第一阶段，Copilot阶段，AI作为插件，插件嵌入表单、流程、报表等模块，应用仍以低代码配置为主；第二阶段，Pilot阶段，AI作为辅助手，胜任50%开发任务，重构应用开发范式；第三阶段，Agent阶段，AI将成代理者，授权主导完成任务。低代码成为构建企业AI应用的引擎能力，重构应用形态。
我们在快速拥抱AI的过程中，与很多企业一起共创的实践证明：低代码+AI同样可以驱动企业数据资产保值增值，驱动业务创新。
我们跟一家证券企业研究如何实现AI智能化数据分析，基于历史数据，运用低代码数据分析能力及行业、企业知识模型，实现多表自动关联、生成报告、多维交互分析、数据洞察等，让业务人员直接进行智能化分析，从而实现数据资产的保值增值。
有一家零售企业，他们希望实现AI智能化数据集成，业务人员通过自然语言完成历史系统和低代码平台的集成需求，扩展历史系统的场景边界，进而实现历史系统的保值增值。
还有一家直播电商企业，他们希望AI能让开发更简单，业务人员通过自然语言直接生成应用，让每一项业务通过数字化落地沉淀下来成为他们的核心运营能力，某种程度也实现人力资产的保值增值。
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