无招回归后，钉钉为何要做行业 AI 的 " 孵化器 "？

新眸原创 · 作者 | 李小东

无招回归后，市场都在观望他会如何带领钉钉下一步发展。

AI 对企业服务的深刻重构，加上协同办公市场竞争加剧，两浪叠加，能否抓住 AI 红利成为平台竞争的关键。作为用户规模领先的平台，外界关心的是，基于当下生态基础，钉钉能否找到更具差异化的破局点。

就在前不久，一则消息引发了业内广泛关注：钉钉合作伙伴壹生检康研发的 " 豆蔻妇科大模型 " 在准确率提升遇瓶颈后，转移至钉钉企业专属 AI 平台，借助数据处理、算力调度、模型优化等支持，1 个月内将准确率从 78% 提升至 90.2%。

看似单纯的医疗科技成果，其实释放了很有意思的信号。

从技术应用角度，作为钉钉帮助行业开发的首个垂类专属大模型，" 豆蔻 " 为 AI 在医疗领域的落地作了示范；另一方面，选择专业性极强的妇科领域，并公布相对可观的专业测试数据，使得钉钉聚焦 " 行业化 " 垂直 AI 有着更强的说服力。

这表明，相比空谈通用 AI，钉钉正在鼓励并支持生态伙伴深耕特定行业的 Know-How，解决实际、专业的业务痛点，也意味着平台突破过去以 SaaS、服务商、咨询、交付为主的传统生态模式，将触手伸向了新兴的 AI 创业领域。

聚焦 AI 生态战略，这是钉钉发展新的脉络。

在这个逻辑下，" 豆蔻妇科大模型 " 只是新战略的起点，平台角色将演变为连接千行百业、算力资源、行业数据和 AI 开发者的中枢，提供从数据处理到落地服务乃至商业化的全方位支持。

对于钉钉来说，通过赋能无数 AI 创业者，可以快速覆盖更广泛的行业场景，形成丰富的 "AI 应用矩阵 "，壁垒在于生态网络的规模效应、集成的便利性以及企业工作流的深度整合，这些都为理解钉钉的未来打开了新窗口。

重塑行业 AI 生态，真有那么重要？

全球科技版图中，从 19 世纪电力革命的电网生态，到 21 世纪移动互联网的 AppStore 生态，" 生态战略 " 一直是行业发展的核心驱动。

以苹果为例，iOS 为开发者提供了统一、便捷的开发工具与平台，吸引全球数百万开发者投身其中，丰富应用吸引消费者购买终端设备，进而激励开发者持续创新，如此循环。

拿近两年爆火 Cursor 来说，区别于传统编程辅助工具，Cursor 将 AI 升级为主要生产力，在开发者群体中形成了难以替代的 " 数字基建 " 价值，技术共生、社区共建、数据共融，这种以开发者为中心的生态协同，被外界认为是下一代技术革命核心范式。

反观国内 AI 市场，生态的重要性也成为行业共识。

构建 AI 生态的直接动因，源于技术从实验室到产业落地的过程中，面临的一系列无法由单一企业解决的系统性矛盾。

从行业实践来看，通用大模型的普及为 AI 应用奠定了基础，但行业 Know-How 在各垂直领域分散分布，企业更需要的是个性化解决方案：

医疗行业需要融合临床指南、病例数据、诊疗流程；制造业需要对接生产排程、设备运维、质量检测等工业场景的特殊参数；金融业则需嵌入风控模型、合规条款、客户分层等业务规则。

然而，适配不同行业的业务逻辑、专业知识和场景流程，并不是某家企业能单独完成的。

他们一边迫切希望利用 AI 降本增效，现实里却缺乏构建行业专属模型的技术能力，面临将核心业务数据托付云端大模型的安全风险，对如何将 AI 融入现有业务流程束手无策。

即使一些企业能构建专属大模型，初始阶段也易陷入困境：需求定位模糊，不知道解决哪些具体问题；数据准备混乱，缺乏高质量标注，就像壹生检康团队最初开发的妇科模型，78% 的准确率距离临床可用性始终差着关键一跃。

这些问题根源，在于 AI 落地是一套系统性工程，它涉及数据、算法、算力、场景验证等多个环节，企业缺乏的，恰恰是从数据处理到模型训练的全链路技术闭环。

此时生态平台的价值便凸显出来。

通过构建 " 通用技术平台 + 行业专业伙伴 " 的协作网络，钉钉将 " 全链路 " 拆解为标准化的服务，提供数据清洗、模型训练、部署工具等能力，行业伙伴输出专业知识与场景需求，共同翻译行业专属的解决方案，从而降低企业的接入门槛。

以 " 豆蔻妇科大模型 " 为例，壹生检康作为医疗企业，熟悉妇科诊疗场景但缺乏 AI 工程能力，钉钉则提供数据处理、算力调度、模型优化等全流程支持，最终将模型准确率提升至 90.2%。

这样一来，企业可以聚焦自身核心业务，而非陷入技术细节，大幅缩短了 AI 从 " 想法 " 到 " 落地 " 的周期。

为什么是钉钉？

此前有国内某家 BI 厂商人士向《新眸》透露，虽然近几年大厂生态概念层出不穷，但真正能为生态伙伴带来订单，且这部分订单占总营收超 50% 的，只有钉钉。

最直观的是，依附于钉钉庞大业务流量的 ISV 明显增多。

这次聚焦 AI 生态，一定程度上，钉钉主线任务可以理解成 " 搭建产业智能化的联合反应堆 "，理想情况下：

通过聚合海量企业用户的数字化需求形成引力场，吸引掌握专业开发者入场；紧接着，提供从数据、算力到模型的全套工具链，将开发者的专业能力转化为可落地的 AI 产品；最终通过智能体市场等通道精准匹配给需求企业，形成价值闭环。

当 " 豆蔻妇科大模型 " 在钉钉实现准确率跃升时，背后是医疗数据预处理技术、计算资源调度、医疗诊断知识图谱等要素的协同，这正是生态化协作产生的化学反应。

当然，由此也引发了的另一个重要问题：为什么是钉钉在做这件事，或者说，为什么钉钉能做成这件事？

联想到以往一度风靡的概念 "Super App"，其旨在打造一个集成多种功能与服务的综合性应用，成为用户生活与工作的超级入口，本质上也是一种生态理念。但事实上，多数 Super App 往往仅停留在功能聚合的表面，缺乏足够深厚的生态根基。

与之形成鲜明对比，作为中国最大的协同办公平台，钉钉天然连接着海量企业用户，积累了足够多的企业数字化需求与场景，再加上过往服务 SaaS 厂商、服务商的经验，沉淀出一套 " 从技术开发到商业变现 " 的生态服务能力，这绝非简单的功能堆砌。

一方面，在 AI 火爆之前，依托庞大的用户基础，平台引入各类合作伙伴，涵盖智能硬件、物联网设备、云计算、大数据和安全等多个领域，这种跨领域、全方位的生态布局，使其能够满足企业多样化、深层次的需求，远远超越了 Super App 仅提供单一或有限服务的范畴。

另一方面，钉钉已经助力众多行业实现了数字化转型与成功发展，积累了丰富的行业经验与大量成功案例，无论是医疗流程的数字化管理、制造业设备的智能运维，还是教育领域的一体化解决方案，都为其生态建设提供了实践基础。

也正因如此，经历过千行百业的各种锤炼后，钉钉才具备了重塑行业 AI 生态的底子。

更重要的是，随着平台将合作伙伴扩展到 AI 创业者，平台能力得到复用并升级：用平台工具解决 AI 开发的技术门槛，用企业用户池解决 " 商业化难 " 的困境，既避开了与通用大模型厂商的直接竞争，又抓住了 AI 落地的最后一公里。

从这个角度来看，" 豆蔻妇科大模型 " 的成功或许可以作为钉钉生态变革的起点，既验证了战略的可行性，宣告平台从 " 企业协同工具 " 进化为 " 行业 AI 孵化器 "，通过对外赋能，让 AI 从少数巨头的游戏，真正普惠千行百业。

进行中的 AI 生态变革

我仿佛看到了钉钉未来的样子

历史经验昭示着规律：每当技术复杂度突破临界点，生态化便成为必然选择。

电力革命初期，爱迪生用封闭的直流电系统对抗特斯拉的交流电生态，最终败在电网规模效应之下；移动互联网时代，诺基亚自有系统被 iOS 和 Android 生态碾压的故事再度重演。

当前 AI 产业正处在类似拐点。

行业 AI 生态的崛起正在重构技术经济的底层逻辑，相比传统模式下科技巨头控制 API 接口，企业按量付费却无法参与价值创造；而生态模式中，平台提供基础设施，开发者培育产品，企业收获降本增效，三者共享生态扩张带来的无限增值。

值得注意的是，国内市场的特殊性加剧了生态战略的紧迫感。毕竟很长时间以来，相比欧美企业较高的数字化基础，国内大量企业仍处在数字化转型早期，尤其在 AI 时代，他们不仅需要更低的 AI 开发门槛，也要真切看到 AI 给具体场景带来的实际价值。

随着 AI 从通用大模型竞赛，驶入行业落地的深水区，生态充当起连接技术供给与行业需求的操作系统——它既是平台能力的 " 转化器 "，将技术适配为行业解决方案；也是企业能力的 " 放大器 "，中小企业不用再为 " 要不要做 AI" 纠结，大企业也不为 " 怎么做 AI" 头疼。

从钉钉生态拓展，到各个行业垂直探索，不难发现，只有那些对行业有深度理解的玩家，才能让 AI 成为千行百业的 " 生产力工具 "。钉钉未来的样子，或许可以用三个关键词来勾勒：行业 AI 的超级孵化器、企业数字化的操作系统、生态协同的价值枢纽。

就像早期的 iOS，苹果提供开发工具，开发者聚焦应用创新，用户获得丰富体验。而钉钉的野心，是在企业服务领域复刻这种逻辑，只不过这次 " 应用 "，变成了各行业的 AI 产品。

— END —

更多内容，点击下方关注