工联网消息(IItime) 工联网记者获悉，2025年5月26日，世龙实业与金蝶软件在化工行业数字化转型领域的战略合作正式拉开帷幕。此次合作标志着金蝶在ERP市场的进一步深耕，也为其AI能力的落地提供了重要场景。据了解，通过金蝶云・星空旗舰版的行业解决方案，世龙实业将实现生产智能化、管理精益化、业务创新化的三大突破。

这一合作的背后，是金蝶近年来在AI领域的战略布局。2025年5月20日，金蝶发布了五大智能体和苍穹Agent平台2.0，将AI深度融入财务、供应链、人力资源等核心业务场景。其中，五大智能体包括金钥财报（财报分析智能体）、ChatBI（企业问数智能体）、招聘智能体、差旅智能体以及企业知识智能体，涵盖了AI在企业端应用最为广泛的多个场景，开箱即用易实施，真正让AI普惠企业管理者、业务专员和全体员工。

技术深耕与生态共建双轮驱动

金蝶将“AI优先”确立为核心战略，持续加大研发投入。目前，苍穹AI Agent平台已签约了海信集团、温氏集团、湖北中烟等20家客户。金蝶云·星瀚也上线超过20个AI应用，签约近20家大型企业，围绕“AI+管理”，与大型企业共启AI智能化变革。

金蝶的AI布局绝非跟风之举。作为中国企业管理软件的领军者，金蝶在2017年已开始布局AI创新，近年来更加大了AI研发与投入，在智能化时代助力企业加速AI应用。其AI战略以“企业管理 AI”为核心，通过技术与行业经验的结合，构建差异化竞争力：

底层能力平台，金蝶云·苍穹GPT企业级大模型平台，支持第三方模型接入与无代码开发，提供统一安全架构。这让企业无需深陷复杂代码编写,即可依据自身独特业务需求,敏捷地定制和拓展AI应用场景。平台具备统一的安全可信架构以及完善的国产适配能力,全方位保障企业数据资产的安全。

这种技术架构使金蝶能够快速响应客户需求，例如在化工行业中，通过实时数据采集和分析优化生产参数，提升良品率和能源效率。

垂类模型深化，2023年发布的财务大模型融合30年行业知识、百亿级参数。凭借财务垂域深度训练、巧妙的财务提示工程以及海量财务知识库,可以为企业提供全面且专业的财务分析、精准审核、科学预测、专家级支持以及一键式报告生成与深度解读服务,全方位加速企业财务管理向智能化蜕变。

生态与开放战略，金蝶与上海国家会计学院、通威股份、建发房产、软通集团、中电金信、青岛雨诺等企业共建“企业管理AI生态联盟”。还与中车唐山公司、建发房产、海信集团、今麦郎、北大荒信息、温氏集团携手共建企业管理AI实验室，旨在打破行业壁垒，降低AI技术应用门槛，实现AI生态共赢。截至目前，金蝶生态体系已覆盖超5000家伙伴，并有近250家ISV伙伴基于苍穹平台构建数字化产品，覆盖超过170个国家和地区，构建全球生态伙伴体系已成为金蝶国际化战略的重要举措。

多维挑战下的破局压力

尽管金蝶在AI领域取得进展，但其竞争力提升仍面临以下挑战：

一是国际巨头如SAP、Oracle在AI技术积累和全球市场份额上占据优势。例如，SAP的Joule智能副驾已实现供应链争议管理和财务自动化。国内竞争对手用友也推出YonGPT2.0，并基于这个大模型打造100多项智能应用，加速推动人工智能在企业服务场景中的落地，抢占市场。金蝶需在技术差异化和行业深耕上持续突破。

二是技术落地的复杂性。AI在ERP中的应用需要解决数据质量、算法优化和系统集成等问题。例如，化工行业的生产数据多源异构，AI模型需融合传感器数据、工艺参数和市场动态，才能实现精准预测。此外，AI的可解释性和安全性也是客户关注的焦点。金蝶需通过联邦学习等技术保障数据隐私，同时提供可视化工具帮助客户理解AI决策逻辑。

三是客户接受度与成本压力。部分传统企业对AI的信任度不足，且AI实施成本较高，需投入大量资金进行数据清洗和系统改造，而短期效益可能不明显。金蝶需通过成功案例（如鹏发化工的效率提升）和轻量化解决方案（如开箱即用的智能体）降低客户门槛，同时提供长期价值保障。

四是PaaS生态孱弱。金蝶云·苍穹力推的“生态化战略”并未取得预期的效果，其应用市场目前仅有800余个ISV应用，相比之下，Salesforce AppExchange的应用数量已超过5000个，用友YonStore的应用数量也突破了2000个。

此外，核心技术依赖外部。其AI模块多嫁接于腾讯云、阿里云平台，自研算法占比不足30%；数据库层未突破Oracle/MySQL限制，高并发处理能力弱于Salesforce。混合云架构滞后，因不支持龙芯芯片错失政务云订单，金蝶的政企客户收入占比从2022年的18%降至2024年的9%。

在数字化浪潮与AI技术革命交织的当下，金蝶的“AI优先”战略既承载着中国企业服务软件突围的行业期待，也面临着从技术突破到生态重构的全方位挑战。未来，其能否在国际巨头与本土竞品的夹击中开辟差异化路径，在于强化底层技术自主性、深化行业场景落地能力、激活PaaS生态活力等核心能力的构建。

值得关注的是，AI技术的价值释放从来不是单点突破的结果，而是技术、场景、生态协同进化的产物。这场关于AI落地的持久战，最终考验的不仅是技术创新的速度，更是穿越周期的战略定力与生态共生的智慧。