2012年，Evernote（印象筆記）初入中國，我有幸成為第一批用戶，并為其強大的“多端同步”功能驚嘆不已。此后十余年，主打多端同步的筆記軟件如雨后春筍般涌現：有道云筆記、Obsidian……手機廠商們也推出了類似“無邊記”這樣的App，每一個名字背后都是一群試圖與遺忘對抗的人：他們相信只要記下來，就能在未來的某一天被自己看到、派上用場。

然而現實卻成了另一番光景：人們記了太多，卻忘了記過什么；整理太難，最終放棄整理。越堆越多的筆記，最后淪為一座無人問津的“資料屎山”。

不幸的是，我本人也擁有多座“資料屎山”，它們散落在Evernote海外版、Evernote中文版（印象筆記）、石墨筆記、有道云筆記等處。這兩年AI錄音設備興起，我的設備里又多了幾款語音筆記軟件。但說實話，99%的云筆記都從來沒被我使用過，使用筆記也給我留下了許多陰影：手忙腳亂地搜資料，每次都要找很久。

最近的一次專訪中，在體驗了WPS正在內測的WPS筆記后，我意識到一個事情：AI時代所有軟件都被重做時，筆記軟件的底層邏輯可能也需要換一換了。

當筆記軟件學會了“實時思考”

專訪開始前，我習慣性地打開了iPhone自帶的語音備忘錄。入行媒體10余年來，無論是遠程專訪、線下群訪或者參加媒體溝通會，我的標準工作流程一直都是：錄音-整理-寫稿。

前兩年，訊飛聽見等專業語音轉寫工具流行后，我的流程升級成“錄音-轉寫-整理-寫稿”。今年團隊全面引入了AI錄音卡后，我的錄音設備升級了，但工作流程沒有質的變化，一直都是一步一步地線性處理信息，這是大部分媒體人的工作流。

但WPS筆記卻用另一種方式開啟了我與其產品負責人徐奕成之間的對話。

開啟錄音后，WPS筆記會實時啟動語音轉寫功能。屏幕右側，我們的對話被實時轉化成文字；屏幕左側，AI正同步生成這份對話的摘要、紀要、關鍵話題、示意圖甚至腦圖。

根本性的變化在于，WSP筆記的AI不只是聽得更準的“錄音筆”或者轉寫更快的“速記員”，而是實時參與到我們的對話的現場助理。

在我與徐奕成對話中，AI會實時識別并糾正一些口誤、口癖，比如它最初將我說的“演示”聽成了“眼色/臉色”，在更多上下文輸入后會理解正確意思并全文糾正。再比如它捕捉到對話反復出現“Claw”后意識到我們在聊專業名詞“OpenClaw”，會將字幕從“claw”糾正成“Claw”。

更讓我驚訝的是，在對話進行時，AI摘要區已自動生成“筆記vs智能文檔的定位差異”、“多模態能力演示”、“AI+筆記=活筆記”等結構化話題總結以及圖示。

（圖注：WPS筆記語音實時轉寫界面）

傳統語音轉寫軟件本質上是“事后諸葛亮”——我錄完了上傳音頻，它轉成文字，我還需要輸入一些專業詞匯來提高準確率，至于轉寫結果我怎么用它不管。但WPS筆記的AI是實時的、全程陪伴的、可互動的。它在“聽”的同時就在思考、整理、修正以及參與。

（圖注：某語音轉寫平臺）

給用戶的價值是什么呢？不只是更準確、更高效，而是AI足以改變對話本身的進度。比如，我可以在轉寫界面打上三個星號（***）作為“占位符”，AI會捕捉到這個標記，知道這里需要補充或強調進而提供建議；再比如AI可以給我接下來要展開的話題的建議，就像一個秘書貼心地通過耳麥提醒老板開會該注意什么一樣。

在使用WPS筆記時，用戶與AI已在不知不覺地協作，徐奕成表示：“未來你打點、你標注，AI都會理解你的意圖。我們希望人和AI是在同一個場域中去協作的。”

弱化“文件夾”本質是消滅“整理”

實時語音轉寫只是WPS筆記的賣點之一，它的顛覆體驗源自一個設計細節：沒有文件夾。

文件系統隨著“電腦”、“OS”一起面世，我們對文件的組織方式也一直被“文件夾-子文件夾-文件”的樹狀結構牢牢框住，好處是清晰、直觀，也符合人類與生俱來“分門別類”的收納習慣。但壞處也顯而易見：第一：一個文件只能存在于一個文件夾里，你無法從不同維度查找它；第二：文件夾要保持整潔，需持續整理，網上甚至還有許多文件整理的課程。

Obsidian、Roam Research等雙鏈筆記軟件曾試圖打破這個桎梏，用“鏈接”替代“目錄”。但它們依然沒有擺脫一個核心困境：整理的成本太高了。

“用戶記筆記有兩個目的，”徐奕成對羅超Pro表示：“一是對抗遺忘和混亂，二是輔助思考和二次創造。但傳統筆記軟件的宿命，往往是不敢整理、越記越亂。”

他打了一個很形象的比喻：假設你家有一個專門的房間來存放雜物。為了管理這些雜物，你可能會做很多規劃，甚至買貨架。但你花在管理上的時間，可能比你真正使用這些雜物的時間還多：“AI時代，為什么不能有一個「小精靈」在那個房間里？你要什么東西，直接找它，它找給你，你根本不需要關心貨架。WPS筆記希望將整個筆記的查找、管理都交給 AI 來做，人只要往里丟、存、取就可以了。”

（圖源：徐奕成在“量子位”AI沙龍上的分享）

如何做到呢？WPS筆記的解法是“標簽樹”加“AI全托管整理”。

標簽樹取代了文件夾層級結構。每一篇筆記可被貼上多個標簽，這些標簽本身又可以構成樹狀的分類體系。比如一篇關于“產品訪談”的筆記，可同時屬于“產品”和“訪談”兩個標簽（產品與訪談可以沒有層級關系，也可以有），“多對多”在傳統文件夾結構里做不到。

（圖注：WPS筆記通過標簽組織筆記內容）

有了標簽樹，用戶就能按照自然的思維方式更直觀地去查找筆記。而且未來這個標簽樹的整理也不需要用戶完成，AI會根據內容自動生成和管理標簽，實現“AI全托管整理”。

有著10多年、數十款筆記軟件使用經驗的徐奕成認為，傳統筆記軟件存在一個“周期律”：用戶看上一個軟件、自由記錄、內容混亂后手動整理，整理好后短暫開心，再持續經歷“記錄變亂-整理開心”，但最終會面臨整理的代價持續放大、用戶持續沮喪、最終放棄軟件。

WPS筆記的愿景是讓用戶“隨便記，AI來幫你整理。持續的整潔，持續的開心，你就能放心記更多，始終整潔，越來越開心，我們希望做到這樣的周期律。”

這就跟我們的雜物間一樣：隨著時間累積，家庭收納成本只會越來越高，我們要么“斷舍離”，要么聘請專業的“收納師”上門整理，再開心一陣子。WPS筆記給用戶配置了一個隨時待命的收納師，而且這個收納師能處理的不只是文字類筆記，還能應付一切內容形式。

多模態搜索：讓“死筆記”活過來

過去筆記軟件的進化主線都是圍繞“文字”，主流筆記軟件本質是支持多設備云同步的編輯器，今天這已不合時宜。用戶記錄方式正在變得多樣化：各種AI設備隨時錄音，手機隨時截圖，穿戴相機/AI眼鏡隨時拍照……筆記內容朝著“多模態”（或者說多媒體）的方向發展，但它們卻散落在不同軟件中，也很難被搜索到，這讓設備里的筆記從“一座座文字墳場”變成了“一座座筆記孤島”。

（圖注：“多端同步”是傳統筆記軟件的主要賣點）

近年來一些廠商也推出了多模態筆記產品，比如蘋果的“無邊記”App，然而因學習門檻過高并未普及。WPS筆記支持文字、語音、圖片的隨手記，用戶不需要考慮任何排版，AI甚至還能對圖片智能糾錯，比如拍得不清晰的自動補全，拍歪的白板自動識別完善。

真正讓多模態變得有意義的是AI搜索。徐奕成給我演示了WPS筆記強大的多模態搜索能力，他在搜索框里輸入“藍色”，結果返回的不僅僅是文字中包含“藍色”的筆記，還有帶藍色的照片。輸入“航拍”，所有航拍圖被調取出來；輸入“金字塔”，有“金字塔”的文字筆記，圖片中有金字塔的照片，甚至有“金字塔結構”的PPT截圖，都被一并呈現，AI真正做到了對用戶模糊需求的語義理解。

（圖注：多模態語義搜索是WPS筆記的差異能力之一）

“在很多筆記軟件里，圖片只是一個附件，”徐奕成說，“但在WPS筆記里，圖片是你記憶的一部分，你需要把它們找回來。”為了讓用戶“找回圖片”，WPS筆記做了許多探索，比如基于OCR（光學字符識別）技術，AI可提取用戶隨手拍的PPT中的表格、公式，可以大幅提高學生黨的學習效率，“如果你拍的是二維碼，我們也會幫你把二維碼給拉出來。”

強大的多模態能力，其實是WPS筆記對“筆記”這個產品的重新定義。

傳統筆記軟件只是“記事本”的數字化。但在WPS筆記里，筆記是一切需要被用戶記錄的信息——靈光一現的靈感、發布會現場的圖片、跟客戶聊天的語音、一家設計不錯的門店視頻（規劃中）、一張有些啟發的截圖、一段關鍵的聊天記錄……它們過去因格式不同而被分門別類地存儲在不同的地方，要么成了“故紙堆”，要么在用戶換設備時丟了。

WPS筆記則允許用戶無摩擦、低成本地錄入，不管什么先丟進去，排版、結構、整理、搜索都交給 AI 來完成。因為記錄與查找都變得前所未有的便捷，“死筆記”活過來后，用戶自然也更愿意記、更多地用。

筆記就是「第二外腦」：寫給未來的自己

多模態能力的強大，讓WPS筆記看上去比傳統文字筆記軟件“更重一些”，也與正在AI化、在線化的文檔軟件變得更像。當我問徐奕成“AI時代，筆記軟件到底應該扮演什么角色？它和智能文檔、在線文檔的區別在哪里？”時，他給出了清晰的回答：

“智能文檔是寫給別人看的，追求交付、輸出，適合長內容輸出、精細化排版；筆記是寫給未來的自己看的，追求的是信息的輸入，靈感的快速捕捉、多模態素材的零散沉淀。”

基于AI，WPS筆記依靠標簽數、AI全托管整理、多模態語義搜索等能力，幫助用戶將“對抗遺忘和混亂”這件事做得更好。更大的想象空間在于它讓筆記最大化地發揮“輔助思考與二次創造”的價值。

徐奕成分享了兩個未來場景。

第一個場景：你周末要去山姆會員店購物，只需要對WPS筆記說一句“我周末要去山姆”，AI會自動檢索所有與“山姆”相關的筆記——可能是半年前隨手記下的清單，可能是三個月前收藏的山姆必買，可能是上周朋友分享的山姆新品。AI把這些碎片串起來形成完整參考。

第二個場景：你是創作者，正在寫一篇網絡小說，在筆記里不斷記錄靈感，還有一個粗糙的提綱。AI不是簡單地幫你校對錯別字，而是理解你的創作意圖，幫你完善人設、補充背景、甚至生成配圖。你和AI在同一個場域里協作，它既是助手，也是共同創作者。

類似的場景在我們的工作、生活中還有許多。工作中的面試、會議、面談、會客、調研；生活中的旅行、購物、買房、裝修、備婚、備孕、學習、教育、就醫……當我們習慣使用AI筆記時，AI就可以掌握我們日常零零散散聚集的海量信息，再給我們提供決策輔助。

AI筆記不只是記錄了你寫了什么，基于AI推理能力它還知道你經歷了什么、關注了什么、思考了什么。多模態能力，則讓AI筆記能夠“看你所看，聽你所聽，記你所記”。基于此，它就不再是一個被動的資料庫，而是擁有你私有數據與碎片記憶的“數字分身”，一個隨時隨地在你腦袋邊的思考伙伴。

徐奕成表示，這正是WPS筆記的愿景：成為用戶的“第二外腦”——當然，這也是AI時代每一個筆記軟件演化的終極形態。

AI原生軟件不是“馬車+發動機”

在專訪的最后，我們聊到了一個更深層的話題：什么是真正的“AI原生”？

今天AI原生概念很流行，AI原生應用、AI原生公司、AI原生硬件……就AI原生軟件來說，徐奕成的觀點很犀利：“很多老牌筆記軟件，是在移動互聯網時代做出來的，現在加入了一些AI功能，就像在馬車上面加了個發動機，雖然跑得比馬快，但本質上還是馬車。”

WPS筆記之所以是AI原生軟件，是因為它是AI時代誕生的，整個業務邏輯包括筆記的設計均是純 AI 驅動的。傳統筆記軟件是“編輯器驅動”的，拼的是讓用戶更高效地輸入文字記錄，用戶需要去適應、去學習。WPS筆記則是“AI驅動”的，用戶隨便存必須由人產生的信息（如思考、拍照、錄音等等），余下的一切交給AI，AI適應用戶。

（圖源：徐奕成在“量子位”AI沙龍上的分享）

他舉了三個例子：WPS筆記的二次糾錯，沒有AI就不存在；自動排版，沒有AI就不存在；多模態識別，沒有AI就不存在。換言之，沒有AI，就沒有WPS筆記，這是“AI原生”的真正含義。

AI原生性還體現在一個更大的趨勢上：交互方式的變革。

過去幾十年的軟件交互本質都是“人機交互”，通過GUI（圖形用戶界面）讓用戶通過點擊菜單、按鈕來操作軟件，本質是讓人更好地操作機器。但在AI時代，LUI（語言用戶界面）正在成為主流——用戶通過自然語言（文字/語音/視覺）與軟件交互，“人機交互”升級成“人與AI協作”，用戶不再關心設備、軟件、界面、菜單這些技術概念。

WPS筆記正走在這條路上。你不需要學習復雜的技巧，不需要記憶筆記的位置，只需要和它說“我要和部門老大開周會了”，它就會幫你整理好所有相關的資料、紀要、待辦事項。

與此同時，軟件還必須適應AI，因為“智能體”這一類AI將成為軟件新的核心用戶群。“用戶買軟件，本質上買的是結果，”徐奕成說，“AI可直接繞過工具，幫用戶直達結果，那你的應用如果不兼容AI操作，就會失去對應用戶。”這就像一個飯店不支持外賣，就會損失所有外賣客源一樣。

（圖源：徐奕成在“量子位”AI沙龍上的分享）

用戶在使用AI的場景中有大量的筆記存/取需求，許多時候可能是用戶的Agent直接使用。因此，WPS筆記前瞻性地以多種方式支持AI，包括將Skills封裝成MCP、CLI供智能體直接使用，兼容 OpenClaw/Cursor/Claude Code等主流Agent原生接入，讓用戶與AI的對話內容可以直接在WPS筆記沉淀、搜索和復用。

不可否認，所有筆記軟件都將擁抱AI，市面上也勢必會出現更多AI筆記玩家。WPS筆記如何應對競爭？徐奕成在參加量子位AI沙龍時直言，“AI時代，單品軟件已經非常難獲得競爭優勢，但WPS筆記背后擁有整個WPS的生態，用戶將所有東西無負擔地丟到筆記里，筆記將成為寫PPT、寫文字以及記表格的優質的信息上下文。”簡言之，WPS筆記作為一款AI原生筆記在體驗、功能、架構上本已有十足競爭力，但更重要的是，WPS有著最繁榮的創作、思考與協作生態，而WPS筆記是這一生態的一環，將扮演碎片化信息入口與優質內容上下文的關鍵角色，這是WPS筆記跟所有筆記軟件截然不同的價值。

（圖源：徐奕成在“量子位”AI沙龍上的分享）

寫在最后

結束專訪，我關掉了iPhone的語音備忘錄，刪掉了錄音文件。那一刻我意識到，我的工作流需要改變了，至少要更AI一些，過去的“錄音-轉寫-整理-寫稿”已經是低效且過時的方式——事實上，這篇稿件的撰寫我正是基于WPS筆記的錄音轉寫完成。

從竹簡到紙張，從手抄到印刷，從Word到印象筆記，每一次媒介的變革，都改變了人類記錄信息、思考、創作的方式。

AI原生軟件WPS筆記帶來的改變尤其值得關注，它讓信息的記錄與整理變得前所未有的高效、豐富和簡單，將我們的大腦從“維護”的繁瑣中解放出來，更加聚精會神地去思考、去創造。更重要的是，它賦予了筆記軟件“第二外腦”的全新價值，讓我們能在AI時代從容地記錄與使用信息，更有效地與人、與AI協作，這也是未來所有AI原生軟件進化的目標。