2026年6月3日，SAP 旗舰级全球巡回盛会——2026思爱普中国峰会于北京顺利召开，在这场覆盖战略洞察、业务场景与深度实践的 AI 盛会上，汉得作为 SAP 金牌合作伙伴应邀出席，并在“自主型财务与支出管理”分论坛带来企业出海财务数智化实践案例分享，与现场的客户伙伴及业界专家，共同探讨 AI 时代企业数智化转型的核心路径与增长机遇。汉得 x SAP共筑企业持久竞争力SAP 作为全球领先的企业管理软件解决方案提供商，始终以先进技术服务于企业业务转型升级。在本次峰会上，SAP 发布前瞻性“All in on AI”战略，系统解读 AI、数据与企业应用融合演进的新方向。汉得作为中国本土规模领先、经验相当丰富的企业数字化综合服务商，在近30年的深耕中积累了大量的客户、解决方案和技术实践。自1997年双方建立合作以来，汉得见证了 SAP 从 R/3 到 S/4HANA，再到 AI 智能体的全周期技术演进，更深度参与数千家中国企业的数字化转型进程，成为 SAP 先进管理理念与中国企业实际需求之间的重要桥梁。在 AI 数智化浪潮席卷全球的今天，企业如何通过 AI 智能体的应用来提高自身的业务能力已成为未来竞争力的关键。SAP 智慧企业套件+汉得的行业洞察与实践经验的结合，将助力企业在 AI 数智化转型中探寻更全面、更灵活的实践路径，从而把握住新一轮增长机遇，构筑持久竞争力。实战领航助力企业出海全球财务数智化在2026思爱普中国峰会的“自主型财务与支出管理”分论坛，汉得全球财经事业部高级经理刘婉婷受邀发表专题演讲，她以某头部现代物流与园区租赁企业为例，详细拆解汉得依托 SAP 公有云产品，助力出海企业实现全球财务数智化的落地路径与实践成果，引发现场热烈讨论。随着该企业海外业务版图持续扩张，其传统财务模式面临三大核心痛点：💢 外部记账方式，无法满足日益增长的管理与审计需求；💢 财务数据的时效性、准确性和经济度，难以支撑全球管控要求；💢 第三方被动记账模式，导致企业缺乏自主可控性。为此，该企业明确了数字化建设时的核心目标，是要建立总部自主可控、支持全球业务的统一财务核算和核心报表数据管理系统。满足全球共享性，适应不同政治、经济、税收环境下的会计准则和政策、语言、货币和纳税差异。SAP ERP 公有云能够提供全面的多语言、多币种、多时区支持，为企业的全球化运营提供最佳实践方案，显著降低出海企业的合规与运营复杂度。✅ 多语言支持：支持40+语言，满足跨国团队协作与本地化运营需求。✅ 多币种处理：自动处理160+币种转换及合规报表，大幅简化财务流程。✅ 多时区协同：实时数据同步与跨时区协作，保障全球业务无缝衔接。汉得基于丰富的行业实践，以 SAP 的公有云产品为抓手，采用分阶段实施策略，帮助企业达成既定目标，确保项目平稳落地。 业务蓝图设计与流程重构在业务蓝图设计阶段，结合 SAP ERP 公有云标准功能与行业实践，梳理核心业务流程，识别差异化需求，通过跨部门协作完成端到端流程重构。 数据迁移与系统测试方案在数据迁移阶段，优先清理历史数据并制定标准化映射规则，采用分批次迁移降低风险，同时建立回滚机制保障安全。多区域并行上线与切换计划多区域并行上线采用分阶段策略，优先选择业务成熟度高的区域作为试点，验证系统稳定性后快速复制。项目取得显著成效：✅ 系统流程固化通过 SAP ERP 公有云实施，实现核心业务流程标准化与系统固化，统一全球子公司财务、采购、销售等关键模块的管控规则。✅ 集团合并报表数据质量提升系统内置多国税务法规模板，合规报表生成效率提高60%，确保出海业务符合当地监管要求，重大合规事故归零。✅ 合规风险管控能力增强集团合并报表数据准确性提升至98%，关键字段完整率达100%。系统自动校验规则减少人工核对时间，支持多币种、多会计准则并行处理。✅ 财务结算周期缩短企业实现财务流程自动化与标准化，将结算周期缩短30%。系统整合分散数据源，消除手工对账环节。汉得自1997年便与 SAP 结下了不解之缘，合作也已走过了近三十载，共同见证并有幸参与了中国企业数字化转型的全历程。未来，汉得将继续深化与 SAP 的协同合作，与中国企业同行，在企业 AI 数智化转型这条充满机遇和挑战的道路上共探共创，携手助力更多企业实现管理革新、流程优化与价值增长，构筑 AI 时代的硬核竞争力。携手汉得，共铸硬核竞争力！ 部分图片来源：2026思爱普中国峰会

最近，AI Coding（AI编程）工具彻底火了。很多人都有过类似的体验：只要动动嘴，AI 就能直接吐出底层源码，甚至在线编译、部署、一条龙跑通。看到这种极度自由、高效的产出，很多同行开始焦虑：“这感觉比低代码平台还要快、还要灵活，低代码是不是要被彻底替代了？”要搞清楚这个问题，我们先厘清目前市面上三种主流开发工具的本质区别： AI Coding 工具像一个“超级外包程序员”。你提需求，它不受束缚地手写海量源代码。自由度极高，适合从 0 到 1 快速把新想法搞成型。 一般低/无代码平台像一套“乐高积木”。把表单、图表封装好，业务人员通过拖拽极速搭建轻量级数据收集或审批流。AI+企业级低代码平台例如基于H-ZERO PaaS的飞搭，则是一个“带企业底座的智能积木工厂”，它围绕“客户”、“订单”等真实业务对象运转，原生自带精细权限、跨系统集成和复杂工作流。引入 AI 后，AI 生成的是严格符合平台规范的结构化资产。AI Coding 确实能让一个小白通过几轮对话，搞定一个供 3、5 人小团队使用的基础 CRM。但如果把它扔进真实、复杂的企业级 IT 环境里，卸下滤镜，以下四大硬伤就会暴露无遗。一从简单应用到企业级复杂系统AI会“力不从心”AI Coding 擅长“平地起高楼”，但面对错综的企业级业务，它往往力不从心。◈ 细致入微的权限挑战你让AI写个CRM，它1分钟就能写完。但在真实企业里，规则极其细碎：一线销售只能看自己的客户；区域总监要看整个大区的商机；法务审批合同时能看特定的商务报价，但绝对不能修改。这种精确到角色、按钮甚至“行列级数据”的权限管控，纯AI很难凭空凭几句提示词组织完美。◈ 打破“孤岛”的集成挑战企业应用从来不是孤立的。销售赢单生成合同，系统必须自动拉取并关联现有ERP系统中的主数据，或者财务系统的开票信息。让纯AI工具去深度集成这些老系统，大概率会建起一个个无法接入企业IT环境的“系统孤岛”。✅ 汉得飞搭的“底座”优势飞搭依托成熟的企业级 PaaS 底座（H-ZERO 平台），将多租户架构、统一权限控制、安全审计、接口集成等底层“硬核”能力直接固化。AI只需按需调用现成底座，专啃企业级复杂场景的硬骨头。二逻辑黑盒 vs 清晰资产功能越来越多，代码持续膨胀，谁能经得起长期维护？有人会反驳：AI 也可以基于成熟底座去手写高代码。但当系统持续迭代，代码量突破 10 万行时，真正的灾难就来了： 代码量膨胀与上下文失忆随着功能叠加，工程越来越庞大，AI的准确度会呈断崖式下跌。更致命的是，大模型存在严重的“上下文失忆”。三个月后你想改个“提交”按钮的逻辑，直接让AI改，它极可能不仅没改好，反而把关联的其他功能搞崩了，最后还是得专业程序员来救火。 AI原生生成的代码是“逻辑黑盒”成千上万行的纯AI生成高代码，普通人看不懂，专业程序员不愿意看。要重构或修Bug，技术人员得去一根根梳理凌乱的线头，维护成本高到无法想象。✅ 飞搭沉淀的是“清晰资产”在飞搭里，AI生成的内容都被框定在低代码组件内，是结构清晰、易于理解的元数据。同样是改按钮，点开可视化面板，它的权限规则、触发事件一目了然。功能与资产依赖关系清晰，无论是业务还是技术，后期调优和运维都极其轻松。三发散的AI生成高代码vs 严谨的AI生成低代码边界决定了准确率为了解决 AI 生成高代码不好运维的问题，有些团队尝试引入 SDD（规范驱动开发）流程，加上多轮 Check 校验。但这也导致效率暴跌，大模型重复调用的 Token 成本高得惊人，且准确率依然难以保障。为什么？◈ AI写高代码是“发散”的你昨天让它写个“客户列表”，今天再让它写，它可能会用完全不同的底层逻辑和写法。有没有漏洞？必须经过繁琐的测试才知道。◈ 飞搭拥有“DSL 护城河”AI在飞搭里生成的不是散乱的代码，而是被严格框定的 DSL（领域特定语言）元数据。✅ 举个例子假设AI生成了一段配置：{"type": "buttoon", "action": "submit"}。因为平台有严格的边界规则，飞搭的执行引擎在上线前瞬间就能捕捉到这个拼写错误（把button拼成buttoon），并直接报错拦截。这种100%确定性的强校验，彻底杜绝了AI幻觉和逻辑错乱。四人工“排雷” vs 引擎“防呆”测试工作量的天壤之别很多人觉得 AI 写代码快，就等于“系统上线快”，这完全是错觉。写完代码，噩梦般的测试环节才刚刚开始。💢AI Coding需要繁重的人工“排雷”你让AI生成一个带“金额校验”的表单，它表面上跑通了，但底层可能顺手给你引入了一个带漏洞的第三方代码库，或者小数位计算有隐藏Bug。为了防范这些“定时炸弹”，测试人员必须把异常边界、安全漏洞重新扫一遍，开发省下来的时间，全在测试环节被成倍吐了出来。✅ 飞搭自带“防呆机制”，大幅甩掉测试包袱在飞搭里，AI只是给原本就经过千锤百炼的成熟数字输入组件下发了一条配置指令。组件本身的安全性和准确性，底座早就把好关了。一旦AI试图生成越界的合规逻辑，引擎瞬间拦截，根本不会让错误流到测试环节。结果是：开发和测试人员只需要确认核心业务逻辑对不对，系统测试工作量呈指数级下降，让“快速生成”真正转化为“快速上线”。滑动查看下一张图片核心对标AI原生高代码 vs 飞搭AI低代码有了AI生成低代码AI Coding就没有意义了吗？当然不是。在真实复杂的企业级业务中，我们始终强调“高低融合的协同模式”：低代码主导提效绝大多数的常规业务场景、标准组件，直接交给AI生成低代码来调用。既快，又安全合规。 高代码插件兜底任何低代码都有边界。当遇到对页面样式、极端个性化交互有苛刻要求，或者需要特殊的行业算法时，AI Coding生成的高代码插件就成了最强的后盾，无缝无缝扩展并接入飞搭底座。“低代码主导提效 + 高代码兜底扩展”，两者强强联手，才是企业数字化建设的最优解。面对AI，飞搭的态度不是竞争，而是融合。飞搭正在引入AI能力，但核心目的绝不是和外部的独立工具比拼生成代码的速度。飞搭的目标，是让AI这辆智能列车，在帮助飞搭削平低代码配置门槛的基础上，持续提升应用搭建的效率。在底座的规范内，让AI去生成安全、合规、可被100%强校验的企业语义资产。当纯粹的“代码生成效率红利”被拉平之后，企业级底座的真正价值，才是我们需要认真考量的重要数字化基础。携手汉得，共铸硬核竞争力！

2026年5月23日-24日，由江苏省企业信息化协会（苏信会）主办的「平台赋能+数据治理+AI融合应用」实战训练营（苏州站）圆满落幕。汉得数智事业部作为核心专家团队与交付方，深度参与课程设计与全程陪跑。此次训练营定向邀请以制造业为主、涵盖新能源、教育、医疗、政府等众多行业数字化、数据治理、AI 应用负责人、CIO及数字化决策者齐聚苏州，共探数智化转型新路径。针对大模型爆火到过去两年的实践，大部分的效果不尽如人意，很多企业也还在静观其变，不敢轻易下场。企业AI实践困境如何破局，通过本次的培训和实操，我们找到了破局的三个答案：答案一：AI落地的瓶颈不在模型 而在“中间层”过去半年，我们在与大量制造企业CIO的交流中发现，企业面临的不再是“要不要做AI”的犹豫，而是“不知道第一步踩哪里”的迷茫。绝大多数企业的卡点集中在“中间层”：✅ AI-ready准备不够， 不知道是先做AI，还是先做数据治理；✅ 组织能力滞后，员工不会用、不去用；✅ 决策风险高，担心投入打水漂，动辄二三百万的投入，急需一个低成本验证的速赢路径。因此，我们将本次训练营的结构设定为“战略方法+数据治理+场景实践+智能工具+实战工坊”的五位一体。汉得输出的不是单点的工具介绍，而是一套“Data x AI”的全景作战地图。答案二：不必等数据“完美”而要用场景“倒逼”在《Data x AI重构竞争壁垒》的分享中，我们提出了一个让现场CIO松一口气的观点：数据治理与AI落地并非串行关系，而是螺旋共生的并行关系。我们向学员展示了汉得“三阶三支柱”的数智使能方法论，并明确指出：不同阶段做不同的事处于数据起步期的企业，不应死磕全域数据治理，而应寻找高价值、低数据依赖的场景切入；用AI倒逼数据通过具体的AI应用场景（如DataClaw企业小龙虾、智能质检），以用促建，以用促治，反向推动数据质量的提升和标准的建立。现场，我们不仅拆解了新能源、医药、快消等多行业的真实交付案例，更针对离散制造的数据治理难点，给出可复制的破局思路。答案三：“听懂”和“会做”之间少的是亲手试错这是本次训练营与常规会议最大的不同：我们将一半以上的时间留给了实操。30位CIO被分为6组，在数字孪生的工作台上亲手操作。从搭建数智工作平台、使用ChatBl秒级生成报表，到体验企业级豆包、元宝——SmartBrain灵知(多模态知识中台)，再到试用配置汉得自研的企业级可私有化部署的小龙虾——DataClaw灵舟(数字员工平台)，感受从传统AI问答，到Agent一句话就自动干活。学员们不再是“观众”，而是“选手”。这种“亲手干”带来的改变是肉眼可见的：✅ 破除恐惧： 许多CIO意识到，问题不在于AI能不能做，而在于自己敢不敢让它做；✅ 明确路径：现场输出了“先做AI,还是先做数据治理”的具体判断，而非通用的标准答案；✅ 看见边界：当前众多AI产品和概念的边界，理解了OpenClaw类智能体在企业落地的权限控制与合规要求，私有化部署企业级小龙虾的重要性。正如一位来自大型线缆制造企业的CIO在复盘时所言：“以前听培训觉得AI很远，今天亲手用DataClaw三分钟生成了一份以往半天才能做完的报告，这种体感是完全不一样的。”汉得 x 苏信会从“交付项目”到“交付确定性”苏州站只是一个开始。汉得数智事业部将继续与苏信会携手，在无锡、南京、常州等地落地更多场次。企业AI的破局困境中，我们短期不要高估AI，长期不要低估AI,企业需要梳理清楚从战略到落地的完整路径。作为这一过程的深度参与者，汉得不只提供咨询与工具，更希望成为那个“兜底的伙伴”——陪企业一起，把宏大的AI战略，拆解为一个个可控的下一步。如果您所在的制造企业正面临数据治理瓶颈或AI场景落地的困惑，欢迎与汉得数智专家团队进行一次不设限的深度交流。我们或许不能直接解决所有问题但至少，能帮您少走一段弯路携手汉得，共铸硬核竞争力！

从#MES制造执行 到 #APS高级排程 ，从#WMS智能仓储 到 #SRM供应商协同 ，汉得供应交付产品线覆盖生产交付全链路，在每个细分场景下为企业提升全面敏捷度。🧊汉得为全球出口冰箱龙头企业，构建产销全链路数字化协同体系，实现全链路信息透明和全面计划在线，让产销协同时效提升15%。🔋汉得助力国有动力电池企业，7个月内完成10余套系统上线，一年实现量产即达产，2年内跻身行业前10成为工信部认证的卓越智能工厂。🚗汉得产业链整体协同控制方案，帮助众多车企建成供应链控制塔，实现全局掌控，确保敏捷交付，质量实时预警和风险提前感知。🚀汉得让企业产品开发周期大幅缩短，实现质量、交付规模、成本的动态最优平衡，让多项目兼品类协作效率提升50%，产品开发过程TQC综合交付达成率提升10%。⚡汉得光伏行业敏捷供应链数字化解决方案，打通全流程信息流，让订单响应速度提升20%，交付效率提升50%，全面支持全球布局。🔬汉得半导体行业成本精细化管理方案，贯穿从研发设计制造到销售服务全价值链，整体成本核算准确率提升至99.3%。📦汉得运用深度算法打造智能化物流调度和智能装载，为跨境家具企业实现多式联运、装箱、线路规划、拣货优化方案，大幅降低物流成本。🌍为中国企业解决全球化过程中跨文化融合难题，汉得为其构建智能生产体系，使全球标准始终如一，工序产出效率提升40%，工序流转效率提升30%，大幅提升海外并购工厂运营效率。汉得 x 久立特材“我们持续合作实现采供销协同、订单全流程可视化管理，形成从制定目标到现场执行的闭环管理。”汉得 x 奥马冰箱“奥马携手汉得完成以产销协同为核心的主干业务流程的数字化建设，产销协同得到明显提升。”汉得 x 理想汽车“我们选择汉得作为核心实施伙伴，共同将60余家核心供应商，接入统一平台，构建起敏捷透明的智慧理念体系。”汉得 x 协鑫集成“我们与汉得合作打造数字大脑，实现年化降本万元，决策效率提升40%，为精细化管理提供有力支撑。”汉得 x 协鑫集团“汉得帮助我们优化业务流程和构架、数据治理和智能场景的落地，把运营改善和决策提速需求，真真正正落到实处。”汉得 x 禾迈股份“关联交易管理系统与WMS系统的落地，带来切实效率提升，仓库作业效率提升26%，订单处理效率提升30%，订单交付履约系统，后续预计能够提升30%整体履约交付效率。”数字化，放心交给我！

汉得灵猿（大圣）AI中台1.8版本正式上线！本次升级直击企业级AI应用落地的核心痛点，通过重构AutoAgent、图文混合检索、一站式内容创作等，进一步降低配置门槛，兼顾底层架构的稳定性与场景落地的灵活性。全面重构AutoAgent在企业日常办公中，大量复杂业务流程往往需要人工反复介入、手动调整执行逻辑，传统固定编排缺乏灵活性，难以处理异常情况，不仅效率低下，还容易因为人为疏漏导致结果出错。新版本对AutoAgent节点进行全面重构，彻底打通 “计划 - 行动 - 反思 - 优化” 的全链路，可广泛应用于业务方案推演、跨系统任务处理、智能咨询服务等场景，有效减少人工操作，让复杂业务自主运转。 从“静态执行”到“企业级动态适配”✅ 支持“静态主干 + 动态分支”的融合模式。动态时，完美适配模糊的复杂场景，系统可自主拆解任务、规划最优路径，全程无需人工干预，保障业务的灵活性。静态时，执行预设固定编排流程，节点、步骤、逻辑全程可定义、可管控、可审计，适配标准化、强合规、高重复的常规业务场景。在复杂业务咨询、方案推理场景中，面对模糊需求，无需人工拆解即可自主规划解决路径，解决固定编排无法适配复杂场景的痛点。 从 “被动执行” 到 “动态反思”支持实时观察执行结果、评估是否符合预期，发现错误或偏差时主动反思，自主修正方案或重新规划路径，无需人工介入。在跨系统多工具调用场景中，可自行应对参数异常、接口问题，保障流程不间断推进，缩减运维人力成本。 计划可视化智能体接收指令后，输入框上方固定展示任务执行计划清单，实时呈现每一步执行状态及所用工具，复杂流程清晰可见。在数据查询、跨系统任务执行场景中，企业可以随时掌握执行动态，每一步数据调用、操作执行都一目了然。 工具多元化AutoAgent搭载近百种工具，融合流程动作、Agent、MCP等多维能力，比如在发现缺少必要参数时，将自动生成结构化表单，通过文本、日期、选择等多种输入类型，高效收集信息。在智能客服、电商售后等场景中，面对用户表述不全的需求，可主动识别信息缺口，引导用户补充关键信息，避免来回追问。新增一站式内容创作在企业日常办公中，内容创作往往需要跨多个工具反复切换，不仅需要手动复制粘贴内容、反复调整格式，还常常因为工具不兼容导致排版错乱、素材丢失。新版本新增的内容创作中心，一站式整合PPT、报告、思维导图、表格等各类创作类型，在平台内即可完成从内容编辑、格式优化到多轮创作的全流程严谨创作。 灵活选择创作来源区别于常规的自由发散式创作，内容创作中心更强调创作的可控性、严谨性和灵活性，依托已有结果二次创作，提供文件、问答、对话三种创作入口，可选择有权限的企业知识库文件和个人文档，也能把历史对话、问答结论直接转化为创作素材。 PPT创作✅ 丰富模板管理：平台新增内容创作模板管理功能，提供“预设模板”、“视觉风格”、“文件模板”三大类模板，商务汇报、宣讲展示、日常办公等场景都能精准匹配。✅ 灵活属性配置：可预先设定文件页数、大纲结构等属性，渲染生成后，支持在线直接编辑内容和样式，同时支持重新生成，兼顾效率与美观。 其他创作技能✅ 思维导图：适配方案框架搭建、业务逻辑拆解、会议记录梳理等场景。当零散内容难以梳理清晰，内容层级无法直观呈现时，便可选择内容后一键生成思维导图，快速梳理脉络，高效规整思维框架。✅ 报告：可用于工作总结、行业分析、商务调研等文书撰写。人工创作易存在措辞不规范、打磨耗时等问题，该技能可指定风格，快速成文，有效降低修改排版成本。✅ 表格：手动制表容易出现信息杂乱、排版低效的情况，表格技能可辅助梳理碎片化信息，形成单页简洁视图，适合轻量数据整理、信息汇总与简易内容展示等场景。✅ Excel：传统方式整理多组数据流程繁杂，该技能可直接调取创作来源数据生成Excel，支持多工作表联动与高级数据处理，满足专业数据统计等高阶办公需求。新增图文混合查找在企业日常办公中，大量核心知识散落在非结构化资料中：零散的合同文件、带图文注解的制度文档、培训音视频等，传统的单一文字查找模式无法完全适配。针对这种情况，新版本重磅升级“知识查找”的图文混合查找能力，打破单一查找壁垒，实现文本、图片、视频、音频、文档中内置的多媒体（图片、视频、音频）多类型资源相互检索，真正打通「知识沉淀（知识的AI化处理） - 检索调取（知识混合查找） - 知识问答 - 高效创作（内容创作中心）」的完整企业知识流。 多媒体文件内容解析✅ 视频：支持画面预览，系统可自动提取关键帧作为检索片段，并支持片段定位播放，大幅提升视频资源的检索与使用效率。✅ 音频：支持完整读取与识别，实现语音内容的精准检索；✅ 图片：既可理解画面表述内容作为检索片段，也可直接提取图中文字转为检索片段。 多种查找模式无论是通过文字描述业务需求、上传场景图片，均可一键匹配对应资料，用户无需精准输入关键词，系统会自动将查找需求整理成指令文本，供用户二次确认，确保查找方向精准无误。适配项目方案查找、业务培训等场景：项目人员可通过文字需求，一键检索配图素材、过往项目资料；业务员工可凭借图片，调取对应的制度规范、培训视频、操作手册。 双视图呈现查找结果支持“文档视图”与“片段视图”，用户可以选择按文档整体呈现，或按片段逐一展示。同时支持直接选中任意文档或片段，一键进入问答，简化操作路径。 精准定位结果无论是文本、图片，还是音视频资源，都能被查找内容快速匹配，结果将按照向量相似度分数排序，同时支持片段定位，点击即可跳转至原文中的具体位置。汉得灵猿（大圣）AI中台后续，我们还规划将查找获取的所有知识资源均可直接复用至PPT制作、报告撰写等各类办公创作场景，无需人工二次整理。真正实现从企业知识的梳理归集、高效检索，到内容创作的全闭环知识流转，大幅降低办公成本、提升工作效率，助力企业实现知识驱动高效办公。平台体验持续优化新版本还聚焦用户日常使用的细节问题，进行了多项优化，从操作流程到界面展示，全方位提升用户体验。 知识问答优化✅ 知识库新增“表格”类型来源：面对大量表格数据与文档信息混杂场景，表格文件依托动态SQL查询能力高效处理大量数据，同时联动非结构化文档协同问答，有效解决了大数据量场景下答案偏差、信息不全的问题。用户可从表格库中添加或直接导入本地Excel文件，系统会对其完整解析并结构化存储，自动识别表头、字段及数据关系。在应用中，系统将用户问题自动转换为SQL语句执行查询，结果经大模型整理后以自然语言输出，并支持查看原始表格、SQL语句及参与查询的字段。✅ 知识资源融合问答：问答应用支持个人私有文档+有权限的企业知识库协同问答，区别于单一的个人或企业知识库的问答模式，既能整合知识，扩大知识面，又能有效规避企业涉密知识泄露风险。 新增多个编排节点新版本为Agent编排新增多个节点，涵盖多类核心场景，让编排流程更灵活、更完善。✅ 新增PPT生成节点：可复用PPT创作能力，自动生成PPT文件；✅ 新增表格检索节点：支持快速检索知识库中的表格文件；✅ 新增流式文件生成节点：支持文档流式输出，提升大篇幅文档生成的流畅度。 模型与运维监控完善✅ 完善模型矩阵：对接多类大模型，图文、语音、视频多模态模型矩阵更加完善；✅ 运维监控完善：○模型配额支持弱控，超过配额后可发送通知给指定人员；○模型使用监控统计增加用户所属组织、岗位信息；○支持租户级数据清理和在线连接数统计，方便企业进行多维度的监控分析；○RAG评估支持评估Q&A问答，进一步完善评估能力。 交互体验优化✅ 翻译助手适配更多个性化需求：用户可根据企业规范自主设置翻译结果的字体，包括中文字体和英文字体，使译文贴合企业视觉要求；针对PPT文件支持自适应布局，自动分析内容翻译后的长度变化，智能调整字体大小，避免文字溢出或重叠，确保每页排版整洁美观。✅ Prompt模板支持多版本：方便用户管理不同版本的Prompt模板，提升模板内容的审计追溯能力；✅ Agent表单卡片配置支持一行多列：自由调整表单字段排版，优化界面布局，提高操作效率。总结汉得灵猿（大圣）AI中台1.8版本的发布是在智能化、便捷化、精细化道路上的又一次跨越。未来，我们将继续倾听用户声音，深耕技术研发，不断丰富平台功能、提升服务品质，推出更多贴合企业需求的创新功能，与广大用户携手，共赴数字化转型新征程，用AI赋能企业高质量发展！AIGC能力包括：✅ 打造企业知识流转体系，实现“知识整理 - 知识提取- 知识查找 - 知识问答 - 知识创作 - 知识迭代”的完整闭环✅ 智能体依托动静结合的混合架构，兼顾运行稳定与动态规划✅ 兼容公私域大模型，配备模型配额与使用监控能，支持模型训练与评估，助力企业合规控本、沉淀专属 AI 能力汉得灵猿AI中台致力于帮助企业快速落地AI，提供多模型对接能力，内置对话应用、可自配置的多分类智能企业知识应用、提供智能体与Agent应用编排能力。帮助企业低门槛地应用AI，提供向量管理与应用能力、私有模型训练与应用能力。更多升级特性资料还有更多新版本的升级变更请您点击查看：汉得灵猿AI中台1.8版本更新日志携手汉得，共铸硬核竞争力！