一家做广告营销的公司算过账：他们的投放环节，看数据、出创意、调投放三件事，九成以上的工作量已经可以交给Agent，一个人一天能产出上千条素材。数字是：国家数据局统计，我国大模型的日均Token调用量，已经从2024年初的1000亿涨到了今年7月的超过500万亿，两年涨了5000倍以上。但这只是「给每个人发了一台计算器」，公司的流程还是那条流程，数据还是那些数据，一个人的效率高了，一家公司的效率并没

第一，盘数据家底：采购、库存、销售、财务各自记在哪儿，哪些环节靠人工搬运，列成一张清单，比读十份行业报告都有用。这份名单的意义不在数量，而在于智能工厂的培育进入了可量化、可核查的阶段：申报靠数据说话，验收按指标对标，不再是讲个故事评先进。对中小企业，现实的路径不是一步跳到黑灯工厂，而是先把生产、库存、财务的数据连起来。10月27日，一家头部企业软件厂商发布新平台，把ERP里的库存、排程、财务数据接

9 月 18 日，国内 ICT 头部厂商发布了制造行业全球样板点，覆盖工业 AI 质检、具身智能实训、机床数智化、AI 药物研发，把“别人家工厂怎么干的”摆出来让人抄作业。再往前一周，9 月 12 日的算力大会上，某省发布了“人工智能+制造”100 个典型案例，覆盖钢铁、化工、医药、建材：钢厂把大模型接进设备管理平台，故障原因自动推理、维修方案自动生成；赤龙解读：几条消息合起来看，AI 的战场从“

大模型本身是一个大脑，但企业需要的不仅是一个会聊天的脑子——需要的是能操作ERP系统、能审批流程、能分析报表的"数字员工"。第一，AI的"基础设施成本"正在以肉眼可见的速度下降。中国大模型在全球的领先地位证明了我们的技术实力，但对企业管理者来说，真正重要的不是"中国模型赢了"，而是"中国企业终于可以用上便宜、好用、真正解决问题的AI了"。对中小企业来说，纠结"用哪个大模型"的焦虑可以放下了——闭源

大模型本身是一个大脑，但企业需要的不仅是一个会聊天的脑子——需要的是能操作ERP系统、能审批流程、能分析报表的"数字员工"。第一，AI的"基础设施成本"正在以肉眼可见的速度下降。中国大模型在全球的领先地位证明了我们的技术实力，但对企业管理者来说，真正重要的不是"中国模型赢了"，而是"中国企业终于可以用上便宜、好用、真正解决问题的AI了"。对中小企业来说，纠结"用哪个大模型"的焦虑可以放下了——闭源

这也是为什么我们一直强调，ERP系统是AI落地的基础设施——没有结构化的业务数据，AI就是无米之炊。这条路的第一步，不是买AI，而是先把企业自己的数字化基础打好。从"会聊天"到"能决策"，这是AI在企业场景中的一次质变。但前提是，你的业务数据得先数字化、结构化。过去两年，大部分企业对AI的尝试停留在"工具外挂"阶段——在现有系统外面接一个大模型，员工有问题就去问一问，跟业务流程是脱节的。但比起这些

这也是为什么我们一直强调，ERP系统是AI落地的基础设施——没有结构化的业务数据，AI就是无米之炊。这条路的第一步，不是买AI，而是先把企业自己的数字化基础打好。从"会聊天"到"能决策"，这是AI在企业场景中的一次质变。但前提是，你的业务数据得先数字化、结构化。过去两年，大部分企业对AI的尝试停留在"工具外挂"阶段——在现有系统外面接一个大模型，员工有问题就去问一问，跟业务流程是脱节的。但比起这些

与此同时，国产替代时间表逼近2027节点，ERP的评价标准正在从"模块齐不齐"转向"智能体深不深"。某权威研究机构在7月的报告中判断，生成式AI正推动企业级应用从"功能模块"向"智能体网络"进化。简单说，之前是"试试看"，接下来是"真换"。表面看是三个不同的故事，底层逻辑是一个：中国企业正从"信息化"集体转向"智能化"。采购是供应链的起点，采购数据如果还在Excel里、在微信群里、在采购员的脑子里

与此同时，国产替代时间表逼近2027节点，ERP的评价标准正在从"模块齐不齐"转向"智能体深不深"。某权威研究机构在7月的报告中判断，生成式AI正推动企业级应用从"功能模块"向"智能体网络"进化。简单说，之前是"试试看"，接下来是"真换"。表面看是三个不同的故事，底层逻辑是一个：中国企业正从"信息化"集体转向"智能化"。采购是供应链的起点，采购数据如果还在Excel里、在微信群里、在采购员的脑子里

采购管理、委外加工、库存管理、销售管理、生产计划（MPS/MRP）、工艺路线、BOM管理、质检管理、费用报销、应收应付、收付款、子分类账、总账、成本核算、预算管理、资产管理、工作流审批、自定义字段、报表系统、CRM、项目管理、OA系统。初创企业、中小制造企业、贸易公司，现金流紧张但又需要系统化管理的，开源ERP的买断制模式能大幅降低初期投入和长期持有成本。更扎心的是，有些企业花了大价钱买了系统，结