云栖大会，千问办公的发布厅里，CEO陈宇森做了一个演示。
他先问了几个通用的事。新茶饮市场规模多大？去年某个品牌卖了多少杯？AI都给出了像模像样的答案。台下没什么反应，这种问题谁都能答。
然后，他换了个问法。
古茗华东区的执行期运行周期是多久？草莓冰奶茶的草莓放多少毫升？新品上市之后，一万多家门店怎么同步培训？
这些问题，没有一个AI答得上来，是压根不知道古茗是谁。
古茗，中国茶饮行业利润排名靠前的头部品牌，线下门店超过一万家，他们有一个很现实的需求。新品上市，总部要把制作标准和服务流程快速下发到全国一万多家门店。
过去靠视频培训，视频看完就忘，员工记不住具体比例，也没有好的检索方式，你问他草莓放多少，他说视频里好像讲过，但想不起来了。
除了配方，还有设备巡检周期、物料申请流程，每一个都涉及企业内部的具体规则，外部世界根本查不到。
说实话，这事不只是古茗的。
任何一家有几年历史的公司，内部都堆满了这样的东西。
文档、会议记录、群聊里的决策，到处都是隐性知识。AI能处理通用知识，企业自己的东西它一概不知。执行周期、配方比例、培训规范，大模型的参数里装不下这些，因为从来没有人公开过。
宇森在现场总结了三个卡点。
第一个，AI不懂业务。你问它任何一家具体公司的事，它都接不住，一个不懂你公司的AI，没法进入实际的业务领域。
第二个，个人经验没法在组织里复用。
有同事AI用得溜，八小时的活半小时干完，他的经验没法分享给同事。激励没跟上，产品功能也没跟上，剩下的时间就用来刷短视频了。
第三个，想用但不敢用。
数据安全这根弦很多企业没绷紧。宇森提到一张流传很广的截图，一个推特程序员买了第三方API的中转服务，在里面发现了大量企业敏感信息。
很多公司用中转站、用开源模型裸奔的方式省成本，省着省着把数据安全给忘了。
那怎么给？宇森给出的答案是一个叫「企业上下文」的产品。
先说一个很现实的矛盾。
据钉钉的统计，中大型企业内部的注册数据规模大概在150PB左右。150PB是什么概念？
大概你手机里所有照片视频的一千多倍。最强的上下文窗口只有百万token级别，直接塞一个50MB以上的文档进去就会爆。
150PB对百万token，差了好几个数量级。
这就像你家有一千件东西要搬家，行李箱只能装十件。你不能把所有东西一股脑塞进去，得挑、得归拢、得压缩。
千问办公的做法分两步。
第一步是连接。前面说的那些隐性知识，散落在公司各个角落，AI根本够不着。企业上下文做的第一件事，就是把这些全部打通，汇聚到一起。
一个项目关联的人都有谁，关联的渠道有哪些，汇报线怎么走；这些信息连上了，AI才能看清一个项目的来龙去脉，一个任务的执行状态。
而且不只是文字，宇森在现场举了个例子，你手机里存了一两百个G的照片视频，想找出孩子每一岁成长的画面，不打标签根本找不到。
现在有了多模态模型，这些过去没被梳理过的图片视频也能被识别和归类，进入上下文。
第二步是压缩。
连上来还不够，数据量太大，上下文窗口装不下。千问办公用大模型把内部知识提炼成实体，人的属性、项目的进展、流程的规则，分层梳理，每一层概括下一层的信息。
用时按需提取，只加载跟当前任务相关的部分，不浪费上下文窗口，也不浪费AI的注意力。
前面说的古茗，他们的SOP、配方、培训流程，在千问办公里都能被识别和调用。这些东西网上查不到，公司自己门儿清。连上了、归纳好了，AI就能按古茗自己的规矩办事。
我认为，这是企业AI从玩具变工具的分水岭。
数据连上了，归纳好了，接下来就是让AI真正走进业务流程。
先说数字员工。钉钉9.0做了一个改动，Agent直接以员工身份进入组织，有工号，有对应部门的权限，有跟人一样的联络方式。宇森管这个叫「数字员工」。
富丽卡是个好例子。
这家公司做仓储物流包装，行业头部，他们的销售每天除了对客户，还要跟工厂、老板、财务、运营、设计、物流仓库的人打交道。
本质上，销售是企业内部的信息枢纽，花大量时间在内部协调上，真正该花的时间，是去拜访客户；千问办公帮富丽卡做了销售数字员工，在钉钉里直接处理内部协调的事。销售的时间省下来了。
这些数字员工不是概念，已经在跑了。
阿里云的客户增长数字员工上岗128天，人工加AI沉淀了超过4000个文档，效率提升60%。淘天集团上线了法务数字员工，5分钟走完从白盘到平台的全业务流程。
怎么搭出来的？
千问办公后台有个Manage Agent的功能，企业自定义一个数字员工，定义好system prompt、接上数据就能跑，跑起来还不够，还得懂企业，这就是企业上下文派上用场的地方。
然后是协作。
光有数字员工不够，人和AI得在同一个地方干活。过去你用agent做了个方案，截图发给领导，领导说两点要改，你回去再跟agent聊。来回跳转，效率全耗在切换上。
宇森在现场说了一句话我印象很深，跳出和打断是非常影响效率的，本来就应该在一个场域发生的事，别让它跳来跳去。
千问办公新推的协作功能就是解决这个。
一个项目所有信息，文档、群聊记录、决策、进展，全拉到一个空间里；人和Agent在同一个地方协作，讨论的信息有人总结，安排的决策有人执行。10月初上线。
宇森说，他希望千问办公成为一个以协同为核心的AI产品，复杂的工作在同一个场景里闭环完成。
还有一事值得说，工作台。
每个行业、每个岗位的工作习惯不一样，看的数据不一样，优先级也不一样。
千问办公做了自定义工作台的能力，你可以在同一个界面下按自己的方式排列高频操作。
已经有教育、金融、法律等不同行业的预制工作台，企业也可以把原有系统接入，保留页面数据的同时加入Agent能力。用飞书的企业也能接，不绑定钉钉。
最后单独说一个，Note A2。
这是一张卡片大小的硬件。上一代钉钉A1已经是天猫AI录音笔新品类的头部产品。录音这件事天然敏感，两个人开会，你掏出一个设备亮着红灯，对方心里多少有点不舒服。
Note A2改了这一点，默认不录音，亮绿灯，只做笔记。千问的语音模型ASR准确率已经非常高，所以，敢做这个产品创新。
宇森给这个功能起了个说法，叫「真AI不录音」。设备的核心能力是现场帮你整理笔记、生成纪要，会后通过千问办公把行动项分发出去。
宇森在现场演示了一个场景。
销售拜访完客户，对着Note A2说一句话，把刚才的交流内容写成一份PPT。指令直接发到云端的千问办公执行。价格999到1299元。
这个我还没有体验到，等回头体验了，再说说感受。
AI走进了业务流，从数字员工到协作空间再到一张小卡片，覆盖面越来越广，不过覆盖面广和用得多是两回事。很多企业想用，不敢用怎么办？
宇森自己做过网络安全公司出身，对安全这事有切肤感。他在现场讲了一个真事。
今年2月，Llama爆火那阵子，Meta的安全负责人让AI帮忙整理邮件。结果AI直接把他的邮件全删了。这不是泄密，是执行失控。AI不光会说错话，还会做错事。
所以，千问办公在安全上做了三层。
事前画边界，Agent的每一步操作放在沙箱里执行，能做什么、不能做什么，提前定好。
事中加审批，有时候需要把Agent拉出沙箱，在你电脑上做一些操作，这时候AI会提示风险，由人来确认要不要执行。事后有兜底，文件防删机制，AI不小心删了你的东西，也能找回来。
三层下来，是道道兜底。
另外，数据层面也有边界，你电脑上的敏感数据，千问办公要访问，得你确认，管理员有要求的话，直接拦截。
AI做了什么东西、产出物里有没有敏感数据，系统会追踪分析，加工后的数据也得留在企业允许的边界内。
这些全集中在一个安全中心里，管理员在后台配好权限、审批流程、防护规则，面板上能看到实时风险概览，谁看了什么数据、操作有没有审批、防护有没有记录，一目了然。
还有一个细节，企业版千问办公必须在可信设备上登录，你在家里拿私人电脑登企业版，等于打通了一条企业数据流向私人电脑的通道，这个口子，千问办公直接堵上了。
对于数据安全要求极高的企业，千问办公还提供纯私有化部署方案，底层是自研芯片加千问模型全系列，数据不出企业自己的机房。
回到开头宇森提的那三个卡点：
AI不懂业务，用企业上下文让它懂。经验没法复用，用数字员工和协作空间让经验在组织里流转。想用不敢用，三层安全加私有化部署兜底。
我认为，企业AI从玩具变工具，关键在于企业敢不敢把核心业务交给它。千问办公这款产品，这次做的事情，本质在搭这座桥。
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