Shenzhen Company Secures Series F Funding and 41 Million Users, Turning Old Enterprise Systems into AI Capability Library

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允中发自凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 会聊天的AI不少，会办事的AI几乎没有。 这是2026年，中国企业AI落地最尴尬、也最具产业价值的一个真相。 就以某家年营收过百亿的零售企业为例，其最近做了一份不算光彩的内部统计。 他们的员工，平均每天要在11个系统之间切换。想完整办成一件事，一次报销、一单发货、一次客户工单……平均要跨越4.3个后台。 讽刺的是，这家公司过去两年并不缺AI。员工随手就能让大模型写文案、改邮件、翻译合同、生成PPT。 可是当一名销售说“帮我把上周这个客户的回访工单提交一下”，AI给出的回答永远只有一种： 好的，您可以打开CRM系统，进入客户管理模块…… 说到底，它还是把球踢回给了人。 在会聊天的AI和会办事的AI之间，隔着的是一整套企业业务系统的调用能力。补上这一层，才相当于抓住了当下企业AI落地真正的“最后一公里”。 而现在，一场关于企业IT架构的静水流深变革，已经由一个叫SkillsUI的新物种拉开了序幕，来自深圳兔展智能。 SkillsUI官网（注册送1000积分）：https://skillsui.rabbitpre.com.cn/?c=lzw 大模型落地的下一阶段，拼的是“调度力” 回看过去三十年，企业数字化走过两个阶段—— 第一阶段是信息化。从ERP到OA、CRM，把流程从纸面搬进系统，关键词是“建系统”。 第二阶段是集成化。主数据、ESB、中台、数据湖，把孤立系统连起来，关键词是“通数据”。 绝大多数中大型企业，这两步已经基本走完。 但坐在管理者的位子上看，会发现有一件让人挫败的事：功能什么都有了，但没人愿意用。 员工在群里问“报销到底在哪提”，客户被客服转接三次才查到物流，运营每天靠Excel拉数据开会。一个VP的早晨，要在十几个后台之间来回切换。 问题其实从来不是缺系统，是这些系统对人不够友好，它们往往要求人去理解系统的逻辑、记住入口、按系统的节奏办事。 第三阶段已经开始，关键词不再是“建”或者“连”，而是“调”，重点就在于让AI替人去调度这些已经存在的系统。 兔展智能近期发布的SkillsUI，就是这条路径在中国市场的代表性实践之一。 但这个看似顺理成章的“大模型下一站”，在工程落地时，几乎让所有企业都撞了同一堵墙。回看这轮AI热潮就会发现： 过去两年几乎每家企业都在试AI。但绝大多数尝试停留在“会聊天”，你问它它能答，你让它办事就卡住了。 因为会答只需要语义理解，而会办需要的是调用能力。 举个最日常的例子，让AI替员工做一次差旅报销，需要的动作链是这样的—— 理解员工的口语意图→查到当事人的预算和审批路径→调起OA的流程引擎→对接发票系统→走完审批节点→回写到财务系统→在关键节点把人请回来确认。 每一步都要调一个系统，每一步都要符合权限和合规。这不是“再加一个聊天框”能解决的。 它需要在企业IT栈里多出一层东西。 这一层，可以叫它“AI入口层”或“Agent中间层”。 它的作用，类似当年浏览器之于网页、App Store之于手机，共性都是——统一入口，统一调度，把分散的能力重新组织成类似于“用户说一句话就能办事”的体验。 兔展智能SkillsUI想做的，就是这一层。 △SkillsUI：真正“对话即办事”的统一AI入口 拒绝给旧系统“贴膏药”：从人找功能，到AI替人跑腿 很多AI产品失败，是因为做成了“功能的加法”。 比如给已有系统再加一个聊天框、再加一个推荐模块、再加一个智能搜索。结果是入口更多，但流程更碎。 SkillsUI的逻辑是这样的，它不替代你的ERP、OA、CRM，也不在每个系统里塞一个AI助手。 它通过API把已有系统连起来，把原本藏在各个平台里的业务能力，拆解成一个个可被AI调用的Skill。 用户只需说出需求，SkillsUI自动识别意图、路由分发、匹配业务、调用流程、回显卡片、等待确认、触发执行。 在这其中，底层逻辑的转变可以一句话总结为： 过去是“人找系统”，未来是“AI替人调系统”。 △SkillsUI将企业现有系统拆解成可被AI调用的Skills 这件事对决策层意义在于，它不要求你重构现有IT栈，反而是让你过去十年的系统投资被重新激活。 ERP还是原来的ERP，CRM还是原来的CRM，但它们从“员工要去操作的系统”，变成了“AI替员工去调用的能力库”。 原来沉淀在系统里、却没人愿意用的能力，第一次被真正用了起来。 △SkillsUI的技能市场（Skill市场） 场景一：电商运营 如果你发现昨晚的GMV下滑，过去要登多个后台、导报表、拉会、定方案、排执行。 现在问一句“为什么销量掉了”，AI直接为你跨系统取数、生成洞察、给出优化方案，运营在卡片上确认后系统直接执行调价。 链路从几小时被压缩到几分钟，运营的角色从“看数据的人”变成“下指令的人”。 场景二：企业差旅报销 过去员工要在OA找入口、填表、整理发票、提交、催办。 现在你直接问一句“帮我报销出差费用”，AI就能完成80%的事务性工作，关键凭证才由员工在卡片上确认。 场景三：C端服务转化 用户突然想预约一个健身课程，以往要点开三四层页面，会导致客户流失严重；现在改进之后，用户只需要简单说出需求，首页直接弹出预约卡片，选课、选人、选时一气呵成。 以上三个场景看起来不同，底层都是同一件事，不动旧系统，给旧系统加一个AI入口层，让它们真正能听人话、能办事。 给决策层的4个清醒判断：别等对手把入口全占了 在看清这些真实场景的效率翻倍后，剩下的核心问题就变成了： 什么时候动手？第一枪打在哪里？ 以下四个来自一线的清醒判断，决定了你今年动作的时机与力度。 判断一：AI调系统的能力，今天是否已经足够可靠？ 这个问题两年前答案是否定的，但今天已然不是。 大模型在意图理解、工具调用、长链路任务规划上的可靠性，已经跨过了企业级落地的门槛。 再加上人在关键节点把关的设计，可控性变成了工程问题，而非技术问题。 判断二：先发是否有结构性优势？ 答案是有。AI入口层一旦在组织里跑起来，员工的使用习惯会快速从“打开系统”迁移到“说出需求”。 这种习惯一旦形成，会反向推动业务流程被重新设计。动作慢的企业，差距就是被这样一点点拉开的。 判断三：会不会绑定一家供应商、形成新的孤岛？ 需要在选型时主动规避。 兔展智能SkillsUI的策略是不替代下层系统，只做调度层；接口标准开放，Skill可以由企业自己定义和扩展。 决策时可以优先关注这三件事： 是否走标准API； Skill资产是否归企业所有； 能否私有化部署（金融、政务、医疗这类强合规行业要求必须具备的能力）。 判断四：从哪里开始，风险最低、信号最强？ 不要从“全公司AI化”开始，那是教科书级的失败路径。 从一个高频、低风险、跨多系统的场景开始，差旅报销、订单查询、客户工单、销售辅助等等，这些都是好的切入口。 一个场景跑通后，员工自然会扩散到下一个。 回到决策层的桌面上。你真正要回答的问题，其实是： 未来三到五年，你公司的员工和客户，是用什么方式跟你的IT系统打交道的？ 如果答案仍然是“打开系统、找菜单、点按钮”，那你的IT栈在下一个周期里会越来越重，越来越没人愿意用。 但如果你的答案是“说一句话，事情就办了”，那么今年就需要在企业IT架构里给“AI入口层”预留一个生态位置。 这不需要All in One，也不需要立刻全员铺开。先挑一个高频场景，带上SkillsUI跑一个季度，看员工愿不愿意用、效率有没有变化、风险是不是可控。 这是一个低成本、可回退、信号清晰的战略试水。 但必须提醒的一点是，留给企业观望的试错窗口，比想象中短。 AI入口层一旦在头部企业跑通后，这种高效的交互习惯会迅速重塑供应链上下游、人才市场、客户预期。 慢半步的企业，会发现自己不是“还没开始AI化”，而是“AI化的入口已经被对手占住了”。 水面之下的多模态模型长跑 SkillsUI之所以能把“对话”推进到“办事”，背后并不只是产品形态的创新，更来自兔展智能在多模态大模型上的长期积累。 作为从企业场景成长起来的AI公司，兔展智能现已服务超过4100万用户，并已完成F轮融资。 近几年来，其自研的“兔灵”大模型是广东省首个完成备案的视觉空间智能大模型，开源项目Open-Sora Plan曾连续多日登顶GitHub全球趋势榜，单模型下载超过2600万次； 其UniWorld系列模型则持续探索“理解、生成、编辑”统一架构，在图像编辑、结构化生成等任务中取得国际关注，多次比肩世界顶尖模型。 或许也正是因为有这些模型侧能力的持续沉淀，SkillsUI才不只是作为一个聊天入口，而更像连接企业系统、业务流程与真实动作的AI理解层。 划重点！SkillsUI当前已开放免费模拟体验，注册还送1000积分： https://skillsui.rabbitpre.com.cn/?c=lzw

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狂揽F轮融资+拿下4100万用户！深圳玩家出手，把企业旧系统变成AI能力库