摘要：平台只是工具，应用才是最重要的。“AI在B端有价值吗？”经过实践，汉得的认知越发笃定：只要落地就很快能看到价值！
本课题为系列文章
每篇将分享一部分成果，请持续关注
随着汉得AIGC平台H-COPILOT的优秀客户持续增加，在大量高质量的用户反馈灌溉下，平台能力飞快发展。
平台只是工具，应用才是最重要的。“AI在B端有价值吗？”经过实践，汉得的认知越发笃定：只要落地就很快能看到价值！
概念多谈无益，接下来我们将基于“汉得AI实战经验”给出越来越具体的参考。本篇我们将分享汉得在IT建设领域的实际AI应用场景：
01｜跟AI聊几句，程序就写好了，它也不会嫌需求变更多。
02｜AI能把人话变程序，也能把程序变人话。
03｜盘根错节的大型ERP，过于复杂，让AI来解析。
04｜代码就算无法做到100%全自动，半自动也是极好的。
在介绍具体场景之前，我们先为您简要分享一下，汉得对于AI在B端的应用层次脉络，基于这一年多丰富的实践阅历，汉得认为可归纳为2个能力层次3个类型：
通用大模型给所有人提供了预训练好的“智慧”，但B端的特点，注定了企业所需的智慧一定有很大的比例是个性的、私有的，因此企业在AI方向上必然要去追求企业层“私有的”数字化大脑。
利用通用模型建立私有知识库，是初级脑力，进而追求组合垂直领域模型的中级脑力，以及训练企业私有模型的高级脑力；
体力层
顾名思义，脑力层提供的是智慧，而体力层提供的是执行力，可以基于企业智慧数字化大脑提供的智慧，去实际工作中完成具体的动作。
为了表达更为清晰，我们将这一层的应用分为两大类型，分别为支持业务运营的智能体、支持IT建设工作的智能体。
汉得在实践中逐渐梳理以上的脉络，并按照这个脉络沉淀能力，目前已初步形成了如上图的具体能力，绝大部分已经在企业实际应用。
这三个建设方向里，业务AGENT无疑是被讨论和尝试得最多的，企业数字大脑尽管尝试较浅但也是持续的热门话题。
但在我们和企业实践的过程中，“IT建设智能体”这个方向的应用却是具象化最快、落地最快且价值最早被认定的，却很少被谈论。
很多IT人，都在绞尽脑汁怎么让AI为业务部门创造价值，却忽略了，在自己的IT建设领域里，AI就有很多价值了。
本着“落地优先”的原则，我们决定该系列首篇先介绍这个鲜被提起的方向。
01
自然语言自动生成程序
跟AI聊几句
程序就写好了
它也不会嫌需求变更多
这个课题是所有人共同的向往，但似乎大家都觉得短时间内难以实现。我们大胆设想，如果先只是针对“特定领域”，缩小范围，是不是可行性就变高了？先找到切入口，再逐渐扩大，这是汉得人多年遵循的原则，因此我们选择了几个“特定领域”作为突破口。
其中，汉得全球ERP团队研发了HiFAI产品（Hello Innovation, Facilitating AI），率先在SAP领域实现了突破。以一个简单的报表开发作为例子：
1、用户发出简单的报表期望指令，HiFAI根据所训练的能力，给出一份初步的概要设计。
2、用户提出修改意见，如上图，原先初版生成的逻辑中，“订单日期”并不是选择条件，用户口述“增加订单日期作为选择条件”后，HiFAI快速识别，并迅速、精准地进行了相应的调整。
3、用户确认后，HiFAI即生成了对应的设计书。
4、将设计书上传，HiFAI即自动生成代码。
5、确认发布后，相应的S4 HANA Fiori报表自动生成。
以上只是SAP开发中最简单的一个场景，但即便是这个场景，在人工处理的时候，往往耗费不少时间——需要把人脑里的想法先编制成非常严谨的设计书，从设计书到程序生成，也需要耗费不少人力。而当有需求变动的时候，耗费将会成倍增加。
HiFAI先专注于SAP领域，实现了这一能力，以上的场景，在非常短的时间内即可完成，计算机的高严谨度，也减少了不同角色之间交接产生的理解差异问题。目前自然语言自动生成代码的能力，随着若干大型企业的深入应用，正在逐渐深化。
同时HiFAI还在进一步发展，代码由AI自动生成了，那么AI顺手把测试也自动揽了，是不是就不远了？
当这一系列都能做到，用户从想法提出到被实现，周期大大地缩短了。这不是简简单单地减少了几个人天，更深层的价值在于，企业业务优化循环大大地加快了。
02
智能解析程序逻辑
上述例子中，AI根据对话自动生成最终的IT程序。但在实际的数字化建设工作中，相信绝大部分从业者，都会在反方向上碰到更大的难题，业务部门对某项功能有调整的需求，然而相应的程序代码，找不到逻辑设计说明书，或设计书描述与实际不符，准确解读程序然后再修改，耗费的时间，往往并不比重新写代码更少，于是，很多程序员更愿意自己重新开发，由此造成的浪费和效率损耗可想而知。
以下仍以SAP领域的场景为例，介绍HiFAI融合伙伴能力在这一方向上的具体实践。在链接一套代码之后，HiFAI自动解析，并生成了以下的几个关键成果：
1、输出程序分析，得出的概要设计。
2、自动解析，生成UI说明。
3、解析自动生成逻辑图。
4、自动整理，生成详细逻辑说明。
HiFAI这一能力得到诸多有着大量客户化积累的SAP用户的关注，汉得正与用户共同丰富细化的场景。这一领域的成功应用，对于不少IT人有着极大的落地价值。
03 大型ERP
盘根错节的大型ERP
过于复杂 让AI来解析
大型ERP系统的解耦、升级、替换，都是用户有想法但不敢轻易动手的事情，主要就是因为大型ERP系统本身逻辑就非常丰富，加上多年使用大概率会持续进行客户化开发，以及对接系统越来越多，形成复杂的集成网络，使得内里逻辑变得非常复杂。
以最简单的升级为例，升级到新版本，如果不能预先分析，会有哪些程序会被破坏，会有哪些业务及数据将收到影响等等，升级的风险是极高的，可能导致升级后业务瘫痪。而解耦及替换，难度相比较升级而言，则更上一层楼。
HiKER产品，正是在汉得大量用户的这一挑战背景下应运而生，以下仍以SAP领域场景为例来进行具体展示。
▲ 系统设置分析
▲ 表结构分析
▲ 兼容性分析
▲ 业务功能影响分析
HiKER针对给定的SAP环境，可以自动地给出全面的系统分析，除上面罗列的系统设置分析、表结构分析、兼容性分析、业务功能影响分析之外，还能够自动给出升级服务器配置建议、系统组件分析等，让企业能够一键获取比人工精准数倍的分析，并节约大量的人工投入。
对于最为困难的客户化开发程序部分的解析，借助HiKER+HiFAI的组合能力，能够自动进行客户化功能的识别，以及对应功能概要逻辑的识别。
这将大大提升用户对于现存系统全面了解的效率，更重要的是，AI识别的全面性及严谨性，是人工无法比拟的，从而大大降低大型ERP系统升级/解耦/替换的风险。
04
代码智能辅助
就算无法做到100%全自动
半自动也是极好的
短期内，要完全实现程序100%的AI全自动生成并不现实，需要时间扩展范围并变得成熟。同时我们也初步判断，即便到了未来，也不是所有的程序类型都适合全自动模式。
因此，现阶段如能在传统人工敲代码为主的模式上，加上AI智能辅助，实现半自动化的模式，已经能够显著地提高效率。
汉得融合AIGC平台，有一项容易被忽略的能力，就是代码智能辅助。在部署相关的组件后，开发人员的“右键”里即增加了H-ZERO Copilot菜单，融合大模型的能力，帮助程序员完成解析、诊断、重构等等工作（如下图）。
“半自动化”的最典型体现，在于代码补全功能。程序员敲写少量的关键语句，H-ZERO Copilot根据对上下文的理解，自动补全大段的代码，不仅速度大大加快，还能减少人为失误带来的诸多损耗。如下图，人工输入一行代码，AI即自动补齐红框内的内容。
在H-ZERO PaaS平台上，我们还内置了H-ZERO编程的AI知识库，对于刚上手H-ZERO的程序员而言，有AI的小助手时刻辅导快速掌握。如下图，可以与H-ZERO Copilot即时对话，快速了解某类需求的开发指引。
从长远来说，一个企业长期积累的代码是一种财富，如能有效复用，对于企业来说就是实实在在的价值。汉得融合AIGC平台不单单只是提供代码辅助，也能帮助企业建立企业私有的代码库，通过AI助手，实现企业内部高效的代码复用。
如开篇所云，经过一年多的实践，我们越发笃定，B端的AI应用方向清晰，可期望的价值极高。在“脑力”和“体力”方向上的建设，场景的想象空间极大，目前所能穷举罗列的，相比只是“冰山一小角”。
相互启发才能快速前进，汉得愿持续探索并及时分享实践的具体场景，我们相信只要落地便有价值，具体的积累越多，进化则越快。
本篇重点介绍了IT建设领域的AI应用，后续我们将另有专文介绍“业务运营智能体”和“企业智慧数字化大脑”的具体应用实践。
携手汉得，成就强品牌梦想！
来源：WiFi科技圈