钉钉快发展背后的关键问题有哪些？

阿里

钉钉活跃异常，看点颇多。自成为阿里集团独立业务的消息传出，再到个人版发布，8月22日钉钉又宣告推出AI PaaS和其最新AI应用——数字员工。今年大模型技术浪潮涌起，钉钉给外界的印象就是一个快字。4月发布斜杠之后，钉钉陆续推出文档、IM、会议、低代码、Teambition、脑图等各场景下的+AI功能，钉钉个人版和数字员工是其最新的AI应用。钉钉方面称，大会之前，已完成17条产品线、55大场景的智能化改造。钉钉总裁叶军此次提出，向生态伙伴与客户开放AI PaaS智能化底座，称要用大模型助力生态重做产品。但是，速度快并不一定意味着有序。在过去几个月里，钉钉的产品功能迭代，更像是各个独立产品逐个+AI的过程。在这种一窝蜂的快速迭代背后，钉钉是如何思考自身在大模型链条中的定位的？又是否存在壁垒？如何看待用户关心的实用性、数据隐私等关键问题？极客公园独家专访了叶军和钉钉首席产品官齐俊生。叶军觉得，AI当前的主要矛盾是用户对大模型的高期望与大模型自身能力的差距。齐俊生认为，从落地方面看，技术到实际应用确实存在落差。说实话，整体的体系逻辑，一开始我们确实没完全想通。不过钉钉有创业文化，团队先行动起来总是没错的。于是钉钉全线产品都接入大模型进行尝试，这个尝试的过程非常关键，它让我们渐渐明确了钉钉智能化的目标、价值和路线，也催生出AI PaaS这样的底座。大模型尽管在迅速发展，可当下仍有诸多不可靠之处，钉钉要如何应对？钉钉表示，历经100多天对十几款产品的探索，其已逐渐摸索出智能化的发展路径。以AI PaaS为底座，凭借魔法棒这一统一的LUI入口，钉钉正从单纯提供生产力工具，朝着直接为客户输出生产力转变。 01从使用工具到创造工具。钉钉想清智能化顶层设计后，AI PaaS和数字员工落地，这是钉钉发展中关键的价值转变。钉钉推出了一种新的AI应用形态——数字员工。钉钉认为，数字员工能被拉入群、被@，可用工具执行任务，不断学习并拓展新技能，最重要的是，它可被赋予权限，参与业务流程。例如，在写招聘JD、安排面试，乃至候选人推荐、能力分析等问题上，HR数字员工即便在下班时段，也能够7x24小时实时秒回。它会结合提问者的具体情况精准作答，还会参照1号直聘（钉钉合作伙伴）所沉淀的行业数据，给出候选人的能力分析。

钉钉认为，拟人化的数字员工是一种价值很直观的产品形态。齐俊生觉得，讲AI辅助创新、自然语言交互促使产品升级，给客户的价值不直观。但如果说雇佣几个负责招聘、财务、IT的数字员工，就能让几个人解决过去几十人都解决不了的事，客户马上就能理解了。当然，钉钉上AI和用户交互的方式、应用形态并非只有数字员工这一种。像钉钉音视频会议里，数字分身就能代用户参会，助用户掌握会议重要信息，会后还会推送会议总结。点餐拼单时，用户能在钉钉群用自然语言下单、拼单，且可一键付款，无需跳出群聊。AI小助教能够智能批改教师的作业，沉淀学情数据，还可生成备课建议与讲解用的PPT等。在众多场景中的AI生产力，尽管由不同软件服务商提供，但都基于同一个技术基础——AI PaaS。钉钉生态的ISV以及企业客户的IT部门能够凭借它开发出不同场景下的AI生产力。如前文所述，饿了么基于此做出拼单助手，蜜蜂家校打造出AI小助教助手，1号直聘做出数字员工，钉钉自己也做出了会议助手。这是底层逻辑的转换。以前，钉钉在人们认知里是提供AI生产力工具以解放企业生产力的；如今钉钉打造了一个AI PaaS，让生态、客户能够创造AI生产力工具。 02钉钉如何解决大模型之痛？AI PaaS从原理上讲是一个技术平台，简单来说，它提供了一种规范，能将AI开发、训练过程标准化、简单化。其旨在让SaaS、软件接入AI或者训练专属数据模型变得更加容易。叶军表示，过去数月钉钉在自我+大模型，而如今的AI PaaS则是钉钉助力生态伙伴+大模型再进一步。

这一逻辑确实没错。可关键在于，同样是+大模型，ISV为何需要AI PaaS，而非直接与大模型厂商合作？最根本的原因在于，当前大模型正处于快速发展阶段，远未达到人们所设想的无所不能的程度。哪怕是有OpenAI支持、工程化能力极强的微软，也得直面一系列+大模型的实际问题。像震撼全球的Copilot系列产品，在概念片发布4个月后，才针对部分大客户开放部分功能，且价格比普通版高出40%，而要达成概念片里的所有效果，还得看大模型和工程化能力的进一步提升。近日，业内有消息表明，微软新版Windows和PC厂商合作的订单正在商讨延期发布，原因是微软没有按计划推进相关工作。几个月前刷爆网络的AutoGPT，它是大模型应用中Agent领域的典型代表。然而，众多用户都在吐槽它实际上没法用。其演示场景看起来很顺畅，能自主运用工具为用户完成任务，但这个演示或许是从1000个使用场景里挑出的最易用的一个，其余900多个场景，大多都无法使用。在钉钉眼中，如今AI的主要矛盾是用户对大模型不断增长的期待与大模型自身能力的差距。齐俊生称，大模型的演进在外界看来迭代速度很快，可一旦进入深水区，尤其在To B领域落地时，就得秉持客观理性的态度去运用。他举例说，像财务、法务场景是不容出错的。To C注重上限与想象空间，To B则更看重下限和可靠性。只有先以客观理性的态度、严谨的路径推动大模型落地，才能够更有效地借助工程化等能力，提升其准确性、可靠性与易用性。客户方面的反应也从侧面证实了这一观点。钉钉向企业客户邀测的4个月期间，邀测客户需求最强烈的是问答机器人、知识库机器人这类能高效解决问题的AI功能，它们可直接读取知识库文档，输出结果比大模型更准确。他直观地感觉到，在提升效率、辅助决策的场景中，客户对大模型有所期待，甚至期望大模型能解决原本专家决策类的问题，像这一百个项目里哪个风险最高。这就是他所认为的AI PaaS具有必要性的原因。 03通过试错得出的系统设计。

AI

钉钉借助AI PaaS，下连大模型能力，上通千行百业用户的真实需求，使大模型能力更易融入企业场景。钉钉中的生态ISV与企业IT部门只需遵循AI PaaS规定的流程和规范，就能训练专属数据模型、开发AI技能，无需纠结开发的应用如何具备大模型推理能力以及怎样让训练后的数据变得‘懂行’等问题。钉钉的伙伴或客户基于AI PaaS开发出多种AI技能。将这些技能依据不同需求组合起来后，能够以多种形式与用户互动，像拟人化的数字员工，聊天AI、文档AI、会议AI这类场景化的AI，还有AI助教这种行业化的AI等。

钉钉团队想清楚之后，对智能化进行了整体思考并输出成果。这是一个包含AI定价、底模型交互调度、数据训练、AI应用开发、技能体系，还有面向用户的数字员工、智能助手等产品形态的系统设计。钉钉将这一套设计命名为魔法棒套件。微软除了Copilot这种AI交互方式外，还设计了Grounding（落地）、Graph（图谱）等更后台的东西。钉钉与之不同的是，正在把这一套逻辑开放给生态伙伴，并且还带上钉钉丰富的应用场景。钉钉在智能化系统设计的探索进程里，陆续解决了交互重新设计、模型底线重新评估、AI生产力重新组织等问题，以重建大模型时代的数字化。齐俊生称，钉钉在今年4月也曾提出No APP的思路。这一思路背后意味着，未来或许不再需要大量的GUI功能页面，相关处理过程信息将交由AI替代处理，仿佛一根魔法棒就能满足所有生产需求。开放AI PaaS，实际上是将钉钉这种魔法棒式的设计向行业开放，由AI PaaS打造的工具正在从GUI向LUI转变。叶军于生态大会上还表示，即将上线的钉钉7.1版本中，这根魔法棒将完成阶段性改造。到时候，协同场景里的文档、会议、Teambition，管理场景中的人事、OA，以及更偏业务的数字员工、宜搭、生态伙伴的应用等，都能通过这根魔法棒唤起。甚至，钉钉的功能栏可能会逐渐消失，用户靠对话就能实现所有功能和产品的交互，无需再打开一个个窗口了。钉钉是拥有2300万客户的企业数字化头部企业，在国内似乎率先于大模型技术落地思考方面形成了完整的生态战略平台。其思考、行动以及后续的产品创新和生态演进都值得持续关注。大模型尚在成长阶段，促使其从玩具转变为工具，这是中国AI发展的迫切需求。