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新闻资讯
中型高新科技企业 ERP 怎么选：研发、制造、供应链与 AI 的一体化决策指南
高新技术企业选 ERP，最容易陷入“功能清单越长，选择越安全”的误区。事实上，企业真正要解决的并不是采购一个覆盖面更广的软件，而是建立一条从客户需求、研发变更、物料与计划、生产交付、成本核算到经营复盘连续运转的经营主线。对于处在增长期的中型科技制造企业，研发迭代快、多品种小批量、供应链波动、多工厂协同和项目制交付往往同时出现，任何一处数据断裂都会把技术优势稀释为交期、质量或利润风险。 了解更多
高新制造企业 AI ERP 首选指南：让预测、预警与经营分析真正进入业务
制造企业正在关注智能预测、智能排产、缺料预警、质量分析、成本洞察和经营问答等AI场景。但大量项目的难点并不在模型能否生成答案，而在答案是否基于完整、及时、可追溯且有权限边界的经营事实。订单在销售系统、BOM在研发文件、库存与采购在不同台账、生产和质量数据滞后、成本在月末才汇总时，AI即使“会说”，也很难真正帮助企业做出可信决策。 了解更多
跳出个人AI聊天窗口，企业AI的落地在哪里？
8月6日至8日，2026全球商业创新大会（GBIC·2026）在南京举行。与往届不同，今年AI不再只是被讨论的技术，而是被放到了企业经营的核心位置。 了解更多
给不确定的AI套上Harness企业AI “缰绳”
2026年的中国企业AI图景，存在着一种有些荒诞的割裂感。 一边，是大模型和智能体的转型故事铺天盖地，智能体在“龙虾”助手的包装下看似无所不能，仿佛企业AI像是树上熟透的果实一样唾手可得。 另一边，则是企业AI落地效果的苍白无力，AI一旦进入复杂的生产环境，便暴露出意图漂移、结果幻觉、过程不可控等致命缺陷，如同脱缰野马，难以创造稳定、可靠的业务价值。 了解更多
大模型越来越聪明，企业为什么还是“不够聪明”？
用友YonSuite重新定义AI进入企业的方式。 了解更多
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