从最初的财务与供应链模块化，到云计算时代的灵活部署，再到如今与人工智能（AI）的深度融合，ERP的每一次进化都标志着企业数字化转型的跃升。

     “AI不会颠覆ERP，而是如同为发动机添加增程式技术——既保留传统系统的稳定性，又赋予智能化的新动能。”在用友U9 cloud企业AI媒体沟通会上，用友网络副总裁、U9 cloud事业部总经理郑瀛以这一形象的比喻，解读外界对AI与ERP关系的热议。郑瀛笃定地指出：“企业AI的竞争，本质是行业纵深能力的竞争。U9 cloud的生存之道，在于用制造业的‘深水区’经验，解决客户的真实痛点。”

         从上云到用AI，企业数智化转型的必由之路

         在数字化转型的浪潮中，企业数智化已从"可选项"升级为"必选项"，其核心驱动力呈现出从"上云"到"用AI"的迭代特征。究其本质，这一转型的关键在于通过云与AI的深度协同，实现数据资产的价值转化——将原始数据升维为决策洞察，将标准流程进化成智能系统。

         如果说，云计算的普及为企业提供了弹性扩展、成本优化的数智化底座，那么，随着 AI 技术不断深入融合，正在重新定义 ERP 系统的核心价值。

         在用友U9 cloud事业部总经理郑瀛看来，“云 ERP 向企业 AI 的演进，绝非仅仅是技术概念的简单堆砌，而是释放数据价值的必然选择和必由之路”。

         技术演进呈现两大鲜明趋势：一方面，AI大模型与低代码平台的融合正在降低智能应用开发门槛，推动企业级智能体的协同创新；另一方面，行业Know-How正成为差异化竞争的关键。

         郑瀛指出，“在各大ERP厂商普遍拥抱大模型的背景下，技术同质化现象不可避免，真正的竞争壁垒已转向对垂直领域的深度理解——只有将AI能力与行业特性和企业业务流程深度融合，才能构建不可复制的竞争优势。”

         AI不是颠覆者，而是加持者

         诞生于2021年的U9 cloud，恰逢云ERP萌芽期。凭借面向制造业的多组织协同、精细化成本管理等特性，它迅速成为离散制造企业的首选系统。自推出之初，U9 cloud不论是从管理模式、平台架构，还是最佳实践方面，都展现出卓越的产品力。特别是得益于其数据架构的细颗粒度、高完整性、强开放性，为企业 AI 的到来奠定了坚实的数据基础。

         针对AI与ERP的融合路径，用友提出“三层进化论”：从感知级（RPA、规则引擎、语音识别、图像识别、OCR等）到认知级（NLP、机器学习平台、智能搜索、VPA、数智员工、知识图谱等），再到慧知级（最具代表性的就是大模型和智能体）。

         如今的U9 cloud，正积极践行AI与ERP的深度融合，处在从云ERP到企业AI的关键转型期。郑瀛的观点是：“AI不是颠覆者，而是加持者。而U9 cloud的使命，是让制造业的每一份数据都成为驱动增长的燃料。”

         从数据角度，U9 cloud的独特优势在于“将黑盒变为白盒”。简单来理解，传统AI是黑箱计算，企业难以信任；而用友将企业AI拆解为可验证的算法步骤，比如销售预测中的动态权重系数、业务资源加强系数，全程透明可追溯。这种“白盒化”设计，让制造业客户既能享受AI效率，又能掌控决策逻辑。

          “通用大模型解决不了制造业的工艺路线优化或供应链协同难题。” 郑瀛直言，U9 cloud之所以能在AI浪潮中站稳脚跟，得益于17年专注制造业积累的“硬实力”——从汽车零部件到装备制造，从IC 芯片到智能制造，基于U9 cloud覆盖的50余个细分行业，沉淀了海量高价值数据与场景模型。

         这也使得当AI浪潮来临时，U9 cloud差异化的优势在于专注和深耕制造业领域，能解决制造业企业成本精细化管理、计划体系协同等实际问题，且在汽车零部件等细分行业拥有大量头部客户及实践数据。

         基于AI 智能平台，构建智能体

         据e-works记者了解，在集团全面推动AI赋能企业数智化的战略指引下，截至目前，用友BIP已有4000多个智能体，构建出了100 多个AI +场景，这些场景利用 AI 能力高效解决问题，提升客户体验，精准挖掘决策关键点。

         作为用友AI战略的重要组成，U9 cloud今年的重点是发力AI智能平台，系统化构建预制智能体生态。
   
         具体来看，基于AI 智能平台，U9 cloud已推出多个智能体。

         如智能工艺，通过自研的MPP GPT熵减工艺大模型，支持二维图纸和三维模型的训练，实现了工艺路线的智能生成和优化。
   
         再如智能合同，基于Tecrun AI-Lex自研大模型，通过智能合同助手，可以进行合同的起草、解析、对比分析、版本控制等，并与ERP执行流程对接。
   
         还有智能成本分析与快速报价，成本分析智能体，能够对成本升高或降低的原因给出智能分析和解读，并根据解读给出科学的报价建议。
 

         随着客户需求的逐步清晰，U9 cloud将持续在关键领域发布智能体。如，智能销售预测、智能配料、智能变更等。

         对于大多数企业所顾虑的数据安全问题，郑瀛解释称，U9 cloud提供的公共模型和智能体按通用模式构建，企业可在私有域模型中根据自身需求对智能体进行微调训练，微调结果保存在企业本地，不会反馈到公共模型，既能降低训练难度，又能让企业享受大模型带来的价值。

         以智能工艺系统的训练与应用为例：在使用前，需准备训练数据，包括图片、设计图（以二维图纸为例）及包含文件名、输入参数、正确工艺路线和说明的 Excel 文件，按格式整理后，通过 SCP 命令将设计图纸上传到服务器指定目录，再以管理员身份登录系统上传 Excel 文件开始训练，训练时长根据硬件配置而定，完成后普通用户可登录上传图纸，输入指令，系统自动生成工艺数据，还可提交审核或导出文件。
 

         从智能体的构建和使用过程来看，以经营管理智能体为例：第一步是大模型配置，在U9 cloud中可选择 Deepseek、智谱、豆包、通义千问等大模型，并配置模型地址和 API；第二步进入企业智能体新建并配置，选择基座大模型，设置欢迎词和引导示例；第三步进行场景编排，配置智能体在洞察中用到的提示词和报表数据；第四步在模型市场选择语义模型，定义智能体问数时的关键指标和维度，并设置时间维度；第五步在企业术语中定义指标描述语；第六步点击机器人图标使用智能体，可进行问数和洞察操作，输入内容后智能体结合配置进行思考并给出结果，还可进行追问 。
 
         郑瀛说，当前很多制造企业的ERP仍然部署在本地，U9 cloud非常独特的一个优势在于，可以将智能体与U9 cloud一起部署在私有云或本地环境，通过该平台调用大模型进行训练，相比企业单独购买大模型自行构建应用，这种模式更具优势，同时 U9 cloud 的本地部署模式在企业 AI 时代满足了企业对数据安全可靠、个性化应用的需求，相较于订阅模式更具竞争力 。

         目前，U9 cloud的AI应用已在多个项目中落地，譬如西安泵阀项目，经过两个月的模型训练调配，智能工艺解析准确率已经达到90% 以上。

         与伙伴共创，推进细分场景的智能体训练

         在U9 cloud接下来发展方向中，一个重要策略是与生态伙伴在垂直领域合作开发专业模型，共同拓展AI应用场景。郑瀛说，希望未来可以形成更多样化的应用模式，譬如出现“智能体商店”。

         在他看来，企业AI的未来发展将呈现大生态模式，单一企业难以独立完成从数据到模型价值实现的全过程，必须联合各方生态力量共同服务客户。

         值得一提的是，U9 cloud已与生态伙伴在智能合同、智能工艺等领域展开合作。所选择的生态伙伴在各自的领域深耕多年，成果成熟且可快速落地。此外，用友还将客户纳入生态体系，与客户共创模型，并联合高校、院所借助科研资源推动AI技术的发展。

         郑瀛坦言，现阶段的智能体属于原创性探索，业界并无可参考的标准。这意味着，各企业竞争的核心在于对业务的理解，以及结合AI架构创造应用场景的能力。

         对U9 cloud来说，秉持的策略是“求深、不求多”。例如与川大合作研发的智能工艺，不仅具有专利壁垒，而且在技术模型和行业纵深方面处于领先地位；同时，用友还积极与生态伙伴合作，针对U9 cloud的客户群体，在质检、智能背光识别等领域开发更深入的场景应用。这些应用不仅具备AI交互、问数等公共能力，还致力于在制造业纵深场景中创造独特价值，形成难以超越的护城河。

         展望未来，U9 cloud计划在下半年推进质量识别、视觉识别等相关项目，并根据用户需求，与相关行业的优秀生态伙伴合作，推进细分场景的智能体训练，共建更多智能化场景。