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2025年12月20日，由InfoQ 中國主辦的AICon 全球人工智能開發(fā)與應(yīng)用大會在北京召開，聚焦大模型訓(xùn)練與推理、AI Agent、研發(fā)新范式與組織革新，深入探討企業(yè)如何構(gòu)建可信賴、可規(guī)模化、可商業(yè)化的 Agentic 操作系統(tǒng)。用友網(wǎng)絡(luò)副總裁、數(shù)智平臺解決方案事業(yè)部總經(jīng)理羅小江擔(dān)綱出品的《大模型與企業(yè)核心系統(tǒng)融合之道》專題論壇同步召開。此專題聚焦“大模型與企業(yè)業(yè)務(wù)流融合”的工程方法與實踐，圍繞 Agentic AI 的流程編排、RAG 驅(qū)動的企業(yè)級知識工程、數(shù)據(jù)治理賦能AI模型與業(yè)務(wù)系統(tǒng)高效協(xié)同以及 AI 如何重塑企業(yè)決策與行動等方面展開。論壇上，羅小江、鞍山鋼鐵集團數(shù)智發(fā)展部副總經(jīng)理趙偉，京東智能供應(yīng)鏈Y事業(yè)部算法專家耿東陽分別分享了制造行業(yè)的多智能體協(xié)同實踐，以及大模型賦能供應(yīng)鏈決策實踐。

當(dāng)企業(yè)完成大模型的選型與部署，真正的挑戰(zhàn)才剛剛開始。如何讓模型不再停留在“試驗田”，而是深度融入CRM、ERP、財務(wù)、供應(yīng)鏈等核心系統(tǒng)，形成可度量、可治理、可演進的業(yè)務(wù)閉環(huán)？

用友網(wǎng)絡(luò)副總裁、數(shù)智平臺解決方案事業(yè)部總經(jīng)理羅小江

羅小江發(fā)表主題演講時表示，很多企業(yè)在應(yīng)用AI時，仍面臨“投入大、效果差”的困境。AI的下一站應(yīng)該是從 “數(shù)據(jù)智能”轉(zhuǎn)向“決策智能”，成為驅(qū)動業(yè)務(wù)的核心引擎。

過去，傳統(tǒng)BI、RPA等工具只能回答“發(fā)生了什么”，人是絕對決策主體；如今，Agentic AI、多智能體系統(tǒng)崛起，AI開始預(yù)測“將發(fā)生什么”、指導(dǎo)“應(yīng)該怎么做”，在風(fēng)險預(yù)警、自主交易等場景中主動參與決策。但這一轉(zhuǎn)變中，“決策黑箱”成為最大阻礙：數(shù)據(jù)分散在異構(gòu)系統(tǒng)，流程不透明，決策邏輯難以審計，導(dǎo)致效率低下、風(fēng)險積聚，經(jīng)驗無法沉淀。解決之道是：讓企業(yè)AI在數(shù)據(jù)層面進行全局視野進化。

同時，也可以從業(yè)界標(biāo)桿Palantir的實踐中尋找答案。這家被稱為“美國國運股”的企業(yè)，2025年商業(yè)領(lǐng)域收入暴增121%，市值突破4000億美元，核心秘訣就是“本體驅(qū)動的數(shù)字孿生”。通過構(gòu)建統(tǒng)一的本體模型，整合分散數(shù)據(jù)、定義業(yè)務(wù)關(guān)系與規(guī)則，Palantir讓AI看懂業(yè)務(wù)邏輯，實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的閉環(huán)，其架構(gòu)也印證了“本體建模是打破系統(tǒng)煙囪、數(shù)據(jù)孤島、AI碎片的核心”。

用友BIP的實踐則進一步將這一邏輯落地。羅小江分享了用友BIP基于本體建模來構(gòu)建決策系統(tǒng)的實踐。

用友BIP涵蓋數(shù)據(jù)平臺、智能平臺、應(yīng)用平臺、云技術(shù)平臺、開發(fā)平臺、集成平臺。在底層，通過AI X數(shù)據(jù)X流程原生一體化架構(gòu)，實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合與治理，定義業(yè)務(wù)對象并建立關(guān)系映射，在數(shù)字世界中重塑企業(yè)的業(yè)務(wù)模型。利用實時數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)異常，基于業(yè)務(wù)模型驅(qū)動未來預(yù)測，并最終生成決策建議甚至自動觸發(fā)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的操作。

本體模型層：將元模型、語義模型與本體模型結(jié)合，解構(gòu)為數(shù)據(jù)（實體整合、質(zhì)量管控）、邏輯（關(guān)系梳理、規(guī)則定義）、操作（動作觸發(fā)、系統(tǒng)反寫）三要素；分為語義層與動力層，通過本地元數(shù)據(jù)和對象級服務(wù)（OSS）支撐，實現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯的語義化，讓 AI 能夠理解。

智能決策層：接入 4000 多個可轉(zhuǎn)化為 MCP 的 API，從多模型結(jié)合、多端多模態(tài)集成、治理協(xié)作、企業(yè)級權(quán)限管理、智能體運營、幻覺控制六個維度優(yōu)化，實現(xiàn)思考 - 觀測 - 行動的閉環(huán)。

采用 “通用大模型 + 行業(yè)大模型 + 企業(yè)小模型” 的矩陣模式，通過預(yù)訓(xùn)練與結(jié)構(gòu)化 / 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)訓(xùn)練，降低大模型泛化風(fēng)險，提升專業(yè)性、實時性與可解釋性，適配供應(yīng)鏈、定價等業(yè)務(wù)場景。

對企業(yè)而言，AI決策轉(zhuǎn)型需循序漸進。鞍山鋼鐵集團數(shù)智發(fā)展部副總經(jīng)理趙偉，帶著他對鋼鐵行業(yè)三十年的深刻理解，解密鞍鋼如何打造行業(yè)領(lǐng)先的工業(yè)智慧 AI“智鼎”平臺：企業(yè)級應(yīng)用必須完成從 RAG 1.0 向 Agentic RAG（代理式檢索增強生成） 的技術(shù)范式升級。通過引入規(guī)劃、工具調(diào)用、記憶與反饋機制，讓智能體從被動的問答工具進化為能夠主動解決問題的業(yè)務(wù)主體。

鞍山鋼鐵集團數(shù)智發(fā)展部副總經(jīng)理趙偉

通過企業(yè)級知識體系的“分層與路由”工程，以及高精度檢索的“混合策略”來優(yōu)化模型表現(xiàn)。特別是針對多智能體協(xié)同這一行業(yè)難題，主控 Agent 與專業(yè) Agent 的角色有各自的分工。鞍山鋼鐵依托數(shù)智化平臺，在生產(chǎn)、管理、決策等領(lǐng)域落地一系列標(biāo)桿應(yīng)用，通過一系列智能與數(shù)據(jù)聯(lián)動的舉措，為鋼鐵行業(yè)數(shù)智化升級提供了可復(fù)制的實踐經(jīng)驗。

本次專題分享過程中，京東智能供應(yīng)鏈 Y 事業(yè)部算法專家耿東陽，也揭秘了京東如何利用大模型技術(shù)，實現(xiàn)人與 AI 在供應(yīng)鏈核心環(huán)節(jié)的深度協(xié)同：在銷量預(yù)測這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)，京東自研的 TimeHF 時序大模型展現(xiàn)出了捕捉時序數(shù)據(jù)豐富信息的能力，以極強的可擴展性與零樣本預(yù)測能力，覆蓋了京東復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)場景。并通過引入多智能體系統(tǒng)，京東實現(xiàn)了庫存診斷、銷售分析與計劃自動糾偏。這些智能體具備精準(zhǔn)的意圖理解能力，甚至能生成可解釋的代碼進行閉環(huán)優(yōu)化，增強了供應(yīng)鏈計劃的敏捷性與彈性。

京東智能供應(yīng)鏈 Y 事業(yè)部算法專家耿東陽

以“業(yè)務(wù)數(shù)字孿生”為核心的智能決策新架構(gòu)。旨在構(gòu)建連接數(shù)據(jù)、模型與業(yè)務(wù)的關(guān)鍵橋梁。