当DeepSeek在2025年春节掀起全民AI学习热潮，当 “人工智能 +”被写入国家政策并加速落地，中国的企业AI正站在从“技术跟随”到“价值引领”的关键拐点。曾困扰行业的国产大模型能力滞后、场景落地碎片化、商业价值难量化等痛点，正逐步化解。
Agent作为能够快速带来高ROI的AI工具，受到很多企业的关注，尤其有资源有基础的中大型企业。但是也有不少人产生疑问，中国的企业Agent何时能破局，不再依赖国外AI？如今答案愈发清晰，因为中国的企业AI无论在技术还是场景，还是可靠性，都已准备就绪。
这一切并非偶然，用友BIP企业AI基于AIX数据X流程原生一体架构，提供从数据层、模型矩阵层、平台层到应用层的完整能力体系，在业务运营、人机交互、知识与应用生成等多场景实现AI在企业的落地，全面赋能企业智能化升级。
为加速企业AI应用落地，用友在2024年就推出了企业级的智能体构建平台，2025年全新一代用友BIP智能体构建平台，在DeepSeek推理模型驱动下、无缝接入4000个企业级应用API，助力企业10分钟随需构建一个企业级智能体。
这一实践已经印证了中国企业AI的破局逻辑：它不是追求技术的“单点领先”，而是围绕“企业真实需求”，构建“技术可落地、场景可量化、结果可信赖”的完整体系。
有很多像鞍钢、中国华电、佰工集团、云南白药、立高食品、康师傅等一样的行业龙头企业，已经通过用友BIP企业AI实现“降本增效、精准决策”。中国企业AI的破局时刻已然到来。
技术破局
国产大模型从 “跟跑” 到 “并跑”
夯实企业Agent底座
中国企业AI的早期困境，很大程度源于核心技术与海外的代差。通用大模型能力不足、垂直领域适配性弱，导致企业 “想用AI却无合适工具”。
但2025年以来，这一局面已发生根本性转变，国产大模型在 “通用能力追赶” 与 “垂类能力深耕” 的双重驱动下，为企业AI落地提供了可靠技术支撑。
1、通用大模型能力差距快速缩小，普惠化趋势明显
此前国产大模型在复杂推理等领域与海外有差距，如全球AI编程前30模型中国产仅2席，但2025年四季度DeepSeek-V3/R1等产品推出后，差距显著缩短，且在关键场景性能提升明显；同时国产大模型走 “低成本 + 高性能” 路线，通过技术创新降低算力消耗，让中小厂商也能低成本接入，打破海外高成本垄断。
2、垂类大模型成为价值落地抓手，解决企业场景落地难题
通用大模型的 “泛而不精”，注定其难以满足企业复杂业务需求，财务合规审核、供应链风险预警等场景，需要深度融合行业Know-How的专业能力。这一背景下，国产垂类大模型的崛起，成为中国企业AI破局的关键抓手。
用友企业服务大模型YonGPT作为业界首个企业服务大模型，它融合了企业各个领域专业知识和各类行业商业KnowHow，经过领域、行业数据的预训练和精调的企业应用服务的大模型，结合了用友在企业服务领域的经验积累、领先并场景丰富的企业应用软件产品、大规模企业客户基础的优势，能够理解、解析各类企业数据，应用于各类业务场景。其面向复杂的行业应用场景， 通过对行业模型精调帮助企业实现智能化的业务运营、自然化的人机交互、智慧化的知识生成、语义化的应用生成四大能力，为企业提供智能化的人机协作、业务洞察、商业决策支持和智能运营服务，是深懂业务的大模型，已完全融入到企业的“研供产销服、人财物客项”业务与管理场景中。
2025年8月，YonGPT2.0升级为YonGPT模型矩阵，包括垂类大语言模型、多模态大模型、向量模型、推荐模型、 分类/排序模型、运筹优化/预测模型等，形成了多类型的灵活模型矩阵。
据IDC数据，2024年中国AI大模型解决方案市场规模达34.9亿元，同比增长126.4%，这一数据印证了 “垂类突破” 的正确性。 国产大模型无需在通用能力上与海外 “全面对标”，而是通过深耕企业细分场景，构建差异化竞争优势，为AI落地提供 “精准适配” 的技术方案。
场景破局
从 “辅助工具” 到 “商业回报”
企业AI的价值，最终需通过场景落地来验证。早期中国企业AI多停留在 “聊天问答”“文档生成” 等浅层工具应用，难以融入核心业务流程。而当前的破局趋势，是AI从 “辅助工具” 升级为可带来“商业回报”的增长引擎，在财务、制造、人力等关键领域实现 “全链路改造”。让AI在企业中真正实现降本增效、精准运营与风险管控的目标。
1、运营提效场景：替代重复性劳动，实现 “降本” 与 “提质” 双赢
企业运营中的 “重复性、规则性” 工作，是AI落地的最佳切入点， 这类场景容错率低、效果可量化，能快速验证AI价值。
以财务领域为例，用友BIP的“智能会计助理”，能够自动完成凭证审核、对账、记账等财务流程，从而提高业务处理的准确性和效率，减少财务人员的人工操作，降低作业成本。“智能审核助理”，利用AI大模型强大的逻辑推理，语义理解，完成高效、合规的审核，如基于大模型理解差旅行程闭环、敏感词上下文语义理解、社会化数据查询核实（经营范围、工商信息等）等众多审核规则。
这类场景的核心价值，在于 “可量化的ROI”。据《2025 中国企业级AI Agent应用实践研究报告》显示，2025年中国企业级AI Agent市场规模预计达232亿元，2023-2027年复合增长率达120%，其中运营提效场景贡献了70% 以上的市场增量。这表明，“降本增效” 仍是当前企业AI落地的核心需求，而AI在该领域的成熟度，已能支撑规模化推广。
2、决策智能场景：数据驱动替代经验判断，挖掘业务增长潜能
如果说运营提效是 “降本”，那么决策智能就是 “增收”。这是企业AI从 “基础工具” 向 “战略引擎” 升级的关键一步。传统企业决策多依赖管理者经验，易受主观因素影响；而AI通过整合海量数据、构建预测模型，能为决策提供精准数据支撑。
在销售领域， 用友BIP企业AI的智能销售预测，基于历史销量数据与市场趋势，可自动生成 “分产品、分区域” 的销量预测，并通过多维度误差分析筛选最优结果。立高食品应用该功能后，解决了短保食品 “爆仓或缺货” 的难题，库存周转率提升73%。 这类场景的落地，标志着中国企业AI已从 “成本中心” 转向 “利润中心”。
3、组织协同场景：重构协作模式，适配AI时代的管理需求
企业AI的落地，不仅是技术的变革，更是组织管理的重塑。传统 “金字塔式” 组织架构信息传递慢、决策链条长，难以适配AI驱动的快速响应需求；而AI通过 “智能体协同”“虚拟工作组” 等模式，正推动组织向扁平化、网络化转型。
在人力资源领域，用友BIP推出了员工服务助理、人事智能助理、假勤智能助理、薪酬智能助理、人才发现助理等通过AI技术与人力资源大数据的深度融合，帮助HR实现从“事务执行者”蜕变为“战略伙伴”及“变革推动者”。
在跨部门协作中，用友BIP为企业打造的企业AI智能体——智友（YonMate）,更成为员工日常工作的 “超级入口”：它不仅能理解业务指令、自动触发系统功能，还能基于企业知识库提供智能建议，让重复操作自动化、决策支持智能化。 这种交互革新让AI技术真正从工具融入企业各项业务，转变为企业的生产力。还可以通过超级群的形式，将企业员工、智能体、业务流程和知识库集中于同一平台，实现一站式协作。
“结果可靠”与“安全合规”
让企业敢用、能用
企业场景对AI结果的可靠性以及安全合规要求远高于C端。财务数据错误可能导致决策失误，合同审核遗漏风险点可能引发法律纠纷。经常被提到的“AI 幻觉”曾是制约企业AI Agent落地的核心障碍，而当前国产企业AI已能有效解决这一问题。
在结果可靠层面，用友BIP将大模 型的 “泛化能力”、小模型的 “场景智能”、高质量数据的 “决策智能”、知识库的 “专业知识” 深度融合，共同实现企业AI结果可靠。
例如在 “财务核算” 场景，大模型拆解任务后，由轻量化的 “智能核算小模型” 处理具体数据，可大大减低错误率；从数据层面看，检索增强生成技术通过优先调用企业私域知识库，避免AI “凭记忆回答”。友智库平台可自动解析企业文档并转化为结构化知识，AI回答问题时会引用具体制度条款并标注出处，将大大降低 “无依据回答” 的概率。
在安全合规层面，用友BIP通过保障企业的数据安全，对用户明确权限与责任，规范AI应用在企业内的使用流程等，保证AI使用符合企业和国家的相关法规。通过接入企业权限管理与制度体系，通过针对异构系统的技能权限管理（包括智能体的权限控制），以及数据仓库的分层权限控制、加密与脱敏以及访问通道等，并从技术架构设计层进行实时行为监控、保障安全，以及遵从相关的伦理合规等。
未来，随着AI Agent技术的成熟、MaaS（模型即服务）模式的普及，中国企业AI将进一步向 “智能原生” 转型。但无论技术如何演进，“以业务价值为核心” 始终是企业AI落地的不变逻辑，这既是中国企业AI破局的关键，也是未来持续领先的核心竞争力。
