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曾幾何時 ， OpenAI、Anthropic 等巨頭還在死磕大模型 ， 轉頭便卷起 AI 編程等行業 ， 另一邊 ， 不少用戶開始從各種炫技的 demo 回過神來 ， 重新審視 AI 工具的穩定性、可交付性 ， 甚至是使用方式本身 。
硅谷知名增長策略專家和顧問 Elena Verna 最近提出了一個名為 AI 原生員工的概念 ， 指的是那些天生以 AI 工具為工作核心、能夠無縫協作并高效驅動產品交付的職場個體 。
在她看來 ， 真正的 AI 原生員工不是在用 AI 工具 ， 而是默認以 AI 為工作引擎 ， 跳過傳統的流程設計、角色劃分、文檔撰寫和任務交接 ， 直接進入構建與交付階段 。
以 Lovable 為代表的 AI 初創公司 ， 便是這樣一個典型的樣本 。
不到 35 人的團隊 ， 靠 AI 原生的工作流 ， 在 7 個月內做到了 8000 萬美元 ARR（年度經常性收入） ， 而他們的秘訣正是每名員工都默認「先問 AI ， 再交付」 。
飛書 CEO 謝欣
對大多數公司來說 ， 復制這種工作節奏并非易事 ， 問題不在于人力或預算 ， 而在于思維方式 ， 除此之外 ， 還得有一整套匹配的新工具、新流程 ， 甚至是一種全新的協作邏輯 。
就在今天 ， 飛書召開了最新的 AI 產品發布會 ， 發布并升級了知識問答、AI 會議、飛書妙搭等多款 AI 產品 ， 尤其值得注意的是 ， 飛書還宣布多維表格未來將支持企業微信和釘釘 ， 能夠跨平臺融入用戶現有協作環境 。
此外 ， 為了幫助用戶判斷 AI 工具的可用性 ， 飛書團隊還提出了一套「AI 產品成熟度模型」理論 ， 把所有產品的 AI 能力分為四個等級 ， 從使用者的視角出發 ， 幫他們判斷一個功能是否靠譜、是否能用 。
劃重點：
知識問答不需要提前搭知識庫 ， 能從企業文檔中直接抓出答案、理解權限并結構化輸出 ， 現在是 M3 等級 。 AI 會議支持實時紀要、聲紋識別和會后速遞 ， 繼續走實用派 ， 已經落地到了 M4 。 多維表格是更新最重的一塊 ， 表格撐到千萬行、千人協同都不是重點 。 重點是現在已經支持企業微信 ， 釘釘也快了 。 此外 ， 它還能拿來搭系統、跑流程 ， AI 也完全嵌入到表格每一個字段、節點和操作里 。 企業也能 Vibe Coding ， 從需求分析到應用構建一整套鏈路 ， 開發套件提供了企業級 AI 開發全家桶 ， 適合各種規模的公司 。
知識問答：最懂公司業務的 AI 秘書在企業內部 ， 知識往往分散在不同系統、文檔、聊天記錄中 ， 查找效率低、重復溝通成本高 。
飛書試圖用「知識問答」這個功能 ， 來回應這一長期存在的結構性問題 。 目標并不復雜：做一個能隨時調用、響應權限、貼近業務的企業內搜索工具 。
目前 ， 這項能力已經達到 M3 等級 ， 在多數常見場景下能夠穩定使用 。
當你在工作中遇到問題時 ， 可隨時向它提問 ， 飛書知識問答會基于用戶在系統中可訪問的文檔、知識庫、聊天記錄等信息 ， 生成結構化的回復內容 。
具體來說 ， 當你輸入「飛書鴻蒙項目進展怎么了」 ， 系統即可快速給出整理后的進度摘要 ， 實時跟蹤項目信息 。
與多數 AI 工具需要手動構建知識庫不同 ， 飛書的知識問答并不依賴預設結構 ， 而是基于企業日常使用中自然沉淀下來的內容進行響應 。
以某家央企為例 ， 員工在一年內創建了 940 萬篇文檔 。 這也意味著 ， 飛書知識問答可以不依賴通用模型的泛化回答 ， 而是對權限體系進行深度解析之后 ， 盡量保障回答的準確性與上下文一致性 。
飛書 AI 會議升級了 ， 甚至能聽出你是誰AI 會議是飛書推出最早、最成熟的 AI 產品功能 ， 目前已達到 M4 級別 ， 支持在不同會議場景中生成內容摘要、回放、要點歸納與行動事項提煉 。
它可以處理多種輸入形式：無錄制的實時紀要、會后音視頻導入生成、會議中實時生成逐字稿……所有會議內容都能被系統自動轉化為結構化的知識資產 。
其中一項值得注意的功能是聲紋識別 ， 它可以識別不同發言者的身份角色 ， 更精確地標注和歸集內容 ， 提高會議記錄的可追蹤性 。
在此次產品更新中 ， 飛書會議速遞功能 ， 還可以自動回顧用戶過去一周的會議要點 ， 輸出：高頻討論主題、每日會議速覽、關鍵結論梳理以及待辦事項追蹤等 。
那么這到底能帶來什么變化？以鵬飛集團為例 ， 這是一家員工超過 2.5 萬的大型能源企業 ， 日均需要召開約 400 場「班前會」 ， 內容涉及安全、規范、作業流程等核心事項 。
過去依賴人工抽查 ， 效率低 。 接入飛書 AI 會議后 ， 系統能夠自動生成質檢報告 ， 使得管理層可在 5 分鐘內完成原本需要數小時的抽查流程 ， 且會議覆蓋率提升超過 15 倍 。
飛書多維表格掀桌了 ， 將支持接入釘釘企微多維表格是這次發布會講得最細的一部分 。 飛書說月活快破千萬了 ， 聽著夸張 ， 但結合它這次更新的內容 ， 也能理解為什么 。
這次主要圍繞四個方向：數據庫、儀表盤、應用模式和 AI 能力 。
先說數據庫 。 飛書推出了全球首個支持「千萬行單表」的表格系統 ， 協作上限也拉到了 1000 人 。 哪怕是上萬行、幾十列公式的表格 ， 也能在一秒內計算完成 ， 比市面上同類產品快十幾倍 。 背后是它重構了計算引擎和協同算法 ， 說人話就是 ， 大數據也能穩穩跑 。
儀表盤這塊更接近輕量 BI 系統 ， 新增了數據透視、切片器、圖表聯動等分析功能 ， 支持 50 多種圖表和多套模板 ， 業務人員不用買 BI 軟件 ， 也能做出專業報表 。
有個例子是大興機場用它做了一個設備運維儀表盤 ， 能實時追蹤 14 萬臺設備的狀態 ， 還能自動生成運維報告和提醒 。 茶百道也用多維表格對全國超過八千多家門店的數據進行了可視化分析 ， 各門店的設計進展一目了然 ， 讓整個籌建的周期也縮短了 40% 。
我自己最關注的是它的應用模式 。 飛書現在的想法是：你不用寫代碼 ， 也能用表格搭出一套電商后臺、CRM 或行政系統 。 組件自由組合 ， 權限也能精細控制 。 對預算有限但業務不簡單的團隊來說 ， 這種「用表格搭系統」的能力很值錢 。
AI 能力這次也做了非常大的升級 。 比如可以像寫公式一樣 ， 在表格里直接調用 AI 功能 ， 叫 AI 字段捷徑 。
你可以把它理解成 ， 像寫函數公式一樣 ， 在表格單元格里調用各種 AI 能力 ， 幫助你做文案生成、內容提取、情感分析、圖像識別等等 。 它的好處在于 ， 每一行表都可以自動調用一套邏輯去處理數據 ， 你不用再手動拷貝、切換工具 。
第二項是 AI 接入工作流 ， 讓它自動判斷、提取、錄入信息 。 飛書還強調了他們不只是「接了大模型」 ， 而是讓 AI 能穩定理解流程、提取參數、按需執行 。
飛書這次還專門創建了 228 個真實復雜的工作流評測集 ， 在功能正式推出后 ， 這些評測集也會公開給其他同類工具挑戰 。
AI Agent 也不能少 ， 它能根據問題自主查表、調用多維表格 ， 流程不止是跑預設動作 ， 也能幫助你「想一步」 。 還有一個 AI 側邊欄 ， 能邊用表邊提問分析 。 雖然部分功能還在預覽 ， 但負責人說在今年都會陸續上線 。
有幾個案例我印象挺深的 ， 像是泡泡瑪特 ， 他們用多維表格做了一個爆款文案系統 ， 自動抓平臺內容、分析轉化效果 ， 再生成門店能直接用的內容素材 ， 線上引流到線下 ， 全都靠它跑 。
另外 ， 飛書也宣布多維表格未來將支持企業微信和釘釘 。 這不只是一個表格工具 ， 而是在朝一個輕量業務系統平臺去走了 。
除了飛書知識問答、AI 會議、以及在多維表格全面升級 AI 表格 ， 飛書正在試圖搭一整套 AI 工作方式 ， 暢想未來的 AI 軟件形態 ， 重新定義「人和 AI 在一起工作」這件事 。
它整了一個專為企業打造的 AI 開發全家桶「 AI 開發套件」 。 在這個開發套件里 ， 不僅有包含了多款適配于不同場景的 AI 開發工具「飛書妙搭」 ， 讓 Vibe Coding 直接面向企業 。
飛書的 aPaaS 也完成了多項 AI 迭代更新 。 從需求分析、功能設計、數據管控、應用開發 ， 再到問題修復；每個模塊都有專業的 Agent 在背后支持 ， 在提升交付質量的同時 ， 有望帶來更好的開發體驗 。
每天都有新模型發布 ， AI 產品越來越多 ， 真正能融入企業流程、替人干實事的產品 ， 始終屈指可數 。 當模型不再稀奇 ， 工具也琳瑯滿目 ， 真正稀缺的 ， 是那些能撐得住業務、扛得起流程重量的產品 。
縱觀整場發布會 ， 飛書給出了一個更腳踏實地的答案 ， 也讓飛書成為少數明確界定產品成熟度邊界的公司之一 。
過去三年 ， 我們見過太多炸裂的演示 demo 猛刷存在感 ， 而 M3 和 M4 的劃分 ， 是飛書內部對可交付性的要求 。 一個功能如果只是偶爾有效、不具備穩定性 ， 就不會推向企業客戶 。
截至目前 ， 飛書已發布的知識問答、會議紀要、多維表格等功能 ， 均基于這一標準 。 能否降本增效 ， 能否順利嵌入現有系統架構 ， 是評估標準的全部 。
用飛書 CEO 謝欣的話來說：
「我們今天發布的每一個飛書 AI 功能 ， 我們都會標清楚是什么等級 。 我們讓大家的選擇更加透明 ， 我們認為這是 AI 從業者其實很必要的一個企業責任 。 」
想象力撐起了 AI 的上半場 ， 真正決定下半場的 ， 是落地的能力 。 今天飛書沒打算用一小時的發布會回答所有問題 ， 但在 AI 工具能不能用、又該怎么用這個現實命題上 ， 它確實已經比大多數公司說得更明白 。
作者：張子豪、莫崇宇
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【打工人天天用的三件套，被飛書用 AI 重做了一遍，還將打通企微和釘釘】愛范兒|原文鏈接· ·新浪微博
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