河南師傅，左手扳手，右手飛書，竟然能搞數據分析！

金磊 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

說真的，學SQL這件事，可以先放一放了。

因為現在，一個汽車點巡檢

的師傅，左手拿著扳手，右手拿著飛書，就能搞專業的數據分析！

△圖片由AI生成

例如面對密密麻麻、圖文兼并的海量數據，對計算機技術一竅不通的師傅，現在要做的動作就是一個導入+一句話

這是一組汽車和工業設備的核心部件數據，請基于這張圖表生成一個清晰可分享的產品目錄頁。

然后在稍等片刻過后，一個產品目錄頁面就這么水靈靈地誕生了！

除此之外，這位師傅也可以先用語音的方式，給飛書下達這樣的指令：

幫我創建一個工廠數顯扭力扳手的專屬點檢表單。這個扳手是用來擰緊輪胎的，但我不知道該點檢哪些內容。直接幫我生成一個專業、詳細的表單。

同樣是稍等片刻，一個專業的表單就搞定了：

然后往這個扳手上貼上一張飛書生成的二維碼，再用手機上的飛書去掃它，就能實現在點巡檢現場直接上傳數據：

更有意思的來了，一位河南工友，甚至可以把點巡檢結果，通過說方言的形式，直接錄入結果！

視頻地址：
https://mp.weixin.qq.com/s/Y6PGIZmwDX4Y_9aepUv84A

從過程中我們不難發現，飛書是會在河南工友說話的期間，實時地去識別，實時地去填寫表單。

即便期間信息有誤，它也能自行回頭校正并做出修改。

由此可見，現在的AI能力已經無縫銜接了線上系統與線下物理世界，解決了制造業一線非常實際的錄入難、不懂數據等問題。

這證明了即使是在最傳統的制造業，AI也能通過極低的門檻，賦能一線工人，實現真正的數字化落地。

那這到底是怎么做到的？

答案是，飛書多維表格，又升級了。

在3月份一句話搭建系統的功能之上，它又補齊了四項能力：

• AI問數據：用自然語言就能直接對表格數據提問，AI會自動完成數據檢索、統計和多維度的分析，快速給出專業結論和業務洞察；
• AI生成圖表：只需一句指令，就可以生成矩形樹圖、熱力圖等原生表格布局的專業BI圖表；
• AI搭頁面：基于表格內部的結構化數據，一鍵生成帶交互效果、可分享的H5級專業頁面，數據也能實時同步更新；
• AI生成問卷：即便不清楚具體收集項目，也能快速生成專業完整的表單問卷等。

剛才的演示，正是由飛書產品市場經理王大仙和北汽福田流程與數字化部高級經理文偉共同呈現的AI生成問卷和AI搭頁面功能。

上午更新功能，晚上直接讓客戶帶著真實業務難題來實戰直播，有一說一，這在業界也實屬罕見。

而在看完整個直播之后的感受，正如飛書CEO謝欣所說的那般：

我覺得AI時代就是把原本的這個專業的分類給打破了。你只要有想法，就能把它做出來。

影視颶風在用，編導變身分析師

如果你覺得傳統制造業離你有點遠，那我們來看看內容創作者是怎么玩的。

作為坐擁多個頻道、一年產出200多期節目的頭部內容團隊，影視颶風對數據復盤的依賴程度，遠超普通團隊。一條視頻能不能爆、一個系列有沒有破圈、哪些指標真正影響粉絲增長，都要靠數據說話。

但現實的困境是，整個團隊只有2名數據分析師，全公司70多個內容創作者的數據分析需求，根本排不過來……

不過在這場直播中，影視颶風的項目中臺負責人文君，現場展示了什么是把AI當賽博分析師。

面對儀表盤上海量的數據，文君直接用自然語言，通過AI問數功能，向飛書多維表格拋出了一個問題：

分析不同頻道在各個平臺中，點贊量、收藏、分享與粉絲增長的相關性，給出結論。

但飛書AI只思考了片刻，就給出了克制且準確的結論：點贊量與粉絲增長始終保持強正相關，而收藏和分享的影響存在差異。

文君當場蓋章認證：

這個結論和人工數據分析師出來的是一致的。

不過數據分析光有結論還是不夠的，還得有直觀的可視化結果才行，于是文君繼續用說的方式提需求：

畫一個矩形樹圖，看不同頻道下不同系列的播放情況。
畫一個熱力圖，看看每周幾不同時段發布的作品播放量有什么特征。

片刻過后，飛書多維表格就調用了自己的AI圖表生成功能，把需求對應的圖表給生成了出來。

對于這個功能，王大仙也在現場展示了他之前給電商客戶做的桑基圖和熱力圖的效果：

當然，對于圖表的顏色和風格，也是可以自定義修改的：

由此可見，AI確實把數據分析的門檻，結結實實地下放給了每一位內容創作者。

就像文君感慨的那樣：

這一定程度上改變了團隊內的交互方式。

得到也在用，幾分鐘生成H5級戰報

如果說影視颶風的案例，是AI讓普通人擁有了專業的數據分析能力，那得到的實戰演示，則讓我們看到，AI能把從數據到精美呈現的路徑，縮短到什么程度。

得到團隊的痛點，或許很多做項目、做電商的人也都能感同身受。

得到電商業務總經理羅硯回憶2025年跨年演講，為了能在演講結束的第一時間就給全網用戶呈現實時數據復盤，她和團隊只能在后臺手繪4頁紙的系統草圖，再找飛書團隊連夜趕制數據復盤看板……可以說全程都在和時間賽跑。

而在傳統工作模式里，想要做一個能對外分享、帶交互動效、設計精美的數據戰報頁，更是需要前端工程師、設計師、數據分析師組成的專業團隊，花上一周時間，還要付出不菲的成本。

但今年，完全不需要這么肝了。

面對一張密密麻麻的數據表，羅硯在現場只是提了一個要求：

這是一組跨年演講數據，幫我生成一個數據亮點突出、可分享的項目戰報頁，主題色用橙色。

視頻地址：
https://mp.weixin.qq.com/s/Y6PGIZmwDX4Y_9aepUv84A

多維表格的AI搭頁面功能開始自動運轉，幾分鐘后，一個帶有3D滾動動畫、數據可實時交互、甚至連文案都自帶高情商（例如自動總結出“平均觀看時長20分鐘，深度內容依然被需要”）的H5級項目戰報頁誕生了！

要知道，在過去，要做出這樣一個H5，你需要文案策劃、UI設計、前端工程師開幾天會，然后再花一周時間開發，成本極高。

但現在？只需一杯咖啡的時間。

不僅僅是跨年演講，在得到的電商場景里，飛書多維表格也能起到作用。

羅硯在現場再次用AI生成圖表和AI問數，秒出了不同主播帶貨品類的銷量表現熱力圖，并對不同賬號的直播效率進行了多維度歸因。

由此可見，從海量數據到精美的H5頁面呈現，再到深度的業務洞察，AI把這條路徑縮短到了極致，讓團隊終于能把精力從做表轉移到做業務本身。

AI工具，好用才是硬道理

看完這三個來自不同行業的真實案例，我們就能明白，飛書這波多維表格的升級，到底厲害在哪里。

從產品本身來看，3月份飛書剛發布了一句話搭系統的能力，讓普通人不用寫一行代碼，就能搭出一套完整的業務系統。

而這次升級，又補齊了AI問數據、AI生成圖表、AI搭頁面、AI生成問卷四大核心能力，讓飛書多維表格的AI能力，完整覆蓋了從搭系統到對外呈現、收集信息、分析數據和表達結果的一整條業務鏈路。

這意味著，AI的角色，已經從一個幫你改改文字、做做輔助的提效工具，變成了一個能獨立完成復雜任務的Agent同事。

過去，你做一件事，要先想表結構、再搭表單、再錄數據、再寫公式分析、再做圖表可視化、最后做頁面呈現，每一步都有門檻，每一步都要花時間。

而現在，你的工作，只需要從一個想法、一個問題開始，剩下的所有事，AI都能幫你搞定。

更重要的是，和市面上需要反復導入導出數據的AI分析工具不同，飛書多維表格本身就是企業業務數據的天然沉淀載體，業務從搭建系統、收集信息到流程流轉的全鏈路數據，都沉淀在此。

這也讓它的內置AI分析能力顯得順理成章，既避免了數據流轉中的安全風險，也解決了數據割裂、分析與業務脫節的痛點，也是飛書作為企業AI基礎設置底座的核心意義所在了。

從行業的角度來看，飛書這波升級，更是直接掀翻了職場人二十年的能力評判標準。

過去二十年，職場人的核心競爭力之一，就是對專業工具的掌握。會寫SQL的人，比只會用Excel的人擁有更多職場機會；會用BI工具、會寫代碼的人，能拿到更高的薪資。我們花了大量的時間，去學習工具的用法、去啃專業的技術知識，只是為了跨過那道專業門檻，把自己的業務想法落地。

但現在，飛書用AI，把這些專業工具的門檻徹底抹平了。

你不需要懂任何技術，不用背復雜的Excel 函數，不用學枯燥的SQL語法，不用懂前端代碼，甚至哪怕你說河南話、湖南話，哪怕你是拿著扳手的一線工人，哪怕你是只會拍視頻的編導，只要你能用自然語言說清你的業務目標、講明白你的需求，AI就能幫你完成剩下的所有技術工作。

因此，職場人的核心競爭力，從此被徹底重構。

從會用工具，轉向了 懂業務、會提問、能決策。正如直播中嘉賓們反復強調的核心觀點：AI解決了工具的門檻，而往上浮的，是生而為人的能力和價值。

現在的AI浪潮，或許已經快到讓每個人都多少有跟不上的FOMO感，總怕自己學的技能過時，怕自己被 AI 淘汰。但真正好的 AI 產品，從來不是制造焦慮，而是化繁為簡。

它把最難的技術、最復雜的邏輯，全都自己消化融合，留給用戶的，是最簡單的操作，和以前只有高門檻學習、高額成本投入才能掌握的能力。

悲觀者永遠正確，樂觀者永遠前行。

在洶涌的AI浪潮面前，與其焦慮自己會不會寫代碼、會不會敲SQL，不如成為那個懂得利用先進工具放大自身潛能、推動業務前行的樂觀者。

是的，你的SQL、Excel或許可以先放一放。但你的業務思維，正迎來前所未有的黃金時代。