在競爭激烈的商業(yè)帝國，企業(yè)想要獲得可持續(xù)發(fā)展，既需要穩(wěn)定運(yùn)營，又需要快速創(chuàng)新。早期 IT 雙模試圖破解這一難題，卻陷入 “兩層皮” 的割裂困境。AI技術(shù)成熟，使軟件煥發(fā)新生，由此催生了“智能雙模”模式。它真正實(shí)現(xiàn)了“穩(wěn)態(tài)穩(wěn)得住、敏態(tài)跑得快”的協(xié)同目標(biāo)。而這一切的核心前提，是統(tǒng)一、強(qiáng)大、可協(xié)同的數(shù)智底座。
智能雙模也就是把流程執(zhí)行型軟件與智能決策型軟件，依托統(tǒng)一數(shù)智底座實(shí)現(xiàn)原生融合，實(shí)現(xiàn)既穩(wěn)又靈?；谶@一模式，面向數(shù)智時代企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的需求，實(shí)現(xiàn)“AI×數(shù)據(jù)×流程”原生一體化的用友BIP，成為數(shù)字化、智能化企業(yè)軟件的代表。
作為用友BIP的核心數(shù)智化底座，用友iuap依托YonLOM本體大模型、YonData數(shù)據(jù)平臺、YonAI智能平臺等核心組件，打破傳統(tǒng)架構(gòu)的割裂壁壘，推動智能雙模從概念構(gòu)想走向工程化落地，為企業(yè)AI規(guī)?；瘧?yīng)用提供堅實(shí)支撐。
從IT雙模到智能雙模的演進(jìn)，并非簡單的功能升級，而是架構(gòu)從物理拼接向原生協(xié)同的根本性重構(gòu)，核心是實(shí)現(xiàn)兩類軟件的技術(shù)同源、數(shù)據(jù)同根、流程同驅(qū)，背后則是語義治理、協(xié)同機(jī)制、智能進(jìn)化的全方位升級，缺少這一底座，AI便無法釋放真正的價值。
架構(gòu)本質(zhì)差異：從物理拼接至原生融合
傳統(tǒng)雙模IT的核心癥結(jié)在于異構(gòu)架構(gòu)的割裂與協(xié)同缺失。適配穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù)的穩(wěn)態(tài)IT，核心是基于規(guī)則的確定性執(zhí)行，屬性穩(wěn)定固定，定位是提升效率的使能工具，聚焦記錄、反映、報告等基礎(chǔ)能力，但架構(gòu)僵化、迭代周期長，無法適配AI實(shí)時推理與動態(tài)決策的需求；適配敏態(tài)業(yè)務(wù)的穩(wěn)態(tài)IT，核心是基于數(shù)據(jù)與模型的非確定性創(chuàng)新，屬性敏感動態(tài)，定位是會干活的能動服務(wù)伙伴，聚焦感知、預(yù)測洞察、決策規(guī)劃、自主執(zhí)行等核心能力，卻與核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)缺乏統(tǒng)一元數(shù)據(jù)與語義映射，僅能通過接口實(shí)現(xiàn)有限互通，不僅存在數(shù)據(jù)滯后、語義歧義等問題，技術(shù)能力也無法跨架構(gòu)復(fù)用，直接阻礙AI的深度落地。
AI的出現(xiàn)不會殺死軟件，反而會使軟件煥生，從而誕生了大模型、智能體、本體、Skills等AI時代的軟件新形態(tài)。他們的出現(xiàn)，可以將原本兩套異構(gòu)架構(gòu)的拼接，升級為將AI、數(shù)據(jù)、流程，形成原生一體化的融合，使這些系統(tǒng)在一套底座支撐下，實(shí)現(xiàn)全域協(xié)同與技術(shù)同源。
智能雙模，對數(shù)智底座提出的核心技術(shù)要求
智能雙模的深度協(xié)同，對底層架構(gòu)提出三大核心技術(shù)要求，這也是區(qū)分原生統(tǒng)一數(shù)智底座與普通PaaS平臺的關(guān)鍵，唯有原生設(shè)計的底座能夠全面滿足這些需求。
1、全量數(shù)據(jù)全域貫通與業(yè)務(wù)語義統(tǒng)一：企業(yè)全量數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化、顯性/隱性、靜態(tài)/動態(tài)）是自主決策的基礎(chǔ)設(shè)施，底座需具備統(tǒng)一的本體建模與語義治理能力，通過湖倉一體架構(gòu)實(shí)現(xiàn)全量數(shù)據(jù)的治理與復(fù)用，依托數(shù)據(jù)血緣技術(shù)保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確、可追溯、可交叉驗(yàn)證，精準(zhǔn)適配兩類業(yè)務(wù)的差異化數(shù)據(jù)需求。
2、技術(shù)能力全局復(fù)用與彈性調(diào)度：將AI模型、流程引擎等核心能力封裝為標(biāo)準(zhǔn)化可復(fù)用組件，通過統(tǒng)一的智能體與技能調(diào)度體系實(shí)現(xiàn)全場景復(fù)用；依托動態(tài)資源調(diào)度能力，既滿足穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù)的高穩(wěn)定性要求，也能適配敏態(tài)業(yè)務(wù)的高并發(fā)、高彈性需求，大幅降低AI落地門檻。
3、業(yè)務(wù)場景全鏈路銜接與閉環(huán)聯(lián)動：具備統(tǒng)一的流程編排與事件驅(qū)動能力，通過智能體調(diào)度實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程與智能決策的無縫聯(lián)動，構(gòu)建“數(shù)據(jù)-推理-決策-執(zhí)行-優(yōu)化”的全鏈路閉環(huán)，適配兩類業(yè)務(wù)的差異化流程需求，實(shí)現(xiàn)從對話到行動的交互演進(jìn)。
作為用友BIP的核心技術(shù)底座，用友iuap與同類平臺形成本質(zhì)差異。它摒棄補(bǔ)丁式AI升級模式，從架構(gòu)設(shè)計源頭融入智能雙模需求，整合全棧AI、全域數(shù)據(jù)與全鏈路流程能力，深度嵌入用友深耕企業(yè)服務(wù)積累的行業(yè)Know-How，借助YonLOM本體大模型、YonData數(shù)據(jù)平臺等核心組件，完美滿足上述三大技術(shù)要求，實(shí)現(xiàn)兩類軟件的原生融合，完成從信息化ERP到數(shù)智化BIP的代際換代。
破解軟件割裂的困境，關(guān)鍵在于架構(gòu)層面的原生融合，而非簡單的功能疊加。用友iuap作為用友BIP的統(tǒng)一數(shù)智底座，以AI×數(shù)據(jù)×流程原生一體化架構(gòu)為核心，構(gòu)建起同類平臺難以企及的技術(shù)壁壘，既實(shí)現(xiàn)兩類軟件的深度融合，更有效破解AI落地難題，精準(zhǔn)適配企業(yè)的核心業(yè)務(wù)屬性。
傳統(tǒng)IT架構(gòu)的致命短板，在于軟件、數(shù)據(jù)、AI三大要素各自為戰(zhàn)，最終導(dǎo)致決策偏差、AI落地困難、價值無法釋放。用友iuap的原生一體化架構(gòu)，徹底重構(gòu)企業(yè)IT邏輯，三大核心技術(shù)層層遞進(jìn)、環(huán)環(huán)相扣，形成堅實(shí)的技術(shù)壁壘。
不同于傳統(tǒng)平臺通過API調(diào)用實(shí)現(xiàn)的外掛式AI集成——這種方式存在延遲高、適配性差、與業(yè)務(wù)脫節(jié)的弊端，AI是用友iuap架構(gòu)核心的內(nèi)生能力，貫穿應(yīng)用層、數(shù)據(jù)層、基礎(chǔ)設(shè)施層全層級。
它構(gòu)建起模型接入、能力封裝、場景編排、全鏈路監(jiān)控的原生AI體系，內(nèi)置YonGPT企業(yè)服務(wù)大模型、YonLOM本體大模型，同時接入豆包、千問、DeepSeek、智譜、Gemini等主流大模型，支持多模型混合編排與多模態(tài)接入，配套Model Agent大模型驅(qū)動AI訓(xùn)練能力，實(shí)現(xiàn)軟件與智能的深度協(xié)同。平臺同步提供低代碼AI開發(fā)工具鏈、智能體構(gòu)建與運(yùn)營平臺（含Skills構(gòu)建器），支持模型微調(diào)、場景化適配與企業(yè)級Skills構(gòu)建，無需專業(yè)算法團(tuán)隊，即可完成智能應(yīng)用的快速搭建，同時支持MCP、A2A協(xié)議與多智能體協(xié)同，全面適配AI時代的軟件創(chuàng)新需求。
2. 數(shù)據(jù)全域貫通，核心實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)語義統(tǒng)一
數(shù)據(jù)是軟件協(xié)同與AI落地的核心紐帶，用友iuap采用元數(shù)據(jù)驅(qū)動、數(shù)用分離的湖倉一體架構(gòu)，依托YonData數(shù)據(jù)平臺，構(gòu)建起采集、清洗、治理、復(fù)用、監(jiān)控的全生命周期數(shù)據(jù)管理體系。
通過基于YonLOM本體庫的統(tǒng)一語義模型，實(shí)現(xiàn)語義映射與歧義消解，徹底打破語義孤島；同時內(nèi)置數(shù)十個Data Agent數(shù)據(jù)智能體，依托超融合數(shù)據(jù)引擎實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)一體化處理，打造AI+DataOps敏捷數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時采集、智能治理與高效復(fù)用，為軟件協(xié)同與智能決策提供高質(zhì)量、高實(shí)時性的數(shù)據(jù)支撐，真正讓企業(yè)全量數(shù)據(jù)成為自主決策的基礎(chǔ)設(shè)施。
3. 流程動態(tài)閉環(huán)，依托YonLOM重構(gòu)企業(yè)業(yè)務(wù)邏輯
YonLOM本體大模型是用友iuap的核心技術(shù)中樞，也是企業(yè)智能內(nèi)生的邏輯化基因，它依托支持大規(guī)模實(shí)體關(guān)系計算的分布式圖計算引擎，內(nèi)置19個核心任務(wù)集，覆蓋推理、對齊、構(gòu)建三大核心能力，集成二分圖匹配、廣度優(yōu)先搜索（BFS）、深度優(yōu)先搜索（DFS）、環(huán)檢測、共同鄰居識別、節(jié)點(diǎn)度計算、Jaccard相似度、拓?fù)渑判虻群诵膱D算法，實(shí)現(xiàn)全業(yè)務(wù)域的語義統(tǒng)一、實(shí)體建模與邏輯固化。
它的核心優(yōu)勢在于能夠打通企業(yè)全量結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)識別供應(yīng)商、客戶、產(chǎn)品、訂單、設(shè)備等核心業(yè)務(wù)實(shí)體，挖掘?qū)嶓w間的層級、交易、依賴等關(guān)聯(lián)關(guān)系，將企業(yè)管理經(jīng)驗(yàn)與業(yè)務(wù)規(guī)則轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化、可推理的本體庫，推動AI從自然語言理解升級為業(yè)務(wù)邏輯理解。依托YonLOM，流程執(zhí)行型與智能決策型兩類軟件實(shí)現(xiàn)動態(tài)升級，形成數(shù)據(jù)、推理、決策、執(zhí)行、優(yōu)化的全鏈路閉環(huán)，為智能雙模落地筑牢技術(shù)根基。
這種原生一體化架構(gòu)，正是用友iuap的核心競爭力，也是它能夠?qū)⒅悄茈p模從概念推向?qū)嵺`的核心底氣。
用友iuap賦能AI全場景規(guī)?；涞?/strong>
用友iuap的核心使命，是筑牢雙模協(xié)同的基礎(chǔ)，推動AI實(shí)現(xiàn)全場景規(guī)?；涞?。它的核心競爭力源于原生一體化架構(gòu)、YonLOM本體大模型與行業(yè)Know-How的三重壁壘，依托YonAI智能平臺、YonData數(shù)據(jù)平臺、YonAP應(yīng)用平臺、YonCTP云技術(shù)平臺，以及模型訓(xùn)練平臺、集成平臺、開發(fā)平臺、本體與智能體運(yùn)營平臺的全棧能力，打造四大差異化優(yōu)勢，徹底打破軟件割裂的困境。
1. 全業(yè)務(wù)域語義統(tǒng)一：AI規(guī)?；涞氐那爸脳l件
不同于通用平臺僅能實(shí)現(xiàn)的表層數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一，用友iuap通過YonLOM本體大模型實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)語義的深層統(tǒng)一。它基于本體建模技術(shù)定義全業(yè)務(wù)域的實(shí)體、屬性與關(guān)系，建立標(biāo)準(zhǔn)化語義映射規(guī)則，破解同一術(shù)語在不同系統(tǒng)中定義不同的語義歧義痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)基于統(tǒng)一語義運(yùn)行。
這一技術(shù)從根源上解決了AI落地過程中定制成本高、規(guī)?；瘡?fù)制難的問題，AI模型無需在不同軟件、不同場景中重復(fù)適配業(yè)務(wù)語義，依托統(tǒng)一本體庫即可實(shí)現(xiàn)全業(yè)務(wù)域能力復(fù)用，大幅提升AI落地效率，讓AI從單點(diǎn)試點(diǎn)走向規(guī)?；占?。
2. 流程-智能原生聯(lián)動：實(shí)現(xiàn)決策與執(zhí)行無縫閉環(huán)
依托YonLOM動態(tài)閉環(huán)體系與事件驅(qū)動架構(gòu)，用友iuap將智能決策深度嵌入軟件運(yùn)行的全節(jié)點(diǎn)，讓軟件成為決策落地的核心載體，真正打通從智能決策到自主執(zhí)行的全鏈路。
在采購管理場景中，供應(yīng)商準(zhǔn)入智能體可在單據(jù)提交節(jié)點(diǎn)自動觸發(fā)YonLOM本體推理，結(jié)合行業(yè)規(guī)范、國家標(biāo)準(zhǔn)與企業(yè)制度完成供應(yīng)商信息核查、合規(guī)判定與風(fēng)險識別，同步驅(qū)動穩(wěn)態(tài)審批流程與敏態(tài)異常處理流程的聯(lián)動，實(shí)現(xiàn)自主審核與輔助審查的雙重能力，保障采購決策精準(zhǔn)合規(guī)；在經(jīng)營分析場景中，經(jīng)營分析智能體依托智覽看板、智能問數(shù)、洞察分析、對策模擬、執(zhí)行督辦五大核心能力，AI生成的決策建議可通過流程編排引擎自動轉(zhuǎn)化為兩類軟件的執(zhí)行任務(wù)，同步推送至相關(guān)責(zé)任人并全流程跟蹤督辦，構(gòu)建從數(shù)據(jù)洞察到執(zhí)行落地的完整決策閉環(huán)，讓AI價值可量化、可追溯。
3. 全棧AI原生復(fù)用：讓智能成為企業(yè)通用基礎(chǔ)設(shè)施
平臺基于YonLOM本體庫與微服務(wù)架構(gòu)，將自然語言處理、異常檢測、預(yù)測分析、決策增強(qiáng)等通用智能能力，封裝為標(biāo)準(zhǔn)化企業(yè)級Skills組件，構(gòu)建覆蓋決策增強(qiáng)、自動化執(zhí)行、知識激活三大類別的技能庫，同時沉淀縱深行業(yè)的業(yè)務(wù)洞察能力，支持組件的快速調(diào)用與靈活組合。
各業(yè)務(wù)場景可通過低代碼平臺，依托統(tǒng)一本體庫與智能組件快速搭建AI應(yīng)用，無需重復(fù)進(jìn)行模型訓(xùn)練與業(yè)務(wù)適配，大幅降低AI落地的成本與技術(shù)門檻。同時平臺預(yù)制財務(wù)云、人力云、營銷云、供應(yīng)鏈云、協(xié)同云、項目云等全領(lǐng)域Agent，推動AI從單一場景單點(diǎn)試點(diǎn)，走向覆蓋研產(chǎn)供銷服全領(lǐng)域的全場景規(guī)?；涞亍?/p>
4. 全場景業(yè)務(wù)適配：讓AI真正懂企業(yè)、懂行業(yè)
用友iuap與用友BIP深度融合，覆蓋研產(chǎn)供銷服與人財物項協(xié)十大業(yè)務(wù)領(lǐng)域，具備天然的全業(yè)務(wù)上下文感知能力，這一優(yōu)勢源于用友深耕企業(yè)服務(wù)積累的深厚行業(yè)Know-How。
通過YonLOM，平臺內(nèi)置各行業(yè)核心業(yè)務(wù)邏輯與管理規(guī)則，可精準(zhǔn)支撐兩類軟件的原生融合，適配不同行業(yè)企業(yè)的業(yè)務(wù)屬性，實(shí)現(xiàn)開箱即用；同時全面開放標(biāo)準(zhǔn)化API接口，支持異構(gòu)系統(tǒng)無縫集成，適配不同規(guī)模企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型需求?；诒倔w的新一代智能體平臺，實(shí)現(xiàn)了四大核心升級：架構(gòu)從單體到多智能體協(xié)同，能力從會推理到真干活，構(gòu)建從純構(gòu)建到構(gòu)建+運(yùn)營，進(jìn)化從單上下文到三層記憶+自學(xué)習(xí)，讓AI真正讀懂企業(yè)、讀懂行業(yè)。
結(jié)語
企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，是企業(yè)應(yīng)用新一代信息技術(shù)，在業(yè)務(wù)、管理和工作方式中，全面推進(jìn)數(shù)字化、智能化創(chuàng)新與變革，重塑企業(yè)，贏得新發(fā)展的過程。
智能雙模的落地，關(guān)鍵是讓兩類企業(yè)軟件依托統(tǒng)一數(shù)智底座實(shí)現(xiàn)原生融合，而用友iuap正是這一轉(zhuǎn)型過程中的核心支撐。
以AI×數(shù)據(jù)×流程原生一體化架構(gòu)為核心，憑借本體驅(qū)動的技術(shù)壁壘與全棧智能能力，用友iuap重新定義了AI時代數(shù)智底座的范式，助力千行百業(yè)突破AI落地瓶頸，在數(shù)智化轉(zhuǎn)型浪潮中實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定與創(chuàng)新的雙重突破，釋放數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心價值，推動企業(yè)真正完成從流程執(zhí)行向智能決策與自主執(zhí)行的代際跨越。
產(chǎn)品大型企業(yè)成長型企業(yè)
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