作者 | 屠敏
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
数据驱动时代，为紧紧抓住数字化转型的机遇，有的程序员自学 Python、R、Java 以及 SQL 等编程语言，主要目的就是为了更高效地处理海量数据，挖掘其中价值，用来制定决策和创新应用的开发；
有的非专业编程的从业者，日常还在与 VLOOKUP、SUM 等复杂的 Excel 函数以及宏、VBA 脚本苦苦搏斗，试图通过这些功能来满足日常工作中对数据处理的需求；
殊不知，还有一群的人已经悄悄用上了一种叫做“多维表格”的神器，无需代码开发能力、跳过了“Excel 从入门到精通”的漫长过程就能轻松实现复杂的数据管理和协作任务。
或许很多人看到「多维表格」中的“表格”二字，会将其与 Excel 的升级版“挂钩”，也有试用的人将其解读为一款零代码工具，但实际上，它所带来的变革远超乎想象。在真实的实践中，我们就国内首个提出做「多维表格」的飞书身上看到：
蔚来用一张飞书多维表格，轻松管理 1000 多座换电站，节约了 21,600 沟通工时（合计 900 天）；
蓝箭航天将多维表格应用于巡线和安防巡检系统，用 Python 程序将多维表格通过 API 连接起来，以试车分析报告的输出为例，从过去的两小时减少到 5 分钟；
茶百道借助飞书集成平台打造的超级自动化引擎，新店筹建周期缩短40％（25 天）；应用 AI 智能巡检系统后，每年平均节省 5000+ 人天；
......
更让我们深感诧异的是，作为一款创新的数据管理和协作平台，巧妙地融合了表格、数据库、看板、甘特图等多种产品形态于一身的飞书多维表格，不仅能够简化数据管理流程，还能帮助奋战在一线的业务人员绕开 IT 部门按照优先级顺序的长排期，根据具体业务需求自己直接动手快速构建定制化的系统，过往传说中的“一张表搭建一个系统”已经逐渐成为现实。
与此同时，随着 2024 飞书未来无限大会中全新一代多维表格的发布，我们亲证了其最高承载已经从原有的 5 万行提升至 100 万的行数，当面对大规模业务数据时，相比打开存有数万行数据时可能会出现的卡顿、崩溃的市场同类产品，前者显然能够以更快的速度加载、计算，且计算的每个结果都能被订阅和调用，同时具备极致的安全性与稳定性，而这些是如何做到的？以及“业务不求人”又是如何真实落地的？
日前，CSDN 高级副总裁、Boolan 首席技术专家李建忠与飞书多维表格负责人施凯文面对面地进行了一次深度对话，共同剖析了多维表格的前世今生，探讨一线业务人员如何依靠数字化工具自建业务系统，帮助企业真正实现“降本增效”。
降本和增效如何画上等号？
李建忠：在当今竞争激烈的环境中，提升效率成为了众多企业的核心目标。数字化和人工智能（AI）也成为实现降本增效的关键手段。你认为企业如何在确保服务质量的同时，有效执行降本增效的战略？有哪些需要注意的关键点？作为先进生产力工具的代表，飞书在“提效”工具的研发上有着怎样的经验？
施凯文：对于“降本增效”，很多人认为如果效能提升了，降本则是顺其自然的事情，譬如一个人可以干两个人的事情，亦或者原本三天的事情现如今缩短至两天完成，这就是效率的提升。
沿着这个思路，我们一直在思考：企业中哪些因素会显著影响效率？导致员工工作时间较长、影响项目进度的根源是什么？
我认为有两点：
其一，随着企业规模的扩大，人与人之间沟通的层级会增加。这导致了信息逐级传递过程中，每增加一层，就会产生一定的信息折损。现实工作中，每层的信息传递都可能带来 10%-15% 的损失，倘若想要从信息层层传递将信息传达给最终执行者，最终将会导致巨大的解释成本。
其二，企业内部的方方面面缺少流程的设定。有效的流程实则可以减少监督，方便很多事情自主运行、质量可控。简单来看，可以把企业管理视为编程，通过流程来实现管理的自动化和规范化。
基于此，飞书在生产力工具优化方面也从以上两点切入：
首先，确保人与人之间沟通的信息尽可能透明、准确地传递。在飞书，你可以轻松创建群组进行讨论；此外，我们还引入了“飞阅会”这一高效会议模式，与传统的会议不同，参会者可以通过视频会议共享文档，所有人可以静默地阅读并在线留言，而非逐一汇报。这种方式将会议从线性讨论变为并发讨论，显著提高了效率。原来 20 人参加的会议可能每人只说几句话时间就过去了，而现在一小时内可以涵盖更多议题，产生更多有价值的讨论。
其次，飞书多维表格功能大大简化了复杂的协作流程。在传统企业中，解决一个问题可能需要多次沟通和协调。而在飞书中，你可以通过“一键建群”功能，将相关人员快速拉到一起进行讨论，这种即时性和便捷性大大提高了工作效率。
此外，借助 AI 技术，飞书智能会议纪要也做了很多创新，它不仅能记录会议内容，还能自动生成会议纪要，并提取关键要点，发给参会者。这极大地提高了会议后的信息传达效率，也节省了人工撰写纪要的时间。
总体来说，飞书在企业的组织交流和协作的方方面面做了非常多的优化和洞察，把这些需要“人治”的部分抽成具体的功能，然后通过按钮快速实现相关的功能。这种效能的提升自然带来了成本的降低，达到了降本增效的目标。
多维表格的前世今生
李建忠：作为飞书的用户，我深知飞书在沟通和写作方面的卓越表现。最近，飞书在多维表格方面也进行了重要的产品升级，飞书为什么会选择这一赛道？
施凯文：关于“多维表格”这个名称，是飞书在 2020 年 11 月首次提出的。当时，我们团队成员也在办公室内部进行了一场“头脑风暴”，考虑如何在 Excel 表格的基础上，添加更多的功能，使其具有更强的“超能力”。
我们之所以选择 Excel 作为起点，是因为 Excel 是一个几乎所有人都会使用的工具，它在企业中扮演了重要角色。同时，Excel 也被视为现代 SaaS 应用的鼻祖，许多软件和工具的设计灵感都源自于它。最近有一篇文章讨论了“Excel 永不死”的话题，我非常认可其中的一个观点——今天所有 SaaS 应用的前身就是来自于 Excel。
当时我们团队在想，Excel 解决了各种企业管理需求，从财务记录到数据分析，它几乎无所不能。我们希望将 Excel 上一些复杂难懂的知识封装起来，比如 VLOOKUP、SUM 函数、宏等，将这些能力直接做成一个简单的按钮来替代原本需要复杂公式的操作，使其对普通用户更加友好和易用。
此外，我们发现 Excel 的透视表也是很多人常用的功能之一，它能提供很好的洞察。因此，我们考虑是否可以通过将不同的数据编组来增强这一功能，从而带来更加深入的分析结果。在设计多维表格第一版时，我们的目标之一就是实现基于某个特定条件的快速编组，这样即使是数千行的数据，也可以根据地理位置、销售额或是产品的状态等不同标准进行分组，使数据呈现更加直观易懂。
基于这些考虑，我们团队经过激烈的讨论，多数认为这款产品可以从多个维度来展示数据，或者说是将这些多维度分析的能力便捷地提供给用户使用，从而取了“多维表格”这个名字。
随着时间的推移，“多维表格”这一名称也被行业中其他同类产品采用，这意味着“多维表格”不仅仅是飞书的一个产品，也成为行业中认可的一种全新的解决方案。
李建忠：最初的 Excel 表格只是一个本地应用，随着互联网的发展，各家公司将 Excel 模式迁移到在线平台，实现了在线编辑与写作。从多维表格来看，飞书并不仅仅是将表格搬到在线环境，而是通过多维表格提供了一个面向业务人员的零代码平台，该如何理解飞书多维表格是一个业务管理系统？
施凯文：业务人员是企业中实际进行工作的核心人物，这是毋庸置疑的。在实际工作中，业务人员经常面对复杂的流程和多层次的操作，他们对业务的了解最深，也对业务的痛点和优化点有着最直观的感知。
传统上，企业会为业务人员提供支持，例如通过购买 Office 365 或开发系统来提升效率。然而，随着业务复杂性的增加，这种方法已显得不够灵活。业务人员在实际操作中遇到的问题需要及时解决，而传统的开发流程中，业务人员在面对需求时往往会找到产品经理，进而产品经理再去与研发工程师讨论并细化需求，最终研发人员对任务进行优先级排期，整个过程可能需要数月甚至更长时间，这显然无法满足业务人员对敏捷性的需求。
因此，是否可以让业务人员自己发现问题后，基于流程搭建系统来非常敏捷地解决相应问题？更自主地管理系统和流程？
基于这一点，飞书设计了多维表格的自动化功能，使业务人员能够自行设置触发条件、自动执行任务。例如，当客户数量达到一定数目但未被处理时，可以自动分配给相应的销售人员。此外，飞书还在多维表格中还引入了仪表盘功能，让数据的分析和展示更加直观。这些功能使得多维表格超越了传统 Excel 的局限，从一个简单的协作工具演变为一个全面的数据处理和自动化平台，能够满足业务人员在现代业务环境中的复杂需求。
李建忠：多维表格承载着业务人员以零代码的方式快速地、敏捷地面对数字化和人工智能（AI）时代快速适应需求的一种创新，可以称之为代际突破。在这种代际创新过程中，多维表格在用户体验优化方面是否有一些经验和故事与我们分享？
施凯文：多维表格的最初定位是为了让业务人员能够轻松使用，我们在设计初版时主要遵循了几个特性：
一、简单性。
过去我们常常讨论，是否可以通过一些代码或拖拽配置来增强多维表格的功能，但我们也意识到这会增加使用者的学习成本。因此，产品落地过程中，我们多次自问，这些功能是否足够简单，业务人员是否能够在短时间内学会使用，同时在引入新功能如自动化和仪表盘功能时，用户是否接受需要花费 3-5 分钟内理解并使用这些功能，亦或者学习路径是否顺滑，通过种种手段，我们尽可能地保证多维表格的简单性。
二、产品功能的路径设计学会克制。
我们不希望用户一开始就被众多功能和按钮所困扰。相反，我们希望在用户真正需要时，再引导他们使用这些功能。比如，多维表格的自动化功能虽然很重要，但我们设计时故意将其隐藏在小按钮后面，避免过早地打扰用户。这样，用户在实际需要数据流转时，才会发现并学习如何使用多维表格的自动化功能，从而提高了功能的转化率。
三、严格把控产品的可用性、交互性。
无论是视图、甘特图还是看板图，相比 2020 年，我们在全球范围内的美学设计都非常领先。我们认为舒适的环境、良好的交互体验能够使业务人员更顺畅地使用多维表格，从而更有效地搭建复杂的业务系统。
李建忠：昨日发布会上，飞书的全新一代多维表格重磅发布，这一版本也带来了一些显著变化，此次核心功能和亮点主要聚焦在哪些方面？
施凯文：首先，本次发布会有一个 Slogan——“飞书多维表格，重新定义多维表格”，即，让业务人员搭建系统，不求人。
这句话听起来有些“接地气”，但实际可以切实地让帮助业务人员的所想随时搭建出来，让他们更好地体现自己，甚至成为他们升职加薪的利器。
在本次发布会上，第一个重大变化是推出了多维表格专用数据库，这使得飞书多维表格性能和存储容量实现了代际飞跃。我们非常有信心地说，我们在这一领域做到了全球第一。这一变化意味着你可以放心地将自己的业务迁移到多维表格上，无需担心几个月后就不能使用的情况。无论你的业务规模大小，多维表格都能提供稳定的支持。
第二个重点功能是全新发布的仪表盘，它将数据分析和数据可视化能力与多维表格的简易操作相结合，使得业务人员无需深入了解复杂的 BI 系统，也能进行高效的数据分析和洞察。这项功能让业务人员能够轻松搭建出优秀的数据可视化界面。
第三个亮点是高级权限，这一功能允许用户在业务系统中实现更精细的数据权限管理，确保数据安全。我们称之为“颗粒级管理”，旨在提升协作过程中数据的保护和管理能力。
与此同时，飞书还将 AI 技术深度融合到多维表格中，譬如推出了 AI 字段捷径功能，封装分类、提取、总结、打标、翻译常用 AI 场景，同时保留了自定义 AI 字段能力，这是同类产品中的首创。这些工具旨在帮助业务人员获得更多的洞察，并解决实际问题。
最终，你会发现“业务系统不求人”不仅仅是一个口号，而是有多项实际功能作为支持。我们承诺，这些功能并不是终点，而是一个重要的里程碑。
最高可支持百万行的多维表格，如何做到不卡顿、不宕机？
李建忠：除了显而易见的体验提升之外，一款优秀的产品诞生的背后也有大量的技术支持。我们也了解到，飞书全新一代多维表格目前可以支持高达 100 万行的数据处理，这一性能支撑能力非常令人印象深刻。那么，为什么飞书会如此重视多维表格的性能支撑？在这一方面，飞书投入了哪些努力？
施凯文：正如上文所述，多维表格的研发始于 2020 年，后来到 2021 年又进一步引入了自动化、仪表盘，我们也在不断增强其分析能力，以及与飞书多项功能的深度结合。随着时间的推移，多维表格从最初的项目管理到如今涵盖销售 CRM、生产线管理等复杂场景，它的使用场景已经变得非常广泛。
显然，飞书多维表格早已不再局限于少数几人或十几人的使用范围，而是经常有数百甚至上千人同时在一张表格中协同工作。想象一下，如果有 4,000 家门店共同使用一张多维表格来管理销售数据，这意味着每天会产生成千上万条数据记录。如果累积一周，数据量就会达到十万条之多。
暂且不谈数据量的具体数目，单是面对如此庞大的数据条目，传统的 Excel 表格无论是在线版本还是本地版本都会显得力不从心——打开两万条记录就已经非常吃力了。过往，Excel 以及类似的多维表格工具，由于其直观性和功能性，一直深受业务人员的喜爱。他们不断扩展这些工具的应用场景，解决更多业务问题，这是我们所乐见的。然而，随着应用场景的扩展，记录行数的增长却成为了一个瓶颈，让这些应用变得捉襟见肘。
从全球范围内的类似产品来看，提升数据表中所能处理的最大行数已经成为一个竞争焦点。在这里我想强调的是，行数不是一个静态的数量指标，每一个单元格不仅可能是文本、数字或图片，还可能需要执行复杂的计算任务，甚至有时也包含不同表格之间的引用计算。
我们称那些不仅包含静态内容，还能执行计算甚至是跨表引用的单元格所在的行为“热行”。热行可以动态变化，它们既能进行计算，也能进行订阅，比如当单元格中的值发生变化时，自动发送消息。
回到行数的问题上，这意味着它不仅仅是静态数据存储的问题。随着行数的增加，每一行都需要支持动态状态，如实时计算和跨表引用等功能。那么，当行数达到几万甚至更多时，如何保持高效？
此前，飞书在线上的多维表格行数虽已经处于领先地位，支持高达 5 万行，但我们认为仍有很大的改进空间，毕竟客户期望能够处理十万行、二十万行乃至更多。
过去面对这些客户的需求，我们主要通过逐步优化的方式应对这个问题，比如工程上的小修小补、服务器扩容以及架构调整。然而，客户的需求几乎每个月都在翻倍，仅通过扩容服务器等优化工程的策略，显然无法跟上客户需求快速增长的步伐。
为了从根本上解决这一挑战，我们意识到需要重新思考解决方案。经过长时间的讨论，我们得出结论，根本性的解决方法在于为多维表格开发专用数据库。不过，开发专用数据库涉及到巨大的人力、成本和技术投入，这是一项重大决策，但对于追求核心技术的我们来说，深感这是值得的。
在确认了专用数据库的方向后，我们为多维表格设定了一个最高目标亦或者称之为里程碑——支持 100 万行数。
此后，我们投入了大量的资源和人力。最终这个专有数据库不仅解决了长期容量增长的问题，也解决了算力和性能问题。在昨日发布会之前，即使是在一万行数据的情况下，多维表格能够在一两分钟内完成计算，而其他同类产品则通常需要 30 分钟甚至更长的时间。尽管如此，我们认为特别是对于一线销售人员而言，等待两分钟更新一条记录是难以忍受的，我们也希望将响应时间缩短到秒级。
对此，我们最新引入了“超维计算引擎”作为多维表格数据库的一部分。这个引擎是使用 Rust 语言重新构建，支持多核并发计算，实现了在万行以上的表格中快速处理百列公式的秒级响应。这一点也在我们的发布会上被公布，并且我们自豪地宣布，无论是在大规模行数处理还是在复杂的公式计算上，我们都达到了全球领先水平。
这意味着用户在使用多维表格时可以完全放心，无需担心数据量增长带来的性能问题，也不必担忧添加新功能会带来延迟。通过这次升级，多维表格不仅在行数上无忧，而且在计算速度上同样出色。
如今，无论是管理上千家门店还是支持数百人的协同工作，多维表格都能提供卓越的用户体验，其性能不逊色于甚至有时超越了由 IT 专业人员定制开发的系统。这样一来，无论业务规模如何扩大，多维表格都能提供稳定可靠的解决方案。
李建忠：从最初的 5 万行代码到如今的 100 万行，这实则实现了 20 倍的增长。作为一个新兴产品，多维表格也面临着来自不同行业和客户群的挑战，包括互联网公司和传统工业、商业、零售企业等。在中国，To B 软件经常遇到客户提出大量定制化需求的情况，而互联网产品开发者则倾向于提供标准化的解决方案。如何在定制化和标准化之间找到平衡？
施凯文：以前，我们通常认为定制化就是让用户可以自定义界面，比如更改颜色或添加自定义的 banner。但在企业级应用中，定制化的意义更加深远。真正的定制化是解决企业多变的业务流程，而不仅仅是提供一些应用外观上的调整。
我们时常讨论过去几年间中国 SaaS 市场所经历的起伏，当前甚至有一些声音在质疑 SaaS 行业的前景，持悲观态度。确实，对于 SaaS 的各种评价各有其道理。我认为其中一个观点特别有见地，那就是企业所面临的问题往往是动态且多变的。
传统的 SaaS 服务通常会将某一特定的业务流程或解决方案标准化，封装成软件系统，企业可以通过订阅这些服务来解决问题。然而，这种方式往往要求企业在使用这些服务前需要接受培训，比如学习如何使用 CRM 系统等。这种模式下的 SaaS 产品通常是按照用户数量收费的标准化服务。
然而，实际情况是企业的挑战常常处在不断变化之中，尤其是那些快速发展中的企业，随着团队规模扩大，内部各部门间的沟通与协作、所遇到的问题更加复杂多变——虽然说每天都有新问题可能有些夸张，但变动确实是常态。这种静态的、预先定义好的解决方案可能并不总是能够很好地适应企业灵活多变的需求。
这就引出了定制化解决方案的重要性。企业更希望得到的不仅仅是被告知某套方法有效，而是基于自身特点和业务需求量身打造的解决方案。这意味着服务商需要根据企业的具体流程来调整和构建系统。理论上，组建一支内部 IT 团队似乎是最理想的解决方案，但实际上，这不仅成本高昂，特别是对于中小企业来说难以承受，更重要的是，即便有了 IT 团队，响应速度和灵活性依然可能跟不上业务的快速变化。
因此，对于 B2B 的企业级应用而言，关键在于产品是否能够以一种灵活的方式解决用户面临的具体问题。这意味着业务人员应该能够直接使用这些工具来应对他们的问题，而不是反过来被工具所束缚。这正是我们所说的定制化——不是让业务人员去适应某个固定的系统，而是让系统适应业务人员的需求。
当谈到多维表格时，正是立足于灵活性，飞书致力于将表格、自动化功能以及仪表盘等通用工具以简便且高效的方式呈现给用户，使业务人员能够迅速上手并根据自己的需求定制解决方案。这种灵活性也是我们认为多维表格最具吸引力的地方。
飞书多维表格 vs. 外采系统
李建忠：由于历史等原因，现在仍然有不少企业外采一些应用系统。多维表格的一大特征就是可以让业务人员自行构建系统，但是自建系统不仅需要在资金、人力和研发周期上进行大量投入，对企业来说是一笔不小的成本，而且在用户体验等方面也可能存在诸多不足。
当然，有些企业可能会认为，自行开发的系统能够更好地匹配其业务流程，并根据自身的用户体验需求进行定制。那么，在多维表格和飞书围绕业务场景的打造方面，与这些定制化或外部采购的系统相比，有哪些经验和优势？
施凯文：在讨论外购系统与自建系统时，可以从两个维度来看待。
首先，某些系统确实非常专业，例如大型 ERP 系统，这些系统动辄可以处理上亿行的数据，具备强大的功能，这使得它们在特定领域中依然具有不可替代的价值。此外，支持审计的财务系统不仅需要功能全面，还需要符合法律要求，这些系统在其专业领域内仍然非常重要。
论及飞书的多维表格如何与这些系统进行结合，实际上，尽管 ERP 系统功能强大且复杂，用户有时希望从 ERP 中提取部分数据进行分析，而不必处理整个系统的复杂性。此时，多维表格的“数据连接器”功能允许用户轻松将外部系统的数据导入，从而进行灵活的分析和可视化。即使 ERP 的业务流程固定，用户仍可在多维表格中进行自定义处理，例如设置仪表盘、进行 BI 自动化操作，并生成数据洞察和报告。
其次，对于企业自研或外包开发的定制化系统，飞书的多维表格同样可以作为早期测试的工具使用。实际场景中，有些企业往往不知道自研或外包系统是否值得自己花费几百万、上千万的成本投入？这时，企业可以利用多维表格进行早期测试，验证系统的可行性。如果发现其功能足够满足需求，可以将多维表格当做 MVP（最简可行产品）搭建系统，选择继续使用或在此基础上进一步开发。
在过去，由于多维表格的行数限制在 5 万行以内，对于那些业务数据量可能达到几十万甚至上百万行的企业，我们通常会建议他们将多维表格用于早期的 MVP（最小可行产品）阶段。一旦验证了业务流程的有效性，企业可以选择自主研发系统或将需求外包给 IT 部门或第三方供应商。
但现在，多维表格已经支持百万行数据，这意味着企业可以更长时间地使用多维表格来管理和扩展业务，而不必急于转向自研系统。当然，如果你仍然需要处理千万行或上亿行数据，那么多维表格仍然可以作为初期的试水工具。随着技术不断进步，我们未来的目标是支持更多行数，进一步减少对外部系统的依赖。
李建忠：对新用户而言，他们可能会对多维表格的概念有些陌生，那么这门技术使用门槛会不会很高？是否需要额外学习类似于 Excel 的课程来熟练使用多维表格？
施凯文：之前我们内部讨论“多维表格”这一名称时，也担心过这款工具会让人误以为这是一个传统的 Excel 电子表格工具。确实，过去很多用户在初次接触时会把它当成一个电子表格工具，并且会问为什么它没有 Excel 的某些功能，或者它与 Excel 有何不同。我们也曾经考虑是否应该在首页上不展示表格形式，但随着使用场景的扩展和用户反馈的积累，我们发现这种设计反而成了我们的优势。
其实很多人在看到“多维表格”这个名字时，基于自己对表格的理解，90% 甚至更多的用户会觉得这个工具简单易用，门槛不会很高。通过这种设计，新用户不会在第一步就被复杂的界面吓退。相反，他们会发现多维表格非常易于上手。随着使用的深入，他们会逐渐发掘出更多高级功能。由此，用户能够在短时间内快速接触到多维表格的高级功能，并应用于解决实际问题。
率先应用 AI 者，胜！
李建忠：AI 作为时代的热点话题，也是当前各大科技公司关注的重点。飞书在 AI 能力建设方面有着什么样布局和思考？
施凯文：理解 AI 与企业的结合至关重要。自 2022 年 GPT 兴起以来的近两年里，许多人认为 AI 在 B 端行业的应用可能会先取得成果，事实也的确如此。除了个人应用如 Chatbot 之外，我们听到的大部分成功案例都发生在企业内部。
今天来看 AI 的本质，有一个有趣的比喻是“枪支”与“冷兵器”时代的对比。冷兵器时代，人们的体力差异决定了战斗的结果；而有了枪支之后，体力差异变得不再重要，关键在于谁能更快地拔枪。这表明，速度变得至关重要。类似地，在移动设备普及之前，个人的智慧和心算能力非常重要，但移动互联网的到来使得计算变得简单易得，这改变了过去的竞争模式。
同样，AI 可以看作是一个挂在身边的“外挂大脑”，它不仅仅帮助搜索信息和获取专业知识，还能够进行深入分析和洞察。许多人实则已经开始使用最先进的搜索模型，在有不错的提示词（Prompt）时，这些模型的理解能力可以做到 80-90 分，提供非常高质量的洞察和理解，这对企业而言是非常宝贵的。因为 AI 能够显著提高企业的人才认知能力的平均值。
让我记忆深刻的是，曾经长江商学院终身教授张维宁分享过，当今的商业化企业最基本要解决的问题是利润率，赚钱赚得多，才是一个合格的商业化公司。回到当下所谈论的话题，所有企业的利润率绕不开的一个问题就是人员成本，而人员成本背后还有一个问题，即能否招到优秀的人才？有时候，有钱未必能招到优秀的人才；有时候利润率不高，也没有钱招到更多的人。
对此，张教授提出的解决方案是让“三流”人员做“一流”工作，这里的“三流”是指那些可能在教育背景、工作经验或者某些特定技能上不如其他人突出的从业者。这句话的具体含义是指通过提升基层员工的能力，企业可以减少对高层人员的依赖，从而降低成本，提升利润率。
再从企业内部的画像来看，我们可以将企业的内部结构可以分为金字塔型，多数企业中，75% 的员工从事简单执行工作，他们具备一定的理解力，帮助企业解决很多具体的执行的问题，他们被称之为“基层员工”；在这一层的上方，员工具备洞察力，不仅可以把事情做好，也知道如何做得更好，这一层级占比 20%；剩下 5% 的员工具有判断力和创新力，这具体指的是企业高层。
通过企业画像，我们明显看到当前的很多企业面临中层不足的问题，这导致基层员工需要承担中层任务，而中层员工则被迫处理执行性工作。这个问题的解决方案就是通过提升基层员工的认知能力，使其能够更好地完成任务。那么归根结底，如何让企业每一个人都具备理解力和洞察力，这是 AI 最擅长的事情，也称之为“工位级 AI”。
可以让企业的每一位员工都能够轻松地接触到高质量的 AI 模型。这样一来，在工作过程中，员工可以随时提出问题并获得解答，此举相当于为每位员工配备了一个“外挂大脑”。这种即时的帮助，使得员工可以在遇到问题时立即寻求解决方案，大大提高工作效率。我相信 AI 在这方面能够提供非常有价值的答案，有时候甚至比经验丰富的老员工给出的建议还要好。即使偶尔答案不尽如人意，但其随时可用的特点依然是巨大的优势。
因此，飞书在 AI 应用方面的第一个目标就是实现“工位级 AI”，由此我们研发了智能助手“飞飞”，让每位员工都能通过提问获取所需的信息和支持。从主观层面来看，这种即时的帮助有助于提升基层员工的认知能力和工作效率。
不过，主观层面需要员工具备一定的意识和主动性，比如学会如何有效地使用 AI 工具。这类似于当年搜索引擎普及的过程，需要用户学会如何输入关键词、掌握搜索技巧。当时，有很多书籍教导人们如何利用搜索引擎提高竞争力，今天，掌握如何撰写有效的 Prompt 也同样重要。然而，主动学习和使用 AI 工具需要时间和持续的努力。因此，我们希望能够在不依赖员工主动性的前提下，让 AI 功能自然地融入日常工作。这就涉及到了被动层面的应用。飞书在过去一年里一直在探索如何将 AI 能力无缝集成到产品中，实现“润物细无声”的效果。例如，当用户查看一个仪表板时，无需经过专门培训，只需点击“智能分析”按钮，即可获得数据分析的结果。即使是一些复杂的图表，如桑基图，用户也可以通过点击“智能解析”按钮快速理解其含义。
时下，这些 AI 功能被无声地集成到企业日常工作中，不仅有助于降低成本，还能显著提升效率。特别是对于刚刚入职的新员工或应届毕业生而言，借助这些功能，他们可以在短时间内迅速适应环境，更快地发挥作用，而无需花费一两年的时间来积累经验。通过这种方式，飞书致力于将 AI 能力以一种自然的方式嵌入到各种业务系统和功能中，让员工更容易获取知识和洞察。
李建忠：飞书作为一个在办公效能方面领先的产品，你认为办公工具未来的终极形态会是什么样的？
施凯文：关于未来的展望，可以从近期和远期两个维度来看。
长远来看，我们坚信 AI 将会给办公领域带来革命性的变化。
我们经常关注那些由 AI 驱动的产品，并分析它们的商业成功。除了 ChatGPT 这样的明星产品外，排名靠前的还有 GitHub Copilot，其订阅服务证明了 AI 辅助编程的价值。如今，几乎没有人会怀疑 AI 在编程领域的影响力。
同样地，我们也坚信在未来的 3~5 年间，AI 将在办公领域方面带来重大改变。上文提到的“工位级 AI”的概念，意味着每个员工都将配备一个 AI 助手，从而使得员工的工作年限模糊化，即无论你是刚入职的新手还是经验丰富的老员工，AI 助手都能提供强大的支持，使你的工作效率得到显著提升，分不清你到底有多少年的工作年限。
此外，在企业环境中，AI 的应用也将使员工的工作职责变得模糊化，每个人都能够成为一个超级个体，拥有更强的个人效能，这也是“一人公司”概念出现的原因。以往，一个运营人员可能需要分工合作来完成文案编写、图像设计和发布等任务，而现在一个智能体可以同时完成这些任务。这将推动企业从人才密度型企业转变为人才稀疏型企业。
再者从近期来看，一个企业办公界面的含 AI 量将会成为大家关注的点。就像移动互联网刚兴起时，移动化使得员工可以通过手机接收消息，即使在外也能参与工作，移动互联网的普及带来了办公方式的变革。如今，几乎每个人都有日程安排工具（Calendar），可以随时了解工作日程。因此，我认为办公界面的 AI 化也是一种必然趋势，目的是提高效率。每个人都能利用 AI 能力解决 10%、20%，甚至更多的工作量，从而使企业的智能化水平不断提升。
我认为办公工具从近期的演进中来看，哪个企业能够更早地将 AI 技术引入办公环境，其竞争力可能会显著增强。今天的企业核心竞争力可能是产品，但如果不存在垄断，那么不要忽视市场上还有许多优秀竞争对手，由此，企业的综合效率和人才密度将成为决定胜负的关键因素。作为个体，是否意识到 AI 能够带来非线性的效率提升？作为组织，是否认识到引入 AI 可以提升整体的人才密度和竞争力？
因此，哪个企业能够率先将 AI 技术融入办公环境，将成为一个值得关注的重点。
