文/ 科技正能量 鄭凱
如果說，過去幾年我們談論人工智能，更多是基于如何“+AI”，讓人工智能成為工作的輔助，像一個坐在副駕駛上的助手。那么從2026年開始，一個根本性的邏輯轉換出現了，AI開始進入核心業(yè)務流程，并能夠驅動決策，似乎從過去的“配角”的位置走向了前臺，這就是AI+。
“+AI”的本質是人執(zhí)行、AI輔助，AI是工具，處于邊緣位置，解決一些外圍應用的效率問題。而“AI+”則意味著走向AI主導，人授權AI執(zhí)行，AI開始深將成為驅動業(yè)務運轉的關鍵力量。
用友網絡董事長兼CEO王文京對此也有清晰的判斷，“全球企業(yè)軟件正在由此前的‘X+AI’、人執(zhí)行AI輔助的副駕駛時代，走向‘AI+X’、人授權AI執(zhí)行的智能體時代，并將在未來走向AI主導人監(jiān)督的AI原生時代?！?/p>
那么，當AI開始主導執(zhí)行，企業(yè)的組織形態(tài)、軟件架構和商業(yè)模式會發(fā)生怎樣的變化？誰，又能真正承載這場代際躍遷？
事實上，從“X+AI”到“AI+X”，并不是單純的概念轉換，而是一場由政策、產業(yè)、技術三重力量共同推動的結構性變革。國家“人工智能+”戰(zhàn)略行動縱深推進，信創(chuàng)國產化與數據安全要求持續(xù)深化，企業(yè)對AI的期待也從試點探索轉向規(guī)?；涞兀@些背景共同指向一個現實：“X+AI”模式已觸及能力天花板，無法承載企業(yè)對AI的核心期待。
“X+AI”的根本局限，首先在于外掛式 AI無法進入核心業(yè)務流程。
在傳統(tǒng)模式下，AI作為一個附加模塊被“添加”到現有系統(tǒng)中，就像給傳統(tǒng)汽車安裝一個智能導航，車還是那輛車，只是多了一個輔助功能。AI在邊緣位置處理一些問答、摘要、識別類的任務，卻無法觸達研產供銷、人財物項的核心流程，更無法在跨組織、跨法人的復雜業(yè)務場景中形成端到端的執(zhí)行能力。以用友BIP的演進為例，BIP 3到BIP 5所代表的X+AI階段，本質上是在原有業(yè)務系統(tǒng)之上疊加AI能力，業(yè)務系統(tǒng)的主體邏輯并未因AI而改變。
其次，X+AI模式難以交付真正的業(yè)務結果。
企業(yè)對AI的核心訴求，如降本提效、業(yè)務增長、風險管控這些目標，要求AI不僅要能回答問題，更要能分析根因、預測趨勢、推動執(zhí)行。比如在佰工鋼鐵合作案例中，雙方設定的目標是“噸鋼成本降200塊”，這一目標顯然需要AI深入到優(yōu)化生產環(huán)節(jié)能耗、延伸到銷售端與崗位考核的復雜價值鏈中，絕不是一個外掛式AI機器人能夠完成的。
第三，X+AI模式無法支撐企業(yè)對增長價值的系統(tǒng)性追求。
當客戶不再僅為軟件功能付費，而為業(yè)務結果付費時，AI就必須從被動響應走向主動創(chuàng)造，從單點提效走向全局優(yōu)化。外掛式AI將智能限制在碎片化的交互場景中，無法將AI能力嵌入企業(yè)的組織治理、數據體系和業(yè)務流程，因而也就無法形成系統(tǒng)性的增長動能。
這正是AI+X的底層邏輯：當企業(yè)需要AI成為生產力本身，而非生產力的輔助工具時，只有將AI從架構層面重塑為內生能力，才能讓增長從愿景變?yōu)榻Y果。
正是基于這些洞察，用友在2026年完成了一次戰(zhàn)略定位的升維：從“企業(yè)軟件”走向“企業(yè)AI”。用友不僅構建起企業(yè)AI軟件、企業(yè)AI軟硬一體產品、企業(yè)AI業(yè)務運營服務三大產品服務體系，用友BIP 6的發(fā)布，更成為這次戰(zhàn)略升級的關鍵落子。用王文京的話來說，就是“從原來的X+AI，全面走向了AI+X”。BIP 6不再是在傳統(tǒng)軟件上外掛AI功能，而是從架構層面就以AI為核心進行設計，實現了AI原生業(yè)務與成熟應用智能體化改造的融合。
用友BIP 6 以 AI 原生架構
詮釋“企業(yè)AI”
從X+AI到AI+X，這個看似簡單的邏輯換位，背后其實是產品架構理念的根本性重構。BIP 6的升級，不是對上一代產品的修補，而是從架構底層重新回答“AI應該如何在企業(yè)軟件中存在”這一根本問題。
與BIP 3到BIP 5“在原有業(yè)務系統(tǒng)上疊加AI能力”的X+AI思路不同，BIP 6的產品體系被清晰地劃分為兩大類：AI原生類與智能體可調用類。
其中，AI原生類產品構成了新架構的核心底座，包括以YonWork、YonData、YonCode以及專業(yè)智能體為代表的企業(yè)智能體層，和以智能體構建平臺、企業(yè)AI治理平臺、企業(yè)本體平臺、企業(yè)數據云、企業(yè)服務大模型為代表的企業(yè)AI平臺層。這意味著AI不再依附于傳統(tǒng)應用之上，而是成為構建業(yè)務能力的原生起點。
與此同時，智能體可調用類產品則為BIP 6提供了開放的擴展能力。通過API化、CLI化、Skills化、MCP協(xié)議以及AI網關等手段，傳統(tǒng)業(yè)務應用被改造為可被智能體調用的能力單元，實現了從“AI調用應用”到“智能體編排能力”的模式轉換。
同時，升級后的用友BIP 6呈現出一個清晰的四層架構，每一層的變化都與此前X+AI模式有根本不同。
數據層，不再只是被動沉淀業(yè)務數據，而是匯聚企業(yè)大數據與社會化數據，形成可被AI調用的語義化底座，讓數據從存起來變?yōu)橛闷饋恚?/p>
模型層，在基座大模型之上疊加垂類模型、專項小模型、數學模型與業(yè)務規(guī)則庫，讓AI既有通用智能的靈活，又具備企業(yè)場景所需的精確與合規(guī)；
平臺層，在技術、應用、連接平臺之外，重點推出智能平臺、數據平臺與開發(fā)平臺，將平臺的重心從幫助開發(fā)者開發(fā)應用，轉向幫助企業(yè)構建和運營智能體；
應用層的十大領域應用全面智能體化，并孵化出數字員工與數字體等新形態(tài)，應用不再是被操作的功能菜單，而是能理解意圖、自主執(zhí)行業(yè)務的智能體。
但架構的演進不止于分層。一個更根本的問題隨之浮現：當AI從邊緣輔助走向核心驅動，企業(yè)那些需要確定性、穩(wěn)定性和審計合規(guī)的核心業(yè)務流程，如何與AI的動態(tài)決策能力共存？企業(yè)既需要“穩(wěn)”，比如財務核算必須精確到分、供應鏈排產必須可追溯、內控審批必須留痕；又需要“靈”，比如市場變化要敏捷響應、經營異常要主動預警、決策路徑要動態(tài)生成。這也是AI+X模式繞不過去的結構性挑戰(zhàn)。
用友BIP 6的回應是“智能雙模架構”。所謂雙模，一面是流程執(zhí)行型軟件，它像企業(yè)的“肢體”，承載業(yè)務規(guī)則、標準流程、精確計算、權限控制和審計要求，確保確定性業(yè)務在任何情況下都穩(wěn)定運行、合規(guī)可溯；另一面是智能決策型軟件，它像企業(yè)的“大腦”，負責理解用戶意圖、感知經營變化、分析問題根因、預測趨勢走向、規(guī)劃任務路徑，在非確定性場景中動態(tài)生成最優(yōu)方案。
關鍵在于，這兩種模式并非各自為政，而是在統(tǒng)一的數智底座上融合運行，共享同一套企業(yè)數據、業(yè)務對象、組織權限、流程服務和應用能力。當“大腦”基于實時數據發(fā)現風險并生成應對方案時，可以直接調用“肢體”中的審批、核算、調度等能力，將決策轉化為可執(zhí)行的業(yè)務動作；反過來，“肢體”在運行中沉淀的業(yè)務數據和執(zhí)行結果，又持續(xù)反哺決策模型的優(yōu)化。
這種“大腦指揮、肢體執(zhí)行、結果反饋”的閉環(huán)，才是AI+X模式在企業(yè)核心業(yè)務中真正跑通的標志。
也正是在這個意義上，雙模架構回應了X+AI時代留下的一個根本遺憾：傳統(tǒng)模式下AI被隔離在確定性流程之外，只能做邊緣輔助；而用友BIP 6讓AI既能進入核心流程參與決策，又不破壞流程的合規(guī)性與可追溯性，不是AI替代了流程，而是AI與流程在統(tǒng)一架構下形成了新的協(xié)同范式。
四層架構與雙模融合，共同讓AI+X從產品理念落地為可運行的技術體系。在此基礎上，YonWork作為AI原生產品的核心代表，將這一架構能力轉化為企業(yè)用戶每日可用的工作方式。它的定位是一個“一站式企業(yè)級AI能力中樞”，旨在解決企業(yè)AI應用中最關鍵的“懂業(yè)務、會執(zhí)行、更安全”問題。用友網絡高級副總裁杜宇指出，“區(qū)別于互聯網大廠面向個人碎片化場景的AI應用，YonWork服務于組織結構復雜、流程漫長的大型企業(yè)，并能夠融入企業(yè)的管理組織和管理業(yè)務場景?！盰onWork的價值就在于此，它是一個“懂業(yè)務、會執(zhí)行、更安全”的超級智能體，能夠理解員工崗位職責和工作意圖，實現自主的業(yè)務執(zhí)行閉環(huán)。
而YonData聚焦于激活企業(yè)數據資產，以數據智能體形態(tài)內置全域智能問述、歸因洞察與決策分析能力，打通了業(yè)務與分析的鴻溝；YonCode則重新定義了企業(yè)軟件開發(fā)范式。它建立在用友BIP十大領域業(yè)務模型之上，懂業(yè)務、懂架構、懂規(guī)范，能基于自然語言驅動一站式構建智能原生應用。
總體而言，YonData負責理解和激活數據，YonCode負責快速構建業(yè)務應用，YonWork負責將數據和應用的智能融入日常工作場景。三者共同支撐起B(yǎng)IP 6“AI+X”的產品理念，讓AI不再是一個功能模塊，而成為貫穿企業(yè)業(yè)務全鏈條的基礎能力。
以YonWork為樣本，
看企業(yè)AI的落地法則
而在BIP 6的產品矩陣中，YonWork作為企業(yè)超級智能體，最能體現“AI+X”時代人機協(xié)同模式的演進。
因為，它不應該，也不能只是一個工作臺。
本質上，企業(yè)AI不應該只是一個等待被提問的對話窗口，而是應該把每一個人高頻處理持續(xù)關注的內容沉淀下來，實現一個進來就能看見、看見就能理解、理解之后就能快速推動執(zhí)行的企業(yè)工作空間。
比如，Workbuddy等流行的個人AI辦公助理，可以停留在聊天機器人的形態(tài)，但企業(yè)級AI必須能夠理解業(yè)務上下文、主動推送關鍵信息、并推動任務執(zhí)行的閉環(huán)。從發(fā)現問題、分析根因、預測趨勢到形成決策建議、自動執(zhí)行任務，YonWork展示的是一條完整的業(yè)務價值鏈路，而不是零散的問答交互。
更進一步，企業(yè)AI需要實現內部經營數據與外部行業(yè)信息的貫通。比如向YonWork詢問公司利潤增速偏低的原因時，YonWork不僅調用了企業(yè)內部財務數據，還結合了行業(yè)趨勢和競爭對手分析，最終給出戰(zhàn)略層面的決策建議。這也應了杜宇的話，“大型企業(yè)組織結構復雜、跨組織跨法人處理業(yè)務，不能用個人碎片化邏輯運行 AI，YonWork 能深度融入企業(yè)完整管理閉環(huán)，適配集團全域經營場景?！?/p>
再者，安全合規(guī)是企業(yè)AI規(guī)模化落地的前提。
YonWork的實踐中，數據訪問不越權、任務執(zhí)行有紀錄、每一個結果可追溯，這些不是附加功能而是設計前提。大型企業(yè)復雜的組織治理和數據權限體系，決定了企業(yè)AI一旦脫離安全合規(guī)的框架，再強的智能也無法真正進入核心業(yè)務，這也恰是YonWork區(qū)別于個人AI助手的根本防線所在。
從“X+AI”到“AI+X”，文字順序變化的背后，是企業(yè)智能化進程從量變到質變的飛躍。企業(yè)AI的落地，沒有捷徑可走，在這條路徑上，AI不再是錦上添花的技術點綴，而是驅動企業(yè)增長的核心引擎。用友BIP 6及其核心產品，則為千行百業(yè)勾勒出一條從AI試點走向規(guī)?；涞?、從價值驗證走向業(yè)務重塑的可行路徑。
