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汉得 x 益海嘉里｜FDE 扎根粮油仓储现场，助力食品产业智能化升级！

汉得大客户数智化事业部助力益海嘉里，围绕粮油仓储现场生产入库业务需求，引入 AI 智能体能力，聚焦一线岗位实际操作流程，通过轻量化交互方式，让 AI 真正服务业务人员，探索食品行业智能化运营新模式。

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汉得首批DataClaw数字员工入职多家企业！

最近，汉得DataClaw AI数字员工陆续迎来新东家。

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产品出海再启新篇｜汉得携手美国《财富》500强 Avery Dennison 启动 Global MES 项目，以中国工业软件赋能全球智能制造！

近日，汉得与美国《财富》500 强企业 Avery Dennison（艾利丹尼森） Global MES 全球项目签约启动。

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10-29

汉得DataClaw“硅基人”上岗记：（5）｜财务共享数字员工，七个岗位，七类角色，上岗即接活！

我们想要的，不是把人全部替代，而是不用再等到月末深夜，才被动暴露一堆问题。这样的月末，不应该成为常态。

10-29

汉得DataClaw“硅基人”上岗记：（5）｜财务共享数字员工，七个岗位，七类角色，上岗即接活！

月末最后一天，晚上九点。共享中心的八个应收会计对着412笔银行流水逐笔比对，运营专员还在导第六张表。财务经理在群里问“关账到哪一步了”，半小时没人能准确回答。这是绝大多数财务共享中心的月末对账关账的场景。如何从“人找数”到“数找人”财务共享中心在忙什么？很多管理者觉得，共享中心最大的成本是审单、对账、匹配，但真正深入一线会发现一个反常识的事实：最耗人的，往往不是审单本身而是审单前后那些“看不见的劳动”❓ 要一个数？—— 从系统导出来。❓ 要做对比？—— 几个Excel拼起来。❓ 要知道为什么？—— 自己做透视表。❓ 要写报告？—— 手工整理文字。一个成熟的共享中心，每月花在“取数、做表、写报告”上的时间，占到总工时的30%以上。人工处理数据，有三个绕不开的死结：💢慢——月度一次，等数据出来，问题已经发生好几天了。💢乱——不同的人算“人效”，结果可能不一样。💢浅——只能回答“是什么”，回答不了“为什么”。很多企业上了BI看板，以为解决了；但看板是“人找数”——你得知道要看什么、去哪里看。真正的解决方式是要从“人找数”变成“数找人”七个岗位七个角色如何定义财务共享数字员工提到数字员工，很多人第一反应是：这不就是RPA吗？这不就是AI助手吗？跟BI看板有什么区别？区别在于一个根本定位：数字员工不是给人打下手的工具而是共享中心正式在岗的虚拟劳动力数字员工四个要素，缺一不可：✅ 有岗位：对应共享中心的一个真实角色，有明确的职责边界，不是“什么都能做的万能助手”；✅ 有职责：明确的问题域和动作边界，知道什么该做、什么不该做、什么必须停下来等人；✅ 有交付物：产出可被人直接使用的结果，而不是一堆需要人再加工的中间数据；✅ 有考核：挂在业务指标上，表现可被度量、可被优化，干得好不好有说法；我们为共享中心定义了七类角色数字员工：七个角色不是七个功能，而是七个承担业务指标的岗位。他们不是七个孤立的工具，而是一个会协作的班组。它们各自有交付物，又能接力协作，一个角色发现异常，会自动触发相关角色的关联分析。七个岗位、七类角色，上岗即接活先把重复劳动接走✅ 看得清：将原来“要问才知道”的事，现在主动告诉你。积压、瓶颈、异常、风险，不再依赖某个人的责任心去发现。✅ 算得准：每个数字都能点开看到来源与算法。不是一个“AI 说的数”，而是一条可复现的查询与拆解过程。✅ 跑得快：从“人找数”到“数找人”，从“逐单处理”到“只看例外”。重复的、有规则的那部分，交给数字员工。「上岗即接活」如何实现？数字员工四步上岗搭建一个数字员工岗位，本质上不是“训一个模型”，而是把一个真实岗位的职责、能力、作业流程和考核标准，用机器可执行的方式重新表达一遍；这件事有明确的四步，顺序不能颠倒。STEP 1岗位定义绝大多数失败的智能体项目，失败在第一步：直接从“我想让它能干这个”开始，而不是从“这个岗位是干什么的”开始。前者会得到一个功能清单，后者会得到一个岗位。岗位定义要回答五个问题：岗位与职称、问题域、动作边界、交付物、北极星指标。阿收我是阿收，共享中心的应收会计。我每天值守三件事：把银行流水和账单做候选匹配、维护账龄结构并解释它的变化、为催收准备清单。我做匹配，但我不做核销——核销需要人来点头。遇到单笔差异超过5万元、或者同一客户在7天内出现第三次匹配失败，我会停下来，把已经试过的路径列给你，然后等人。我每天8:30交《未认领清单》，每周一交《账龄变化归因》。衡量我做得好不好的只有一个数：未认领率。STEP 2能力挂载一个员工上岗要带四样东西：数据（知道数据在哪）、知识（懂业务制度）、工具（可调用能力）、规则（判定逻辑、阈值、例外清单），数字员工也一样需要完成挂载对应的四类资产。STEP 3SOP 编排能力挂载解决的是“它有什么”，SOP 编排解决的是“它什么时候、按什么顺序用这些能力”。在这一步把岗位的日常作业翻译成机器可执行的流程，标出人机交接点。我们可以用一张「排班表」把它落到一天的尺度上：STEP 4考核上线数字员工不应该“开发完就上线”。正确做法是经历一个影子运行期：它照常跑，照常产出，但所有动作都不真正执行，只把结果与人工的处理结果做对比。四步的内容合起来，就是一个数字员工岗位的完整配置。谁第一个上岗？他们的上岗路线图七个岗位同时上线的项目，几乎都以「七个半成品」收场。正确的顺序是：先把一个岗位做扎实再让两个岗位学会协作最后才是批量复制数字员工的第一个岗位，应该是“数据分析岗”，而不是“自动记账岗”。这不是降级，这是建立信任的入场券。分析型数字员工只需要只读权限，不碰业务数据、不做任何修改；同时，数据能力建好，其他的数字员工上岗可以复用；先确保数字员工说的数是正确可验证的，再逐步获取操作权限。阶段一分析型：建立“看”的能力把分散在各系统的数据自动汇总成指标，自动发现异常，自动做原因分析，主动把结论推给对应的人。替代的工作：导表、拼表、手工透视、逐条比对、写运营报告、开会前临时取数。阶段二作业型：接入“做”的能力在分析能力建立、数据口径统一、组织信任建立之后，逐步把标准化程度高、规则明确的作业环节交给数字员工。替代的工作：逐单审核、批量发票查验、流水与账单逐笔比对、三单匹配。阶段三决策型：让数字员工“出主意”在作业数据积累足够、模型验证充分之后，让数字员工承担预测和优化类工作。替代的工作：凭经验排班、拍脑袋估资金、靠记忆排催收顺序。数字员工的终点不是让 AI 替人工算账而是让人的时间回到需要判断的地方✅ 会议不再对数：过去财务与业务开会，前 40 分钟在处理“你那个数怎么算的”；当口径沉淀为系统里的一份定义，这部分时间直接消失，这是最容易被低估、也最容易被感知的收益。✅ 把老会计的经验变成规则：“这种第三方代付要优先匹配同名客户”、“金额差5万以上一定要核”—— 这些经验过去只存在于资深员工脑子里；写进规则库以后，它变成了组织资产，不再随人员流动一起流失。✅ 新人上手周期缩短：新人不再需要花两周学习“怎么导表、怎么拼数、口径在哪”。；他第一天就能拿到已经整理好的清单，把精力放在理解业务上。带教成本下降，是共享中心高流动率下最实际的一笔账。✅ 从「月度管理」到「实时管理」：问题从“月底才发现”变成“当天可见”。这意味着管理动作从事后解释转向事中干预；一个能被提前 9 天看到的资金缺口，和一个月后才被发现的资金缺口，是完全不同的两件事。回到开篇那个月末晚上九点的共享中心，我们想要的，不是把人全部替代，而是不用再等到月末深夜，才被动暴露一堆问题。这样的月末，不应该成为常态。如果您现在的感觉是“听起来不错，但我们数据还不行”，那最该做的不是等，而是先做一次数据可识别性评估——用一个岗位、一个月的数据，把“哪些能自动、哪些必须人工、差在哪”一次看清楚。这件事的产出，本身就是一份有价值的数字化现状体检报告。七个岗位、七类角色从“看”到“做”到“出主意”上岗即接活携手汉得，共铸硬核竞争力！

10-28

汉得 x 某小家电龙头企业｜FDE 深入制造业务场景，AI 赋能企业智能化升级！

汉得大客户数智化事业部携手某小家电龙头企业，围绕合同合规、供应商风险、项目资料审核、库存运营四大业务场景，将 AI 能力融入风险识别、智能审核、经营分析与业务协同，目前四大场景均已上线运行，推动制造企业智能化运营走向实际应用。

10-29

汉得 x 某小家电龙头企业｜FDE 深入制造业务场景，AI 赋能企业智能化升级！

从真实业务场景出发让 AI 应用走深走实随着人工智能技术加速发展，越来越多制造企业开始探索 AI 与核心业务的深度融合，推动智能化应用从技术探索走向实际经营管理。但在实际落地过程中，企业仍面临诸多挑战：💢风险管控难：供应商信息分散、合同审核复杂，风险识别依赖人工。💢业务审核难：项目资料涉及多个系统，规则校验繁琐，重复性工作量大。💢经营分析难：库存数据丰富，但风险识别、原因分析及后续处置效率仍有提升空间。如何让 AI 真正理解业务规则、融入管理流程，并将智能分析转化为实际业务价值？AI 应用的关键在于深入真实业务场景找到技术能力与业务需求结合点汉得企业级 AI 智能化升级方法论，以 FDE 工作模式为牵引，项目团队贴近业务一线，与法务、采购、项目管理、计划等岗位人员共同梳理业务规则，在真实流程中边设计、边验证、边迭代，推动 AI 从“技术能力”走向“业务应用”。此次，汉得大客户数智化事业部携手某小家电龙头企业，围绕合同合规、供应商风险、项目资料审核、库存运营四大业务场景，将 AI 能力融入风险识别、智能审核、经营分析与业务协同，目前四大场景均已上线运行，推动制造企业智能化运营走向实际应用。深入制造业务落地四大 AI 场景应用实践该企业经过多年数字化建设，在采购、法务、项目管理、生产及库存等领域已积累了丰富的业务数据。但数据分散、规则复杂、人工处理工作量大等问题，仍然影响企业的运营效率与管理水平。在 FDE 工作模式牵引下，汉得深入实际业务流程，围绕企业高频管理问题，结合现有系统与业务规则，打造贴合岗位需求的 AI 应用。从业务问题识别，到智能应用设计，再到业务流程融合，让 AI 真正服务企业日常经营管理。01 合同审核与风险识别从人工逐条核对，到智能识别合同合规风险合同审核是企业经营风险管理的重要关口。传统审核高度依赖人工，合同条款变更、关键信息遗漏、文本错误等问题，不仅增加法务工作量，也可能带来潜在合规风险。汉得 AI 解决方案三重智能校验○模板比对：自动对齐标准合同模板，识别关键条款变更。○必填检查：智能检查合同关键信息，发现字段缺失。○文本识别：自动检测错别字等基础问题，输出审核意见。AI 完成基础合规检查后，自动返回审核结论及问题说明，为业务修改和法务复核提供依据。业务价值：风险前置、标准统一、审核可追溯。通过 AI 承担重复性基础审核工作，将风险识别前移，让法务人员更加聚焦复杂条款与关键风险判断，推动合同管理从人工核验走向智能辅助审核。02 供应商准入与风险监控从人工分散查询，到供应商风险自动识别与评估供应商经营状况、信用水平及潜在法律风险，直接关系到制造企业供应链的稳定性。传统供应商评估需要人工跨渠道查询、整理与判断，存在信息碎片化、评估效率低、标准不统一等问题。汉得 AI 解决方案多源数据融合与智能风险研判○多源信息整合：自动获取工商、经营、司法等风险信息。○智能风险研判：结合统一评价规则，综合分析供应商风险。○报告自动生成：输出风险等级与评估报告，呈现关键风险依据。AI 能力嵌入合同管理流程，业务人员选择供应商后，即可获取风险评估结果，无需在多个系统之间反复切换。业务价值：风险识别前置、评价标准统一、合作决策有据可依。将风险识别从独立的人工调查环节融入日常业务流程，帮助企业建立更加及时、规范的供应商风险评估机制，为供应链稳定运营提供支撑。03 项目资料智能审核从人工逐项核对，到跨系统资料智能审核与风险前置制造企业在项目管理过程中，会产生大量项目归档文件，涉及人员、工时、时间节点及客户信息等多个维度。传统审核依赖人工逐项核验，不仅工作量大、效率低，也容易出现标准执行不一致、关键信息遗漏等问题。汉得 AI 解决方案自动化、智能化资料审核流程○资料自动获取：通过 RPA 自动获取 PLM 系统中的项目归档文件，触发智能审核流程。○多维规则校验：结合人员在职状态、工时、量产时间、客户名称等业务规则，自动识别异常信息。○智能分流审核：根据审核结果置信度，高置信度结果自动处理，低置信度事项转交人工复核。审核完成后，系统将结果回写至 PLM 业务流程，形成：资料获取 → 智能校验 → 分级审核 → 结果回写的完整业务流程。业务价值：审核提效、风险前置、人机协同。减少重复性人工核验，提升审核效率与标准化水平，让常规审核更加高效、异常问题及时处理。作为本次合作的先导场景，项目资料智能审核率先上线运行，在业务规则校验、跨系统流程衔接与智能审核方面经受实际业务检验，为后续多业务场景建设奠定实践基础。04 呆滞库存智能分析与督办从被动发现库存积压，到主动预警、分析与督办订单变化、生产计划调整等因素，容易造成制造企业物料积压、资金占用与库存风险。传统库存管理以报表统计和人工分析为主，往往能够发现问题，却难以及时判断风险程度、定位积压原因并推动处理。汉得 AI 解决方案构建库存风险管理闭环○风险识别：结合库存金额、增长趋势等维度，自动识别高风险呆滞物料，形成重点关注清单。○智能分析：关联 MES、APS 等业务数据，辅助分析库存积压原因，提出处理建议。○自动督办：匹配责任人员，下发督办任务，推动风险事项跟进处理。实现从：风险识别 → 原因分析 → 任务督办 → 处理反馈的业务管理闭环。业务价值：风险主动预警、原因精准分析、责任落实闭环。让库存管理从事后统计走向主动识别与精准管控，让 AI 不仅能够发现异常，还能辅助分析问题、推动业务处理，为降低库存积压风险、提升库存运营效率提供支持。从场景实践到管理升级让 AI 价值融入业务流程从合同审核、供应商风险管理，到项目资料核验和呆滞库存分析，四大场景面向不同业务领域，却共同体现了制造企业智能化管理的转变。风险管控更加主动：将 AI 融入合同审核与供应商风险评估等环节，推动风险识别从事后发现走向事前预警。业务审核更加高效：通过规则校验、信息提取与智能分析，减少重复性人工操作，让专业人员聚焦关键判断。经营分析更加精准：从库存风险识别到原因分析与任务督办，让业务数据不仅能够呈现问题，更能辅助推动问题解决。业务流程更加协同：将 AI 与企业现有业务系统相结合，推动智能分析结果进入业务处理流程，实现信息利用与业务协同。从人工处理到智能辅助从被动响应到主动管理AI 正在成为制造企业提质增效的重要助力从行业场景出发推动AI应用走向真实业务价值制造企业的智能化升级，需要的不只是新的技术工具，更需要贴合业务需求、能够融入实际流程的智能化解决方案。本次合作从项目资料智能审核的先导场景起步，在实际使用中持续调优，再将经验复用至供应商风险、合同合规和库存运营等核心业务领域，已上线运行的四大场景，展现了 AI 从单点场景探索走向多业务领域应用的实践路径。在这一过程中，汉得充分结合制造行业数字化实践经验，将业务规则、行业知识与 AI 技术相融合，推动智能应用与企业既有管理体系衔接。以真实业务问题定义应用场景以业务流程承接 AI 能力以实际管理价值检验应用成果这也是汉得企业级 AI 智能化升级方法论所坚持的方向：以 FDE 工作模式为牵引，发现业务问题 → 与业务共创方案 → 快速上线 → 持续优化，推动 AI 能力在企业实际业务中落地应用。未来，汉得将持续深耕制造行业高价值业务场景，探索 AI 技术与经营管理的融合创新，打造更多可落地、可复制的行业智能化解决方案。让 AI 深入业务让智能创造价值携手汉得，共铸硬核竞争力！

10-26

数字员工Plog｜销售经营参谋每天在忙什么？

欢迎观看汉得 DataClaw・销售经营参谋的工作 Plog。

10-23

汉得工业 AI 实战系列｜钢材智能自动组板，让工艺经验转化为生产优化能力！

这个专题希望通过一系列工业 AI 真实场景落地案例，把我们在工业 AI 落地中的经验、想法和方法呈现出来，为更多制造企业提供参考。

10-23

汉得工业 AI 实战系列｜钢材智能自动组板，让工艺经验转化为生产优化能力！

在 AI 时代，大模型、智能体和智能应用如何快速落地融入企业提质增效受到广泛的关注。工业企业尤其是制造企业流程长、业务场景复杂，在工业 AI 智能化落地难度尤其大。制造企业的管理团队焦虑的核心关注点之一：AI 能不能进入工艺、设备、质量和生产现场解决一个个具体问题优化提升工艺质量汉得深耕制造领域近30年，积累大量制造业客户和行业场景。依托「得·灵」企业级 AI 产品/服务体系，基于企业级 PaaS 平台 H-ZERO 构建的智能制造 HCMs 协同平台，我们把工业数据、业务流程和 AI 模型连接起来，帮助企业构建高效、可靠、可闭环的工业 AI 行业垂类模型和应用。这个专题希望通过一系列工业 AI 真实场景落地案例，把我们在工业 AI 落地中的经验、想法和方法呈现出来，为更多制造企业提供参考。“工业 AI 实战”专题通过真实工业场景，分享汉得在智能化落地中的经验、思考和方法。前两篇关注还原炉工艺预警与电芯容量预测，这一篇，我们走进钢材制造中的关键环节：智能自动组板以工艺规则与多目标优化统筹合同需求、材料利用和生产约束从合同需求到生产执行汉得钢材智能自动组板大模型一张交付给客户的钢板，在进入轧制之前，就已经涉及一系列复杂的生产决策。客户按钢种、厚度、宽度、长度和数量订货，工厂则需要把这些需求组织成可生产的板坯及轧制切分方案。一块板坯可以按设计轧制切分成多张合同钢板；哪些合同能够组合、需要多大的板坯、轧制切分后会剩下多少材料，都需要提前计算。这就是钢材组板要解决的问题。它看起来像是在做“拼图”，但每一块“拼图”都带着工艺条件：◈ 有的热处理要求不同，有的探伤方式不同，有的必须单独取样◈ 即使尺寸能够拼在一起，也未必能在同一套生产条件下完成制造组板人员还要同时考虑材料利用与合同交付。当前这张大板组合得很紧凑，剩下的几张合同钢板却可能难以继续配组；为了多消化一些合同尾量，另一个方案又可能留下更多余材。当合同数量增加、规格更加分散时，人工需要反复筛选、核对、试算和调整。经验越丰富，越能识别其中的取舍，但也越难把所有组合逐一比较。围绕钢铁板材制造中的自动组板需求，汉得将合同数据、工艺基准、组板规则与优化求解连接起来，构建钢材智能自动组板大模型（ISP，Intelligent Steel Plate Auto Assembly Model）。✅ 让系统承担大量验证计算，智能自动生成组板方案✅ 让业务人员集中精力判断优先级、处理例外并确认生产方案▲钢铁板材智能自动组板业务流程示意图合同分组先理清哪些需求可以一起生产自动组板的第一步，是建立有业务边界的合同池。系统按产线条件筛选合同，结合钢种、厚度、宽度形成分组，再根据客户、到站、交期等条件组织组内优先顺序。产线与板坯断面的对应关系、产品规格限制，也一并进入计算范围。这一步直接影响后续方案质量。同一客户的合同尽量安排在同一产线，特殊钢种的小批量需求尽量集中处理，都是生产组织中需要考虑的因素。对于不同厚度、不同宽度的合同，能否组合还要继续核对公差和组板方式。例如，厚度存在差异时，需要检查允许厚度范围是否有符合工艺要求的交集。尺寸相近，并不意味着可以直接合并。通过合同分组，分散的订单需求被转化成具有明确规则和优先级的计算对象，为后续求解建立基础。规则校验把现场工艺转成计算边界一份组板方案能够进入生产，首先要满足制造条件。板坯压下比是否满足合同要求，可轧制宽度和目标长度是否处于设备允许范围，板坯长度能否满足加热炉限制，这些条件共同决定方案是否可行。质量要求同样需要逐项核对。组合合同的热处理模式与保温目标温度需要匹配，超声探伤方式和时期需要兼容；特定取样要求的合同，则需要按规则单独组板。这些分散在工艺基表、合同属性和现场经验中的条件，被转化为系统可以执行的校验规则。校验不通过时，系统给出相应提示，供业务人员定位和处理。❓ 工艺规则决定哪些方案可以进入比较❓ 优化目标决定可行方案之间如何取舍质量与设备限制作为计算边界，贯穿组板过程。这也是工业智能应用对行业知识的依赖所在：算法需要准确得工艺条件才能计算出现场真正用得上的结果多目标优化在合同尾量与材料利用间找更优解满足约束后，系统还要回答：多个可行方案，应该选择哪一个？自动组板需要同时关注几类目标。合同尾量反映还有多少需求未被组入方案；组合板长度、宽度与目标尺寸的差异，反映尺寸匹配情况；长度和宽度方向的余材，则关系到材料利用。这些目标并不总能同步改善。例如，一个方案组入了更多合同钢板，却可能留下较多余材；另一个方案材料利用更充分，但尚未组入的合同需求更多。业务人员需要结合当次任务，明确尾量清理与材料利用等目标的优先级。方案通过目标和权重设置，将这种取舍转化为可计算的评价方式。求解器结合组板规则，在设定的运行时间和计算规模内搜索、比较候选组合，返回组板结果及对应评价指标。同时，系统还需要计算必要板坯尺寸、重量等参数，并区分轧制收得率与命令收得率。后者关注合同钢板总重量与相应板坯重量的关系，有助于从订单交付角度评价材料利用。自动组板的核心，是把原本依赖多次人工试算的方案比较，转化为有约束、有目标、有评价依据的计算过程。在这一场景中，承担核心求解任务的是工艺规则与运筹优化算法。分轮处理让零散尾量继续寻找组合机会一轮组板完成后，仍可能有部分合同钢板未能形成满足要求的组合。如果只评价已经组好的大板，就容易忽略这些剩余需求。它们还需要进入后续生产安排，继续寻找匹配机会。钢材智能自动组板大模型（ISP）设计了分轮组板机制：第一轮按合同分组和组板方式进行组合对于尚未成型的组合及剩余需求，再按规则进入第二轮计算，尝试异宽组合等适用方式相关策略还可以设置是否启用第二轮，以及指定长、超投等业务参数。经过计算仍无法完成组板的需求，继续保留在合同池中，等待后续处理。这样，方案评价覆盖了已组板结果与未组入需求，帮助业务人员看到整个任务的完成情况，并针对尾量继续调整。人机协同让计算结果进入生产流程工业智能应用的价值，最终要通过生产动作体现。在系统衔接上，MES 向独立部署的算法服务传入合同子板数据、基表数据，以及本次运行的目标、权重和参数；算法服务完成计算后，将组合结果与评价指标返回 MES。业务人员可以查看组板结果，进行调整、确认或解散。确认后的结果再衔接试样添加、二次设计和命令生成，进入后续生产组织。这一过程保留了清晰的职责分工：系统负责规则校验、组合计算和结果展示业务人员负责业务取舍、例外处理与最终确认从合同收池、算法求解，到结果确认和命令生成，自动组板成为 MES 业务流程中的一个环节。计算结果由此具备了进入现场执行的路径。从组板经验走向可复用的工业优化能力钢铁板材自动组板场景，呈现了工业智能化的另一类重要问题：在多种约束下从大量可能组合中选择更合适的生产方案它的业务价值体现在三个相互关联的方向：◈ 通过批量校验与方案计算，减少重复筛选和试算◈ 通过合同尾量、尺寸及余材的综合评价，支持材料利用与交付需求之间的取舍◈ 通过 MES 衔接，让计算结果能够被业务人员确认并转化为生产命令更深一层，合同分组、工艺基准、组合策略和评价方式逐步沉淀到系统中，使现场经验成为可以维护、验证和复用的组织能力。这类应用需要懂工艺，也需要懂生产系统。产线条件如何影响组合，质量要求如何转成约束，结果如何衔接后续设计与执行，每一步都依赖行业知识与实践经验。依托「得·灵」企业级 AI 产品/服务体系，以及 H-ZERO、HCMs 平台能力，汉得持续探索将适合场景的算法与制造业务连接起来，推动数据、规则、模型和流程协同工作。从识别工艺异常，到预测产品质量，再到优化生产组合，工业智能化正在进入越来越具体的制造决策。让现场经验可计算让计算结果可执行是汉得持续推进工业 AI 落地的重要方向携手汉得，共铸硬核竞争力！

10-22

汉得首批DataClaw数字员工入职多家企业！

最近，汉得DataClaw AI数字员工陆续迎来新东家。

10-23

汉得首批DataClaw数字员工入职多家企业！

最近，汉得DataClaw AI数字员工陆续迎来新东家📑蓝格赛、以岭药业、圣阳电源、科达新能源、科顺防水、江苏阳光、华汇工程设计……来自多个行业的企业选择汉得DataClaw ，开启AI数字员工入职之旅🤖从管理者数字分身，到销售、采购、生产、质量等岗位数字员工，企业对AI的期待正走向具体工作。汉得DataClaw让企业能够培育、管理和复用自己的AI数字员工，覆盖业务操作、业务洞察与决策参谋三类岗位工作📌为什么选择汉得DataClaw？✅️数据、系统与流程，快捷配置连接通过数据配置与API Hub，连接企业数据和业务系统，为数字员工配置所需数据、权限与工具，依托企业已有数字化积累，减少跨系统找数、核对和重复操作✅️业务本体驱动，让AI理解企业怎样运转将企业知识与业务对象、关系、规则和动作结合，让数字员工理解数据背后业务含义，依据企业自身口径开展分析，按业务规则参与工作✅️汉得业务Know-how，沉淀为岗位专才把汉得长期积累的规则与经验融入数字员工，再结合客户实际培育。经过实践验证的方法与技能，从个人经验逐步成为企业共同拥有的岗位能力✅️融合机器学习与视觉，支持专业岗位工作根据岗位需要，结合大模型、机器学习，让预测、建模、图像识别成为数字员工专业技能，支持生产指标预测、质量检查等工作，拓展AI参与业务的深度✅️融入业务系统，让AI在工作现场履职将数字员工带入企业已有业务系统，支持对话与操作。从信息查询、规则校验，到经确认后发起业务申请，让AI在权限和审批要求下参与实际流程📌产品能力之外，汉得FDE服务也帮助企业把数字员工带上岗📁汉得熟悉财务、供应链、制造与营销业务，长期承担数据治理、系统建设和实施交付。通过FDE服务方式，让懂业务、懂数据、懂技术的团队深入现场，与业务专家梳理岗位任务、业务规则和系统要求，推动产品能力落到实际工作中🏫定岗位、学业务、接数据、领权限——从“入职四堂课”开始，FDE团队与客户在真实任务中培育数字员工、校准结果、验证价值，将经过验证的工作方法沉淀为可复用的岗位技能。支持私有化部署，结合企业要求落实权限与审计，陪伴数字员工成长🤝🏼感谢企业伙伴信任，《汉得DataClaw·AI数字员工上岗记》将陆续分享它们如何走进企业、学习业务、承担工作☎️您企业准备迎来哪位AI新同事？联系汉得了解DataClaw，从一个具体岗位开始，让AI员工上岗数字化，放心交给我！

10-21

汉得DataClaw数字员工+FDE践行DATA x AI落地实践，在全球数据管理峰会斩获多项荣誉！

2026年9月23日-24日，2026全球数据管理峰会在杭州隆重举办。汉得携手合作客户凭借数据治理实践、产品创新与专业人才建设等方面的成果斩获多项荣誉。

10-21

汉得DataClaw数字员工+FDE践行DATA x AI落地实践，在全球数据管理峰会斩获多项荣誉！

2026年9月23日-24日，2026全球数据管理峰会在杭州隆重举办。汉得数智事业部总经理、DAMA 中国理事曹正炎先生受邀发表《DATA x AI：从双向赋能，到 AI 员工上岗》主题演讲，分享汉得在推进 DATA x AI 落地应用中的思考与实践经验。汉得携手合作客户凭借数据治理实践、产品创新与专业人才建设等方面的成果斩获多项荣誉。汉得 DataClaw 灵舟 AI 数字员工中心获评“数据治理创新实践案例”，多氟多、海亮集团相关合作案例同获该项荣誉；汉得 H-ONE 融合数据平台获评“数据治理推荐产品”。在本届峰会，汉得成为首批获得 TIIDA FDE 合作机构授牌的企业之一，13位 AI 架构师获得首批 CFDE-A 认证，其中有3位资深架构师获得首批 CFDE-A 讲师认证，为进一步开展专业人才培养与生态合作奠定基础。汉得主数据部门负责人荣获“数据治理特聘专家&首席数据官”荣誉，彰显汉得在主数据管理与数据治理领域的专业实力和实践积淀。<< 滑动查看下一张图片 >>DATA x AI从双向赋能，到 AI 员工上岗在峰会的主题演讲中，汉得数智事业部总经理、 DAMA 中国理事曹正炎提出，AI 要承担企业工作，需要理解业务对象之间的联系、判断问题的规则，以及能够采取的行动。汉得选择的路径，是以业务本体驱动：把业务对象、关系和判断规则教清楚，再连接系统工具，让 AI 数字员工在授权范围内完成工作，从“说得对”走向“做得对”。“企业 AI 数字员工，需要理解这家企业是如何运转的。”01 业务本体驱动让采购品类专家理解业务影响一个采购品类的重要性，不能只看采购金额，还需要看它关联哪些供应商、生产环节与订单，以及异常可能带来的经营影响。本次分享中的采购品类专家，展示了业务本体的作用：将物料、供应商、订单等业务对象及其关系组织起来，结合业务规则，支持 AI 主动扫描风险、识别异常并形成处置建议。面对采购异常，AI 需要进一步分析：影响哪些业务，为什么值得关注，应当优先处理什么。业务本体让这些判断有了企业自身的业务逻辑作为依据。汉得将企业数字化实践中积累的业务经验，与数据、系统工具和权限相结合，让 AI 的分析能够服务于实际工作。这也是汉得推进 AI 员工上岗的重要特点：让业务知识与执行条件共同支撑数字员工履职。02 总经理分身让管理经验沉淀与复用曹正炎还分享了自己的工作实践——总经理分身。管理者向 AI 分身交代任务，将分析要求与个人经验沉淀为可复用能力，让20个事业部原本累计40余天的报告制作工作实现分钟级完成。这项实践的价值，既在于效率提升，也在于将个人分析经验转化为更多部门可以使用的工作能力。管理者亲自使用、持续校准，为 AI 数字员工在组织内推广积累经验。从采集到可视化数据全流程 AI 员工化很多企业希望做 AI，首先面对的却是数据分散、加工耗时、口径不一等问题。从业务需求到可用数据，仍需投入大量人工。业务 AI 需要可信数据，数据准备本身也可以交给 AI 数字员工参与完成。汉得围绕采集、加工、治理到可视化，培育专业数字员工，推动数据全流程自动化：数据开发员：AI 直接完成数据采集、集成与加工，减少重复开发。数据治理员：AI 直接进行数据资产盘点，结合标准与规则开展质量检查和治理。报表大屏开发员：根据业务指标与展示需求，AI 直接生成报表和可视化大屏。这些岗位围绕业务需求衔接工作：✅ 让数据更快地交付给业务人员与 AI 应用✅ 让数据团队将更多精力投入口径确认、规则设计和结果验收数据支撑 AI 上岗，AI 参与数据建设，DATA × AI 由此贯穿数据准备与业务使用的全过程。负责人先行再走向更多岗位与业务链企业应该从哪里开始？曹正炎建议，按照“负责人分身—高频业务岗位—专业岗位与业务链”的顺序推进。第一步负责人先行从总经理、COO、CFO 等负责人的 AI 分身开始，将自己的工作方法教给 AI，亲自校准并验证成果。第二步推广到高频岗位延伸到财务、合同、HR、数据治理等工作，优先选择高频、重复、规则明确、数据可用且价值可衡量的任务。第三步深入专业岗位与业务链进一步进入采购、生产、质量、销售运营等领域，结合业务本体、系统工具与权限，逐步承担更复杂的专业任务和跨环节工作。先从一个负责人的分身开始，再复制到更多岗位和业务链。让懂业务的人先用起来，让有效的工作方法逐步沉淀，让 AI 数字员工的价值通过实际成果得到验证。荣膺多奖：依托 FDE 理念让 AI 深入业务现场企业有了 AI 产品，还需要有人把岗位职责讲清楚、把数据与系统接起来、把业务规则落实进去，并与业务人员共同验证结果。汉得企业级 AI 智能化升级方法论以 DataClaw + FDE 连接业务需求与技术实现，是推动 AI 数字员工落地的重要角色。从理解客户业务、梳理数据与规则，到连接工具、试岗验证和持续迭代，围绕真实任务，推动 AI 能力进入实际工作。DataClaw 提供数字员工的产品能力，FDE 团队结合客户的业务条件，将这些能力配置、应用到具体岗位，并帮助客户掌握数字员工的使用与培育方法。在推动 DATA x AI 落地的过程中，汉得秉承 FDE 的核心理念，从真实的业务需求中寻找 AI 的价值切入点，获得多项可验证、获认可的荣誉成果。本届峰会中，多氟多、海亮集团相关合作案例获评“数据治理创新实践案例”，体现出汉得与合作客户在数据治理领域的实践成果。汉得 x 多氟多推进企业数据标准统一、管理体系建设与跨系统协同、提升数据质量及共享应用能力，为企业经营管理与数字化转型夯实数据基础。汉得 x 海亮集团打造主数据 AI 数字员工，将 AI 融入主数据生命周期核心流程，推动数字员工承担具体治理及运维任务，提升主数据管理效率。产品方面，汉得 H-ONE 融合数据平台获评“数据治理推荐产品”。AI 数字员工持续履职，需要可信数据、统一口径与持续治理。H-ONE 平台融合数据开发、治理、资产管理与 AI 智能分析能力，支持企业整合、加工和管理数据，为业务分析与 AI 应用提供统一可信的数据基础。此外在本届峰会上，汉得成为首批获得 TIIDA FDE 合作机构授牌的企业之一，为进一步开展专业人才培养与生态合作奠定基础。汉得13位 AI 架构师获得首批 CFDE-A 认证。其中，3位资深 AI 架构师同时获得首批 CFDE-A 讲师认证。汉得主数据部门负责人荣获“数据治理特聘专家&首席数据官”荣誉，彰显出汉得在主数据管理与数据治理领域的专业实力和实践积淀。从合作客户实践、产品能力，到 FDE 人才与合作体系建设，汉得将持续结合客户项目实践，为企业开展 AI 数字员工培育、试岗验证与持续应用提供支持。您的企业准备让哪位 AI 数字员工先上岗？依托汉得 DataClaw 企业 AI 数字员工中心，从您的首个 AI 分身或试岗岗位开始，一起梳理数据与规则，让 AI 数字员工走进真实工作。欢迎联系您熟悉的汉得伙伴或扫描下方咨询二维码，开启 AI 数字员工上岗实践。携手汉得，共铸硬核竞争力！

10-20

共话「芯」机遇｜汉得半导体五大数智产品方案亮相工博会，护航中国芯行稳致远！

2026年10月12日-16日，以“智能经济，智造无界”为主题的第二十六届中国国际工业博览会（以下简称“工博会”）在上海国家会展中心圆满举办。汉得亮相本次大会，现场带来一场半导体全链路数智实践之旅。

10-20

共话「芯」机遇｜汉得半导体五大数智产品方案亮相工博会，护航中国芯行稳致远！

2026年10月12日-16日，以“智能经济，智造无界”为主题的第二十六届中国国际工业博览会（以下简称“工博会”）在上海国家会展中心圆满举办。汉得亮相本次大会，现场带来一场半导体全链路数智实践之旅：从汉得联合华为云打造企业级数智底座，到全球化运营管控，从供应链韧性建设，到生产全流程提效，从数据资产治理，到 AI 数字员工落地。集中展示了面向半导体行业的汉得全面数智化产品方案与落地实践成果，吸引众多嘉宾客户驻足交流探讨。当前众多半导体企业面临老旧系统林立、业务系统相互割裂的现状，同时对 IT 底座的自主创新、安全稳定提出更高标准。汉得携手华为云推出由华为云计算底座 + H-ZERO 产品形成的面向中大型企业的 IT-PaaS 平台解决方案。✅ 通过 DevPaaS 开发平台、aPaaS 低代码平台、BPaaS 流程平台、IoT 平台及移动平台，为客户提供从工具到管理的全方位一体化产品研发解决方案。✅ 通过 gPaaS 基础管理平台、AMPaaS 应用管理平台，为客户提供 CI/CD，容器管理、服务治理、系统监控、统一用户、权限管理、统一门户管理的统一应用运维管理解决方案。✅ 通过 DaaS 数据平台、iPaaS 集成平台和 AI 中台，为客户提供数据治理、管理、集成，以及 AI 应用的一体化解决方案，提升 AI 应用能力。汉得 H-ZERO 企业级 PaaS 平台，已在上千家中大型客户实战项目中得到验证，并被多家世界 500 强企业用作集团级应用开发管理平台。通过华为云提供的 IaaS、数据库和安全方面能力，汉得 H-ZERO 平台基于微服务架构，每项服务独立而灵活，提高服务的重用性，拥有 200+ 开箱即用的通用组件，支持通过组装式开发快速构建应用，融合高低代码能力，无缝集成，既灵活又高效，整体开发效率提升 70%，为半导体核心业务打造安全稳定的底层数字化支撑。半导体企业走向海外布局，往往面临多工厂、多法人、多级委外带来的数据割裂、流程不统一、业财难以打通等现实阻碍。汉得依托成熟的数字化实施经验，为芯片设计、晶圆制造、封装测试、半导体材料与装备等领域的头部企业搭建全球化数字运营底座。采用稳态保障核心业务、敏态支持业务创新的架构思路，统一集团基础主数据与业务流程，打通价值链端到端链路，实现业务财务一体化与精细化成本管控，帮助半导体集团企业核心价值链高效运行，夯实向外拓展的数字化根基，支撑业务全球化稳步扩张。半导体行业供应链最大的挑战不在于采购渠道，而在于如何预判波动、规避断供风险、盘活存量库存。汉得智协供应链方案落地案例覆盖半导体行业从设计到材料、终端的全链路，其中以晶圆制造与半导体设备两个核心领域的落地成果尤为集中与突出。借助「数据 JIT」供应链控制塔，打通需求、计划、采购、库存到交付的全链路闭环。经过项目实践可实现订单交付及时率提升 20%、断货订单降低 40%、积压库存降低 30%。不再被动应对供应危机，而是用数据驱动预判，帮助企业打造抗风险能力更强的采购与供应链体系。良率保障不是单一部门的工作，及时交付也不能牺牲品质。半导体产品生产组织：多品种小批量、配方管控严苛，零部件采购周期长、物料齐套难、生产测试精度要求高等特点，对计划协同、车间生产管理、控制提出极高要求。汉得 HCMs 智能制造应用产品方案，聚焦订单交付和保供层面，从销售与运作计划（S&OP）、供需实时监控（PSI）、车间级工序排产等供应链协同管理，再到车间层面批次追溯、多版本 BOM 与工程变更管理、多级委外加工管理、物流齐套管理、设备 OEE 分析等场景，给予企业生产业务全面支撑。依托成熟标准化项目方法论，遵循规范的项目全流程管控机制，把良率管控、交付约束贯穿生产全流程，解决企业 “能研发、难量产、交付拖期” 的现实困境。很多半导体企业已经积累海量业务数据，但分散在各个系统，难以转化为经营决策依据。大多数企业 AI 停留在概念层面和单点尝试阶段，没有真正进入经营分析、质量追溯、订单履约等业务岗位。通过汉得 H‑ONE 融合数据平台，能够提供数据全生命周期管理一站式服务，帮助企业整合内外部主数据、业务数据等结构化数据，以及半结构化与非结构化数据，沉淀企业高质量数据资产与企业知识资产，打造 AI‑Ready 数字化底座。在此基础上，依托「得·灵」AI 产品体系与 DataClaw 数字员工中心，把 AI 能力嵌入真实业务岗位：协助经营分析员自动完成取数核对并生成分析报告，辅助质量追溯员整理客诉证据与影响批次，帮助订单履约专员识别交付风险并持续跟进责任人。让数据资产真正服务经营，让 AI 真正进入岗位，推动半导体企业从“有数据”走向“用数据”、从“谈 AI”走向“用 AI”。汉得立足近三十年产业数字化实践，以「焕芯砺刃，敏捷致胜」为战略指引，构建「算力底座 + 技术平台 + 行业应用」的完整 AI 产品/服务体系，助力半导体企业实现更稳健、更具韧性、更敏捷的高质量发展。在算力底层以「灵炼」企业级大模型训练与管理平台为核心，融合生态伙伴能力，为企业提供私有算力资源调度与运营管理能力，提升算力利用效率并优化 Token 成本；在技术平台层以 H-ZERO 企业级 PaaS 平台与 H-ONE 融合数据平台为技术底座，构建企业级 AI 基础设施；在行业应用层依托「得·灵」企业级 AI 产品体系与 DataClaw 企业 AI 数字员工中心，把 AI 落到岗位。依托本届工博会的交流契机，站在产业数智化升级的时代节点，汉得将持续打磨自主创新的数智化能力，深耕平台、数据、AI 在半导体全产业链场景的落地应用，以可验证的数字化价值，护航中国芯行稳致远。携手汉得，共铸硬核竞争力！

10-19

汉得「灵手」智能体应用系列实力上榜！

凭借大量成型且已落地的 AI 智能体应用或方案，汉得「灵手」智能体应用系列成功入选由中国科学院《互联网周刊》联合 eNet 研究院、DBC 德本咨询等权威机构发布的“2026中国大模型+ AI 应用公司 TOP 100”，汉得企业级 AI 实践能力获权威认证！

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汉得「灵手」智能体应用系列实力上榜！

🏆凭借大量成型且已落地的 AI 智能体应用或方案，汉得「灵手」智能体应用系列成功入选由中国科学院《互联网周刊》联合 eNet 研究院、DBC 德本咨询等权威机构发布的“2026中国大模型+ AI 应用公司 TOP 100”，汉得企业级 AI 实践能力获权威认证！ 👨🏼‍💻深耕企业数字化近三十年，依托 H-ZERO 数字化平台与完备的业务应用产品体系，汉得形成“筑基 + 赋智”企业智能化升级方法论，并通过「得·灵」AI 产品系列，构建「算力底座+技术平台+行业应用」完整 AI 服务体系，为企业打造可落地、可约束、可运营的智能化生产力，实现从数字化筑基到智能化跃迁。 🧰汉得在财务、制造、供应链、营销、人力资源等多个业务领域现已沉淀出一批成熟的企业级智能体应用及方案——汉得「灵手」智能体应用系列，覆盖经营分析、财务处理、供应链协同、生产管理与营销支持等典型场景，支持“开箱即用”的 AI 能力交付。 🔍这些经过真实业务验证的「灵手」智能体案例，不仅帮助企业快速理解 AI 能够做什么，更能够为企业发现自身业务中的智能化机会。通过场景样板先行、价值场景识别、试点快速验证的方式，帮助企业客户从“知道 AI 重要”走向“知道 AI 应该用在哪里”。 💪汉得致力于帮助企业打造 AI 时代的数字员工军团，通过构建覆盖执行、分析与决策支持的智能化组织能力，全面提升企业运营效率与竞争优势。————📌汉得 x 西南大学柑桔研究所联合研发柑橘垂直行业大模型，落地惠农公益与商业增值双版本智能体产品，推动 AI +农业的平台化运营并探索推广 AI4S 落地路径📌汉得 x 智链顺达搭建全流程风控管理平台，将多源、异构、动态的风险数据与复杂逻辑，转化为直观实时可交互的“驾驶舱”，形成“事前预防-事中控制-事后处置”风控闭环📌汉得 x 中亿丰基于 AI 中台分阶段落地智能体能力，形成数据-分析-预警-报告-运营优化的数据飞轮，搭建起支撑集团精细化运营的经营分析与风险预警中枢📌汉得 x 中鼎 x 矩阵基于「得·灵」AI 能力体系进行全球化战略布局完整 AI 规划，让 AI Factory 实现从算力到 Token 到业务场景的全链路协同，沉淀可持续产出、可扩展、可度量的长期 AI 资产📌汉得 x SKG推进主数据标准可查、管理有效、数据贯通，为 AI 领航战略落地提供高质量的结构化数据基础，让数据成为连接业务、支撑决策、驱动 AI 的核心生产要素，最终实现“Data × AI for Value”数字化，放心交给我！

10-15

首批！汉得 H-ZERO 通过信通院企业级智能信创 PaaS 平台能力评估！

近日，汉得自主研发的企业级 PaaS 平台 H-ZERO 顺利通过中国信通院“企业级智能信创 PaaS 平台能力评估-融合与集成扩展”检验，成为业内首批通过该评估的企业，充分验证了 H-ZERO 平台安全可信、自主可控的技术实力。

10-15

首批！汉得 H-ZERO 通过信通院企业级智能信创 PaaS 平台能力评估！

近日，汉得自主研发的企业级 PaaS 平台 H-ZERO 顺利通过中国信通院“企业级智能信创 PaaS 平台能力评估-融合与集成扩展”检验，成为业内首批通过该评估的企业，充分验证了 H-ZERO 平台安全可信、自主可控的技术实力。9月10日，由中国通信标准化协会主办、中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）承办的“2026（第六届）数智化转型发展大会”在北京召开。会上，中国信通院正式发布企业级智能信创 PaaS 平台系列评估的最新动态，汉得企业级 PaaS 平台 H-ZERO 顺利通过融合与集成扩展检验评估，位列首批通过名单。本次评估聚焦企业 PaaS 平台的集成与融合扩展能力，围绕信创环境要求、API 网关、集成开发管理、AI 集成网关、MCP 服务、集成场景六大核心模块展开系统性评测，结合企业实际应用中的集成痛点与最佳实践，形成统一、规范、可落地的评估规范，为行业集成能力认定与平台集成规范化发展提供参考。▲企业级智能信创 PaaS 平台融合与集成扩展框架图H-ZERO 企业级 PaaS 平台▲企业级 PaaS 平台 H-ZERO 结构体系汉得企业级 PaaS 平台 H-ZERO 是上海汉得信息技术股份有限公司自主研发的企业级数字化平台，也是公司产品体系的战略底座与统一数字底座。平台基于 Spring Cloud 技术路线进行封装和拓展，并结合汉得多年的项目实施经验，抽象、封装的大量的应用标准服务及功能。全面适配国产化基础软硬件体系，覆盖 CPU/服务器、操作系统、数据库、中间件等关键领域，为企业提供安全可信、自主可控的数智化基座。✅ H-ZERO 作为公司所有产品的通用基础架构，所有基础公共功能均以微服务组件持续迭代，显著缩短新产品的开发迭代周期；✅ 通过统一架构设计、统一开发规范与统一技术平台，大幅提升产品研发与交付效率；✅ 依托模组化设计与开发，具备强大的扩展性与可组合性，可快速组合实现各类商业场景，支撑全域应用开发与集成，帮助企业轻松扩展并定制业务需求。汉得深耕企业数字化领域近三十年，服务全球80多个国家和地区的8,000余家中大型企业。依托 H-ZERO 平台与丰富的业务应用产品体系，构建了“一个平台、一套数据、AI 加速、成套应用”的自主产品体系。向上支撑智慧业财、数字营销、智能制造、智能供应链等成套应用产品，向下承载“灵猿-大圣” AI 中台等企业级 AI 能力，帮助企业持续沉淀高质量数据资产与企业知识资产，打造 AI Ready 的数字化底座，助力企业实现从业务数字化到智能化运营的跃迁。汉得企业级系统集成平台▲汉得企业级系统集成平台功能架构图平台内置的汉得企业级系统集成平台模块沉淀了汉得多年 ToB 项目实施的系统集成经验，提供多系统、多云、多端、多协议、多设备、数据、页面于一体的全域集成解决方案，在消除企业信息孤岛、打通多源多端数据断链、混合云对接等复杂场景中提供高效便捷的集成能力，助力企业应用架构向组装式演进，加速数字化转型。集成平台核心能力如下：✅ 低代码可视化集成开发基于低代码理念，通过拖拽式配置即可完成复杂集成流程的编排与开发，内置50+编排节点与100+应用连接器，支持 SAP RFC/IDoc、Oracle 数据库对象 API 化等企业套件快速接入，同时支持高代码扩展自定义节点与连接器，实现低代码与高代码融合开发；提供高性能编排模式，满足高并发、低延迟实时集成场景要求。✅ 统一AI集成网关支持 DeepSeek、Azure OpenAI 等公有云与私有化部署大模型的统一接入与代理，将多样化模型协议统一转换为 OpenAI 标准协议，提供 SSE 流式传输与模型全生命周期管理，覆盖 Token 用量统计、调用监控与审计追溯，帮助企业安全、合规地建设 AI 应用能力。✅ 原生 MCP 服务能力支持将企业既有 API 一键转化为标准 MCP 服务，兼容 SSE、Streamable HTTP 等多协议，提供 MCP 服务注册、调试、发布、开放的全生命周期管理与统一 MCP 市场，支持千人千面的个人认证与调用链路监控，构建可复用、可观测、可个性化的 AI Agent 执行基础设施。✅ 安全治理与权限管控依托统一网关提供限流、熔断、黑白名单、报文加解密与细粒度鉴权等多层安全防护；引入 API 操作申请与审批机制，对 API、编排、连接器的发布、启停、禁用、删除等关键操作实施审批管控与留痕审计；支持千人千面认证与身份模拟，实现不同用户对同一能力的差异化访问控制；配套 API 资产门户的运营与运维权限分离，保障接口资产开放共享过程中的安全合规。✅ API 全生命周期治理提供覆盖 API 设计、注册、发布、变更、授权及启停控制的全生命周期管理；支持 REST、SOAP、gRPC 等协议的一键快速注册与 Swagger/cURL/WSDL 导入，实现分钟级 API 接入；支持 REST 与 SOAP 协议的双向快速转换与报文级完全透传，以及同名 API 的个性化覆盖，在不改造后端服务的前提下实现异构系统无缝对接；配套 API 资产门户，支撑接口资产的开放共享与可视化运营。✅ 全域集成场景覆盖覆盖数据、消息、服务、大模型四大集成场景，支持多源异构数据同步与 ETL 数据处理、主流消息队列的监听与消费处理、服务的快速开发与开放共享，全面支撑企业数字化转型中的端到端集成诉求。✅ 智能运维助手基于多源运行数据，通过智能分析引擎自动完成故障定位、根因分析与解决方案推荐，将历史故障经验沉淀为知识库，实现“诊断即解决”；配合 API 分析看板、编排统计、JVM 与服务器监控，构建从接口到流程的全链路可观测体系。未来，汉得将持续深化 H-ZERO 平台与 AI、大数据、云计算的融合，以更智能、更安全、更高效的产品能力，帮助企业构建 AI Ready 的数字化底座，助力千行百业加速数智化转型升级，与更多企业携手共建安全可信、自主可控的数字基座。携手汉得，共铸硬核竞争力！