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汉得入选 IDC 中国工业 AI 及智能体市场图谱，让 AI 深入制造现场！

近日，IDC 发布《IDC Market Glance：中国工业 AI 及智能体，2Q26》，汉得入选企业级超级入口智能体、供应链智能体、工业 AI 服务类别核心代表厂商，同时入选行业 AI 的新能源、钢铁及有色等细分领域。

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可信数据，支撑 AI 员工上岗｜汉得参编《大数据主数据管理要求》国家标准！

2026年7月2日，国家标准GB/T 47854-2026《大数据主数据管理要求》正式发布，将于2027年2月1日实施。汉得被列为主要起草单位，刘天合、刘伟被列为主要起草人。国家标准让企业主数据管理有了统一参照。在 AI 时代，它还将为 AI 进入企业工作提供可信的数据基础。

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“慧”控 “慧”审｜汉得灵驭上岗，驭AI大模型赋能数字员工接管企业内控与审核！

汉得智慧财务 HiFins 推出新一代 AI 智能审核大模型“灵驭”（以下简称“灵驭”），它定位于企业内控与风控的“首席数字化引擎”，从财务审核这个最关键的业务关口开始，重新定义内控与风控。

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09-11

企业会计准则第30号全面修订｜汉得财经数智化助力合并系统适配新规则！

汉得专注为使用合并系统（HFM / FCCS / BPC / 丰贺等）的企业提供准则适配升级服务，已成功为大型企业集团完成 CAS 30 新准则下的系统改造，实施经验成熟、方案标准化。

09-11

企业会计准则第30号全面修订｜汉得财经数智化助力合并系统适配新规则！

财报列报迎来十余年来最大规模修订！2026年8月5日，财政部公开发布《企业会计准则第30号——财务报表列报》（财会〔2026〕11号）。这是自2014年以来，我国财务报表列报准则时隔十余年迎来的最大规模结构性重塑。新准则由原45条扩展至71条，此次修订延续我国企业会计准则与国际财务报告准则的持续趋同，在多项核心列报要求上与 IFRS 18 相衔接，旨在提升报表列报质量与会计信息透明度。实施节奏梯度过渡时间窗口逐批关闭◈ 同时在境内外上市的企业，以及仅在境外上市并采用国际财务报告准则或企业会计准则编制财务报表的企业：2027年1月1日起率先执行——已不足4个月！◈ 境内其他上市企业：2029年起实施；◈ 执行企业会计准则的非上市企业：宽限至2030年。同时，新准则要求调整相关报表项目以及相应的比较报表、附注数据——首批2027年执行企业通常需要准备2026年比较期间的数据。这意味着准则切换不是“未来时”，而是“现在进行时”。四大核心变化直击合并报表系统痛点本次修订的主要影响集中在列示和披露，整体上不改变多数交易和事项的确认计量要求，符合特定衔接条件的企业仍需单独评估相关会计政策选择。以下四大变化，对企业的合并报表系统提出了全新的配置与计算要求，每一项都涉及底层逻辑改造：利润表结构全面重构“五分类”体系落地新准则将当期损益划分为经营、投资、筹资、所得税费用、终止经营五个类别，新增“经营利润” “经营及投资利润” “持续经营利润”等合计项目，并建立新的利润表分类框架，明确最低列示项目和必须列示的合计、分项项目。💢系统冲击：科目结构、计算规则、报表模板，全部需要重新设计与配置！引入管理层业绩指标（MPM）披露要求新准则要求，企业在正式公开资料中使用的、反映整体财务业绩的非准则损益指标，符合条件的应作为管理层业绩指标（MPM）披露，并说明其计算方法及与准则指标的调节关系。企业需评估现有系统是否能够支持 MPM 的计算、调节、比较数据，以及调节项目所得税和少数股东损益影响的披露。💢系统冲击：自定义指标的定义、计算、追溯、披露，一套能力都不能少！明确财务信息汇总与分解原则具有共同特征的项目汇总列报，不同特征的项目分解列报。个别报表与合并报表层面的损益分类可能不同，集团内各主体主要业务不同时，合并层面的判断也可能不同——合并报表编制与系统计算复杂度大幅提升。完善“重要性”定义新增“模糊处理”判断条件新准则对“重要性”的定义进行了修订，明确在合理预期下，财务报表某项目的省略、错报或模糊处理会影响使用者据此作出经济决策的，该项目具有重要性。其中，“模糊处理”为新增条件，是指相关信息虽然存在于财务报表中，但因其呈现方式不恰当，导致使用者难以获取或理解重要信息，从而产生与省略或错报相似的影响。该修订提出了更加严格、完善的重要性判断标准。💢系统影响：合并系统需支持按主体、按项目配置重要性阈值，并对汇总后可能模糊重要信息的场景给出预警，确保附注披露的颗粒度满足新准则要求。💢系统冲击：多层级分类逻辑与合并调整能力，复杂度成倍增长！合并系统升级从“可选”到“必选”上述变化，对合并报表系统带来的是根本性冲击。尤其对多层合并集团：众多子公司口径统一、海量历史数据追溯、合并系统迭代——单一报表调整，根本无法覆盖全链条改造需求！历史数据追溯调整意味着：不仅要改写未来的报表生成逻辑，还要对涉及的比较报表和附注数据作相应调整。数据迁移与计算能力，将直接决定切换成败。系统升级，已经没有“等等再看”的余地！汉得解决方案系统优化快速适配准则切换汉得专注为使用合并系统（HFM / FCCS / BPC / 丰贺等）的企业提供准则适配升级服务，已成功为大型企业集团完成 CAS 30 新准则下的系统改造，实施经验成熟、方案标准化。八项核心能力，一站式护航：✅ 准则差异分析与影响评估：全面梳理对科目体系、计算逻辑、披露要求的影响，出具差异分析报告与改造方案。✅ 科目体系重构：按“五分类”重新设计科目体系，确保每笔损益准确归类。✅ 计算规则与业务规则重写：全面重构业务规则与成员公式，确保计算准确无误。✅ 合并调整逻辑增强：支持个别报表与合并报表层面分类不一致的调整。✅ 管理层业绩指标（MPM）模块配置：预置自定义指标的定义、计算与披露数据提取功能。✅ 利润表报表模板全面更新：按新准则统一格式重新设计财务报告模板。✅ 历史数据追溯调整：支持首批2027年执行企业对2026年比较期间数据全面追溯重述，平稳过渡。✅ 全流程测试与上线支持：从测试验证到生产上线的全流程保障，业务中断风险降至最低。成功案例已为企业完成准则切换升级汉得已为大型企业集团完成 IFRS 18 列报改造并上线运行，并依据 CAS 30 最终稿开展并行期报表出具与差异验证，积累了相关系统实施经验，确保企业在准则生效前顺利完成系统切换、平稳过渡至新列报体系。现在行动，从容应对再拖一天，被动一天新列报准则将于2027年1月1日正式施行，并按企业类型分批执行，留给企业的准备时间已十分紧迫。首批2027年执行企业还需准备2026年相关比较数据及新旧准则调节信息，越早启动，越能为测试验证与历史数据重述留出充足时间。准则变革是挑战，更是系统升级与流程优化的契机。汉得愿与您携手，将这次准则切换转化为企业合并报表管理能力全面跃升的起点！如需了解更多详情或获取定制化升级方案，欢迎联系您熟悉的汉得销售或扫描文末二维码立即咨询。携手汉得，共铸硬核竞争力！

09-10

汉得入选 IDC 中国工业 AI 及智能体市场图谱，让 AI 深入制造现场！

09-10

汉得入选 IDC 中国工业 AI 及智能体市场图谱，让 AI 深入制造现场！

近日，IDC 发布《IDC Market Glance：中国工业 AI 及智能体，2Q26》，汉得入选企业级超级入口智能体、供应链智能体、工业 AI 服务类别核心代表厂商，同时入选行业 AI 的新能源、钢铁及有色等细分领域。这份市场概览主要呈现中国工业 AI 生态的核心厂商，为了解汉得的平台、场景与服务能力提供新的窗口。从还原炉工艺异常预警，到电芯容量预测、光伏切片良率优化，再到钢铁板材智能自动组板，汉得持续围绕制造企业的真实业务问题，推动工业数据、算法模型与生产流程相互连接，让智能化应用进入工艺、质量、设备和协同管理的具体环节。工业 AI 的应用价值，最终要在生产现场得到验证：能否更早发现异常、更准确识别质量风险，并帮助现场人员完成处置。IDC 在报告中指出，工业领域的行业与场景碎片化特征显著，未来工业 AI 的发展将更多依赖多模态模型协同。对于制造企业而言，不同问题需要不同的技术能力：工艺趋势与质量预测需要机器学习、深度学习等模型分析过程数据；组板等复杂组合问题需要结合工艺规则与运筹优化算法；知识检索、意图理解与任务协同，则可以结合大语言模型和智能体能力。把模型能力接入制造流程，是工业 AI 落地的关键一步。依托「得·灵」企业级 AI 产品和服务体系，以及基于 H-ZERO 构建的 HCMs 制造协同平台，汉得将企业级 AI 能力与制造业务相结合，为数据贯通、模型应用、流程协同和持续迭代提供支撑。三方面能力共同支撑落地：贯通制造数据将设备运行、工艺参数、物料批次、产品履历和质量结果关联起来，让模型能够识别数据对应的生产对象和业务背景。连接模型与业务将风险评分、预测结果和知识建议接入生产、质量、设备等业务流程，明确由谁确认、如何处理、何时关闭。推动经验持续回流将现场复核、处置动作和实际结果沉淀下来，为知识更新、模型评估和后续优化提供依据。还原炉雾化预警让异常更早进入处置流程多晶硅还原炉运行周期长，炉况判断依赖人工巡检和工艺经验。✅ 汉得与客户共同探索基于过程数据的雾化预警方案，结合历史炉况、操作记录和现场确认结果训练模型，将异常趋势送入 MES 预警流程。现场人员复核后完成调整，处置结果持续回流，形成监测、预警、人员处置与经验沉淀的闭环。电芯容量预测探索预测与验证协同的分容路径动力电池完整分容测试需要占用设备、时间和能源。✅ 汉得探索关联电芯制造数据与化成曲线，通过模型识别容量变化及偏低容风险。在数据可靠、模型稳定且经过验证的条件下，探索较短测试与预测结合的路径；风险电芯和置信度不足的样本保留完整检测，异常时回退。让质量判断前移，同时守住验证底线。光伏切片良率优化找到关键影响因素光伏切片良率受多种工艺和设备因素影响。✅ 汉得通过分析历史切割数据与工况参数，识别影响良率的关键变量，结合模型开展实时分析和异常预警，为工艺优化提供依据。把复杂的良率问题转化为可分析、可验证的生产问题。钢铁板材智能自动组板优化合同组合与材料利用钢铁厚板组板需要把不同合同的钢板需求安排到板坯轧制与切分方案中，同时满足钢种、尺寸、压下比、炉长和热处理等约束。✅ 汉得将工艺规则与运筹优化算法结合，进行合同分组、约束校验和候选方案比较，兼顾合同尾量与材料利用。结果返回 MES，经业务人员调整、确认后衔接生产命令生成。让组板经验转化为可计算、可执行的生产方案。工业 AI 要在现场发挥作用，需要理解每个行业的生产逻辑：哪些工艺条件不能突破，哪些数据能够反映问题，哪些判断需要现场确认，以及一个优化建议如何进入实际生产流程。长期的行业深耕与丰富的客户案例积累，是汉得构建工业 AI 应用的重要优势。在新能源、钢铁等制造行业的持续服务中，汉得积累了大量行业知识、业务经验和客户项目案例。从生产计划、制造执行，到质量追溯、设备管理与物流协同，这些实践让汉得深入理解制造企业的业务流程、系统关系和现场约束，也为识别有价值的 AI 应用场景提供依据。汉得的重点行业选择，始终围绕国家制造业发展的战略方向。随着制造业向高端化、智能化持续升级，汉得的客户群也从“新三样”向“新新三样”不断延伸，在半导体设备、光模块、大型无人机、机器人等领域持续积累客户案例与项目经验，逐步建立起新的行业优势。这一延伸，也让汉得的行业知识与解决方案不断丰富。通过深入新领域的制造现场，理解产品特点、工艺要求与生产组织方式，汉得将已有的制造数字化经验与新的行业需求相结合，为工业 AI 拓展有业务基础的应用场景。丰富的客户项目经验，也让汉得能够在不同企业的实践中识别共性问题，沉淀业务模型、数据标准与实施方法，同时结合客户的工艺、设备和管理特点进行适配。由此，AI 应用从需求识别、数据准备到系统集成和现场运行，都能获得更贴近业务的支撑。懂行业，才能找准问题；有实践，才能把方案落到现场。汉得将持续把行业积累转化为 AI 应用能力，帮助制造企业解决生产经营中的具体问题。工业 AI 的长期价值，需要通过持续运行来实现。原材料批次、工艺条件与设备状态不断变化，模型效果需要评估，知识需要更新，业务流程也需要随之完善。汉得将企业级 AI 平台能力、制造业务经验与实施服务相结合，围绕需求分析、场景设计、数据治理、系统集成和部署迭代，为制造企业提供持续支持。通过把项目中的数据标准、业务流程和应用经验沉淀下来，为后续场景拓展与跨产线、跨工厂复用创造条件。此次入选 IDC 中国工业 AI 及智能体市场图谱，是汉得持续深耕工业领域的一个新节点。未来，汉得将继续围绕工艺、质量、设备与制造协同中的具体问题，深化 AI 与工业场景的融合，让数据支撑判断、让流程承接行动、让经验持续积累，帮助制造企业把工业 AI 转化为日常生产中可持续使用的能力。携手汉得，共铸硬核竞争力！

09-10

汉得通过 DCMM 四级认证｜可信数据，支撑 AI 数字员工上岗！

近日，汉得顺利通过 DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）四级认证。如何把经过验证的数据能力，转化为客户看得见、用得上的业务价值，并进一步支撑 AI 数字员工进入企业正式工作，是每个企业 AI 智能化升级核心目标。DCMM

09-10

汉得通过 DCMM 四级认证｜可信数据，支撑 AI 数字员工上岗！

近日，汉得顺利通过 DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）四级认证。如何把经过验证的数据能力，转化为客户看得见、用得上的业务价值，并进一步支撑 AI 数字员工进入企业正式工作，是每个企业 AI 智能化升级核心目标。DCMMDCMM 是我国数据管理领域的重要国家标准，依据 GB/T 36073—2018，从数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用和数据生存周期八个能力域，对企业的数据管理能力进行系统评估。该标准将企业数据管理能力划分为五个等级，从低到高分别为：初始级（1级）、受管理级（2级）、稳健级（3级）、量化管理级（4级）和优化级（5级）。四级对应“量化管理级”，意味着企业已经建立较为完整的数据管理体系，并能够对关键数据管理过程进行量化监测和持续优化。目前，全国四级及以上获证企业占比不足2%，充分体现了该等级的含金量与认证难度。AI 越深入企业越需要可信数据企业并不缺数据。ERP、CRM、MES、WMS、SRM、EPM 等系统已经运行多年，订单、客户、供应商、产品、库存、质量和财务等数据沉淀在不同系统中。但“系统里有数据”，并不等于“业务可以直接使用”。同一个客户，在不同系统中可能有不同编码；同一个经营指标，不同部门可能采用不同口径。尤其当企业发生组织调整、区域合并或科目变化后，今年与去年的数据看似都在，却不一定能够直接比较。过去，这些问题可能只是让报表做得慢一些、对数时间长一些。当 AI 开始获取企业数据、生成经营结论，甚至参与业务执行时，问题就会被进一步放大：💢数据来源不清楚，AI 就无法判断应该相信哪一个结果；💢指标口径不一致，AI 给出的答案越快，风险反而可能越大；💢权限和责任不明确，AI 就难以进入企业正式工作。因此，AI 越深入企业，越需要可信、可理解、可追溯的数据基础。汉得不仅懂数据更懂数据背后的业务企业数据治理真正困难的地方，从来不只是把数据接进来、存下来。数据背后是企业的组织、流程、规则和经营逻辑。比如，管理者要比较今年与去年同口径的经营变化，看起来只是调取两组数据。但如果期间发生了组织调整、区域合并或科目变化，直接取数得到的结果就未必可比。此时，数据团队不仅要找到数字，还要识别组织变化、建立映射关系、统一计算口径，并保留可追溯的依据。这既需要数据技术，也需要对企业组织、业务流程和经营管理的理解。长期以来，汉得持续参与企业 ERP、供应链、制造、财务、人力和营销等核心系统建设。我们不仅熟悉数据存放在哪里，也理解数据为什么产生、在业务中如何流转、最终要支持什么工作。这种“业务理解＋系统经验＋数据能力”的融合，形成了汉得服务复杂企业数据建设的综合能力。此次 DCMM 四级认证，验证的不只是平台和工具，也包括数据战略、组织机制、管理制度、业务流程、质量标准、安全权限和持续运营能力。这些能力最终要解决的，是同一件事：让数据不仅能被找到，更能被业务持续、准确地使用从可信数据到 AI 数字员工岗位履职当 AI 开始融入企业核心业务流程、使用企业专有数据，参与核对、分析、提醒和业务协同时，企业对 AI 的要求也随之发生变化。企业要的 AI 数字员工从来不仅仅是数字文员它不能只会写材料、做总结、回答问题，还要知道：❓ 数据从哪里来❓ 企业采用什么口径❓ 谁有权限查看❓ 什么时候应该工作❓ 发现问题后又应该交给谁处理围绕这条路径，汉得形成了 DATA × AI 的完整支撑体系：H-ONE融合数据平台（灵狐）治理数据来源、口径、质量和权限，为 AI 提供可信数据；SmartBrain企业知识平台（灵知）沉淀制度、规则、流程和业务经验，让 AI 理解企业自己的工作方法；DataClaw 企业 AI 数字员工中心（灵舟）把数据和知识转化为岗位能力，让 AI 能够进入真实工作并持续履职。在权限控制和审计机制下，不同岗位的 AI 数字员工可以承担不同工作：有的调用 MES、WMS，持续发现工单、库存和质量异常，并及时提醒相关人员；有的调用 ERP、SRM、CRM，完成跨系统核对、经营跟踪和协同提醒；有的结合 EPM、BI，开展经营分析、追溯异常原因，为管理者提供决策参考。它们不是替代企业已有系统，而是在现有系统之上，把数据、知识、规则和业务动作串联起来，逐步接住一项完整工作。DCMM 四级把数据能力转化为客户价值DCMM 四级证明的是，汉得已经具备的数据管理能力。客户真正关心的，则是这些能力能否解决自己的问题：❓ 跨系统数据能不能连起来❓ 指标口径能不能统一❓ 数据质量和权限能不能管住❓ AI 能不能使用可信数据，进入一项真实工作企业不必等所有数据问题全部解决后，再开始探索 AI。更务实的方式，是先选择一个岗位、一项高频工作，明确它需要使用的数据、知识、规则、权限和验收标准，让 AI 数字员工先试岗、先验证价值。验证成功后，再从一项工作扩展到一个岗位，从一个岗位走向一条业务链，逐步形成企业自己的AI 数字员工体系。这正是汉得 DATA x AI 持续推动的变化：让知识会思考让数据会决策让 AI 会工作如果您的企业也面临数据口径不统一、跨系统取数困难，或者正在考虑让 AI 进入正式业务工作，欢迎联系您熟悉的汉得销售或扫描文末的咨询二维码。从一个岗位、一项真实任务开始，完成一次 AI 数字员工上岗评估与试岗验证。携手汉得，共铸硬核竞争力！

09-09

企业 AI 上岗，你胆子真是肥嘟嘟的！

汉得 DataClaw 让企业不再一个个开发 AI 场景，而是开始培育、上岗和管理自己的 AI 数字员工。

09-09

企业 AI 上岗，你胆子真是肥嘟嘟的！

🤦🏼‍♂AI 会写材料、做 PPT，就准备让它进企业上岗？💢不是会聊天，就叫上岗？办公AI提升个人效率，汉得 DataClaw 面向企业岗位履职。二者不是二选一，而是“1+1”。😑每来一个 AI 需求，还准备重新开发一个场景？💢不是做场景，而是培育员工。汉得 DataClaw 让企业从“开发 AI 场景”，走向“培育 AI 数字员工”。🙀岗位没定、业务没学、数据没接、权限没领，就让 AI 直接上岗？💢上岗前，先完成入职。汉得 DataClaw 让企业像培养员工一样培养AI——定岗位、学业务、接数据、领权限。😓不懂企业规则，不认公司数据口径，也敢让 AI 当经营参谋？💢AI办公，不等于企业岗位专才。汉得 DataClaw 依托业务 Know-how × 可信数据，训练企业自己的岗位专才。🚨只会给答案，进不了 ERP、SRM、MES把事办完，也能上岗？💢不只做文员，还要把事办完。汉得 DataClaw 连接正式业务系统，让 AI 在规则和权限范围内完成工作。🙅AI 员工上岗后，不考核、不培育？💢上岗之后，还要持续成长汉得 DataClaw 统一管理岗位、Skill、记忆、权限与运行，让 AI 数字员工持续成长。💡企业 AI 上岗，别靠胆子，靠 DataClaw！🤖企业 AI 数字员工，不仅仅要会聊天、会写材料，进入企业岗位，还需要理解业务、使用可信数据、遵守规则与权限，并能连接正式系统持续完成工作。🚀汉得 DataClaw 让企业不再一个个开发 AI 场景，而是开始培育、上岗和管理自己的 AI 数字员工——🧩连接企业正式系统和私有数据，在权限与安全可控的前提下，让 AI 能上岗、能协作、能私有化部署。让 AI 数字员工懂企业规划，知业务规则，晓数据权限，上岗后依然能持续成长，形成长期价值。✨企业要的 AI 数字员工，从来不仅仅是数字文员。联系汉得，从选择一个适合的岗位开始，先试岗，验证价值，再转正。让知识会思考｜让数据会决策｜让 AI 会工作【了解更多】汉得DataClaw发布｜为B端而造，打造企业级私有可控的AI员工军团！DataClaw答疑篇｜和其他龙虾有啥不同？安不安全？一次说清！汉得DataClaw“硅基人”上岗记：（1）销售经营参谋汉得DataClaw“硅基人”上岗记：（2）事业部总经理分身汉得DataClaw“硅基人”上岗记：（3）生产采购专家汉得DataClaw“硅基人”上岗记：（4）毛利成本调查官AI 数字员工上岗像招聘员工一样：先试岗，验证价值，再转正！

09-07

可信数据，支撑 AI 员工上岗｜汉得参编《大数据主数据管理要求》国家标准！

09-07

可信数据，支撑 AI 员工上岗｜汉得参编《大数据主数据管理要求》国家标准！

2026年7月2日，国家标准GB/T 47854-2026《大数据主数据管理要求》正式发布，将于2027年2月1日实施。汉得被列为主要起草单位，刘天合、刘伟被列为主要起草人。国家标准让企业主数据管理有了统一参照。在 AI 时代，它还将为 AI 进入企业工作提供可信的数据基础。AI 员工上岗首先要认识企业企业要的 AI 数字员工，从来不仅仅是数字文员。它需要进入正式系统，理解业务对象、关系、规则和权限，并围绕岗位职责持续完成工作。 💢客户是不是同一个客户？💢供应商对应哪个主体？💢物料与产品如何关联？💢组织、部门和法人是什么关系？这些问题决定了 AI 数字员工认识的是谁、调用的是什么、按什么口径工作，以及能够查看和操作哪些数据。没有统一、准确的主数据，AI 数字员工就可能认错对象、用错口径，也难以跨系统持续工作。主数据管理不只是实施一套系统《大数据主数据管理要求》覆盖管理规划，主数据识别、标准制定、采集清洗、集成共享、质量安全、应用与全生命周期管理，并对组织、制度和工具保障提出要求。主数据管理不仅是数据和技术问题，还涉及企业管控模式、组织职责、业务流程与系统架构。国家标准提供共同框架，企业仍需结合行业特点、管理模式和数字化基础，选择适合自己的建设路径。汉得通过管理咨询发现问题、定义价值，帮助企业明确治理目标和管理模式；由懂业务、数据与技术的 FDE（前线共创团队）深入现场，把标准转化为具体业务问题，快速共创、验证方案。再以汉得 H-ONE 数据产品体系为基础，由 HMDP 承载主数据模型、规则、流程、质量与分发，并通过实施交付和持续运营保障体系运行。从可信数据到 AI 员工上岗面向 AI 时代，汉得以 DATA x AI 推动数据与 AI 双向赋能。 Data for AI：让客户、供应商、物料、组织等可信主数据，为 AI 提供准确的业务对象、关系、口径和权限；AI for Data：让 AI 参与主数据识别、查重、清洗、审核、质量监测和持续运营。在此基础上，DataClaw 连接 HMDP 及企业正式系统，让 AI 数字员工在数据、规则和权限支撑下进入岗位工作。如果您的企业正在推进 ERP 建设、数据治理、数据资产或 AI 应用，可以从对照 GB/T 47854-2026开展主数据现状评估开始，为 AI 员工上岗打好数据基础。让知识会思考让数据会决策让 AI 会工作携手汉得，共铸硬核竞争力！

09-03

从AI场景落地，到AI数字员工上岗：企业AI落地新范式！

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。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。

09-03

从AI场景落地，到AI数字员工上岗：企业AI落地新范式！

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！

09-02

汉得入选「华为云828精选AI解决方案图谱」

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。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。

09-02

汉得入选「华为云828精选AI解决方案图谱」

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！

09-01

“慧”控 “慧”审｜汉得灵驭上岗，驭AI大模型赋能数字员工接管企业内控与审核！

09-01

“慧”控 “慧”审｜汉得灵驭上岗，驭AI大模型赋能数字员工接管企业内控与审核！

月末最后一个工作日，晚上九点，财务共享中心的灯还亮着。桌上堆着几百张待审单据，差旅报销、采购付款、营销费用……每一张都要核对发票真伪、校验费用标准、比对预算额度、检查审批流程。一个经验丰富的审核员，一天最多处理两三百张；遇到复杂单据，还要反复翻附件、查制度、问业务。这不是某一家公司的特例。几乎所有中大型企业的财务团队，都在重复同样的循环：月底加班、季末爆单、年末连轴转。人工审核不仅耗时，还面临准确率波动、标准不统一、审计溯源难等一系列问题。现在，汉得智慧财务 HiFins 推出新一代 AI 智能审核大模型“灵驭”（以下简称“灵驭”），它定位于企业内控与风控的“首席数字化引擎”，从财务审核这个最关键的业务关口开始，重新定义内控与风控。驭者，驾驭也。需要先说明的是：“灵驭”不是一个单一的大模型，而是一套深度融合 AI 大模型能力的智能审核大模型应用。它依托汉得自研的 H-ZERO 企业级 PaaS 平台与「得·灵」企业级 AI 产品/服务体系中的“灵猿”大圣 AI 中台，以“AI 大模型 + 规则引擎”双轮驱动：规则引擎守住确定性边界，AI 大模型负责语义理解与非标材料判断，再经由置信度评估与人机协同机制，让每一次审核都可追溯、可解释、可运营。在真实的头部企业上岗实践中，它已经交出了惊人的答卷：✅ 85%的常规审单工作完全自动处理，财务仅需复核15%低置信内容！✅ 应收端全流程无人参与率高达90.7%！✅ 在客户真实生产环境中审核准确率达99.67%，稳定高于人工常规96%~97%的水平，安心直接上岗！✅ 100%规则入库，每笔审核皆带完整推理依据，随时在线一键溯源！这家集团业务覆盖制造、教育、农业等多个板块，财务共享中心每月处理海量报销单据。过去，审核团队依赖人工逐张核对，不仅效率受限，准确率也随审核员经验、状态波动。引入“灵驭”后，系统直接对接现有费控流程，对每一张单据进行“规则引擎确定性校验+AI 大模型语义级理解”的双重审核。上线运行一段时间后，审核效率及准确率已经稳定高于人工审核的常规水平！✅ 审单人效提升：AI 可自动完成85%的常规审单工作，财务仅需处理剩余15%低置信、需弹性判断的复核内容。✅ 端到端自动化：应收端业务全流程无人参与率达90.7%，仅海外发票、红字发票等特殊场景需人工介入处理。✅ 准确率表现：实际运行审核准确率达99.67%，高于人工审核96%-97%的常规准确率水平，可直接上岗使用。这意味着它不再是一个“辅助工具”，而是一个可以直接上岗、独立承担审核工作的“数字员工”。人工从“逐张审核”转向“异常复核”，精力集中在真正需要判断的复杂单据上。对国央企而言，审核不只是效率问题，更是合规问题。大型央企面临的痛点很典型：审核标准因人而异、审计追溯困难、领导单据审核时人情压力与合规责任难以平衡。“灵驭”上线后，这些在传统人工审核模式下几乎无解的问题被一一解决：合规溯源价值所有审核规则纳入系统统一库，每笔审核均带完整推理依据与证据链，审计可直接在线溯源。规避人情干扰审核标准统一无差别，解决国央企场景下领导单据审核的人情压力与合规责任两难问题。泛化能力优势可精准识别各类隐蔽高消费敏感项——比如拆分报销、变相消费、异常关联交易；同时避免传统关键词匹配导致的非相关内容“误拦”问题。从准确率波动，到标准统一从审计溯源难，到人情干扰归零问题被一层层解决了在财务审核场景里，“灵驭”是可以独立上岗的“AI 数字员工”军团。但数字员工，只是它的一种形态。它的真正定位，是企业内控与风控的首席数字化引擎：向前：AI 预审把沟通前置——员工提单前就能获得整改指引，财务只接手真正需要判断的异常；向后：审批复核、审计溯源、风险洞察全程在线留痕，规则库与知识库随业务持续沉淀，越用越聪明。费用审核只是第一站。应收应付、合同付款、采购三单匹配、海外票据、内控合规……同一套“驾驭大模型”的能力，可以一路延展到企业经营的每一个风控关口。能自动的自动，该人工的人工让控制嵌入每个关键节点而不是替代某一条审批链为什么“灵驭”先在财务审核上岗？因为财务是企业中规则最密、材料最杂、合规要求最高的审核场景之一，能在这里跑通的能力，才经得起任何审核场景的考验。而审核的本质是相通的：一切审核，都是“用规则驾驭材料”。只要存在“制度标准+待审材料+结论依据”的结构，“灵驭”的“规则引擎 + AI 大模型”双轨架构就能整体复用——规则入库、知识沉淀、材料识别、推理留痕，一套方法论走天下：◈ 法务合规合同条款审核、制度一致性校验、用印与公文审核；◈ 采购与供应链供应商资质审核、招投标文件合规审查、报关报检单据核验；◈ 人力与行政入离职材料核验、薪酬社保合规、假期与福利制度审核；◈ 金融与风控信贷材料完整性校验、理赔单据审核、可疑交易线索识别。财务审核不是“灵驭”的边界，而是它的起点。审核能力一次验证，企业全域复用，每一处需要“把关”的地方，都是“灵驭”可以上岗的地方。AI 大模型正在以前所未有的速度迭代：今天最强的模型，半年后可能就被超越。对企业而言，真正的风险不是“选不到最强模型”，而是把审核能力绑死在某一个模型上；模型一换，效果波动；模型一停，生产停摆。“灵驭”的答案，是把“驾驭大模型”做成一套工程化能力：站在所有主流大模型之上，用成熟的审核场景模型测评工具持续评测、择优而用；以“规则引擎 + AI 大模型”双轨架构明确分工：确定性的判断交给规则，非结构化的理解交给模型。模型可以来自任何一家，而驾驭模型的能力，始终属于企业自己。大模型是发动机，“灵驭”是造车的工厂企业要的不是赌一台发动机而是一辆随时能上路的车AI 大模型能力很强，但从“模型可用”到“审核好用”之间，隔着一道鸿沟。企业想把 AI 大模型真正用进审核生产环节，总会担心底层模型绑定、幻觉频发、部署周期长，以及高昂的开发与试错成本。现在，我们把这套“模型驾驭能力”完整沉淀进“灵驭”，让企业以即插即用、开箱即用的方式，直接获得经过验证的 AI 审核能力：不绑定单一模型拥有成型的审核场景模型测评工具，可基于客户真实业务数据评测主流模型的适配性。幻觉从源头规避配套完整的附件打分、置信兜底、人工转介机制，从源头规避低质量输入导致的审核错误，让“AI 审核”不是“AI 冒险”。模型迭代不影响生产支持模型一键评测、平滑切换，新模型出来后可在不中断现有生产的情况下评测对比，平滑切换，保障模型迭代不影响审核准确率。不挑平台独立部署可独立部署，不绑定现有费控、财务共享平台，可直接对接企业各类现有系统，无需推翻重来，在现有 IT 架构上即可叠加智能审核能力。在商业模式上，“灵驭”也在探索更轻的方式：从传统软件的“一次性买断 + 项目制实施”，走向按 Token 用量计费与积分模式相结合的付费规划，让 AI 审核像水电一样，即开即用、按量付费。✅ 成本可预测：按实际审核调用量计费，用多少付多少；月底季末的单量峰谷，不再对应固定的人力成本。✅ 门槛足够低：无需为重资产投入反复论证，一个场景、一笔积分预算即可启动 POC，先验证、再推广。✅ 与技术红利同行：随着底层模型持续进化、单位 Token 成本不断下降，单次审核的成本会越来越低，技术进步的红利，直接变成企业的利润。把 AI 审核做“轻”让内控审核“智”变是时候让“灵驭”执掌企业的内控与风控了携手汉得，共铸硬核竞争力！

09-01

AI Coding Agent｜汉得H‑AI飞码V1.3.0发布：Harness底座加持，SDDxAIDLC双轮驱动，组织级智能交付提效！

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。

09-01

AI Coding Agent｜汉得H‑AI飞码V1.3.0发布：Harness底座加持，SDDxAIDLC双轮驱动，组织级智能交付提效！

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！