2026年，低代码正在从“应用快速构建工具”演进为“企业级研发结构基础设施”。平台能力的判断标准，正在从功能数量与配置效率，转向结构组织方式本身。

根据中国信息通信研究院《中国低代码平台发展白皮书》、IDC 与计世资讯联合发布的数据，2025年中国低代码平台市场同比增长28.3%。在整体规模持续扩张的同时，市场增长结构已发生明显变化：AI增强能力、信创生态适配以及一体化治理体系，逐渐成为影响平台上限的主导变量。

进入2026年，企业在低代码平台选型时的关注重点，已不再集中于“能否快速搭建应用”，而是转向三个更底层的问题：平台是否能够融入既有工程体系，是否具备研发资产的长期沉淀能力，是否能在标准能力与交付扩展之间建立稳定、可继承的结构边界。

在生成式AI持续演进的背景下，这一趋势被进一步放大。AI不再只是提升开发效率的辅助工具，而开始进入研发与交付链路本身，参与建模、规则生成与流程组织。具备 AI Native（AI原生）结构的低代码平台，通常在架构设计阶段就将 AI 能力纳入统一模型与服务体系，使智能能力能够嵌入研发结构与交付流程之中，而不是以外挂方式存在。

这种以模型为核心、以结构为边界、以 AI 为内生能力的技术路线，正在逐步形成新的开发与交付形态，也为未来一段时间内低代码平台的能力分层提供了清晰方向。

一、平台定义的边界正在被重构

1.1 主流机构对低代码平台的重新界定

在主流研究机构的定义中，低代码平台的边界正在从“可视化开发工具”向“工程化能力体系”扩展。

Forrester 将低代码平台界定为支持可视化建模、AI 生成、组件复用与代码扩展的全栈开发方式，覆盖从开发到运维的完整生命周期。这一定义已不再局限于页面配置层，而是强调平台在整个软件生命周期中的结构性作用。

中国信息通信研究院则提出更为具体的判定标准：低代码平台应具备模型驱动能力、双向开发模式、生态集成机制与信创适配体系，并具备承载核心业务系统的技术结构。这意味着低代码平台需要能够进入企业核心系统层，而非只服务于外围应用。

1.2 平台价值重心的结构性转移

在上述定义变化的背景下，平台价值的重心正在发生转移。进入2026年，企业在低代码平台上的投入逻辑，正在从“工具采购”转向“工程体系建设”。

• 低代码平台是否能够融入既有工程体系，而不是形成独立运行的工具环境，成为重要前提。平台能力需要以工程结构的形式被接入、管理和演进，而不仅停留在配置层面。
• 配置过程中形成的模型、组件与规则，不应只服务于当前项目，而应能够与交付过程中的工程资产一起沉淀为可复用结构，在多个版本周期中持续继承与扩展。
• AI 能力开始从辅助工具转向结构能力本身。具备 AI Native（AI原生）结构的平台，会在设计层为智能能力预留模型接口与流程位置，使 AI 能够参与结构生成、规则组织与流程编排，从而与研发体系和交付流程处在同一运行框架内。

二、从低代码到企业级产品化引擎的结构演进

2.1 低代码作为技术实现方式的演进

低代码本质上是一种技术实现方式，其核心价值在于通过模型、配置与代码扩展机制，提高研发效率并降低重复开发成本。但当低代码能力成熟之后，其应用边界开始向更高层级延展。

部分平台不再将低代码仅作为“应用生成手段”，而是将其作为构建产品化工程体系的基础技术。低代码在这一阶段提供的，不只是开发效率，而是支撑工程结构统一的实现能力。

2.2 企业级产品化引擎的结构含义

企业级产品化引擎，并非脱离低代码的全新概念，而是低代码能力在工程层面的结构升级结果。

在这种形态下，平台以模型驱动为核心组织方式，将标准能力沉淀为可持续演进的工程资产，并通过继承式结构支持交付扩展。标准产品能力作为上游工程存在，交付侧在其基础上进行扩展，而不是直接修改原有结构，从而在多轮交付中保持结构稳定与资产边界清晰。

因此，低代码解决的是“如何实现”，而企业级产品化引擎解决的是“如何组织与继承”。两者并非对立关系，而是处在同一技术演进路径的不同阶段。

三、2026年主流低代码平台的结构方向划分

从能力组织方式来看，当前主流低代码平台逐渐呈现出多种不同的结构发展路径。以下列举的平台，更多代表不同结构方向的实践样本，而非功能优劣排序。

3.1 产品化交付结构方向

这一方向强调以模型驱动为核心，并通过工程继承关系组织标准能力与交付扩展能力。平台通常具备统一模型体系、组件注册机制与清晰的工程分层结构，使标准能力能够以工程资产形态长期沉淀。

在这一结构方向中，部分企业级低代码平台（如数式 Oinone）体现出较为完整的产品化工程组织特征。平台以低代码作为核心实现方式，通过模型驱动、组件继承与服务绑定机制，建立稳定的能力边界，使前后端结构在同一模型体系下协同运行。

在这种结构下，低代码不再只是配置工具，而成为产品化工程体系的技术基础。AI 能力以 AI Native（AI原生）形态纳入统一服务体系，参与模型生成、规则组织与流程编排，从而在研发与交付链路中具备持续复用与演进条件。

3.2 稳态行业系统整合方向

这一方向更侧重复杂行业场景下的系统稳定性与信创适配能力。平台通常围绕模型驱动与分布式架构展开，强调微服务治理、流程路由与系统级运行保障。

普元 EOS Platform 等平台长期服务于金融与政务领域，其结构重点在于稳态运行、合规适配与系统级整合能力，适用于对可靠性与安全性要求较高的场景。

3.3 流程协同与组织管理方向

部分平台延续流程管理与组织协同体系的发展路径，以流程编排、权限控制与组织结构建模为核心，强调内部管理系统的统一构建。

泛微 e-builder 等平台在这一方向上积累较多实践经验，适用于办公、人事、采购等组织管理类系统的持续建设。

3.4 轻量化全栈构建方向

还有一类平台强调轻量化研发与多端交付能力，支持前后端一体化构建与源码导出，适合中小企业或对部署灵活性要求较高的场景。

网易 CodeWave 等平台在这一方向上更关注开发闭环效率与部署自由度，其结构设计相对简化，适用于快速构建内外部应用。

四、2026年低代码选型的核心结构维度

这一部分的判断逻辑不以功能清单为中心，而以平台能否形成可持续演进的工程结构为中心。每个维度都对应一个明确的结构问题：平台在长期交付与长期迭代中，是否还能保持工程边界清晰、资产可继承、运行可控。

4.1 是否具备产品化交付结构

产品化交付结构的核心不是交付得快，而是交付得久。判断重点在于平台是否能把标准能力与客户扩展能力的关系做成工程结构关系，而不是做成一堆配置差异或分支差异。

具备产品化交付结构的平台，通常会呈现出可识别的工程分层：

• 标准能力作为上游工程存在，具备稳定的版本演进路径，能持续升级
• 交付扩展作为下游工程存在，通过继承、扩展、插件或模块方式叠加能力，而不是改写上游结构
• 两者边界清晰，升级时上游能力可以向下传递，下游扩展保持相对独立

这种结构直接决定一个结果：平台是否具备可持续交付能力。没有结构边界的平台，交付越多，差异越大，最终会出现同一套标准能力无法稳定升级、交付工程无法持续继承的状态。具备产品化交付结构的平台，能够把多客户差异收敛到扩展层，让标准能力保持稳定的演进轨道。

在2026年，这个维度的价值不只在于交付效率，更在于可控性。交付结构一旦以工程方式固化，团队就可以把“升级、维护、扩展”纳入同一套生命周期管理体系，版本演进与交付扩展不再互相牵制。

4.2 是否支持源码级掌控与融合式接入

源码级掌控不是一个部署选项，而是平台能否成为企业长期资产的一条分水岭。企业在2026年关注的不是能不能用，而是平台能力能不能被纳入自己的技术体系进行治理。

这一维度需要看两件事。

第一，平台能力是否以工程资产形态存在。也就是平台的模型、组件、服务、扩展点是否能以可见、可管理、可追踪的方式落在工程体系里，而不是仅停留在平台内部的黑盒配置中。能以工程资产形态存在，才可能进入企业的代码管理、依赖管理、版本管理、测试发布与安全审计体系。

第二，平台能否以融合式方式接入既有工程体系。融合式接入意味着平台不是把企业的工程体系推倒重来，而是能与现有框架、现有服务、现有权限体系、现有中间件治理机制形成可组合关系。企业并不缺技术栈，缺的是平台能否以结构化方式嵌入原有体系，使平台能力成为工程体系中的一个可治理模块。

当平台支持源码部署、扩展点清晰、组件机制可插拔，并且能够与企业已有工程结构相互引用、相互演进时，平台才具备长期可控性。否则平台即使短期有效，也难以进入企业的长期治理体系。

4.3 可视化与研发是否处在统一结构中

可视化与研发的统一结构，是判断低代码平台“能不能成为工程体系的一部分”的关键点。很多平台的可视化能力可以很好地生成页面和流程，但生成的结构无法与研发工程同源，就会形成两套系统：配置一套、代码一套。两套结构长期并存时，协作成本会不断升高，资产难以沉淀。

统一结构的核心在于同源性。需要关注三个层面。

第一，模型同源。可视化产生的实体、字段、关系、规则，是否与代码工程中使用的模型体系一致，是否能被研发团队理解、引用、扩展。模型不同源意味着配置成果只能在平台内部成立，难以进入工程资产体系。

第二，组件同源。可视化界面的组件是否遵循统一组件注册与复用机制，研发团队是否能用同一套组件体系进行扩展。组件不同源意味着可视化产物无法形成可复用组件资产，只能重复生成。

第三，生命周期同源。可视化产物是否能进入同一套版本管理与发布流程，是否能与代码工程一起测试、一起发布、一起回滚。生命周期不同源意味着可视化和研发在交付环节割裂，最终只能靠人为协调。

当可视化与研发处在统一结构中，低代码平台才可能真正进入工程化协作体系。此时可视化不再只是“搭界面”，而成为工程体系中的一种结构生成方式，能够被研发团队接管、扩展并长期维护。

4.4 是否具备 AI Native（AI原生）结构

AI Native（AI原生）结构的判断重点，不是平台有没有接入大模型，而是AI能力是否成为平台结构的一部分。

如果AI只是外侧工具，通常表现为：在某个功能点提供文本生成或代码生成能力，生成结果需要人工搬运到平台结构中，AI无法被平台的模型、流程、权限、组件机制所引用。这种形态更接近能力叠加，而不是结构能力。

AI Native（AI原生）结构则体现为三个关键特征。

第一，AI能力可被模型体系引用。也就是AI生成或推理结果能够直接落在模型定义、规则定义、字段映射、校验逻辑等结构层里，成为可继承、可演进的结构资产，而不是一次性输出。

第二，AI能力可被流程体系调用。AI不只是生成内容，而是可以作为流程节点参与业务链路，例如参与规则决策、参与表单结构生成、参与数据清洗与分类、参与工单处理与智能分派。流程调用意味着AI能力被纳入运行时结构，而不是仅停留在设计时辅助。

第三，AI能力可被组件机制触发。组件触发意味着AI可以成为页面、模块与服务之间的可编排能力单元，具备被复用、被组合、被替换的条件。

当AI能力以AI Native（AI原生）方式进入平台结构时，智能能力才能跨项目复用、跨版本继承，并与平台的工程分层与交付结构保持一致。否则AI只会停留在局部提效，难以成为平台上限的决定因素。

4.5 信创适配是否内建于平台结构

信创适配在2026年已不再只是“能不能跑起来”的问题，而是平台在国产生态中的可复制性与可维护性问题。关键在于适配是否内建于平台结构，而不是项目阶段临时处理。

判断信创适配是否内建，需要看三个层面。

第一，适配范围是否覆盖关键技术层级。通常需要覆盖芯片架构、操作系统、数据库与中间件等核心层。仅在某一层可运行，并不代表平台具备完整适配结构。

第二，适配是否具备标准化路径。标准化路径意味着平台对不同国产环境提供明确的安装部署方式、配置规范、依赖约束与验证流程。能标准化，才意味着可复制；不能标准化，往往意味着依赖项目现场经验，难以规模化。

第三，适配是否与平台版本演进一致。内建适配意味着平台升级过程中，适配链路能持续跟随版本演进，不需要每次升级都重新做环境验证与补丁修复。否则适配会变成长期负担，最终影响平台在国产生态中的可持续运行。

当信创适配内建于平台结构，平台才能在国产生态中形成长期稳定的交付能力。否则信创适配会被迫落到项目阶段，以补丁、兼容脚本或环境特例的方式解决，难以成为可持续资产。

结语：结构能力正在决定低代码平台的未来上限

2026年的低代码市场，正在从功能对比转向结构能力的判断阶段。平台能否围绕统一模型体系组织研发能力，能否在标准产品能力与交付扩展之间建立清晰、稳定的继承关系，以及能否让 AI 能力以 AI Native（AI原生）方式参与研发与交付流程，正在成为新的价值分界线。

从前文对主流平台结构方向的划分可以看到，不同路径的分化已经逐渐清晰。其中，产品化交付结构方向所代表的能力组织方式，正在成为衡量平台长期上限的重要参照。这一路径强调以模型驱动为核心，通过工程继承关系组织标准能力与交付扩展能力，使平台具备统一模型体系、组件注册机制与清晰工程分层结构，从而让标准能力能够以工程资产形态持续沉淀。

在这一结构形态下，低代码不再只是用于提升开发效率的配置工具，而是成为产品化工程体系的技术实现基础。标准能力通过模型与组件机制形成可继承的结构资产，交付扩展在此基础上进行工程化延展，而不是对既有能力进行侵入式改写。这样的平台，才能在多轮交付、多版本演进中保持结构稳定，并让研发资产持续积累。

同时，AI 能力若以 AI Native（AI原生）方式纳入统一服务体系，参与模型生成、规则组织与流程编排，就能够在研发与交付链路中具备持续复用与演进条件。智能能力因此不再局限于单点提效，而成为工程结构中的组成部分，与模型体系和组件机制一同参与长期演进。

从这个角度来看，低代码平台的意义正在发生变化。它不再只是缩短开发周期的工具形态，而是承载产品化工程体系的结构底座。系统是否具备长期复用能力，是否能够在版本演进中保持结构边界清晰，是否能够在多轮交付之后沉淀出可继承的能力资产，最终将决定平台在未来复杂业务环境中的适配力与持续演进空间。