2020年底，我寫了篇文章，《》。大意是飛書以其一體化協(xié)作的先進(jìn)理念和流暢的用戶體驗(yàn)，在產(chǎn)品層面贏得了廣泛贊譽(yù)，但在市場推廣和對(duì)本土企業(yè)需求的適應(yīng)性方面有些曲高和寡的意思。

因?yàn)轱w書強(qiáng)調(diào)的信息流通效率與創(chuàng)新工具整合有些超前，國內(nèi)大多數(shù)企業(yè)（尤其是中小微企業(yè)）的核心需求是基礎(chǔ)管理（如考勤、審批、打卡），更偏向“管人管事”而非效率協(xié)作。所以飛書當(dāng)年客戶群集中在互聯(lián)網(wǎng)、創(chuàng)意型公司等數(shù)字化程度高、追求效率的團(tuán)隊(duì)，但這類企業(yè)在國內(nèi)占比小。當(dāng)時(shí)釘釘因?yàn)橐咔槿栈畋q，各家企業(yè)服務(wù)產(chǎn)品的競爭也都是日活導(dǎo)向，飛書的打法在拼絕對(duì)用戶數(shù)字層面并不占優(yōu)。

當(dāng)然也可以換個(gè)說法，飛書的核心產(chǎn)品理念——一體化、效率優(yōu)先——在當(dāng)時(shí)可能超前于市場的普遍認(rèn)知，需要時(shí)間來驗(yàn)證和被企業(yè)消化。

走進(jìn)千行百業(yè)

可能是飛書意識(shí)到在中國做SAAS是非常長期的事情，不可能漲得特別快。飛書在2021年提了句新口號(hào)，先進(jìn)企業(yè)先用飛書，感覺像是放棄純看DAU路線，聚焦優(yōu)質(zhì)客戶，然后在各大機(jī)場持續(xù)密集投放飛書客戶的LOGO墻。

因?yàn)椴还苁裁葱袠I(yè)的企業(yè)，他的CEO肯定是核心大腦，創(chuàng)造更多價(jià)值的總部必然也是知識(shí)密集型的，尤其是那些增長型的民營企業(yè)。

這種轉(zhuǎn)變帶來的效果是顯著的。隨著就是成功的案例越來越多，飛書慢慢往互聯(lián)網(wǎng)之外的行業(yè)拓展，飛書的客戶LOGO墻也越來越豐富。

原本我們認(rèn)為飛書是在極高人效極高知識(shí)密度的創(chuàng)新企業(yè)才有市場，但因?yàn)轱w書產(chǎn)品在這些優(yōu)質(zhì)客戶群體中獲得了很好的口碑，持續(xù)跟最創(chuàng)新最頭部的公司站在一起又有非常強(qiáng)的示范效應(yīng)，過去幾年我們看到的變化是越來越多的新能源企業(yè)、消費(fèi)/制造企業(yè)、餐飲零售企業(yè)也都在使用飛書。

這些客戶可以使用飛書來做核心業(yè)務(wù)管理，典型如胖東來、霸王茶姬等，把他們的公司經(jīng)營都放在飛書上。另外在原有創(chuàng)新基本盤人群，因?yàn)轱w書的交互設(shè)計(jì)更符合科技從業(yè)者的效率偏好，從大模型研發(fā)到自動(dòng)駕駛，中國幾乎所有的 AI 創(chuàng)業(yè)公司都在用飛書了。

早期獲得客戶信任很困難，但隨著飛書客戶變多變強(qiáng)，這種信任建立越來越簡單。而且基本上只聽聞大客戶從其他產(chǎn)品切到飛書上來，極少聽說有公司從飛書切到其他產(chǎn)品。

深耕多維表格

這種客戶行業(yè)泛化的背后，是飛書對(duì)不同層級(jí)用戶需求的深度理解。比如在產(chǎn)品策略上，飛書這兩年的主打都圍繞多維表格展開。

多維表格的優(yōu)勢在于其不可替代性。聊天各個(gè)產(chǎn)品都能做，甚至文檔也是相對(duì)好替代的，用戶導(dǎo)出一個(gè)Word或者M(jìn)arkdown，很容易就切走了。文本是最自由但最混亂的格式，數(shù)據(jù)庫是最規(guī)整但最難用的格式。表格（尤其是多維/智能表格）處于這兩者之間，它既能承載結(jié)構(gòu)化信息，又不需要嚴(yán)苛的建模門檻。多維表格允許每一行是一個(gè)對(duì)象，每一列是一個(gè)字段，還可以支持嵌套、引用、關(guān)聯(lián)、篩選、排序、視圖切換等。這種結(jié)構(gòu)既對(duì)人類友好，也方便計(jì)算機(jī)處理。而且表格跟業(yè)務(wù)的緊密程度要深得多，一旦一線員工可以在上面跑數(shù)據(jù)了，這個(gè)事情就變得很不一樣。

在今天的數(shù)據(jù)工作日益普及的背景下，不會(huì)寫代碼的“信息工作者”也需要操作類似數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，多維表格的價(jià)值是將數(shù)據(jù)庫“平民化”。多維表格是一個(gè)可輕可重的東西，通過其易用性、移動(dòng)端支持和低代碼特性，使得一線員工也能輕松錄入數(shù)據(jù)、執(zhí)行任務(wù)，無論是倉儲(chǔ)管理、超市運(yùn)營還是前臺(tái)行政，都能進(jìn)行簡單的自動(dòng)化操作。小企業(yè)可以用來管理公司，大企業(yè)也可用來管理專業(yè)流程。比如飛書有個(gè)客戶是來自日本的永旺超市，他們有9000家店鋪、1200名試吃員，之前要砸1億日元的定制系統(tǒng)，現(xiàn)在被飛書多維表格完美替代。

今天飛書大會(huì)上官方還披露，多維表格目前的單表容量已提升至1000萬熱行，較去年再翻10倍，也是全球同類產(chǎn)品中首個(gè)支持單表千萬行的業(yè)務(wù)系統(tǒng)。在2萬行規(guī)模下，多維表格的加載速度從7.4秒降至 0.94秒， 5萬行也僅需1秒就能加載完成，而國內(nèi)同類型產(chǎn)品可能需要 20秒之久。

“輕量數(shù)據(jù)庫”是SaaS平臺(tái)化的門檻，這是每家SaaS產(chǎn)品爭搶的戰(zhàn)略高地。無論在中國還是海外，飛書多維表格的性能均已穩(wěn)居同類產(chǎn)品第一。據(jù)透露，飛書多維表格已經(jīng)接近千萬，已經(jīng)是不能忽視的工具品類。

表格是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)天然聚集地，工作流程必經(jīng)之路。飛書多維表格還將 AI agent 引入工作流中，持續(xù)加強(qiáng)AI能力。這意味著以往需要大量人工的復(fù)雜任務(wù)，現(xiàn)在都可以在全新的工作流中交給 AI agent 節(jié)點(diǎn)來分配。當(dāng)表格遇上AI，表格就不再是數(shù)據(jù)的終點(diǎn)，而是智能化的起點(diǎn)。

飛書CEO謝欣透露，飛書多維表格以后不只可以在飛書內(nèi)使用，也將支持在其他平臺(tái)使用。

務(wù)實(shí)發(fā)展AI功能

今年2月，deepseek橫空出世，騰訊很快接入并推出知識(shí)庫ima，然后我看到有投資行業(yè)的飛書客戶在朋友圈抱怨，“飛書這天然的知識(shí)庫載體還在等什么…?再不跟上我們都打算整體搬了。”

去年多個(gè)圍繞AI語音做的產(chǎn)品用戶和收入發(fā)展都很好，我用完AI 錄音設(shè)備后也贊不絕口，甚至還給飛書的同學(xué)建議出一個(gè)妙記版的硬件。

想起兩年前的AI浪潮洶涌時(shí)，大家普遍相信AI是指數(shù)級(jí)變革，誰先All in誰先贏，覺得錯(cuò)過半年就是錯(cuò)過時(shí)代。但現(xiàn)在我們看到，從OpenAI、Google到國內(nèi)的各家模型廠商，大模型的技術(shù)躍遷趨于階段性、平滑化。

尤其是企業(yè)級(jí)應(yīng)用跟C端應(yīng)用不一樣，企業(yè)級(jí)產(chǎn)品的衡量標(biāo)準(zhǔn)，不是“聰明”而是“穩(wěn)”和“可控”，是看“誰靠譜”、“誰權(quán)限清晰”、“誰能跟流程打通”。產(chǎn)品公測之前發(fā)邀請(qǐng)碼一堆人說嚷嚷著AI立刻改變世界，但是一旦拿給更多用戶真實(shí)使用立馬變成買家秀，因?yàn)槟懿荒苡檬且粋€(gè)可以立刻見分曉的事。很多部分AI產(chǎn)品都有過度宣傳炒作，一旦客戶上手用就被立馬戳穿，從Demo 到工業(yè)級(jí)交付之間的周期被重新認(rèn)識(shí)。

C端用戶面對(duì)AI的幻覺和胡說八道，可以一笑置之。但企業(yè)級(jí)AI，一旦用錯(cuò)、幻覺、泄密、越權(quán)，代價(jià)是實(shí)打?qū)嵉呢?zé)任和風(fēng)險(xiǎn)。

現(xiàn)在不是“你慢了就輸了”，而是“你穩(wěn)不穩(wěn)，能不能真落地”才是關(guān)鍵。

到了今年飛書大會(huì)，飛書強(qiáng)調(diào)真能用還要真落地，發(fā)布了業(yè)界首個(gè)AI 應(yīng)用成熟度模型。飛書將 AI 應(yīng)用分四個(gè)等級(jí)：

• M1——概念驗(yàn)證，只做內(nèi)部演示，別對(duì)外發(fā)布；

• M2——早期試用，給愿意嘗鮮的用戶用；

• M3——成熟應(yīng)用，可以大規(guī)模使用；

• M4——完全成熟，在適合的任何場景都可使用。

按這樣的發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)，飛書至今也僅僅推出了知識(shí)問答、智能會(huì)議紀(jì)要、飛書Aily、多維表格AI字段捷徑等幾款產(chǎn)品，保證真實(shí)能用，且能完整在企業(yè)落地。

根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)，飛書智能會(huì)議紀(jì)要?jiǎng)t已經(jīng)達(dá)到M4階段，十分成熟。飛書智能會(huì)議紀(jì)要目前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。

其實(shí)自打飛書App把妙記的入口提到更顯著位置，只是改了手機(jī)錄音轉(zhuǎn)妙記這個(gè)產(chǎn)品功能后，我就再也沒帶過什么AI錄音設(shè)備出門，也再不用找實(shí)習(xí)生聽錄音搞紀(jì)要。

然后我又多了一個(gè)感觸，單品切套件非常困難，幾乎沒有成功的案例，往套件里去加單品這個(gè)邏輯是更順的。

飛書在此前發(fā)布的“知識(shí)問答”便已達(dá)到了M3水準(zhǔn)。知識(shí)問答是基于企業(yè)知識(shí)的企業(yè)專屬 AI 問答工具，通過調(diào)用聊天記錄、會(huì)議紀(jì)要、文檔等多種日常沉淀的信息，回答企業(yè)里的相關(guān)問題。知識(shí)問答無需專門搭建知識(shí)庫，通過日常行為便可生成回答，同時(shí)還保證了企業(yè)信息的安全性。

飛書的知識(shí)問答，不是比誰的模型更聰明，而是看你在飛書上“喂”了它多少東西。你用得越深、積累越多，它答得就越準(zhǔn)。它是一個(gè)典型的“用得越多越好用”的正反饋系統(tǒng)，用戶積累越深、內(nèi)容越多，它回答得就越準(zhǔn)確越有上下文感知。

對(duì)于個(gè)人來說，我已經(jīng)把之前所有采訪、資料和積累的素材都放到飛書文檔里，因?yàn)轱w書知識(shí)問答能精準(zhǔn)回溯幾年前的聊天記錄、采訪內(nèi)容、會(huì)議紀(jì)要，不只是記錄整理搜索管理知識(shí)，而是把高價(jià)值碎片變成隨時(shí)可調(diào)用的外腦，'忘記管理，直接使用'。

AI落地的馬拉松

數(shù)字化是AI與智能化的基礎(chǔ)，B端的AI落地是一場馬拉松。飛書通過"協(xié)作即沉淀，沉淀即智能"這樣一套閉環(huán)邏輯，幫助企業(yè)做到AI Ready：工具越好用，員工使用頻率越高，數(shù)據(jù)沉淀就越豐富。數(shù)據(jù)越多效果越好，當(dāng)企業(yè)通過協(xié)作沉淀了大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)后，企業(yè)里的智能才得以出現(xiàn)。AI能力真正把沉睡的數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為智能，為企業(yè)創(chuàng)造了讓AI從"實(shí)習(xí)生"轉(zhuǎn)正的可能性。

讓AI在企業(yè)真能用、真落地，按可交付、可落地、可規(guī)模化的節(jié)奏推進(jìn)功能，飛書從妙記、知識(shí)問答，到多維表格中的AI字段捷徑，每一項(xiàng)都是基于已有使用場景的演進(jìn)。相比那些高舉AI大旗卻難以穿透真實(shí)組織流程的工具，飛書的路線是“用得起來、留得下來、能跑起來”。

但凡去找一個(gè)銷售代表問一問，飛書的AI到底有什么功能可以用，哪些現(xiàn)在就能用，你會(huì)得到一個(gè)非常務(wù)實(shí)的答案。