2024年《政府工作報告》首次提出“人工智能+”行動(dòng)，標志著(zhù)中國正加快形成以人工智能為引擎的新質(zhì)生產(chǎn)力。

在2024全球商業(yè)創(chuàng )新大會(huì )上，用友網(wǎng)絡(luò )董事長(cháng)兼CEO王文京指出，AI 技術(shù)的迅猛發(fā)展已驅動(dòng)AI在企業(yè)的應用進(jìn)入普及化階段，大大加速了數智化的進(jìn)程，企業(yè)數智化由此前側重數字化，進(jìn)入到數字化和智能化并舉的新階段。

依托于最新發(fā)布的用友BIP3 R6，用友企業(yè)服務(wù)大模型YonGPT重磅升級，發(fā)布了YonGPT2.0及100多項智能應用，引領(lǐng)企業(yè)AI應用創(chuàng )新發(fā)展。從用友在制造業(yè)的布局來(lái)看，生成式AI和判別式AI正呈現交相輝映的局面，形成了前所未有的協(xié)同效應。

生成式AI（Generative AI）和判別式AI（Discriminative AI）是當前AI應用的兩種主要模型類(lèi)型，它們在處理問(wèn)題和任務(wù)時(shí)采用不同的方法和策略。

相較而言，生成式模型旨在生成數據的新實(shí)例，通常涉及到對數據的整體分布進(jìn)行建模。在生成式模型中，AI應用試圖了解數據的整體結構，以便能夠生成與真實(shí)數據在統計上幾乎無(wú)法區分的新數據。

而判別式模型主要關(guān)注于給定輸入數據后如何做出決策或預測，它們試圖找到數據特征和標簽之間的映射關(guān)系，而不是學(xué)習數據的整體分布。

用友BIP數智供應鏈產(chǎn)品總監唐洪華博士就認為，相比生成式AI在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域仍處在探索階段，基于運籌學(xué)/統計學(xué)/機器學(xué)習等技術(shù)的判別式AI在制造業(yè)已有更豐富的場(chǎng)景和案例。

從用友在制造業(yè)的布局來(lái)看，生成式AI和判別式AI正呈現交相輝映的局面，形成了前所未有的協(xié)同效應。

一方面，生成式AI以其強大的語(yǔ)義理解能力，精準捕捉并處理海量數據，自動(dòng)生成詳盡報告與個(gè)性化計算方案；另一方面，判別式AI則以其精準的決策能力，高效執行分析、預測與優(yōu)化任務(wù)，兩者相輔相成，共同推動(dòng)企業(yè)運營(yíng)效率與智能水平的飛躍。

2024全球商業(yè)創(chuàng )新大會(huì )上，用友聯(lián)合伙伴發(fā)布了三大行業(yè)垂類(lèi)大模型。其中，亨通數科基于用友企業(yè)服務(wù)大模型YonGPT，結合自身在裝備行業(yè)深耕多年的經(jīng)驗以及自身積累的海量數據，與用友聯(lián)合研發(fā)、共同打造了工業(yè)裝備行業(yè)垂類(lèi)大模型。

這正是用友在生成式AI方向的探索。依托YonGPT 2.0，亨通數科將“繁雜企業(yè)應用需求”與“通用大模型”的鴻溝連接起來(lái)，成為企業(yè)AI應用新引擎。

以點(diǎn)巡檢場(chǎng)景為例，通過(guò)工業(yè)裝備行業(yè)垂類(lèi)大模型，企業(yè)可以?xún)?yōu)化設備管理平臺點(diǎn)巡檢線(xiàn)路和策略，以及推薦設備維修策略。

具體來(lái)看，根據點(diǎn)巡檢地圖錨點(diǎn)和地圖信息進(jìn)行多模態(tài)加載，提供智能化的點(diǎn)巡檢路徑規劃。點(diǎn)檢人員在進(jìn)行點(diǎn)巡檢任務(wù)時(shí)，大模型會(huì )推薦經(jīng)過(guò)優(yōu)化的路徑，可避免在日常巡檢中重復走回頭路。在完成點(diǎn)巡檢任務(wù)時(shí)，大模型會(huì )進(jìn)行反向的標準優(yōu)化，從而為后續規劃更加合理的點(diǎn)巡檢任務(wù)。大模型在思維鏈中結合策略，對相應的設備自動(dòng)進(jìn)行維修計劃編排。

目前，工業(yè)裝備行業(yè)垂類(lèi)大模型可以對上萬(wàn)種設備進(jìn)行智能化的維修計劃編排，并通過(guò)智能體集群能力自動(dòng)生成年度計劃、月度計劃，同時(shí)自動(dòng)推送維修工單，維修工的手機上會(huì )自動(dòng)接收到維修工單信息，根據工單信息進(jìn)行策略性維修和保養防護。

據了解，亨通數科接下來(lái)還將基于YonGPT，不斷訓練工業(yè)裝備行業(yè)垂類(lèi)大模型，如在數字輔助決策、多模態(tài)專(zhuān)業(yè)知識搜索、專(zhuān)業(yè)方案推介等層面，服務(wù)工業(yè)裝備領(lǐng)域的數智化轉型。

相比于生成式AI近兩年突然備受關(guān)注，用友在判別式AI方向上的探索與布局更早，在智能排程、智能配料、智能裁切、供應鏈計劃、圖像識別等場(chǎng)景積累了大量應用實(shí)踐。

特別是在廢鋼智能判級應用上，用友BIP結合圖像采集、物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)拍照、深度學(xué)習、數據接口、5G通信等先進(jìn)技術(shù)，將看似亂七八糟的廢品進(jìn)行數字化，實(shí)現鋼鐵企業(yè)廢鋼的智能判級和扣雜，開(kāi)啟了鋼鐵行業(yè)人工智能判級的新時(shí)代。

但是生成式AI與判別式AI并不是孤立的存在，他們的融合應用將為工業(yè)制造按行業(yè)帶來(lái)更多出智能化創(chuàng )新場(chǎng)景。2024全球商業(yè)創(chuàng )新大會(huì )上，用友將判別式AI與生成式AI相融合，推出了智能制造AI運營(yíng)中心，全面覆蓋了企業(yè)運營(yíng)的多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節：

精準銷(xiāo)售預測：基于歷史數據與實(shí)時(shí)市場(chǎng)趨勢，運用AI算法精準預測未來(lái)銷(xiāo)售情況，助力企業(yè)靈活調整生產(chǎn)策略。

BOM智能配置：自動(dòng)化生成并優(yōu)化物料清單（BOM），實(shí)現成本有效控制與資源配置優(yōu)化。

智能排程系統：動(dòng)態(tài)調整生產(chǎn)計劃，確保生產(chǎn)活動(dòng)高效有序進(jìn)行，最大化資源利用率。

智能配料管理：精準計算原材料配比，減少浪費，提升產(chǎn)品質(zhì)量穩定性。

智能設備維修：實(shí)時(shí)監測設備狀態(tài)，預測潛在故障，實(shí)現預防性維護，降低停機風(fēng)險。

 生產(chǎn)指揮中心：作為全局調控的核心，集成各類(lèi)AI應用，實(shí)現生產(chǎn)全流程的可視化、智能化管理。

這一系列功能模塊的有機結合，不僅大幅提升了企業(yè)的生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，還顯著(zhù)降低了運營(yíng)成本，為企業(yè)智能化升級提供了強大支撐。未來(lái)，隨著(zhù)技術(shù)的不斷進(jìn)步與應用的持續深化，用友智能制造AI運營(yíng)中心將成為推動(dòng)企業(yè)持續創(chuàng )新與高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵力量。

在A(yíng)I技術(shù)的加持下，用友在2024全球商業(yè)創(chuàng )新大會(huì )上一舉發(fā)布了六大領(lǐng)先技術(shù)：

首先是發(fā)布企業(yè)服務(wù)大模型YonGPT2.0，并升級大模型平臺，目標要讓百億模型企業(yè)服務(wù)應用的專(zhuān)業(yè)能力超過(guò)千億模型；其二，發(fā)布“智能大搜”，重新定義企業(yè)知識管理與運營(yíng)，實(shí)現業(yè)務(wù)流程中的全程知識伴隨；第三，YonData數據平臺全新升級，發(fā)布YonMatrix數據庫，提供基于HTAP超融合數據架構的企業(yè)級數據服務(wù)解決方案；第四，全新發(fā)布的零代碼開(kāi)發(fā)平臺，讓AI輔助應用生成，實(shí)現全員開(kāi)發(fā)、全員創(chuàng )新；第五，發(fā)布簡(jiǎn)強微服務(wù)架構，按需靈活部署，并大大降低客戶(hù)資源需求和成本，實(shí)現業(yè)務(wù)系統秒級響應；第六，升級安全可信架構，使用YSF安全防護盾等全方位守護客戶(hù)安全。

同時(shí)，基于YonGPT 2.0，用友打造了 “智友”、“數智員工”、“智能大搜”3項重要產(chǎn)品，以及包括智能合同、智能訂單生成、智能月結、AI面試、智能人才發(fā)現等100多個(gè)場(chǎng)景化的企業(yè)智能服務(wù)。

譬如我的智能助理——智友。擁有上下文記憶、可以感知理解用戶(hù)意圖，能夠將復雜任務(wù)分解為一系列子任務(wù)，用戶(hù)只需與“智友”進(jìn)行簡(jiǎn)單的對話(huà)，就能輕松完成一系列繁瑣的業(yè)務(wù)操作，包括企業(yè)經(jīng)營(yíng)洞察、合同風(fēng)險審核、智能生成報告、知識搜索與推薦等，帶來(lái)無(wú)處不在的智能化交互。

數智員工則是用友為每家企業(yè)配備的在線(xiàn)雇傭（訂閱）的虛擬數字員工。數智員工能承擔專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域內的工作，有形象、有語(yǔ)音、有姓名、有用戶(hù)身份，如同真實(shí)員工一般，精通崗位所需技能并自主完成工作，如稅務(wù)風(fēng)險合規官、采購合規官、合同審核助理、客服助理等，讓更多員工從繁雜重復事項中解脫出來(lái)，顯著(zhù)降低作業(yè)成本、提升工作效率。

智能大搜是另一款基于YonGPT的企業(yè)知識全程伴隨服務(wù)產(chǎn)品，可以挖掘非結構化數據價(jià)值。通過(guò)將企業(yè)大量分散、私域的非結構化數據，利用知識圖譜實(shí)現知識體系化。構建“搜、問(wèn)、推、創(chuàng )一體化，知識全程伴隨”的閉環(huán)流程，實(shí)現企業(yè)級“感知式”知識伴隨，大模型“生成式”業(yè)務(wù)審查、“閉環(huán)式”知識沉淀與運營(yíng)。

后記

當前，AI技術(shù)在制造業(yè)的應用與落地正在加速。

根據麥肯錫的評估，AI應用將使得制造商能夠應對不確定性，提高生產(chǎn)效率，并推動(dòng)創(chuàng )新；Gartner則預測，到2027年，中國制造業(yè)的AI使用滲透率將以10%的年復合增長(cháng)率上升。

毋庸置疑，AI技術(shù)與制造業(yè)融合的進(jìn)程中，面臨著(zhù)不斷變化的機遇與挑戰。對用友而言，一方面，正從產(chǎn)品和業(yè)務(wù)運營(yíng)方面入手，大力加強生成式AI的產(chǎn)品研發(fā)和生態(tài)合作，密切跟蹤以大模型為代表的AI技術(shù)發(fā)展；另一方面，在布局已久的判別式AI方向繼續積累，深耕更多的應用場(chǎng)景，持續助力制造企業(yè)的數智化進(jìn)程，推動(dòng)企業(yè)持續創(chuàng )新與高質(zhì)量發(fā)展。

本文作者來(lái)自e-works王陽(yáng)