如果大模型不可靠，那釘釘的解藥是什么？

最近兩周，釘釘異常活躍，看點頻頻。

從成為阿里集團獨立業務的消息開始，到發布個人版，8 月 22 日釘釘又宣布推出 AI PaaS 及其最新的 AI 應用——數字員工。

(相關資料圖)

在今年這一波大模型技術浪潮中，而釘釘給外界的感覺是：快。從 4 月發布的一條「斜杠」開始，釘釘相繼發布文檔、IM、會議、低代碼、Teambition、腦圖等各個場景下的「+AI」功能，最新的 AI 應用是釘釘個人版和數字員工。釘釘方面表示，在大會前，已經完成了 17 條產品線、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把產品重新做一遍。

但，快不一定等于有序。前幾個月，釘釘的產品功能迭代，更像是一個個獨立產品「+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、怎么認知用戶所關心的實用性、數據隱私等關鍵問題？

極客公園獨家采訪了葉軍與釘釘首席產品官齊俊生。葉軍認為，AI 現階段的「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到實際應用的落差。坦白講，整體體系邏輯，我們一開始確實沒完全想明白，但釘釘有創業文化，團隊先跑起來總不會錯。于是釘釘全線產品都接入大模型在試，這個試的過程很關鍵，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，經過 100 多天、十幾款產品的摸索，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」統一的 LUI 入口，釘釘正在從原來的提供生產力工具，轉向追求直接給客戶輸出生產力。

01 從工具，到創造工具

AI PaaS 和數字員工，是釘釘想明白智能化頂層設計逐漸清晰后的一次落地。這是釘釘發展中的一次關鍵價值轉變。

數字員工，是釘釘推出的一種新的 AI 應用形態。在釘釘的理解中，數字員工可以被拉入群，被「@」，還可以使用工具做任務，甚至可以不斷學習、擴展新技能。最為關鍵的，它能被賦予權限，參與到業務流程中去。

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 數字員工」可以即便在下班時間，也能 7x24 實時秒回，并根據提問者的自身情況精準作答，甚至會依據 1 號直聘（釘釘合作伙伴）的沉淀的行業數據，給出候選人的能力分析。

擬人化的數字員工，是釘釘認為的一種「價值很直觀｜的產品形態。齊俊生認為，「去講 AI 輔助創新，去講自然語言交互帶來產品升級，給客戶的價值并不直觀。但換成雇幾個招聘、財務、IT 的數字員工，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。」

當然，在釘釘上，AI 與用戶交互的方式和應用形態，不只是數字員工這一種，還有比如在釘釘音視頻會議中，「數字分身」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；

點餐拼單場景，用戶可以在釘釘群內用自然語言點單、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、沉淀學情數據，生成備課建議和講解用的 PPT 等。

這么多場景里的「AI 生產力」，雖然來自不同的軟件服務商，但都源于一個共同的技術底座—— AI PaaS。借助它，釘釘生態的 ISV 和企業客戶的 IT 部門，可以開發各種場景下的「AI 生產力」。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 號直聘做了數字員工；釘釘自己做了會議助手。

這是底層邏輯的轉變。在之前，釘釘給人們的認知是提供 AI 生產力工具，來幫企業解放生產力；現在釘釘造了一個 AI PaaS，來讓生態、客戶，可以創造 AI 生產力工具。

02 大模型之痛的釘釘解法

AI PaaS，原理是是一個技術平臺，簡言之是提供了一個將 AI 開發、訓練的過程，進行標準化、簡單化的規范。其目的，是讓 SaaS、軟件接入 AI，或者訓練專屬數據模型更容易。

葉軍介紹，如果說過去幾個月，釘釘是在自己「+ 大模型」，現在的 AI PaaS，是釘釘來幫助生態伙伴「+ 大模型」更進一步。

這一邏輯自然沒錯。但關鍵問題是同樣是「+ 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」的現實問題。

例如，震撼世界的 Copilot 系列產品，直到概念片發布的 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，業內有消息稱，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，作為大模型應用之一—— Agent 領域的代表，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，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，特別是要落到 To B 領域，就必須保持客觀理性的態度去使用它。他舉例，比如財務場景、法務場景，是不允許出錯的。To C 看上限、看想象空間，To B 更強調下限強調可靠。「只有客觀先以理性的態度和嚴謹的路徑去推進大模型的落地，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。」

客戶側的反應也側面驗證這一觀點。在釘釘向企業客戶邀測的 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 試錯試出來的系統設計

AI PaaS，被齊俊生認為是釘釘在 AI 發展中最具競爭力的壁壘，也是發揮釘釘業務場景、數據價值的核心優勢。其核心在于工程化能力，包含對大模型的上下文、記憶、推理、預處理等能力的「抽象」，以及數據安全、性能等問題。

有了 AI PaaS，釘釘下接大模型能力，上接千行百業的用戶真實需求，讓大模型的能力可以更簡單的進入企業場景。釘釘里的生態 ISV 和企業 IT 部門只需要按照 AI PaaS 所定義的流程、規范，就可以訓練專屬數據模型、開發 AI 技能，不必煩惱「怎么才能使開發的應用具備大模型的推理能力」，「怎么讓訓練完的數據突然『懂行』」

在 AI PaaS 之上，是釘釘伙伴伙伴甚至客戶所開發的各種 AI 技能，這些技能按不同需求組合后，可以以不同的形態與用戶交互，包括擬人化的數字員工，場景化的 AI 如聊天 AI、文檔 AI、會議 AI，和行業化的 AI 如 AI 助教。

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、底模型交互調度、數據訓練、AI 應用開發、技能體系，以及最終面向用戶的數字員工、智能助手等產品形態的系統設計。

這一套設計被釘釘稱為「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伙伴，且一同還帶著釘釘上豐富的應用場景。

在智能化系統設計的摸索過程中，釘釘也陸陸續續解決了重新設計交互、重新評估模型的「底線」、重新組織 AI 生產力的問題，來重建大模型時代的數字化：

Re-design（重新設計）：ChatGPT 使得 Chat 成為必要的前表層架構，從用戶體驗的角度來看，需要統一的交互界面，釘釘魔法棒應運而生。這次發布會上，釘釘發布了 / 魔法棒的升級產品體驗，在釘釘右上角會出現一個 /，點這個 / 出現一個界面，可以進入釘釘統一的 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「置信區間」，即在多大程度上生成的結果是準確的，因為這是企業場景，需要在準確、效率、合規、成本等條件中取平衡。

Re-organize（重新組織）：數字化在大模型時代的需求，是通過 AI 能力實現自動化并直接增加生產力。數字員工本質上就是改變了企業的生產力組織方式，把 AI 從工具，變成組織里生產力的一部分。而釘釘也需要由過去向企業提供數字化工具，變成直接提供生產力。

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，一根魔法棒實現完成所有的生產需求。而開放 AI PaaS，其實也是在將釘釘的魔法棒設計開放給行業，這些由 AI PaaS 創造的工具，也正在完成從 GUI 到 LUI 的轉變。

葉軍在生態大會上也提出，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，無論是協同場景的文檔、會議、Teambition，管理場景的人事、OA，或者是更側重業務的數字員工、宜搭、生態伙伴的應用等等，都將可以從這根魔法棒中喚起。甚至，也許釘釘上的功能欄，陸陸續續會消失掉，用戶通過對話來實現所有功能、產品的交互，而不用再去打開一個個窗口，

作為一個擁有 2300 萬客戶的企業數字化頭部企業，釘釘看起來是國內第一個在大模型技術落地的思考上，形成了完整生態戰略的平臺。它的思考和動作、后續的產品創新和生態演進，值得進行持續的關注。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 發展迫切需要的。