11月22日北京国家会议中心，2023年飞书秋季大会上，人头攒动，座无虚席。巨大的屏幕前，一张张面带亲切微笑的脸庞缓缓出现在大屏幕之上，变换着不同的面貌。

这是飞书最新推出的智能伙伴。表面上看，比起传统的AI工具型产品，其是一位“更像人”的同事——所有飞书用户都可以给自己的飞书伙伴起专属名字，并且在IM、会议、文档场景中与之对话、协作。

人人都能拥有这样一位“工作伙伴”，这相当于你的组织中多了一倍的新员工。在无数工作场景中，通过人和AI的协作，智能伙伴都可以发挥作用，来辅助推进完成工作。

但飞书并不是仅仅推出一个AI工具，而是不同于以往任何一种“AI助手”的软件开发实践。

“大模型引入的最佳方式，应该类似于纳入一位具备智慧和能力的‘人’，这个‘人’不仅能完成多种任务，还将持续增强能力。基于这样的思考，我们把‘智能伙伴’作为AI在飞书中的具体体现，让它像‘人’一样和我们一起工作。”飞书CEO谢欣表示，“有了智能伙伴以后，飞书不仅是一个解决人和人协同的工作平台，更成为了一个解决人与人、人与AI协同工作的平台。”飞书CEO谢欣表示。

而想要支撑起这个探索和尝试，飞书正在基于AI进行新一轮重构。在这次发布会上，飞书也同步带来了另一个重要更新：全新版本的“飞书7”。

“飞书7”并非寻常的版本迭代，飞书将其称为一个拥有AI能力的框架——总体来说，飞书在技术底层更加开放，对外提供了更多集成能力；而在功能层面，飞书7能够用提供AI工作总结、文档创作等个人提效功能，以及多个业务管理场景的新功能。

尽管AI已经火了足足一年，但到底要如何用AI、基于飞书7和智能伙伴，飞书希望能够帮助客户迅速抓住机遇。“它能够帮助我们更有效地整合企业内那些孤立的、分散的系统，为企业搭建起一个更加完善和高效的框架，让企业实现AI Ready。”谢欣表示。 

飞书新来了一位“上班搭子”

2008年的《钢铁侠》电影中，钢铁侠托尼·斯塔克在父亲去世之后，给自己制作了一位超级人工智能助手——贾维斯（JARVIS）。贾维斯可以说是钢铁侠的工作、生活上的管家，甚至是最亲密的朋友。

每天，钢铁侠起床，走到工作台前，轻轻呼唤：“贾维斯，你起了吗？”—回答迅速且及时：“随时为您效劳，先生。”

而到了今年，毋庸置疑，大模型带来的新一轮AI热潮，给了我们无穷多的想象——AI正在变得更聪明、更智慧，拥有“贾维斯”，也正在成为现实。

飞书的智能伙伴，就如同办公场景中的“JARVIS”。在无数办公场景里，智能伙伴像一位在办公室里，坐在你身旁的上班搭子，在你进行每一项工作时——无论是开会、思考灵感、创作、组织管理、业务管理等任务上，都能帮助推进一二。

比如，在你每天起床，上班的路上，需要回忆起昨天里有什么还没有完成的部分，打开飞书，智能伙伴或许就已经将你昨天的工作内容做了总结，提醒你：昨天同事A说到的这项工作，需要你加急审批，今天需要做一下：

线上开会迟到了10分钟，有点尴尬，但错过了同事们开会的细节，悄悄问一下智能伙伴，智能伙伴就能马上给你一个会议的摘要，以及现在正在讨论中的问题是什么：

刚入职没多久，还不是很知道公司具体业务应该要找谁，在讨论业务不知道上下文背景时，点击智能伙伴，TA会帮你查找公司业务的情况：

更不必说日常工作中的各种创作类、信息查找类的场景了——遇到什么不懂的问题，马上问飞书智能伙伴，TA马上就会为你分析数据、寻找灵感：

这一切的体验，只需要在飞书里，简单创建、配置任何你想要的角色名称和头像，即可开启。此后，智能伙伴便能在对话框中与你开展协作——如同内置在工作场景中的GPTs、Copilot，但飞书的智能伙伴还会有更丰富的情感体验。

能够实现这一点的原因在于，飞书在做智能伙伴时，选择了“更像人”的形式。

飞书的智能伙伴并不是一个简单的任务型机器人——传统的AI助手场景中，用户通常都要对机器人下达任务，或是通过简单代码等配置，让机器人执行任务。

问题在于，受限于程序开发、用户交互仍有门槛，在配置机器人程序这一步就很可能就需要专业IT人员的协助，这也限制了机器人在普通用户之中的使用。

而飞书选择在这个阶段更进一步。从一开始，飞书就将助手当作一位会思考分析的“智慧体”，而不是“让机器人更像人”。能双向交互，是飞书智能伙伴最大的特点。

如果和你协作的是一位真的智能伙伴——那我们何必学习要怎么“使用”他？

一切就如同和人说话交流一般，自然发生了。“在工作上，最自然的交互方式就是和同事一起做事。每当有一个新同事入职，我们总可以发现一种合适的方式来与他配合，你在飞书上习惯在群聊里@一个同事，或者会搜索每个人的名字，大家习惯不一样，但磨合起来就知道怎么做了。这不是一个显性的技术或功能，就是你的一个同事。”飞书产品副总裁齐俊元解释道。

和任务式的机器人相比，飞书智能伙伴是有“记忆”，且能持续学习的。在用户授权之后，智能伙伴能够通过分析日常的对话、在飞书中的行为、在各个系统中的数据，为用户提供对应的信息。同时，随着组织中的数据增加，智能伙伴也能不断学习的新知识，能力不断迭代。

往更大的维度上看，本质上，这次AI浪潮为软件带来的，是一场应用交互范式改革：从GUI（图形交互，Graphic User Interface）到LUI（Language User Interface，自然语言交互）的演变。

简单来说，人与机器的交互形式，会发生根本性的变化。

软件产业诞生于上个世纪30年代，至今经历数十年的发展。用户交互界面层面的创新，是创业公司们能否抓到时代机遇的关键。最初的电脑软件，需要程序员们输入一行行数字、命令行，来对电脑进行操作。

到了20世纪80年代，Windows因为其良好的人机操作界面，逐步在操作系统中建立了绝对统治地位；再到乔布斯带领苹果开发Macintosh、iPhone等产品，这让图形交互模式在电脑、手机等终端极大普及，也是我们最为熟悉的操作模式——从而带动了互联网时代的繁荣。

如今，随着大模型技术的突破，我们正站在从GUI（图形交互）迈向LUI（自然语言交互）的交叉点。

从90年代全球互联网浪潮到现在，互联网已经成长为全球信息基础设施，软件产业生态已经非常细分。以美国市场为例，云计算浪潮来临后，美国有着最繁荣的SaaS市场。每家SaaS企业客户采购的SaaS软件数量可以达到40款以上，规模体量大的SaaS公司甚至可以超过100款。

随着软件数量增加，用户的学习门槛是不可避免的问题。“我们在软件里，常常是在一个按钮下面提供一个额外的菜单，一个额外菜单不够，我们又进一步提供了再一级的菜单，但用户的需求完全不同，随着软件发展，很多用户会觉得，学习这个软件好像比用这个软件花的时间还多。”齐俊元表示。

但在大模型技术突破后，AI的意图理解能力上了一个台阶——这意味着，人类不需要再学习如何操作机器，而是反过来，机器能够听懂人说话，根据人类指令执行相对基础的软件操作动作。

这也正是飞书选择“更像人”路线的原因，也是这次AI革命和此前都不一样的原因所在——如今，用自然语言做交互的AI工具，再不是单纯的软件工具，而是孕育着不同交互方式的“新物种”。 

为什么飞书会成为AI应用的土壤？

AI浪潮已来，如果说大模型是新一代通用计算机，一个自然而然的问题是：企业已经做好迎接AI的准备了吗？如果没有的话，那要如何准备？

和所有技术革新一样，ChatGPT从2022年11月推出以来，至今也才一年时间。根据知名分析机构Gartner今年发布的技术成熟度曲线，当前大模型浪潮所带来的多个相关技术方向——生成式AI、大模型、AI芯片等等，都处于技术萌芽期。

这波技术浪潮的不同在于，市场已经被对话式的AI机器人充分科普了生成式AI的概念和内涵，企业客户对大模型的热情，前所未有的高涨。但大模型技术还在创新早期，无论是应用成本、技术可行性，都还没有达到十分成熟的程度。

于是，如何突破大模型应用落地的“最后一公里”，成了当下的关键问题。

所以，在本届发布会上，飞书提出了“AI Ready”的概念。“今年是中国大模型的元年，目前AI能力说实话还是非常有限的，它不一定能让我们的每一项任务都能如期所愿，我们当下更重要的是飞书自己做好准备，也让企业客户为AI做好准备，我们称为‘AI ready’。”谢欣表示。

大模型时代来临后，企业在数据、算力等层面所需要投入的资源都是巨量的，而AI大模型训练仍然昂贵，企业用户从前期预算、选型到落地应用，如今大模型厂商也是摸着过河。

飞书选择让飞书智能伙伴和协同平台来趟出这条“AI Ready”路线。在前端，“智能伙伴”作为一个交互友好的入口，而“工作协同平台”则是底座，需要将AI能力无缝接入，并且能稳定地提供服务。

从形式上看，这会很像一个开放的AI应用试验场。“办公协同平台其实很重要的一点，是解决企业里面人和人协同的问题，”飞书CEO谢欣表示，“那么，人和人、人和AI、 AI 和人，AI和AI之间的协同沟通，都同时会在这个开放框架下进行，”

比起单独孵化一个AI助手型产品，飞书更希望将AI能力融入到现有的办公协同平台，让用户能够无缝地使用AI。“这对企业工作和运转方式的改造是最小的。”谢欣表示。

数据则是另一个“阿喀琉斯之踵”。如果是做模型是烹饪，数据好比是食材，大模型对高质量的“食材”需求更高。大模型在企业端落地时，更需要的是企业用户在内部的交互数据、以及企业所沉淀的行业know-how。

在这个层面，飞书会成为培育AI应用的肥沃土壤。

在诸多协同平台中，飞书以文档起家，其早期用户基本都是以知识密集型企业为主，在企业业务运转时，十分依赖文字数据，或是企业知识库。发展到现在，飞书几乎定义了协作文档这个类别，企业使用量在飞速上升——在今年年初，飞书10万个业务系统跑在多维表格上，如今已经翻了几倍，超过35万——这就是AI的重要养分。

另一方面，飞书“All in One”的产品路线，也会让数据维度更多元，数据的沉淀效率更高。

比起组件式的协同平台，飞书在产品上从一开始就选择走“All in One”产品路线，用户在飞书的IM、文档、会议、people等模块上协作，最直观的感受是操作自然，也更丝滑——在聊天中，用户就可以唤起会议卡片、预订日期，而在文档做了任何修改，数据也会实时同步到协作的同事手上。而这些协作动作所累积的数据，也会让AI了解到更自然的交互方式是怎么样的。

比如，本次飞书7就推出了从业务系统一键拉群的功能——如果在审批或者在具体协作项目中，需要不同部门同事协同，就可以直接唤起这一项功能，减少部门间的沟通壁垒。

在软件发展史中，成长迅速的优秀互联网企业，也往往是软件形式变革的重要推手——前有Slack，一开始只是一款公司内部工具，但凭借优秀产品力和病毒式的传播，一度成为史上增长速度最快的SaaS软件；后有Notion，一站式、All in One的产品理念，也促使了人们对办公软件形式的新思考。

同样地，飞书原本就是在字节跳动成长过程孵化出来的产品——从第一天起就不是传统软件架构，而是直接在云上建设，这为引进AI等新能力做好了技术铺垫。

飞书自己的销售团队，就完成了一次“AI Ready”的实验。

“在我刚刚来到飞书的时候，我经历的第一场销售周会，非常的灾难。”飞书成长型企业客户总经理张龑回忆起还没用智能伙伴前的情况。

飞书成长型企业客户销售团队有近100人。在以前的会议中，销售团队往往会在会议室的大屏幕，将CRM系统中的销售数据投影上去，销售依次上去介绍自己客户的情况。

“这个灾难的周会开了整整三个小时，我们只沟通了30个客户的进展。”张龑表示。可以说，会议的绝大部分时间是一种一对多的输出——没发言的销售，就在不停地走出会议室回信息或在电脑上回信息，根本不会听分享。

这一情况随着飞书不断迭代智能化、自动化的能力后得到了明显改善。飞书在产品中集成了IM、会议、文档以及各类业务系统。在销售系统有数据变动后，飞书会实现仪表盘实时、群里自动推送、管理人员穿透式地看到管理链条，而销售信息的流动实现了以天甚至以小时为单位。张龑表示，这一时期的会议，团队每小时最多可以讨论100个客户。

但随着信息流转速度加快，又一个问题显现：信息过载，但本质上，人处理信息的带宽并没有提升，如何才能迅速抓住海量业务信息里的重点？

因此，张龑带着团队在今年深度使用了飞书智能伙伴，创建了一位业务帮手“张师傅”。

以前，当新的客户出现时，销售人员需要花费数小时做背调、客户分析，再形成具体方案。但现在，“张师傅”在一秒钟之内就可以在系统里查阅这个客户所有的公开信息，并且结合客户数据库得出需求分析。

不仅如此，基于底层的AI能力，“张师傅”还可以直接找出赢单的具体参考案例，从而为销售人员提供文案、策划上的建议。反过来，张师傅在通过和内部销售进行交互后，也会了解到现在团队中各个销售的带宽情况——这样以来，甚至能帮客户找合适的销售。

“这是巨大的生产力的释放。一开始，我们三个小时只过了30个客户，然后是100个客户。‘张师傅’上岗后，这个数字是500。”张龑感叹。 

让一部分企业先实现“AI Ready”

11月，OpenAI发布GPTs，微软发布Copilot Assistant，彻底点燃了AI应用市场——距离ChatGPT引发的全球AI热潮，才走过了一年时间。

底层大模型的能力迭代所迸发的能量，如同一次次地火山爆发，让人惊叹。但每一次的迭代更新，都是一次重构和新生——无数AI应用被淹没在大模型的新功能中，但又迸发出全新的机会。

这是新技术萌芽时期的常态。在国内上半年的AI市场中，飞书尤为沉默低调。但事实上，国内的“百模大战”刚告一段落，AI应用的序幕拉开，长跑才刚刚开始。

相较C端的大模型原生应用还在萌芽期，更多的AI变化机会还藏在B端企业当中，这是软件厂商眼前能够抓住的切实机会。

在不少企业内部，对AI能力的应用程度还很低，有很大提升空间。在飞书以往的共创案例中，有企业客户甚至拥有超过100个系统和应用，但员工真正能高频使用的，往往只有5%不到。

如何让企业从一线员工到管理者都把AI用起来？飞书和安克创新在这半年中，就摸索出了一条可行的道路。

大模型要在企业落地，首先是管理者的心态问题。“AI+时代，要推动AI在企业落地生根发芽，一定是一把手工程，需要CEO的意识和时间去推动。”安克创新CEO阳萌表示。

比如，安克创新有近千位软件开发和测试工程师，今年安克也开发了AC pilot插件，将多种不同的AI能力集成到不同的软件开发环境中。在代码分析、测试的很多场景，一开始都需要管理半强制地推动团队使用AI插件。效果也很明显——到年底，安克的目标是实现35%的新增代码由AI生成。

飞书智能伙伴也已经紧密地和安克创新的业务相结合。在安克创新，消费者洞察是一个重要的业务环节，将线上线下多个渠道的用户反馈收集回来——比如为什么退货？退货频率是怎么样的？然后将这些数据进行分类、打标签，最后回到QMS质量管理系统中进行分析。

此前，这项工作需要大量的开发工作，登陆各个渠道的系统，才能收集数据、制作报表。但在飞书智能伙伴参与到其中之后，业务人员能够瞬间获取QMS质量管理系统中的反馈，真正做到随时随地取用关键洞察。

在另一个客户数米科技的案例中，飞书甚至已经能让AI帮助客户多赚钱。

数米科技是一家专注运营商领域的科技服务公司，旗下有软件开发、MCN、综合营销、管理咨询等多种内容。在基于飞书智能伙伴做销售管理后，数米很大地释放了销售和CEO的管理带宽——大家都不需要依赖人力，而是通过AI管理商机进展。

更重要的是，数米团队不仅可以创建一个智能伙伴，还可以根据不同的业务环节，创建场景专属的伙伴——比如数米将系统数据与飞书智能工作伙伴直接打通。每个人都可以直接向 AI 询问相关问题，AI1分钟就能根据需求搭建出个人视图数据看板。

应用飞书智能伙伴后，数米预估，这将销售平均跟进频率从半个月降低至3天，而销售签约率从15%提升至25%。在同等人力投入下，数米的每个月业绩提升了近百万，近一年实现业绩增长千万元。

在这个过程中，飞书除了提供飞书智能伙伴、飞书协同平台之外，也通过创新的合作模式，在努力解决大模型落地的痛点。

例如，大模型技术的“幻觉”和黑盒子机制，可以说是决定大模型可不可用、能不能在企业内部落地的关键问题。

在数据层面，如今飞书和安克创新就采取了一种“白盒化”的合作模式。“我们把这个白盒打开给大家，大家可以了解智能伙伴是如何了解业信息、如何拿取了业务系统的数据、如何执行了业务操作，整个过程全部透明展示给企业，企业可以结合这个场景自己进行效果调优。”飞书CEO谢欣表示。

并且，企业也不需要自己完成所有定制，在场景定义上，飞书也会通过开发者来帮助企业进行。飞书也特意强调——在模型输入和输出环节，会对敏感信息进行脱敏拦截处理。

在新的AI时代，软件开发会更加开放，对底层基础设施的能力提出更多要求。值得一提的是，飞书协同平台也能够开放给不同的大模型，让用户能够根据自身业务的不同，适配相应的模型。

可以这么说，站在AGI（通用人工智能）的无论是飞书智能伙伴还是协同平台，都只是飞书面向AGI时代抛出的一块砖——AI应用的序幕刚刚开始。想要等当大模型成为像云计算一样的通用算力，如今的大模型落地也只是第一步。在AI Ready的道路上，更好的心态可能是：短期内，不要高估AI价值；长期，不要低估AI的价值。

文章来自 “ 36kr ”，作者 晓曦