云栖大会上，我邂逅了一个“ai原生erp”-凯发官网首页
2025年10月17日 来源：e-works作者：
ai原生应用是以大模型为认知基础，以agent为编排和执行单元，以数据作为决策和个性化基础，通过工具感知和执行的智能应用。
关于ai原生，业界说法不一。
通俗点理解，它从设计之初就将ai作为核心驱动力，底层架构、运行逻辑、交互方式和商业模式都围绕ai能力进行创新。
信通院的解读是，ai原生意味着以ai为系统设计的底层逻辑与能力中枢，驱动从技术架构、业务流程、组织角色到价值创造方式的全方位重塑。
阿里云上周发布的《ai原生应用架构白皮书》认为，ai原生应用是以大模型为认知基础，以agent为编排和执行单元，以数据作为决策和个性化基础，通过工具感知和执行的智能应用。
具体到企业级应用领域，kpro企业知识开源创始人陈果的观点是，ai原生企业信息系统需要具备三个特征——智能编排业务；百分之百用ai生成计算机程序；面向人机共生组织的信息系统采用。
带着这些不同的观点与认知，当然还有一些疑问，我在2025年云栖大会上，邂逅了一家将自身定位于“ai原生erp”的公司。
提及端点科技，外界对其背景并不陌生，但更值得关注的是它13年来在企业数字化领域的“折腾”——用ceo赵沣伟的话来说，我们是一帮总在重构产品的人，一直追求开发满足企业高速发展的软件。
时间线拉回到2012年，端点科技成立之初，定位于企业级软件研发，早期以分布式服务架构为核心能力，成为海尔数字化转型的关键伙伴——助力其打造hope开放创新平台，支撑其所有供应商的系统开发，这一案例也成为中国传统企业数字化转型的早期标杆。2018年，端点科技并入阿里，尝试探索阿里软件方向；此后，端点团队从阿里独立，并连续获得红杉、华平、阿里、中金等头部资本的融资，为产品研发注入资金。
从团队基因来看，端点科技的核心成员兼具互联网技术与企业管理软件多重背景：创始人兼ceo赵沣伟曾是阿里架构师，主导过大规模分布式系统设计；erp产品总监赖允春则有着多年sap从业经历，拥有人工智能与mba双硕士学位，深刻理解企业管理逻辑与ai技术融合之道。
在他们看来，传统erp虽具备严谨的管理逻辑，但灵活性不足（譬如难以适配快速变化的业务）、高并发支撑弱（无法承载线上交易、多渠道订单）、产业链协同差（仅覆盖企业内部，难以连接供应商、经销商）。
为解决这些问题，2019-2021年业界曾掀起解构erp的浪潮——实际上是将外围业务（如电商订单、会员营销）拆解到独立子系统，仅保留erp的财务内核。但这种模式却带来新问题：赵沣伟举例，某大型制造企业用200人研发团队维护40余个异构系统，仅运维成本就占到it总预算的40%。
在云栖大会的企业服务展区，端点科技演示了一套区别于传统erp的操作流程：员工登录系统后，无需在多模块菜单中寻找功能，右侧的ai顾问已自动推送当日待办——从销售目标异常分析到供应商协同提醒，甚至附带了风险判断与行动建议。点击建议后，系统可直接跳转至执行界面，无需人工二次操作。
这种体验与传统erp形成了明显的对比。
赵沣伟介绍，这款ai原生erp并非在传统erp上叠加ai功能，而是从架构设计阶段就将ai作为核心能力融入。传统erp解决的是“做什么（what）、谁来做（who）、怎么做（how）”，但企业管理中更关键的“为什么做（why）”——即决策依据与风险判断，一直是线下环节。赖允春补充道，其ai原生erp通过分析-方案-执行三步闭环，将经营洞察与业务执行整合在同一系统内，而非像传统厂商那样依赖多系统集成（如erp scm crm）。
值得注意的是，该产品对ai原生的支持还体现在交互逻辑上。传统erp以功能菜单为核心，而这款产品以ai agent为交互中枢：系统内设有与企业组织架构匹配的ai agent矩阵，可自动抓取业务数据生成洞察、推送任务，甚至自我优化工具。
这种设计背后，还有端点科技对企业软件使用场景的判断——未来员工与系统的交互，将从主动寻找功能转向被动接收ai指令并决策。
传统erp的功能多以代码形式固化，若需适配客户需求，往往需要大量二次开发，导致实施周期长、成本高。而端点科技erp强调以元数据为核心——系统中的表单、流程、逻辑规则均以数据形态存储，而非代码。比如添加一个销售订单字段，无需修改代码，只需在trantor平台上拖拽配置，甚至可以让ai直接完成调整。
赵沣伟提到，这种架构使得系统功能可灵活编排，且所有能力能直接开放给ai agent调用，无需额外开发接口。
在ai能力层面，该产品采用多模型接入 管理知识沉淀的双轨模式。一方面，系统底层可接入主流大模型（包括通义千问3-max、deepseek等），并根据场景自动推荐性价比最优的模型（如核心业务用高稳定性模型，非关键场景用低成本模型）；另一方面，端点科技将企业管理理论（如风险评估、产销协同逻辑）转化为内置引擎，避免ai能力依赖模型本身的常识，减少决策偏差。比如销售结构优化建议，并非仅靠模型分析数据，而是结合了高端产品利润贡献的管理逻辑。
这种技术设计带来的效果，是实施效率的提升。传统erp实施中，需求沟通与二次开发往往占项目周期的60%以上，而端点科技通过流程可视化确认 元数据配置，可将这部分时间缩短。
从客户画像来看，端点科技的目标客户具备两个特征：一是业务复杂度高，需协同产业链上下游（如源氏木语需管理500家外协工厂，零食很忙需覆盖1.5万家门店）；二是系统需求超越传统erp边界，譬如整合交易、会员、营销等外围系统。
在市场策略上，端点科技采取了差异化竞争路径：不直接挑战sap、oracle、用友、金蝶等公司的存量市场，更可能作为供应链协同/ai中台等方向的补充。同时优先服务对系统灵活性、创新需求更高的企业——如高速增长的新锐品牌、需产业链协同的制造企业等。赵沣伟的观察是，这些企业往往已感受到传统erp的僵化，且it团队具备较强的接受度，愿意尝试新的系统架构。
ai推动erp从流程记录向智能决策升级过程中，不管是erp ai，还是ai原生erp，本质上，行业无需纠结“技术路线之争”，核心是看能否解决企业的真实问题。
对有成熟erp系统的企业而言，“erp ai”或许是更务实的选择——在现有erp系统上叠加ai技术，比如用ocr自动识别报销发票、用算法做库存预警，无需推翻原有架构，就能快速解决人工重复操作多、数据分析慢等痛点，短期内roi清晰可见；
而对业务快速扩张、无历史系统包袱的成长型企业，ai原生或许更能满足需求——从底层架构就融入ai agent，实现战略分析-风险预警-执行落地的全链路智能，避免后期多系统集成的麻烦，契合快速响应市场的核心诉求。
通俗点理解，它从设计之初就将ai作为核心驱动力，底层架构、运行逻辑、交互方式和商业模式都围绕ai能力进行创新。
信通院的解读是，ai原生意味着以ai为系统设计的底层逻辑与能力中枢，驱动从技术架构、业务流程、组织角色到价值创造方式的全方位重塑。
阿里云上周发布的《ai原生应用架构白皮书》认为，ai原生应用是以大模型为认知基础，以agent为编排和执行单元，以数据作为决策和个性化基础，通过工具感知和执行的智能应用。
具体到企业级应用领域，kpro企业知识开源创始人陈果的观点是，ai原生企业信息系统需要具备三个特征——智能编排业务；百分之百用ai生成计算机程序；面向人机共生组织的信息系统采用。
带着这些不同的观点与认知，当然还有一些疑问，我在2025年云栖大会上，邂逅了一家将自身定位于“ai原生erp”的公司。
01
端点科技是谁？
截至2025年，杭州共有44家独角兽企业，端点科技是其中一家。今年云栖大会上，端点科技举办了一场ai原生erp新品发布会。端点科技是谁？
提及端点科技，外界对其背景并不陌生，但更值得关注的是它13年来在企业数字化领域的“折腾”——用ceo赵沣伟的话来说，我们是一帮总在重构产品的人，一直追求开发满足企业高速发展的软件。
时间线拉回到2012年，端点科技成立之初，定位于企业级软件研发，早期以分布式服务架构为核心能力，成为海尔数字化转型的关键伙伴——助力其打造hope开放创新平台，支撑其所有供应商的系统开发，这一案例也成为中国传统企业数字化转型的早期标杆。2018年，端点科技并入阿里，尝试探索阿里软件方向；此后，端点团队从阿里独立，并连续获得红杉、华平、阿里、中金等头部资本的融资，为产品研发注入资金。
从团队基因来看，端点科技的核心成员兼具互联网技术与企业管理软件多重背景：创始人兼ceo赵沣伟曾是阿里架构师，主导过大规模分布式系统设计；erp产品总监赖允春则有着多年sap从业经历，拥有人工智能与mba双硕士学位，深刻理解企业管理逻辑与ai技术融合之道。
02
为什么推出ai原生erp？
在云栖大会的演讲中，赵沣伟和赖允春提到一个核心观点：ai原生erp不是跟风ai热潮，而是为了解决企业数字化20年来的沉疴。为什么推出ai原生erp？
在他们看来，传统erp虽具备严谨的管理逻辑，但灵活性不足（譬如难以适配快速变化的业务）、高并发支撑弱（无法承载线上交易、多渠道订单）、产业链协同差（仅覆盖企业内部，难以连接供应商、经销商）。
为解决这些问题，2019-2021年业界曾掀起解构erp的浪潮——实际上是将外围业务（如电商订单、会员营销）拆解到独立子系统，仅保留erp的财务内核。但这种模式却带来新问题：赵沣伟举例，某大型制造企业用200人研发团队维护40余个异构系统，仅运维成本就占到it总预算的40%。
赵沣伟介绍，这款ai原生erp并非在传统erp上叠加ai功能，而是从架构设计阶段就将ai作为核心能力融入。传统erp解决的是“做什么（what）、谁来做（who）、怎么做（how）”，但企业管理中更关键的“为什么做（why）”——即决策依据与风险判断，一直是线下环节。赖允春补充道，其ai原生erp通过分析-方案-执行三步闭环，将经营洞察与业务执行整合在同一系统内，而非像传统厂商那样依赖多系统集成（如erp scm crm）。
值得注意的是，该产品对ai原生的支持还体现在交互逻辑上。传统erp以功能菜单为核心，而这款产品以ai agent为交互中枢：系统内设有与企业组织架构匹配的ai agent矩阵，可自动抓取业务数据生成洞察、推送任务，甚至自我优化工具。
这种设计背后，还有端点科技对企业软件使用场景的判断——未来员工与系统的交互，将从主动寻找功能转向被动接收ai指令并决策。
03
元数据驱动与ai agent
在交流中，端点科技反复提及元数据驱动与trantor平台，这是其认为区别于传统erp的核心技术支撑。元数据驱动与ai agent
传统erp的功能多以代码形式固化，若需适配客户需求，往往需要大量二次开发，导致实施周期长、成本高。而端点科技erp强调以元数据为核心——系统中的表单、流程、逻辑规则均以数据形态存储，而非代码。比如添加一个销售订单字段，无需修改代码，只需在trantor平台上拖拽配置，甚至可以让ai直接完成调整。
赵沣伟提到，这种架构使得系统功能可灵活编排，且所有能力能直接开放给ai agent调用，无需额外开发接口。
在ai能力层面，该产品采用多模型接入 管理知识沉淀的双轨模式。一方面，系统底层可接入主流大模型（包括通义千问3-max、deepseek等），并根据场景自动推荐性价比最优的模型（如核心业务用高稳定性模型，非关键场景用低成本模型）；另一方面，端点科技将企业管理理论（如风险评估、产销协同逻辑）转化为内置引擎，避免ai能力依赖模型本身的常识，减少决策偏差。比如销售结构优化建议，并非仅靠模型分析数据，而是结合了高端产品利润贡献的管理逻辑。
这种技术设计带来的效果，是实施效率的提升。传统erp实施中，需求沟通与二次开发往往占项目周期的60%以上，而端点科技通过流程可视化确认 元数据配置，可将这部分时间缩短。
04
市场定位与客户画像是什么？
在与端点科技的交流中，他们并未回避与市场上存量erp厂商们的竞争，但也明确了自身的市场定位——聚焦规模型企业与高速增长待突破瓶颈的企业，以“ai原生 产业链协同”为差异化标签。市场定位与客户画像是什么？
从客户画像来看，端点科技的目标客户具备两个特征：一是业务复杂度高，需协同产业链上下游（如源氏木语需管理500家外协工厂，零食很忙需覆盖1.5万家门店）；二是系统需求超越传统erp边界，譬如整合交易、会员、营销等外围系统。
在市场策略上，端点科技采取了差异化竞争路径：不直接挑战sap、oracle、用友、金蝶等公司的存量市场，更可能作为供应链协同/ai中台等方向的补充。同时优先服务对系统灵活性、创新需求更高的企业——如高速增长的新锐品牌、需产业链协同的制造企业等。赵沣伟的观察是，这些企业往往已感受到传统erp的僵化，且it团队具备较强的接受度，愿意尝试新的系统架构。
05
一点思考
关于ai原生的定义与边界，业界尚无定论。而端点科技的入局，一定程度上折射出，ai技术快速发展给erp行业带来了深刻影响。一点思考
ai推动erp从流程记录向智能决策升级过程中，不管是erp ai，还是ai原生erp，本质上，行业无需纠结“技术路线之争”，核心是看能否解决企业的真实问题。
对有成熟erp系统的企业而言，“erp ai”或许是更务实的选择——在现有erp系统上叠加ai技术，比如用ocr自动识别报销发票、用算法做库存预警，无需推翻原有架构，就能快速解决人工重复操作多、数据分析慢等痛点，短期内roi清晰可见；
而对业务快速扩张、无历史系统包袱的成长型企业，ai原生或许更能满足需求——从底层架构就融入ai agent，实现战略分析-风险预警-执行落地的全链路智能，避免后期多系统集成的麻烦，契合快速响应市场的核心诉求。
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