【赛迪网讯】生成式AI与智能体技术快速迭代，推动企业数字化从嵌入式智能迈向全流程自主运营。作为企业管理软件龙头，SAP持续完善AI技术底座，迭代行业差异化解决方案。SAP首席AI官Jonathan von Ruden围绕AI技术演进拐点、行业落地差异、产品路线规划、落地挑战及标杆行业实践，接受赛迪网采访时详解企业级AI建设的核心逻辑。

SAP首席AI官Jonathan von Ruden

三大技术核心构成企业AI转折点

在Jonathan von Ruden看来，当下企业AI迎来跨越式变革，技术层面三大核心因素共同构成转型转折点：

其一，编程智能体能力大幅升级，赋能智能助手迭代优化，同时加速产品功能研发与落地节奏；其二，大规模知识图谱落地取得突破性进展，目前平台已沉淀2.2亿条知识三元组，依托主语、谓语、宾语的事实逻辑，AI可自主完成逻辑推理。以往企业功能开发需要人工编写API接口，如今依托海量知识图谱，能够大幅拓展AI可实现的业务能力；

其三，各类开源工具框架及商业化版本快速普及，Open‑WebUI、Haystack、LangFlow等工具降低自动化门槛。以往业务流程自动化局限于技术人员，如今普通终端用户均可自主搭建工作流，催生大量业务自动化需求，让企业全员参与智能化升级，全面释放AI落地潜力。

不同行业数字化节奏、风险偏好差异显著，能源行业偏保守，零售行业落地更为激进。对此SAP提出“自主运营企业”长期愿景，并按照行业节奏分层适配。针对保守型行业以及有数据属地存储要求的区域，SAP推出主权AI方案，满足欧洲、德国、沙特、中国等地数据本地留存需求，在合规前提下部署高性能AI模型。政府等公共机构变革意愿强烈且偏审慎，主权AI模式可兼顾安全与数字化诉求，适配全球多元化客户需求。

跨业务全链路AI覆盖

谈及SAP企业级AI的核心差异化优势，Jonathan von Ruden表示，市面上多数AI仅能实现单一API点对点自动化，而企业内部跨部门、多业务对象的流程优化十分复杂，跨业务全链路覆盖是SAP核心竞争力。其次是成熟的企业级适配能力，市面上简易AI原型难以满足审计追溯、权限管控、成本核算、流程溯源等硬性要求，而长期服务大型企业积累的企业级服务能力，是区别于通用AI产品的关键。除此之外，深耕各行业积累的垂直领域经验，可实现通用平台加行业定制的组合模式，推动企业从零散单点自动化升级为全业务流程重构。

面向未来12至24个月，SAP清晰规划AI发展路线图。短期核心目标是推动海量客户全面启用商业AI平台，每月持续接入更多客户与合作伙伴，预计年末将有成千上万客户部署自定义智能体。同时迭代编码工具框架，降低业务用户使用门槛，提升全员办公效率。现阶段多数企业仅初步试水AI，培育员工使用技能、搭建内部应用体系，是下一阶段重要工作。

在AI平台落地过程中，数据合规、安全治理已有成熟解决方案，最大挑战集中在团队架构迭代、智能体协同管理。当前技术迭代周期大幅缩短，企业每3至6个月就要重构团队工作模式。无论是SAP研发团队还是全球AI初创企业，都需要持续调整智能体开发、调度、交付体系，如何高效统筹人员、完成智能体编排，是行业共同难题。

针对财务结账、供应链、采购排班等核心业务场景，SAP依据优化、自动化、智能化三维度打造智能体。营销、客户服务类业务用户接受度更高，自动化落地更快。财务结账涉及核心经营数据，企业管控意愿更强，人工介入较多。而费用计提、水电核算等重复且规则多变的枯燥工作，企业更愿意推进智能化，此类流程容错空间稳定，降本增效效果直观。

生成式UI助推企业应用变更

回顾SAP AI产品迭代历程，平台经历清晰的发展阶段。早期以嵌入式AI为主，聚焦损益分析、岗位编辑、报销优化等基础场景，贴合用户即时需求。随后依托Studio工具推出预制智能体，帮助不少客户实现大额成本节约，但存在跨数据调用受限、外部数据接入困难的短板。现阶段智能体可适配内外部技术环境，扩展性大幅提升。后续Joule对话式代理将升级为生成式UI，用户通过自然语言即可生成应用，无需漫长定制开发，是企业应用模式的根本性变革。

结合各行业落地表现，零售业是当前AI部署速度最快的赛道。消费模式持续迭代，零售企业需要精准数据对接购物智能助手，同时优化门店、仓库、供应链协同。SAP近期与H&M达成深度合作，共同研发购物类智能体，成为零售行业典型案例。制造业资产密集、项目周期偏长，但降本潜力突出，企业亟须提升系统响应速度，优化物料采购与生产规划，未来增长空间广阔。公共部门同样加速布局AI转型，成为企业级AI重要落地领域。（文/徐培炎）