數據孤島、業務關系不理解、成本還高得嚇人……這些問題，是不是聽著就頭大?

就在大多數企業還在為這些問題發愁的時候，用友悄然完成了企業AI模型服務層的四次關鍵跨越：

2023年3月：從0到1，試水通用大模型。

通過接入文心一言、智譜等大模型，YonSuite初步實現了企業知識庫構建和智能問答、AIGC應用等基礎功能。這一階段，AI雖未深入核心業務，但讓企業切實感知到了智能化帶來的效率和體驗提升。

2023年7月 —2024年8月：從通用到場景，發布YonGPT。

2023年7月，用友推出業界首個企業服務大模型YonGPT 1.0;

2024年8月，YonGPT 2.0正式發布，構建起"通用大模型+企業垂類模型"的雙基座架構。

這一時期，YonSuite推出了以“智友”為代表的數智員工產品體系，將AI能力以"嵌入式應用"和"對話式交互"的智能體形式，融入財務、供應鏈、人力等核心領域，大規模智能應用涌現，產品進入一個智能化的新階段。

2025年2月：全面擁抱DeepSeek(V3/R1)，邁入ALL IN企業AI。

用友 BIP 基座大模型 YonGPT 全面接入 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1，成為首個適配 DeepSeek 大模型的廠商，大幅降低 AI 應用成本。

YonSuite由此進入了以“智能體”為標志的爆發新階段;同期，數智員工2.0推出，從 Copilot(智能助手)升級為場景化智能體：

商旅報賬智能體自動校驗合規、智能審核;

銷售助理智能體實時預警價格異常與信用風險;

智能會計智能體自動對賬;

Data Agent 自動標注數據波動并給出歸因分析……

同時，智能體構建平臺對外開放，支持 MCP 協議，打通第三方系統與伙伴應用，初步建成企業AI 開放生態。

2026 年2月：發布 LOM 本體大模型，推出“本體智能體”，打造企業“數字大腦”

用友推出LOM(Large Ontology Model，本體大模型)，不再追求參數規模，而是聚焦深度理解企業業務本體，構建可推演、可解釋的專業能力，顯著降低大模型 “幻覺”。

依托嚴謹的本體(Ontology)技術，LOM 將企業數據、業務規則、流程關系結構化編碼，形成可追溯、可審計的 “白盒” 推理，讓 AI 決策從 “黑盒猜測” 走向可控、可信、可落地。

LOM 推動智能體從 “輔助決策” 升級為復雜系統分析與自主執行，在精準理解業務實體關系的基礎上，輸出有據可依、可直接落地的策略與路徑，實現從智能決策到復雜系統分析的全棧企業級賦能。

這條進化路，其實就是企業AI從“能用”到“好用”、再到“管用”的一個縮影。而YonSuite一直踩在點上，用“一體化平臺+本體服務”這套組合拳，給成長型企業遞上了一個能真正用得起來的AI方案。成長型企業搞AI：理想很豐滿，現實太骨感

成長型企業是市場經濟的活力源泉，但這類企業的AI應用之路，從一開始就面臨著先天不足與后天掣肘的雙重考驗。

先看老底子。

國內成長型企業特別是中小企業，數字化基礎相對薄弱。很多企業缺乏統一的數據中心，數據分布在零散的應用中，難以支撐復雜場景;不同系統缺乏標準化接口，數據不互通成為常態。

再看大模型本身。

通用大模型聊天、寫詩是把好手，但放到企業里，就有點“水土不服”。

·一是聽不懂“行話”。

它學的是公開數據，根本不知道你公司內部那些“特殊商品編碼”、“內部結算規則”是什么。面對企業復雜的業財場景，很容易出現“幻覺”。

·二是沒規矩。

它沒有權限概念，不懂業務邊界，讓企業不敢將其應用于銷售下單、財務結算等核心環節。

有人說，那我用自己公司的數據“微調”一下大模型總行了吧?這個思路沒錯，但實操起來，若不解決語義邏輯和上下文關系問題，也無法真正提升模型在業務場景中的準確率。

最后，看看錢和人。

成長型企業最缺的就是這個。看看全球AI標桿Palantir，確實牛，憑借本體技術實現了復雜業務的AI落地，但它怎么玩的?得派一堆頂級工程師，花幾個月甚至一年時間，為客戶構建業務本體，服務費起步就是百萬美元，這樣的成本讓成長型企業望而卻步。

說到底，成長型企業搞AI難，就難在三個“脫節”：模型與數據脫節、模型與業務脫節、技術與成本脫節。

而破解這一難題的關鍵，在于找到一條能打通數據、對齊業務、降低成本的一體化路徑，讓AI真正融入企業的日常運營。

破局的關鍵：先搭好臺子，AI才能唱好戲

怎么破?市場給出了最優解：通過一體化平臺解決數據基礎問題，為AI模型的落地筑牢數字底座。

這也是為什么YonSuite能成為那么多成長型企業“數智化”首選的原因——它從根源上解決了企業數據亂、接口難、成本高的問題，為模型服務層的持續升級提供了堅實的支撐，讓企業AI落地有了基礎保障。

一體化平臺的好處，說白了就是——“數據全打通”和“流程都統一”。YonSuite就是專為成長型企業設計的，把財務、供應鏈、人力、營銷、生產……所有這些業務的數據都整合到一個平臺上，集中管控。你不需要再去操心“這個系統和那個系統怎么對接”、“那邊導出的數據這邊能不能認”……

舉個例子，做機器人教育行業的艾克瑞特，在全國有30多家校區。以前每個校區自己記賬，財務部門要面對20多個獨立賬簿，每月光是合并報表就得折騰一周多，還經常對不上。上了YonSuite之后，所有校區的數據實時歸集，財務憑證100%自動生成，月結效率直接翻倍。總部隨時能看到每個校區的經營狀況，一目了然。

還有做農產品種植加工的北緯47°，業務鏈條從種植、加工到銷售，涉及天貓、京東、抖音等十幾個電商平臺。以前最大的痛點是訂單統計和對賬，各個平臺的訂單格式不一樣，數據導出來全是亂的。通過YonSuite，他們把十幾個平臺的訂單數據全部打通，自動歸集、自動對賬，訂單履約效率提升了30%，財務終于不用再熬夜了。

近期，YonSuite進一步完成了品牌價值升級，發布全新產品定位——“One AI-World, One YonSuite”，目標是讓成長型企業也能擁有比肩大企業的數智實力。其核心內涵是用“統一”與“一體化”重構企業的運營邏輯與IT架構，從底座、入口、數據、場景、運營、生態到客戶成功，全鏈路消除割裂與重復。

平臺一體化，還順帶解決了IT投入和人才短缺的難題。YonSuite走的是“一站式”訂閱模式，里面預置了通用的最佳業務實踐。你不用養一個龐大的IT團隊，也不用糾結架構怎么搭，拿來就能用。

更關鍵的是，YonSuite不是簡單地把幾個系統堆一塊兒，而是真正把流程、數據和AI給揉在了一起，形成了一個 “AI×流程×數據” 的新模式。

本次LOM的發布，就是以“定義邊界、語義對齊、可追溯、可解釋”為核心，為AI模型裝上了“業務思維”。LOM將企業的供應商、客戶、產品、員工等實體定義為“節點”，將采購合作、薪資發放、銷售往來等關系定義為“邊”，把分散的結構化和非結構化數據轉化為可計算、可推理的智能資產，從根本上解決了大模型的“幻覺”問題。

同時，LOM本體大模型的輕量高效設計，讓YonSuite無需像Palantir那樣投入大量人力人工構建本體，而是將預建的業務邏輯和本體框架內置到平臺中，成長型企業可直接復用，大幅降低了本體智能的落地成本。

從解決最痛的落地問題，到用一體化平臺打基礎，再到用模型服務層持續升級，YonSuite不僅給成長型企業拿出了個能用的、用得起的AI方案，更重要的是，它定義了一套企業級AI的落地范式，成為引領企業AI發展的核心標桿。

第一，它抓住了企業AI的核心邏輯。

企業AI的價值，不在于模型的參數量有多大，而在于能否與企業的業務、數據、流程深度融合;企業AI的落地，不在于追求技術的極致，而在于能否適配企業的實際需求，實現規模化、普惠化應用。

第二，它打造了“一體化平臺+模型服務層”的協同發展模式。

一體化平臺為模型服務層提供了完整、規范的數據源和統一的業務框架，模型服務層的迭代升級，讓平臺的智能能力持續提升，形成了“數據-模型-業務”的正向循環。

第三，它推動企業級AI從“輔助工具”向“企業級智能體”進化。

通過模型服務層的不斷升級，YonSuite正推動企業AI從一個被動的“輔助工具”，進化成一個能主動思考、能獨立干活的“企業級智能體”，為行業指明了發展方向。

不是每個企業都能像巨頭那樣燒錢搞AI，但每個企業都應該能用得上、用得起AI。YonSuite正在做的，就是帶著更多成長型企業，一起通過AI實現真正的進化，在未來的市場競爭里，贏得屬于自己的位置。

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