飞书未来无限大会:AI办公升级与企业协作新范式

飞书大会发布多项AI升级,全面覆盖知识检索、智能会议与多维表格,驱动企业高效协作新境界。

原文标题:我们用飞书开了个选题会,一下进入现代化办公,编辑部直呼:真香

原文作者:机器之心

冷月清谈:

飞书在2025年未来无限大会上展示了一系列AI升级与新产品,旨在提升企业办公效率与智能化水平。其中,飞书知识问答凭借M3级标准,能够从海量企业文档中精准检索整合信息,支持联网与文件上传,极大地简化了信息查找流程。同时,已达M4级的飞书会议引入了声纹识别技术,能准确区分发言人,并实时生成智能纪要与待办事项,显著改善了线上会议体验。文章以机器之心编辑部的亲身体验为例,展现了声纹识别和智能纪要在实际选题会中的便利。

此外,作为飞书的“王牌产品”,多维表格也迎来了重大更新,其单表容量提升至千万级,计算速度达毫秒级,并支持拖拉拽快速构建业务系统。多维表格还集成了AI工具全家桶,包括AI字段捷径、AI节点捷径和全新AI Agent节点,将强大的AI能力深度融入到数据处理与工作流的各个环节,旨在帮助用户更高效地管理和分析复杂数据。飞书还推出了飞书开发套件、飞书妙搭和企业级Agent开发平台Aily。这些创新展示了飞书在智能化协同办公领域的最新进展,力求帮助企业实现现代化高效运营。

怜星夜思:

1、飞书这次把AI能力整合到知识问答、会议和多维表格里,听起来确实很香。但对于我们普通员工来说,这些功能是真刚需还是有点‘秀肌肉’的成分?实际工作中,哪些AI功能你觉得最实用,或者说最能帮你省时间?
2、文章提到飞书多维表格的AI Agent节点能够构建智能客服甚至研究分析助手。那么,这种‘AI Agent’的普及,会不会对传统的工作岗位,比如初级研究员、客服代表等造成冲击?我们应该如何适应或利用这种趋势?
3、飞书这次大会强调了AI应用的成熟度模型(M1-M4),并把自己的部分产品定级很高。大家觉得,一个AI产品要达到M3或M4标准,除了技术层面,还需要哪些非技术因素的支持,比如用户习惯、企业文化、数据治理等等?

原文内容

机器之心报道

编辑:杨文


昨天,飞书在上海举办了 2025 年飞书未来无限大会,我们也去现场瞅了瞅。刚进会场,第一感受就是人真多。


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尤其在展厅里,一堆人举着手机围着两个踢足球的小机器人一顿狂拍。这俩机器人迈着颤颤巍巍的小碎步,带球、打门、最后还进了!


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言归正传。这次大会,飞书发布和升级了不少好东西,比如我们之前测评过的、平时开会少不了的 AI 会议,还有飞书 Aily、飞书妙搭,以及那个备受好评的多维表格。


接下来,我们就盘一盘飞书手里的这些「王牌」。


实测飞书知识问答,上千篇文档秒搜


大会一开始,飞书 CEO 谢欣就直击痛点。在 AI 迅猛发展的同时,市场也出现了大量「卖家秀」和「买家秀」的情况。基于此,飞书发布了业界首个 AI 应用成熟度模型。



他们将 AI 应用分为四个等级,其中 M3 和 M4 分别对应「成熟应用、可以大规模使用」和「完全成熟、在适合的任何场景都可使用」。



而飞书知识问答就已达到 M3 标准。谢欣举了个真实的例子。他们有一家 8 万人的大型央企客户,用了一年飞书共创建了 940 万篇文档。如此庞大的创作量,如果想从中找到某个特定信息,单纯靠人工一篇篇扒拉,那还不得干到猴年马月。


现在飞书的知识问答就可以干这活儿,直接在聊天框里提问,AI 就能从庞杂的个人知识库中检索并整合信息。


比如输入提示词:最近我们关注了哪些与 Meta 相关的消息?



飞书知识问答立马进行深入检索模式,把我可访问的 2417 个「知识点」从头扒到尾,并按照参考信息创建时间倒序整理,确保关键信息前置,如人才挖角、内部问题、团队组成等。


为了防止 AI 胡说八道,它在每个信息后面标注了对应的来源,还加入了图片,使整个答案图文并茂。



我们还可以启用「联网搜索」和「上传文件」功能。比如开启「联网搜索」按钮,问它扎克伯格疯狂挖人的目的是什么,它先查看个人知识库里的参考资料,然后搜索互联网上的消息,再对此进行整合。



知识问答还注重保护隐私,加密的数据仅自己可见。


飞书会议声纹识别

告别「听不清是谁说话」的尴尬


至于另一款 AI 产品 —— 飞书会议则达到 M4 标准。目前,飞书智能会议纪要不仅能够通过文档发送总结、生成待办,也能在会中实时实现总结,并保持相当的准确性与逻辑概括能力。


今天下午,机器之心编辑部就在飞书开了线上选题会。以往开线上会议时,大家七嘴八舌,完全分不清是谁在说话,即使有 AI 文字转写,也只是显示「说话人 1」、「说话人 2」。


现在飞书会议支持声纹识别能力,能准确识别说话人身份,并在会中总结与字幕中进行实时显示。


开完选题会,飞书立马就生成一份智能纪要,总结会议内容,并精准提取待办事项和责任人,还给出了相关链接方便回溯。


我们挨个检查了一遍,飞书的总结还是很到位的,没有遗漏会议要点,也没有出现待办事项和责任人张冠李戴的情况。



说实话,我们之前开选题会的方式比较「原始」,线下同事攒在会议室,给远程办公的同事打语音,整个过程没有文字记录,更没有音视频回放,工作任务没听清就得来回确认。今天用了下飞书会议,编辑部大有一种「进入现代社会」的感觉。



此外,飞书还将推出会议速递功能,不过目前还只在预览版本阶段,还未正式发布。


会议速递基于用户最近一周的智能纪要生成个性化要点回顾报告,包括提炼高频讨论的事项、关键结论、每日会议速览以及一周的待办事项汇总,帮助用户快速回顾和展望工作进程。


说个题外话。我们编辑部日常工作用到频率最高的一款 AI 工具,飞书妙记绝对排前几名,尤其是视频组同事。他们经常要制作国外研究人员的采访视频,而这些视频动辄半小时起步,翻译字幕就是项大工程。


有了飞书妙记,直接上传视频,它咔咔一顿操作,就能给出详细的文字记录和智能纪要,选择「源语言」还能一键翻译。



一个表格能玩出多少花样?


作为飞书的「王牌产品」,多维表格也迎来重大升级。


首先在性能方面,其单表容量提升至 1000 万热行,成为全球首个支持千万级数据量的同类产品,且计算速度进入毫秒级,即使面对百万行数据规模和极其复杂的计算公式,仍然能保持流畅的体验。



其次在应用构建方面,多维表格全新发布了「应用模式」,只需「拖拉拽」即可快速构建销售、人力、电商等业务系统,无需代码或采购外部工具;还新增透视表功能,支持跨表分析上亿行数据,并集成切片器和「Top N」筛选,实现实时数据钻取与可视化呈现。



此外,它还搞了个 AI 工具全家桶。


  • AI 字段捷径:将强大的 AI 能力放进了每一个单元格里。用户可以像编辑公式一样,调用各式各样强大的 AI 能力。

  • AI 节点捷径:将强大的 AI 能力融入到工作流的每一个节点中。比如销售人员只需语音描述跟进情况,就能触发工作流中的 DeepSeek 和豆包节点捷径,自动拆解出关键信息并录入飞书多维表格系统。

  • 全新的「AI Agent」节点:通过「AI Agent」节点,只需提前为它选好大模型、配置好记忆、准备好对应的工具,它就能轻松实现各种复杂的任务,比如构建与用户进行深度对话的智能客服,或者打造能自动研究分析的智能助手。

  • AI 侧边栏:具备丰富能力调用,支持知识问答、数据检索、数据分析等调用,目前为预览版。



据介绍,目前多维表格月活用户已近千万,并将登陆钉钉与企业微信,打破生态壁垒(企业微信流程已走完,正推进钉钉审核加速)。


此次发布会,飞书也推出了飞书开发套件。其中,国内首款企业 AI 系统搭建工具「飞书妙搭」可以让 AI coding 迅速落地产品思考,飞书 aPaaS 也完成了多项 AI 改造、升级,做到了让 AI+PaaS 模式全程助力业务系统的开发。另外,作为其中的关键部分,飞书企业级 agent 开发平台飞书 Aily 已经在多个企业落地。


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探讨“AI产品达到M3/M4标准所需的非技术因素”,我认为除了文中所提的技术和用户习惯,健全的AI生态系统和严格的伦理准则更是决定其能否达到M3/M4并被大规模采用的关键。M3意味着“大规模使用”,M4意味着“任何场景可用”,这要求AI应用具备极高的鲁棒性、可信赖性及安全性。非技术因素包括:1) 数据治理与合规性:确保数据来源的合法性、使用的透明性及数据隐私的严格保护,这直接影响用户的信任度和企业的法律风险。2) 组织变革管理:引入AI必然带来工作流程和岗位职责的变化,需要企业进行有效的组织设计和变革管理,包括培训、文化引导,以促进员工接受和利用新技术。3) 用户反馈与迭代生态:成熟的AI需要一个持续从用户反馈中学习并快速迭代的机制,这不仅是技术问题,更是一种产品管理哲学和用户参与的文化。4) AI伦理与责任:尤其是M4级别,AI将深入核心业务,其决策可能影响重大,因此必须有明确的伦理原则、责任归属和可解释性机制,以避免潜在的偏见、误判或滥用。这些非技术层面的“软实力”往往是决定AI产品能否真正“成熟”并发挥其潜能的最后一道关卡。

对于“AI Agent的普及是否冲击工作岗位”这个担忧,我觉得“冲击”这个词有点太悲观了。AI Agent更多的是作为我们工作的“助手”和“工具”,而不是替代者。你想想,让AI去处理海量数据、重复性的问答,这不就是把人从这些枯燥、低效的工作中解放出来了吗?我们就可以有更多精力去做更有创意、更需要人情味和深度思考的事情。比如,客服可以处理更复杂的投诉,研究员可以专注于分析和提出创新想法。关键在于“适应和利用”,学会和AI协作共赢,把AI当成我们的超能力。

针对“飞书这次把AI能力整合到知识问答、会议和多维表格里,听起来确实很香。但对于我们普通员工来说,这些功能是真刚需还是有点‘秀肌肉’的成分?实际工作中,哪些AI功能你觉得最实用,或者说最能帮你省时间?”这个问题,我觉得知识问答和会议纪要声纹识别绝对是刚需!以前找个内部文件跟大海捞针似的,现在一句问话秒出结果,效率提升真的不是一点半点。开会的时候,分不清谁是谁的尴尬彻底消失了,智能纪要还能自动生成待办,老板再也不能说我没记清任务了,这省的可不是一点半点时间,是好几个小时的反复确认和查找啊!多维表格的AI功能可能更偏向数据分析岗,但对我这种文字工作者也很有启发。

说到“AI产品达到高成熟度需要哪些非技术因素”,企业文化和管理层面的支持绝对是核心。你想,如果一个企业文化是“墨守成规”,不鼓励员工尝试新工具,或者管理层对新技术持怀疑态度,那再好的AI产品也很难在其中推广开。同时,完善的数据治理和隐私保护策略也至关重要,员工需要信任这个系统不会滥用他们的数据。还有就是持续的用户培训和反馈机制,不然产品再M4,用户不会用也白搭。

回答关于“AI产品达到M3/M4标准除了技术还需要哪些非技术因素”的问题。M3/M4可不是光靠技术好就能达到的!我觉得最重要的就是用户体验和实际落地。你的AI再牛,如果用起来复杂、反人类,或者解决不了用户真正的痛点,那它就是个摆设。所以,它要足够简单易用,能够无缝融入用户日常工作流,让大家觉得“用了比不用更爽”,这才是真正的成熟。另外,企业内部的数据安全和合规性也是大问题,如果不能有效治理数据,谁敢把核心信息放进去让AI跑?

回到“是真刚需还是秀肌肉”的讨论。从效率工程的角度看,飞书知识问答和智能会议纪要无疑是典型的“生产力增强型”AI应用,它们直接解决了信息检索和会议记录的核心痛点,将重复性、低价值的劳动自动化。对于内容创作者、项目管理者或任何需要频繁信息交互的岗位,这些功能确实是刚需且极具实效性。多维表格的AI集成则更像是“业务智能化”工具,其价值体现在能帮助非技术人员快速构建数据应用和自动化流程。所以,并非所有功能都普适于所有员工,但其在特定场景下的生产力提升是毋庸置疑的,这也不是单纯的“秀肌肉”,而是对未来工作模式的探索与赋能。

针对“AI Agent的普及对传统工作岗位的冲击及如何适应”这一命题,从宏观劳动市场角度看,AI Agent的普及确实将重塑部分初级岗位的工作内容和就业结构。例如,标准化、可规则化的任务(如信息检索、初步数据整理、常规问答)将加速被自动化。然而,这并非意味着这些岗位会完全消失,而更可能转向“人机协作”模式,即人类员工将负责AI无法处理的复杂、非结构化问题,或监督、优化AI的性能,并提供情感支持和个性化服务。因此,个人需要培养更高阶的认知技能、批判性思维、解决复杂问题的能力,以及与AI系统交互和调优的能力。这促使教育和培训体系进行相应的改革,以适应这种“增强型人类”的工作模式。

关于“哪些AI功能最实用”,嗯……听起来当然美好,但我司目前用飞书更多还是停留在基础沟通和文档协作层面。那些AI高级功能,比如多维表格里那些花里胡哨的“AI字段捷径”,我感觉绝大多数普通员工根本用不上,或者不知道怎么用。可能只是少数特定团队能玩转。对我来说,最实用的可能就是智能会议纪要,至少能让我偶尔开小差也能知道会开了啥。其他的,就像“秀肌肉”吧,给我们画个大饼。

关于“AI Agent的普及会不会对传统岗位造成冲击”,肯定会有冲击啊!这还用说吗?以前初级研究员可能要花大量时间搜集整理资料,现在AI Agent分分钟搞定。客服更是重灾区,那些标准化的重复性问答,AI一出,人工客服就得失业。我觉得这其实是在倒逼我们提升自己的“壁垒”,去学那些AI做不到的,比如复杂的情绪识别、深度的人际沟通、创造性思维和战略决策。要么进化,要么淘汰,就这么直接。