2020 年底，我写了篇文章，《为什么飞书叫好不叫座？》。大意是飞书以其一体化协作的先进理念和流畅的用户体验，在产品层面赢得了广泛赞誉，但在市场推广和对本土企业需求的适应性方面有些曲高和寡的意思。

因为飞书强调的信息流通效率与创新工具整合有些超前，国内大多数企业（尤其是中小微企业）的核心需求是基础管理（如考勤、审批、打卡），更偏向 " 管人管事 " 而非效率协作。所以飞书当年客户群集中在互联网、创意型公司等数字化程度高、追求效率的团队，但这类企业在国内占比小。当时钉钉因为疫情日活暴涨，各家企业服务产品的竞争也都是日活导向，飞书的打法在拼绝对用户数字层面并不占优。

当然也可以换个说法，飞书的核心产品理念——一体化、效率优先——在当时可能超前于市场的普遍认知，需要时间来验证和被企业消化。

走进千行百业

可能是飞书意识到在中国做 SAAS 是非常长期的事情，不可能涨得特别快。飞书在 2021 年提了句新口号，先进企业先用飞书，感觉像是放弃纯看 DAU 路线，聚焦优质客户，然后在各大机场持续密集投放飞书客户的 LOGO 墙。

因为不管什么行业的企业，他的 CEO 肯定是核心大脑，创造更多价值的总部必然也是知识密集型的，尤其是那些增长型的民营企业。

这种转变带来的效果是显著的。随着就是成功的案例越来越多，飞书慢慢往互联网之外的行业拓展，飞书的客户 LOGO 墙也越来越丰富。

原本我们认为飞书是在极高人效极高知识密度的创新企业才有市场，但因为飞书产品在这些优质客户群体中获得了很好的口碑，持续跟最创新最头部的公司站在一起又有非常强的示范效应，过去几年我们看到的变化是越来越多的新能源企业、消费 / 制造企业、餐饮零售企业也都在使用飞书。

这些客户可以使用飞书来做核心业务管理，典型如胖东来、霸王茶姬等，把他们的公司经营都放在飞书上。另外在原有创新基本盘人群，因为飞书的交互设计更符合科技从业者的效率偏好，从大模型研发到自动驾驶，中国几乎所有的 AI 创业公司都在用飞书了。

早期获得客户信任很困难，但随着飞书客户变多变强，这种信任建立越来越简单。而且基本上只听闻大客户从其他产品切到飞书上来，极少听说有公司从飞书切到其他产品。

深耕多维表格

这种客户行业泛化的背后，是飞书对不同层级用户需求的深度理解。比如在产品策略上，飞书这两年的主打都围绕多维表格展开。

多维表格的优势在于其不可替代性。聊天各个产品都能做，甚至文档也是相对好替代的，用户导出一个 Word 或者 Markdown，很容易就切走了。文本是最自由但最混乱的格式，数据库是最规整但最难用的格式。表格（尤其是多维 / 智能表格）处于这两者之间，它既能承载结构化信息，又不需要严苛的建模门槛。多维表格允许每一行是一个对象，每一列是一个字段，还可以支持嵌套、引用、关联、筛选、排序、视图切换等。这种结构既对人类友好，也方便计算机处理。而且表格跟业务的紧密程度要深得多，一旦一线员工可以在上面跑数据了，这个事情就变得很不一样。

在今天的数据工作日益普及的背景下，不会写代码的 " 信息工作者 " 也需要操作类似数据库的数据，多维表格的价值是将数据库 " 平民化 "。多维表格是一个可轻可重的东西，通过其易用性、移动端支持和低代码特性，使得一线员工也能轻松录入数据、执行任务，无论是仓储管理、超市运营还是前台行政，都能进行简单的自动化操作。小企业可以用来管理公司，大企业也可用来管理专业流程。比如飞书有个客户是来自日本的永旺超市，他们有 9000 家店铺、1200 名试吃员，之前要砸 1 亿日元的定制系统，现在被飞书多维表格完美替代。

今天飞书大会上官方还披露，多维表格目前的单表容量已提升至 1000 万热行，较去年再翻 10 倍，也是全球同类产品中首个支持单表千万行的业务系统。在 2 万行规模下，多维表格的加载速度从 7.4 秒降至 0.94 秒， 5 万行也仅需 1 秒就能加载完成，而国内同类型产品可能需要 20 秒之久。

" 轻量数据库 " 是 SaaS 平台化的门槛，这是每家 SaaS 产品争抢的战略高地。无论在中国还是海外，飞书多维表格的性能均已稳居同类产品第一。据透露，飞书多维表格已经接近千万，已经是不能忽视的工具品类。

表格是业务数据天然聚集地，工作流程必经之路。飞书多维表格还将 AI agent 引入工作流中，持续加强 AI 能力。这意味着以往需要大量人工的复杂任务，现在都可以在全新的工作流中交给 AI agent 节点来分配。当表格遇上 AI，表格就不再是数据的终点，而是智能化的起点。

飞书 CEO 谢欣透露，飞书多维表格以后不只可以在飞书内使用，也将支持在其他平台使用。

务实发展 AI 功能

今年 2 月，deepseek 横空出世，腾讯很快接入并推出知识库 ima，然后我看到有投资行业的飞书客户在朋友圈抱怨，" 飞书这天然的知识库载体还在等什么… ? 再不跟上我们都打算整体搬了。"

去年多个围绕 AI 语音做的产品用户和收入发展都很好，我用完 AI 录音设备后也赞不绝口，甚至还给飞书的同学建议出一个妙记版的硬件。

想起两年前的 AI 浪潮汹涌时，大家普遍相信 AI 是指数级变革，谁先 All in 谁先赢，觉得错过半年就是错过时代。但现在我们看到，从 OpenAI、Google 到国内的各家模型厂商，大模型的技术跃迁趋于阶段性、平滑化。

尤其是企业级应用跟 C 端应用不一样，企业级产品的衡量标准，不是 " 聪明 " 而是 " 稳 " 和 " 可控 "，是看 " 谁靠谱 "、" 谁权限清晰 "、" 谁能跟流程打通 "。产品公测之前发邀请码一堆人说嚷嚷着 AI 立刻改变世界，但是一旦拿给更多用户真实使用立马变成买家秀，因为能不能用是一个可以立刻见分晓的事。很多部分 AI 产品都有过度宣传炒作，一旦客户上手用就被立马戳穿，从 Demo 到工业级交付之间的周期被重新认识。

C 端用户面对 AI 的幻觉和胡说八道，可以一笑置之。但企业级 AI，一旦用错、幻觉、泄密、越权，代价是实打实的责任和风险。

现在不是 " 你慢了就输了 "，而是 " 你稳不稳，能不能真落地 " 才是关键。

到了今年飞书大会，飞书强调真能用还要真落地，发布了业界首个 AI 应用成熟度模型。飞书将 AI 应用分四个等级：

M1 ——概念验证，只做内部演示，别对外发布；

M2 ——早期试用，给愿意尝鲜的用户用；

M3 ——成熟应用，可以大规模使用；

M4 ——完全成熟，在适合的任何场景都可使用。

按这样的发布标准，飞书至今也仅仅推出了知识问答、智能会议纪要、飞书 Aily、多维表格 AI 字段捷径等几款产品，保证真实能用，且能完整在企业落地。

根据该标准，飞书智能会议纪要则已经达到 M4 阶段，十分成熟。飞书智能会议纪要目前不仅能够通过文档发送总结、生成待办，也能在会中实时实现总结，并保持相当的准确性与逻辑概括能力。

其实自打飞书 App 把妙记的入口提到更显著位置，只是改了手机录音转妙记这个产品功能后，我就再也没带过什么 AI 录音设备出门，也再不用找实习生听录音搞纪要。

然后我又多了一个感触，单品切套件非常困难，几乎没有成功的案例，往套件里去加单品这个逻辑是更顺的。

飞书在此前发布的 " 知识问答 " 便已达到了 M3 水准。知识问答是基于企业知识的企业专属 AI 问答工具，通过调用聊天记录、会议纪要、文档等多种日常沉淀的信息，回答企业里的相关问题。知识问答无需专门搭建知识库，通过日常行为便可生成回答，同时还保证了企业信息的安全性。

飞书的知识问答，不是比谁的模型更聪明，而是看你在飞书上 " 喂 " 了它多少东西。你用得越深、积累越多，它答得就越准。它是一个典型的 " 用得越多越好用 " 的正反馈系统，用户积累越深、内容越多，它回答得就越准确越有上下文感知。

对于个人来说，我已经把之前所有采访、资料和积累的素材都放到飞书文档里，因为飞书知识问答能精准回溯几年前的聊天记录、采访内容、会议纪要，不只是记录整理搜索管理知识，而是把高价值碎片变成随时可调用的外脑，' 忘记管理，直接使用 '。

AI 落地的马拉松

数字化是 AI 与智能化的基础，B 端的 AI 落地是一场马拉松。飞书通过 " 协作即沉淀，沉淀即智能 " 这样一套闭环逻辑，帮助企业做到 AI Ready：工具越好用，员工使用频率越高，数据沉淀就越丰富。数据越多效果越好，当企业通过协作沉淀了大量结构化和非结构化的数据后，企业里的智能才得以出现。AI 能力真正把沉睡的数据资产转化为智能，为企业创造了让 AI 从 " 实习生 " 转正的可能性。

让 AI 在企业真能用、真落地，按可交付、可落地、可规模化的节奏推进功能，飞书从妙记、知识问答，到多维表格中的 AI 字段捷径，每一项都是基于已有使用场景的演进。相比那些高举 AI 大旗却难以穿透真实组织流程的工具，飞书的路线是 " 用得起来、留得下来、能跑起来 "。

但凡去找一个销售代表问一问，飞书的 AI 到底有什么功能可以用，哪些现在就能用，你会得到一个非常务实的答案。