河南胖東來，一名深夜到家的員工又在下班30分鐘後收到一條飛書推送，每次夜班後，這條報平安的提醒都會準時出現。 日本東京永旺超市，一位餅乾試吃員正在多維表格填報自己的品嘗數據，這家負責安排9000家店鋪、1200名試吃員的大型零售集團服務商，曾想砸1億日元開發定製系統，但如今已被Lark Base（飛書多維表格海外版）完全替代。 江蘇張家港永卓控股，這家員工上萬人的500強公司曾長期被高企的輪胎費用困擾，直到飛書顧問的一次深入調研後才找到浪費源頭，這筆年耗資千萬元的開支全年預計可節省300萬元。 茶飲品牌中，蜜雪冰城、霸王茶姬、茶百道等6家上市茶飲公司中，有5家不同程度使用飛書；在國貨美妝行業，珀萊雅、貝泰妮、巨子生物、毛戈平等TOP10品牌中，飛書客戶佔比7成；在汽車製造領域，銷量TOP30車企中，超六成的核心協同發生在飛書上，並向上下游的德賽西威、匯川技術、億緯鋰能等核心廠商蔓延。此外，還有大量的AI公司，如Deepseek、地平線、智元機械人都創業早期階段就開始用飛書。 為何越來越多的企業開始用飛書？在近期舉行的飛書發佈會上，小鵬汽車創始人何小鵬說：「我並不是來打廣告的，但我真的覺得飛書非常好，它幫助了我，也幫助了小鵬。」 有人說，在飛書密密麻麻的logo牆上，能看到中國最有上進心的一批公司，他們渴求提效，渴望用飛書展開一場效率變革，比如在對抗「AI忽悠」的問題上，飛書可發揮巨大作用。 2025年，生成式AI在C端掀起狂歡，B端卻陷入PPT式AI與產業落地的割裂。如何讓B端企業真正吃到AI紅利，成了業內焦點。 有幾個難題擺在眼前。首要的問題就是企業數據化不足。不少企業的數據仍分散在員工的個人電腦中、分散在紙質筆記本里。一個個零散的文件夾和一行行手寫字，並不能成為企業AI進程的燃料。 在飛書發佈會上，飛書CEO謝欣說：「如果你的辦公工具主要不是在創作，而是在打卡，那一年的沉澱可能是1000萬次的打卡數據，那大概率AI能幫你預測的是，明天哪幾個員工會遲到。」 另一個問題則是AI產品的模糊與誇大，陷入「賣家秀」困境。這場新技術帶來的狂熱，催生出AI領域前所未有的「賣家秀與買家秀」割裂現象。產品demo中把AI功能描繪得無所不能，但等到用戶真正實際使用時就發現，效果遠不是宣傳片中說的那樣。 如何破局呢？「數碼化是AI與智能化的基礎，B端的AI落地是一場馬拉松。」謝欣說。在飛書看來，要顺利获得員工海量的日常協作動作，以無聲無息的方式，沉澱企業數據和資產，再運用AI的能力把數據變成智能生產力。底層邏輯就是：協作即沉澱，沉澱即智能。 從用戶視角看來更簡單：用就完了。工具越好用，員工使用頻率越高，數據沉澱就越豐富。小鵬汽車就是個例子，他們不僅在用飛書AI會議提升效率，還充分使用飛書文檔：2025年上半年，AI生成63萬份紀要，2024年非必要線下會議減少30%，雲文檔協作滲透率72%。 為了釐清行業標準，飛書在7月9日發佈了業界首個AI應用成熟度模型，對標自動駕駛的L1、L2、L3、L4。飛書將AI應用成熟度模型分四個等級：M1——概念驗證，只做內部演示，別對外發佈；M2——早期試用，給願意嘗鮮的用戶用；M3——成熟應用，可以大規模使用；M4——完全成熟，在適合的任何場景都可使用。 做產品的先定義標準，本質上是一場對抗技術泡沫的務實變革。謝欣表示：「飛書發佈的每一個AI功能，我們都會清楚地標清是什麼等級，讓選擇更加透明。我們認為這是AI從業者很必要的企業責任，我們同時希望同行發佈AI產品時也能參考這麼一個標準，給客戶一個合理的預期，也避免帶來不必要的焦慮。」 原標題：《把AI真正用起來、用高效，越來越多的企業選擇了飛書》 欄目編輯：裘穎瓊 題圖來源：採訪對象给予 來源：作者：新民晚報 金志剛