近期的輿論紅人 Sam Altman 曾表達過一個觀點：未來的應用趨勢是大模型的功能嵌入更多 APPs，而不是在 ChatGPT 上生長出更多插件，因爲現實中大多數插件并沒有呈現出 PMF （ Product / Market Fit，産品市場匹配）。
這句話的背景是大模型群魔亂舞後，人工智能的落地應用卻顯得有些步履維艱，除了聊天就是畫畫。好比英特爾和微軟早已準備就緒，但大家打開電腦隻能玩掃雷和紙牌。
因此，Sam Altman 認爲比起全新的場景與應用，AI 可能更多作用于對已有場景和應用的 " 改造 "。
這也是爲什麽微軟和 Adobe 成爲了資本市場的搶手貨——在 ChatGPT 橫空出世之前，已經有無數勞動人民排隊給 Office 365 和 Adobe 全家桶交訂閱費了。
微軟和 Adobe 在生産力領域爲資本市場提供了一個完美的商業模型，但對用戶來說，AI 給工作方式帶來的變化遠遠比不上 AlphaGo 和 ChatGPT 那樣直觀。
如果說 AI 和大模型是 2007 年的 iPhone 的話，似乎還缺少一款産品來扮演《憤怒的小鳥》。
一個 AI native 的産品
飛書團隊對微軟的 Copilot 和其他類似産品做了很多讨論和研究，但最讓謝欣感興趣的是 "Copilot" 這個名字。這個詞來自飛行術語，意思是副駕駛員，負責協助主駕駛員操作飛機。
" 爲什麽叫副駕駛？爲什麽不是一個 Autopilot？這個定義好不好，我們也是反複讨論。"
飛書誕生的契機是解決字節跳動自己的協作問題，由謝欣牽頭研發工作。在擔任飛書 CEO 之前，謝欣還幹過一段時間 HR。飛書内部一直有一條不成文的原則：有形的是工具，它用來承載無形的人才管理理念，兩者密不可分。
這個原則指引了飛書的設計思路：
比如，飛書是一個 "All in one" 的産品，即 IM、文檔、會議甚至更複雜的場景都集中在一個應用内完成。不同工具之間不互通，來回切換很容易出問題——剛在 Word 裏更新完信息，發現領導偷偷在 Excel 裏把數據改了。
相比之下，海外的辦公産品大多呈 " 點狀分布 "，比如微軟有 Word、Excel、Teams、Outlook 一系列産品組合，功能并未打通。這既受設計思路影響，也和商業化有關——在轉型訂閱制前，辦公軟件巨頭多多少少都有捆綁銷售的黑曆史。
Adobe 的 Creative Cloud 包含超過 20 款應用，像這樣的 "Cloud" 他們有三個
更重要的是，飛書本身是一種工作理念的落地。
比如，飛書構想的工作方式是文檔記錄和呈現信息，同時用文檔的評論代替會議室裏的溝通。随後，他們在産品上實現了這些功能。這種 " 基于文檔的溝通 "，是飛書産品設計中的重要一環。
如果 AI 在工作中的應用僅僅局限于整理群聊、總結會議紀要和編一段文檔，那麽它其實更接近某種 " 自動化 " 而非 " 智能化 "。
那麽，設計一款 "AI native" 的辦公産品的前提條件，就是預想 "AI native" 的辦公方式。
幾年前的一次采訪中，謝欣曾以 Word 爲例闡述過類似的思考 [ 1 ] ：
"Word 的默認背景一直是一張 A4 紙，曾經這很先進，因爲大家要把文檔打印出來。你在電腦上看到的東西，和最後打印出來的東西是一樣的。
但現在，絕大部分的文檔是不會被打印出來的，它甚至有可能不是放在電腦上看的。如果在手機上看電腦上寫的文檔，有幾個明顯的缺點，第一，字太小了；第二，文檔無法操作和交互。"
全世界最擅長思考這類問題的公司是一個消費電子品牌：蘋果。
爲什麽是 " 飛書智能夥伴 "？
2007 年第一代 iPhone 推出時，市場呈現的更多是争議聲，比如 " 諾基亞也有觸摸屏 "。知名度最高的批評來自時任微軟 CEO 鮑爾默：太貴、沒有物理鍵盤、不方便發郵件。
蘋果并沒有 " 創造 " 新的技術方案，比如功能機的确也都有觸控屏。但兩者的區别在于，諾基亞隻是單純的将物理鍵盤的操作搬運到了觸控屏幕——類似謝欣提到的 " 打印文檔 " 的例子。
而蘋果則會思考：在觸控的技術框架下，用戶的交互方式是什麽樣的？
2007 年，喬布斯在發布會上演示滑動解鎖
實際上，蘋果并不是一家擅長創造 " 尖端技術 " 的公司，他們擅長的是利用各種各樣的 " 尖端技術 "，制造出好用的産品。
在 iPod 上市之前，風靡全美國的數字音樂播放器是 Rio，而 iPod 迅速後來居上。iPod 并沒有獨一無二的尖端科技，但蘋果利用龐大的供應鏈網絡，創造了獨一無二的用戶體驗，并在一定程度上改變了音樂發行的模式。
把這個例子套用在飛書上，飛書打算做的不是把物理的 CD 變成特定格式裝進存儲芯片，而是思考當音樂的載體變成 MP3 的時候，人們聽音樂的方式會怎麽變化？
這種思考也體現在了智能夥伴與飛書 7 的設計裏？：
" 我們覺得這次 AI 和以往的功能技術升級有一個區别，它更像個人，它有智力也有一定程度的記憶，所以我們在産品上塑造了一個 " 飛書智能夥伴 "，我們可以跟他對話，這樣就會感覺是在和一個你所信任的人溝通。
未來應該會有越來越多的工作是以 " 智能夥伴 " 爲起始點。我覺得這也是這次 AI 革命最大的區别。就像 ChatGPT 一樣，現在是把 ChatGPT 作爲起始點，這是以往不存在的模式。"
飛書智能夥伴的默認名字叫飛飛，但每個人都可以改成自己喜歡的名字。這個助手的功能不止在于标準化的功能：
比如總結群聊記錄，生成會議紀要。而是會根據員工的文檔、表格、日程等工作流程，慢慢理解員工的工作，繼而扮演助手的角色。
" 智能夥伴 " 會根據公司真實的業務進展，協助員工完成工作
舉例來說，一個 CEO 一般很清楚公司賬上有多少錢，但他很難準确知道，公司有多少儲備人才可以去做新業務，對公司戰略影響更大的往往是後者。
在這種情況下，" 智能夥伴 " 會通過公司沉澱下來的各種文檔和記錄，整理出不同的人才以及他們擅長的東西。
可以把它想象成在飛書聊天列表裏的一位同事，它和 ChatGPT 的區别在于，它了解你的工作和日程，并提供對應的幫助。
" 飛書智能夥伴 " 是飛書做産品的長期思路的一種具象體現。一方面，它遵循了 "All in one" 的原則，把所有工作（比如塞一個 PDF 讓 AI 總結）都集中在 " 智能夥伴 " 的聊天窗口。另一方面，它也體現了飛書一直以來的辦公産品的理解：
提供工具、方法和全面的信息，但不幹預決策。
先有數字化，才有智能化
飛書有一句廣告詞是這麽說的：先進團隊，先用飛書。
這并不是 985 産品經理的傲嬌，反而承載着一些無奈。在中國，任何敢于頭鐵殺進辦公軟件市場的公司都會意識到，相比中國消費者的數字生活，中國企業的數字化程度還停留在一言難盡的水平。
這個問題在人工智能時代會越來越成爲一個麻煩。數據是 AI 的基石，無論是 2012 年的 AlexNet，還是 2017 年的 Transformer，其核心都可以簡單理解爲，給計算機系統喂量大管飽的數據，就能創造像人一樣的智能。
舉例來說，人工智能能夠在 2012 年取得突破，很大程度上仰仗于李飛飛在 2009 年創建的 ImageNet 數據集，包含了 320 萬張圖片，後來又逐漸擴大到了 1000 個類别總共 1500 萬張。
而在此之前，即便是最大規模的數據集 PASCAL，也隻有四個類别總共 1578 張圖片。
無論是模型還是應用，AI 的智能程度與其吞噬的數據規模和質量息息相關。如果一家公司的業務流程還仰仗于紙質的表格和紅頭文件，那麽再智能的系統也沒有用武之地。
但現實在于，很多公司對數據和業務搬上雲這件事都懷揣踟蹰，導緻 " 智能化 " 的先行指标 " 數字化 " 裹足不前，AI 革命就有點空中樓閣了。
讓公司老闆解放思想固然重要，但好的産品也是關鍵一環，如同再優秀的硬件也需要軟件來帶動普及。
喬布斯和蓋茨互相看不上人盡皆知，但即便如此，1997 年重回蘋果的喬布斯幹的第一件事，就是請求微軟投資蘋果 1.5 億美元，并幫助蘋果開發 OS X 版本的 Microsoft Office。
1997 年，蓋茨現身 Macworld 大會
這也是飛書在人工智能時代的自我定位：用最新的技術做出好的産品。比起橫空出世的 iPhone，他們更想成爲讓用戶沉浸其中的憤怒的小鳥。
飛書 7.0 和 " 飛書智能夥伴 " 則是飛書走出的第一步，在訪談中，謝欣多次表達了 AI 技術浪潮來臨的必然性，但也更多提及了未來技術和應用演進路線不确定性。他用了一句話來總結：
"它既是一個确定性的、很不一樣的新時代的開始，但又隻在那個開始。"
在飛書發布智能夥伴前，我在北京和謝欣聊了一個下午。我們分享了彼此對AI的思考，以下是我們的訪談内容：
01 " 飛書智能夥伴 " 智能在哪？
戴老闆：爲什麽要做一個 " 飛書智能夥伴 "？
謝欣：飛書all in one 的特征比較明顯，我們就想把功能都打通，讓AI 把很多東西串聯起來。加上這次 AI 和以往的技術升級有一個明顯區别，它的變革更底層，看起來更像個人，有智力也有一定程度的記憶，所以我們做的第一件事就是 "飛書智能夥伴"。
在飛書 7.0 中，我們全局打通做了一個統一的入口，起名叫飛飛，用戶使用時可以改成自己喜歡的名字，會感覺是在與自己所信任的 " 人 " 進行溝通。
目前很多功能還沒有那麽完備，但我們先把 " 飛書智能夥伴 " 做出來，這樣我們與他互動過的所有事情他都知道。
每家公司有很多具體的業務場景，大家可以基于自己的業務特點去做二次簡單開發，我們把這種能力提了出來。對此我們内部搭建了一個開發平台，會提供比較低成本的開發能力，讓用戶可以搭建專屬的 bot。
謝欣，飛書 CEO
戴老闆：" 飛書智能夥伴 " 現在都能幹什麽？
謝欣：開箱即用的功能是大家容易想到的，比如說未讀消息的彙總、摘要。與市面上産品功能不同的是，我們做的是所有群消息的總結和未讀消息的整理，而不隻是一個群。
這是很重要的一種模式轉變，因爲當你能把所有群彙總到一起的時候，實際上增加了一種新的工作方法，已不局限于每個群是獨立的這件事情。這是第一種，開箱即用，在飛書群裏，在文檔裏，在妙記裏等等。
戴老闆：會不會有一些功能，在 AI 出來之前完全都想不到工作流可以這樣做，然後你們把這些需求提出來了？
就好比剛才講的把所有群的消息看一遍，然後讓 AI 幫忙總結，這其實以前是沒有的。
謝欣：其實這也是我們做産品的過程中才想到。它本質上是個全新的東西，以工作總結爲例，就是在 " 智能夥伴 " 裏進行，這是以往不存在的模式。
相當于公司裏每位員工都有一個很聰明的全能助手，而且潛力很高。我們所做的是先把這個角色放在飛書中，然後做了一點功能，之後所有 AI 功能全都會彙總到 " 飛書智能夥伴 " 上。
" 智能夥伴 " 會根據每個人的工作行爲，協助其規劃工作安排
譬如用戶使用文檔軟件 ，把軟件一關，操作過程并沒有留下來。而 "飛書智能夥伴" 全部會記下來，他就像一個聊天曆史一樣，彙集了所有信息。
我們的設想是，未來應該會有越來越多的工作是以 "飛書智能夥伴" 爲起始點，我覺得這也是這次 AI 革命最大的區别。
現在的 AI 能力還沒有那麽強，能做的事情還沒有那麽多，但趨勢上它就會越來越強，所以這個入口的價值一定會越來越大。
戴老闆：" 飛書智能夥伴 " 要去訪問文檔、聊天裏的各類數據，然後才能成爲了解我的一個助手。
所以目前來看，假如說我有這麽一個助手，他會來訪問我的聊天記錄嗎？
謝欣：理論上講，在用戶可控的情況下，" 智能夥伴 " 可以擁有用戶允許的所有權限。目前在默認的情況下，部分功能中可以局部訪問，這樣才會在使用上帶來一些增值的體驗。
戴老闆：聽上去和隐私高度相關，有沒有考慮過用戶接受度？
謝欣：舉例來講，我們内部做了兩個聊天的功能，一個是工作總結，另一個是未讀消息的整理。
在這兩個場景中，AI要實現功能，就必須訪問用戶的聊天記錄，才能進行信息彙總。但在這個功能啓用之前，它不訪問任何東西。
未來AI一定會越來越全面地訪問我們的數據。
就像手機，早期如果沒有現在這些功能，我們會覺得傳感器很危險，但現在手機上每個功能我們覺得都有用，就會希望它有各種傳感器，再由我們來決定給哪些 APP 開放權限。
02 企業 AI ready 的第一步，做好數字化
戴老闆：如果企業想用到飛書所有的 AI 功能，是不是應該把所有的數據都搬到飛書上？
謝欣：理論上這樣效果最好，但不一定完全搬到飛書上，隻要能夠打通就可以。
戴老闆：一個企業怎麽樣才算 AI ready？
謝欣：首先要盡可能多的把數據線上化，否則都沒用。其次線上數據要能打通，一個孤島的數據其實也沒什麽用。
戴老闆：現在很多企業數字化能力做得比較差，是不是他們在飛書上就隻能用智能會議這類簡單的 AI 應用？如果要有深度的 AI 體驗，他們需要重新去做數字底座？
謝欣：并不絕對，之前非結構化數據是很難處理的，各個系統都依賴于結構化數據。
而這次 AI 革命，有一個很大的區别是它能處理非結構化數據，文檔、聊天他都能處理，這是以往做不到的事情。
因此，哪怕是數字化做得很差的企業，假設他們在聊天裏談及了各種業務的信息，一定程度上他們也可以完成數字化。
戴老闆：有不少人認爲，這次 AI 革命要把所有的軟件重做一遍，對此你怎麽看？
謝欣：思路上我是認同的，至于能不能做到，目前還沒看到誰真正做出來。
每一次大的技術變革都帶來新的機會，對既有的玩家其實它既是一個機會，又是一個很大的挑戰，做好了他就在新浪潮中變得更大，做得不好就被新的玩家淘汰了。
包括飛書，未來如果能找到更不一樣的角度和想法，我們會把飛書做得更不一樣。
但是應該怎麽做，我們還處在一個不斷摸索的過程中。這是一個非常難的産品創新，要讓他真正做到有用、好用。
目前飛書還是挺好用的，但你要怎麽基于 AI 重做一遍，還能非常好用、有用，需要繼續思考。
關于重做一遍，我覺得大家心裏都這麽想，但到最後真正做出來，這是很難的一件事。
而如果隻是把 AI 的功能放上去，目前有兩種做法，一個是原來産品形态基本不變，AI 作爲一個提效工具。還有一種就是完全以 AI 爲主，這個做成功的産品非常少。
戴老闆：要能實現的話，還是挺難的吧？
謝欣：沒有那麽理想，但是相比以前好很多。以前客戶通過業務系統把數據導出爲 Excel 文件，把文件發送到聊天裏，現在 AI 就能去理解表格内容。雖然這方面還沒有處理那麽好，但它具備了這個可能性。
03 給産品更多耐心，" 憤怒的小鳥 " 不是能被聊出來的
戴老闆：我們看到微軟、Adobe 很快推出了 AI 增值服務，之前妙鴨相機創始人也提到過，産品推出一開始就要收錢，不然收不到錢。你對商業化有哪些方面的考慮？
謝欣：這與産品有關，我倒覺得 AI 沒有那麽特殊，不管是不是 AI，對用戶而言最核心的還是解決問題。
對一家企業或者一個用戶而言，如果對他們的實際工作改變有限，那他們的心态差别就不會很大。
以往我們做一款産品，會看客戶有什麽痛點，有一個痛點沒有解決好，那我們就把需求做了。但這次完全是新的機會，你說沒有 AI 的時候大家很 " 痛 " 嗎？也沒有，都沒有這個預期。
現在就不一樣了，以 Midjourney 這類文生圖産品爲例，之前沒有人會想到要把文字變成圖，所以它是一個新的機會。
而新的機會是創造出來的，加上産品符合用戶内心的溯源，需求原來沒有，但是産品出現之後大家覺得挺好，可以變成用戶的需求。
我覺得這是一個新的契機，還是要找到這些真的能夠帶來很不一樣的東西。
戴老闆：這次飛書有哪些功能，你覺得是特别不一樣的？
謝欣：之前談到的 " 飛書智能夥伴 " 就是，在沒有這麽設置之前，我們仔細看市場上的産品，大家并不是這麽做的。
包括選擇 " 夥伴 " 這個詞，我們也想了很久，現在大家喜歡談 agent，agent 其中一點就是它有自主性。我們覺得夥伴是比助手有更強的自主性。
"助手 " 往往就是你分配一個任務他去做，而 " 夥伴 " 能力強的話，自己就幫你把這事情做了。
因爲長期他能看到你能看到的東西，上下文他都懂，他知道你有這個需求，于是自己就做了。
可能在今天大模型能力還沒有那麽強，功能還沒有那麽凸顯，未來随着底層模型加強，會發現很多事情他自己就可以完成。
戴老闆：所以飛書主要精力還是放在産品這一端？模型端隻要有可以用的就行？
謝欣：是的，我們主要專注産品。而且這次産品有個特點，就是用戶可以自行選擇模型進行配置，任何一方的模型都可以。
戴老闆：可不可以這樣來理解，就像蓋茨形容現在像 PC 機剛出來的時候，那對飛書來說就專注做好 " 表格軟件 "，不管後面的芯片、系統是誰的，就把這個表格軟件或者文檔給做好，剩下适配一個基礎設施就行了？
謝欣：是的，其實包括 PC 機時代，Office 整套産品也起了特别大的作用。
謝欣：倒不會那麽爆款，這還是挺難的一件事。就像今年一年下來，我們從年初時覺得 " 哇， AI 會改變一切 "，到年底發現真實被改變的東西并不多。
市場上火的 AI 應用還是年初 ChatGPT 、Character.AI 這幾款，後面有非常多的 AI 産品，但爆款很少。
Character.AI 是一個聊天機器人應用
現在是大家都看到了趨勢，而且都認同這一趨勢，但受限于大模型能力等各種原因，真正優質的産品比較少。它既是一個确定性的、很不一樣的新時代的開始，但又隻在那個開始。
爆款出現還需要點時間，就跟 iPhone 誕生到智能手機上爆款應用出現，中間還有一段時間。
戴老闆：所以産品能力特别重要。
謝欣：是的，因爲它不是圍繞痛點，痛點是你訪談用戶就知道，而現在找的是新的可能性，比如憤怒小鳥不是能被訪談出來的，是一家公司不知道怎麽就想到了，然後把它做了出來。
現在的情況是大家都在想，但是還沒有充分把它做出來。
美國其實跟中國也類似，大家很積極的去體驗，做了很多東西，但真正帶來的改變沒有想象那麽多，所以對于 AI 應用，還是需要耐心。
而且與以往不同的是，它是一個新的可能性，它不是原有的痛點，而是新的可能性，新的可能性就需要創新性的思考。
參考資料
[ 1 ] 字節跳動副總裁謝欣：有了 Zoom、Slack，爲何還創辦飛書，創業内幕
[ 2 ] AI 智能超越人類終破解！李飛飛高徒新作破圈，5 萬個合成數據碾壓人類示例，備咖啡動作超絲滑
作者：戴老闆
