乱市场。这些做法，最终只会让企业对 AI 失去信心，就像当年很多企业对国产 ERP 失望一样。

织信的做法给行业提了个醒：AI 不是捞钱的捷径，而是需要沉下心来做的长期工程。要做好 AI + 低代码，得懂业务、懂数据、懂技术，三者缺一不可。更重要的是，要把客户的结果放在第一位，而不是把订单量放在第一位。

好在还有像织信这样的厂商在坚持。他们从 2022 年就开始布局 AI，花了两年时间打磨产品，小范围验证后才正式发布。这种稳健的作风，在现在的行业环境里显得尤为可贵。就像他们说的，ToB 企业要看准终局，然后踏踏实实地迭代，不能被短期利益带偏。

 

最后想说，AI + 低代码是不是构建 AI 原生应用的最佳路径？答案其实就在企业的效果里。那些能降低成本、提升效率、增加收益的实践，就是对这个问题最好的回答。而那些只靠概念炒作的厂商，迟早会被市场淘汰。

希望几年后再聊起 AI + 低代码，我们听到的不是企业的吐槽，而是一个个像那家精密仪器厂商一样的成功案例。别让 AI 重蹈 ERP 的覆辙，这是对所有厂商的警醒，也是对行业未来的期盼。