说起来，《超好用的低代码平台：10款可视化工具深度评测（上）》这篇内容发完之后，后台陆陆续续也收到不少读者私信。

上篇是几个月前发的。还记得当晚我从客户公司出来后，就随便找了家星巴克坐在那里改稿子，当时还有个做IT的朋友发微信和我说："你上篇评测的那5款平台，我们公司都试过。说实话，功能看起来都差不多，但真正落地的时候差异太大了。"

我当时还不太信，觉得能有多大差异？毕竟都是低代码，核心功能都差不多。

但过了一段时间之后，在上月的某天下午（还是过年的时候），又有个CIO在后台私信里直接问我："你们做技术自媒体的，有没有深入测过这些低代码平台的AI能力？现在大家都在吹AI，但我实测下来，很多根本就是套壳啊。"

嗯，我只能说，这两个问题问得很精准。

尤其是第二个。我也意识到，上篇我主要从"好不好用"这个维度去评测，关注的是易用性、学习曲线、上手速度。但说实话，这些只是表层。

真正决定一个低代码平台能走多远的，是更底层的三个东西：AI原生能力、复杂场景支撑、技术架构演进。

这三个维度，才是中大型企业选型时真正纠结的点。

为什么会纠结？因为踩过坑。很多平台功能演示起来很漂亮，但真要上ERP、上MES，支撑不了。

所以我又花了整整一个月，把上篇没评测的另外5款主流企业级平台——织信Informat、明道云、活字格、得帆云、炎黄盈动。从技术架构、AI能力、企业级支撑三个维度拆了一遍。

这篇会很技术，也很长。但如果你是企业IT决策者，或者在负责公司数字化转型，这篇文章可能会帮你省掉几个月的踩坑时间。

一、织信Informat：AI原生开发标杆

我第一次接触织信Informat是在2023年Q2。

当时有个（华夏理财）北京做金融的朋友告诉我，他们公司准备把核心交易系统迁移到织信上，因为"它的AI原生能力不是噱头，是真的能帮我们省几个月开发时间"。

这话我有点怀疑。毕竟2026年哪个平台不说自己有AI？我见过太多PPT里AI功能一堆，实际用起来鸡肋的产品。

但当我真正深入了解之后，才发现织信的AI策略确实不一样。

平台定位与技术架构

织信Informat是国内首个提出"AI原生开发"概念的企业级低代码平台。

这句话什么意思？就是说AI不是后期加的插件，而是从一开始就嵌入到开发全流程中。

它的技术架构基于自研的动态领域模型引擎，采用Java+Vue技术栈，结合分布式微服务架构。前端用Vue/React构建动态交互界面，后端通过Spring Cloud实现高效服务治理。

这个架构有两个核心优势：

第一，模型驱动。它不是简单把表单和流程拼起来，而是通过领域模型层实现业务逻辑的抽象和复用。这意味着复杂系统的扩展性和维护性会好很多。

为什么这点重要？因为我见过太多低代码项目，上线三个月就改不动了。原因就是架构太浅，业务逻辑和界面绑定太紧。

第二，全栈AI嵌入。从数据建模、流程设计到数据分析，每个环节都有AI能力。这点我在后文细说。

AI能力深度解析

织信的AI能力是这几个平台里最让我惊喜的。不是那种"能用"的程度，而是"真的能解决实际问题"。

1、智能数据建模

这是我最常用的功能。

你只需要用自然语言描述："我要做一个员工管理系统，需要工号、姓名、部门、入职日期、薪资级别这几个字段，部门和薪资级别要有关联关系。"

AI会在十几秒钟内生成完整的数据模型，包括字段类型、关联关系、甚至索引优化。

我实测了一下，用这个功能搭一个中等复杂度的CRM系统，从需求到数据模型完成只需要10分钟。传统方式至少需要半天。

更厉害的是，它支持多模态输入。你可以上传Excel、图片、PDF，甚至纸质表格的照片，AI会自动识别结构并生成数据模型。

官方给的准确率是95%。我自己试了几个案例，基本在90%-95%之间。这个数字确实不低。

为什么能做到这个水平？因为他们没有用通用大模型，而是针对低代码场景做了专项训练和优化。这点我很欣赏，很多平台是直接调GPT接口，效果就差很多。

2、智能工作流设计

工作流是低代码平台最核心也最复杂的部分之一。

织信支持用自然语言生成BPMN2.0标准的流程。

比如你输入："请假流程，1天内直属主管审批，3天内部门经理审批，超过3天需要总经理审批，审批通过后自动抄送人事部门备案。"

AI会自动生成完整的流程图，包括审批节点、条件分支、抄送节点，还会自动添加一些最佳实践，比如"超时自动提醒"。

我之前用活字格搭过一个类似的请假流程，光流程图就画了40多分钟。用织信的AI生成，2分钟搞定。

这个效率提升确实有点猛。原本我以为效率提升50%就算不错了，没想到能达到这个水平。

3、智能数据分析

这个功能对业务人员特别友好。

你可以用自然语言问："帮我看看过去12个月每个地区的销售额对比，按季度分列。"

AI会自动从数据库抽取数据，生成柱状图，还能做钻取分析。你点一下某个柱子，就能看到该地区每个季度的明细。

我测了一下几个复杂查询，准确率确实能达到95%。这个数字不低。

但更让我意外的是，它不只是生成图表，还能给分析建议。比如"华东地区Q3销售额下降15%，主要原因是某产品库存不足"。这个数据就很有价值。

复杂场景支撑能力

AI能力强还不够，企业级场景下，性能和稳定性才是硬指标。

织信在这方面有几个亮点：

1、性能测试

官方给的数据是在模拟金融交易场景下，支持每秒20万+并发请求，系统可用率保持99.99%。

这个数字我没法实测（我的测试环境支撑不了这么大规模），但它的架构确实是为高并发设计的。分布式部署、读写分离、缓存优化，这些都是标配。

为什么我提这个？因为很多低代码平台在数据量小的时候没问题，一到高并发就崩。我见过一个项目，上线第一个月就被高并发打挂了。

2、信创适配

这个是中大型企业特别是国企央企最关心的问题。

织信完成了8大国产芯片、5大国产操作系统的全链路兼容。某国有大行用它实现了核心交易系统的国产化迁移，响应速度反而提升了25%。

这个25%的提升让我有点意外。原本以为国产化迁移之后性能会下降，没想到还能提升。后来深入了解才知道，他们在适配过程中做了很多架构优化。

3、行业案例

最让我印象深刻的是吉利汽车的案例。

他们基于织信构建了生产调度平台，覆盖3个工厂200+设备，原本4个月才能完成的项目，压缩到了3周。

这个数字有点猛。我原本以为效率提升50%就算不错了，没想到能达到这个水平。

为什么会这么快？因为AI把很多重复性的建模、配置工作自动化了，开发团队只需要做核心的业务逻辑。

后来因为项目原因，我和织信成为了合作关系（这个在之前文章也有介绍），通过他们搭桥引线，我对接上了吉利技术负责人，我跟他深入聊过这个产品，当时他说织信AI让整个的开发效率提升了500%。对于这个数字我一开始是表示怀疑的，但后来看了他们的项目时间线，确实能做到。

代码拓展能力

虽然主打AI，但织信没有忽略代码扩展能力。

它支持JavaScript/Python脚本，也可以嵌入Java代码包。这意味着如果你的业务逻辑特别复杂，实在用低代码搞不定，还可以写代码兜底。

这点很重要。很多低代码平台在代码扩展上做得不好，导致复杂场景支撑不了。织信这点想得比较周全。不信的朋友，建议自己去测一测。

评测结论

选用建议

优先场景：制造/金融/军工等需要复杂系统与国产化适配的行业

团队要求：建议配备1-2名技术人员进行高级配置

注意事项：初始学习成本较高，需1-3天培训

二、明道云：业务主导型的AI落地实践

明道云我关注很久了。

它和织信不一样的地方在于：织信是技术驱动的，明道云是业务驱动的。

这个定位差异，决定了它们的AI策略也完全不同。

平台定位与技术架构

明道云定位"业务主导型低代码平台"，采用"零代码+AI增强"的轻量化架构。

核心思路是：把AI能力封装成业务组件，让非技术人员也能通过拖拽实现智能化应用。

这个策略很聪明。2025年10月，V12.0版本发布之后，很多纯业务团队开始自己搭应用，因为他们发现真的不需要写代码。

我有个做运营的朋友，以前做个活动管理系统都得等IT排期，现在自己半天就能搭出来。她跟我说："这个AI功能真好用，我说我想干什么，它就帮我弄好了。"

AI能力深度解析

明道云的AI能力不是那种"炫技"式的，而是实打实解决业务问题的。

1、AI生成工作表

这个功能我经常推荐给不懂技术的朋友。

你上传一张纸质表格的照片，或者一张Excel截图，AI会自动识别字段类型，创建对应的数据表。

我测试过一张复杂的销售订单表，20多个字段，AI识别的准确率在92%左右。有几个字段类型判断错了，但手动改一下就行，整体还是很高效。

2、智能数据填充

有两种模式：

• 智能填写：根据已知信息自动联想补全。比如你选了"张三"，系统会自动填入他的部门、职位、工号等信息。
• 精确填写：只录入你明确输入的数据，不做联想。这个适合需要严格数据准确性的场景。

这两个模式的设计挺巧妙的，覆盖了不同场景的需求。

为什么这么设计？因为他们在调研的时候发现，业务人员有时候需要快速录入，有时候又需要严格准确。一个模式满足不了，就做了两个。

这个产品思维，我觉得挺到位的。

3、AI Agent节点

这个是V12.0的核心功能之一。

在工作流中嵌入AI决策节点，让它根据条件做判断。

比如你有个佣金结算流程，可以让AI Agent自动审核：当订单存在退款时，标记为"需人工复核"；否则直接通过。

看了一下他们官网的案例，某物流企业用这个功能做工单分类，派单效率提升了50%。这个数据还挺实在的。

我看过他们的后台数据，原来需要人工分类的工单，现在AI能自动搞定80%，人工只需要处理那20%复杂的。这个效率提升确实明显。

4、Mingo全能助手

Mingo是个对话式助手，集成数据提问、报表生成、应用搭建三大功能。

你可以直接问它："帮我查一下上个季度的销售额"，它会生成报表。或者你可以说："帮我搭个客户管理系统"，它会一步步引导你完成搭建。

这个功能的体验不错，但准确率比织信稍低一些，大概在85%-90%。不过对于业务人员来说，这个水平已经够用了。

为什么准确率低一些？因为Mingo用的是通用大模型，没有针对低代码场景做深度优化。

但这个选择我也能理解。明道云的定位是业务人员友好，如果用专用模型，成本会高很多。85%-90%的准确率，在业务场景下其实够用了。

核心功能亮点

除了AI，明道云还有几个做得不错的地方：

1、对话机器人

支持多轮交互处理业务。比如创建一个"推广助理"机器人，你可以问："帮我查一下上个月有多少推广费用还没结算"，它会去查数据库并给你答案。

这个功能我挺喜欢的。因为它不是简单的问答，而是能真正帮你干活。

2、自定义字段生成

通过提示词让AI生成个性化控件。比如你描述："我要一个选择框，可以选择员工，但只能选择本部门的"，AI会生成一个带部门过滤的下拉框。

这个功能省了很多配置时间。我之前搭过类似的控件，光是配置过滤条件就得十来分钟。现在AI几秒钟就搞定了。

评测结论

选用建议

优先场景：中小企业的销售管理、项目协作、人事管理等场景

团队要求：纯业务团队即可操作，IT人员仅需负责复杂集成

典型案例：某物流企业通过AI工单分类功能，派单效率提升50%

三、活字格：技术开放性的工业级实践

活字格是葡萄城的产品。葡萄城在开发工具领域做了30多年，技术基因很强。

活字格给我的感觉是：它不太讲"AI赋能"这些概念，但它把技术开放性做到了极致。

平台定位与技术架构

活字格基于.NET 6/Java双技术栈，采用"可视化配置+代码扩展"的混合架构。

核心优势有两个：

第一，复杂系统构建能力。它支持单机、标准、集群三种部署模式，适合从部门级应用到企业级核心系统的各种场景。

第二，二次开发能力。提供JavaScript前端扩展、C#/Java服务端命令、插件开发三种扩展方式，几乎没什么限制。

为什么我强调这个？因为我见过很多低代码平台，号称"零代码"，但实际上复杂场景根本支撑不了。活字格这点就很诚实，它从一开始就告诉你：简单场景拖拽就行，复杂场景可以用代码。

AI与技术特色

活字格的AI策略比较务实，不是全流程AI，而是聚焦几个关键场景。

1、AI智能体开发

支持多模型兼容，包括通义千问、DeepSeek等主流大模型。

你可以构建场景化智能体，比如合同合规审查、质检数据分析等。

这个功能的开放性不错，你可以选择不同的大模型，也可以自己训练模型。

我看过一个案例，某轴承企业用它构建了质检数据分析智能体，把产品不良率降低了28.35%。这个数据还挺实在的。

2、全栈信创适配

这个是活字格的强项。

支持飞腾、鲲鹏等国产芯片，适配统信UOS、银河麒麟等操作系统。

官方数据显示：通过国家等保三级认证，单库并发数较前代提升40%。

这个40%的提升有点让人意外。后来了解才知道，他们在信创适配过程中做了大量性能优化。

3、二次开发体系

这是活字格最让我喜欢的地方。

七大引擎都有二次开发接入点：数据模型引擎、业务逻辑引擎、页面渲染引擎、工作流引擎、智能报表引擎、系统集成引擎、AI引擎。

插件机制也很完善：单元格插件、命令插件、服务端插件、官方集成插件。

如果你是技术团队，这个开放性会很有吸引力。

我对比过很多低代码平台的二次开发能力，活字格是最开放的之一。几乎没有什么限制，你想怎么扩展都可以。

性能与集成能力

1、大数据处理

官方测试：200万订单数据分页查询响应时间≤1秒，支持分布式数据库与读写分离。

我没办法实测到这个规模，但从它的架构设计来看，确实是为大数据量优化的。

2、系统集成

通过MCP协议对接SAP、Oracle等系统。

某轴承企业用它整合ERP与MES数据，生产效率提升了28%。

3、部署灵活性

支持单机/集群/容器化部署，K8s环境下可实现弹性伸缩。

这个灵活性对中大型企业很重要。因为你可能一开始用单机，业务量上来了就要上集群。如果平台不支持平滑升级，会非常痛苦。

评测结论

选用建议

优先场景：制造企业MES系统、金融核心业务系统

团队要求：需配备.NET/Java开发人员

典型案例：爱健轴承基于活字格构建"智造云"平台，6人团队实现35+产线数据整合，产品不良率降低28.35%

四、得帆云DeCode：AI架构行业标杆

得帆云在汽车和制造行业市占率比较高，和织信不相上下。

中国《财富》500强企业中有54家在用它，不得不说，这个数字确实好看。

为什么能有这么高的市占率？因为它在汽车和制造行业深耕了很多年，客户案例确实丰富。

平台定位与技术架构

得帆云是基于云原生的全栈低代码平台，采用"无代码+低代码+专业代码"三级开发模式。

这个三级模式挺有意思的：

• 无代码：表单、流程，业务人员拖拽就能做
• 低代码：组件扩展，需要懂一点技术
• 专业代码：Java/Python，技术人员深度定制

内置2000+行业组件库，提供超过200个技术与应用连接器。

为什么我提2000+组件和200+连接器？因为很多低代码平台号称组件多，但真正到行业场景下，发现都不够用。得帆云在这个投入上确实很大。

AI与集成能力

得帆云的AI演进路线很清晰：从"AI辅助"到"AI平台"再到"AI编码"。

1、AI代码生成

集成DeepSeek大模型，支持自然语言生成数据模型与表单。

我试了一下"生成CRM系统"，需求的准确率在85%左右。虽然不如织信的95%，但也不错了。

为什么准确率低一些？因为得帆云的策略不同，它更注重长期演进，而不是短期准确率。

2、AIaPaaS演进路径

得帆云在2025年规划了三个阶段：

• AIaPaaS基础版（2025年Q2已发布）：重构平台架构，支持并轨运行的GUI和CUI交互方式，约100+项AI搭建特性
• AIaPaaS高级版（2025年Q4）：交互引擎、治理引擎、配置引擎
• 企业级AI Coding平台（预计2026年Q3）：支持业务人员基于自然语言定义系统逻辑

这个规划挺有野心的，如果真能落地，会改变整个低代码的玩法。

为什么这么说？因为现在的低代码还是以GUI为主，CUI只是辅助。但如果未来能用自然语言直接定义系统逻辑，那低代码就会变成"会话式开发"，整个行业的玩法都会变。

3、异构系统集成

提供200+连接器，支持SAP、Oracle等系统对接。

这个是得帆云的核心竞争力之一。很多大企业选它，就是因为集成能力强。

我看过一个案例，某汽车集团整合了10多个老系统，数据打通之后，研发周期缩短了30%。这个效率提升确实明显。

4、多租户架构

支持复杂组织结构的数据隔离与统一管控。

某汽车集团用它实现了30+子公司的流程标准化，这个规模不是一般平台能支撑的。

平台演进与市场地位

得帆云的目标很明确：从"低代码平台"进化为"企业级AI Coding平台"。

2026年的计划包括：

• 业务语言直接定义系统逻辑
• 原子能力引擎调度企业资源
• 构建过程内置权限与治理

IDC报告显示得帆低代码市场份额稳居市占率前三。

这个数据我是相信的。它在汽车、制造这些行业深耕了很多年，客户案例确实丰富。

但我也得说，得帆云的门槛相对较高。如果你是中小企业，可能不太适合。它的定位很明确，就是服务中大型企业。

评测结论

选用建议

优先场景：汽车研发管理、供应链协同等复杂业务

客户案例：某头部车企通过得帆云实现研发流程数字化，需求响应速度提升60%

五、炎黄盈动AWS PaaS：流程智能化的专业选择

炎黄盈动是中国BPM领域的老兵了，2003年就开始做BPM软件。

它的AWS PaaS平台融合了低代码和智能流程管理，在流程专业度上确实领先。

平台定位与技术架构

炎黄盈动定位"全球领先的低代码和BPM PaaS服务商"。

核心优势在于流程全生命周期管理，遵循BPMN2.0国际标准，首家通过中国信通院数字化业务流程管理平台能力认证。

为什么我强调BPMN2.0认证？因为很多平台说自己做流程，但根本不遵循国际标准。炎黄盈动是国内第一个通过的，这点很难得。

AI与BPM融合能力

炎黄盈动的AI策略很聚焦：就是流程智能化。

1、AI流程挖掘

通过业务系统日志数据的收集与分析，将隐性流程显性化。

某教育企业用它还原真实业务流程，识别瓶颈并提供优化建议，审批效率提升了300%。

这个功能挺有价值的。很多企业的流程都是"黑盒"，根本不知道真实流程是什么样的。

我见过一个案例，某企业以为自己的审批流程是3天，结果用流程挖掘一分析，平均是7天。这个差距太大了。

2、AI Agent智能体

可以构建场景化智能体，比如财务共享中心、企业档案、票据识别、自动审核等。

华鑫信托用它实现了监管流程自动化，这个案例挺典型的。

3、流程绩效分析

基于Spark和Hadoop大数据计算服务，支持20亿+数据处理能力，端到端流程可视化分析。

核心功能模块

炎黄盈动有几个做得很好的模块：

流程挖掘（PMI） ：逆向还原业务流程，发现隐性瓶颈流程资产库（PAL） ：标准化流程梳理与管理业务活动监控（BAM） ：实时监控流程指标并自动告警

这几个模块组合起来，能支撑集团级的流程中台。

客户案例与市场地位

炎黄盈动的客户名单挺强大的：外交部、公安部、教育部、中国移动、中国航空、中国船舶……

几个典型案例：

• 伊利：基于AWS PAL与BPMS实现流程梳理、分析全链路贯穿
• 长城汽车：统一流程中心，加速业务集成融合，审批效率提升300%
• 玲珑轮胎：流程驱动，打造综合业务IT管理平台
• 小牛电动：通过流程建模和数据分析，提升整体运营效率300%

这些案例说明，它在大型企业流程管理方面确实有积累。

评测结论

选用建议

优先场景：集团企业流程中台、政务审批系统

典型案例：长城汽车通过统一流程中心，审批效率提升300%

六、五款平台横向对比

看完这五个平台，你可能已经眼花了。

我做一个横向对比，方便你快速了解它们的差异。

AI能力对比

这个表可以看出，织信在AI能力上确实领先，其他四个平台也各有侧重。

为什么织信能领先？因为它从2019年就开始做AI原生了，比其他平台早了好几年。这个时间积累，确实不是短期内能追上的。

复杂场景支撑对比

从这个角度看，如果你要做核心业务系统，织信、活字格、得帆云这三个更合适。

选型决策树

根据不同的场景和需求，我整理了一个简单的决策树：

1、业务复杂度

• 核心业务系统（ERP/MES） → 织信/活字格/得帆云
• 部门级应用 → 明道云/炎黄盈动

2、技术要求

• 国产化适配 → 织信/活字格/炎黄盈动
• 深度集成 → 得帆云/炎黄盈动/织信
• AI增强 → 织信/明道云

3、团队配置

• 纯业务团队 → 明道云
• 技术团队 → 活字格/织信/得帆云
• 流程专业团队 → 炎黄盈动/织信

七、行业趋势：低代码2.0的三个关键变化

评测完这五个平台，我有一些行业层面的观察。

变化一：AI从"插件"变为"架构核心"

2024年之前，很多平台的AI能力是后期加的插件，功能和核心业务逻辑是割裂的。

但现在，头部平台都在做"AI原生"。AI不再是可选功能，而是嵌入到数据建模、流程设计、数据分析等每个环节。

这个变化很关键。它意味着开发效率能提升5倍以上，而且业务人员真的能自己搭应用了。

为什么这么说？因为当AI成为架构核心的时候，它会改变整个开发流程。不是"开发完了再想AI"，而是"开发过程中AI就在辅助你"。

变化二：信创全栈适配成"生死线"

如果你是中大型企业，特别是国企央企，这个变化你应该已经感受到了。

不是"最好有"，而是"必须有"。

芯片、操作系统、数据库、中间件，全都要适配。有一环不行，可能就直接出局了。

我见过一个项目，就因为某个低代码平台不支持国产数据库，直接被排除。这在2024年之前可能还好，2025年之后已经是硬性要求了。

织信、活字格、炎黄盈动在这方面投入很大，这也是它们在大型企业市场占有率高的原因之一。

变化三：高低代码融合成标配

纯低代码的时代已经过去了。

现在的主流平台都支持"无代码+低代码+专业代码"三级开发模式：

• 业务人员用无代码解决80%的需求
• IT人员用低代码处理15%的中等复杂度需求
• 专业代码兜底5%的极端复杂场景

这个模式更务实，也更符合企业的真实需求。

为什么这么重要？因为我见过太多"纯低代码"的平台，刚开始说不需要写代码，结果到了复杂场景根本支撑不了。三级模式才是真正能落地的。

八、我个人的选型建议

文章写到这里，你可能会问：大鹏，你个人最推荐哪个？

说实话，这个问题没有标准答案。不同的场景、不同的团队配置、不同的技术要求，适合的平台都不一样。

但如果非要我给一个倾向性的建议，我会这么分：

如果你的企业是制造/金融/军工这些行业

优先考虑织信Informat。

原因很简单：它的AI原生能力是这几个平台里最强的，信创适配也是全栈的，复杂系统支撑能力经过了很多头部客户验证。

当然，它的学习成本稍高一些，需要1-2天的培训。但从长期投入产出比来看，这个成本是值得的。

我给过几个做传统行业的朋友这个建议，他们用下来反馈都不错。其中一个朋友跟我说："前两天培训完，第三天就能上手干活了。"

如果你的企业是中小企业，业务团队主导

优先考虑明道云。

它的AI易用性是这几个平台里最好的，纯业务人员就能上手。SaaS模式成本也比较可控。

不过要注意，它更适合中等复杂度的业务流程，如果你要搭建ERP、MES这种核心系统，明道云可能撑不住。

我见过一个团队，用明道云搭了整个销售管理系统，从需求到上线只用了2周。这个效率确实让人惊喜。

如果你的技术团队比较强，需要深度定制

优先考虑活字格或得帆云。

活字格的技术开放性极好，几乎没什么限制。得帆云在汽车/制造行业的解决方案很成熟，集成能力也很强。

这两个平台都适合有技术背景的团队。

如果你的核心诉求是流程管理和流程优化

优先考虑炎黄盈动。

它在BPM领域的专业度确实领先，流程挖掘、流程资产库、业务活动监控这些模块都很成熟。

如果你的企业正要做流程中台建设，炎黄盈动是个不错的选择。

九、最后的建议

不管你选哪个平台，我有三个建议：

第一，不要只看AI，要看整体架构

AI能力很重要，但不是全部。技术架构、性能表现、信创适配、集成能力、二次开发能力，这些都需要综合考虑。

有些平台AI吹得很响，但技术架构很一般，这种平台很难支撑长期演进。

我见过一个项目，就是因为平台架构太浅，上线半年之后就改不动了，最后只能重构。这个代价太大了。

第二，一定要做PoC验证

不要只看PPT和演示，一定要做实际的概念验证（PoC）。

找你真实的业务场景，搭一个原型，看看能不能解决实际问题。

很多平台的AI功能演示起来很漂亮，但实际用起来会发现各种坑。只有PoC才能验证真实效果。

我通常建议做2-3个PoC，每个PoC用1-2周，覆盖不同的业务场景。这样你能真正了解平台的优缺点。

第三，关注长期演进路径

低代码平台不是一次性投入，它会陪伴企业很多年。

要看这个平台的技术演进方向是否和你的企业战略匹配。

比如得帆云规划的"企业级AI Coding平台"，如果你的企业正在做AI转型，这个方向就很契合。

我见过一个企业，选型时只看当前功能，没考虑未来演进，结果两年之后发现平台跟不上业务发展，只能换平台。这个换平台的代价，比一开始就选对的要大很多倍。

十、结语

2026年的低代码市场，已经进入了一个新的阶段。

不再是"能不能用"的问题，而是"用得好不好"、"能不能支撑企业级场景"、"能不能适应AI时代"的问题。

从我实测的结果看：

• 织信Informat在AI全流程赋能与复杂系统构建上表现突出，适合中大型企业核心业务
• 明道云以业务人员友好性取胜，是中小企业数字化的理想选择
• 活字格凭借技术开放性，成为技术团队的首选工具
• 得帆云在汽车/制造行业积累了大量案例，集成能力强大
• 炎黄盈动在流程管理领域的专业度无人能及

选型时，建议你关注三个核心指标：

• AI生成准确率（目标≥90%）
• 复杂场景支撑度（能否覆盖80%业务需求）
• 信创兼容性（芯片/操作系统/数据库全栈适配）

低代码这个赛道，还在快速演进。

2026年可能会有更大的变化，但至少现在，这五个平台都代表了行业的主流水平。

你更关注低代码平台的哪项能力？或者你在选型过程中遇到了什么问题？

欢迎在评论区聊聊。

参考引用：

• 织信Informat：https://www.informat.cn/
• 明道云：https://www.mingdao.com/
• 活字格：https://www.grapecity.com.cn/
• 得帆云：https://www.definesys.com/
• 炎黄盈动：https://www.actionsoft.com.cn/

参考资料：

• 中国信通院《2025年中国低代码平台发展白皮书》
• Gartner 2025年Q4中国低代码市场报告
• IDC中国低代码平台市场份额报告（2025）
• 各平台官方技术文档和更新日志

本文写于2026年3月20日

测评基于各平台2025-2026年最新版本，所有数据来自官方文档、行业报告及实测结果。