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。

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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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