7月9日，2026云鼎科技数智生态大会在陕西西安成功举办。会上，汉得与云鼎科技联合创新中心正式揭牌，双方联合研发的穿云箭-穿透式监管平台重磅发布，开启能源国资数智监督全新篇章。强强联合破解能源国企数字化监管痛点揭牌仪式上，汉得信息、云鼎科技的多位领导嘉宾共同登台，完成联合创新中心揭牌。此次合作实现优势深度互补，汉得拥有雄厚的数字化技术研发实力，云鼎科技深耕能源领域，具备丰富的行业场景积淀、产业资源与实战经验。双方秉持技术共研、场景共建、生态共赢的理念，聚焦能源国企数字化监管痛点，量身打造适配国资国企的数智监督解决方案。此次揭牌标志着双方合作实现重磅升级，从短期项目协作，迈入技术、场景、生态全方位融合的长期深度战略合作新阶段，为能源行业数字化创新搭建了全新研发与落地载体。穿云箭新一代一站式智能穿透监管平台大会上同步发布的穿云箭－穿透式监管平台，是双方协同创新的标杆成果。平台覆盖企业资金、资产、业务、风控全链条监管场景，可穿透各级权属企业，达成数据穿透、流程穿透、权责穿透、风险穿透，实现采购、销售、合同、资金全流程交叉校验，完成真监管。借助穿云箭，企业不仅能高效满足穿透式监管的合规要求，更能依托AI能力，构建7×24小时智能预警功能，实现风险前置识别与精准管控，推动监管模式从“事后核查”向“持续监测、动态防控”转型，有效破解传统监管盲区多、滞后性强等难题，从源头防范国有资产流失，推动国企监督向数字化、常态化、智能化穿透升级。  未来，双方将持续深耕能源数字化赛道，迭代优化数智监管产品与解决方案，完善产业生态布局，以数字技术赋能国企治理提质增效，助力能源产业高质量数智化转型。携手汉得，共铸硬核竞争力！

汉得DataClaw发布之后，市场反馈非常强烈，也提出了很多实际问题：DataClaw和最近很火的各类SaaS龙虾是什么关系？如果需要私有部署，企业为什么不直接使用开源龙虾？能不能连接企业现有系统？数据是否安全？数字员工是不是需要反复训练？为什么要选择汉得？我们将客户咨询最频繁的问题归为五类，集中回答。第一类问题产品定位问题解决问题：DataClaw适合什么场景？和SaaS龙虾、开源龙虾、AI中台，以及ChatBI、知识库是什么关系？Q1：DataClaw和最近很火的各类SaaS龙虾有什么区别？A1：这两类产品服务的场景不同，企业这两类都需要，两种工具是互补。SaaS类龙虾在个人办公自动化上的支持会更出色，例如整理文件、处理邮件、生成会议纪要、跨应用操作等，通常更灵活，也更容易做出丰富的个人体验。DataClaw为B端而造，打造私有可控、连接核心系统、承接长流程任务的企业AI员工平台。主要覆盖数据私密性要求比较高的场景，需要在企业环境内私有部署，特别是涉及财务、经营、供应链等敏感数据，或者需要调用ERP、CRM、MES等核心系统、跨多个环节持续执行的长流程任务。对企业而言，两类产品往往会长期共存：如果企业并没有私有化部署、核心数据管控和长流程业务的需求，那也不一定需要DataClaw；一句话概括：SaaS类龙虾和DataClaw是融合互补的关系，不是二选一。Q2：如果主要覆盖私有部署场景，企业直接使用开源龙虾，不也可以吗？A2：可以，但把龙虾跑起来，需要很多工程化的工作才能在企业里用起来。开源龙虾进入企业，通常还要解决四个问题：✅ 安全问题：能访问哪些文件和数据，出了问题能不能追溯。✅ 复用问题：一个人教会的能力，能不能变成全公司的能力。✅ 连接问题：能不能稳定连接ERP、CRM、数据平台和知识库。✅ 管理问题：数字员工由谁创建、分配、审批、调度和管理。DataClaw做的，就是把这些能力提前工程化：用独立沙箱和权限体系，把龙虾关进安全的“笼子”；用公共员工和技能中心，让优秀经验在企业内部复用；统一连接企业数据、知识和业务系统，员工只使用自己有权限的内容；统一管理数字员工的分配、协同和任务运行，让它们真正进入岗位、组成队伍。选择汉得DataClaw的很多客户中，之前已经在手搓自己的龙虾平台了，对比汉得的产品之后发现，自建模式下时间周期和成本都很高，进而直接选择购买汉得成熟的商业产品。一句话概括：开源龙虾解决“把Agent跑起来”，DataClaw解决“让AI员工安全进入企业、形成组织能力并持续干活”。Q3：DataClaw和AI中台工具有什么区别？A3：AI中台，主要提供模型、知识库、工作流和工具编排能力，帮助企业开发AI应用和Agent。通常由业务提需求，IT完成配置、开发和发布，再交由业务人员使用。DataClaw则更进一步，直接面向一线业务人员。业务人员可以通过自然语言对话，教会AI员工业务规则、工作方法和执行要求，让AI员工在实际工作中不断学习和成长。一句话概括：过去的AI中台帮助企业做AI应用；DataClaw帮助企业训练和使用AI员工。Q4：DataClaw和ChatBI、知识库是什么关系？A4：DataClaw是内嵌了ChatBI和知识库能力的更高级形态的智能体。ChatBI负责可靠地获取、查询和分析企业结构化数据；知识库提供制度、文档、案例和业务知识；DataClaw负责理解任务，调用数据、知识和业务系统，推动流程并交付结果。DataClaw里处理结构化数据的基础能力来自于ChatBI，处理非结构化数据的基础能力来自于知识库，DataClaw自身带来了更拟人的能力，让上述两个基础能力能够更简单地帮到用户。一句话概括：ChatBI和知识库为DataClaw提供“可靠的数据与知识”，DataClaw则把数据、知识和业务系统组织起来，完成一项完整的业务工作。Q5：如果前面上了汉得ChatBI，还需要再购买DataClaw吗？A5：DataClaw是独立的一个新产品，原则是需要独立购买的。已经购买并实施了汉得ChatBI的客户是最具备实施DataClaw基础的，我们已经制定了有针对性的换代方式，具体可以联系客户经理进一步沟通。第二类问题安全问题解决问题：内外网隔离、数据泄露、权限、企业级数据安全管控、审计、模型安全管控Q6：企业数据会不会泄露？A6：DataClaw支持私有化部署，数据可以保留在企业环境内。同时通过容器隔离、沙箱控制、权限继承、敏感信息拦截和操作审计，降低数据泄露和越权风险。Q7：内外网互通时如何保证安全？A7：安全不只是把系统部署在本地。DataClaw建立了五层安全体系：✅ 部署安全：私有化本地运行、信创全适配，数据不出企业边界；✅ 使用安全：独立容器隔离、沙箱限制高危命令；API密钥加密、DLP敏感信息拦截、Prompt 防注入；技能上架安全扫描、独立沙箱隔离防投毒；外网访问白名单网关，所有工具调用全程审计留痕；✅ 数据与权限安全：双轨RBAC权限，同步H-ZERO/异构系统；灵知底座管控结构化/非结构化数据，行级权限隔离；✅ 模型安全：统一模型代理不绑定厂商、支持私有化本地模型；配额管控、调用日志全留存；✅ AI行为安全：注入防护、敏感输出拦截、删除 / 改配置等高风险操作强制人工确认。数字员工只能访问用户本人有权访问的数据。删除文件、修改配置、向外发送信息等高风险操作，需要人工确认；关键操作可以全程审计和追溯。第三类问题选型落地问题解决问题：自家企业能不能用？部署方式、收费模式、实施周期、行业案例Q8：能否适配我司现有系统？A8：可以连接ERP/MES/CRM/SRM/OA/数据中台/知识库；私有化部署无需改造现有IT架构，内置多行业模板，从小场景快速试点。Q9：部署&收费模式灵活吗？A9：私有化/SaaS双模式；按数字员工数量订阅、按Token计费均可；支持1-2个数字员工低成本试用。Q10：实施周期多久？有成熟落地客户吗？A10：部署即用，操作易上手，业务部门用户可简单培训后自行训练；来自高科技、制造、化工、贸易等行业的若干龙头企业已实施落地。Q11：是否必须先搭建数据中台/知识库才能上线？A11：非必需；数据底座加速落地速度，无底座也可先行上线业务流程自动化场景。Q12：对底层大模型有无硬性要求？A12：推荐Deepseek-v4-flash、Qwen3.5+等高参数高性能模型。第四类问题运营问题解决问题：会不会反复调教？使用门槛、如何持续优化？Q13：需要持续调教，人力成本很高吗？A13：不需要每次从头开始。DataClaw可以记住企业的术语、业务规则、口径、流程和员工使用习惯。教过的规则可以持续复用，业务发生变化后也可以继续调整。同时，不仅仅支持不同人训练的经验共享，而且有“公共员工”功能，一人训练，千百人使用。Q14：普通业务人员使用门槛高吗？A14：不高，底层数据集、数据配置全部对用户屏蔽，员工仅需自然语言描述业务需求即可使用。Q15：如何让DataClaw持续变聪明？A15：主要依靠三类能力：使用内置技能；安装经过审核的外部技能；在实际工作中沉淀企业自己的技能。同时，DataClaw会不断积累企业术语、业务习惯和反馈结果，越用越懂企业。第五类问题为什么是汉得？解决问题：汉得相比其他厂商优势Q16：汉得相比普通工具厂商和互联网厂商，优势是什么？A16：企业AI数字员工最终可以分为三类：业务操作型：执行重复任务、跑流程、释放人力；业务洞察型：融合数据和知识，发现问题、分析原因；决策参谋型：结合行业经验和企业经营方法，辅助管理决策。操作型数字员工，主要看工具和工程能力。洞察型、参谋型数字员工，还需要对行业、业务、数据和企业管理有长期理解。汉得的优势，是把三十多年企业服务经验和行业Know-how，持续沉淀进数字员工。企业选择AI数字员工，最关心的其实就是三件事：安不安全、能不能用、值不值得DataClaw用企业级安全能力回答“安不安全”；用数据、知识和系统连接能力回答“能不能用”；用数字员工组织、协同、记忆、技能和行业经验回答“值不值得”。这就是汉得DataClaw灵舟——企业AI数字员工中心。想了解更多？欢迎私信或留言我们一对一解答您的场景问题携手汉得，共铸硬核竞争力！

历经数十年数字化建设沉淀，坐拥数百套业务应用系统的大型制造企业，其分散的老旧系统、厚重的技术债务、跨技术栈的全链路改造、纯人工模式的效率瓶颈……数字化进入深水区，存量技术栈业务系统的代际迁移，正成为大型企业绕不开的刚性命题。当传统迁移模式陷入“周期长、成本高、人才依赖重”的三重困境，一条以 AI 为核心引擎的新路径，正在项目一线被验证。近期，汉得大客户数字化事业部群携手日本制造型企业，启动原技术平台向汉得 H-ZERO 平台的整体迁移工程。项目以 AI 自动化转换为核心手段，覆盖36套内部业务系统，通过技术栈统一、基础设施整合与交付模式创新，探索出一条可复制、可规模化的存量系统升级之路。36套系统迁移命题与传统路径困境日本制造型企业原技术平台（智能制造通用平台）作为其在华信息系统的重要技术底座，承载着体系内数十套内部业务应用，覆盖不动产租赁、物流管理、生产计划、人事财务连携等多元场景。随着技术生态演进与运维成本压力，将分散构建于原技术平台框架上的系统统一迁移至 H-ZERO 企业级 PaaS 平台，成为企业数字化架构升级的关键一步。传统迁移模式下，项目面临三重挑战：💢体量庞大共计36套系统待迁移，业务逻辑复杂、技术债务积累深，原始评估人天、交付周期与成本压力显著；💢技术栈差异从原技术平台 jsp/servlet 向 Spring Cloud 的云原生技术栈转换，涉及数据库适配、权限体系重构、前端页面重写等全链路改造；💢效率瓶颈纯人工迁移模式下，代码改写、测试验证、联调排错等环节高度依赖人力，试错成本高，难以在短周期内完成规模化交付。在此背景下，项目团队选择以 AI 为核心驱动力，依托汉得 H-ZERO 平台的标准化技术底座，探索“AI 自动化转换 + 人工精准补位”的新型交付范式。AI 迁移方法论：从大到小逐步收敛的工程化路径本次迁移并非简单的代码翻译，而是形成了一套完整的 AI 辅助迁移工程方法论，实现从系统识别、架构适配、代码迁移到测试验证的全流程能力覆盖。四步式 AI 处理流程项目采用“从大到小，逐步收敛”的处理策略，确保迁移质量与效率的平衡： 整体清理与基础验证先完成项目级结构识别与基础功能单元测试，搭建可运行的技术骨架； 分角色功能迁移按业务模块逐一完成功能代码迁移与单元测试，确保每个业务单元可独立验证； 人工功能测试补全由业务与测试顾问介入端到端验证，针对 AI 转换盲区进行功能补全； 异常场景优化迭代针对异常分支与边界场景，由人工提供解决方案并反向沉淀为 AI 经验。模型能力的实证差异在实践过程中，团队验证了一个关键结论：大模型能力层级对迁移效率与质量具有决定性影响。初期使用 Flash 级模型进行单功能转换，单模块耗时约6小时且效果不理想，得分68.82；切换至 Pro 级模型后，同等复杂度功能实现一次生成且质量显著提升，得分70.92。分数差距看似不大，但在一次生成通过率、问题收敛效率、代码规范度等工程化指标上差异显著。这一发现为后续规模化迁移的算力配置提供实证依据。提效实证数据背后的生产力跃迁方法论是否成立，最终由项目数据说话。以先期完成的租赁系统迁移为例，AI 驱动模式的提效效应已得到充分验证。租赁系统迁移对比：💢传统开发模式（2020-2025年）：分两期建设，累计投入约360人天完成开发与优化；✅ AI 迁移模式（2025.12-2026.01）：仅投入160人天即完成全部代码迁移与功能验证，整体效率提升超55%。基于单系统验证成果，项目组对36套系统的整体迁移进行了提效测算：除开发成本外，基础设施层面的整合也带来持续收益。仅 Step1 阶段即可完成 Asteria 服务器、Oracle 数据库、Docker 节点、堡垒机等6类资源的整合下线，年节约基础设施成本超14.4万元。随着后续阶段推进，服务器资源整合效应将进一步释放。能力沉淀：从项目交付到可复用的迁移生产力本次项目的价值远不止于36套系统的迁移完成，更在于沉淀了一套可规模化复制的 AI 系统迁移能力。可复用的迁移 Skill 体系项目过程中已沉淀出面向同类系统转换的完整 Skill 能力，覆盖系统结构识别、配置文件生成、代码批量迁移、功能自动补全、测试用例生成等关键环节。这意味着未来面对类似技术栈迁移需求时，无需从零开始，可直接基于已有能力快速启动。AI与人工的最佳协作边界实践清晰地定义了人机协作的分工边界：AI 擅长：框架搭建、结构化代码迁移、配置文件生成、单元测试编写等规则明确、工作量大的重复性工作；人工价值：业务逻辑验证、异常场景处理、架构方案纠偏、平台融合收口等需要经验与判断的创造性工作。这种“AI 做主体、人工做收口”的模式，既释放了 AI 的规模化生产力，又保障了企业级系统的交付质量与业务准确性。H-ZERO生态的长期价值迁移完成后，所有系统将统一运行于汉得 H-ZERO 企业级 PaaS 平台之上，带来三重长期收益：✅ 运维统一：统一的服务治理、权限体系与监控平台，降低整体运维成本与技术门槛；✅ 低代码赋能：依托 H-ZERO 的低代码能力，业务人员可直接参与轻量需求开发，响应速度大幅提升；✅ 资产可复用：通用组件与业务服务可跨系统共享，避免重复建设，支撑后续业务快速创新。当行业还在讨论 AI 能不能写代码的时候，汉得大客户数字化事业部群与日本大型制造业客户的这场实践已经把 AI 推向了企业级系统规模化迁移的主战场。这不是一次单点的技术实验，而是一场关于交付模式的范式迁移——从“人月神话”的线性投入，走向“AI 能力沉淀 + 规模化复用”的非线性增长。当迁移能力被产品化、Skill 化，存量系统升级的成本曲线将被彻底改写。对于拥有大量历史系统的企业而言，这意味着技术栈升级不再是动辄数年、耗资千万的沉重负担，而可以成为一条可控、可预期、可持续的演进路径。汉得H-ZERO 平台与 AI 迁移能力的结合，正在为企业数字化深水区的存量改造提供一个全新的答案。后续项目团队将持续推进各阶段迁移落地，并同步完善 AI 迁移方法论与工具链。我们相信，随着模型能力的持续进化与工程经验的不断沉淀，AI 驱动的系统重构将成为企业数字化基建升级的标配能力。本文基于日本制造型企业原技术平台迁移项目阶段性成果整理，更多技术细节与实践经验将持续分享，欢迎企业 IT 架构、数字化转型领域同行交流探讨。想了解AI具体如何生成代码？请持续关注我们下期为您拆解Prompt工程与代码审查细节 您的企业是否也在面临老旧系统维护难的问题？欢迎在评论区留言我们一起探讨破局之道携手汉得，共铸硬核竞争力！