衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
一个残酷的事实——
企业内部跟上AI时代，真的不是选个模型来让大家用就完事了。
如果只是喊口号让大家把AI用起来，结果往往是：
接入了大模型，员工的工作方式还停留在上一个版本；模型能力在进步，但让它帮忙解决工作中遇到的问题，依旧答不到心坎上；信息还是乱、知识还是散、效率还是低。
为什么会这样？
因为对不少企业来说，推进AI落地可能还处于探索阶段。一方面容易停留在形式上，缺乏深入融入业务流程；另一方面，也容易在使用方式上人为增加操作负担。
与其刻意推动形式化的应用，或额外叠加员工负担，不如让AI更顺滑地融入现有流程，成为工作中随手可得、无需刻意切换的默认工具。
就在今天，飞书上线了一个新功能，飞书知识问答。
这一次，飞书只有一个破局之道——AI不再需要大家在工作过程中刻意地切过去使用，而是化身成企业内部随时准备着一起工作的搭子。
把AI嵌进一直在做的工作里
飞书知识问答是什么？一个面向企业的专属AI问答工具。
看完这个视频，你能初步清晰了解飞书想通过它做什么：
具体来说，它能根据企业员工在飞书上有权限访问的所有消息、文档、知识库、文件等信息，直接给出精准答案。每个人在工作中遇到问题时，可随时向它提问。
不仅如此，每个员工都能借助它基于企业知识进行内容创作，获取深入的业务洞察。
也就意味着，飞书知识问答交出的答案，是企业权限内资料 + 自定义上传文档 + 实时联网搜索 + 大模型原生知识的混合内容。
目前，该功能在Web端和App端均已上线，点击飞书个人主页左侧栏的“知识问答”按钮，就会弹出使用界面，直接开用。
一个很惊喜的细节是：在同一个企业里，不同身份问同一个问题，答案都可能不一样。
就像视频里那样，同一个问题：
飞书机场的广告一年花多少钱？
飞书CEO谢欣的视角，知识问答给出了精确的答案，而员工的飞书知识问答显示无法找到答案。
如果是管理层发问，飞书会从更广的权限范围调取信息，甚至给出业务建议；
而如果是刚入职的普通员工，飞书就像一位“熟读企业史”的老同事，用最简洁的方式告诉你背景、流程、规范。
也就是说，AI不仅答得上，还答得巧。
这不是我们瞎说，是实测验证过的。
量子位是飞书使用时长N年的老选手了，经年累月，在飞书上也积攒下不少工作资料。
最近春招，编辑部里来了不少新的小朋友，对日常稿件操作还不熟悉，尤其要给稿子起量子位风格的标题时，他们纷纷表示头都大了。
我们尝试借助飞书知识问答的力量，结果如何？
量子位主编看了，直接让小朋友们原地学习：
从思考过程可以看到，它是真的一点一点在量子位图文编辑组的资料里扒拉相关知识，排除了干扰项，精读了业务相关内容。
最后呈现的结果，也结合了企业内部信息和互联网公开信息，资料来源援引得清清楚楚。
此处有一点不得不提——
据了解，由于飞书知识问答的部分资料来源是企业权限内资料，因此同一家企业内部，不同角色问同一个问题，都会得到不同视角的答案。
可以想见，因为大厂跨部门工作频繁，协作痕迹和资料都更齐全，同一个问题丢给飞书知识问答，得到的答案会更全面、更精准。
当然了，反过来看，如果是刚开始使用飞书的企业，员工问同样的问题，或许指导性就没那么强。
但不论这家公司使用飞书时间长短，都能让员工不用切换平台，更方便地使用飞书知识问答解决其它工作业务。
总而言之，不管是管理层用来查询项目进展、综合获取业务建议，还是员工询问日常工作流程、总结周报日报，所有的工作业务问题，「你来问它来答」，就这么简单。
润物细无声，为企业量身打造
飞书知识问答的最大特点，是默默地适配工作日常。
你在哪工作，它就在哪回答，这就是飞书让每个企业AI起来的方式。
但飞书同时也强调，所有的回答效果都和企业在飞书沉淀的数据密不可分，企业知识数量越多、问答效果越好；如果公司刚刚开始用飞书办公，得到的答案可能不那么具有针对性。
截至目前，飞书知识问答做了这几件事来让企业无门槛地进入AI工作流时代。
首先，飞书知识问答把最前沿的技术作为这一功能的智能基座。
一方面，飞书知识问答把DeepSeek-R1、豆包等大模型拿来打底，用户可以自行选择适合的模型；另一方面，该功能背后采用了RAG检索增强技术，可以调用企业内部信息来生成答案，更匹配企业的具体业务需求；而且，问答生成过程还能联网，对生成答案进行查漏补缺和辅助验证。
这一番操作下来，它能既懂行业、又懂公司、还能实时更新。
其次，飞书知识问答还进行了底层技术优化，对企业知识做预处理。
提前给AI铺好知识图谱，它自然答得更准更懂上下文。
其实，这是一件对B端服务商来说很关键但很容易被忽视的事。
第三点，飞书知识问答天然继承了飞书原生权限体系，对企业内部知识资料进行权限管控。
很多企业担心知识泄露，但飞书有天然的权限控制系统，就像一道安全防火墙：谁能问什么、能看到多少，都会严格遵守组织权限，不会有越权窥探资料的情况出现。
简单来说，法务部员工看不到研发代码库，实习生查不到高管会议记录。
上述三点设计与业务场景深度咬合，不仅让AI更适配每个企业的业务场景，也保证了它的安全可靠性。
其实不难感受到，AI行业已经到了大规模应用落地的关键节点，而飞书并不是第一个吃“AI问答”这个螃蟹的平台。
但是在早期，AI能力还在萌芽发展阶段，企业有使用大模型帮忙的迫切需要，技术上却心有余而力不足；发展到后来，AI技术显著进步，产品设计上面却总是不尽人意。
飞书很有可能是第一个把这件事做进日常工作流的平台。
原因梳理起来很简单：
-
飞书本来就是日常工作入口，员工不需要切工具、不需要学技能、不需要换习惯； -
企业数据天然在飞书中沉淀，不用额外集成、也不用外部迁移 -
方便协同办公，比传统OA系统或单一协作工具更适合AI系统长期运行与优化。
这三个原生优势，注定让与业务共同成长的知识问答，用得越久就越好用。
AI时代需要企业知识管理新方式
过去，一个公司运行、成长，也会产生许多企业内部知识。
传统知识管理只是将内容静态存储，资料像散落的积木，堆得多却难以调动、难以利用。
真正要用的时候，就会发现这些东西难找、难用、难流动。
现在，这样的方式完全不适用了。
AI时代，企业有能力，也有必要重塑组织内信息处理方式——随时随地，把过往的企业资料用起来。
今天，企业需要的是一种全新的知识管理方式：
知识不应该只是被存起来，而应该随时处于激活状态。
这是让AI真正发挥价值的前提。
于是，为了应对新时代的需求，不同的平台和企业运用不同的工具，采取了不同的办法。
飞书知识问答正在做的事，就是利用结构化的、权限明确的知识，汇总、整理成随时可调用的“问答”。
内容结构化，是说飞书的文档、表格、对话、会议……允许的权责范围内，都能被AI读取和理解，从而让零散资料形成飞书知识问答中，可调度的知识图谱。
权限明确，是说飞书知识问答中提取的企业相关内容，全流程遵守组织权限设置。
即时可用则更加明确，是说用了飞书知识问答之后，不需要翻文档、发消息、找人帮忙。只要发问，答案就在你面前。
这些能力不仅提升了企业日常运营效率，更让“AI服务于业务”成为日常，而非噱头。
从个人视角看，飞书知识问答就像你工位对面的那位入职十年、什么都懂的老同事——你怎么问都能给你最靠谱的答案。
从组织视角看，这就是企业知识从「静态存储」走向「动态流动」的一次升级。
只要业务有需要，AI就带着内外部信息第一时间站出来，不仅减少层层上报、减少反复沟通，还能提升工作效率。
企业用AI，不是从外面“买来一个大脑”，而是在内部“养成一套AI工作流”。
需要承认的是，飞书知识问答的部分回答可能尚存在不够精准的情况。
飞书知识问答功能本身当然还有很大的进步空间，但除此之外，这也反映出企业自身知识和数据体系的建设水平仍需努力，以及AI底层能力仍处于不断进化之中。
来日方长。
但飞书知识问答，可能是离企业业务最近、用起来最顺手、最可能被悄然改变工作方式的那一个。
真正的AI落地，不是一次爆炸，而是一种日常。
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（文：量子位）