飛書成了課代表

昨天（7月9日），飛書在上海世博中心，正式舉辦了2025飛書未來無限大會。

大會上，飛書釋出了不少和AI相關的新產品、新功能。飛書CEO謝欣，飛書首席商業官林嬋等人，也都做了主題演講。

我其實提前知道這次大會的不少內容。在大會正式舉辦前幾天，我還對飛書的夥伴做過一次深度的採訪。

在這次採訪裡，我們聊了很多。從大會，聊到了人們對AI的焦慮。從人們的焦慮，聊到了AI這個行業。又從行業，聊到了今天的AI產品。飛書的夥伴，回答了我一個又一個的問題，也分享了不少獨特的思考。

但是，即便如此，在看完大會之後，我還是被觸動了。一句話總結我的感受：

飛書用他們的堅持，做了件有意義的事兒。

為什麼這麼說？

我試著講給你聽。

AI亂象

“有多少人因為AI而感到激動，就有多少人因為AI而感到焦慮。”

這是最近幾年，我最直觀而又強烈的感受。

自從2023年ChatGPT爆火以來，人工智慧，就在以半年、月、天這樣不斷加快的頻率下，瘋狂更新迭代。Sora、Gemini、Claude、DeepSeek、Manus……一個又一個的新名字，層出不窮。一個又一個的新技術、新功能，只能各領風騷三五天。這個世界，似乎總在有意無意地提醒我們，再不學習就淘汰，再不擁抱就失敗。

尤其，是在進入2025年之後。很多人，開始被一種叫“FOMO”（Fear of Missing Out，錯失恐懼症）的情緒，深深籠罩著，生怕因為錯過機會，而悔恨終身。

於是，各種似曾相識的景象，也開始不斷出現。

比如，迷信“軍火”。

有的公司，大手一揮，買了一臺據說特別貴的DeepSeek一體機。幾十萬一臺。雖然不知道要用它來幹什麼，但還是先買了。為什麼？因為買了，似乎就拿到了AI時代的入場券。

這種感覺，就像是在網際網路剛興起的時候“趕緊搶注一個域名”，在移動網際網路興起的時候“先做一個App再說”一樣。雖然不知道自己做得對不對，但如果什麼都不做，心裡總感覺不踏實。

比如，誤解“學習”。

有的人，花了不少學費報班，學習使用這個AI產品的技巧，在那個AI產品上寫好提示詞的方法。雖然這些AI產品可能很快就會被超越，但還是先學起來。為什麼？因為學了，總感覺就能駕馭所有的AI工具了。

這就像是在90年代，我們說要“學電腦”一樣。那個時候，很多人以為“學電腦”，就是學五筆打字，學怎麼用Word、Excel。但其實，我們真正要學的，不是“電腦”本身，而是如何用它解決我們的實際問題。

再比如，盲從“專家”。

有需求，就會有供給。市場上，也出現了不少希望能夠幫助個人、企業的AI專家、AI顧問。

但是，至少到今天為止，這個市場，還是一個“低信任行業”。也就是我們常說的，水太深。為了簽單，甚至會有人向你承諾節省40%的成本，但其實並不懂你的行業，也不知道你真正的痛點。

這些亂象，就像石頭，壓在了很多渴望擁抱AI的創業者和管理者的心裡。

是的。這些現象，確實非常普遍。飛書的夥伴說。而且，很多創業者和管理者，還會遇到“賣家秀和買家秀”的現象。

什麼是“賣家秀和買家秀”的現象？

簡單來說就是，你可能會在Demo演示裡，看到一個無所不能的AI產品。給一張圖片，就能生成一個網站。給一個主體，就能做出一部電影。就像魔法一樣。但你真的買到了這件產品，想要解決一些企業的問題時，你可能又會發現，漏洞百出，根本不是那麼回事兒。

就像車展上，那臺酷炫的、代表著未來的概念車。你滿心歡喜地下了訂單，提車時卻發現，買到的和看到的，並不是同一輛。

最終，很多人花了不少的錢，還是沒能解決想要解決的問題。

哎。聽著就焦慮。我說。一個跑得太快的行業，確實就容易出這樣的問題。

那麼，該怎麼辦呢？

AI應用成熟度模型

飛書的夥伴說，當一個行業被喧囂、浮誇和焦慮包圍的時候，我們最需要的，其實是一個“標準”。

比如，過去買空調，很多人特別頭疼。每個品牌，都說自己的空調節能省電。但是，到底誰更省？省多少？你根本不知道。後來，國家出臺了“能效等級”標準。一級、二級、三級，清清楚楚地貼在每一臺空調上。從此，選擇就變得簡單了。你一看標籤，心裡就有底。

比如，自動駕駛。前幾年，“L2.99”、“準L3”的說法讓使用者一頭霧水。後來，國家嚴格定義了L1到L5的標準。什麼是輔助駕駛，什麼是自動駕駛，責任歸誰，一清二楚。

你看。標準，是一個能把複雜混亂的問題，變得清晰有序的工具。

但是，在人工智慧這個領域，似乎還沒有一個明確的標準。所以，在這次的大會上，我們也斗膽分享了一個，我們自己一直在堅持的標準。這個標準，我們稱之為，AI應用成熟度模型。

什麼是“AI應用成熟度模型”？

具體來說，是這麼4個等級。

第一個等級，M1。可以理解為，概念驗證級。

這個級別的AI產品，通常處在實驗室階段，已經可以證明“這件事理論上可行了”。但是，如果你讓它連續做10次，那可能有8次都會失敗。它的成功，依賴特定的環境、特定的指令，甚至特定的運氣。結果也相對隨機。

比如，一些早期的文生圖模型。你讓它畫一個“在沙灘上看書的男孩”，它可能會畫出多餘的手、拿反的書。

這種產品，更適合用來做內部的Demo，激發一些創造力。

第二個級別，M2。可以理解為，早期試用級。

到了這個級別，可以開始完成一些“點狀的任務”了。甚至，在某些它擅長的特定領域，還能給你一些驚喜。

比如，幫你潤色一段文案。比如，幫你翻譯一封郵件。比如，給它一些關鍵詞，幫你寫出不錯的影片指令碼和人物對話。

但是，它暫時還不能形成一個完整的、可信賴的工作流，依然需要不少人工干預和修正。

所以，這個階段的產品，更適合愛好者們“嚐鮮”，或是有特定需求的專業人員“試玩”。

第三個級別，M3。可以理解為，生產就緒級。

從M2到M3，是一個巨大的飛躍。這個級別的AI產品，不再需要那麼多的干預和修正，已經可以在“具體的業務流程”中，穩定地創造價值了。

比如，當你問它“我們公司上個季度，哪個產品的利潤最高”時，它能基於內部的經營資料，給出精準的答案，而不是去網上搜索一堆公開的財報。

這樣的產品，就達到了適合對外發布的基本門檻。因為它開始懂流程、懂業務了。

第四個級別，M4。可以理解為，全面應用級。

這也是我們目前能想象到的，最高的級別了。這個級別的AI產品，不僅能穩定地執行任務，還能主動地創造價值、提供洞察。

比如，當你給它一份銷售報表時，它不僅能回答你哪個產品賣得最好，還能主動發現“A產品和B產品同時購買的使用者，其客單價遠高於平均水平，建議嘗試捆綁銷售”，並給出一套初步的營銷方案。

這樣的產品，更像是一個“同事”，而不是“工具”。

從M1，到M4。從概念驗證，到全面應用。這就是AI應用成熟度模型。

當然，這並不是說，M1和M2就毫無價值。對於個人來說，用它們來輔助工作、提高效率，是沒問題的。但是，對於企業來說，一旦要把AI的能力整合進核心業務流程，那就必須要把可靠和穩定放在第一位。這個時候，還是要儘量選擇M3甚至M4。

理解了。

有了標準，你就有了分辨的能力。我說。有了分辨的能力，你自然就不需要焦慮。

而一個明確的標準，也會是一個行業從“草莽”走向“成熟”的開始。

儘可能成熟的產品

但是，光有標準，是不夠的。標準只是“理論”。

飛書的夥伴說，是的。除了標準，我們還需要提供儘可能成熟的產品。

這次大會上，我們也釋出了一些和AI相關的功能、產品。有的，其實算是“熟悉的老朋友”了。但是，我們依然在進行調整、最佳化、迭代。

比如，AI會議。

說起開會，很多人可能一下子就有體感了。會上，說得熱鬧，會後，全都忘了。待辦事項，沒人跟進。會議紀要，也總是邏輯混亂。這種低效的會議，是對時間的浪費。

所以，我們希望透過足夠成熟的AI會議，來系統性地解決開完就忘、紀要混亂、無人跟進等等典型的開會難題。

在一場會議結束之後，它會立刻自動生成一份包含精煉摘要、關鍵章節，以及明確待辦事項的會議紀要，並且智慧識別出會議中所有帶有“行動指令”的對話，比如“那這件事李明你週五前給個方案”，然後自動生成一條待辦事項，把“李明”設定為負責人，把“週五前”設定為截止時間。同時，它能做到即時與非同步支援。在會議中，它能即時生成滾動總結，方便遲到的人快速跟上。會議結束後，即便沒有錄製，也能生成一份簡潔的紀要。

作為飛書推出最早、最成熟的AI產品功能，我們認為，AI會議的成熟度，已經達到了M4的級別。它能跨越一場場獨立的會議，為你自動生成一份個人專屬的“周度會議報告”。甚至，主動幫你發現連你自己都沒意識到的工作脈絡。它在用一種“自主”的方式，解決會議低效的問題。

比如，多維表格。

很多企業，尤其是中小企業，常常會面臨一個難題。那就是，使用“系統”的門檻太高。要麼，花幾百萬去採購。要麼，組建一個專業的IT團隊去開發。

所以，我們希望透過多維表格，讓企業能用上“用得來、用得起”的專業業務系統。今年，我們也全面升級了多維表格，並賦予了它AI能力，讓它變得更加“聰明”。

現在，透過“應用模式”，你可以不需要懂程式碼，只需要透過拖拉拽，就能為自己的公司，搭建出一套真正可用的CRM、專案管理等業務系統。透過“切片器”，你可以切換不同的資料維度，讓資料分析變得更加清晰自然。透過“AI欄位捷徑”，讓一個複雜AI應用的搭建時間，大幅縮短。物美超市就搭建了智慧巡檢系統，店員拍照上傳後，“AI欄位”能自動識別照片內容是否合格，並觸發預警。甚至，很多企業，還把多維表格開發成了我們自己都沒想到的樣子。