目前AI已经从1.0阶段过渡到了2.0阶段。
当前以ChatGPT为代表的生成式预训练大模型的成功，已进入普及应用的新阶段。同时全球IT技术与产业的创新已从此前的以云计算为中心进入到以AI为中心的新阶段，商业创新也从此前的数字商业进入到数字化和智能化并重的全面数智商业创新的新阶段。
“在这场大模型的竞赛热潮中，用友首先选择做企业服务领域的大模型，而不是做通用语言大模型，”对于如何布局大模型，用友网络董事长兼CEO王文京如是说。
正如王文京所言，其实与通用大模型相比，垂类模型也许更有价值。一位AI观察者也曾告诉雷峰网，国内能做基础大模型研究也不过几家，与其抢通用大模型的市场，不是把目光聚焦在行业模型，因为大模型的价值最终要体现在行业应用层。
用友作为企业服务领域的老兵，最早就提出了数智化的概念，表达的是以数字化为基础，智能化产生新价值的理念，以及数字和智能技术共同驱动的数智商业创新，数据驱动、智能运营的企业新范式。
其实用友和AI的渊源要从7年前说起，当时为了更好地践行数智化的概念，用友用战略投资的方式组织数千人的研发团队研发了新一代面向企业和公共组织数智化，成就“数智企业”的企业服务产品集：用友商业创新平台-用友BIP。
用友BIP从研发伊始就坚持把数字化和智能化作为两个最核心和最基本的特性，在数字化基础上，结合机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱、IPA（智能流程自动化）等智能技术，研发提供了一批智能化的应用与服务，并在诸多企业中落地应用。
雷峰网了解到，为顺应AI普及应用浪潮，以及为了更好地满足新时代下行业客户的需求，用友于近日推出了首个企业服务大模型——YonGPT。
据用友网络执行副总裁兼CTO樊冠军介绍，YonGPT是用友商业创新平台-用友BIP的重要组成，能够底层适配业界主流的通用语言大模型诸如文心一言、智谱ChatGLM等，通过提供通用能力服务、领域服务及行业服务，实现业务运营、人机交互、知识生成及应用生成4个方面的企业智能化。
其中，智能化业务运营方面：YonGPT通过强大的数据分析和预测能力，深入洞察企业运营、识别潜在的业务风险和机会，并提供智能化的解决方案，从而提高经营决策水平和业务运营效率。
自然化人机交互方面：YonGPT通过强大的自然语言处理技术和理解能力，使能企业应用和服务与用户进行自然而流畅的对话交流，以“人”为本的方式实现不同应用的调用、连接、组装，更自然、高效地完成工作。
智慧化知识生成方面：YonGPT通过从海量数据和信息中提取、整合知识，生成新的、有价值的知识内容，涵盖了行业解决方案、专业领域知识分享，助力企业和用户全面利用自身知识的储备和积累，促进知识的传播和应用。
语义化应用生成方面：YonGPT通过对用户需求、企业业务和数据特征的理解，可以自动生成具有语义化能力的应用程序，全方位提升企业个性化应用服务的创建效率。
众所周知，在大模型方面，较如何研发大模型而言，人们关注更多的是如何通过大模型解决实际生活中的问题、如何克服大模型产生的幻觉问题、如何低成本获得大模型，而这这问题在垂类模型方面显得尤为突出，数据和行业Know-How就成了国内垂类模型厂商的主要竞争点。
基于此，用友的AI研发团队基于大规模的商业应用数据，结合35年服务企业客户积累的行业经验和数十个行业的数百万客户基础，标记了大量的企业服务语料数据，形成了丰富的企业服务大模型训练素材，并将业务知识与领域经验融入企业服务大模型，确保了大模型的专业性、实用性及领先性。
雷峰网(公众号：雷峰网)了解到，用友此次发布的YonGPT可通过上下文记忆、知识/库表索引、Prompt工程、Agent执行、通用工具集等扩充大模型的存储记忆、适配应用和调度执行能力，再结合财税、人力、供应链、研发等领域的知识和最佳实践扩充大模型专业能力，从而形成体系化的企业服务大模型。
另外，YonGPT还优化了企业服务大模型的训练效率和成本，集成了丰富的开发工具和优化算法，通过自有的数据管理、大模型精调、大模型评估优化、大模型推理和插件服务等功能，为大模型的构建和服务提供稳定且有效的支撑。
同时，樊冠军还告诉雷峰网，场景方面，YonGPT已经创新研发了包括企业经营洞察、智能订单生成、供应商风控、动态库存优化、智能人才发现、智能招聘、智能预算分析、智能商旅费控、代码生成等在内的数十种基于企业服务大模型赋能的智能应用。
此外，他还称，本次发布的只是企业服务大模型YonGPT的 1.0版本和基于这个大模型的首批智能化场景服务，未来还将继续迭代训练YonGPT，并不断丰富基于这个大模型的各类企业服务。
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何思思