以下是关于企业级无代码未来展望的介绍，如果有兴趣了解更多相关的内容，请下载原报告阅读。
既存在单独产品/平台，也会渗透到各种既有产品中
得益于低/无代码广泛的行业和场景适应性，其将成为IT的新型基础设施，具体体现在：（1）从IT环节来看，低/无代码 贯穿于设计、开发、运维、系统集成、二次开发及优化、流程自动化等各个环节，并将各环节天然打通。（2）从云计算 的不同类型来看，低/无代码渗透于IaaS、PaaS和SaaS等不同层级，并以不同的形式体现。（3）从参与厂商类型来看， 独立低/无代码厂商，SaaS厂商、PaaS厂商等均在加强自己的低/无代码能力，其中SaaS厂商主要为了“亲开发”，补足 快速二开能力，PaaS厂商为了“亲业务”，切入到具体行业和场景。（4）从参与厂商规模来看，不管是用户覆盖广泛的 企业微信和钉钉，还是场景覆盖广泛的用友和金蝶，还是初创企业，都在加强且强调自己的低/无代码能力。 未来，将会有更多的软企对低/无代码能力进行补足和加强，一般来说可通过两种形式：（1）完全重构，亲自打造。（2） 选择成熟的低/代码企业进行合作。两种形式的选择主要取决于企业整体实力、战略方向和紧迫程度等。
容器等使私有的部署模式和买断的商业模式不再高度捆绑
云计算根据部署模式可以分为公有云、私有云，另外还有公有云和私有云之间的混合云，以及多公有云之间的多云。从不 同层级看，私有和公有的划分并不完全相同，例如：某企业购买某软件授权，自己部署在某IaaS云厂商的云服务器上，从 IaaS角度看，是公有云，但从提供软件授权的服务商来看，客户采用的其实是类私有部署模式。软件产品，根据商业模式 （续费模式）可以分为买断制和订阅制，在云计算发展的早期，应用软件的私有部署，因为交付复杂、版本管理/升级困 难，常采用高单价的一次性售卖模式，也即私有的部署模式高度捆绑买断的商业模式。随着Docker+kubernetes生态的 发展和普及，即使是在不同的基础设施上，交付、版本管理也变得统一而简单。订阅制使得甲方按需购买，使得乙方的营 收更加稳定；私有部署使得软件运行在甲方自主可控的计算环境中，且便于与企业其他IT系统的集成和对接。因此，私有 +订阅的模式（含将应用软件镜像部署在公有云IaaS上）受到越来越多企业尤其是大型企业的青睐。
技术普惠是全民创新的先决条件，优秀工具成为创新平台
创新，无法自上而下地设计，但可自下而上地培育。创新的繁荣程度，取决于固定投入下的可试验/试错次数，因此，降 低创新成本（资金成本、时间成本和学习成本），是培育创新的重要手段。在一种技术普惠的早期，全民创新往往表现得 并不专业，但是因为成本足够低，仍能快速涌现大量优秀作品/产品，往往首先在某种特性上超过传统作品，最终全面超 越，或两者发展为两种不同事物而不具有可比性。
目前，开源社区、公民开发、组装式企业等均强调全民创新。具体到企业中，无代码开发可以让业务人员的想法快速得到 实现和沉淀，因此成为技术创新、业务创新和管理创新的平台。当然，不管是企业内还是全社会，从长期看，还要进一步 明晰激励机制、缩短激励反馈链条，这样，创新者才能有除精神满足外更加持久的动力。
在数据治理、数据分析、数据应用全过程，无代码与AI协同
屏蔽底层的复杂性，从而使得“公民化”成为可能，保持上层的丰富性，从而适应多应用场景。在此理念上，无代码与AI 具有相同愿景，且相互促进。无代码可以可视化的方式进行调参、模型训练等，降低人工智能应用成本，加速人工智能工 程化，从而使数据科学家能够聚焦于业务，而不必过多地处理人工智能应用中低价值的“脏活”。而人工智能也可以通过 草图、流程图转应用界面及工作流，通过数据分析优化流程等方式，使得无代码更加易用、好用。在数据治理、数据分析 和数据应用等多个环节中，两者均可相互协同。以GPT为代表的大模型需要特别关注，其代码生成、聊天对话、文本分类、 文学创作、图像生成、数据生成等能力可融入到无代码软件开发的需求分析、软件设计、软件实现、软件测试、体验优化、 软件维护等各个环节。未来，无代码将成为除Chat方式外，另一重要的人机交互方式。
