知识问答做了，智能分析做了，各类 Agent 也在不断增加。但回头看，员工还是很忙：老板要一份经营分析，团队仍然要临时拉数、对数、找原因、做报告；供应链出现风险，仍然要等问题发生以后，再组织采购、生产和销售一起分析。AI 场景做了不少，为什么企业还没有多一名能够长期接住工作的 AI 数字员工？8月29日，以“AI 共创，智企世界”为主题的“2026 胶东 CIO 联盟秋季论坛暨走进荏原冷热系统”活动举行。来自胶东地区的企业管理者、CIO 及产业伙伴齐聚一堂，共同探讨 AI 如何从技术热点走向企业实际应用。汉得信息数智事业部总经理曹正炎受邀参会，发表题为《从 AI 场景落地，到 AI 员工上岗——汉得企业 AI 转型的实践与思考》主题演讲，深度分享汉得从场景开发迈向 AI 数字员工培育的落地实践与行业思考。这次分享没有从模型参数和技术架构讲起，而是从两个已经发生的故事，回答一个企业管理者更关心的问题：AI 进入企业以后究竟能帮我们接住什么工作？第一个故事把管理者的时间还给经营今年7月，汉得开展半年度经营复盘。按照过去的方式，事业部负责人需要组织团队拉取经营数据、核对指标口径、分析异常、整理材料，再形成一份经营分析报告。这项工作往往要占用管理者和团队数天时间。但对管理者而言，真正重要的不是制作报告，而是看清经营问题、判断原因，并决定下一步采取什么行动。这一次，曹正炎把经营分析任务交给了自己的总经理数字分身。接到任务后，AI 数字分身没有马上拼出一份报告，而是先确认分析周期、组织范围和指标口径，再搭建经营分析框架，读取正式经营数据，识别异常，形成原因分析和行动建议，最终生成可以在线交互的经营分析报告。管理者不再从拉数、对数和制作材料开始，而是集中校准三个关键问题：❓ 数据口径是否正确❓ 对经营异常的判断是否合理❓ 下一步应该采取什么经营行动这名 AI 数字员工接住的，不只是一份报告，而是经营复盘中大量重复、耗时，却又必须完成的工作。管理者节省下来的时间，可以重新回到客户现场和业务一线，把精力真正用在增长上。更重要的是，管理者平时如何看经营、如何发现异常、如何追问原因，这些长期积累的方法，也开始可以被 AI 学习和沉淀。一位管理者教会的经营方法可以进一步复制给更多经营责任人第二个故事把供应链风险发现提前企业供应链中的风险，往往不是孤立发生的。一个采购金额并不大的品类，背后可能连接着供应商、物料、产品、生产计划和客户订单。在现场分享的案例中，一个采购金额不到总采购4%的品类，关联的却是12.16亿元收入。一旦它出现供应中断，影响的可能不只是采购成本，还可能是生产安排和客户订单能否按期交付。传统方式下，要识别这样的风险，采购专家需要分别查看供应商信息、采购数据、库存情况、生产计划和销售订单，再组织多个部门共同判断。由于信息分散、关系复杂，很多风险往往要等问题发生以后，企业才开始找数据、开会和补救。汉得基于业务本体，建立供应商、品类、物料、产品、生产与订单之间的关系，并把采购专家的判断方法教给 AI 数字员工。这名采购专家型 AI 数字员工可以持续完成三项工作：✅ 发现潜在的供应风险；✅ 判断风险可能影响哪些产品、生产计划和客户订单；✅ 将问题提前推送给相关责任人，支持企业及时干预。它的价值不只是帮采购人员多做一次分析，而是让企业从风险发生后组织人补救，逐步走向持续发现、提前判断和及时应对。把风险发现提前企业才有时间采取行动企业要的数字员工从来不仅仅是“数字文员”现在市场上的很多 AI 产品，首先解决的是个人办公效率问题：写材料、做总结、查知识、整理会议纪要。这些能力很有价值，也会成为未来企业 AI 体系的重要组成部分。但正如汉得高级副总裁何登攀提出的：企业要的数字员工，从来不仅仅是“数字文员”。企业还需要 AI 进入生产、仓储、采购、销售、财务和经营管理等正式工作，使用企业自己的数据，遵循企业自己的规则和权限，长期承担岗位任务。围绕企业不同层次的工作，汉得正在培育三类 AI 数字员工。01 业务执行型 AI 数字员工让业务执行更精准，减少差错它们可以调用 MES、WMS 等业务系统，按照岗位规则完成生产、仓储、质量和主数据等具体工作。例如：✅ 生产调度员✅ 仓储运营员✅ 质量巡检员✅ 主数据维护员02 运营协同型 AI 数字员工让业务衔接更顺畅，减少等待和反复沟通它们可以连接 ERP、SRM、CRM 等运营系统，在采购、销售和供应链等岗位之间核对信息、传递任务、跟踪状态并推动协同。例如：✅ 采购经理✅ 销售运营分析师✅ 供应链协同员✅ 合同预审员03 分析决策型 AI 数字员工让分析更清晰，决策更智能它们可以调用 EPM、BI 和企业数据平台，持续完成经营分析、异常识别、原因追溯和决策支持。例如：✅ COO 分身✅ 经营分析师✅ 财务分析师✅ 品类采购专家从业务执行，到运营协同，再到分析决策，AI 数字员工开始进入企业不同岗位，接住不同层次的真实工作。这也是企业 AI 从“场景”走向“员工”的重要变化：场景回答的是“这个功能 能不能做”岗位回答的是“这项工作 能不能长期交给它”从开发 AI 场景到培育 AI 数字员工过去企业建设 AI，通常由业务部门提出需求，IT 团队完成开发，再为每个场景分别接入数据、知识和权限。当企业只有少量 AI 场景时，这种方式可以推进。但当财务、销售、采购、生产、质量都开始使用 AI，企业可能会出现几十个甚至上百个场景。如果每个场景都重新开发、重新配置，AI 就很难规模化。新的变化是，技术团队负责搭建企业级底座，业务专家开始直接参与 AI 数字员工的培育。业务人员可以把自己的知识、规则和工作方法教给 AI 数字员工，并在真实任务中持续校准。IT 部门也不再只是定制需求的承接者，而是负责平台、系统连接、数据、权限、安全和审计，让不同岗位的 AI 数字员工能够在企业统一治理下开展工作。这不是不要技术和工程化，而是让技术底座与业务经验重新分工。过去，通过场景开发证明 AI 能做事现在，通过岗位培育让 AI 长期接住工作汉得 DataClaw企业 AI 数字员工中心要让 AI 数字员工长期接住企业工作，仅仅接入一个大模型还不够。它还需要知道：数据从哪里来；企业采用什么指标口径；不同业务对象之间是什么关系；谁可以查看和使用这些数据；哪些动作需要经过审批；发现问题以后应该交给谁。汉得 DataClaw 定位为企业 AI 数字员工中心，重点连接企业正式系统和私有数据，让 AI 数字员工按照岗位职责、业务规则和权限要求持续工作。它不是为了替代企业已有的 ERP、MES、WMS、SRM、CRM、MDM 和 BI 系统，而是让 AI 理解这些系统中的数据、对象、规则和流程，把原来分散的信息和动作组织成一项完整工作。其背后也是汉得 DATA x AI 体系的持续实践：没有可信数据AI 无法进入正式工作没有 AI数据也很难持续转化为判断和行动当企业未来拥有越来越多 AI 数字员工时，DataClaw 可以统一管理它们的培育、审批、分发、上岗和持续运营，让一位业务专家培育好的能力，被更多员工和岗位复用。同时，DataClaw 也是一套开放的 AI 数字员工生态平台：✅ 第三方模型、工具和专业能力可以接入；✅ 汉得各事业部和外部行业专家可以共同培育具备专业 Know-how 的 AI 数字员工；✅ 咨询、实施、软件和渠道伙伴也可以参与客户触达、交付和持续运营。不从一个大项目开始先让一名 AI 数字员工试岗企业 AI 落地，不需要从一个庞大的规划开始，也不需要一开始就建设几十名 AI 数字员工。更务实的方式，是先选择一项真实、长期存在的工作，让一名 AI 数字员工开始试岗。例如：让管理者分身完成一次经营复盘；让财务数字员工完成一次跨系统数据核对；让销售运营分析师持续生成经营日报；让采购专家持续发现某个品类的供应风险；让质量工程师分析一类高频质量异常。AI 数字员工正式工作前，也要像人一样完成“入职培训”：定岗位、学业务、接数据、领权限。随后，再用真实任务检验它能不能理解企业业务、使用正式数据，并稳定接住约定的工作。做得不够好，就继续培训和校准；能够稳定完成任务，再正式上岗，并逐步复制到更多岗位。未来，汉得 AI 数字员工团队将陆续进入业务执行、运营协同和分析决策岗位，帮助企业把重复工作接过去、把经营问题提前发现、把优秀经验持续留下来。汉得 DataClaw 企业 AI 数字员工上岗体验现已开放。如果您的企业也在思考，哪些工作可以先交给 AI 数字员工，欢迎联系您熟悉的汉得销售，或扫描文末二维码预约交流。我们可以从一项真实工作开始，帮助企业招募并培育第一名 AI 数字员工。先试岗，验证价值，再转正。携手汉得，共铸硬核竞争力！

8月27日，第五届 828 B2B 企业节在中国国际大数据产业博览会期间盛大开幕，政府部门、华为云、公共云产业联盟，以及众多生态伙伴的代表齐聚现场。公共云“企业 AI 百场景落地”产业推进行动正式启动，汇聚产业各方力量，推动 AI 技术加速走向千行万业真实业务场景，加速产业智能化升级。作为华为云核心生态伙伴，「汉得物流运输优化 AI 解决方案」成功入选“828 精选 AI 解决方案图谱”，正式纳入公共云 “企业 AI 百场景落地” 标杆场景库，汉得副总裁俞崴出席本次发布仪式，与众多产业伙伴共同见证图谱发布。🚚 此次入选的「汉得物流运输优化 AI 解决方案」，以“运筹优化 + 大模型”双引擎驱动：📦 运筹优化引擎，在车型、载重、时效窗、司机工时、多点取送等数十项业务约束下求解全局最优的运输方案，解决“算得准”；🚨 大模型引擎，让调度员用自然语言下达调度意图，自动识别临时插单与异常事件并触发实时重排，同时用业务语言解释每一次决策依据，解决“用得上、敢执行”。🎯 两者协同，把优化结果从“系统算出的方案”变成“调度员可执行的方案”，直击制造、零售、物流等企业复杂履约痛点，围绕运输路径规划、车辆配载、多订单协同调度、成本‑时效综合权衡等核心业务，输出全局智能决策能力。💡 帮助企业实现运输资源智能调配、降低空载率、压缩物流综合成本，提升订单交付准时率，将 AI 能力融入到供应链运输的真实业务环节，切实释放数智化业务价值。企业 AI 的核心不在于技术概念，而在于业务场景的真实落地。汉得沉淀了近三十年的企业数字化转型经验与业务实践，基于「得·灵」企业级 AI 产品/服务体系，致力于成为 AI 时代的企业智能化综合服务提供商，以专业技术与长效服务，为企业数智化升级提供可参考、可复用、可落地的实战范本。面向未来，汉得也将持续联合华为云及广大优秀生态伙伴，深度共创，能力共融，生态共建，为客户打磨更多适配企业高需求高价值的行业 AI 标杆场景，加速 AI 场景的实践验证与规模化复制，积极助推产业数智化高质量发展。数字化，放心交给我！

Vibe Coding 正在重新定义软件开发。通过自然语言描述需求，AI 可以快速生成页面、接口甚至完整业务逻辑，在原型验证和轻量级工具场景中展现出了惊人的效率，“几天完成一个应用”  “两周 Vibe 一个系统”等案例不断出现。但从个人快速生成一个应用，到企业稳定交付一个系统，仍存在如下明显鸿沟：因此，Vibe Coding 解决的是快速生成，而企业级研发还需要解决：复杂系统如何理解、企业知识如何注入、研发规范如何统一。从 AI Coding 到 AI Delivery由此可以看到，企业的核心瓶颈已经不再只是“AI 会不会写代码”。一方面，需要解决 AI 如何理解企业复杂的业务、系统和研发规范；另一方面，也需要让 AI 的能力突破单一编码环节，真正传导到完整的研发交付链路。因此，企业需要从 AI Coding 进一步走向 AI Delivery：从帮助个人写得更快，到推动组织交付得更快。这意味着，AI 不仅要能够生成代码，还需要具备企业知识、统一规范、流程协同和工程化运行能力。而如上正是汉得 AI Coding Agent 飞码 V1.3.0 要解决的问题：飞码以 SDD × AIDLC 双轮驱动 + Harness工程底座，构建面向企业的 AI 研发体系：以 SDD（Spec-Driven Development，规范驱动开发） 建立统一研发依据；以 AIDLC（AI-Driven Development LifeCycle，AI 驱动研发全生命周期） 贯通需求、设计、开发、测试、交付与知识沉淀端到端交付全链路；通过 Harness 工程底座保障复杂任务可靠执行。让 AI 从“人驱动流程、AI 辅助执行”，逐步走向“AI 推动流程、人负责决策”，从单点生成能力走向全流程协同，从个人提效走向组织提效，逐步形成可治理、可验证、可交付、可持续演进的组织级研发能力。目前飞码已初步具备端到端智能交付能力，深度适配 H-ZERO 企业级应用开发场景，并持续迭代完善。尤其适合 H-ZERO 开发场景使用较多、希望从单点提效进一步走向端到端交付提效的团队，欢迎了解与体验。如果把企业软件研发比作一座复杂的建筑体系：SDD 定标准，AIDLC 管流程，Harness 让 AI 真正跑起来。✅ SDD 管规范：是统一的建筑图纸与施工规范，明确标准、边界与验收依据，解决“AI应该怎么做，才能做得对”；✅ AIDLC 管流程：是贯穿设计、施工、验收的建造体系，让需求从构想到交付一路贯通，解决“研发如何协同推进，最终把事情做成”。✅ Harness 管工程：是支撑整个建造体系持续运转的工程基础设施，将工具、环境、上下文、验证与反馈连接起来，让 AI 真正具备执行、校验与持续闭环的能力。SDD，即 Spec-Driven Development（规范驱动开发）。它不是简单地为 AI 提供一份需求描述，而是以 Spec 作为研发全过程的统一依据，为企业级 AI Coding 建立四道工程护栏：◈ 统一研发依据需求、设计、编码、测试与验收围绕同一份 Spec 协同推进，减少上下游理解偏差；◈ 明确生成边界将业务规则、架构标准、安全要求等约束显式纳入 Spec，让 AI 知道什么能做、什么不能做；◈ 建立质量门禁在各研发阶段设置明确的准入与准出标准，确保过程可控、产物符合要求；◈ 沉淀研发资产将规范、设计、知识、技能与经验逐步沉淀为团队共享、版本可控、持续演进的研发资产，而不再依赖开发者各自维护 Prompt，也不再让经验停留在个人手中，让每一次研发实践都能够被继承、复用，并持续转化为组织能力。飞码深度适配 H-ZERO 开发场景，内置 H-ZERO 工程规范及 H-ZERO 前后端标准技能库，覆盖 400+API，让 AI 不仅能够理解企业知识，还能够基于专业技能和工程规范完成研发任务。AIDLC，即 AI-Driven Development LifeCycle（AI 驱动研发全生命周期），不只是让 AI 参与更多研发环节，而是将 AI 从辅助编码工具升级为研发流程的执行与推进主体：AI 负责理解上下文、推进阶段流转、生成阶段产物、执行规范校验，并在各环节形成持续反馈与闭环；人在关键节点进行判断、决策与治理。由此，研发模式从“人驱动流程、AI 辅助执行”转向“AI 驱动流程、人负责决策”，将人的精力从重复性的流程执行中释放出来，更多聚焦于业务价值、架构演进与创新探索。专家智能体集群协同飞码通过“主智能体+专家智能体”构建智能体集群，将复杂任务拆解为可执行、可检查、可闭环的工作单元，不同角色与智能体围绕统一的结构化 Spec 协同作业，让需求、设计、实现与验证保持一致。需求—开发—交付闭环飞码 AIDLC 以需求、开发、交付三大闭环贯通研发全流程，让需求持续流向交付，让验证持续反馈开发，让一次性交付沉淀为可复用的研发资产，减少信息损耗与跨阶段等待。需求闭环：从模糊诉求到可设计、可验收，从源头降低理解偏差。开发闭环：从设计契约到持续实现，让设计、编码与审查紧密协同，减少等待与返工。交付闭环：以验证反馈驱动持续修复，自动化测试驱动“修复⇄验证⇄回归”循环，直至满足交付标准。资产沉淀：从一次交付到持续复用，交付的不只是代码，更是经过验证、可复用、可持续演进的研发资产。<<  滑动查看下一张图片  >>企业研发任务往往涉及多阶段、多文件、长周期、强依赖的复杂执行过程。真正的挑战不只是“AI 能不能完成一次编码”，而是能否在持续执行中始终保持目标一致、上下文正确，并最终可靠完成交付。飞码通过 Harness 工程增强，为 AI 建立贯穿任务执行过程的上下文、知识、执行与校验机制，让复杂研发任务能够持续运行、动态纠偏并最终可靠收口；让 AI 不只是“能执行任务”，更具备在复杂、长周期研发过程中持续理解、持续执行、持续校验和持续纠偏的工程能力，为从需求到交付的全流程可靠运行提供保障。✅ 上下文持续治理：通过压缩、剪枝、隔离与卸载，动态控制上下文规模与信息质量，减少无效信息干扰，让 AI 始终聚焦核心任务目标；✅ 知识与规则按需注入：根据当前任务与执行阶段，动态加载项目知识、工程规则和相关技能，让 AI 始终基于正确的项目背景与约束执行；✅ 执行结果持续校验：为关键任务建立完成检查与结果验证机制，对未达成目标的任务自动触发补偿执行、重新检查，降低长流程中的执行偏移；✅ 智能体上下文隔离：为不同专家智能体维护独立执行上下文，让专业任务在清晰边界内独立推进，同时由主智能体统一协调结果，提升复杂任务的稳定性。AI Coding 可以让一次编码更快，但如果需求理解、设计决策与实践经验只停留在一次 Session、个人对话中，效率提升就只能停留在“单次最优”，难以沉淀为团队可复用的研发资产，更无法进一步转化为组织能力。飞码通过研发 Session 复盘与分层沉淀，将一次研发过程中产生的经验、规则、技能与知识逐步转化为可复用的研发资产，让每一次交付都能成为下一次研发的起点：✅ 个人经验可复盘：从研发 Session 中提炼问题解决方案、实践经验与常见易错点，帮助个人持续总结与提升；✅ 项目规则可沉淀：将经过验证的经验转化为项目背景、工程约定、领域知识与长期规则，为后续任务提供持续一致的项目上下文；✅ 团队技能可复用：将成熟的标准流程、专业方法、模板与脚本封装为可重复执行的技能，让个人经验变成团队能力；✅ 组织能力可演进：将经过验证的知识、规范与技能跨项目复用，逐步形成企业级智能研发资产，并持续演进。沉淀不是 AI 的自动记忆，而是经过治理的组织资产。飞码通过人工确认、代码评审、版本管理等机制，对沉淀内容进行筛选和校验，确保进入组织资产体系的经验可信、可控、可追溯。随着业务规则、设计规范、测试脚本和团队技能不断丰富，新任务可以直接复用已有资产，减少重复探索与试错，让研发效率不再只来自 AI 模型能力的提升，更来自组织自身经验的持续积累，当经验持续复用，研发便开始产生真正的组织级复利。汉得 AI Coding Agent H-AI 飞码，深度适配 H-ZERO 企业级应用开发场景，以 SDD 建立统一研发依据、AIDLC 贯通端到端交付链路、Harness 保障复杂任务可靠执行，推动 AI 从局部编码提效走向端到端智能交付，从个人效率提升走向组织能力沉淀。目前飞码已初步具备端到端智能交付能力，深度适配 H-ZERO 开发场景，并持续迭代完善，尤其适合 H-ZERO 开发场景使用较多、希望从单点提效进一步走向端到端交付提效的团队，欢迎了解与体验。相关产品咨询或更多信息了解，欢迎联系我们➡️ openhand@vip.hand-china.com携手汉得，共铸硬核竞争力！