低代码与人工智能（AI）的结合体是一种创新的技术解决方案，通过集成低代码开发平台与人工智能技术，将软件开发过程变得更加智能化和高效化。

这种结合体现在以下几个方面：

1.自动化代码生成：AI可以通过学习和理解业务逻辑，自动生成部分或全部代码，大大减少人工编写代码的时间和工作量。

2.智能辅助设计：低代码平台上内置的人工智能工具可以提供智能建议和最佳实践，帮助开发者在设计应用界面、流程逻辑时进行决策，并自动优化代码结构。

3.机器学习集成：开发者无需具备深度机器学习知识，即可通过低代码平台快速构建包含预测分析、智能推荐等功能的应用程序。

4.智能表单和工作流处理：AI能够根据用户行为和历史数据动态调整表单布局和工作流程，提升用户体验和工作效率。

5.智能调试与测试：结合AI的低代码平台可能能够实现智能调试，对错误进行自动识别和修复，以及进行基于模型的自动化测试。

6.自然语言编程：部分平台采用自然语言处理技术，允许开发者使用非正式的语言描述需求，由AI将其转化为实际代码。

7.企业级应用定制：在企业级应用场景中，低代码与AI结合可帮助企业快速响应市场变化，创建满足特定业务需求的智能化应用程序，并实现更高效的运营与管理。

虽然低代码可以帮我们提供一些能力辅助，但是低代码与AI结合实现代码辅助的过程中，可能还会面临以下困难和挑战：

1.复杂逻辑理解与处理：虽然AI在理解和执行简单或常见任务上表现出色，但在处理复杂的业务逻辑和异常场景时，可能难以达到人类开发者对问题深度理解的程度。如何让AI准确地从非技术性描述中提取并转化为精确的编程逻辑是一大难题。

2.语义理解差异：不同用户在表达需求时可能有不同的语言习惯和思维模式，AI需要具备强大的自然语言处理能力以准确理解并转换为代码。同时，AI还需克服不同行业领域特定术语和业务知识的理解障碍。

3.安全性和稳定性：AI生成的代码需要确保其安全可靠，防止引入潜在的安全漏洞或性能瓶颈。这要求AI系统在训练过程中不仅学习到编码规范，还要学习安全编程原则，并能在生成代码时进行有效验证。

4.灵活性与可维护性：AI生成的代码往往需要具有良好的结构、注释以及易于维护的特点，这对AI的学习模型提出了高要求，需保证生成的代码能够适应未来的需求变化和技术迭代。

5.知识产权与合规问题：使用AI生成代码涉及到知识产权归属、软件责任认定等问题，尤其是在出现错误或争议时，界定责任和权益分配成为法律和伦理上的挑战。

6.数据依赖与隐私保护：AI通常依赖大量的历史数据进行训练，而在某些情况下，这些数据可能涉及敏感信息或商业秘密，如何在利用数据的同时确保隐私得到妥善保护是一个重要的议题。

同时，即便AI能够生成代码，对于使用AI辅助编程的人来说，理解并审查AI给出代码的合理性与适用性仍然至关重要。AI在生成代码时虽然可能依据了大量的数据和算法优化，但它并不具备人类对实际应用场景、业务规则以及潜在风险的全面洞察力。因此：

1.验证准确性：使用者需要确认AI生成的代码是否真正满足了预期的功能需求和性能要求，避免出现功能遗漏或错误实现。

2.评估效率：检查AI编写的代码在执行效率、资源占用等方面是否最优，因为AI可能会生成有效但非最高效的解决方案。

3.遵循规范：确保代码符合相应的编码规范和项目约定，包括命名规则、注释规范、模块化设计等。

4.考虑扩展性与维护性：审视代码结构是否合理，是否易于扩展和维护，这对于长期项目尤其重要。

5.安全审核：即使是AI编写的代码，也需要进行必要的安全性审计，以防止引入漏洞或者其他安全隐患。

在当前阶段，AI仍扮演着辅助开发者的角色，开发者在运用AI技术的同时，必须保持对其产出结果的批判性和审慎态度，以保证最终软件产品的质量和可靠性。尽管低代码与AI结合有着巨大的潜力，但要真正实现高效的代码辅助，还需要在技术层面上不断优化算法、增强AI的理解力与判断力，同时在应用层面上解决一系列相关的问题与挑战。