把企业AI带进业务现场｜用友企业AI盒子亮相超聚变2026国际探索者大会

9月21日，以“共建智能体时代”为主题的超聚变国际探索者大会2026在郑州举行。大会汇聚全球客户、行业专家与生态伙伴，围绕智能体时代的技术演进、产业实践与生态协同展开交流。

作为企业软件与智能服务提供商，用友携企业AI盒子亮相大会现场。在展台上，它是一台桌面级设备；进入企业，它需要回答的却是一组组现实问题：核心数据能否留在企业内部？智能体能否理解业务、调用系统、结果回写并完成任务？部署和运维是否足够简化？当使用规模扩大，算力与Token成本能否保持可控？

这些问题说明，企业需要的已经不只是一个更强的模型，也不只是增加一个对话入口，而是一套能够在企业安全边界内稳定运行，并与业务系统协同工作的AI环境。

用友企业AI盒子，正是面向这一需求推出的软硬一体化解决方案。

不只提供算力，

更要让AI进入业务

企业部署AI，通常面临三重现实矛盾。

一方面，财务数据、客户合同、员工信息和经营数据具有较高敏感性，企业希望应用大模型，又不希望核心数据离开内网；另一方面，业务部门希望快速看到AI效果，IT团队却需要完成硬件选型、环境安装、模型部署、推理适配和性能调优。底层准备周期过长，业务需求就很难得到及时响应。与此同时，企业AI应用从少量试点走向常态化使用后，云端Token费用、算力资源和运行成本也需要纳入长期预算。

用友企业AI盒子不是单一硬件，而是承载业务智能体、模型算力与数据安全的一体化产品方案，帮助企业同时处理安全、部署、成本和业务适配问题，可控、安全、低成本、快落地。它的价值不只在于“把AI放进一台设备”，更在于把设备中的AI能力带进企业已有的数据、组织、权限和流程体系，让AI在企业可落地、可复制、可持续。

模型数据不出域，

AI落地先过安全关

企业AI进入核心业务，安全是第一道门槛。

用友企业AI盒子将模型和业务数据部署在企业本地环境，通过本地推理、加密存储和网络隔离，使合同、票据、财务及经营资料能够在企业控制的边界内完成处理，减少敏感数据在外部环境中的传输与留存。在此基础上，企业可以按照组织和岗位设置访问权限，明确不同用户能够查询哪些数据、调用哪些能力、发起哪些业务操作。AI执行过程也可以保留相应记录，便于企业进行追踪、复核与审计。对数据敏感度较高，或者对模型运行环境有明确管理要求的企业而言，本地部署使AI获得了进入核心业务的基础条件。

当然，设备本身并不能替代企业的安全治理。账号体系、业务权限、接口授权、模型版本和操作日志，仍需纳入企业统一管理。企业AI盒子提供的是一个安全可控的运行基础，让企业能够在既有制度和技术体系下使用AI。

软硬件预集成，

把部署拉回业务节奏

传统的本地AI建设，往往要从基础环境开始。项目团队需要配置硬件，安装模型运行环境，处理驱动、算子和推理引擎之间的适配，再根据模型与业务负载进行性能调优。但是设备具备算力，不代表算力已经能够被业务使用。用友企业AI盒子通过软硬件预集成，将本地算力、模型运行环境及相关软件组件提前配置到设备中，并针对模型推理和企业应用场景进行适配。设备进入企业现场后，在完成网络配置、权限设置和必要的系统连接后，即可启动应用验证。这种一体化交付方式，“插电即用”零等待，减少了企业从设备安装到模型运行之间的准备工作，也降低了IT团队长期维护多个分散组件的复杂度。

懂业务、会执行，

让AI从回答问题走向完成任务

AI进入企业业务，不能止步于生成一段文字。

以合同审核为例，员工上传一份销售合同后，AI需要完成文档解析，提取商品、数量、金额和订单号等信息；随后读取业务系统中的订单记录，按照企业规则逐项比对；发现差异后形成风险说明并推送给相关人员；经过人工确认，再进入后续审核或处理流程。

在这条业务路径中，AI既要理解文档，也要理解业务对象之间的关系，还要具备连接系统和推动流程的能力。

YonWork一体机-智能助理

YonWork一体机预置大模型和YonWork企业AI工作台相关能力。YonWork作为企业AI工作台和AI应用入口，可以根据员工指令理解任务，在授权范围内调用智能体、Skills及业务系统能力，完成信息查询、任务拆解、业务处理和结果回写。

企业还可以把自身的制度、业务规则和管理经验封装为Skills。例如，将单据查询、费用审核、经营分析、异常预警等能力整理成可安装、可复用、可治理的数字资产。员工发起任务后，AI可以按照相应的业务规则调用这些能力，关键环节则由责任人确认。

这使AI不再是业务流程之外的辅助工具，而是逐步进入“任务发起—智能处理—人工确认—系统执行—结果回写”的工作路径。

本地Token生产，

让AI投入更可预期

当AI从少量体验走向多岗位、高频率使用，Token消耗会成为企业持续运营中需要考虑的成本。

企业AI盒子通过本地模型提供推理能力，减少对云端模型API的持续依赖。企业可以根据设备投入、实际负载和应用范围评估AI使用成本，降低因调用量增长带来的预算不确定性。

本地算力还可以在多个场景之间复用。同一套设备既可用于知识问答、文档解析和经营分析，也可以根据项目需要承载开发验证或专业识别应用。

这让企业对AI成本的管理从按次调用，逐步转向对本地算力、模型和业务价值的综合运营。

三类产品形态，

匹配不同落地任务

围绕不同企业场景，用友企业AI盒子形成了YonWork一体机、开发测试环境一体机和生态产品融合一体机等产品形态。

YonWork一体机面向企业智能助理与智能体应用。管理者和员工可以通过统一入口完成业务查询、经营分析、智能填单、智能审单和办公协同等任务，让AI直接服务不同岗位的日常工作。
开发测试环境一体机面向用友BIP项目的模块验证、客户化开发、接口联调和场景试点。项目团队可以使用相对独立的本地环境开展开发与验证，减少临时搭建服务器和软件环境的工作，为项目实施提供可复用的基础资源。
生态产品融合一体机将生态伙伴的专业能力与用友业务应用相结合。以OCR识别抽取为例，票据、合同、回单等资料可以在企业内网完成识别、版面解析和字段抽取，再把结构化结果送入审核、归档、财务共享或其他业务流程。

不同产品形态对应不同任务，但核心逻辑一致：把算力、模型和软件能力组合成可直接进入企业现场的一体化方案。

让算力成为业务能力

让AI真正创造价值

从算力基础设施到企业业务应用，AI价值的形成需要软硬件能力协同，也离不开产业伙伴之间的共同建设。此次用友企业AI盒子亮相超聚变国际探索者大会2026，展现了企业AI落地的一条清晰路径：以本地算力承载模型运行，以用友BIP连接企业数据和业务系统，以YonWork承载人与智能体协同，让AI在安全可控的边界内参与真实工作。

对企业而言，AI落地不必一开始就覆盖所有业务。选择一个规则相对明确、数据能够获得、结果可以衡量的场景，先完成从任务发起到结果回写的完整验证，再逐步扩展，往往是一条更稳健的路径。当算力能够被业务调用，模型能够理解企业规则，智能体能够进入工作流程，企业AI才真正从技术能力转化为可持续运营的业务能力。

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