飛書跑通AI商業化的秘密：用得深，才是真護城河_風聞

在生成式AI浪潮推動下，一個曾經看似邊角的場景正在被重新定義——會議。過去，會議紀要只是記錄內容、整理要點，如今，它正成為AI競逐的新高地。一批“AI會議筆記”類產品在硅谷迅速崛起，成為投資人爭搶的核心資產。

它們有一個顯著的共同點：早已不滿足於“錄音+轉文字”的淺層任務，而是在加速進化為更強大的智能中樞。它們能理解語義、識別關鍵行動項、生成任務清單，甚至進一步接入項目系統、CRM或日程管理平台，推動流程自動化執行。

從工具到助手，再到操作中樞，這種演化路徑的背後，隱含着生成式AI正在釋放的一種新價值：

不再是創造更多工具，而是重新定義人和系統之間的協作關係。AI不只是一個被調用的能力，更是一個能主動嵌入組織流程、驅動業務前進的“數字同事”。

這種趨勢並非硅谷專屬。在國內，一場類似的系統性重構也正在發生。

在協同辦公領域，飛書正在完成從“效率工具”向“企業操作系統”的價值轉變。它不再僅僅解決信息傳遞和文檔協作，而是深入企業日常的會議、項目、流程、數據等高頻場景，嵌入智能能力，打通組織邊界，重構信息流與決策鏈。

飛書之所以能完成從“協同軟件”向“組織操作系統”的戰略轉變，核心在於它始終堅持一條務實的路徑：不追風口，不堆概念，而是以“能落地、真可用”為第一原則。

正是這種剋制而堅定的產品哲學，讓飛書在To B AI的競賽中，贏得了難得的“信任紅利”。這正是飛書的路徑，也是AI下一階段產業化的真正方向。

/ 01 /****“實用主義”方法論：不追風口，只交付能用的AI

不同於一些AI產品“能Demo不能用”的發佈邏輯，飛書選擇了一條更務實的路徑：不追風口，而追可用性。

為此，飛書構建了一個AI產品成熟度評估模型，將AI的應用階段分為四個等級，明確劃定了“能用”與“不能用”的邊界：

M1 概念驗證階段：功能偶爾可用，僅適合內部測試或演示；M2 早期試用階段：有時效果驚豔，但穩定性低，不建議廣泛部署；M3 相對成熟階段：在大部分場景中可高效運行；M4 高度成熟階段：幾乎在所有場景下都能穩定使用，失誤率極低。

圍繞這樣的發佈標準，飛書至今也僅僅推出了知識問答、智能會議紀要、飛書Aily、多維表格AI字段捷徑等幾款產品。

知識問答：基於企業內部數據與權限的“專屬搜索引擎”；

智能會議紀要：M4級產品，可自動生成回放、總結、待辦清單；

飛書Aily智能體平台：支持通用與定製型Agent，嵌入真實業務流程；

多維表格AI：讓AI能力深入數據表格，實現預測、歸因、生成等操作。

飛書之所以堅持“實用主義”，是因為他們深知B端AI的落地難度遠非C端可比。To C產品講的是快、廣、炫；而To B產品，拼的是場景深度、系統協同和組織信任。

簡單來説，企業引入的AI就像一個剛入職的應屆生——理論紮實，卻不懂流程、不熟系統，也不瞭解業務。這時，“數字化”就成了它的入職培訓指南：只有打通了企業內部的數據孤島和知識網絡，AI才能真正“轉正”，從實習生成長為能獨當一面的業務助手。

基於這種認知，飛書提出了“協作即沉澱，沉澱即智能”的閉環模型：

過去，企業知識散落在本地文件、紙質記錄中，難以積累。飛書通過高頻協作和優質體驗，讓數據自動同步到雲端，在用的過程中自然完成沉澱。

而有了足夠的結構化與非結構化數據後，AI能力才能真正生長出來。無論是知識問答、多維表格分析，還是項目流程優化，飛書正將沉睡的數據資產，轉化為可調用的智能工具。

這意味着，AI要落地，企業首先要“AI Ready”。飛書做的，不是讓AI更炫，而是讓AI更能用——從“實習生”變成真正的業務夥伴。

正是這種“能用主義”的產品哲學，讓飛書在To B AI賽道上建立了獨特的信任紅利。與“賣家秀”式的功能演示不同，飛書以“真能用、不忽悠”的標準，在AI熱潮中贏得了越來越多企業的長期合作。

**/ 02 /**從被使用，到被依賴：飛書正成為AI時代的業務中樞

從目前來看，飛書的打法正逐步顯現成效。它的競爭優勢，正在從“用户體量”延伸到“產業滲透率”。

一個直觀的數據是：截至2025年年中，飛書在汽車、美妝、零售等多個關鍵行業的頭部客户覆蓋率已超過80%。

例如，在TOP30新能源車企中，超過75%的企業正在使用飛書，涵蓋小鵬、蔚來、理想、小米等核心品牌。在消費領域，飛書也陸續拿下了蜜雪冰城、霸王茶姬、華住集團、珀萊雅等各類頭部客户，覆蓋從茶飲到酒店、美妝的多個細分行業。

這些數字背後，反映的不僅是用户體量的提升，更是飛書在產業中的深入滲透。

但在To B服務中，真正決定產品價值的，從來不是“誰在用”，而是“用在哪、怎麼用”。飛書要做的，不是成為更多企業的“協同工具”，而是成為能嵌入核心業務流程的“智能操作平台”。

首先，從落地密度來看，飛書的AI能力已經不再停留於協同層，而是深入營銷、產品研發、供應鏈管理等關鍵鏈路。

例如，在Agent能力上，飛書Aily智能助手已實現從“可調用”到“可協作”的躍遷：具備任務規劃、智能檢索、工具觸發、多模態交互等能力，企業還能根據場景定製專屬Agent，覆蓋質檢、客服、法務、內容創作等多類任務。

這些能力不是停留在演示層，而是真正在提升組織效率、替代人工流程。

比如，公牛集團打造的“公牛智服”AI機器人，讓客服通過自然語言對話掌握數十萬個SKU信息，將崗前培訓週期從3個月壓縮到1周；美中愛瑞則上線預問診Agent，患者可通過短信提前補充病史，為醫生釋放出寶貴的10分鐘面對面溝通時間。

而飛書對企業的賦能，不止於流程自動化，更體現在與業務系統的深度協同上。

通過飛書多維表格，企業將經營數據從“可見”提升為“可用”：員工可在表格中直接分析數據、生成預測、調取推薦，無需依賴BI團隊或IT資源。

在蔚來，換電站的運營調度正通過飛書實現精細化管理。過去，全國48個區域的工程人員需手動維護表格數據，不僅耗時耗力，還容易延誤更新。如今，藉助飛書多維表格與集成平台，這些原本依賴人工填報的信息，已被統一封裝為自動運行的插件，重複性工作被系統自動化取代。

項目管理因此變得更加清晰高效，工程人員不再被填表、查數和低效溝通所困擾。在人力不變的前提下，蔚來能源團隊實現了效率翻倍。2023年12月22日，蔚來於西安自然博物館落成當年第1000座換電站，提前完成“千站計劃”。據團隊測算，多維表格幫助他們全年節省了超過2.16萬個溝通工時。

類似的效率躍遷也在其他行業不斷上演。

影視颶風在選題階段接入飛書AI，實現封面圖的自動生成與粉絲反饋分析，讓內容策劃更具數據感與產能效率；茶百道則藉助AI巡檢系統，對門店健康證有效期、設備清潔度等關鍵指標進行自動識別，一旦發現問題便自動觸發整改流程，顯著提升了8000多家門店的運營管理效率。

這些能力的落地，已經不只是“提高效率”四個字所能概括，更是在重構企業的工作方式、管理流程與組織協同結構。

從被使用，到被依賴，飛書正在企業內部生成一種深層次的“系統綁定感”，成為真正意義上的業務中樞。這標誌着飛書已經邁入下一個階段：不是在比誰在用，而是比誰離不開。

**/ 03 /**總結

歸根結底，飛書所構建的，不是一個堆砌功能的AI工具包，而是一個由數據、場景與智能能力組成的動態系統閉環。

數據，提供了企業的感知基礎，是AI理解業務的原材料；場景，構成了AI觸達組織核心流程的路徑，是智能應用的落地土壤；而智能能力，則是將數據與場景串聯起來，賦予系統即時響應與行動力的關鍵。

三者融合，才讓AI從“演示用的插件”真正轉化為“組織能依賴的中樞”。也正是在這一結構性能力的驅動下，飛書從一款協同辦公軟件，躍升為企業智能化轉型的基礎設施——一個可連接業務系統、可承載高頻決策、可支持組織演進的平台型產品。

這意味着，在AI浪潮真正湧入產業底層的時代，飛書不是在賣工具，而是在幫企業重構系統、重組能力、重建秩序。它不再是“提高效率的工具”，而是連接流程、數據與人的智能操作系統。

To B AI的價值，從來不是做得多熱，而是落得多深。飛書已經越過“好用”的門檻，正在成為越來越多企業眼中“不可替代”的存在——這，或許正是它穿越萬重山後，抵達的新起點。

文/林白