核心结论
核心结论：金蝶以小 K 统一入口收敛交互，靠 300+ Skill 与 L1–L6 六层能力分层把 AI 做到「能闭环回写」；用友 YonWork + yowo 数智员工走岗位 IP 化路线，以 100+ AI 应用、623 个 Skill 追求广度与「开箱即用」。场景侧的最大差异在制造：金蝶 APS 排产 / 日排产 / 插单模拟 / 质量 8D 更具体系性。
智能体层对比
入口越统一，员工学习成本越低；Skill 越多，能覆盖的细颗粒场景越多。
| 对比项 | 金蝶 AI 套件 / 星空 | 用友 YonSuite |
|---|---|---|
| 统一入口 | 小 K（2025.11 发布） | YonWork（2026.8 发布） |
| AI 助手数量 | 套件 40+ / 星空 10 个小 K | 100+ AI 应用 |
| 独立智能体 | 灵基 60+ / 星空 4 个大 K | BIP 6 Agents 60+ |
| Skill / 技能数 | 300+ | 623 个 |
| 岗位化形态 | 小 K 统一入口 | yowo 数智员工（岗位 IP 化） |
| 能力分层 | L1 查询 → L6 闭环（6 层） | L1 辅助 → L4 自治（4 层） |
业务场景对比（财务 / 供应链 / 制造 / 数分）
这一栏建议逐条打勾：哪些场景是「现在就痛」的，就优先比对侧。
| 场景域 | 金蝶 AI 套件 / 星空 | 用友 YonSuite |
|---|---|---|
| 财务 AI | 智能记账 / 对账 / 报销 / 凭证 / 财报 / 风控 | 智能审核 / 月结 / 商旅 / 生单 / 支付 / 合同（17 个财务智能体） |
| 供应链 AI | 需求预测 / 智能补货 / 多仓协同 / 呆滞料预警 | 智能寻源 / 下单 / 对账 / 风险预警 |
| 制造 AI | APS 排产 / 日排产 / 插单模拟 / 视觉检测 / 质量 8D | 排产优化 / 产能模拟 |
| 数据分析 | 6 领域 172 个高频场景 + ChatBI | ChatBI + 经营透视驾驶舱 |
| 业务回写 | 支持（凭证 / 支付 / 排产） | 支持（单据 / 审批 / 业务动作） |
AI 场景落地时的三个提醒
智能体数量是宣传口径，能不能用起来取决于数据、权限和交付。
- 先小场景闭环：从「报销审核」「对账差异解释」「排产插单模拟」这类边界清晰、结果可核验的场景切入，比一次性上「全领域 AI」成功率高得多。
- 权限必须跟业务对齐：AI 助手读到什么数据，取决于原系统的角色权限配置；选型阶段就要确认 AI 是否继承 ERP 权限模型，避免越权读取。
- 标准化场景可加购，个性化场景可定制：两家的标准智能体覆盖通用场景，但企业特有的算薪规则、特殊审批链、非标报价逻辑，往往要靠 AI 定制补齐（见下方 zerocod 入口）。
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数据来源与免责：本对比资料由 上海思扬信息科技有限公司（品牌名：算数信息，nocod.cn）整理，数据来源为厂商公开资料、官方发布与公开报价信息，采集时点为 2026 年 10 月。产品版本、功能范围与价格随厂商政策调整，具体以厂商最新官方资料及双方签署的正式报价为准。文中提及的金蝶、金蝶云、星空、星瀚、苍穹、用友、YonSuite、YonBIP、NC Cloud、U8+ 等均为相应权利人的商标。