過去三年，我們聽了太多關(guān)于「AI 如何重塑企業(yè)辦公」的想象。但真正的變化，往往是從一個(gè)個(gè)打工人開始的——用 AI 寫報(bào)告、潤色外語郵件、總結(jié)會(huì)議內(nèi)容、分析數(shù)據(jù)…… AI 工具已經(jīng)悄然滲透進(jìn)日常的工作流。

問題也隨之而來：這些「AI 工作流」大多停留在個(gè)人層面，它們往往游離在企業(yè)的數(shù)字辦公系統(tǒng)之外。尤其是對(duì)那些沒有自研系統(tǒng)的中小企業(yè)而言，從豆包、DeepSeek 等應(yīng)用中生成內(nèi)容，再復(fù)制回飛書、郵箱、PPT 的操作，已經(jīng)成為員工的日常。

系統(tǒng)未打通的麻煩不僅是「復(fù)制粘貼」的低效，對(duì)管理者來說，更意味著 AI 的價(jià)值止步于「個(gè)體提效」，難以演化為組織級(jí)的智能化升級(jí)。這種割裂的根源，是辦公平臺(tái)自身尚未完成對(duì) AI 的深度進(jìn)化。

7 月 9 日，飛書在 2025 未來大會(huì)上發(fā)布了一系列即插即用的 AI 工具，并邀請(qǐng)多家企業(yè)分享他們?nèi)绾螌⑦@些工具無縫嵌入業(yè)務(wù)日常，實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能化辦公。

這不只是一次產(chǎn)品發(fā)布，更像是數(shù)字辦公從「AI ready」走向「AI 真正落地」的分水嶺。

讓 AI 能力「長」在業(yè)務(wù)里

如果說過去一年，企業(yè)還在摸索「如何把 AI 用起來」，那么飛書則在試圖回答另一個(gè)問題：AI 到底應(yīng)該「長」在哪里？

在今年的飛書未來大會(huì)上，「多維表格」無疑是其 AI 產(chǎn)品陣列中最具代表性的升級(jí)亮點(diǎn)之一。它不再只是傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)庫工具，也不止于「基于數(shù)據(jù)庫打造的業(yè)務(wù)系統(tǒng)」這一定位，而是開始進(jìn)化為一個(gè)可實(shí)現(xiàn) AI 自動(dòng)化的業(yè)務(wù)中臺(tái)——企業(yè)讓 AI 真正落地辦公場景的「基礎(chǔ)設(shè)施」。

從性能上看，多維表格的底層數(shù)據(jù)庫能力實(shí)現(xiàn)了新一輪躍升：單表容量提升至 1000 萬行，計(jì)算速度比去年快了 10 倍，支持千人級(jí)并發(fā)協(xié)作。這為承載復(fù)雜業(yè)務(wù)流程提供了扎實(shí)的技術(shù)底座。

但真正構(gòu)成飛躍的，是 AI 工具模塊和「應(yīng)用模式」的雙重升級(jí)。去年上線的「AI 字段捷徑」今年進(jìn)入實(shí)用階段，用戶可以直接在表格中插入由 AI 自動(dòng)生成的內(nèi)容字段，比如智能填寫、內(nèi)容補(bǔ)全、結(jié)構(gòu)化建議，甚至多模態(tài)識(shí)別和推理。

在茶百道，多維表格被用來搭建「智能巡檢」和「客戶之聲」系統(tǒng)。門店員工上傳現(xiàn)場照片后，AI 自動(dòng)識(shí)別健康證、設(shè)備狀態(tài)，并觸發(fā)整改流程——一個(gè)過去依賴人工巡查、逐級(jí)反饋的流程，如今只需「拍照 + 填表」即可完成。另一個(gè)系統(tǒng)則實(shí)現(xiàn)了客戶評(píng)價(jià)的智能打標(biāo)、情感分析和個(gè)性化回復(fù)，還能把差評(píng)自動(dòng)推送給店長處理，確保客戶反饋閉環(huán)響應(yīng)。

影視颶風(fēng)的使用方式則更偏向內(nèi)容創(chuàng)作。他們通過多維表格實(shí)現(xiàn)了 15 分鐘更新一次的視頻數(shù)據(jù)自動(dòng)同步，同時(shí)借助 AI 批量生成節(jié)目封面草圖，甚至提前在選題會(huì)上評(píng)估觀眾反饋，用「點(diǎn)映團(tuán)」模擬不同角色的情緒評(píng)價(jià)，輔助內(nèi)容優(yōu)化。

如果說 AI 字段是讓多維表格變「聰明」，那么「應(yīng)用模式」則是讓多維表格更「系統(tǒng)」。

今年，飛書正式推出多維表格的「應(yīng)用模式」，用戶只需要通過拖拉拽的方式，就能將一個(gè)普通的表格升級(jí)為一個(gè)完整的業(yè)務(wù)系統(tǒng)。比如，一個(gè)門店的銷售看板、人力部門的員工信息系統(tǒng)、供應(yīng)鏈的庫存管理界面，都可以直接在多維表格中搭建完成，不僅保留了表格的靈活性，也具備了系統(tǒng)功能性更強(qiáng)的優(yōu)勢。

相比傳統(tǒng)的 IT 系統(tǒng)開發(fā)，應(yīng)用模式的門檻顯著降低。用戶不需要寫代碼，只需搭建邏輯關(guān)系和界面視圖，就能搭出符合自己業(yè)務(wù)需求的「專屬系統(tǒng)」。此外，多維表格還內(nèi)置了多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)模板，進(jìn)一步降低了搭建門檻。這也意味著，更多的業(yè)務(wù)人員將具備「系統(tǒng)搭建者」的能力，而不再只是使用者。

這意味著未來每一個(gè)團(tuán)隊(duì)，都可以擁有屬于自己的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，甚至員工也能成為自家企業(yè) AI 辦公的產(chǎn)品經(jīng)理。

在表格之外，飛書圍繞「組織級(jí) AI 落地」構(gòu)建了一整套產(chǎn)品體系，從信息獲取、流程搭建到系統(tǒng)開發(fā)，全鏈路覆蓋。

比如飛書知識(shí)問答，是這次發(fā)布的另一項(xiàng)重點(diǎn)產(chǎn)品。此前極客公園曾經(jīng)報(bào)道過，它最大的特點(diǎn)是「開箱即用」，不依賴企業(yè)提前構(gòu)建完整知識(shí)庫。用戶只需拋出一個(gè)問題，AI 就能在用戶過去的聊天記錄、工作文檔中自動(dòng)調(diào)取權(quán)限內(nèi)的信息，給出真正與企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)相關(guān)的答案，這也是通用大模型做不到的事情。

在會(huì)議場景中，飛書的智能紀(jì)要功能也再次進(jìn)化。現(xiàn)在的 AI 紀(jì)要可以在會(huì)議過程中實(shí)時(shí)總結(jié)、提取關(guān)鍵觀點(diǎn)，并自動(dòng)生成帶責(zé)任人的待辦事項(xiàng)。目前，這一功能已經(jīng)達(dá)到 M4 成熟度——意味著可在任何企業(yè)大規(guī)模應(yīng)用。像珀萊雅這樣的快速成長型企業(yè)，就在新品立項(xiàng)和部門復(fù)盤中，將 AI 紀(jì)要作為固定流程的一部分，幫助團(tuán)隊(duì)大幅提升會(huì)議效率。

而對(duì)于沒有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員，飛書還進(jìn)一步升級(jí)了「開發(fā)套件」：包括 AI 智能體 Aily、低代碼平臺(tái) aPaaS、AI Coding 工具「妙搭」。企業(yè)可以輕松構(gòu)建自己的 AI 工具——無需開發(fā)團(tuán)隊(duì)，也能「把 AI 嵌入業(yè)務(wù)」。

例如，伊芙麗、七匹狼、綾致時(shí)裝等服飾品牌，已經(jīng)基于這套工具為上萬名導(dǎo)購搭建了「AI 練貨系統(tǒng)」：設(shè)定虛擬客戶人設(shè)，員工沉浸式演練銷售話術(shù)，AI 自動(dòng)打分反饋，經(jīng)驗(yàn)同步分享至內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)，形成組織級(jí)的學(xué)習(xí)與優(yōu)化閉環(huán)。

把 AI 真正交給組織用起來

聽完整場發(fā)布會(huì)，一個(gè)強(qiáng)烈的感受是：這些 AI 能力并不以獨(dú)立產(chǎn)品形態(tài)存在，而是逐步滲透進(jìn)一個(gè)又一個(gè)真實(shí)業(yè)務(wù)里。不需要雇傭顧問從頭搭系統(tǒng)，不需要培訓(xùn)工程師寫代碼，一線員工根據(jù)自己的工作需求，就能快速拉起一個(gè)能解決問題的 AI 工具。

飛書真正希望做到的，是讓 AI 提效從個(gè)體智慧，變成組織能力。

為什么飛書能做到這一點(diǎn)？關(guān)鍵在于它并不是為了 AI 而重建一個(gè)系統(tǒng)，而是在一個(gè)本就承載企業(yè)真實(shí)業(yè)務(wù)運(yùn)行的系統(tǒng)中，讓 AI 自然長出來。

飛書的核心優(yōu)勢，是它作為一體化協(xié)同平臺(tái)，早已沉淀下豐富的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和組織語義：文檔記錄著項(xiàng)目過程，多維表格承載業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，審批流程跑著管理規(guī)范，會(huì)議紀(jì)要積累著團(tuán)隊(duì)共識(shí)。這些信息構(gòu)成了企業(yè)特有的上下文——而 AI 最需要的，恰恰是這種上下文。

以飛書知識(shí)問答為例，它不依賴企業(yè)預(yù)先構(gòu)建知識(shí)庫，而是直接基于企業(yè)內(nèi)部已有的文檔、IM 記錄和權(quán)限體系，自動(dòng)理解提問意圖，穿透系統(tǒng)找到答案。這也是包括小鵬汽車在內(nèi)的多家組織選擇部署它的原因：無需專人「喂料」，知識(shí)就在工作流中自然被激活。

正如飛書 CEO 謝欣所說：「不是知識(shí)密集型企業(yè)用飛書，而是用飛書的企業(yè)，逐漸變成知識(shí)密集型的企業(yè)。」比如一家大型央企，僅過去一年就在飛書中沉淀了超過 940 萬篇文檔，為 AI 能力的引入打下了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這種高頻、高質(zhì)量的組織協(xié)作，讓企業(yè)「AI ready」的門檻大大降低。

相比之下，外部通用大模型即便能力強(qiáng)大，也無法訪問企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，無法理解組織語義，更無法真正參與業(yè)務(wù)流程或沉淀知識(shí)。更重要的是，企業(yè)核心信息外流還可能帶來數(shù)據(jù)泄露和權(quán)限安全的隱患。這些模型往往只能在「你告訴我什么，我總結(jié)給你看」的邏輯中運(yùn)作，難以支撐組織級(jí)智能協(xié)同的真實(shí)需求。

飛書的做法是反過來：不是讓員工主動(dòng)適配 AI，而是讓 AI 自動(dòng)適配業(yè)務(wù)。

這一點(diǎn)，也體現(xiàn)在飛書提出的「AI 應(yīng)用成熟度模型」中。它將 AI 產(chǎn)品劃分為從 M1 到 M4 的四個(gè)等級(jí)，越往上代表越成熟、越能穩(wěn)定服務(wù)于真實(shí)業(yè)務(wù)。目前，AI 會(huì)議紀(jì)要已達(dá)到 M4 等級(jí)，不僅能夠通過文檔發(fā)送總結(jié)、生成待辦，也能在會(huì)中實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)總結(jié)，并保持相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確性與邏輯概括能力，在任何適合的場景中都能使用。飛書知識(shí)問答、多維表格 AI 則達(dá)到了 M3，可以在企業(yè)需要的場景中大規(guī)模使用。

換句話說，飛書沒有把 AI 當(dāng)成展示能力的「秀肌肉」，而是明確設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)——是否成熟、是否能上線、是否能推廣，是第一優(yōu)先級(jí)。

最終，這些產(chǎn)品都服務(wù)于同一個(gè)目標(biāo)：讓 AI 變成企業(yè)內(nèi)部「可調(diào)度的資源」，而不是一個(gè)「聽得懂但做不了」的工具。

在過去的一年里，從茶百道用 AI 字段構(gòu)建門店巡檢系統(tǒng)，到伊芙麗用 AI 智能體做導(dǎo)購練貨，再到珀萊雅讓 AI 成為新品立項(xiàng)和營銷決策的一環(huán)——這些都不是 AI 的「demo 秀」，而是企業(yè)自己動(dòng)手，基于飛書完成的 AI 工具搭建。這正是「組織自有 AI 能力」的起點(diǎn)。

當(dāng)飛書把 AI 能力嵌入平臺(tái)，把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)連接到邏輯，把員工意圖變成流程，它正在完成一件更大的事：用一套真實(shí)可用的體系，把 AI 變成企業(yè)組織能力的組成部分。

正如小鵬汽車創(chuàng)始人何小鵬在飛書未來大會(huì)上講的那樣，在這個(gè) AI 智能的時(shí)代，在企業(yè)辦公中用好 AI，其實(shí)比在業(yè)務(wù)中運(yùn)用更重要。如果一個(gè)企業(yè)的員工和高管平常都不用 AI，那很難想象這個(gè)企業(yè)交付給客戶、交付給用戶的產(chǎn)品，能夠用好 AI。

而飛書所做的，正是讓「組織先用好 AI」，再談「AI 改變組織」。