如果大模型不可靠，那釘釘?shù)慕馑幨鞘裁矗?/h1>
最近兩周，釘釘異常活躍，看點頻頻。
從成為阿里集團獨立業(yè)務(wù)的消息開始，到發(fā)布個人版，8 月 22 日釘釘又宣布推出 AI PaaS 及其最新的 AI 應(yīng)用——數(shù)字員工。
(相關(guān)資料圖)
在今年這一波大模型技術(shù)浪潮中，而釘釘給外界的感覺是：快。從 4 月發(fā)布的一條「斜杠」開始，釘釘相繼發(fā)布文檔、IM、會議、低代碼、Teambition、腦圖等各個場景下的「+AI」功能，最新的 AI 應(yīng)用是釘釘個人版和數(shù)字員工。釘釘方面表示，在大會前，已經(jīng)完成了 17 條產(chǎn)品線、55 大場景的智能化改造。
此次釘釘總裁葉軍提出，面向生態(tài)伙伴和客戶開放智能化底座 AI PaaS，表示將用大模型幫助生態(tài)把產(chǎn)品重新做一遍。
但，快不一定等于有序。前幾個月，釘釘?shù)漠a(chǎn)品功能迭代，更像是一個個獨立產(chǎn)品「+AI」的過程。這種一窩蜂的快的背后，到底怎么思考釘釘在大模型鏈條中的位置？有沒有壁壘、怎么認知用戶所關(guān)心的實用性、數(shù)據(jù)隱私等關(guān)鍵問題？
極客公園獨家采訪了葉軍與釘釘首席產(chǎn)品官齊俊生。葉軍認為，AI 現(xiàn)階段的「主要矛盾」是用戶對大模型的高期待，和大模型本身能力之間的差距。
在齊俊生看來，「從落地角度，這的確有一個從技術(shù)到實際應(yīng)用的落差。坦白講，整體體系邏輯，我們一開始確實沒完全想明白，但釘釘有創(chuàng)業(yè)文化，團隊先跑起來總不會錯。于是釘釘全線產(chǎn)品都接入大模型在試，這個試的過程很關(guān)鍵，讓我們逐步想明白釘釘智能化的目標、價值和路線，也沉淀誕生了 AI PaaS 這種底座。」
大模型雖然在快速進化，但目前還存在很多不可靠問題，釘釘怎么解這道題？他回應(yīng)，經(jīng)過 100 多天、十幾款產(chǎn)品的摸索，釘釘逐漸把智能化的路徑趟出來了，依托 AI PaaS 的底座，和「魔法棒」統(tǒng)一的 LUI 入口，釘釘正在從原來的提供生產(chǎn)力工具，轉(zhuǎn)向追求直接給客戶輸出生產(chǎn)力。
01 從工具，到創(chuàng)造工具
AI PaaS 和數(shù)字員工，是釘釘想明白智能化頂層設(shè)計逐漸清晰后的一次落地。這是釘釘發(fā)展中的一次關(guān)鍵價值轉(zhuǎn)變。
數(shù)字員工，是釘釘推出的一種新的 AI 應(yīng)用形態(tài)。在釘釘?shù)睦斫庵校瑪?shù)字員工可以被拉入群，被「@」，還可以使用工具做任務(wù)，甚至可以不斷學(xué)習(xí)、擴展新技能。最為關(guān)鍵的，它能被賦予權(quán)限，參與到業(yè)務(wù)流程中去。
比如，在面對諸如寫招聘 JD，安排面試，甚至候選人推薦、能力分析這樣的問題，一位「HR 數(shù)字員工」可以即便在下班時間，也能 7x24 實時秒回，并根據(jù)提問者的自身情況精準作答，甚至?xí)罁?jù) 1 號直聘（釘釘合作伙伴）的沉淀的行業(yè)數(shù)據(jù)，給出候選人的能力分析。
釘釘總裁葉軍介紹數(shù)字員工｜釘釘擬人化的數(shù)字員工，是釘釘認為的一種「價值很直觀｜的產(chǎn)品形態(tài)。齊俊生認為，「去講 AI 輔助創(chuàng)新，去講自然語言交互帶來產(chǎn)品升級，給客戶的價值并不直觀。但換成雇幾個招聘、財務(wù)、IT 的數(shù)字員工，就能幫助幾個人解決過去幾十人解決不了的問題，客戶瞬間聽懂了。」
當(dāng)然，在釘釘上，AI 與用戶交互的方式和應(yīng)用形態(tài)，不只是數(shù)字員工這一種，還有比如在釘釘音視頻會議中，「數(shù)字分身」可以代替用戶出席會議，幫助用戶了解會議的重要信息，會后還可以推送會議總結(jié)；
點餐拼單場景，用戶可以在釘釘群內(nèi)用自然語言點單、拼單，無需離開群聊一鍵付款；
「AI 小助教」則可以幫助教師智能批改作業(yè)、沉淀學(xué)情數(shù)據(jù)，生成備課建議和講解用的 PPT 等。
這么多場景里的「AI 生產(chǎn)力」，雖然來自不同的軟件服務(wù)商，但都源于一個共同的技術(shù)底座—— AI PaaS。借助它，釘釘生態(tài)的 ISV 和企業(yè)客戶的 IT 部門，可以開發(fā)各種場景下的「AI 生產(chǎn)力」。就像前文展示的，餓了么基于這一底座做了拼單助手，蜜蜂家校做了 AI 小助教助手；1 號直聘做了數(shù)字員工；釘釘自己做了會議助手。
這是底層邏輯的轉(zhuǎn)變。在之前，釘釘給人們的認知是提供 AI 生產(chǎn)力工具，來幫企業(yè)解放生產(chǎn)力；現(xiàn)在釘釘造了一個 AI PaaS，來讓生態(tài)、客戶，可以創(chuàng)造 AI 生產(chǎn)力工具。
02 大模型之痛的釘釘解法
AI PaaS，原理是是一個技術(shù)平臺，簡言之是提供了一個將 AI 開發(fā)、訓(xùn)練的過程，進行標準化、簡單化的規(guī)范。其目的，是讓 SaaS、軟件接入 AI，或者訓(xùn)練專屬數(shù)據(jù)模型更容易。
葉軍介紹，如果說過去幾個月，釘釘是在自己「+ 大模型」，現(xiàn)在的 AI PaaS，是釘釘來幫助生態(tài)伙伴「+ 大模型」更進一步。
釘釘總裁葉軍解釋 AI PaaS 詳情｜釘釘這一邏輯自然沒錯。但關(guān)鍵問題是同樣是「+ 大模型」，為什么 ISV 需要 AI PaaS，而不是直接合作大模型廠商？
最核心的原因，是當(dāng)前的大模型還在快速進化中，遠還沒到人們想象中那樣無所不能。即便是有 OpenAI 加持、工程化能力最為出眾的微軟，也不得不面對一系列「+ 大模型」的現(xiàn)實問題。
例如，震撼世界的 Copilot 系列產(chǎn)品，直到概念片發(fā)布的 4 個月后，才以高出普通版 40% 的價格向一些大客戶開放一部分功能，而要實現(xiàn)概念片里的全部效果，取決于大模型和工程化兩方面能力的再進化。日前，業(yè)內(nèi)有消息稱，微軟新版 Windows 和 PC 廠商合作的訂單正在洽談延期發(fā)布，因為前者沒有按計劃如期推進。
再或者，幾個月前刷屏的 AutoGPT，作為大模型應(yīng)用之一—— Agent 領(lǐng)域的代表，也被眾多用戶吐槽，「實際上用不起來」。Demo 演示的使用場景看起來很流暢，可以自主使用工具幫助用戶完成任務(wù)，但 Demo「可能是從 1000 個使用場景里面挑了一個最好用的，剩下的 900 多個，大部分都沒法用」。
而在釘釘看來，今天 AI 的「主要矛盾」是用戶日益增長的對大模型的期待，和大模型本身能力之間的差距。
齊俊生表示，大模型的演進從外界看，迭代速度是很快，但真正到了深水區(qū)，特別是要落到 To B 領(lǐng)域，就必須保持客觀理性的態(tài)度去使用它。他舉例，比如財務(wù)場景、法務(wù)場景，是不允許出錯的。To C 看上限、看想象空間，To B 更強調(diào)下限強調(diào)可靠。「只有客觀先以理性的態(tài)度和嚴謹?shù)穆窂饺ネ七M大模型的落地，才能更有效地通過工程化等能力提升他的準確性、可靠性和易用性。」
客戶側(cè)的反應(yīng)也側(cè)面驗證這一觀點。在釘釘向企業(yè)客戶邀測的 4 個月里，邀測客戶呼聲最高的是類似問答機器人、知識庫機器人這樣能高效解決問題的 AI 功能，它們能直接進知識庫閱讀文檔，輸出相比大模型更為準確結(jié)果。
他的直觀感受是：客戶在提升效率、輔助決策的場景對大模型有期待，甚至希望大模型可以解決原先專家決策類問題——諸如「你看我這一百個項目里哪個風(fēng)險最高」。
這是他眼中的 AI PaaS 的必要性所在。
03 試錯試出來的系統(tǒng)設(shè)計
AI PaaS，被齊俊生認為是釘釘在 AI 發(fā)展中最具競爭力的壁壘，也是發(fā)揮釘釘業(yè)務(wù)場景、數(shù)據(jù)價值的核心優(yōu)勢。其核心在于工程化能力，包含對大模型的上下文、記憶、推理、預(yù)處理等能力的「抽象」，以及數(shù)據(jù)安全、性能等問題。
有了 AI PaaS，釘釘下接大模型能力，上接千行百業(yè)的用戶真實需求，讓大模型的能力可以更簡單的進入企業(yè)場景。釘釘里的生態(tài) ISV 和企業(yè) IT 部門只需要按照 AI PaaS 所定義的流程、規(guī)范，就可以訓(xùn)練專屬數(shù)據(jù)模型、開發(fā) AI 技能，不必?zé)馈冈趺床拍苁归_發(fā)的應(yīng)用具備大模型的推理能力」，「怎么讓訓(xùn)練完的數(shù)據(jù)突然『懂行』」
在 AI PaaS 之上，是釘釘伙伴伙伴甚至客戶所開發(fā)的各種 AI 技能，這些技能按不同需求組合后，可以以不同的形態(tài)與用戶交互，包括擬人化的數(shù)字員工，場景化的 AI 如聊天 AI、文檔 AI、會議 AI，和行業(yè)化的 AI 如 AI 助教。
釘釘公布的智能化產(chǎn)品體系｜釘釘這是釘釘團隊在想清楚后，對于智能化的整體思考輸出——一個囊括 AI 定價、底模型交互調(diào)度、數(shù)據(jù)訓(xùn)練、AI 應(yīng)用開發(fā)、技能體系，以及最終面向用戶的數(shù)字員工、智能助手等產(chǎn)品形態(tài)的系統(tǒng)設(shè)計。
這一套設(shè)計被釘釘稱為「魔法棒套件」，類似于微軟不僅有 Copilot 的 AI 交互方式，也設(shè)計了更后臺的 Grounding（落地）、Graph（圖譜）等等，與之不同的，是釘釘正在將這一套邏輯開放給生態(tài)伙伴，且一同還帶著釘釘上豐富的應(yīng)用場景。
在智能化系統(tǒng)設(shè)計的摸索過程中，釘釘也陸陸續(xù)續(xù)解決了重新設(shè)計交互、重新評估模型的「底線」、重新組織 AI 生產(chǎn)力的問題，來重建大模型時代的數(shù)字化：
Re-design（重新設(shè)計）：ChatGPT 使得 Chat 成為必要的前表層架構(gòu)，從用戶體驗的角度來看，需要統(tǒng)一的交互界面，釘釘魔法棒應(yīng)運而生。這次發(fā)布會上，釘釘發(fā)布了 / 魔法棒的升級產(chǎn)品體驗，在釘釘右上角會出現(xiàn)一個 /，點這個 / 出現(xiàn)一個界面，可以進入釘釘統(tǒng)一的 LUI 交互模式。所有的功能交互，會逐漸被這根魔法棒替代，包括釘釘自己的 AI、和釘釘生態(tài)的 AI。
Re-evaluate（重新評估）：PaaS 層抽取共性需求時，需要給分層分類給予技能，也需要給出「置信區(qū)間」，即在多大程度上生成的結(jié)果是準確的，因為這是企業(yè)場景，需要在準確、效率、合規(guī)、成本等條件中取平衡。
Re-organize（重新組織）：數(shù)字化在大模型時代的需求，是通過 AI 能力實現(xiàn)自動化并直接增加生產(chǎn)力。數(shù)字員工本質(zhì)上就是改變了企業(yè)的生產(chǎn)力組織方式，把 AI 從工具，變成組織里生產(chǎn)力的一部分。而釘釘也需要由過去向企業(yè)提供數(shù)字化工具，變成直接提供生產(chǎn)力。
齊俊生說，釘釘在今年 4 月時也提出過 No APP 的思路，這個觀點背后，就是未來可能不再需要那么多 GUI 的功能頁面，而是交由 AI 代替處理過程信息，一根魔法棒實現(xiàn)完成所有的生產(chǎn)需求。而開放 AI PaaS，其實也是在將釘釘?shù)哪Хò粼O(shè)計開放給行業(yè)，這些由 AI PaaS 創(chuàng)造的工具，也正在完成從 GUI 到 LUI 的轉(zhuǎn)變。
葉軍在生態(tài)大會上也提出，在即將上線的釘釘 7.1 版本，這根魔法棒將會完成階段改造。屆時，無論是協(xié)同場景的文檔、會議、Teambition，管理場景的人事、OA，或者是更側(cè)重業(yè)務(wù)的數(shù)字員工、宜搭、生態(tài)伙伴的應(yīng)用等等，都將可以從這根魔法棒中喚起。甚至，也許釘釘上的功能欄，陸陸續(xù)續(xù)會消失掉，用戶通過對話來實現(xiàn)所有功能、產(chǎn)品的交互，而不用再去打開一個個窗口，
作為一個擁有 2300 萬客戶的企業(yè)數(shù)字化頭部企業(yè)，釘釘看起來是國內(nèi)第一個在大模型技術(shù)落地的思考上，形成了完整生態(tài)戰(zhàn)略的平臺。它的思考和動作、后續(xù)的產(chǎn)品創(chuàng)新和生態(tài)演進，值得進行持續(xù)的關(guān)注。在大模型還在成長的過程中，讓它從玩具到工具，這也是中國 AI 發(fā)展迫切需要的。
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責(zé)任編輯：hnmd003
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(相關(guān)資料圖)
在今年這一波大模型技術(shù)浪潮中，而釘釘給外界的感覺是：快。從 4 月發(fā)布的一條「斜杠」開始，釘釘相繼發(fā)布文檔、IM、會議、低代碼、Teambition、腦圖等各個場景下的「+AI」功能，最新的 AI 應(yīng)用是釘釘個人版和數(shù)字員工。釘釘方面表示，在大會前，已經(jīng)完成了 17 條產(chǎn)品線、55 大場景的智能化改造。
此次釘釘總裁葉軍提出，面向生態(tài)伙伴和客戶開放智能化底座 AI PaaS，表示將用大模型幫助生態(tài)把產(chǎn)品重新做一遍。
但，快不一定等于有序。前幾個月，釘釘?shù)漠a(chǎn)品功能迭代，更像是一個個獨立產(chǎn)品「+AI」的過程。這種一窩蜂的快的背后，到底怎么思考釘釘在大模型鏈條中的位置？有沒有壁壘、怎么認知用戶所關(guān)心的實用性、數(shù)據(jù)隱私等關(guān)鍵問題？
極客公園獨家采訪了葉軍與釘釘首席產(chǎn)品官齊俊生。葉軍認為，AI 現(xiàn)階段的「主要矛盾」是用戶對大模型的高期待，和大模型本身能力之間的差距。
在齊俊生看來，「從落地角度，這的確有一個從技術(shù)到實際應(yīng)用的落差。坦白講，整體體系邏輯，我們一開始確實沒完全想明白，但釘釘有創(chuàng)業(yè)文化，團隊先跑起來總不會錯。于是釘釘全線產(chǎn)品都接入大模型在試，這個試的過程很關(guān)鍵，讓我們逐步想明白釘釘智能化的目標、價值和路線，也沉淀誕生了 AI PaaS 這種底座。」
大模型雖然在快速進化，但目前還存在很多不可靠問題，釘釘怎么解這道題？他回應(yīng)，經(jīng)過 100 多天、十幾款產(chǎn)品的摸索，釘釘逐漸把智能化的路徑趟出來了，依托 AI PaaS 的底座，和「魔法棒」統(tǒng)一的 LUI 入口，釘釘正在從原來的提供生產(chǎn)力工具，轉(zhuǎn)向追求直接給客戶輸出生產(chǎn)力。
01 從工具，到創(chuàng)造工具
AI PaaS 和數(shù)字員工，是釘釘想明白智能化頂層設(shè)計逐漸清晰后的一次落地。這是釘釘發(fā)展中的一次關(guān)鍵價值轉(zhuǎn)變。
數(shù)字員工，是釘釘推出的一種新的 AI 應(yīng)用形態(tài)。在釘釘?shù)睦斫庵校瑪?shù)字員工可以被拉入群，被「@」，還可以使用工具做任務(wù)，甚至可以不斷學(xué)習(xí)、擴展新技能。最為關(guān)鍵的，它能被賦予權(quán)限，參與到業(yè)務(wù)流程中去。
比如，在面對諸如寫招聘 JD，安排面試，甚至候選人推薦、能力分析這樣的問題，一位「HR 數(shù)字員工」可以即便在下班時間，也能 7x24 實時秒回，并根據(jù)提問者的自身情況精準作答，甚至?xí)罁?jù) 1 號直聘（釘釘合作伙伴）的沉淀的行業(yè)數(shù)據(jù)，給出候選人的能力分析。
釘釘總裁葉軍介紹數(shù)字員工｜釘釘擬人化的數(shù)字員工，是釘釘認為的一種「價值很直觀｜的產(chǎn)品形態(tài)。齊俊生認為，「去講 AI 輔助創(chuàng)新，去講自然語言交互帶來產(chǎn)品升級，給客戶的價值并不直觀。但換成雇幾個招聘、財務(wù)、IT 的數(shù)字員工，就能幫助幾個人解決過去幾十人解決不了的問題，客戶瞬間聽懂了。」
當(dāng)然，在釘釘上，AI 與用戶交互的方式和應(yīng)用形態(tài)，不只是數(shù)字員工這一種，還有比如在釘釘音視頻會議中，「數(shù)字分身」可以代替用戶出席會議，幫助用戶了解會議的重要信息，會后還可以推送會議總結(jié)；
點餐拼單場景，用戶可以在釘釘群內(nèi)用自然語言點單、拼單，無需離開群聊一鍵付款；
「AI 小助教」則可以幫助教師智能批改作業(yè)、沉淀學(xué)情數(shù)據(jù)，生成備課建議和講解用的 PPT 等。
這么多場景里的「AI 生產(chǎn)力」，雖然來自不同的軟件服務(wù)商，但都源于一個共同的技術(shù)底座—— AI PaaS。借助它，釘釘生態(tài)的 ISV 和企業(yè)客戶的 IT 部門，可以開發(fā)各種場景下的「AI 生產(chǎn)力」。就像前文展示的，餓了么基于這一底座做了拼單助手，蜜蜂家校做了 AI 小助教助手；1 號直聘做了數(shù)字員工；釘釘自己做了會議助手。
這是底層邏輯的轉(zhuǎn)變。在之前，釘釘給人們的認知是提供 AI 生產(chǎn)力工具，來幫企業(yè)解放生產(chǎn)力；現(xiàn)在釘釘造了一個 AI PaaS，來讓生態(tài)、客戶，可以創(chuàng)造 AI 生產(chǎn)力工具。
02 大模型之痛的釘釘解法
AI PaaS，原理是是一個技術(shù)平臺，簡言之是提供了一個將 AI 開發(fā)、訓(xùn)練的過程，進行標準化、簡單化的規(guī)范。其目的，是讓 SaaS、軟件接入 AI，或者訓(xùn)練專屬數(shù)據(jù)模型更容易。
葉軍介紹，如果說過去幾個月，釘釘是在自己「+ 大模型」，現(xiàn)在的 AI PaaS，是釘釘來幫助生態(tài)伙伴「+ 大模型」更進一步。
釘釘總裁葉軍解釋 AI PaaS 詳情｜釘釘這一邏輯自然沒錯。但關(guān)鍵問題是同樣是「+ 大模型」，為什么 ISV 需要 AI PaaS，而不是直接合作大模型廠商？
最核心的原因，是當(dāng)前的大模型還在快速進化中，遠還沒到人們想象中那樣無所不能。即便是有 OpenAI 加持、工程化能力最為出眾的微軟，也不得不面對一系列「+ 大模型」的現(xiàn)實問題。
例如，震撼世界的 Copilot 系列產(chǎn)品，直到概念片發(fā)布的 4 個月后，才以高出普通版 40% 的價格向一些大客戶開放一部分功能，而要實現(xiàn)概念片里的全部效果，取決于大模型和工程化兩方面能力的再進化。日前，業(yè)內(nèi)有消息稱，微軟新版 Windows 和 PC 廠商合作的訂單正在洽談延期發(fā)布，因為前者沒有按計劃如期推進。
再或者，幾個月前刷屏的 AutoGPT，作為大模型應(yīng)用之一—— Agent 領(lǐng)域的代表，也被眾多用戶吐槽，「實際上用不起來」。Demo 演示的使用場景看起來很流暢，可以自主使用工具幫助用戶完成任務(wù)，但 Demo「可能是從 1000 個使用場景里面挑了一個最好用的，剩下的 900 多個，大部分都沒法用」。
而在釘釘看來，今天 AI 的「主要矛盾」是用戶日益增長的對大模型的期待，和大模型本身能力之間的差距。
齊俊生表示，大模型的演進從外界看，迭代速度是很快，但真正到了深水區(qū)，特別是要落到 To B 領(lǐng)域，就必須保持客觀理性的態(tài)度去使用它。他舉例，比如財務(wù)場景、法務(wù)場景，是不允許出錯的。To C 看上限、看想象空間，To B 更強調(diào)下限強調(diào)可靠。「只有客觀先以理性的態(tài)度和嚴謹?shù)穆窂饺ネ七M大模型的落地，才能更有效地通過工程化等能力提升他的準確性、可靠性和易用性。」
客戶側(cè)的反應(yīng)也側(cè)面驗證這一觀點。在釘釘向企業(yè)客戶邀測的 4 個月里，邀測客戶呼聲最高的是類似問答機器人、知識庫機器人這樣能高效解決問題的 AI 功能，它們能直接進知識庫閱讀文檔，輸出相比大模型更為準確結(jié)果。
他的直觀感受是：客戶在提升效率、輔助決策的場景對大模型有期待，甚至希望大模型可以解決原先專家決策類問題——諸如「你看我這一百個項目里哪個風(fēng)險最高」。
這是他眼中的 AI PaaS 的必要性所在。
03 試錯試出來的系統(tǒng)設(shè)計
AI PaaS，被齊俊生認為是釘釘在 AI 發(fā)展中最具競爭力的壁壘，也是發(fā)揮釘釘業(yè)務(wù)場景、數(shù)據(jù)價值的核心優(yōu)勢。其核心在于工程化能力，包含對大模型的上下文、記憶、推理、預(yù)處理等能力的「抽象」，以及數(shù)據(jù)安全、性能等問題。
有了 AI PaaS，釘釘下接大模型能力，上接千行百業(yè)的用戶真實需求，讓大模型的能力可以更簡單的進入企業(yè)場景。釘釘里的生態(tài) ISV 和企業(yè) IT 部門只需要按照 AI PaaS 所定義的流程、規(guī)范，就可以訓(xùn)練專屬數(shù)據(jù)模型、開發(fā) AI 技能，不必?zé)馈冈趺床拍苁归_發(fā)的應(yīng)用具備大模型的推理能力」，「怎么讓訓(xùn)練完的數(shù)據(jù)突然『懂行』」
在 AI PaaS 之上，是釘釘伙伴伙伴甚至客戶所開發(fā)的各種 AI 技能，這些技能按不同需求組合后，可以以不同的形態(tài)與用戶交互，包括擬人化的數(shù)字員工，場景化的 AI 如聊天 AI、文檔 AI、會議 AI，和行業(yè)化的 AI 如 AI 助教。
釘釘公布的智能化產(chǎn)品體系｜釘釘這是釘釘團隊在想清楚后，對于智能化的整體思考輸出——一個囊括 AI 定價、底模型交互調(diào)度、數(shù)據(jù)訓(xùn)練、AI 應(yīng)用開發(fā)、技能體系，以及最終面向用戶的數(shù)字員工、智能助手等產(chǎn)品形態(tài)的系統(tǒng)設(shè)計。
這一套設(shè)計被釘釘稱為「魔法棒套件」，類似于微軟不僅有 Copilot 的 AI 交互方式，也設(shè)計了更后臺的 Grounding（落地）、Graph（圖譜）等等，與之不同的，是釘釘正在將這一套邏輯開放給生態(tài)伙伴，且一同還帶著釘釘上豐富的應(yīng)用場景。
在智能化系統(tǒng)設(shè)計的摸索過程中，釘釘也陸陸續(xù)續(xù)解決了重新設(shè)計交互、重新評估模型的「底線」、重新組織 AI 生產(chǎn)力的問題，來重建大模型時代的數(shù)字化：
Re-design（重新設(shè)計）：ChatGPT 使得 Chat 成為必要的前表層架構(gòu)，從用戶體驗的角度來看，需要統(tǒng)一的交互界面，釘釘魔法棒應(yīng)運而生。這次發(fā)布會上，釘釘發(fā)布了 / 魔法棒的升級產(chǎn)品體驗，在釘釘右上角會出現(xiàn)一個 /，點這個 / 出現(xiàn)一個界面，可以進入釘釘統(tǒng)一的 LUI 交互模式。所有的功能交互，會逐漸被這根魔法棒替代，包括釘釘自己的 AI、和釘釘生態(tài)的 AI。
Re-evaluate（重新評估）：PaaS 層抽取共性需求時，需要給分層分類給予技能，也需要給出「置信區(qū)間」，即在多大程度上生成的結(jié)果是準確的，因為這是企業(yè)場景，需要在準確、效率、合規(guī)、成本等條件中取平衡。
Re-organize（重新組織）：數(shù)字化在大模型時代的需求，是通過 AI 能力實現(xiàn)自動化并直接增加生產(chǎn)力。數(shù)字員工本質(zhì)上就是改變了企業(yè)的生產(chǎn)力組織方式，把 AI 從工具，變成組織里生產(chǎn)力的一部分。而釘釘也需要由過去向企業(yè)提供數(shù)字化工具，變成直接提供生產(chǎn)力。
齊俊生說，釘釘在今年 4 月時也提出過 No APP 的思路，這個觀點背后，就是未來可能不再需要那么多 GUI 的功能頁面，而是交由 AI 代替處理過程信息，一根魔法棒實現(xiàn)完成所有的生產(chǎn)需求。而開放 AI PaaS，其實也是在將釘釘?shù)哪Хò粼O(shè)計開放給行業(yè)，這些由 AI PaaS 創(chuàng)造的工具，也正在完成從 GUI 到 LUI 的轉(zhuǎn)變。
葉軍在生態(tài)大會上也提出，在即將上線的釘釘 7.1 版本，這根魔法棒將會完成階段改造。屆時，無論是協(xié)同場景的文檔、會議、Teambition，管理場景的人事、OA，或者是更側(cè)重業(yè)務(wù)的數(shù)字員工、宜搭、生態(tài)伙伴的應(yīng)用等等，都將可以從這根魔法棒中喚起。甚至，也許釘釘上的功能欄，陸陸續(xù)續(xù)會消失掉，用戶通過對話來實現(xiàn)所有功能、產(chǎn)品的交互，而不用再去打開一個個窗口，
作為一個擁有 2300 萬客戶的企業(yè)數(shù)字化頭部企業(yè)，釘釘看起來是國內(nèi)第一個在大模型技術(shù)落地的思考上，形成了完整生態(tài)戰(zhàn)略的平臺。它的思考和動作、后續(xù)的產(chǎn)品創(chuàng)新和生態(tài)演進，值得進行持續(xù)的關(guān)注。在大模型還在成長的過程中，讓它從玩具到工具，這也是中國 AI 發(fā)展迫切需要的。
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