新眸原創(chuàng)·作者 | 鹿堯

過去十年，企業(yè)協(xié)同辦公的演進(jìn)，像是一場“功能集成”的競賽。從郵件到即時通訊，從在線文檔到視頻會議，工具日益豐富，流程越發(fā)順暢。

然而，當(dāng)我們解決了信息高效流轉(zhuǎn)的難題，另一個更深層的問題愈發(fā)凸顯：傳統(tǒng)協(xié)同工具擅長解決“人與人”的連接，卻難以打通“人與知識”、“知識與業(yè)務(wù)”的隔閡。

海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)——尤其是文檔、郵件、會議紀(jì)要，正沉睡在無數(shù)本地文件夾與封閉系統(tǒng)內(nèi)，無法被有效檢索、繼承與推理，逐漸成為企業(yè)規(guī)模擴張中的“負(fù)資產(chǎn)”。

對于一家大型企業(yè)而言，很可能意味著：新人難尋前人經(jīng)驗，專家離職可能帶走領(lǐng)域知識；AI助手因缺乏企業(yè)私域知識而幻覺頻出；在數(shù)據(jù)安全合規(guī)要求極高的領(lǐng)域，對通用模型的不安拖慢了技術(shù)轉(zhuǎn)型。

企業(yè)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（尤其是文檔）的治理能力，成為AI落地成敗的關(guān)鍵。在這場競爭中，文檔解析與知識化的能力高度，直接決定了企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量上限。

不久前，金山辦公在WPS 365AI協(xié)同辦公上海峰會上提出“激活組織數(shù)據(jù)，構(gòu)建企業(yè)大腦”，試圖給出系統(tǒng)性的回應(yīng)。其CEO章慶元曾指出，AI時代的辦公軟件應(yīng)是知識的容器、數(shù)字員工的載體。

如今，這一理念被具象化為“企業(yè)大腦”，不僅優(yōu)化流程，切入更核心的領(lǐng)域，將企業(yè)散亂的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用的知識，并讓這些知識輔助甚至參與決策。

伴隨著“企業(yè)大腦”已在華東地區(qū)組織級客戶中的率先落地，一個值得深思的問題出現(xiàn)了，在協(xié)同辦公領(lǐng)域的多強格局下，憑借Office產(chǎn)品心智崛起的WPS，其“企業(yè)大腦”的敘事究竟有何不同？它能否以此定義國產(chǎn)化AI辦公的下一個核心范式？

01

從“工具”到“企業(yè)大腦”的必然

WPS 365的“企業(yè)大腦”敘事并非憑空而來。

一方面，企業(yè)數(shù)字化的重點正在轉(zhuǎn)移。隨著辦公軟件完成了全面線上化，溝通、寫文檔、開會都變得更快，但堆積下來的數(shù)據(jù)成了新問題。尤其是合同、報告、會議紀(jì)要這類非結(jié)構(gòu)化文檔，它們散落在各處，難以查找和利用。

一個員工離職，可能就意味著一部分經(jīng)驗的流失；新人接手項目，總要花大量時間整理前任留下的文檔——這些問題效率工具解決不了，它關(guān)乎知識的傳承和復(fù)用，指向了一個比“協(xié)作”更底層的命題：知識的管理與再生產(chǎn)。

另一方面，行業(yè)競爭核心也在變化。過去三年，AI賽道的焦點無疑是大模型。似乎誰接入更聰明的“大腦”，誰就握住了王牌。然而，峰會現(xiàn)場業(yè)內(nèi)專業(yè)人士的多次闡述，都指向下一個共識：

行業(yè)的核心矛盾，正從“獲取智能”轉(zhuǎn)向“喂養(yǎng)智能”。大模型逐漸成為可采購的基礎(chǔ)設(shè)施，而企業(yè)私有的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，才是稀缺的專屬燃料。

就像中金公司分析師于鐘海在峰會上指出，頂尖模型的保鮮期極短，企業(yè)自研模型難以跟上。相反，那些長期積累的文檔、郵件、紀(jì)要等知識遺產(chǎn)，才是構(gòu)建差異化AI能力的唯一可持續(xù)壁壘。

中金公司分析師于鐘海分享AI趨勢

金山辦公助理總裁朱熠鍔直言，今天前沿大模型的綜合智能很大飛躍，但許多AI應(yīng)用效果不佳，核心原因在于“與真實世界數(shù)據(jù)的結(jié)合不好”。模型雖有通用知識，卻不了解企業(yè)的制度、歷史與行業(yè)黑話。

行業(yè)內(nèi)的判斷，預(yù)示了AI應(yīng)用經(jīng)歷一個根本性轉(zhuǎn)向——從“以模型為中心”邁向“以數(shù)據(jù)為中心”。這也就解釋了WPS 365為何將“企業(yè)大腦”的基石，打在“數(shù)據(jù)治理”，尤其是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)治理上。

副總裁吳慶云將高質(zhì)量數(shù)據(jù)看作AI落地的“關(guān)鍵制約點”，其中收集難、治理難、與業(yè)務(wù)結(jié)合難，是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的主要挑戰(zhàn)。

金山辦公副總裁吳慶云現(xiàn)場分享

必然性由此浮現(xiàn)：AI要真正融入決策，必須先“懂?dāng)?shù)據(jù)”。

大型企業(yè)最核心、最混亂、價值密度最高的數(shù)據(jù)，封存在萬千文檔里。能將其轉(zhuǎn)化為機器可理解、可推理的知識，才算是握住了激活企業(yè)智能的鑰匙。

這正是行業(yè)投票WPS的關(guān)鍵理由。

37年來，WPS的起點在文檔，或者說，是對復(fù)雜格式文檔的精準(zhǔn)解析與工程化治理。

相比國外軟件，它更懂中國大型組織的安全與合規(guī)需求；對比國內(nèi)協(xié)同平臺，它更深入后臺，能將沉積在各系統(tǒng)中的原始、混亂的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、知識化，更重要的是，這里的知識，從“產(chǎn)生”到“復(fù)用”無斷點，適配AI對全域數(shù)據(jù)的打通需求。

02

工具、知識、智能體：

WPS 365的能力棧夠用嗎？

將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智慧，中間必經(jīng) “知識工程” 這一環(huán)。

朱熠鍔用一個通俗例子解釋了這個過程：37.5只是一個數(shù)據(jù)；結(jié)合場景，知道這是“體溫37.5度”，是信息；進(jìn)一步依據(jù)醫(yī)學(xué)常識判斷“可能發(fā)燒”，是知識；最后，結(jié)合具體情境決定“暫不需就醫(yī)”，才是智慧的應(yīng)用。

對于大部分企業(yè)來說，內(nèi)部數(shù)據(jù)往往都停留在最原始、甚至混亂狀態(tài)。若直接喂給大模型，難免輸出幻覺。

換句話說，數(shù)據(jù)競爭的實質(zhì)，不在于擁有，而在于是否具備一套系統(tǒng)性的“知識工程”能力，將數(shù)據(jù)精煉為信息，將信息組織為知識，最終讓知識驅(qū)動智能體。

這一過程，正是WPS 365構(gòu)建其“企業(yè)大腦”的核心路徑，也是其面對行業(yè)通用方案時，所選擇的差異化深耕地帶。

過去幾年，基于向量檢索的RAG技術(shù)讓AI應(yīng)用遍地開花。但它有個天然瓶頸，擅長尋找“語義相似”的文本片段，卻難以理解業(yè)務(wù)“邏輯相關(guān)”。

舉個典型例子，同樣面臨“筆記本電腦開不了機怎么辦？”，RAG可能會根據(jù)關(guān)鍵詞檢索相應(yīng)產(chǎn)品介紹。而真正能解決問題的操作步驟應(yīng)該是“檢查電源、換插座、長按電源鍵重啟”，但由于字面沒有直接提及，反而可能被遺漏。

企業(yè)內(nèi)部知識更加復(fù)雜，同一術(shù)語在不同部門有不同指代；新舊制度文件對同一事項的規(guī)定存在隱蔽沖突；大量的經(jīng)驗以非結(jié)構(gòu)化的圖表、手冊甚至手寫備注存在。

于是，針對這些問題，WPS 365提出“知識增強生成”（KAG）架構(gòu)，在傳統(tǒng)的語義檢索之上，引入了知識圖譜的邏輯推理能力。

簡單來說，它不再僅把文檔看作一串詞，更能理解其中的實體、屬性及其關(guān)系，構(gòu)建出一個結(jié)構(gòu)化的“知識網(wǎng)絡(luò)”。當(dāng)問題出現(xiàn)時，系統(tǒng)能像偵探一樣，沿著邏輯線索進(jìn)行關(guān)聯(lián)與推理，而不僅僅是進(jìn)行關(guān)鍵詞匹配。

當(dāng)然，任何知識工程能力，都需要通過具體產(chǎn)品落地?？v觀WPS的產(chǎn)品矩陣，從治理，到應(yīng)用，邏輯層次都很清晰。

底層有智能文檔庫，通過自動化的文檔解析、沖突檢測、重復(fù)清理和缺失分析，將雜亂的文檔倉庫，整理為質(zhì)量可控的“知識原料庫”。而有了高質(zhì)量的知識原料，下一步，作為知識應(yīng)用載體存在的WPS靈犀與數(shù)字員工2.0等智能體才能可靠地工作。

作為檢驗?zāi)芰Ｊ欠瘛皦蛴谩钡淖罱K場景，我們能看到，WPS提供的是一套融入了行業(yè)規(guī)范與知識邏輯的專屬解決方案。

比如，在醫(yī)藥行業(yè)，他們與客戶共創(chuàng)的“智能報告系統(tǒng)”，能夠?qū)⑴R床實驗數(shù)據(jù)自動填充至上百頁的標(biāo)準(zhǔn)化CSR模板中，將醫(yī)學(xué)博士團(tuán)隊耗時數(shù)周的工作壓縮至幾天，且保持極高的準(zhǔn)確率。在高端制造業(yè)，則將復(fù)雜的維修手冊解析為知識圖譜，賦能給全球團(tuán)隊。

那么，這套能力棧的獨特之處在哪里？

它不追求在通用AI對話的“炫技”上超越所有人，而是“讓AI在復(fù)雜場景中變得可靠”這條更艱難的路上構(gòu)筑壁壘。

這是華中科技大學(xué)劉禹良教授團(tuán)隊驗證過的：MonkeyOCR 模型與WPS 365合作優(yōu)化后，復(fù)雜表格解析準(zhǔn)確率突破 90%，遠(yuǎn)超行業(yè)平均水平。

其優(yōu)勢來源于一種“集成性”：將自身多年積累的文檔解析能力、對大型組織合規(guī)與信創(chuàng)需求的深度理解，與新的AI知識工程技術(shù)相結(jié)合。更重要的是，通過與金融、制造、醫(yī)藥等行業(yè)客戶的共創(chuàng)，沉淀了大量垂直領(lǐng)域的知識圖譜。

這是一套從數(shù)據(jù)接入、知識提煉到智能應(yīng)用的全棧式“知識化”方案，尤其適合那些信息系統(tǒng)復(fù)雜、歷史包袱重、對準(zhǔn)確性與安全性要求極高的國有大型企業(yè)和金融機構(gòu)。

回到我們開始的問題，WPS 365的能力棧是否“夠用”？

答案取決于市場對“AI辦公”的期待。如果期待是讓AI深入地、可靠地消化企業(yè)數(shù)十年的記憶，并使之服務(wù)于合規(guī)、研發(fā)、風(fēng)控等核心業(yè)務(wù)，那這條圍繞“知識工程”展開、需要長期行業(yè)共創(chuàng)打磨的道路，已經(jīng)顯現(xiàn)出必要性。

03

一場關(guān)于“組織智慧”的長期實驗

在上海，這場關(guān)于“企業(yè)大腦”的實驗正以一種務(wù)實而具體的方式展開。

這里的產(chǎn)業(yè)形態(tài)豐富，從對風(fēng)險極度敏感的金融，到供應(yīng)鏈復(fù)雜的先進(jìn)制造，再到市場變化迅速的快消行業(yè)，金山辦公助理總裁馮文廣觀察發(fā)現(xiàn)，這里的企業(yè)信息化水平高，對合規(guī)與信創(chuàng)的要求嚴(yán)苛，且更懂得在成本與效率間尋求平衡。

WPS 365的落地邏輯，也因此呈現(xiàn)出一種非標(biāo)準(zhǔn)化的樣貌。

比如，在金融領(lǐng)域，重心在合規(guī)與風(fēng)控。某大型保險公司從信創(chuàng)替代起步，逐步將WPS 365原子化能力嵌入業(yè)務(wù)系統(tǒng)，最終在辦公場景引入AI，讓十幾萬員工先用起來，逐步逼近核心業(yè)務(wù)。

在高端制造業(yè)，則圍繞知識傳承與協(xié)同效率。如某船舶發(fā)動機制造商，利用WPS 365整合圖紙、手冊等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，構(gòu)建知識湖，激活各環(huán)節(jié)的“暗知識”。

金山辦公助理總裁朱熠鍔現(xiàn)場分享

隨著行業(yè)標(biāo)桿案例的積累，一個更未來的圖景開始浮現(xiàn)：WPS 365或許正從一個“一站式辦公平臺”，悄然向一個“企業(yè)智能體操作系統(tǒng)”演進(jìn)。

智能文檔庫疊加KAG架構(gòu)，構(gòu)成了數(shù)據(jù)與知識的“基礎(chǔ)運行環(huán)境”，而“數(shù)字員工”和“WPS靈犀”等智能應(yīng)用則是被調(diào)度、組合的“智能進(jìn)程”。

WPS 365連續(xù)數(shù)個季度的高速增長，初步驗證了市場的認(rèn)可。它表明，當(dāng)AI熱潮歸于理性，市場最終獎勵的是最能解決問題的方案。

回顧這場始于上海峰會的討論，我們發(fā)現(xiàn)，AI辦公的勝負(fù)手，越來越不取決于概念的先進(jìn)程度，而取決于“落地率”。一次成功的AI轉(zhuǎn)型至少需要滿足三個條件：

技術(shù)能解決真實業(yè)務(wù)痛點，而非制造需求；產(chǎn)品能適配并賦能舊系統(tǒng)，而非強迫顛覆；整個流程，能絕對保障企業(yè)的數(shù)據(jù)主權(quán)與合規(guī)安全。

這三點，構(gòu)成了其區(qū)別于其他產(chǎn)品的核心競爭力，也定義了一場關(guān)于沉淀、治理與激活“組織智慧”的長期實驗。