文/36氪 鄧詠儀
中國企業服務市場從1980年代開始發展，從初始的信息化階段走到當前的數智化，國內軟體也僅走過了快40年的時間，但增速和發展規模令人驚訝。近年來企業雲計算、5G等網際網路底層技術的革新為企業IT架構帶來了巨大的變化——當前，企業「上雲」已經不是新鮮事，更多企業已經在考慮上雲之後的數位化轉型怎麼做，如何才能與業務產生更多的連接，以期在未來創造更高價值。
用友自1988年成立，作為最早一批進入企業服務市場的公司，可以說經歷了企業電算化到信息化到數智化全過程。相應的，用友的主要業務也經歷了財務軟體、企業管理軟體、企業雲服務三個大的發展階段。
用友上一代主打的ERP，是基於企業內部流程驅動建立的產品，能夠接觸到企業生產經營等全鏈條的數據，相當於一份完整企業行為的記錄。
而隨著數據量積累和信息化進程的不斷變化，用友逐漸發現了一大問題——企業需要從流程驅動走向數據驅動時代，否則難以適應未來快速發展的商業時代。
因此，用友提出企業從ERP走到BIP的歷程，這也體現出企業服務行業的一個趨勢：即從單個產品走向平臺和生態，從「授人以魚」到「授人以漁」，讓生態中的企業也能擁有數智化能力，才能更敏捷地實現數位化轉型和快速的商業創新。2020年8月，用友發布了YonBIP商業創新平臺，為成長型、大型及巨型企業數智化轉型提供解決方案。
YonBIP平臺能做什麼？
當前，YonBIP定位為數智商業應用基礎設施和企業服務產業共創平臺，底層應用了大數據、AI、雲計算、物聯網、5G等前沿技術。在架構上，則是基於雲原生、元數據驅動、中臺化、數用分離等技術架構，搭建起了技術平臺、數據中臺、智能中臺和業務中臺，這四個板塊也構成了YonBIP的技術底座主體：
其中，技術平臺基於雲原生技術，集容器雲、DevOps、服務治理、診斷與運維工具為一體 ，能夠滿足企業快速交付、應用微服務化、運維自動化等需求；
數據中臺則以數倉、大數據、AI等技術，對企業的數據進行梳理和治理，主要提供主數據管理、數據移動、畫像標籤、關係圖譜和智能分析服務等標準服務；
智能中臺則是作為決策大腦，為企業提供輔助決策體系，面向企業內外部開發者、ISV、生態夥伴、客戶等提供AI中臺支持；
業務中臺基於中臺化、能力化架構抽象了企業在組織、權限、流程等方面的通用能力，並且做到可復用、擴展和嵌入，提供數位化建模能力。在此之上，業務中臺還能幫助核心企業建立生態產業鏈，讓產業網際網路真正落地。
在四個板塊中間，「智多星」智能中臺作為YonBIP的「中樞大腦」，起到了指揮機構的作用。當前，智多星基於智能工場和智慧機器人兩大核心能力，能夠幫助平臺在完成數位化、信息化的基礎上，真正將數據用起來，並且將場景化的AI能力向外輸出和泛化。
這一中樞大腦是如何逐步發展，又是怎麼成為YonBIP的「頂層的發動機」，助力企業數智化轉型的？近期，用友數據中臺產品總監陳宏志接受了36氪的專訪，向36氪介紹了智多星智能中臺的定位、發展和未來方向。
智多星，定位企業中樞大腦，嵌入YonBIP各個板塊
陳宏志表示，隨著用友服務的企業發展得越來越大，體系越來越健全，很多企業面臨的困境在於：通過流程驅動來進行管理，許多特定的業務環節已經變得越來越臃腫，使得企業應對外部衝擊或業務轉型的速度也顯著變慢。
為了解決這個問題，用友首先從2017年開始建立了數據中臺，順應了當時「中臺化」的趨勢。在這一過程中，用友發現To B企業要做中臺化，與To C的邏輯截然不同——To C企業面對的是海量級的數據，而To B的數據樣本量小，但其場景的多樣性和個性化，決定了數據模態更為豐富。
因此，在考慮怎麼將數據「用起來」，走到數智一體的階段，成為了「智多星」智能中臺誕生的背景和目標。陳宏志介紹，隨著數據中臺的發展和數據治理能力的不斷加強，智多星也從去年開始逐步搭建起了完整的產品架構和能力。
首先，智多星是統一的智能化能力輸出引擎。智多星能夠與數據中臺互通，將數據輸入到智多星中，能夠對數據進行多樣地應用。
其次，對於企業在業務過程中遇到的問題，用戶可以按需隨時創建AI應用，並且在平臺上實現自主協同，從而快速應對商業變化。
再者，除了能夠處理數據外，用戶通過數據挖掘、機器學習等方式生成的新數據，能夠實現反哺數據的作用，輔助用戶的下一步決策。
基於這樣的考慮，用友提出了「數用分離」的概念，如果說數據中臺偏向於「存」和「管」，那麼智能中臺則是偏向於「用」。也正因如此，當前智能中臺是一個基本上完全鬆耦合的架構，實現了組件化和高度可擴展性、可復用性和可遷移性，其能力能夠嵌入到整個YonBIP生態中的所有平臺中。比如，基於智多星構建的AI應用能夠在YonBIP平臺上實現無縫發布，做到開箱即用。
「智多星」如何應用落地？
從目標客戶群來看，智多星智能中臺面向企業內外部開發者、ISV、生態夥伴、客戶以及包括AI訓練師、AI標註師等人群。一個重要的目標則是在於，降低AI應用的門檻，創造企業級的高頻應用場景，能夠實現嚮導式、高效率的AI能力應用。
當前，智多星智能中臺的核心服務分為兩大部分：智能工場以及智慧機器人。
陳宏志表示，為了做到能讓更多人群應用智多星的能力，用友在智能中臺中預置了許多AI算法——智能工場由算法庫、場景化模型庫、計算引擎、模型工場、模型管理五大服務構成，預置了超過40種主流AI算法，數十種預訓練場景模板。通過與數據中臺能力的結合，能夠支持強人機協作場景下，智慧企業級的感知智能、群體智能、認知智能乃至組織智能的變革。
也就是說，將產品背後應用的AI模型共軛化、標準化，對模塊進行封裝，所能達到的效果是，一個企業客戶中不僅僅只有IT技術人員能夠使用，平臺將封裝好的，具有企業服務場景屬性的AI模塊的功能開放給業務域用戶，用戶可以根據自身需求對模塊進行組合，即可靈活發布成相應的雲應用。而在前端的UI層，智多星也能提供一定的定製以及可視化輔助決策。
採購雲是智多星應用較為成熟的場景。陳宏志以實際用戶舉例，當前用友YonBIP的採購服務十餘萬家B端客戶，覆蓋90%的行業。平臺上的客戶會將貨物品類、自身的供貨能力、資質等信息錄入，然後尋求商機推薦，但以前的匹配是相對粗顆粒度的，準確性不高。
對此，智多星平臺中提供了針對不同行業的預訓練模型，用戶即可以將現有的數據導入進行訓練，得到專屬標籤庫。隨後，用戶可以直接調用推薦模塊，智多星平臺會通過企業輸入的新數據以及企業留存在用友平臺上的歷史數據做推薦，提升匹配的準確度。若用戶覺得希望能夠長期使用，那麼可以直接在智多星中實現應用發布。
在推薦商機後，企業用戶的報價、議價和談判過程也可以在平臺上進行。此時，智能中臺中的機器人模塊即可起到作用，比如結合數據梯度加密和聯邦學習進行價格信息互換、信息審核、交易風險預警等工作，保證企業交易的安全性和提升交易效率。
相當於說，在這個場景中，智能工場中的AI能力能夠提升商機匹配的準確度，而智慧機器人則可以在業務流程中持續發揮自動化、智能化的作用。
未來：建立AI創新應用機制，持續打磨產品和融入生態
自上線以來，智多星已經作為中樞大腦，服務YonBIP生態中的各大版塊，除了上述的採購場景外，智多星還服務了包括營銷、庫存等場景，使用客戶覆蓋大型央企採購方、製造業用戶等，能夠有效提升拉新和促活效率。
在未來，「智多星」智能中臺會沿著怎樣的路徑繼續發展？陳宏志介紹了幾個方向。
從明年開始，智多星將會將已有的應用場景進行持續拓展，比如在營銷端會延展到新零售企業，覆蓋線上線下場景。此外，在營銷推薦等場景，用友也會服務更多企業，覆蓋更多B2B供應方；在製造業場景則重點建立供應鏈控制中心，讓AI應用快速落地。
另外，我們認為，發展企業級AI的本質是提供更私域的、群體級、組織級的數據智能服務。智能大腦也會持續建立「群體智能」和「認知智能」能力，深度應用聯邦學習等前沿技術進行安全信息互換，從而達到更好的AI學習效果。對此，用友也將建立創新的AI應用機制，應對小數據、多模態的跨企業級場景需求。
在部署層面，當前智多星平臺已經建立起了AIPaaS平臺的應用閉環，支持混合雲模式部署。陳宏志表示，由於用友服務的大型企業眾多，不少內部管理和治理的場景仍以私有雲部署為主，未來智多星的目標則是讓這些企業與外部相連的業務環節——如研發、生產、供應鏈、銷售、服務等場景，都落在整個YonBIP生態中，從而幫助企業連接更多合作夥伴，創造更大的價值。
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