系列文章
写给技术管理者的低代码手册系列文章（1）——从软件工程视角理解低代码的价值、边界与演进路径
写给技术管理者的低代码手册系列文章（2）——第一部分：低代码诞生的背景【第一章】
写给技术管理者的低代码手册系列文章（3）——第一部分：低代码诞生的背景【第二章】
写给技术管理者的低代码手册系列文章（4）——第一部分：低代码诞生的背景【第三章】
写给技术管理者的低代码手册系列文章（5）——第二部分：低代码的概念、价值与发展现状（第一章）
写给技术管理者的低代码手册系列文章（6）——第二部分：低代码的概念、价值与发展现状（第二章）
写给技术管理者的低代码手册系列文章（7）——第二部分：低代码的概念、价值与发展现状（第三章）
写给技术管理者的低代码手册系列文章（8）——第二部分：低代码的概念、价值与发展现状（第四章）
写给技术管理者的低代码手册系列文章（9）——第二部分：低代码的概念、价值与发展现状（第五章）
写给技术管理者的低代码手册系列文章（10）——第三部分：低代码的技术原理与工程基础（第一章）
写给技术管理者的低代码手册系列文章（11）——第三部分：低代码的技术原理与工程基础（第二章）
写给技术管理者的低代码手册系列文章（12）——第三部分：低代码的技术原理与工程基础（第三章）
引言
在企业数字化实践中，存在一个反复出现却始终难以回答清楚的问题。从表面看，企业已经完成了系统上线、平台采购、工具升级、技术换代等“数字化动作”。但从结果看，业务响应速度、组织协同效率以及系统演进能力，往往仍然停留在较低水平。这类企业的软件需求变化依旧需要反复立项，系统调整仍然高度依赖少数关键人员，数字化投入的边际收益持续下降。其关键问题并不在于企业是否使用了数字化技术，而在于这些技术是否真正转化为了组织自身的能力。正是在这一背景下，数字化成熟度成为比单一技术选型更具解释力的分析框架。
低代码技术，恰恰处在这一问题的交汇点上。它既不是单纯的业务系统，也不是孤立的开发技巧，而是一种试图改变软件构建与演进方式的工具形态。因此，讨论低代码的价值，不能脱离企业所处的数字化成熟度阶段。在一些企业中，低代码被视为快速做系统的捷径，结果放大了规则不清和治理缺失的问题；在另一些企业中，低代码又被简化为提效工具，忽略了其在能力表达和持续演进中的长期价值。这两种极端判断，都源于将低代码的定位脱离了企业当下所处的成熟度阶段。
本文将从成熟度视角出发，回答三个核心问题：
- 数字化成熟度究竟衡量的是什么？
- 企业如何快速判断自身所处阶段？
- 在不同成熟度阶段，低代码的真实作用方式与价值边界是什么？
需要提前说明的是，本文的目的并不是论证低代码是否能够提升成熟度，而是澄清一个更克制但也更真实的判断：低代码并不决定企业能否走向更高成熟度，但会显著影响企业在每一个成熟度阶段的演进效率和成本曲线。理解这一点，是正确引入和使用低代码的前提。
第一章 数字化成熟度：概念、模型与快速评估
“成熟度”是管理学中用于评估研究对象发展水平的重要概念和工具。它最初指研究对象（组织或个人）在某一领域的熟练程度，后来逐步演变为衡量研究对象与其理想状态之间相对位置的标尺。成熟度的内涵可以从两个维度来理解：
- 第一，确定研究对象在特定领域的理想发展状态或基于当前认知的相对完美状态；
- 第二，评估研究对象的现有状态，并衡量其与理想状态的之间的差距。
通过对这两个维度的综合分析，我们可以得出研究对象在某一领域的成熟度水平。为了便于量化评估和持续跟踪，成熟度通常以百分比或等级的形式来表示。
成熟度评估的价值在于，它为组织的管理者提供了一个清晰的视角来审视研究对象的发展现状。通过成熟度评估，管理者可以全面诊断研究对象在某一领域的优势和短板，找出影响其进一步发展的瓶颈和障碍。在此基础上，管理者可以有针对性地制定改进策略和行动方案，分阶段、分步骤地推动研究对象不断迈向更高地发展目标，最终实现从量变到质变地突破。
1.1 成熟度是衡量数字化水平的核心标准
20世纪90年代，互联网技术开始商业化应用，数字化转型逐渐成为企业谋求发展的重要路径。然而，企业在数字化实践中大多面临战略不清晰、业务流程难以匹配、数字技术应用率不高等诸多挑战，导致数字化转型效果难以评估，后续优化方向不明确。在此背景下，企业数字化成熟度的概念应运而生。
1997年，美国卡梅隆大学软件工程研究所（SEI）在其提出的能力成熟度模型（CMM）中，首次将成熟度的概念引入到软件开发流程的评估中。此后，成熟度模型在IT管理领域得到广泛应用和发展，并逐步扩展到IT之外的其他管理领域。
2011年，美国IT研究与顾问咨询公司提出了数字化成熟度模型（Digital Maturity Model），标志着成熟度模型的概念正式进入企业数字化转型的研究视野。数字化成熟度模型从战略、组织、文化、技术、运营等五个维度对企业数字化能力进行综合评估，并将数字化成熟度划分为6个等级，自低向高分别为无认知型、有认知型、被动响应型、积极主动型、管理型、高效型。这一模型为后续企业数字化成熟度研究奠定了重要基础。
2015年，麻省理工学院和凯捷公司联合发布了一项全球范围内的数字化转型研究报告，提出了数字化成熟度指数（Digital Matuity Index）的概念。该指数从客户体验、运营流程、业务模式三个维度对企业数字化成熟度进行了量化评估，使得企业数字化成熟度的测评更加全面和精准。
近年来，随着数字化转型在全球范围内的不断深入，企业数字化成熟度的研究也日趋丰富和成熟。各大咨询公司纷纷推出了自己的数字化成熟度模型，如麦肯锡的数字化商业成熟度指数、埃森哲的数字化加速指标、IDC的数字化转型成熟度模型、德勤的数字化成熟度模型、普华永道的数字化成熟度评估框架等。这些模型在评估维度、评测指标、成熟度划分等方面各有侧重，但都致力于帮助企业全面诊断数字化能力，明确转型方向和路径。例如，德勤的数字化成熟度模型聚焦客户、战略、技术、运营、组织与文化五大领域，提供全方位的数字化能力成熟度诊断，帮助企业落地数字化转型举措；普华永道的数字化成熟度评估框架从数字化战略引领、业务应用结果、技术支撑、数据支撑、组织支撑以及数字化变革六个维度对企业数字化成熟度进行评估，将企业数字化转型所处的阶段分为在线化、集成化、数字化、智能化四个阶段。
相比之下，国内针对数字化转型成熟度的研究起步相对较晚，但近年来的发展十分迅速，取得了丰富的理论和实践成果。围绕数字化转型这一主题，中关村信息科技和实体经济融合发展联盟（简称“中信联”）构建了一套内容丰富、逻辑严谨的理论及实践成果，包含数字化转型参考架构、价值效益参考模型、新型能力体系建设指南、成熟度模型以及配套的研究报告。该标准在2025年被融合进国家标准 《数字化转型管理 参考架构》GB/T 45341-2025 。其中，成熟度模型是评估企业数字化转型水平的重要工具。该模型从战略、文化、组织等维度设计了一套科学的评估体系，将企业数字化转型分为规范级、场景级、领域级、平台级和生态级五个阶段，并从广度和深度两方面综合考虑，帮助企业客观审视自身转型现状，找准未来提升方向。
图 数字化转型管理 参考架构的能力分级与分档
除了关注整体进展和基础设施之外，评估企业自身的数字化管理能力也是数字化转型过程中不可或缺的一环。在这方面，我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准——数据管理能力成熟度模型（Data Management Capability Maturity Model，DCMM）为企业提供了一个全面的评估框架。DCMM聚焦企业的数据管理和应用能力，从数据战略、治理、架构、应用、标准、安全等多个维度，全面评估企业的数字化管理成熟度，并将成熟度划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级五个等级，为企业明确了数字化转型的阶段目标和关键举措。
面对纷繁复杂的数字化转型挑战，成熟度模型为企业提供了一套科学系统的方法论，帮助企业理清转型的关键环节和演进路径，从而制定出切实可行的转型规划。但市场上存在多种数字化成熟度评估模型，各有侧重。企业需要根据自身行业的特性、发展阶段和转型诉求，选择最适合自己的成熟度模型，并以此为指导，有的放矢地实施数字化转型战略。同时，数字化成熟度已经成为企业核心竞争力的重要体现。很多成熟度较高的企业不仅数字化能力突出，而且其先进的管理理念、规范的组织流程、创新的商业模式也为行业树立了标杆，成为客户和合作伙伴信赖的对象。可见，选择合适的成熟度模型，准确评估数字化能力，已经成为企业推进数字化转型、赢得市场竞争优势的关键要素。
1.2 低代码的落地场景选择与数字化成熟度的关系
企业数字化转型的本质是以数据和数字化技术为驱动力，对企业整体价值链和具体业务流程进行重构的过程，它覆盖了企业价值构建到具体业务场景的各个层面。尽管数字化转型是一个相对比较新的概念，但它实际上是企业在长期技术演进中的自然发展阶段。从手工操作到机械化、自动化、电气化，再到计算机技术的广泛应用，企业能力也在不断迭代升级，企业的数字化水平也从基础的信息化阶段逐步迈向互联网阶段、数字化阶段、再到智能化阶段。从广义的角度来看，数字化本身也是一种生产力工具，因此其设计和应用也是由人类智能所决定的，这表明技术在很大程度上是由其设计理念和需求场景所引导的。因此，对于数字化转型来说，关键在于识别和创造应用场景。而正是这些场景构成了企业数字化转型的基石，不仅是技术应用的载体，也是推动商业模式转型升级的关键动力。数字化应用场景通常展现出以下三个特征：
- 场景具备可被数字化的能力：场景的高度可数字化确保了其能够通过先进的数字技术进行精确捕捉和再现。这一特性使得场景内的各个元素、流程和交互得以数据化，为深入的数据分析和智能化决策提供了坚实的基础。
- 场景所涉及环节能够被模块化或单元化：场景的模块化和单元化意味着涉及的每个环节都可以拆分和细化，能够独立地存在，并承载着明确的价值和传递路径，且这些模块或单元相互连接就能够形成一个完整的价值闭环。
- 所有的数字化应用场景都与组织及业务的发展紧密相连，并能够形成互动：一个有价值的数字化应用场景本质上是由人、货、场构成的闭环系统。无论是线上化还是线下化，场景都必须有人员和组织的参与。通过有效的交互和不断的优化，数字化转型工作才能实现价值的有效转化和提升。
以生产管理为例，企业数字化水平可具体细化为生产计划、生产监控、生产作业、质量控制、仓储物流、设备管理、安全生产管理、环保管理和能源管理等多个关键环节。通过系统性整合这些数字化应用场景，企业可实现更高效的生产管控和经营管理，全面提升生产效率和业务绩效。
图：制造业中小企业数字化水平评测表中涉及的部分典型场景
数字化转型前景广阔，但落地确实不易。进入2020年代，考虑到广泛存在的成本压力，低代码技术作为高生产力工具，被引入到企业数字化转型中，受到了行业的广泛关注。在这一过程中，低代码技术以成本与成果为导向的价值主张，得到了首批用户的高度认可，具体可简单概括为以下三点：
- 快：低代码平台提供的模块化组件和预制模板能够大幅缩短数字化应用的开发周期，使得企业能够迅速响应市场变化，加速数字化转型的步伐；
- 轻：低代码平台门槛低，上手快，无须深厚的编程知识就可以快速构建应用，同时易于部署和维护的特性，降低了对专业技术人员的依赖；
- 准：低代码技术能够支持快速构建原型，并依据反馈快速迭代。这种敏捷的开发模式能够精准满足用户需求，构建定制化的应用。
在低代码技术的帮助下，企业数字化的格局正在快速从标准化升级为定制化、从信息化进入数字化、从分散到集成、从流程到指标、从核心到创新，最终构建起数字化应用生态。
