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当下AI办公的情形和90年代个人电脑很相像。那时先是个人电脑普及,普通人用PC写文档,上网。之后企业才陆续把电脑连成内网,采购企业版软件、OA、CRM,从单机个人软件走向企业数字化。
AI办公也正在形成这样的趋势。先是个人玩家玩起来(个人Copilot、个人Agent、个人AI助手),再慢慢落地到企业的工作流中。当然,从个人能用到企业能用,这中间的问题也很明显。
通常情况,打工人早晨上班首先会打开电脑,用AI工具生成了一份竞品分析初稿,再让AI整理了上周的会议纪要。这些工作半小时就能搞定。
但当他试图把采购数据从SAP里导出来,让AI结合外部行情做一份分析报告时,就很容易被卡住。因为AI拿不到系统里的数据,他只能手动导出Excel,再复制粘贴给AI。
这是当下许多企业使用AI的真实写照。员工个人层面的提效已经显而易见,而一旦涉及跨系统数据、团队协作和业务流程,AI似乎就失灵了。所以员工会不会用AI,与企业能不能把AI接入数据、知识和协作体系,是两个不同阶段的问题。
9月20日,在超级智能体大会深圳站上,百度搭子宣布了面向企业及产业生态的布局。这场发布提供了一个观察样本,当个人级AI的红利已经兑现,企业级AI的破局方向究竟在哪里。
01
AI办公的第一波红利
70岁的长白山野生动物摄影师老万,积累了超过100TB的红外相机视频素材。过去靠人眼逐帧筛选,"看素材比拍摄都累"。
老万接触百度搭子后,尝试用日常语言直接向智能体提出需求,没想到AI很快从数小时的视频中筛选出动物出现的画面,并按他的工作习惯整理监测记录。
过去几个月,像老万一样使用百度搭子智能体工作的人并不少。据官方透露,百度搭子2026年3月22日全量上线,4个月后月活跃用户达到674.30万,月环比增速1063.79%,日均提问量较上线初期增长60倍。上线5个月迭代150多个版本,平均一天一版。
从自媒体视频起号,电商前端开发,财报分析,用户使用智能体的场景正在迅速扩展。其价值也不再只是“生成一段内容”,更重要的是围绕目标执行任务、调用工具,并最终交付结果。
内容创作者弘凌将这种人机分工概括为:“我负责创意与判断,搭子负责研究、验证和执行。”
这些案例点出智能体与早期生成式AI的差异。智能体不是辅助创作,是进一步走向“代理执行”,由人提出目标,AI拆解任务、调用工具、连续执行并交付可编辑的结果。
评价智能体好坏的关键是个综合指标,不仅任务完成度高,token效率还要高。
百度搭子的Harness引擎负责组织任务理解、规划、行动、反馈和优化,并连接工具、运行环境与专业套件。现场PPT披露,百度搭子的任务完成率达到99%以上,积分消耗降低30%。
这说明,通用智能体已经在个人任务中证明了价值。但个人任务闭环不等于组织任务闭环,前者解决一个人能干多少活,后者要解决的是一套能力能否进入流程,并被整个组织持续复用。
02
通用智能体开始进入企业流程
福建蓝海黑石新材料科技有限公司CIO(首席信息官)张明杰,分享了许多企业的共同困惑。比如企业面临的考验从来不是要不要使用AI,最核心的是如何让AI真正进入业务。
他指出,当AI从个人桌面走向组织流程,不少企业都会遇到几个共有挑战。
第一个挑战是数据孤岛。企业的真实业务数据散落在SAP、WMS、PLM、CRM等不同系统里,并不互通。AI工具如果拿不到这些数据,就只能依赖人工导出和输入,才能生成采购分析的框架,还无法结合内部数据和外部行情形成可核验、供决策参考的分析结果。
在不少企业里,员工使用AI的方式仍然是导出数据,复制粘贴,AI 生成,再复制回去。AI反而增加了一道"搬运"工序。
第二个挑战是经验无法沉淀。采购规则、评分逻辑、文档方法和项目决策背景,往往存在于个人脑子和零散记录中。
员工个人使用AI,并不意味着这些经验会自动成为组织资产。A员工完成了一轮调研,B员工接手时仍可能需要从头对齐背景。即使每个员工都在使用AI,也不等于企业的整体能力随之提升。
这意味着,每个员工都在用AI,可企业的整体知识水平并没有因此提升。AI带来的效率增益,被锁定在个人层面,无法转化为组织能力。
第三个挑战是AI与业务流程两张皮。会议纪要生成后,待办仍需人工创建。分析结果完成后,还要手动录入业务系统。AI完成了其中一个环节,任务却没有自动进入下一环节,反而增加了一道“搬运”工序。
这三个挑战的共同本质是,个人级AI的价值边界是一个人的任务闭环,而组织级AI需要的是跨人、跨系统、跨时间的任务闭环。
百度搭子的解法正是打通这些阻碍。百度搭子企业版自7月10日正式发布以来,已经持续升级多个版本,包括升级移动端、共享协作上下文和多维安全保障。
这次升级指向的是企业创新效率。让AI不只服务个人,也能帮助团队沉淀、接续和复用任务经验。
具体来看,已经上线的企业版移动端,解决的是非固定办公场景中的任务接续。员工可以在出差、外勤和会议间隙通过手机发起任务,任务在后台执行,结果主动推送。手机端与PC端账号和资源打通,任务与成果可以跨端接续。
团队协作上,则由“共享文件”升级为“共享协作上下文”,包括项目空间、项目记忆和分享接力。
此外,百度搭子还能实现跨系统协作,一次会议录音可以被自动转写为结构化纪要,识别出待办事项,并进一步创建项目、写入任务,打通从会议到执行的流程。供应商管理场景同样如此,百度搭子能够读取、汇总和校验多份评分表。
企业经营系统已先后经历信息数字化、流程软件化两个阶段,当前产业智能体将推动企业进入“任务自主化”的3.0阶段。
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在百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖看来,让系统自主完成部分工作,并将优秀员工经验证的工作方法沉淀为组织可反复使用的能力,系统性提升组织的平均能力水平。这可能也是企业级AI与个人级AI最核心的区别。
03
需要补齐哪些能力
实际上,想真正达到企业都能用得上的企业级AI,还有很多工作要做。企业级AI要跑通,且让企业放心使用,至少需要四个条件,能连接、可定制、能沉淀、够安全。
这次大会披露的企业版升级、开发平台和生态开放,也分别回应了这些问题。
先说能连接。猫王妙播音响与百度搭子的合作提供了一个企业样本,双方此次完成智能体能力对接只用了一周半,而在2024年,完成同类工作需要两个多月。
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目前,百度搭子已进入猫王音响的文件管理与知识沉淀、数据分析和行业资讯推送三个办公场景。
分散文档可以被整理为企业知识库,跨表格数据可以继续形成分析报告,硬件行业信息也可以通过Skill转化为资讯推送。
这些场景并不追求炫技,却共同说明了一件事,AI正在由个人使用的工具变成企业日常流程的一部分。
背后是百度搭子“应用进得来,搭子能力出得去”的开放思路,企业应用可以通过连接器、Skill和套件接入百度搭子,百度搭子的能力也可以通过开放API嵌入企业已有应用。
再说能沉淀。百度搭子企业版通过项目空间,将成员、任务、文件和上下文放进同一工作空间;通过项目记忆,持续积累背景、规则、决策和成果;通过分享接力,让相关上下文在成员之间直接交接。
企业共享的不再只有最终文件,还包括形成结果的完整协作过程。
可定制,也是企业级AI的重中之重。因为不同企业的业务流程、规则和知识千差万别,通用工具无法硬套所有场景。百度搭子开发平台是一站式智能体开发和运行平台,覆盖从构建到部署的全生命周期,企业可以基于Agent API搭建专属智能体。
大会上,沈抖把产业智能体内化的企业任务分为日常运营任务、专业领域任务,以及企业核心任务。其中企业核心任务达到50%的占比,而且需要定制智能体。
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沈抖称,每次百度搭子的升级,企业定制智能体也会跟着升级。
最后是够安全,企业敢不敢把核心业务交给AI,取决于安全能力是否到位。在安全方面,百度搭子企业版支持用户权限细粒度管理,AI使用行为和Skill调用记录可追溯、可审计,并对Skill和Agent进行安全管理。部署方面,百度搭子支持公有云、VPC专属部署和本地私有化等方案,企业可以根据自身的数据安全要求进行选择。
连接、沉淀、定制和安全,回答的是AI如何进入企业。生态开放回答的,则是这些能力如何继续扩展。
猫王音响与百度搭子的合作也计划由企业内部办公进一步延伸至硬件产品共创,探索让硬件由“带麦”走向“会办事”。
此次大会上,百度搭子正式启动共创计划,向伙伴开放连接器、专业Skill和场景共创三层能力。
开发者和KOL可以把自己的工具与方法封装为Skill,行业伙伴也可以将Know-how、数据和工作流组合成完整方案。百度搭子还将提供接入支持、标杆共建、场景分发和商业化探索,并围绕优质专业场景承诺“永不抽佣”。
从整个行业来看,组织协作和生态开放正在成为智能体竞争的重要变量。AI办公已经证明了智能体可以帮助个人完成真实任务,接下来要验证的,是这种能力能不能进入企业的数据、知识和流程,并转化为组织可以持续复用的生产力。
百度搭子面对的并不只是一场办公工具竞争,下一阶段还要比技术底座、专业能力、组织协同和生态供给。既要让企业内部的上下文持续沉淀,也要让企业、开发者、KOL和软硬件伙伴共同补充能力。
当智能体从单一产品变成一个开放,可扩展,能够持续产生新应用的生态,AI才有机会从个人助手进一步进入企业和组织的真实生产流程。
文|孙方
编辑|吴寻
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