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曾几何时 ， OpenAI、Anthropic 等巨头还在死磕大模型 ， 转头便卷起 AI 编程等行业 ， 另一边 ， 不少用户开始从各种炫技的 demo 回过神来 ， 重新审视 AI 工具的稳定性、可交付性 ， 甚至是使用方式本身 。
硅谷知名增长策略专家和顾问 Elena Verna 最近提出了一个名为 AI 原生员工的概念 ， 指的是那些天生以 AI 工具为工作核心、能够无缝协作并高效驱动产品交付的职场个体 。
在她看来 ， 真正的 AI 原生员工不是在用 AI 工具 ， 而是默认以 AI 为工作引擎 ， 跳过传统的流程设计、角色划分、文档撰写和任务交接 ， 直接进入构建与交付阶段 。
以 Lovable 为代表的 AI 初创公司 ， 便是这样一个典型的样本 。
不到 35 人的团队 ， 靠 AI 原生的工作流 ， 在 7 个月内做到了 8000 万美元 ARR（年度经常性收入） ， 而他们的秘诀正是每名员工都默认「先问 AI ， 再交付」 。
飞书 CEO 谢欣
对大多数公司来说 ， 复制这种工作节奏并非易事 ， 问题不在于人力或预算 ， 而在于思维方式 ， 除此之外 ， 还得有一整套匹配的新工具、新流程 ， 甚至是一种全新的协作逻辑 。
就在今天 ， 飞书召开了最新的 AI 产品发布会 ， 发布并升级了知识问答、AI 会议、飞书妙搭等多款 AI 产品 ， 尤其值得注意的是 ， 飞书还宣布多维表格未来将支持企业微信和钉钉 ， 能够跨平台融入用户现有协作环境 。
此外 ， 为了帮助用户判断 AI 工具的可用性 ， 飞书团队还提出了一套「AI 产品成熟度模型」理论 ， 把所有产品的 AI 能力分为四个等级 ， 从使用者的视角出发 ， 帮他们判断一个功能是否靠谱、是否能用 。
划重点：
知识问答不需要提前搭知识库 ， 能从企业文档中直接抓出答案、理解权限并结构化输出 ， 现在是 M3 等级 。 AI 会议支持实时纪要、声纹识别和会后速递 ， 继续走实用派 ， 已经落地到了 M4 。 多维表格是更新最重的一块 ， 表格撑到千万行、千人协同都不是重点 。 重点是现在已经支持企业微信 ， 钉钉也快了 。 此外 ， 它还能拿来搭系统、跑流程 ， AI 也完全嵌入到表格每一个字段、节点和操作里 。 企业也能 Vibe Coding ， 从需求分析到应用构建一整套链路 ， 开发套件提供了企业级 AI 开发全家桶 ， 适合各种规模的公司 。
知识问答：最懂公司业务的 AI 秘书在企业内部 ， 知识往往分散在不同系统、文档、聊天记录中 ， 查找效率低、重复沟通成本高 。
飞书试图用「知识问答」这个功能 ， 来回应这一长期存在的结构性问题 。 目标并不复杂：做一个能随时调用、响应权限、贴近业务的企业内搜索工具 。
目前 ， 这项能力已经达到 M3 等级 ， 在多数常见场景下能够稳定使用 。
当你在工作中遇到问题时 ， 可随时向它提问 ， 飞书知识问答会基于用户在系统中可访问的文档、知识库、聊天记录等信息 ， 生成结构化的回复内容 。
具体来说 ， 当你输入「飞书鸿蒙项目进展怎么了」 ， 系统即可快速给出整理后的进度摘要 ， 实时跟踪项目信息 。
与多数 AI 工具需要手动构建知识库不同 ， 飞书的知识问答并不依赖预设结构 ， 而是基于企业日常使用中自然沉淀下来的内容进行响应 。
以某家央企为例 ， 员工在一年内创建了 940 万篇文档 。 这也意味着 ， 飞书知识问答可以不依赖通用模型的泛化回答 ， 而是对权限体系进行深度解析之后 ， 尽量保障回答的准确性与上下文一致性 。
飞书 AI 会议升级了 ， 甚至能听出你是谁AI 会议是飞书推出最早、最成熟的 AI 产品功能 ， 目前已达到 M4 级别 ， 支持在不同会议场景中生成内容摘要、回放、要点归纳与行动事项提炼 。
它可以处理多种输入形式：无录制的实时纪要、会后音视频导入生成、会议中实时生成逐字稿……所有会议内容都能被系统自动转化为结构化的知识资产 。
其中一项值得注意的功能是声纹识别 ， 它可以识别不同发言者的身份角色 ， 更精确地标注和归集内容 ， 提高会议记录的可追踪性 。
在此次产品更新中 ， 飞书会议速递功能 ， 还可以自动回顾用户过去一周的会议要点 ， 输出：高频讨论主题、每日会议速览、关键结论梳理以及待办事项追踪等 。
那么这到底能带来什么变化？以鹏飞集团为例 ， 这是一家员工超过 2.5 万的大型能源企业 ， 日均需要召开约 400 场「班前会」 ， 内容涉及安全、规范、作业流程等核心事项 。
过去依赖人工抽查 ， 效率低 。 接入飞书 AI 会议后 ， 系统能够自动生成质检报告 ， 使得管理层可在 5 分钟内完成原本需要数小时的抽查流程 ， 且会议覆盖率提升超过 15 倍 。
飞书多维表格掀桌了 ， 将支持接入钉钉企微多维表格是这次发布会讲得最细的一部分 。 飞书说月活快破千万了 ， 听着夸张 ， 但结合它这次更新的内容 ， 也能理解为什么 。
这次主要围绕四个方向：数据库、仪表盘、应用模式和 AI 能力 。
先说数据库 。 飞书推出了全球首个支持「千万行单表」的表格系统 ， 协作上限也拉到了 1000 人 。 哪怕是上万行、几十列公式的表格 ， 也能在一秒内计算完成 ， 比市面上同类产品快十几倍 。 背后是它重构了计算引擎和协同算法 ， 说人话就是 ， 大数据也能稳稳跑 。
仪表盘这块更接近轻量 BI 系统 ， 新增了数据透视、切片器、图表联动等分析功能 ， 支持 50 多种图表和多套模板 ， 业务人员不用买 BI 软件 ， 也能做出专业报表 。
有个例子是大兴机场用它做了一个设备运维仪表盘 ， 能实时追踪 14 万台设备的状态 ， 还能自动生成运维报告和提醒 。 茶百道也用多维表格对全国超过八千多家门店的数据进行了可视化分析 ， 各门店的设计进展一目了然 ， 让整个筹建的周期也缩短了 40% 。
我自己最关注的是它的应用模式 。 飞书现在的想法是：你不用写代码 ， 也能用表格搭出一套电商后台、CRM 或行政系统 。 组件自由组合 ， 权限也能精细控制 。 对预算有限但业务不简单的团队来说 ， 这种「用表格搭系统」的能力很值钱 。
AI 能力这次也做了非常大的升级 。 比如可以像写公式一样 ， 在表格里直接调用 AI 功能 ， 叫 AI 字段捷径 。
你可以把它理解成 ， 像写函数公式一样 ， 在表格单元格里调用各种 AI 能力 ， 帮助你做文案生成、内容提取、情感分析、图像识别等等 。 它的好处在于 ， 每一行表都可以自动调用一套逻辑去处理数据 ， 你不用再手动拷贝、切换工具 。
第二项是 AI 接入工作流 ， 让它自动判断、提取、录入信息 。 飞书还强调了他们不只是「接了大模型」 ， 而是让 AI 能稳定理解流程、提取参数、按需执行 。
飞书这次还专门创建了 228 个真实复杂的工作流评测集 ， 在功能正式推出后 ， 这些评测集也会公开给其他同类工具挑战 。
AI Agent 也不能少 ， 它能根据问题自主查表、调用多维表格 ， 流程不止是跑预设动作 ， 也能帮助你「想一步」 。 还有一个 AI 侧边栏 ， 能边用表边提问分析 。 虽然部分功能还在预览 ， 但负责人说在今年都会陆续上线 。
有几个案例我印象挺深的 ， 像是泡泡玛特 ， 他们用多维表格做了一个爆款文案系统 ， 自动抓平台内容、分析转化效果 ， 再生成门店能直接用的内容素材 ， 线上引流到线下 ， 全都靠它跑 。
另外 ， 飞书也宣布多维表格未来将支持企业微信和钉钉 。 这不只是一个表格工具 ， 而是在朝一个轻量业务系统平台去走了 。
除了飞书知识问答、AI 会议、以及在多维表格全面升级 AI 表格 ， 飞书正在试图搭一整套 AI 工作方式 ， 畅想未来的 AI 软件形态 ， 重新定义「人和 AI 在一起工作」这件事 。
它整了一个专为企业打造的 AI 开发全家桶「 AI 开发套件」 。 在这个开发套件里 ， 不仅有包含了多款适配于不同场景的 AI 开发工具「飞书妙搭」 ， 让 Vibe Coding 直接面向企业 。
飞书的 aPaaS 也完成了多项 AI 迭代更新 。 从需求分析、功能设计、数据管控、应用开发 ， 再到问题修复；每个模块都有专业的 Agent 在背后支持 ， 在提升交付质量的同时 ， 有望带来更好的开发体验 。
每天都有新模型发布 ， AI 产品越来越多 ， 真正能融入企业流程、替人干实事的产品 ， 始终屈指可数 。 当模型不再稀奇 ， 工具也琳琅满目 ， 真正稀缺的 ， 是那些能撑得住业务、扛得起流程重量的产品 。
纵观整场发布会 ， 飞书给出了一个更脚踏实地的答案 ， 也让飞书成为少数明确界定产品成熟度边界的公司之一 。
过去三年 ， 我们见过太多炸裂的演示 demo 猛刷存在感 ， 而 M3 和 M4 的划分 ， 是飞书内部对可交付性的要求 。 一个功能如果只是偶尔有效、不具备稳定性 ， 就不会推向企业客户 。
截至目前 ， 飞书已发布的知识问答、会议纪要、多维表格等功能 ， 均基于这一标准 。 能否降本增效 ， 能否顺利嵌入现有系统架构 ， 是评估标准的全部 。
用飞书 CEO 谢欣的话来说：
「我们今天发布的每一个飞书 AI 功能 ， 我们都会标清楚是什么等级 。 我们让大家的选择更加透明 ， 我们认为这是 AI 从业者其实很必要的一个企业责任 。 」
想象力撑起了 AI 的上半场 ， 真正决定下半场的 ， 是落地的能力 。 今天飞书没打算用一小时的发布会回答所有问题 ， 但在 AI 工具能不能用、又该怎么用这个现实命题上 ， 它确实已经比大多数公司说得更明白 。
作者：张子豪、莫崇宇
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【打工人天天用的三件套，被飞书用 AI 重做了一遍，还将打通企微和钉钉】爱范儿|原文链接· ·新浪微博
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