中国工业报 耿鹏飞

“对用友而言，我们更关注每一个企业在在智能制造每一分钱的投入会有什么样的结果。”1月16日，在第十八届中国工业论坛・2025数智工业探索者论坛上，用友网络科技股份有限公司助理总裁孙汉明作《AI+智能制造——U9 cloud让AI在制造企业落地》主题分享中这样说道。

作为深耕制造业数字化服务的领军企业代表，孙汉明打破“用友仅做财务软件”的行业误区，聚焦AI与工业软件融合的实践落地与价值创造，系统阐述了用友以“价值结果为核心、自主可控为基石、场景落地为路径”的发展理念，为制造业智能化转型提供了可借鉴的实践范本。

战略抉择：以自主可控筑牢制造根基

在“十五五”规划明确推动新质生产力发展的政策导向下，数字化已成为制造业不可逆转的转型方向。孙汉明强调，人工智能与工业软件的融合并非可选项，而是制造企业实现高质量发展的必答题。

用友基于中国制造业高速发展的实践沉淀，以U9cloud为核心产品底座，构建了四大战略支撑维度，为企业数智化转型保驾护航。

其一，赋能中企出海，输出中国管理智慧。在制造业全球化布局的浪潮中，用友U9cloud不仅是技术产品，更承载着中国制造业的管理流程与运营思路。2024年，用友中企出海项目占比超80%，实现了从“工业品出口”到“管理模式出口”的升级，为中国企业走向全球提供了坚实的数字化支撑。

其二，驾驭高精尖制造，破解复杂场景难题。针对制造业“边设计、边采购、边生产”的复杂场景，尤其是小批量、非标定制等高频需求，用友凭借强大的项目制造能力，搭建设计采购一体化体系，实现复杂制造的精细化运营，让企业在多品种、变批量的市场环境中从容应对。

其三，激活敏捷基因，数据驱动柔性响应。非标定制化需求的激增，要求企业具备快速反应能力。用友深谙“敏捷性源于数据力”，通过整合企业内部管理数据与生产运营数据，驱动管理柔性升级，帮助企业在市场变化中精准决策、快速迭代，打破传统管理模式的效率瓶颈。

其四，筑牢安全底座，实现核心系统自主可控。随着国外软件因难以适配中国制造业高速发展而逐步退出，用友加速推进核心系统国产化替代，以自主研发的工业软件体系，为制造业数字化转型提供安全可靠的底层支撑，摆脱对外依赖。

技术内核：超级智能体打通AI落地最后一公里

AI落地难的核心痛点，在于技术与业务的脱节、大模型与场景的割裂。对此，用友早在五年前便搭建了面向智能化阶段的开放平台，以“超级智能体”为核心架构，构建了“大模型赋能+小模型落地”的技术实现路径，让AI真正嵌入工业软件的每一个应用场景。

孙汉明解释，用友的技术逻辑并非直接套用通用大模型，而是基于ERP沉淀的高质量数据，通过大模型学习行业基础理论、企业工艺数据、生产流程经验，衍生出适配具体场景的边缘小模型。这些小模型以企业自有知识库为根基，既避免了通用大模型的“幻想率”问题，又能精准匹配业务需求，形成可落地、可复用的智能体。

其中，ERP系统成为AI落地的核心数据基座。在智能时代，算法、算力、数据三大要素中，合规安全的高质量数据是关键前提。用友ERP系统不仅承担着数据管理功能，更通过数据治理与沉淀，为智能体提供可靠的数据支撑，实现“数据驱动管理”的智能化体验——如同电商平台的精准推荐，企业在处理单据、开展管理时，系统可主动推送关联信息，无需人工查询报表，大幅提升决策效率。

这种“大模型+小模型+ERP数据”的技术架构，让AI从“概念”走向“实用”，为工业软件的智能化升级提供了可复制的技术范式。

场景深耕：AI+工业软件赋能全产业链提质增效

工业软件的价值，最终要通过具体场景落地来体现。用友聚焦制造业全产业链痛点，将AI技术与工业软件深度融合，在多个关键场景实现突破性应用，用实操成果印证了“AI+工业软件”的实战价值。

在工艺管理领域，针对制造工艺依赖经验积累、难以复制推演的行业痛点，用友联合伙伴研发生成式智能工艺模型。该模型通过学习机械加工等行业基础理论，以及企业数万份图纸对应的工艺路线，能为新图纸快速推演最优工艺，准确度达80%以上。

在生产排产领域，针对不同行业、企业的有限产能排产需求，用友通过算法训练行业专属模型，结合工艺路线、工作中心数据与排产专家经验校验，实现产能最大化利用，确保订单交期精准可控，解决了制造业“排产难、交期乱”的共性问题。

在供应链环节，AI+工业软件的应用更是覆盖全流程：智能备料基于运筹学算法，结合历史数据与实时数据寻求成本质量最优解，既提升备料效率，又能精准量化智能化收益。

此外，智能合同风险管控、数字化知识管理等场景的应用，进一步打通了制造业从研发、生产到供应链、售后的全流程智能化链路，让AI+工业软件真正赋能企业经营管理的方方面面。

“目前，不仅海康威视、大华等科技企业，中国漆片等大型制造企业，以及全球漆片行业前三的麦格纳等跨国企业中国区，均选择用友作为数字化合作伙伴。”孙汉明介绍，工业软件为AI提供了落地的“场景载体”，AI为工业软件注入了“智能灵魂”，二者协同发力，才能真正驱动制造业生产方式、管理模式的根本性变革。