三万随便用 + AI Copilot,报表工具从商业到技术的双重颠覆

引子：两个场景，一场关于成本的噩梦与渴望

场景一：好消息变坏消息的报表成本失控案例

好消息是：今年新签了 8 个项目，要部署 20 个节点

坏消息是：每个节点都需要买报表工具，一套大几万，20 个节点接近百万，好像辛苦赚来的项目利润，很大一部分竟然是在为报表工具商打工，而且用了工具，人工成本投入仍然还是没完没了

场景二：AI 解放了开发人员，却没有解放报表团队

隔壁的开发团队早已用上 AI 编程助手，原本需要两天写完的代码，现在半天就能生成并调试通过，最能加班的程序员们居然准时下班了，

而报表团队的工位上，大家还在不停地忙碌着，用原始的方式不断的改旧报表，做新报表，AI 带来的生产力红利，似乎与报表团队彻底绝缘，技术人员的“人力成本黑洞”，在 AI 时代显得愈发刺眼

这不是故事，而是许多 ToB 软件公司正面临的真实困境，传统的报表工具，不仅商业模式像一套精心设计的“过路费系统”，授权费用会随着业务增长而增长，项目每成功一次，就需要支付一次“过路费”，采购成本深不见底

而且也没有跟上 AI 时代的脚步，把自己困在了低效的旧时代，不断的浪费着公司的人力成本

当“降本增效”成为生存必须，如此沉重的采购成本和人力成本，已成为压在企业身上的沉重枷锁

但，一场静默而彻底的颠覆已经到来，润乾报表以“三万元随便用 + AI Copilot 智能报表”的极致模式，不仅宣告了旧商业规则的终结，更重塑了报表工具的开发范式，为 ToB 软件业务开辟了一条降本过冬的务实之路

颠覆一：

采购成本，从“失控”到“可控”：

三万买断终结成本黑洞

传统报表工具的收费模式，是成本失控的根源

它通常采用“按装机量授权”的模式，即按套收费，每台服务器都需要购买一套授权，并常常将报表、BI、大屏可视化等核心功能拆分为独立模块，实行“按套，按模块的叠加收费模式”，这意味着：

• 你的成功，成了它的提款机：项目越成功，部署节点越多，你需要支付的授权费用就越高，形成“营收越多，成本越高”的怪圈，

• 你的需求，成了它的收入线：本以为买个工具就一劳永逸了，结果这个需要单独收费，那个也需要单独购买，每增加一个功能模块，就要面临一次重新采购

而润乾的商务策略，彻底颠覆了这些传统模式

一万一套，按套买也便宜

一万一套这个价格堪称市场最低价

当然，单纯追求低价并不具有实际意义，如果只考虑成本，开源报表工具甚至“免费”，然而，大多数开源报表功能相对简单，难以应对复杂的业务报表需求，反而会在开发上耗费更多资源，导致总拥有成本不降反升

润乾报表不仅价格亲民，功能上也绝不妥协，一万元的版本已经具备了相当于同类产品售价数万元甚至十几万元的高端企业版功能，真正实现了“低成本、高价值”

以往，软件企业往往可以将报表工具的成本转嫁给客户，价格压力并不明显，但在当前的经济环境下，客户方预算普遍收紧，难以承担高昂的软件采购费用，同时，市场竞争愈发激烈，软件企业往往需要在投标时承诺包含周边工具与服务的整体成本，在这种情况下，能否有效控制报表工具成本，直接关系到项目的整体利润空间

润乾报表以 1 万元的定价，提供了 10 万级别的解决方案，即使是按套买，也不会出现成本失控的场面

比如本文最开始提到的 20 节点，润乾报表只需要 20 万就可以，比动不动几十万，百万级别的成本要省很多很多

三万买断，全公司项目随便用

然而实际上，20 个节点用润乾也根本不需要那么多成本，只需要 3 万元就行

对于多项目，多节点的场景，润乾创新性地推出了“开发工具模式”——仅需三万元，即可实现全公司范围内不限项目、不限节点、不限用户的全面使用

这相当于仅用一名工程师约一个月的薪资成本，便组建起一支“随叫随到的专属报表研发团队”，自此，企业可彻底摆脱伴随业务扩张而不断攀升的授权失控成本了，真正实现一次固定支出、长期安心使用了

送开源 BI，一次购买 全功能使用

还有 BI 等其他需求?

直接送了，不需要再花钱单独购买！

BI 虽然是免费送的，功能却一点都不含糊，拖拽 / 钻取 / 旋转 / 图形，以及门户 / 大屏，该有的全有，而且全中文开源界面，对开发团队特别友好，很容易集成进自己项目中，风格上相对朴素简明，需要更多炫酷效果时也可以自己进行个性化改造

一次投入，报表与 BI 需求同步满足，价值远超价格本身

润乾通过“万元单套底价 + 三万企业买断 + 核心功能全送”的组合策略，将报表工具从一项随业务扩张而飙升的“不可控成本”，重塑为一项清晰、固定、可规划且性价比极高的固定投入”，从根本上解决了企业在采购环节的成本失控难题

为什么润乾敢于这样颠覆呢？

因为润乾采用了互联网营销模式，就是把报表工具像 3C 电器一样，价格透明后挂到网上销售了，省去了很多中间环节带来的销售成本，用户花的每一分钱都会换成产品的功能

当然，这也会有些“缺点”

比如无法提供现场演示和 POC 以及定制培训了，用户只能远程获取支持服务；合同模板也是制式的，无法支持专门定制的条款，特别地，不再有企业软件销售过程中的价格保护机制了

不过无论如何，省钱是硬道理，更贴身的个性化服务固然是好事，但都是有成本的

颠覆二：

人力成本，从“消耗”到“释放”：

AI 加持驱动效率革命

润乾对报表工具的颠覆，远不止于工具采购成本这一“显性层面”，更深刻地作用于那些隐蔽却更巨大的“隐形战场”——人力成本体系

一个不当的工具，会将项目团队拖入持续的消耗战，宝贵的人力资源被低效的工具无休止地消耗，项目交付不及时又会影响回款，让现金流陷入被动，而且客户体验到的不是价值而是折磨，满意度骤降，长期合作意愿也随之土崩瓦解

而润乾，通过技术革新与模式重构，从根本上避免了上述所有问题

高效复杂报表 成倍提升效率

报表开发中，复杂报表的开发是最耗费人工成本的地方之一

几乎所有报表都号称自己可以做“中国式复杂报表”，但这里有一个陷阱，那就是演示陷阱，许多人在厂商演示的 DEMO 中看到能够实现 “中国式复杂报表”，便认为技术层面已无问题，然而，演示仅仅代表“能够实现”，而实际项目中更需要的是“高效实现”与“稳定交付”

一张复杂报表，选用合适的工具可能只需几小时即可完成；若工具选择不当，则可能耗费数天甚至更久，长期累积下来，错误工具所导致的时间浪费与人力消耗，将成为一个惊人的数字，成为团队的不可承受之重

润乾的解决方案：

核心引擎过硬：润乾是“中国式复杂报表”概念的提出者和攻克者，是公认的复杂报表专家，其非线性报表模型，专为处理各种奇葩、复杂的报表结构而生，开发效率倍增，到目前为止仍然是业界的技术标准

比如常见的多源分片，不规则分组，跨行组运算，润乾可以轻松制作

注意：是轻松制作，不是能做

一张报表省一半以上的时间，全年 n 个项目累积起来能节省多少人员消耗呢？

在功能强大、开发高效的基础上，润乾报表在细节处理上同样展现出明显优势，这得益于其历经成千上万个真实项目的锤炼，沉淀了广泛的用户场景与特殊需求经验，并将这些迭代到产品功能体系之中，从而在细节处体现专业与成熟

比如报表插入到 word 报告中

有这些细节功能的支撑，才可以确保用户的各种特殊需求快速实现，人力成本才可以在这些高频又繁琐的细枝末节中释放出来

AI Copilot 全新高效新范式

润乾不仅有硬核的引擎可以保障复杂报表的制作效率，在 AI 时代，润乾更是先人一步，可以通过 AI，用自然语言做复杂报表了

AI 全面重塑软件开发的今天，报表却一直没有自己的 AI 助手，这是因为报表是一个多维复合任务——数据提取、业务逻辑、可视化交织，一份报表常含多级分组、交叉汇总、跨行计算，无法用线性代码描述，且业界缺乏公开训练数据，导致一直缺少真正的智能助手

直到润乾报表 Copilot 登场，这一局面才被彻底扭转，它重新定义了报表开发的新范式

传统报表是“人适应工具”——开发者需学习记忆各种函数、需要熟悉各种操作路径，而润乾 Copilot 则实现了“工具理解人”：你只需告诉它“要什么”，它就能直接给出“想要的”结果

它并非简单接入大模型，而是自主研发了报表领域的轻量规则引擎，听得懂“左表头”“组内排名”，明白“同环比”的业务含义

开发者不再需要找菜单，只需说“生成报表，左表头地区、城市”；不再需要记语法，只需告诉它“C3 组内降序排名”；不需要再逐格检查，只需指令“选中金额小于 1000 的所有单元格标红”

从“如何操作”到“要什么结果”，人机逻辑彻底翻转，这才是 AI 时代工具进化的本质方向

Copilot 示例：

指令：

生成报表 左表头 货主地区，货主城市 上表头 雇员 ID 交叉格 订单金额求和

白色 背景 浅蓝色 居中 加粗小于 1000 红色 加粗 大于 10000 暗绿 下划线 否则 黑色

输入指令，就可以得到如下表样效果：

润乾的 AI Copilot，不是简单的功能叠加，而是对报表开发人机交互模式的根本性变革，它将报表工具从一个需要“一步步操作的工具，转变为一个能“主动理解”意图的伙伴，这使得报表团队能够以全新的、更高效的方式工作，其对于人力成本的释放，从“量”的节省跃升为“质”的飞跃

更详细的 Copilot 功能请参考：

引入 Copilot，AI 时代的报表开发新范式

另外，网上一直有些言论说润乾上手难的问题， 以前确实是有这种现象，润乾报表的定位更多是面向熟手的高效工具，这对新手可能不够友好，初次学习会稍微吃力一些

但有了 Copilot ，这一情况也彻底不存在了，润乾报表跳过了各种对话框引导操作的阶段直接进入了 AI 自然语言生成报表的时代了

数据准备工具 初级替换高级

复杂报表，除了格式复杂外，还有另外一个环节很消耗人力资源，而且还是高级人力资源：那就是报表的数据准备难题

大数据时代，很多报表的数据来源和计算都复杂，常常涉及非 SQL 数据源，跨库计算、过程式计算等难题，不得不频繁安排月薪数万的高级工程师写冗长的 SQL，存储过程，甚至是 JAVA 代码去准备数据，简直是人力资源的严重浪费

润乾的解决方案：

重磅武器：润乾集成了集算器 SPL 引擎，实现了工具化的报表数据准备层，这是润乾的“降维打击”，它将复杂的数据准备工作工具化、简单化了

看个例子： 需要对 HTTP 接口的 JSON 数据和 Oracle 数据进行混合计算

用 SPL：5 行代码搞定，代码简单，初级工程师就可以胜任

	A	B
1	=httpfile(“http://125.125.315.88:6868/demo/order.json”:“utf-8”).read()	读取 Restful数据
2	=json(A1)	解析数据
3	=connect(“oracle”)	连接 oracle 数据源
4	=A3.query(“select 订单 ID, 回款 ID, 客户 ID, 金额 from 回款表”)	从 oracle 取数
5	=join(A2:order, 订单 ID;A4:hk, 订单 ID)	关联计算

用 SQL 则需要先 ETL，用 JAVA 则需要写很长，还都需要高级工程师才能完成

有了润乾数据准备层这个工具，就意味着，中级甚至初级工程师就能完成以往需要专家才能搞定的数据准备工作，从而将昂贵的高级人力资源释放出来，去攻关更核心的业务难题

用户自助报表 释放技术人员

复杂报表会大量消耗开发资源，但其实简单的数据分析需求，同样会导致人力资源陷入没完没了投入的窘境

这是因为数据分析有一个属性就是自由且灵活，客户的需求会一直涌现——旧报表需要调整，新表需要制作……技术团队因此被长期“锁”在项目上，沦为被动响应需求的“救火队”，公司宝贵的人员成本被严重透支

但实际上，这类需求并不是必须由技术人员亲手完成，BI 工具的兴起，正反映了企业在固定报表之外，对临时、灵活、高频的自主分析存在巨大渴求，这类分析通常技术门槛不高，但发生频繁，如果能让业务人员自己操作，不仅响应更即时、使用更自由，其满意度也会大幅提升，而一直被占用的技术资源也能得以释放

为此，润乾提供的解决方案清晰而直接：

用“附送”的 BI，赋能用户自助分析，实现真正双赢

过去，很多中小企业因难以承担动辄数十万的独立 BI 采购成本，只能反复耗费自己或软件供应商的技术人力，现在，润乾将功能完备的 BI 模块作为报表产品的一部分直接附送，彻底消除了这一成本障碍，业务人员获得自主探索数据的能力，技术团队则从繁琐的重复需求中解放出来——客户体验提升，供应商效率提高，达成共赢

而且润乾 BI，还是 ChatBI

用户不仅可以手动拖拽分析，还可以用自然语言做报表，这就进一步降低了用户的使用难度，增加了用户的使用意愿和信心，让软件厂商可以更从容应对了

润乾 ChatBI 与 Copilot 虽同为 AI 工具，却并非基于大模型设计，因此天生免疫 LLM 的“幻觉”困扰，更无需承担高昂的 GPU 与 Token 调用成本

当竞争对手还在为大模型的“一本正经胡说八道”和持续烧钱的算力账单焦头烂额时，你的产品早已用极低的成本，让客户“说话就能做报表”了，这种体验上的代差，将直接转化为实实在在的商业价值：客户粘性变的更强，成单率与续签率显著提升，工具从此不再是成本消耗中心，而是成为能够打动用户，创造增量收入的“增收引擎”

更多润乾报表如何打动用户的细节请参考：

街上 BI 满天飞，能帮你打动客户赚钱的大概只有它

总结：

颠覆，不止于降本，

更是 AI 加持下的生产力代际跃迁

当“降本增效”从可选题变为必选题，润乾报表以“三万买断”为起点，发起的不仅是一场定价颠覆，更是一套完整的成本与效率解决方案，它精准地解剖了传统报表体系的两大“出血点”——失控的采购成本与隐形的人力消耗，并提供了系统性的“止血”与“造血”方案

在采购成本上，实现“可控性”， 通过“万元单套底价 + 三万企业买断 + 核心 BI 全送”的组合策略，润乾将报表工具从一项随业务成功而“无限续费”的失控成本，重塑为一项清晰、固定、且具极致性价比的确定性投入，这不仅是价格的降低，更是商业逻辑的颠覆：让软件企业敢于承接更多项目，而无需为工具成本的线性增长焦虑

更深层的颠覆，在于对生产力模式的重构， 润乾通过四记重拳，将报表团队从被动的“成本消耗中心”转变为高效的“价值创造中心”：

1. 非线性报表模型：专治“中国式复杂报表”，将数天的开发周期缩短至小时级，从根源上提升交付效率；

2. AI Copilot 智能助手：将报表开发从“人适应工具”带入“工具理解人”的新范式，用自然语言替代复杂操作，让新手 instantly 上手、熟手效率倍增，实现人机协同的质变；

3. SPL 数据准备引擎：将复杂的数据准备过程工具化、简单化，让中级工程师能胜任高级专家的工作，释放昂贵的人力资源；

4. 免费开源 BI+ChatBI：赋能业务用户通过拖拽甚至自然语言自助分析，将技术人员从无尽的简单需求中解放出来，实现真正的双赢，

这四者环环相扣，不仅帮助企业完成了“降本”的硬性约束，更通过 AI Copilot 带来的智能化跃迁，实现了“增效”的软实力跨越

选择润乾，意味着选择告别在“采购黑洞”与“人力泥潭”中的被动挣扎，拥抱一个由 AI Copilot 驱动的、更智能、更高效、更具竞争力的未来，在这个充满不确定性的寒冬里，这或许是最务实、最明智，也是最值得的一笔投资

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