人工智能熱潮席卷全球的同時(shí)，國內(nèi)廠商也正在被AI大模型“席”和“卷”著。

　　前有文心一言，超過650家企業(yè)加入到了百度智能云的生態(tài)圈。

　　后有通義千問，阿里全家桶橫空出世，開啟工作和生活的智能原生時(shí)代。

　　從ToC到ToB，從傳媒到金融，千行百業(yè)擁抱AI普及應(yīng)用已是大勢(shì)所趨。

　　與此同時(shí)，中國的大模型應(yīng)用，被網(wǎng)友吐槽的段子也層出不窮。既有“胸有成竹”，也有“車水馬龍”，但歸根結(jié)底，網(wǎng)友們對(duì)大模型們的“挑戰(zhàn)”，其實(shí)都基于大洋彼岸的那個(gè)“4”。俗話說“珠玉在前”，無論是“一”還是“千”，中國的大模型們都需要為大眾、為企業(yè)解答這樣一個(gè)問題：真正用于企業(yè)的大模型應(yīng)該長什么樣?

　　一、

　　To be or not to be，李彥宏表示“國內(nèi)沒有廠商可以這么快做到”，而張勇說“面向AI時(shí)代，所有產(chǎn)品都值得用大模型重新升級(jí)。”顯而易見，中國企業(yè)的AI普及應(yīng)用，需要一個(gè)能夠推動(dòng)其商業(yè)化的引擎，一言和千問，都想成為這個(gè)最佳答案。

　　李彥宏曾表示過，百度的文心大模型是中國市場(chǎng)非常本土化的大模型，比國外開發(fā)的模型更適合中國。在筆者看來，其觀點(diǎn)的核心在于人機(jī)交互的方式變成自然語言后，想要讓AI真正“聽懂”我們的需求，只有用母語溝通才最直接有效。

　　而在阿里云的發(fā)布會(huì)上，阿里表達(dá)了算力和AI普惠普及的想法，要聯(lián)合生態(tài)伙伴，以云計(jì)算為基礎(chǔ)，推廣AI來創(chuàng)造價(jià)值。這說明，想要讓通用大模型在產(chǎn)業(yè)落地，就必須把智能化的能力，與更具體的企業(yè)業(yè)務(wù)主題進(jìn)行融合，才能真正讓其在商業(yè)環(huán)境中發(fā)揮價(jià)值。

　　需要注意的是，無論是一言還是千問，落地的“算盤”更多都是打在了生態(tài)上，即以大模型為基礎(chǔ)，將更多的應(yīng)用層企業(yè)納入到他們的“云”生態(tài)中，建立卡位優(yōu)勢(shì)形成馬太效應(yīng)。

　　二、

　　我們知道，人工智能的全棧主要分四個(gè)層面，分別是芯片層、框架層、模型層和應(yīng)用層。在前三層，中國的廠商相比國外不遑多讓。而在應(yīng)用層，大模型的訓(xùn)練需要足夠多的數(shù)據(jù)進(jìn)行“投喂”，而ToC和ToB顯然是完全不同的邏輯，前者更趨于標(biāo)品化和大眾認(rèn)知，后者考驗(yàn)的則是對(duì)企業(yè)所處行業(yè)的管理模型是否有更深層次的理解。舉個(gè)例子，同樣是公共交通，C端的人工智能更多的體現(xiàn)在幫助每個(gè)乘客判斷和組合路線，而B端的人工智能就需要對(duì)“線路、站點(diǎn)、班次”等數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)注處理，建立預(yù)測(cè)模型、模擬乘客歷次刷卡記錄來進(jìn)行客流分析，為C端的最終輸出提供數(shù)據(jù)智能的支撐。

　　簡(jiǎn)單來說，數(shù)字化智能化技術(shù)的全面應(yīng)用，讓ToB的服務(wù)，更加趨于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，其本質(zhì)是探索如何讓數(shù)據(jù)變得更有價(jià)值，讓數(shù)據(jù)的處理和決策變得更加“智能”。

　　如果我們把AI應(yīng)用放到企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域中來看，那么，它的發(fā)展主要經(jīng)歷了三個(gè)大的“臺(tái)階”，分別是基于規(guī)則的數(shù)據(jù)和流程自動(dòng)化，代表是RPA機(jī)器人，用來代替人工實(shí)現(xiàn)高重復(fù)度、具有固定模式的工作(如：發(fā)票檢驗(yàn)、建立篩選等);第二是以AI和大數(shù)據(jù)賦能的智能化階段，代表是OCR識(shí)別(最常用的就是發(fā)票、車票等票據(jù)識(shí)別)、算法模型、業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)等，與前階段相比，這個(gè)階段的AI技術(shù)更深入企業(yè)的業(yè)務(wù)前端，已顯露出業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一體化的形態(tài);到了第三階段，基于虛擬人、數(shù)字孿生等技術(shù)的數(shù)智員工服務(wù)出現(xiàn)，將AI在企業(yè)中的應(yīng)用從點(diǎn)狀的服務(wù)升級(jí)到了智能體的集群服務(wù)，直觀來說就是有了很多身處企業(yè)各個(gè)部門的“數(shù)字人”——營銷服務(wù)官、采購合規(guī)官、數(shù)智財(cái)務(wù)官、運(yùn)營服務(wù)官等——主動(dòng)、高效、快速、精準(zhǔn)地復(fù)制企業(yè)員工履行業(yè)務(wù)職能。

　　三、

　　在智能化能力建設(shè)上，國內(nèi)的服務(wù)廠商中較早進(jìn)行布局的，當(dāng)屬用友。此前百度文心一言企業(yè)版產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上，用友就作為唯一受邀的企業(yè)云服務(wù)廠商出席;而在通義千問的發(fā)布會(huì)上，用友亦作為產(chǎn)業(yè)生態(tài)代表上臺(tái)進(jìn)行“與產(chǎn)業(yè)伙伴同行”的戰(zhàn)略合作發(fā)布�？梢赃@么說，要論中國軟件廠商誰對(duì)企業(yè)最了解，最懂企業(yè)業(yè)務(wù)，用友認(rèn)第二的話，沒人會(huì)說自己是第一。

　　早在多年前，用友就已應(yīng)用信創(chuàng)框架進(jìn)行開發(fā)和部署標(biāo)準(zhǔn)化的AI能力，并在上述AI發(fā)展的三個(gè)階段持續(xù)布局。對(duì)于企業(yè)服務(wù)廠商來說，這樣的長線布置，可以實(shí)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用端到端的優(yōu)化，無論是技術(shù)演進(jìn)路徑還是應(yīng)用覆蓋的廣度與深度，都具備了同行業(yè)中的規(guī)模及先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

　　因?yàn)槠髽I(yè)服務(wù)本身是有很強(qiáng)“粘連性”的，與ToC的“用過即棄也不可惜”不一樣，ToB服務(wù)往往是深入到企業(yè)的核心業(yè)務(wù)、經(jīng)營、管理等具體場(chǎng)景，選擇一家平臺(tái)系統(tǒng)，就意味著與這個(gè)軟件廠商有了深度的綁定，企業(yè)會(huì)依托其技術(shù)和產(chǎn)品進(jìn)行全面、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理，同時(shí)，廠家也會(huì)在復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景下不斷打磨產(chǎn)品，形成標(biāo)桿，再進(jìn)一步商用化、規(guī)�；�。我們常說的ToB人財(cái)物產(chǎn)供銷六大模塊，對(duì)企業(yè)來說缺一不可，而且互相融合拉通，比如一個(gè)財(cái)務(wù)系統(tǒng)的上馬，就必須從銷售、采購到生產(chǎn)全都部署到位，才能最終實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)記賬，缺少任何一個(gè)環(huán)節(jié)公司的賬目都無法完整。

　　在中國企業(yè)發(fā)展歷程中“摸爬滾打”35年的用友，不止是“活得久”，而且服務(wù)過的大型、超大型企業(yè)的數(shù)量也是國內(nèi)廠商中最多的。從中積累的企業(yè)應(yīng)用、流程優(yōu)化、客戶服務(wù)的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)自然也是其他廠商無法比擬。所以也不難理解眾多大模型廠商會(huì)對(duì)用友拋出“橄欖枝”。

　　比如用友的數(shù)智商業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)用友BIP，其智能中臺(tái)提供了“BIP知識(shí)圖譜”的產(chǎn)品服務(wù)，將用友35年來深耕企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐成果進(jìn)行結(jié)構(gòu)化沉淀，形成企業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜，能夠快速、準(zhǔn)確地解決面向企業(yè)級(jí)的差異化知識(shí)觸達(dá)，這種企業(yè)知識(shí)服務(wù)對(duì)于很多客戶來說都是非常寶貴的，是他們少走彎路、踏上捷徑的重要助力。

　　另外，從生態(tài)角度來看，用友目前匯聚在用友BIP平臺(tái)上的企業(yè)服務(wù)生態(tài)也具備了相當(dāng)?shù)囊?guī)模，包括了過百萬的活躍開發(fā)者，上萬家平臺(tái)入駐伙伴，還與超過2100家的銀企開展合作。這就意味著，以AI為核心的企業(yè)智能化服務(wù)，可以通過平臺(tái)的技術(shù)、人才、金融、運(yùn)營商等各維度支持，透過生態(tài)中的行業(yè)ISV，在大的場(chǎng)景主題下，進(jìn)行更垂類的數(shù)智化解決方案的供給。比如用友與上海某公司聯(lián)合打造的食品加工行業(yè)數(shù)字化工廠，就已幫助多家食品加工行業(yè)的企業(yè)實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過程的自動(dòng)化、智能化排產(chǎn)，工作效率提升20%，食品安全也更有保障;還有用友與某醫(yī)藥ISV伙伴聯(lián)合打造的醫(yī)藥行業(yè)產(chǎn)供銷、業(yè)財(cái)稅(GSP,GMP,UDI)一體化方案，已幫助多家藥品制造/流通企業(yè)建立健全了藥物研發(fā)/制造和流通的信息化、智能化管控，既保證了醫(yī)藥合規(guī)經(jīng)營，還提升了藥物生產(chǎn)效率。

　　四、

　　平臺(tái)化和生態(tài)化是當(dāng)前企業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路。對(duì)任何企業(yè)來說，要么成為平臺(tái)、構(gòu)建生態(tài)，要么融入平臺(tái)、加入生態(tài)。因此，那些在各自領(lǐng)域已經(jīng)構(gòu)建和經(jīng)營起平臺(tái)與生態(tài)優(yōu)勢(shì)的企業(yè)，才是這波AI普及應(yīng)用“生態(tài)入圈”的真正贏家。

　　在企業(yè)數(shù)智化和信創(chuàng)國產(chǎn)化的大趨勢(shì)下，很多原來與國外廠商合作的專業(yè)服務(wù)伙伴也陸續(xù)選擇了國內(nèi)的企業(yè)服務(wù)生態(tài)，這也給了用友為代表的企業(yè)服務(wù)提供商更好的機(jī)會(huì)，加之用友在信創(chuàng)生態(tài)方面也一直深度參與，全棧適配了中國電子PKS、中國電科、中科院及華為鯤鵬四大信創(chuàng)技術(shù)體系，并且在阿里、騰訊、天翼、華為等云基礎(chǔ)設(shè)施上保持“云中立”原則。

　　可以想見，當(dāng)真實(shí)的用戶、開發(fā)者調(diào)用、企業(yè)管理模型迭代之間的飛輪轉(zhuǎn)動(dòng)起來，大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練會(huì)快速積累經(jīng)驗(yàn)，讓領(lǐng)先的AI更加領(lǐng)先，讓本就貼近企業(yè)業(yè)務(wù)的服務(wù)更加完善，一邊是廣域的通用AI生態(tài)，一邊是高價(jià)值的企業(yè)服務(wù)生態(tài)，二者之間的共振，值得想象和期待。