在王文京看来，大模型、智能体、本体、技能包（Skills）等都是软件在AI时代的新形态。随着交互方式和部署方式的改变，AI反而会让软件加速普及。
文｜游勇
编｜周路平
春节前后，互联网大厂在C端领域的大面积推广，使得AI应用的热度空前高涨，各家的Tokens消耗量呈指数级猛增。但热闹背后，业内也逐渐意识到，AI在C端领域的应用当前还很难转化为真正的商业价值。
但与此同时，企业市场的AI应用则在悄无声息中取得了巨大进展。美国去年增长最强劲的三家AI公司——大模型巨头Anthropic、数据厂商databricks和企业数据分析公司Palantir，其核心营收都来自企业客户。而在中国，同样服务B端市场的智谱在上市后也市值暴增。
“这意味着在中国做企业AI应用的巨大前景。”用友网络董事长兼CEO王文京说，AI在为软件产业带来了革命性的生产力工具，大幅提高了软件研发、交付和服务的效率。而企业应用本身有流程、真实的数据，这些是现有AI大模型不具备的东西。
不难发现，C端和B端市场在AI应用上的逻辑上存在巨大差异。作为中国企业软件的龙头，用友在企业AI的思考和布局成了外界关注的重点。
01
企业AI，走向何方？
“AI不会杀死软件，AI会使软件焕生（焕发新生）。”在近日举行的2026用友全球生态大会上，王文京表示，“AI为软件的研发、交付与服务带来10倍以上效率提升的革命性生产力工具，对软件产业是巨大的促进，而不是毁灭。”
这一判断直截了当回应了全球范围内关于AI是否会吞噬甚至杀死软件的争论。今年2月，美国多家软件巨头的股价罕见地集体大跌。背后的导火索是Claude发布的Cowork工具，这是一个类似于“OpenClaw”的东西，可以让AI直接读取企业核心软件的数据，形成新的工作流。业内担心，具备自主执行能力的AI会吞噬软件的入口，引起了不少恐慌。
但在王文京看来，大模型、智能体、本体、技能包（Skills）等都是软件在AI时代的新形态。随着交互方式和部署方式的改变，AI反而会让软件加速普及。
这种趋势已经出现。两三年前，AI在企业场景的应用还比较浅层，除了客服、营销、编程等，其他场景的效果并不佳，但随着大模型、智能体、本体、skills等整个AI技术栈的演进和工具链的丰富，AI在企业端的落地已经有了很好的技术支撑。
而且，AI已经在深刻改变企业软件的形态和使用方式。比如AI拓展了软件的用户类型，原来软件的使用者是人，现在还有智能体；以前的软件创建者是专业的IT和服务商，而智能体时代，大量不懂编程但懂业务的一线人员，开始参与智能体的创建。
另外，AI也在带来商业模式的升级。过去，软件的收费方式是license或者订阅费，但现在越来越多企业开始探索按结果付费。
但这种重塑并非意味着原有的软件形态没有价值。在AI走向智能决策、自主执行的背后，一方面得益于模型能力的大幅提升，而另一方面，也更依赖真实数据的反哺。
“‘智能双模’是AI时代企业软件的优选发展模式。”王文京说。所谓的双模，指的是两种不同的软件形态，一种是执行型软件，比如ERP、CRM都属于执行型软件，是提高人的效率工具；而另一种是能够智能决策、自主执行的软件，融入了AI能力，满足敏态和动态业务的需求，不只是提高效率，而是基于数据和模型主动完成任务。
这两类软件各有自己的特点和应用场景，比如一些相对确定、偏流程处理类的场景，适合原有的软件形态，稳定性更高。但在一些需要做决策、自主执行的场景，原有的软件实现不了。用友当年曾尝试将生产规划做成自动化，但技术和工具链并不支持；而现在，用AI做排产规划是一件相对容易实现的事。
用友的“智能双模”思路，相当于针对不同类型的任务和场景，通过组合不同形态的软件来满足，而且这两类软件并不是谁取代谁的关系，而是互补关系。比如流程处理型软件在运行过程中产生了大量数据，这些数据又成了智能决策型软件的养分。
执行类软件是用友过去几十年的强项，用友未来的重心会放在智能决策型软件。
这样做的好处，除了让企业软件做到既稳定又智能，也能继承企业原有的IT资产，并不是把原来的体系都推翻，而是将两者结合在一起，加速产品的创新。
02
用友的解法：“AI×数据×流程”原生一体
企业AI的本质是AI、数据、流程共同发力形成的三角。但过去软件产品被设计成能孤立的模块，本应该共同配合的铁三角成了强行糅合的三张皮，比如企业花费大量资源训练模型，无法贴合实际业务场景，也无法融入核心流程；而数据仓库里堆满了交易数据、用户数据、供应链数据，却因为缺乏统一标准和关联逻辑，难以转化为支撑实时决策的有效信息；预设的审批流、业务规则欠缺弹性,难以适配企业动态的业务需求。
几年前，基于智能双模的思路，用友投入了百亿元，打造了面向数智时代企业创新平台——用友BIP，并逐步实现了“AI×数据×流程”原生一体。比如用友BIP涵盖了企业业务的十大领域，相当于把企业主要的业务和管理流程都已经打通，这在AI智能体的上下文处理上拥有着天然优势。
如今，用友基于BIP平台打造出了涵盖数据、模型、数智平台、智能应用与服务四个层级的企业AI产品矩阵，构建起全链路、全闭环的企业AI全能力体系。
在今年的用友全球生态大会上，外界发现，用友的这套企业AI产品矩阵已经进行了大量焕新。除了本体构建和运营平台、YonLOM本体大模型，用本体组织数据，让大模型认识数据，还推出了Skills构建器，让智能体在实现企业业务逻辑的精准推演与复杂决策的智能判断的基础上，通过Skills实现自动执行和反馈，把企业AI从技术到业务、从决策到执行的闭环走完。
其中，让AI具备认识业务数据和现实世界的能力是这一次产品焕新的重点。这是一项比基础模型能力的演进更具挑战性但效果更加显著的工程。
越来越多的企业意识到，要想让AI在业务层面产生实际价值，光有基础大模型还远远不够。其中一个最大的问题是，大模型无法真正“读懂”企业数据。企业建立了大量的数据库、数据湖，这些数据在语义层面并没有打通，加之缺乏统一的平台底座支撑，导致智能体上线后又出现了新的孤岛，难以实现全域协同。
用友网络数据与智能BG总裁何强举例称，一家企业可能用A技术做了一个智能体，用B技术做了另一个智能体，但两个智能体的数据口径、语义标准不一致，很难互通互融，更难形成企业级的智能。
“目前为企业AI打地基的工作，比大模型本身的研发还重要，只有数据基础好，上面的应用才能做好。”何强告诉数智前线，当企业的需求稍微深入一点，数据和知识治理的工作就回避不了。
用友的思路是将本体（Ontology）作为知识表示的基座。在YonLOM本体大模型的架构中，本体层位于底层，承载企业的业务知识——实体、关系以及隐含的规则与约束。图编码器将本体结构编码为向量，文本编码器处理用户查询，两者在模型矩阵中融合，完成推理。再借助YonLOM本体大模型重塑企业AI内生逻辑，用显式的规则公理赋能流程重构，用透明的推理路径重塑组织能力，让企业智能拥有专属的逻辑化基因。
“本体”本身并不神秘，源于哲学中对“存在”的研究，在人工智能领域被定义为“对概念体系的显式形式化规范”。但将本体作为用友智能产品的一环，背后其实藏着用友深耕企业服务38年对企业客户需求的深刻认知与精准把握。
它的核心是在大模型与企业业务数据、业务规则之间，搭建一座高效沟通的桥梁。它并非简单的知识库，而是融合了企业业务的实体、属性、关系、业务逻辑、行动等一系列的概念，这些元素构成的本体相当于智能体的“业务操作手册+决策指南”，让AI能精准理解企业业务逻辑。
以人力资源领域为例，本体会先明确定义 “岗位”、“候选人”、“员工”等核心实体，这些实体对应的具体信息就是属性，然后再明确实体间的关联关系，比如 “岗位隶属于部门”“员工任职于岗位”；而“不符合晋升要求”“具备绩效管理经验” 这类判断标准，就是本体中的标准化业务逻辑；最终将触发的 “进入面试池”“获得晋升推荐” 等业务动作，设定为可执行行动指令。
本体智能体要实现的效果是让AI从“通用对话者”升级为“专业业务执行者”。“实现一次性的数据治理，多次的智能体应用。”何强告诉数智前线，本体相当于企业先搭建了统一的数据语义层，“是整个AI应用的一个地基工作”。
基于这一统一语义层，企业在做智能体时不需要每次都去把数据对齐。而且，随着各种应用都连在了这张语义网上，智能体的广度和深度也会大大提高。
更重要的是，本体赋予企业AI跨系统、跨场景的数据穿透能力。何强举了个例子，财务里看到的问题，也许不是在财务系统里，可能在销售管理系统。如果按照传统的逻辑，很难实现多系统的数据关联与问题的多跳溯源，但本体的数据可以穿透，跳到多个应用里面去，打通全域数据，让智能体能根据多维度、全链路的数据做更精准的决策。
而为了降低本体构建的难度和使用成本，用友又专门推出YonLOM 本体大模型，它以构建企业全域业务本体为基础，深度对齐企业真实业务逻辑与数据体系，凭借强大的推理能力实现业务场景的精准推演，搭载19个专业任务集，为企业打造一个能够深度理解自身业务并进行复杂逻辑推演的“数字大脑”。
除了本体大模型，用友还发布了企业级Skills构建器来帮助企业创建技能库，为企业打造覆盖“执行、决策、知识、交互”的完整智能技能体系。企业级Skills构建器融合用友、生态、企业的多元 Know-how，通过本体驱动，将分散的能力封装、编排为可自主决策与执行的智能技能体系，既能独立完成单一业务场景的自动化处理，又能根据企业复杂业务需求进行多技能组合，适配不同行业、不同规模企业的个性化业务需求。
不难发现，在用友的企业AI产品框架里，已形成一套标准化、全闭环的智能应用逻辑：企业全量数据先经过本体形成统一的业务语义，交给大模型进行业务思考和智能决策，然后通过企业级Skills完成自动化标准化执行，最终形成“数据-认知-决策-执行”的智能闭环。
以经营分析的场景为例，当某家家电企业的管理者问智能体：哪些产品毛利未达标，问题出在了哪里？经营分析智能体通过跨系统的数据穿透与洞察定位到扫地机器人，并且同步调取各个产品相关的数据以及扫地机器人关键指标数据，然后基于YonLOM本体大模型的推理能力，智能体分析得出毛利不达标的核心原因。结合企业业务规则给到优化建议，并且可以进行模拟测算，在不同方案中选出最优解。最后，通过skills直接发起任务，制订相应行动计划，并持续跟进，直到业务目标达成。
整个过程，智能体做了数据和系统的穿透，不仅能从不同业务系统的海量数据中精准发现问题，更能依托企业级skills主动执行并解决问题。
03
数百企业已落地，生态建设亦提速
用友的这套技术架构和企业AI产品矩阵已经吸引了不少企业用户的关注。
王文京透露，去年已有数百家企业应用了用友BIP的多项智能产品，而且客户量还在快速增长。
比如鞍钢集团企业员工基于用友BIP已自主开发智能体超过100个，其中53个正式上线运行，覆盖了运营决策、垂直场景和通用知识类等。其中，鞍钢在春节前后投入运行的小鞍数字员工，以数字员工的形式嵌入到整个业务流中，围绕企业、数据穿透式管理做了全流程和全价值链的整体穿透。
复星集团则与用友联合用友打造了AI+BI的智能问数分析平台。复星在搭建AI资金管理体系时发现，传统BI基本以检索为中心，按业务、系统来搭建，数据之间是割裂的，很难支撑真正复杂的决策。而AI时代，复星转换思路，以决策目标为中心，比如实时监控、风险预警、融资优化等具体目标，然后根据这些目标反推需要打通哪些数据，让数据真正服务于决策。
目前，这套智能问数分析平台，数据获取和分析效率提升10倍以上，人力成本降低了30%到70%，决策响应从天缩短到秒，风险降低50%以上。
不过，企业级市场历来有个特点，在满足标准化需求之外，还要应对不同行业客户的细分个性化诉求。因此，在用友推进AI战略的过程中，生态将扮演至关重要的角色。
而且，AI的产品形态和服务形式被认为是一个更大的市场机会，不仅能提升伙伴自身的业务效率，也可以带来更加多元的增值服务。王文京透露，用友在去年实现了经销商伙伴云订阅型收入超过60%的增长。
2026年，用友也将围绕三大方向开拓——数智化（含AI）、国产化、全球化，并在伙伴侧启动三大专项行动，包括ISV高质量发展专项、国产化价值替代专项和全球化拓展专项，与伙伴共享企业AI的红利。
同时，用友发布了智能体市场。据数智前线获悉，这也是同行业中首次发布面向企业级服务的智能体市场，第一期将推出100个开箱即用的智能应用，满足企业级用户的个性化和碎片化需求。
该市场不仅有用友自主研发的智能体，也有用友ISV伙伴基于自身行业的Know-how和高质量数据构建的智能体，还有用友专业服务伙伴及客开伙伴开发的第三方智能体，这三类智能体产品都在智能体市场上进行推广、迭代和运营。比如某个大省的招采平台，每年有四万个招投标，运行了十几年，沉淀了大量的高质量数据，希望能以智能体的形式对外提供服务。
用友网络EBG生态部总经理纪录将其形容为企业服务“智慧药房”，生态伙伴是浸泡在客户场景里面的老中医，了解客户的体质、病灶，而用友智能体市场作为“智慧药房”，则是把数据、流程、安全、权限、平台等基础设施准备好，伙伴根据自身的业务know-how，基于用友平台即可调制出针对客户的“特效药”。
除了服务商和经销商，用友也携手移动云、阿里云、百度智能云等6家伙伴共同成立了“用友BIP企业AI战略联盟”，以推动企业AI技术的创新与应用落地。通过整合产业端实践需求、技术端创新能力与生态端服务资源，打通AI从实验室到产业线的完整闭环。
在这场企业AI的应用大潮中，用友凭借其38年在企业服务市场的理解和积累，正在摸索出一条更切合场景需要的企业智能进化之路。