今天参加了飞书 2025 未来无限大会（本质上是飞书 AI 能力升级的发布会）。作为飞书最早一批的 AI 能力接入合作伙伴，我们团队也在受邀之列。

这篇文章，我想聊聊对飞书 AI 整个体系的观察，以及它目前展现出的优势和短板。

先说态度： 我不会无脑吹捧飞书 AI ，也不会全盘否定它。飞书能做到今天这个体量，其 AI 应用必然切中了企业效率的某些关键痛点，这是毋庸置疑的。

但你要问：飞书 AI 体系里的每个应用都完美无缺、非常好用？

我个人的答案是：未必。

在一些具体场景下，我发现使用外部优秀的 ToC 应用，效果反而更胜一筹。

如果文章内容在你本机的样式展示有问题，可以访问该地址查看原文： https://mp.weixin.qq.com/s/LNCWBFSrJ0nazc-h6tx-6w

知识问答：盘活企业知识的利器

知识问答堪称当前飞书生态最具特色、也最能体现飞书优势的 AI 应用。

其根基，在于飞书知识库本身已是企业知识管理领域的佼佼者在 ChatGPT 爆发前，就有众多企业将 Confluence 迁移至飞书云文档。

痛点解决： 过去，飞书知识库虽沉淀海量文档，但知识利用率不高。知识问答的核心价值，在于真正盘活了这些沉睡的企业数据。

运作机制：

• 当你用自然语言提问时，系统自动检索你有权限访问的飞书知识库文档。

• 同时，它也会搜索你的聊天记录、会议纪要等相关上下文。

• 整合这些信息后，通过大模型生成最终答案。

本质与优势：

你可以说它是 RAG （检索增强生成）技术的应用。但关键在于，这事只有飞书能做深做好因为你的核心企业数据本身就沉淀在飞书平台上。这正是其独特价值所在。

适用场景：

• 效果取决于数据量： 企业内沉淀的知识数据越多，效果越显著。

• 最适合知识密集型企业： 依赖高素质人才、创新研发、知识产权（专利、版权）、先进技术创造价值的公司（如高科技、生物医药、专业咨询、软件开发等）。

• 非知识密集型企业？ 对于资源依赖型、劳动密集型企业（不以知识为核心竞争力），知识问答的提效作用可能非常有限。强行使用，效果未必理想。

多维表格 AI：数据管理与应用构建平台

飞书多维表格本次升级颇具看点，定位已超越传统表格，向在线数据库+轻量级应用平台演进。

核心升级与能力：

• 海量数据支撑： 单表支持高达 1 千万行数据。

• 强大的 BI 分析： 基于海量数据，可构建精美、功能丰富的数据可视化大盘，集成多种 BI （商业智能）分析工具。

• 低代码应用搭建： 不止于分析，更能基于多维表格直接搭建网页应用，实现数据录入、展示和流程管理，成为一个轻量级低代码平台。

• 自动化工作流： 作为“数据库”，自然支持自动化。可设置自动化工作流，在特定数据行变更或动作触发时执行后续流程。亮点是：支持 AI 生成工作流！

• 智能字段处理（字段捷径）：

  • 基础：支持通过公式（如 A+B=C ）自动生成新字段。
  • AI 加持： 更强大的是 AI 字段捷径。可将字段（如 A 、B ）数据输入大模型（如 DeepSeek ），结合预设提示词，进行灵活多样的智能处理（如信息提取、分类、总结等），生成新字段 C 。

总结： 多维表格 AI 正在成为一个集数据存储、分析、可视化、应用构建和自动化于一体的综合平台，AI 能力深度融入其数据处理和工作流环节。

那么，哪些企业最适合用它？

多维表格虽然生于飞书体系，但其定位更像一个独立的数据与应用平台。因此，它的适用性其实很广：

1. 小微企业：上手利器，效率倍增。

   • 为什么适合？ 无需复杂 IT 基建，就能完成数据录入、分析、可视化，甚至搭建轻量级应用（如 CRM 、项目管理工具）。一站式解决核心需求，性价比极高。
   • 爽点在哪？ 省去购买、部署、学习多个专业工具的成本和精力，快速实现数字化管理。

2. 中大型企业：敏捷补充，赋能业务侧。

   • 为什么有价值？ 即使企业有专业的 BI 团队和系统，也常面临 “长尾需求” 或 “临时性分析” 专业团队资源有限、排期长、ROI 不高。
   • 多维表格能做什么？ 业务部门可快速自助搭建分析看板、处理特定数据集、构建简单应用或自动化流程，无需重度依赖 IT 或 BI 团队介入。特别适合部门级、项目级的敏捷数据需求。

核心价值点： 多维表格 AI 的核心优势在于降低了数据管理和应用构建的门槛， 让不同规模的企业都能更敏捷地利用数据驱动决策和流程。它在飞书生态内无缝集成是加分项，但其能力本身具备相当的独立性。

飞书开发套件：AI 驱动的应用开发

飞书开发套件包含三大核心组件：

1. 飞书妙搭：AI 原型与轻应用生成器
2. 飞书 aPaaS：AI 增强的低代码开发平台
3. 飞书 Aily：企业通用 AI 助手

飞书妙搭：快速原型与轻应用生成

• 功能定位：
  • 设计师输入提示词 → 快速生成网站原型。
  • 业务人员输入提示词 → 快速生成网页、工单等轻量级业务系统。
• 能力评估：
  • 技术亮点： 确实展现了较强的 AI 生成能力。
  • 生态契合度存疑： 与飞书核心生态（知识管理、协作、IM ）的耦合度不高，更像是独立工具或“跟随性”产品。
• 市场竞争激烈：
  • 设计原型生成：Figma AI 生态成熟，体验更优。
  • 提示词建站：Lovable 、百度“秒搭”、Vercel v0 等玩家实力强劲，各有侧重。

提示词生成复杂页面消耗 Token 量大，企业使用成本高。

且专业用户倾向“用就用最好的工具”（如 Figma ），普通用户轻量需求替代方案多，妙搭在整体企业内选型的不可替代性没那么高。

飞书 aPaaS：AI 增强的低代码平台

• 核心定义： AI Coding + PaaS = aPaaS 。本质是低代码平台深度集成 AI 能力。

• 工作模式：

  • AI 生成网页/组件 作为起点。
  • 支持 可视化拖拽修改。
  • 允许 手动编写复杂业务逻辑。
  • 目标： 提升复杂业务系统开发效率。

• 行业趋势： 主流低代码平台均在积极融入 AI 能力（辅助生成、代码建议、自动化测试等），非飞书独有。

• 行业大问号： 未来是“Vibe Coding”（纯 AI 生成）的天下？ 还是 “低代码 + AI” 这种混合模式更能打？ 现在谁也说不准。

• 字节的策略，我全都要！： 从妙搭（生成）、aPaaS （低代码+AI ）、Trae （ AI IDE ）到 Coze （ Agent 平台），字节这是把 AI 开发的“全家桶”都给你端上桌了，赌的就是总有一款适合你？不得不说，字节在 AI 这个领域的投入仍然是一如既往的坚决。

Aily 工作助手：企业通用 Agent 的尝试

• 定位目标： 打造服务于企业内部的 通用型 AI Agent 。

• 当前能力与局限：

  • 核心优势： 支持集成企业飞书知识库、飞书文档、多维表格等相关飞书服务的能力。
  • 通用功能同质化严重： MCP 、工具调用、联网搜索、写代码、办公辅助... 市场上高度相似的竞品泛滥：
    • 商汤办公小浣熊
    • Manus
    • 字节的扣子空间
    • 天工 AI (昆仑万维)

• 关键缺失： 缺乏与企业核心业务流程、数据的深度、唯一性绑定， 难以形成不可替代的“企业 Agent”价值。更像是一个功能聚合入口。

总结：飞书 AI ，谁是真核心？谁在陪跑？

飞书这轮 AI 升级野心不小，但各产品价值差异显著，企业得擦亮眼：

1. 知识问答：无可争议的“王牌” 深度盘活企业沉淀在飞书的知识资产（文档、聊天、会议），壁垒极高。 对知识密集型企业（科技、研发、咨询）而言，不是“有没有用”，而是“必须要有”。飞书生态的杀手锏。
2. 飞书会议纪要：生态内的“标配甜点” 与 IM 场景无缝集成，解决高频刚需（录音转写、自动总结）。好用是本分，没有是缺陷，属于用了不亏的基建设施。
3. 多维表格 AI：冲出生态的“黑马” 已远超表格范畴，成为千万级数据存储 + BI 分析 + 低代码应用构建平台。其能力通用性强，独立发展潜力巨大，甚至可能比在飞书体系内活得更好。
4. 飞书开发套件：理想丰满，突围艰难
   • 妙搭 (提示词生成)： 想法不新，深陷 Figma AI 、Vercel v0 、百度“秒搭”等专业玩家的红海。生成成本高（ Token 消耗大），用户迁移动力不足。
   • aPaaS (低代码+AI)： 方向正确（提升复杂系统开发效率），但老牌低代码平台也在升级焕新。飞书版本目前缺乏颠覆性优势，未来是“纯 AI 生成”还是“低代码+AI”主导也存疑。
   • Aily (企业 Agent)： 核心能力（搜索、写码、办公辅助）与市面 Agent （商汤小浣熊、Moonshot Kimi 、扣子、天工）严重同质化。作为“企业级 Agent”，与企业核心流程的深度绑定远远不够，定位尴尬。

给企业的清醒建议

1. 知识密集型企业： 知识问答必选，多维表格 AI推荐，会议纪要顺手就用。这三者是飞书 AI 当前最具实际提效价值的组合。

2. 考虑 AI 开发工具/Agent ？ 务必跳出飞书看市场！ 关键不是“选飞书”或“不选飞书”，而是看谁真正匹配你的需求、成本和团队习惯可能是外部更专业的工具，也可能是飞书套件恰好够用。

选择工具，效率为先，生态为辅。飞书 AI 有其“狠活”（知识管理），但不必为“全家桶”牺牲专业效率。

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原创作者，陈咬金(数字生命贾克斯)、微信：x_h886688 （欢迎对 AI 感兴趣的朋友加我微信一起交流！）

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