一家鋼鐵企業(yè)找到一家企業(yè)軟件公司，提出了一個苛刻的目標：一噸鋼，成本再降200塊！
過程中，沒人問要上什么大模型、做多少個智能體，就一個指標——降成本。
這場實驗的主角，是佰工鋼鐵和用友。在2026用友全球商業(yè)創(chuàng)新大會上，王文京董事長第一次公開了階段性成績。"現在已降了82塊，我們正在往200塊的目標推進。"
距離雙方最初定下的目標還有相當一段路，但AI已從這個被成本反復"擰過毛巾"的行業(yè)里，擠出了真金白銀。佰工鋼鐵副總經理郭俊成算過一筆賬：一噸鋼成本降5元，一年就是1000萬。
可這一次，有些工序能降下來十幾、二十塊。那么，這些錢到底是從哪里摳出來的？答案，要從一卷鋼說起。
1
先啃最硬的一塊骨頭
"單卷成本不可能。"這是佰工鋼鐵最初提出問題時聽到的一種聲音。
佰工鋼鐵具備400萬噸/年優(yōu)特鋼成品材綜合生產能力，擁有高爐、轉爐與電爐生產線，是典型的長短流程結合重工業(yè)。一爐鋼水經過煉鋼、連鑄、加熱、軋制等一系列工序，能源、物料、設備、人力彼此交織。傳統(tǒng)成本核算往往以工序、批次甚至月度進行歸集。
算一個月花了多少錢不難，難的是剛剛從生產線上下來這一卷鋼，究竟花了多少錢？在郭俊成看來，這不僅一個成本核算問題。因為佰工做AI，從一開始就定下幾個字——讓AI管理企業(yè)。
對一家傳統(tǒng)鋼鐵企業(yè)來說，這話足夠大膽。但他的邏輯并不復雜：如果AI只是把原來的BI變得更聰明，回答得更快一些，本質上并沒有改變企業(yè)經營。
"如果你做不好這個，我們就不要談AI了。"
為此，佰工鋼鐵與用友決定先把這筆賬算清。他們首先把一卷鋼生產過程中所有的成本項全部拆開，這就涉及幾百甚至上千項指標。每個點位的數據怎么采、通訊方式是什么、采集頻次是多少、如何治理、對應什么數據模型、最后又使用什么算法，全部重新梳理。
這件事，單獨做一個大模型根本完成不了?？吹贸鰜恚闱逡痪礓?，前提是先把這一卷鋼背后的業(yè)務和數據摸清。從佰工現場展示的架構看，底層原本就有二級系統(tǒng)、MES、能源管理系統(tǒng)、用友BIP平臺；再往上，通過AIoT、數據平臺、智能平臺，把生產、能源、成本等不同數據串到一起。
究竟會細到什么程度呢？郭俊成舉了一個例子：
"軋鋼過程中有幾百根輥子參與生產，每一根輥子究竟用了多少電，他們都要算出來，甚至需要使用微積分算法。在他們看來，這屬于最簡單的數學模型。"
價值很快就顯現了。
比如，佰工生產一款極限規(guī)格產品時發(fā)現，不同鋼卷的制造成本居然從140元一直到240元。同樣一類產品，為什么能差100塊錢？團隊繼續(xù)追問后發(fā)現，有時原本燒70塊錢煤氣就夠了，但因為現場控制不精細，多燒到了八九十甚至100塊；還有時候，坯料進入下一道工序時溫度不夠，本來需要加熱，但由于控制不到位，最后軋制過程中電耗大幅上升。
過去，這些浪費很容易被平均成本淹沒，現在它們第一次被揪了出來。做單卷成本的意義就在這里：告訴你哪一卷鋼、在哪一個環(huán)節(jié)、因為哪個參數，多花了多少錢。
算清之后，就是反哺生產。比如強化標準作業(yè)，給現場工人做一套類似導航播報的輔助系統(tǒng)。走到哪一步、哪里不夠標準、接下來怎么調整，及時改正。但很快，他們發(fā)現這還不夠。郭俊成用了一個比喻：一個孩子能不能考上985，過去可能到了高年級才知道。如果從出生開始，把每一個成長環(huán)節(jié)都記錄下來，即時查漏補缺，最終結果會變得可控得多。
于是，從原料進入工廠開始，每一個環(huán)節(jié)、每一次細微變化都被記錄、分析和評價，發(fā)現問題馬上解決。成本管理也從月后算賬，變成了生產過程中的實時糾偏，佰工管這叫"細胞級AI"。
再回看那82塊錢，它真的不是AI突然算出來的，是一點點從生產過程中摳出來的。
2
把老師傅腦子里的東西"倒"出來
鋼鐵行業(yè)有個通病，就是很多最具價值的工業(yè)知識，根本不在系統(tǒng)里。它們在現場，就在某個老師傅的腦子里。
爐溫出現變化意味著什么？哪個參數波動需要調整？某個規(guī)格的鋼為什么這樣軋？出現異常時應該先看哪里？經驗豐富的老師傅看一眼就知道。
郭俊成講到這個問題時說得很實在。有些老師傅覺得，這是我吃飯的本事，不一定愿意拿出來。還有一種情況更麻煩：干了幾十年的動作已經形成了肌肉記憶，讓他把經驗轉換成字段、規(guī)則、參數和代碼，老師傅自己也未必知道該怎么表達。
"要做到讓AI管理企業(yè)，需要的數據量和數據處理工作非常大。當顆粒度從企業(yè)、車間下沉到單件產品和單一崗位時，原有的信息系統(tǒng)已經滿足不了需求。"
于是，他們重新拆業(yè)務、整理數據、梳理標準作業(yè)，把這些數據、規(guī)則、知識一點點轉化為能力，最后變成智能體。這就是佰工與用友共同推進的"佰慧AI"。
從大會現場展示來看，佰慧AI已不是一個簡單的問答入口。它往生產經營的不同環(huán)節(jié)延伸，單卷成本分析、生產運行分析、生產運行日報、崗位對比、崗位運行評價、工藝參數優(yōu)化，都成了AI可以介入的具體場景。
郭俊成在演講中提到，佰工進一步把這些場景和智能體聚合起來，形成了制造、管理、營銷、財務、采購、人力等不同業(yè)務的智能助理，它們深入參與企業(yè)經營和決策。換句話說，模型可以買，算力可以買，一家鋼廠幾十年積累下來的生產經驗買不到。
3
從算清一卷鋼，到算清一個人
當AI把生產線上每一卷鋼的物理賬算清了，那么生產這一卷鋼的人，他的價值該怎么算？佰工鋼鐵做了一個顛覆性的創(chuàng)新：把常見于離散制造的單件核算思路，引入到流程型鋼鐵企業(yè)的崗位管理中。
依托用友BIP平臺，佰工引入了阿米巴經營與精細化管理體系，打造了崗位精算標準作業(yè)產品。AI將企業(yè)的戰(zhàn)略目標層層拆解，為每一個崗位如巡檢、換輥、軋鋼進行標準化核價與賦分。而員工創(chuàng)造的額外價值、減少的浪費，也被納入評價。
郭俊成坦言，系統(tǒng)推行初期遇到過巨大阻力。一些員工重新核算崗位價值后，發(fā)現自己的收入與實際產出不匹配，甚至主動提出調崗。這個故事聽起來有點殘酷，但它卻說明一件事：AI改變的不只是效率，還有管理規(guī)則。AI在企業(yè)組織與人才管理中應用的目的是調動員工的工作積極性，要讓員工通過崗位精算標準作業(yè)的AI智能體能像外賣員一樣實時看到每個關鍵動作的勞動回報；要讓員工像玩游戲一樣對使用AI上癮，不斷自發(fā)的完善本職崗位的標準作業(yè)。
現在，佰工正在把智能體推向不同崗位，從管理層到一線業(yè)務。而佰慧AI也將成為一個圍繞經營問題不斷長出來的超級智能體：向下算一卷鋼，向內算一個崗位，向外幫助銷售找訂單、做方案。
"可以用管人的思路來管產品，也可以用管產品的思路去管人。"
4
一起交付結果
這么深的AI，到底怎么做？佰工自己最懂鋼鐵，AI項目往下越深，越需要復合型人才。既要懂AI，又要懂鋼鐵業(yè)務，有時還要懂數學、數據、代碼、架構。
郭俊成談到用友時，很少說空泛的技術先進，他講了一個具體的選擇理由：
"我們其實一開始選用友，是真的就認準了他。"
他看重的，是用友在制造業(yè)長期積累的人才隊伍、全行業(yè)客戶和管理經驗，以及BIP平臺本身的能力。郭俊成甚至直接給用友做人才畫像：
"我需要這樣的人，你們用友應該有，把這個人拉到現場，我們一起做。"
項目需要懂算法的，就找算法的人；需要懂行業(yè)、數據、代碼、架構的，就把相應的人才拉進來。用友在這個過程中的角色也不只是提供BIP平臺，還包括AI能力、產品和服務、工程化人才，以及跨行業(yè)積累，再結合佰工Know-how、管理理念、業(yè)務訴求，雙方一起拆問題、做方案，再到真實生產環(huán)境里驗證。
做著做著，他們發(fā)現這種合作方式與用友正在體系化推進的FDE模式不謀而合——不把軟件交付給客戶就結束，而是深入業(yè)務現場，圍繞具體經營目標持續(xù)共創(chuàng)、驗證和迭代。
郭俊成對此的評價很直接：
"迸發(fā)出來的價值非常大，能量也非常大。"
而且，雙方不滿足于只解決佰工一家企業(yè)的問題，更試圖把驗證有效的能力繼續(xù)沉淀成產品，再向更多制造企業(yè)復制。如果這條路跑通，佰工和用友所創(chuàng)造的將是一套來自真實鋼廠現場的AI制造范式！
5
讓AI管理企業(yè)
今年，用友全球商業(yè)創(chuàng)新大會的主題，是「駕馭AI，驅動增長」。而佰工則給增長提供了一個很制造業(yè)的解釋。
對一個已經高度成熟、成本被反復壓縮的行業(yè)，增長未必是多賣多少噸鋼。少燒一點煤氣、少耗一點電、讓一卷鋼擁有更高的邊際貢獻、讓一個崗位創(chuàng)造更多價值，同樣是增長。
駕馭AI，也不是擁有多少模型、多少智能體，而是能不能讓AI進入這些最具體的經營問題，最終產生結果。
所以，"讓AI管理企業(yè)"聽起來很大，真正落下去卻是一件件很小的事。至少在秦皇島的一座鋼廠里，這件事已經不是PPT上的想象，它已經走進生產線，走進企業(yè)最細小的經營單元。
既然82元已經發(fā)生，那200元還遙遠嗎？
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