在今天的数字化经济环境中，企业需要快速地打造和部署应用程序以满足业务需求，而低代码开发平台的出现，让这个过程变得更加快速和高效。结合了GPT技术的低代码平台，可以实现高度的自动化和智能化。
GPT，即生成预训练模型，是一种基于深度学习的语言处理技术。在低代码平台中，GPT可以实现自动化的代码生成和智能化的代码审核，提升了代码的质量和开发效率。此外，GPT还可以推动低代码平台的智能化。例如，它可以通过学习用户的使用习惯，来预测用户可能需要的功能，并自动生成相应的代码。这不仅可以提升用户的使用体验，也可以进一步提升开发效率。
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浩鲸科技国内业务运营中心产品共享中心产品总监王恩垚在《智能化低代码开发实践案例》的主题分享中提到，大模型能通过自然语言理解自动生成需求文档及代码供给低代码开发者使用，也具备自动检测和修复代码错误、自动优化代码、找出冗余并提供高效方案等自动化能力，为开发者带来需求模式、设计模式、开发模式的变化，节省时间成本、代码质量更优、进一步降低开发者的门槛和学习成本。
更重要的是，通过大模型对于文档、模版、业务流程、样例、源码的自学习能力，融合低代码的设计编排和逻辑优化能力，使得低代码定位形态升级、开发边界扩大，价值范围打开，可以预见，融合大模型能力的低代码开发平台有望成为GPT 2B应用落地的加速器。因此，我们需要重新定义低代码开发平台。
王恩垚表示，低代码与大模型融合带来的机遇与挑战并存。机遇在于，能真正的赋能非专业开发人员，实现全角色都可参与到开发过程中，并通过不断训练和沉淀，强化大模型和低代码深度融合，发挥出智能化低代码开发的价值。
挑战在于，一方面，在不断涌现的市场诉求驱动下，倒逼低代码加速与私域数据结合，更高效准确的完成应用开发和部署，同时达到高可用、高可信、高安全的保障标准。另一方面，大模型需与领域知识相融合，将大模型工程化降低应用成本，同时还要保障私域数据的安全可靠，避免大模型带来的业务风险。
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顾伟不仅深入探讨了低代码零代码平台在业界的不同分类和使用场景，还详细解读了低代码平台的功能架构划分。这其中包括了企业流程中心、应用联邦中心和报表引擎，以及以低代码开发门户为主的开发环境。这套架构配备了统一的管理监控，以便更有效地协助开发和运维工作。
他进一步解析了低代码和AI结合应用的诸多方面，包括专业系统的服务编排、数据的汇总以及模型的映射。他坚信，只有将产品与AI紧密结合，才能真正帮助企业解决问题。在顾伟的演讲最后部分，他寄望于通过低代码平台来解决复杂系统的建设问题，然后借助AI的力量来打通科技的最后一公里。他强调，AI的建设并非小作坊式生产，而需要融合大模型和专有模型的工程化能力。
顾伟认为，AI工程化的趋势与当下大模型的发展同样重要，都在推动AI的“工业化大生产”。这不仅能解决高效率的批量化AI落地问题，还将避免成为作坊式的个体生产。他指出，这两者的关键区别在于，前者是从整个开发过程出发，而后者则是从模型本身出发。
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