1981 年，IBM 推出個人計算機，用戶需要通過 DOS 系統，輸入繁複的命令與計算機對話。那是計算機的 " 命令行時代 "。
1985 年，Windows 1.0 的誕生，帶來了革命性的圖形界面。用戶可以直觀地點擊、拖拽，釋放了人與計算機交互的自由度。而這個曆史性的轉變，讓計算機真正走入千家萬戶。
如今，這段曆史再一次重演了。從 2023 年到 2024 年，AI 生産力工具正在經曆相似的革命。
2023 年，ChatGPT 橫空出世，用戶與 AI 對話的方式，強化了 AI 的 " 類人感 "，讓人與 AI 在交談中相互啓發、無限延展，也讓 chatbot 的範式快速在市面上鋪開，一時之間，幾乎所有 AI 應用都在沿用這一模式。但多輪次的線性的對話，未必适合創作場景。一些創作類産品，例如 OpenAI 的 Canvas 引入了文檔編輯面闆，WPS AI、AiPPT 則是保留了傳統的文檔形式，似乎又回到了互聯網産品的舊範式之中。
直到 11 月 12 日，百度文庫與百度網盤推出的 " 自由畫布 " 給出了一個 AI 生産力工具的新解答。在這個全新的交互範式中，用戶可以通過 " 一拖一圈 " 将多格式、全模态的文件自由組織，而畫布本身則化身爲理解全局的智能助手，與用戶共同進行創作。這種突破性的交互方式，讓 AI 從單純的對話者轉變爲真正的共創者。
如果說，ChatGPT 以對話方式讓用戶輸入 prompt，一如 DOS 時代用戶輸入命令；那麽，畫布式交互則像是 AI 時代的 Windows，用戶可以自由拖拽、框選内容，讓創作回歸直觀與自然。
從用戶反饋來看，自由畫布首日就獲得了 20 萬用戶預約的熱度，也從側面印證了市場對這種創新解決方案的渴望。
以史爲鏡，當 AI 工具從 " 命令行 " 進化到 " 圖形界面 "，或許真正的 AI 原生應用時代才剛剛開始。
AI 生産力工具的破局：工具孤島、流程斷裂與學習門檻
當我們滿懷期待地打開各類 AI 生産力工具，現實卻總是不盡如人意：用 AI 制作視頻需要經過多道處理，并像抽盲盒一樣反複嘗試，用 AI 寫作也需要不斷調試，采用不同的 AI 寫不同類型的内容，最火爆的業務還得是 AI 教學，這也折射出當前的 AI 工具依然是一種 " 高門檻生産力 "。
鼓吹技術已經讓人們逐漸麻木，如何在産品層面，讓更多的用戶用上、提升效率才是關鍵。
擺在用戶面前的，首先是 AI 創作工具的孤島。如今的市場上充斥着大量功能單一的垂類應用，用戶不得不在多個工具間來回切換，能做 PPT 的工具往往無法進行文字優化，專注文本處理的又難以處理圖片，就連 AI 消除都可以單獨形成一個産品。
從人的創作過程來看，原本從素材收集、内容生産到成果輸出，是一個連續完整的鏈條。但工具孤島之下，創作流程斷裂，用戶無形中需要投入大量時間學習和适應。
你以爲是 AI 在爲你打工，但現實卻是你得先明确、拆分自己的需求，并主動挑選适合的 AI 工具，多次調試再完成輸出，可能比自己做還累。
實際上，用戶需要 AI 參與創作的需求很簡單，一個能夠貫通全流程的智能工作空間：能搜索資料，能摘取素材，能整理素材和思路，能創作修改，能适配各類應用場景。和自動駕駛一樣，在所有人類作業環節，最理想的狀态都是端到端，讓 AI 直接把活幹了。
爲了滿足用戶的需求，具體到産品形态上，首先是要做出一款 All in One 的産品，解決工具細碎的問題，像人一樣先持續收集信息，再整體性地思考、創作。
All in One 不是簡單的功能堆砌，而是對人類認知方式的深度模拟和對現代工作需求的必然回應，是 AI 工具演進的内在邏輯和發展方向。
一方面，人類的思維方式本就是多模态的，我們在思考時自然地融合了語言、圖像、聲音等多種信息形式。All in One 模式自然就貼近了人腦的整體認知模式。
另一方面，這也解決了現代工作場景往往需要多種能力協同。工具切換帶來的時間和注意力成本不容忽視，而上下文的連續性對工作效率至關重要。
而自由畫布，正好是 All in One 的絕佳形态。
從 chatbot 到畫布，AI 的 All in One 進化
像人一樣持續收集信息，再進行整體創作，在 All in One 的模式下，無論是 chatbot 的交互方式，還是文檔式的 AI 潤色、續寫，顯然都不夠用了。前者，意味着 AI 與人的交流仍然是線性的多輪次的溝通；後者則仍然還是将 AI 變成 word 裏的一個功能插件。
那麽，究竟什麽樣的 AI 功能 / 産品才能夠解放用戶生産力？
百度文庫給出的答案是 " 自由 "。
這個"自由"，不僅僅是界面形态的創新，對技術能力的全面包含，也是對創作本質的思考。
首先是技術層面的自由——多模态理解的突破。
在畫布中，文本、圖片、視頻等多種格式内容可以自由導入，AI 系統能自動理解不同模态内容間的關聯，實現了對傳統單一格式限制的突破。讓 AI 獲取像人一樣的全模态信息。
比如在研究報告撰寫場景中，用戶可以同時導入 PDF 文獻、網頁、會議記錄和相關圖片，AI 會自動分析這些異構數據之間的邏輯關系，幫助用戶快速構建知識網絡。
其次，則是在産品層面，自由畫布滿足了交互層面的自由。
不同于傳統文檔的線性排版，采用類似思維導圖的自由布局方式，用戶可以在對素材進行自由批注、圈選，任意選擇素材的重點和使用方式，同時可以并行處理多個創作任務，同時展開多個思維分支，生成多種類型的作品。
以小紅書博主的創作流程爲例，他們可以在畫布中同時準備多篇内容，将靈感、素材、文案并列展示，随時調整組合，突破了傳統對話式交互的單線程限制。
最終，在技術和交互自由之上，才能實現思維自由。
類似思維導圖的重要性，正是讓人的思維從文檔的線性輸出，轉向網狀思維，支持發散式創意探索。畫布的形式也是一樣的，突破了文檔的線性思維，也不受限于 chatbot 的線性思維，讓創作回歸人類思維本質，創作流程不再受限于固定的創作步驟，随時調整、重組内容結構，實現真正的靈活創作。
我們可以想象一個創意工作者的桌面：他可以随手将網絡上的創意素材拖拽到畫布中，AI 助手會即時理解内容并提供創作建議，多個創意方向可以同時孵化。
這種多維度的 " 自由 " 正是畫布範式區别于其他 AI 工具的核心優勢。
它不隻是解決了工具層面的效率問題，更重要的是符合了創作的思維方式，将創作從線性的軌道上解放出來，回歸到更自然的網狀模式。
結尾
媒介技術學者麥克盧漢曾提到過，媒介本身具備着影響文化和社會的能力。文字時代通過書寫，培養了人類的 " 視覺線性思維 " 和個人化閱讀習慣；印刷時代則通過标準化文本，加速知識傳播，強化了理性主義和個人主義；電子時代，又通過 " 地球村 " 打破了線性叙事，實現即時交互和多感官參與。
同樣地，chatbot 也好，畫布也好，作爲創作和信息的載體，也在影響着人們思維的方式。
在 chatbot 中，AI 是與你對話的個體，通過接收、理解用戶發出的信息進行生成，而在畫布的形态下，AI 成了與用戶共享視角的存在，這才是畫布這一形态帶來的價值。
當然，從目前已推出的自由畫布功能來看，想要釋放這一模式的潛力，還有很多空間。例如，目前，畫布主要可以隻能創作出長文、圖片體裁的作品，創作的自由度還可以繼續擴展；另一方面，自由畫布也面臨着，如何既兼容各式各樣的功能，又保持簡潔、避免繁瑣複雜。
不過，無論如何，自由畫布的出現，讓 AI 從對話者轉變爲共創者，從線性突破到多維，都是一次新鮮的嘗試。
随着 95 後、00 後成爲創作主力，誰能滿足這一代人對自由創作的渴望，誰就能在下一代生産力工具的競争中占得先機。畫布模式的出現，或許會對 AI 原生應用帶來更多的可能性。
