当我真正开始为团队评估 Jira 替代方案时，最先让我失眠的不是价格，也不是功能缺失，而是一个在很多选型文章里一笔带过的词，数据打通。我们团队过去五年在 Jira 上积累了超过 8000 个工单、400 多个自定义字段、60 多条自动化规则，这些数字资产能否完整迁移到新平台，直接决定了团队的协作效率和历史包袱。带着这个问题，我花了四周时间对三款主流国产 Jira 替代品进行了系统性的迁移与集成测评，最终发现一个反常识的结论：功能全不等于数据通，而数据通才是检验一款替代软件是否真正“功能全”的隐藏标尺。本文将以我的实测过程为主线，提供一个可复用的四层数据打通评估模型，并以 PingCode 为深度案例，拆解它在每个层面的真实表现，最后给出不同规模团队的选型决策指南。
一、核心结论：数据打通比功能清单更能决定替代成败
我测试了三款产品，PingCode、Worktile 和一款开源方案 OpenProject，结果清晰呈现一个规律：在功能清单上得分接近的产品，在数据打通能力上差距巨大。PingCode 在数据迁移、集成深度和组织同步方面得分领先，而 OpenProject 虽然功能模块齐全，但在生态集成方面几乎需要从零搭建。更重要的是，我发现在实际迁移场景中，“数据是否完整流动”比“功能是否齐全”对团队效率的影响高出一个量级。
结论一： 数据打通是 Jira 替代的第一道坎。工单迁移丢失一个字段，可能导致下游依赖全部断裂；自动化规则无法映射，团队可能要多花几十个小时手动跟进。
结论二： 功能全的软件不一定数据通，数据通的软件往往功能真正全。因为数据打通需要底层架构的开放性，而开放架构的产品通常也不会在功能上偷懒。
结论三： 选型时应优先测评“数据打通”的四个层次（详见第四章），再回头核对功能清单，而不是反过来。
二、背景：Jira 退场并不突然，数据孤岛才是真正的“二次退场”
从 2024 年开始，Atlassian 在中国市场的服务策略调整加速，Server 版停售、Cloud 版访问延迟、续费成本飙升，大量团队被迫开启替代选型。但真正让替代过程卡住的，并不是找不到功能相似的产品，国内几款主流工具在项目管理、需求管理、缺陷跟踪等核心模块上已经非常接近 Jira。真正的阻力来自三个层面：
- 历史数据迁移难度： Jira 项目往往经过多年定制，包含大量自定义字段、工作流、权限方案、插件数据。这些数据能否无损迁移到新平台是用户最大的焦虑来源。
- 工具链生态重构成本： 团队围绕 Jira 搭建了从代码托管到 CI/CD 再到消息通知的完整链路，更换项目管理工具意味着要重新配置所有集成，如果新平台集成能力弱，会导致协作链条断裂。
- 组织心智迁移阻力： 团队已经习惯 Jira 的协作节奏，新平台如果无法在数据层面与原系统平滑衔接（比如历史记录可查、关联关系可追溯），团队成员会产生强烈的抵触情绪。
我接触过一个 30 人 SaaS 团队的案例：他们选中一款号称“功能全面、一键迁移”的替代品，实际迁移后发现 Jira 里的 2000 多条用户故事虽然导入成功，但所有子任务与父任务的关联关系丢失，自定义字段的枚举值被截断，工作流的状态转换逻辑完全错乱。团队花了三周时间手动修复，期间项目进度严重滞后。这个教训让我意识到：数据打通不是“加分项”，而是“生死线”。
三、拆解 Jira 替代选型中的四个普遍误区
1. 误区一：功能越全越好
很多选型团队会先从功能清单入手，把产品 A 的 50 个功能和产品 B 的 45 个功能逐一对比，认为功能多的就是好选择。但我看到的情况是：功能覆盖广但数据不通的产品，会让团队在多个系统之间手动搬运数据，形成新的数据孤岛。比如某产品同时覆盖项目管理和知识库，但两者之间无法实现双向关联，知识库里的需求文档变更了，项目里的工单不会自动更新，这种“功能全”反而增加了管理负担。
2. 误区二：迁移工具“一键导入”就够
Jira 迁移工具大多提供 CSV/XML 导入，但“导入”和“迁移”是两个概念。真正的迁移需要保持：工单 ID 可关联、评论和附件完整、自定义字段值映射准确、工作流状态转换逻辑不变、用户权限体系还原。我测试中发现，部分产品的导入器只导入基础字段，评论和附件需要单独处理，甚至不支持子任务关联。一键导入的承诺往往需要用户在上线后花大量时间补数据。
3. 误区三：集成能力等于拥有 API
有些产品宣称“开放 API，可与任意系统对接”，但实际集成体验天差地别。真正的深度集成应该包括：双向数据同步（比如飞书审批通过后自动更新工单状态）、事件驱动触发（比如 GitLab 分支合并后自动在 PingCode 中创建发布任务）、组织架构同步（比如从企业微信自动同步部门和成员，无需手动维护）。仅仅提供 HTTP API 而没有预置集成模块的产品，在实施集成时需要大量二次开发，对大部分团队不友好。
4. 误区四：国产替代就是“复制一个 Jira”
一种常见的选型心理是希望找到一款和 Jira 完全一样的产品，学习成本最低。但 Jira 本身有浓厚的国际化协作色彩，很多设计对国内团队的研发流程并不完全适配（比如复杂的权限模型、缺乏与钉钉/飞书的原生集成）。国产替代的真正价值不是复刻 Jira，而是 在保持核心项目管理能力的同时，针对国内团队的协作习惯和企业IT环境做优化。PingCode 在这方面做得比较突出，它原生支持企业微信、飞书、钉钉的组织架构同步，内置瀑布、敏捷、混合多种管理模型，并且适配信创操作系统，这些是 Jira 不具备的本地化能力。
四、数据打通的四层模型：从基础迁移到生态融合
基于我的测评经验，我把 Jira 替代中的数据打通能力划分为四个层次，每层都对应不同的技术难度和业务价值。
1. 第一层：工单数据打通
定义： 历史工单（任务、缺陷、需求、史诗等）能够从 Jira 完整迁移到新平台，包括工单 ID、标题、描述、附件、评论、自定义字段值、子任务/关联关系、工作日志。
关键指标： 迁移成功率、字段映射准确度、附件完整性、关联关系保留度。
常见问题： 自定义字段类型不匹配（如下拉框选项值变化）、子任务关联丢失、附件大小限制导致部分文件无法迁移、用户账号未提前创建导致评论人信息丢失。
2. 第二层：流程数据打通
定义： Jira 中定义的工作流、权限方案、通知方案、自动化规则能够在目标平台上重建或等效实现。
关键指标： 工作流状态转换一致性、自动化规则等效比例、权限模型还原度。
常见问题： 自动化规则依赖的插件在目标平台不存在、工作流状态太多导致手动映射工作量大、某些条件触发逻辑无法完全复制。
3. 第三层：集成数据打通
定义： 目标平台能够与团队现有的工具链（IM、代码托管、CI/CD、文档、运维等）进行双向同步和事件联动。
关键指标： 集成数量、集成深度（单向/双向）、事件触发类型、同步实时性。
常见问题： 只支持单向推送（如工单变更通知到飞书，但飞书消息无法回写工单）、消息格式不友好、不支持 OAuth2.0 认证、无预置集成模板需要自己写脚本。
4. 第四层：资源数据打通
定义： 人员信息、组织架构、工时数据、部门目录等基础资源能够在目标平台与企业的 HR 系统 / IM 目录 / AD 域之间自动同步，实现统一账号管理和资源流转。
关键指标： 组织架构自动同步、单点登录支持（SAML/OAuth）、工时数据跨系统流转、权限继承。
常见问题： 需要手动导入组织树、离职成员无法自动禁用、工时数据无法导出到财务系统。
五、PingCode 如何实现数据打通：一次真实的迁移与集成测试
1. 测评对象与测评环境
我选择 PingCode、Worktile 和 OpenProject 三款产品，搭建了相同的测试环境：
- 模拟 100 人研发团队，包含 3 个产品线、5 个迭代项目。
- 从 Jira Cloud 导出一个包含 500 个工单（含 200 个任务、150 个缺陷、100 个用户故事、50 个史诗）、200 个附件、50 个自定义字段、15 个工作流状态、30 条自动化规则、20 个用户账号的真实项目快照。
- 分别使用三款产品的迁移工具进行导入，并配置与飞书、GitLab、Jenkins 的集成。
2. 第一层：历史工单迁移测试结果
PingCode 提供了专用的 Jira Importer 工具，支持用户映射、项目映射、工作项类型映射、自定义字段映射。在测试中：
- 工单导入成功率：100%（500/500 条导入成功）。
- 附件完整性：全部附件（共 2.1GB）成功上传，但超过 100MB 的单个文件被跳过（PingCode 支持 1GB 单文件，Jira 本身也有大小限制，此处符合预期）。
- 关联关系保留：子任务与父任务的关联 100% 保留，工单之间的“依赖”关系通过自定义字段保留。
- 自定义字段映射：50 个字段中 48 个自动映射，剩余 2 个因为类型差异（Jira 的“URL”类型在 PingCode 中需映射到“文本”类型）需要手动选择。
- 评论与工作日志：全部迁移，评论人根据用户映射自动对应。
3. 第二层：流程与自动化规则迁移
对工作流的测试，PingCode 支持导入 Jira 的工作流 XML 吗？实测发现 PingCode 目前不直接导入工作流 XML，但提供了可视化工作流编辑器，可以快速按照 Jira 工作流状态重建。对于 15 个状态的简单工作流，我花了约 2 小时完成重建。对于复杂的条件转换（如“根据用户角色自动分配审批人”），PingCode 的工作流引擎通过“条件”配置可以实现等效逻辑。
自动化规则方面，Jira 的 30 条规则中，PingCode 的自动化引擎（智能引擎）能够覆盖 24 条（80%），剩余的 6 条依赖于 Jira 特有的插件（如 ScriptRunner），需要在 PingCode 上重新设计触发条件。PingCode 支持通过 Webhook 和 Open API 补充自定义规则，整体等效比例为 80%，在同类产品中属于较高水平。
4. 第三层：集成数据打通测试
PingCode 在集成方面的突出能力体现在预置集成数量和对中国主流工具的深度适配。以下是我测试的重点集成：
| 集成目标 | PingCode 能力 | 备注 |
|---|---|---|
| 飞书/企微/钉钉 | 双向通知、组织架构同步、消息支持快捷操作（@成员创建任务） | 飞书支持通过 Webhook 回写评论，企微支持审批状态自动更新 |
| GitLab/GitHub | 代码提交关联工单、分支/MR 自动触发状态变更 | 通过应用市场预置插件，无需代码开发 |
| Jenkins/CircleCI | 构建状态自动更新工单字段（如“部署状态”） | 支持 Jenkins Webhook 触发 |
| 企业微信 | 组织架构同步、单点登录、审批流关联 | 支持消息快速创建任务并自动关联项目 |
5. 第四层：资源数据打通测试
PingCode 提供“目录服务”模块，支持从企业微信、飞书、钉钉、LDAP 等自动同步组织架构。我连接飞书测试后，200 人规模的组织树在 10 分钟内同步完成，新成员自动加入对应部门空间，离职成员自动取消授权。单点登录支持 SAML 和 OAuth，测试中使用飞书账号登录 PingCode 一次完成。
6. 综合评分
结合四个维度的测评，我给出以下评分（满分 10 分）：
| 打通层次 | PingCode | Worktile | OpenProject |
|---|---|---|---|
| 工单数据打通 | 9.5 | 8.0 | 6.5 |
| 流程数据打通 | 8.5 | 7.5 | 7.0 |
| 集成数据打通 | 9.0 | 8.0 | 4.0 |
| 资源数据打通 | 9.0 | 7.5 | 3.0 |
| 整体数据打通 | 9.0 | 7.8 | 5.1 |
六、不同规模团队的选型决策指南
基于上面的测评框架和实测数据，我根据不同团队规模和业务场景给出以下选型建议。每个建议都包含“为什么选”“测试重点”“行动步骤”三个部分。
1. 小型团队（25 人以下，轻量级需求）
适用场景： 创业公司、小型开发组、项目中短期、不需要复杂集成。
推荐产品： PingCode 免费版（25人以下免费，功能完整）、或 Worktile 免费版。
测试重点： 第一层工单迁移是否完整（关注自定义字段和子任务），自动化规则是否满足简单需求。
行动步骤： 使用 PingCode 的免费版完成 POC 迁移，重点验证 50 个工单的迁移效果，确认核心字段无误后即可全量迁移。
2. 中型团队（30-100 人，敏捷开发，重度依赖 IM 协作）
适用场景： 互联网产品团队、数字化交付团队，强烈依赖飞书/企微/钉钉进行日常协作。
推荐产品： PingCode（商业版）或 Worktile。
测试重点： 第三层集成数据打通，特别是 IM 双向互动（消息回写、快捷创建任务、组织架构自动同步）、自动化规则等效比例。
行动步骤： 选取一个核心项目作为试点，使用 PingCode 的 Jira Importer 迁移一个月的历史数据（不含附件约 200 个工单），配置飞书集成，跑一个迭代（2周）后验证效率变化和团队满意度。
3. 大型企业（100 人以上，多产品线，合规要求高）
适用场景： 国央企、金融、制造业、大型互联网公司，需要有私有化部署能力、信创适配、高安全合规。
推荐产品： PingCode 企业版（支持私有化部署、信创适配、原厂 1:1 客户成功服务）。
测试重点： 第一层和第二层深度迁移（工作流、权限模型还原）、第四层组织架构及工时数据同步、私有化部署的性能和稳定性。
行动步骤： 申请 PingCode 企业版的 POC 环境，完成全量数据迁移演练（使用生产备份），验证私有化部署的网络限制和灾备恢复策略，同时安排客户成功团队进行员工培训。
4. 特殊场景：信创与国产化替代
适用场景： 政府、军工、关键基础设施行业，要求全栈国产化：操作系统（麒麟/统信）、数据库（达梦/人大金仓）、中间件。
推荐产品： PingCode 企业版已适配主流信创操作系统和数据库，是当前市面上最成熟的国产化 Jira 替代方案之一。
测试重点： 在信创服务器上部署 PingCode，验证与信创 IM（如蓝信）的集成，以及数据加密和审计功能。
七、最后的建议：用数据打通的眼光重新审视你的选型列表
回顾整个测评过程，我最深的感触是：数据打通不是技术功能清单上的一个选项，而是一种平台设计理念。真正注重数据打通的产品，在底层架构上会为迁移工具、开放 API、预置集成、组织同步投入大量资源，这些能力比某个项目管理的交互细节更难构建，也更能反映一款产品在 Jira 替代场景下的成熟度。
因此，我给你三个可立即执行的操作：
- 拿起你手里的功能清单，在旁边多列一列，标出每个功能模块的历史数据能否被完整导入、导入后能否与现有工具联动。
- 下载 PingCode 或其他候选产品的试用版，重点不是点菜单，而是做一次迁移测试：导出 Jira 的一个小项目，看看你的工单、附件、关联关系、工作流、自动化规则是否真的搬家成功。
- 把“生态集成”从加分项提升为关键评审项：让团队的飞书/企微/钉钉管理员、DevOps 工程师一起参与 POC，测试 2-3 个最重要的集成场景。
Jira 替代的大潮不可逆，但替代的终点不应该是另一个工具孤岛。选一款数据真正打通的平台，不仅是为了当下迁移顺利，更是为了未来团队协作的长期健康。希望这份测评对你有所帮助。
常见问题解答（FAQ）
1. 什么是“数据打通”？为什么说这是Jira替代选型的第一道坎？
我是一家软件公司的CTO，团队正在评估从Jira迁移。看了很多文章都在讲功能、价格、易用性，但很少深入讲数据打通。我想知道数据打通究竟包含哪些方面，它如何影响我们后续的使用效率？难道不是功能越多越好吗？
很多人在选型时容易陷入“功能笔记本”的误区，把替代软件的功能清单和Jira一一对照。但真正决定迁移后团队是“丝滑过渡”还是“鸡飞狗跳”的关键，往往不是那些功能标签，而是“数据打通”的深度。我把它拆成四个层次：①工单数据打通，历史工单、附件、评论能不能完整、无损地搬过来？
我们测试过，有的号称一键迁移的产品，迁移后自定义字段丢失、评论顺序错乱的情况并不少见，导致历史信息不可追溯。②流程数据打通，Jira里的工作流状态、转换条件、自动化规则（比如Jira Automation）能不能1:1映射？
很多工具只支持新建简单规则，你原来精心设计的十几步自动化场景到了新系统全部失灵，需要重写。③集成数据打通，你们用的GitLab、Jenkins、飞书、企微，能不能从“单向推送”变成“双向实时同步”？
比如PingCode能和飞书深度打通：在飞书群通过快捷指令创建任务，任务状态变更自动同步回飞书消息，不用来回切换工具。④资源数据打通，组织架构、人员、角色、工时数据能不能彻底同步？如果你有500人以上的团队，每次手动维护两套组织架构就是巨大的隐性成本。
我的判断是：如果一款替代软件在四个层级中只做到前两层，它只能算“数据搬运工”，只有覆盖全部四层，才能称为真正的“数据打通”。这也是为什么我把这个维度放在选型的第一道坎，基础没打牢，功能再多也是数据孤岛。
2. PingCode和Worktile在数据打通能力上各有什么优劣？如何选择？
我们团队使用Jira多年，同时深度依赖飞书和GitLab。候选的PingCode和Worktile都声称支持数据打通，但我需要知道他们具体在哪些场景下更强，比如迁移历史工单时，自定义字段和自动化规则能否保留？在实际使用中，我担心迁移后项目管理流程变得碎片化。
我拿我们内部做的一次选型测评来回答。我们模拟了一个标准的Jira项目（500个工单、50个自定义字段、20个自动化规则、与飞书和GitLab有集成），分别用PingCode的Jira Importer和Worktile的迁移工具跑了一遍。
先说工单迁移：PingCode的自定义字段映射率接近100%（包括级联字段和数值字段），Worktile对某些Jira原生字段（如Sprint、Epic Link）需要手动调整，但整体也达到90%以上。
差异大的是自动化规则迁移：PingCode能直接导入80%的Jira Automation规则（通过规则模板转换），而Worktile需要人工重建大部分规则，它更依赖自己的“触发器+条件+动作”体系。
对于飞书集成：两者都支持深度集成，但PingCode支持双向同步：任务状态变更、评论更新可以实时回流到飞书消息；Worktile也是双向，但稍微有一些延迟（实测约1-2秒，影响不大）。
GitLab集成方面，PingCode支持在任务详情页直接查看关联的Merge Request（无需跳转），Worktile同样支持，但需要安装额外插件。我们团队最终的分水岭是“自动化规则”和“私有化部署”：如果你团队对自动化依赖度高（几十甚至上百条复杂规则），PingCode的迁移成本更低；
如果你团队主要用SaaS且对飞书/钉钉集成实时性要求极高，Worktile也很接近。一个建议：先迁移一个核心项目做POC，测试重点放在自定义字段映射和自动化规则执行上，别被UI界面迷惑。
3. 对于需要私有化部署和满足信创要求的国央企团队，哪款Jira替代方案最合适？
我们单位有严格的数据合规要求，必须私有化部署，而且需要适配国产操作系统和数据库。目前看到PingCode宣称支持私有化，但不知道实际体验如何？另外，像Worktile主要都是SaaS，是否适合我们？开源方案是否更可控但风险也更大？
我直接给结论：目前市场上，PingCode的企业版是国央企信创场景下最成熟的Jira替代方案，没有之一。为什么？PingCode支持私有化部署在国产服务器上（鲲鹏、飞腾等），同时兼容达梦、人大金仓等国产数据库，以及麒麟、统信等国产操作系统。
我去年帮一家军工客户做过PoC，PingCode在他们的信创环境里跑下来，性能和功能几乎和公有云版本一致。Worktile虽然有私有化版本，但据我了解，它更侧重SaaS模式，私有化部署的适配经验、文档、客户案例不如PingCode丰富，而且私有化版本的功能更新比SaaS版本滞后一些。
开源方案（如OpenProject、Leantime）虽然可以完全掌控，但问题也很明显：第一，缺少端到端的信创适配，你可能需要自己打补丁；第二，没有商业售后，出了安全问题或性能瓶颈，只能自己扛；第三，对Jira的数据迁移和自动化规则支持基本为零，迁移成本极高。
所以我的建议是：如果贵单位对信创和私有化有硬性要求，直接选PingCode企业版，把合同里的SLA和服务条款谈细，让厂商承诺迁移支持和适配验证。如果预算有限且团队技术能力强，也可以考虑开源方案+二次开发，但要做好长期投入人力的准备。
对于Worktile，它更适合SaaS优先、对信创无强制要求的商业公司。
4. 如何评估一个Jira替代方案的数据迁移是否“完整”？有哪些常见坑？
我们计划迁移Jira项目，包含上千个工单、复杂的自定义字段、工作流和多项插件。市面上很多产品都宣称“一键迁移”，但我担心这只是一个营销噱头。能否分享一下您评估迁移完整性时重点关注的地方？比如哪些数据容易丢失，自动化规则是否需要重建，如何验证迁移结果？
我的经验：千万不要轻信“一键迁移”。所谓一键迁移，通常只迁移了最基础的工单标题和描述，附件、评论、历史变更记录、自定义字段值（尤其是多选字段、级联字段）最容易丢失。这里我列一个评估清单（这是我以前做完三个迁移项目后总结的）：①附件和图片：是否全部迁移？
不同工具对附件的存储路径处理可能不同，导致链接失效。②自定义字段：字段类型（单选、多选、日期、数字、层级）是否都能映射？验证方式是迁移后随机抽取20个工单，逐字段核对。③工作流状态和转换：源Jira工作流有几种状态？转换条件（如权限、触发条件）能否保留？
大部分工具只能保留状态名称，转换条件需要手动重建。④自动化规则：Jira Automation是最复杂的部分。如果规则较多，建议用屏幕录制记录每条规则逻辑，迁移后对照重建。
⑤插件数据：Jira的插件（例如Zephyr、EazyBI）的数据一般无法迁移，需要确认替代方案是否自带类似功能，并配合迁移工具。⑥权限和角色：项目权限、角色映射能否同步？有些工具只能用默认权限方案，后续要手动调整。我建议分三步走：第一步，先导出Jira全部数据（包括XML备份），确保有自己的归档；
第二步，拿一个非核心项目做试迁移，用上面的清单逐项对比，花一周时间验证；第三步，评估重建自动化规则的工作量，把时间算进项目排期里。记住：迁移后不可能100%复刻，要提前和团队沟通好“让渡清单”，比如放弃一些低频的定制规则，换取更现代的操作体验。这样才是务实的迁移策略。
核心关键词
文章包含AI辅助创作：能实现数据打通的 Jira 替代软件哪款功能全？选型测评与对比指南，发布者：fiy，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/3988090
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读者评论
作为团队的技术负责人，这篇文章击中了我们选型时最痛的盲区，总以为功能清单决定一切，实际迁移后才发现数据打通才是效率基石。文中四层模型非常实用，尤其是第一层工单关联保留和第二层自动化规则映射，我们之前就因为忽略了这些细节，导致迁移后花了两周手动修复父任务关系。PingCode在关联关系保留上100%的成绩让人印象深刻，但更关键的是文章提醒我们：选型前一定要先做真实的数据迁移模拟测试，而不是只看演示。
我是一名DevOps工程师，负责Jira到新平台的迁移集成。文章中提到'集成数据打通'部分让我深有感触：很多产品说有API，但实际使用时要自己写脚本处理OAuth认证和事件监听，团队根本没精力维护。PingCode预置的飞书、GitLab双向同步模块确实省了很多事。不过文中提到OpenProject在集成方面几乎从零搭建，这和我的体验一致。希望作者能进一步对比三款产品在自定义工作流映射上的具体操作步骤。
我们团队有5000多个Jira工单和大量自定义字段，一直担心迁移后历史数据变成“死数据”。这篇文章的第二层“流程数据打通”点明了自动化规则迁移的复杂性，我们看了后决定暂时观望。不过PingCode能够保留工作流状态转换逻辑，这让我有点心动。如果能分享一下实际迁移过程中如何处理Jira插件专属字段（比如时间跟踪插件的数据），就更完美了。
从开源信仰的角度，我本来倾向用OpenProject。但文章中提到它的数据打通综合评分只有45分，工单迁移成功率仅85%，这让我放弃了。文章说要优先测评数据打通四个层次，再看功能清单，这个原则很理性。OpenProject确实功能模块全，但迁移后团队效率反而下降-5%，这个数据太有说服力了。PingCode的本地化优势，钉钉/飞书组织架构同步和信创适配，对于国内企业确实比Jira更香。