近日，工業(yè)和信息化部正式公布《2025年人工智能應(yīng)用典型案例名單》，全國共遴選285項(xiàng)人工智能應(yīng)用典型案例。用友網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司申報(bào)的“企業(yè)軟件與智能服務(wù)平臺(tái)‘用友BIP企業(yè)AI’”成功入選，標(biāo)志著用友在企業(yè)AI領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)力與落地成果獲國家層面的權(quán)威認(rèn)定。
權(quán)威遴選，
彰顯國家級(jí)標(biāo)桿價(jià)值
本次典型案例征集由工業(yè)和信息化部組織開展，案例覆蓋技術(shù)底座、行業(yè)賦能、產(chǎn)品應(yīng)用、支撐保障及專題方向五大類。經(jīng)地方推薦、專家評(píng)審、全網(wǎng)公示多輪嚴(yán)格篩選。
工信部要求各單位結(jié)合實(shí)際，加大對(duì)典型案例的支持力度，切實(shí)發(fā)揮案例示范引領(lǐng)作用，加快推動(dòng)優(yōu)秀成果規(guī)?；瘧?yīng)用。
285項(xiàng)案例，覆蓋了制造、醫(yī)療、金融、交通等數(shù)十個(gè)行業(yè)，為什么用友BIP企業(yè)AI能代表企業(yè)軟件與智能服務(wù)提供商的代表入選？它到底解決了什么真問題，讓國家認(rèn)定它值得全國推廣？
技術(shù)筑基，
打造企業(yè)AI全能力底座
答案藏在企業(yè)AI落地最痛的那個(gè)卡點(diǎn)上。多數(shù)企業(yè)不是不想用AI，而是用不進(jìn)去。大模型能力再強(qiáng)，一旦撞上企業(yè)級(jí)場景的復(fù)雜流程、分散數(shù)據(jù)、安全合規(guī)三道墻，往往只能停留在“問答助手”的淺層。
用友BIP企業(yè)AI之所以能入選，恰恰因?yàn)樗鼪]有走“套大模型”的捷徑，而是選擇了一條更難但更對(duì)的路：以“AI×數(shù)據(jù)×流程”原生一體為核心優(yōu)勢，把AI嵌進(jìn)業(yè)務(wù)流程的骨肉里。
它把企業(yè)軟件從傳統(tǒng)的“工具系統(tǒng)”進(jìn)化為業(yè)務(wù)的“智能伙伴”。用友BIP企業(yè)AI在數(shù)據(jù)層、模型層、數(shù)智平臺(tái)層到智能應(yīng)用與服務(wù)層全面升級(jí)并全鏈路貫通，打造可構(gòu)建、可運(yùn)營、可進(jìn)化的企業(yè)AI全能力底座。
在數(shù)據(jù)層，用友BIP企業(yè)AI匯聚各項(xiàng)數(shù)據(jù)資源，依托強(qiáng)大的AI數(shù)據(jù)庫打造超融合型數(shù)據(jù)管理體系，將全量企業(yè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)自主決策的核心基礎(chǔ)設(shè)施。在模型層，構(gòu)建起多模融合的企業(yè)服務(wù)大模型矩陣，自研YonLOM本體大模型深度理解企業(yè)管理邏輯與業(yè)務(wù)規(guī)則。在平臺(tái)層，推出企業(yè)級(jí)Skills構(gòu)建器與本體構(gòu)建運(yùn)營平臺(tái)，為企業(yè)提供全鏈路、全閉環(huán)的AI能力體系。
用友BIP企業(yè)AI提供的是能深入企業(yè)運(yùn)營全鏈條的AI能力。它將AI與業(yè)務(wù)場景深度融合，在財(cái)務(wù)、人力、供應(yīng)鏈、采購、制造、營銷、研發(fā)、項(xiàng)目、資產(chǎn)、協(xié)同十大領(lǐng)域中融入不同類型智能體。從“統(tǒng)一數(shù)智底座、融入核心業(yè)務(wù)、結(jié)果可靠、安全合規(guī)”四大特性出發(fā)，打造開箱即用型智能應(yīng)用與服務(wù)。
鞍鋼集團(tuán)：AI深入鋼鐵冶煉核心環(huán)節(jié)
鋼鐵行業(yè)可能是最考驗(yàn)AI落地深度的領(lǐng)域之一，不是寫個(gè)文案、做個(gè)問答，而是要讓AI走進(jìn)1500℃的冶煉現(xiàn)場，參與真正的高價(jià)值決策。鞍鋼與用友BIP企業(yè)AI的合作，恰恰做到了這一點(diǎn)。
在煉鋼精煉環(huán)節(jié)，鞍鋼成功開發(fā)“精煉溫控智算”智能體，形成“小模型精準(zhǔn)計(jì)算+大模型推理”的雙模型驅(qū)動(dòng)體系，對(duì)優(yōu)化冶煉成本、提高中包溫度合格率和產(chǎn)品質(zhì)量提供了有力支撐。與此同時(shí)，生產(chǎn)日?qǐng)?bào)、管理制度解析等應(yīng)用將AI延伸到運(yùn)營鏈條，設(shè)備故障診斷智能體則能預(yù)測設(shè)備故障、實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，將部分決策周期從數(shù)天縮短至數(shù)分鐘。
立高食品：讓短保食品供應(yīng)鏈從被動(dòng)響應(yīng)變主動(dòng)引領(lǐng)
當(dāng)AI走出重工業(yè)，進(jìn)入消費(fèi)品領(lǐng)域，挑戰(zhàn)從“精度”變成了“速度”——短保食品的供應(yīng)鏈沒有容錯(cuò)空間，預(yù)測偏了就是庫存積壓或斷貨斷供。
立高食品是國內(nèi)領(lǐng)先的冷凍烘焙食品企業(yè)，產(chǎn)品保質(zhì)期短、SKU多、需求波動(dòng)大。用友BIP企業(yè)AI為其打造智能銷售預(yù)測與產(chǎn)銷協(xié)同方案，形成需求預(yù)測驅(qū)動(dòng)的供產(chǎn)銷運(yùn)營體系，AI基于歷史數(shù)據(jù)、市場趨勢與促銷計(jì)劃，動(dòng)態(tài)預(yù)測各區(qū)域各品類的需求量，并自動(dòng)生成排產(chǎn)與采購建議，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷、優(yōu)化供應(yīng)鏈，打贏“爆款不爆倉”的時(shí)間之戰(zhàn)。對(duì)于立高食品而言，AI帶來的不僅是效率提升，更是經(jīng)營模式的根本轉(zhuǎn)變——從“爆了再補(bǔ)”的被動(dòng)響應(yīng)，到“未爆先備”的主動(dòng)引領(lǐng)。
企業(yè)AI的價(jià)值，不在于模型參數(shù)有多大，而在于它能不能真正嵌入業(yè)務(wù)、解決問題、創(chuàng)造可衡量的價(jià)值。這正是用友BIP企業(yè)AI入選工信部典型案例的根本原因，不是因?yàn)樗坝蠥I”，而是因?yàn)樗孉I“有用”。
工信部要求全國工信體系加大對(duì)典型案例的支持力度，切實(shí)發(fā)揮示范引領(lǐng)作用，加快推動(dòng)優(yōu)秀成果規(guī)?；瘧?yīng)用。對(duì)用友BIP企業(yè)AI而言，這不是一個(gè)獎(jiǎng)的終點(diǎn)，而是一條可復(fù)制路徑的起點(diǎn)。從鋼鐵到食品，從冶煉核心到供應(yīng)鏈全鏈，這條路徑已經(jīng)被驗(yàn)證。
用友BIP 企業(yè)A將走向更多企業(yè)、更多行業(yè)、更多真實(shí)場景，讓企業(yè)真正駕馭AI，驅(qū)動(dòng)增長！
