问题： 当前，数字化转型正从早期的系统建设阶段，进入以人工智能为核心深化应用期。尽管企业模型、算力和工具上的投入不断增加，但在生产、供应链、财务、人力和客户服务等关键环节，仍面临“能用”与“用好”之间的差距。具体表现为：业务场景复杂、跨系统数据难以整合，智能应用缺乏边界约束和持续迭代机制，导致其难以稳定输出可量化的商业价值。 原因： 业内分析认为，人工智能落地困难并非单纯的技术问题，而是体系化挑战的叠加。首先，企业流程和数据标准化程度不一，限制了智能应用的跨部门复用。其次，许多应用停留在试点阶段，缺乏与业务目标匹配的场景设计和评估体系，难以形成闭环。此外，企业级应用需兼顾安全合规、权限控制和责任追溯，若缺乏规则与治理，智能能力越强，风险越高。同时，全球化经营、供应链波动和成本压力也迫使企业以更敏捷的方式优化管理和决策流程。 影响： 鉴于此，人工智能正重新定义企业竞争力：竞争焦点不仅是技术先进性，更在于将技术与业务流程深度融合、将数据转化为组织能力的速度和质量。汉得信息在会上提出，将AI作为“生产力”融入企业运营的关键在于充分利用现有系统、流程和行业知识，以更低成本实现更高效率和更优决策。大会展示的案例显示，在全球物流计划等复杂场景中，通过智能体协同和多系统数据贯通，原本需要人工反复核对和测算的工作可缩短至秒级完成，并在成本、交期等目标间实现更优平衡。这种变革有望提升计划、采购、库存和履约等环节的协同效率，同时也对企业数据治理、流程规范和组织协作提出更高要求。 对策： 围绕“如何让AI真正落地业务”，大会提出了多项可行路径： 1. 以场景为导向，将经营目标拆解为可执行的任务单元，形成可评估、可迭代的应用清单。 2. 沉淀通用组件作为“原子能力”，降低从试点到规模化推广的成本。 3. 构建贯通业务的数据网络，打通跨系统数据链路，提升数据可用性和可解释性。 4. 强化企业级治理，通过权限、流程、审计机制明确责任边界，确保智能能力在可控范围内运行。 5. 扩大生态协同，借助云服务、协同办公和行业解决方案等伙伴能力，将技术底座与业务场景无缝衔接。 会上，多家技术机构的分享聚焦云上增长、全栈能力协同、组织协作工具演进及全球化业务增长等方向，反映出企业对“效率提升+增长确定性”的双重需求。 前景： 与会专家认为，AI在企业端的下一阶段将从“单点工具”转向“可治理的智能体协同”，从“信息化支撑业务”升级为“智能化重构流程”。对企业而言，能否将行业知识、流程经验和信息化资产转化为可复用、可迭代的智能能力，将决定其未来竞争力。对服务商而言，竞争重点将集中在三上：一是围绕高价值场景形成可复制的方法论；二是以数据网络和组件化能力支撑规模化交付；三是建立可信、可控、可持续的企业级治理体系。随着政策对数据安全和合规的要求趋严，以及企业对降本增效的需求增长，产业智能应用将加速进入“重运营、重落地、重治理”的新阶段。
数字化转型是技术与业务持续磨合的过程。2026汉得用户大会不仅展示了AI技术的最新应用成果，更为企业从规划到落地提供了系统性思考。在技术浪潮中，唯有坚持问题导向、强化生态协作，才能让创新真正转化为生产力，助力企业在变革中稳步前行。