在不是那么大的動靜里，飛書企業(yè)AI知識問答上線了。

體驗了之后，感覺飛書在企業(yè)級產(chǎn)品的創(chuàng)新上，確實又一次走在前面。

從文檔到知識：飛書引領(lǐng)了文檔工具的范式革命

在過去的半年里，我看過了太多知識問答產(chǎn)品。很顯然的，從AI業(yè)務(wù)的視角來講，文檔是AI天然的上游。這里有很多的知識需要被AI梳理和解讀、輸出。所以飛書做這個事情，從業(yè)務(wù)角度，是很順理成章的。

但你要知道，這是飛書。

過往的知識問答產(chǎn)品，流程無外乎是你上傳企業(yè)的產(chǎn)品文檔，AI幫你總結(jié)，用戶可以在文檔范圍以內(nèi)交互——一語概之，產(chǎn)品提供的是嫁接AI，然后在這里比拼體驗。

但飛書的知識問答產(chǎn)品，有個明顯破局的先天優(yōu)勢。

飛書文檔里，除了產(chǎn)品文檔，其實已經(jīng)沉淀了在各個角落的企業(yè)知識——群聊記錄、會議紀(jì)要、項目文檔、審批流程——跟其他產(chǎn)品不同，飛書AI知識問答的數(shù)據(jù)基底更加堅實，是全方面的真實企業(yè)運營數(shù)據(jù)，而且又進(jìn)一步通過AI知識問答把這些"死數(shù)據(jù)"變成了"活知識"。

從體驗角度而言，飛書此次最精妙的設(shè)計在于，它沒有另起爐灶構(gòu)建新的知識管理系統(tǒng)，而是著力于把已有的企業(yè)內(nèi)部知識和信息的流動，通過AI貫穿起來。

這個切入點，就已經(jīng)足夠動人。

2025年以來，很多企業(yè)老板跟我聊天，因為DeepSeek的第一次AI科普，讓他們感受到了AI的力量，所以都在設(shè)想通過AI來改造現(xiàn)有的流程，提高效率。甚至現(xiàn)在世面上也有不少這樣的咨詢公司，期望通過對企業(yè)的望聞問切，再結(jié)合AI的方式，來實現(xiàn)流程改造和效率提升。但這個命題里，最核心的部分往往被人忽略——在實施過程中，他們會發(fā)現(xiàn)，外部沒有數(shù)據(jù)，內(nèi)部也沒有協(xié)作。所有的解決方案都是用一個范式生搬硬套進(jìn)來，再嫁接各種工具，“期待”讓員工被這一整套作業(yè)方式改造。

我一直講說，線下沒有的方式，線上也不會有。

如果一個企業(yè)的流程和知識本身就不在線，AI是起不了任何作用的。

飛書文檔在先天上解決了這個問題。

一直以來，飛書的文檔在業(yè)內(nèi)都是被人贊不絕口。在飛書的設(shè)計哲學(xué)中，文檔從來不只是存儲介質(zhì)，而是知識的載體。過去幾年，飛書通過文檔、多維表格、思維筆記等產(chǎn)品，已經(jīng)構(gòu)建了企業(yè)知識的完整存儲體系。但存儲只是第一步，真正的價值在于流動。

從產(chǎn)品演進(jìn)史看，AI知識問答的發(fā)布，標(biāo)志著飛書完成了從"協(xié)作平臺"到"智能工作系統(tǒng)"的蛻變。當(dāng)企業(yè)內(nèi)部的知識和信息可以像水電一樣隨時取用，企業(yè)運作的方式將被徹底改變。更何況，這些內(nèi)部的知識和關(guān)鍵信息，是伴隨著企業(yè)的正常運營遞增和流轉(zhuǎn)的。員工在本能的層面，既是這個智能工作系統(tǒng)的消費者，也是構(gòu)建者。

沒有比這更加順滑的應(yīng)用閉環(huán)了。

而另外一個角度來講，競對在苦苦追趕的文檔競爭，又被飛書又引入了另外一個維度。文檔作為一個工具，飛書先是從協(xié)作角度破局，再構(gòu)建了多維的載體范式，現(xiàn)在又嫁接了AI。從產(chǎn)品力的理解上，飛書是教科書級別的示范。如果文檔沒有AI，無關(guān)體驗，那這個產(chǎn)品已經(jīng)是范式級別的落后了。如果是WPS這樣的軟件，其先天就因為數(shù)據(jù)和文檔的分散，不具備被AI拿來在組織內(nèi)部流動的價值。如果是釘釘和企微，在復(fù)雜功能和體驗還有差距的情況下，還有競爭力嗎？

飛書在恰當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品和節(jié)奏里，用AI給文檔工具點了題。

聚焦企業(yè)端AI，飛書切入了最被低估的黃金賽道

在AI大模型時代，有一個被廣泛討論但少有人真正抓住的機遇：企業(yè)私有化AI入口。飛書AI知識問答的發(fā)布，標(biāo)志著這場爭奪戰(zhàn)正式打響。

我在之前的文章里寫過，AI的競爭，最后一定會落入企業(yè)私有化AI的競爭。

一語概之，這是更宏大的應(yīng)用場景，以及下一代組織革新的方式。首先，企業(yè)環(huán)境提供了明確的邊界和場景。與C端用戶天馬行空的需求不同，企業(yè)中的問題往往集中在項目管理、流程審批、數(shù)據(jù)分析等有限領(lǐng)域，這讓AI更容易發(fā)揮價值。

其次，企業(yè)數(shù)據(jù)具有專有性和累積性。一家公司在飛書上沉淀的文檔、消息、會議記錄，是獨一無二的知識資產(chǎn)，這種數(shù)據(jù)壁壘一旦形成，遷移成本極高。飛書通過AI知識問答，將這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為競爭優(yōu)勢，創(chuàng)造了強大的用戶鎖定效應(yīng)。要再遷移，很難。

而這些場景的塑造，給企業(yè)私有化AI開了一個很好的頭。

在云市場已經(jīng)廣為流傳，阿里云在今年的KPI就是，推動更多的企業(yè)，部署Qwen，通過跟阿里AI的合作，提供更多的場景和價值。

但部署AI又談何容易。要找場景，要找應(yīng)用，要部署，部署完要看結(jié)果，看完結(jié)果要看是否有用。

而文檔，正好是那個最簡單的入口。

企業(yè)的知識和信息，是通過一個非常巧妙的文檔源頭被串聯(lián)起來的。而過往對于企業(yè)數(shù)據(jù)保密性的問題，又被飛書通過文檔權(quán)限的構(gòu)造解題。這個系統(tǒng)不僅理解問題，還理解"誰在問問題"。同一問題，不同職級的員工得到不同層次的答案——這種精細(xì)化的權(quán)限管理，是飛書多年打磨企業(yè)協(xié)作產(chǎn)品的積累，非一日之功。當(dāng)競品還在為如何安全接入企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)愁時，飛書早已將權(quán)限控制融入產(chǎn)品基因。

當(dāng)然，我上面講的邏輯是，飛書AI知識問答，為什么可以被用起來。在企業(yè)業(yè)務(wù)里，能用起來，比功能強大，有更高的戰(zhàn)略價值。

試想：

如果一個AI，在常規(guī)的工作場景里，占據(jù)了用戶的使用時長，那么它會不會在C端也產(chǎn)生更多的黏性？

如果一個AI，在常規(guī)的工作場景里，能夠理解企業(yè)的知識和信息，那么它會不會通過調(diào)用工具執(zhí)行更多的任務(wù)？

如果一個AI，在常規(guī)的工作場景里，能夠執(zhí)行更多的任務(wù)，那么它會不會從文檔延伸到其他更加垂直和專業(yè)的作業(yè)場景？

我想答案已經(jīng)不言而喻了。

從這個角度，飛書AI知識問答已經(jīng)開始構(gòu)建下一輪的閉環(huán)。

1、解答問題，利用知識。

2、調(diào)動工具，完成任務(wù)。

3、量化結(jié)果，評估人效。

如果能做到上面三層，我想這個企業(yè)的私有化AI入口已經(jīng)被牢牢霸占，在業(yè)務(wù)場景里，不可能再存在其他的想象力。

某種程度上，我對飛書團隊一直充滿敬佩，這主要源于我對他們在產(chǎn)品端的構(gòu)建的理解。

在上一個企業(yè)服務(wù)的競爭節(jié)點里，花這么多的力氣，去做垂直工具，是費力不討好的事情。而在這一個節(jié)點，飛書其實已經(jīng)在悄然在通過AI串聯(lián)起企業(yè)員工的產(chǎn)出和自己的工具矩陣。

如果理解到這個概念，那么對飛書AI知識問答的理解，會更深入一層。

企業(yè)私有化AI的入口之爭，其實本來是有機會從C端突破的。在DeepSeek普及以后，幾乎所有的企業(yè)都在想著用AI工具提升效率。但這里存在最大的問題是，第一沒有一個統(tǒng)一的范式，來使用工具——員工們都在拼接自己的知識并且使用AI——或者換句簡單的話說，現(xiàn)在大家用AI可能還是一人一個用法。第二沒有一個真實的應(yīng)用體系，來服務(wù)企業(yè)的整體目標(biāo)。知識問答AI的價值也就體現(xiàn)在這里，在相對聚攏的知識結(jié)構(gòu)里，它可以進(jìn)一步的調(diào)用各種工具和信息，去幫助組織完成目標(biāo)，并把這個結(jié)果不斷閉環(huán)。

從這個角度看，好像只有飛書在入口和工具上做好了形態(tài)上的準(zhǔn)備。

如果沒有意外，這是飛書在這個階段最大的先手了。