AI助理，正在重寫自由

文：王智遠 | ID:Z201440

AI 助理這個賽道，我一直在關注。

自己一直在用，好多人也在用，但越用越發現一個現象：這場競爭，已經從「誰更聰明」，變成了「誰能重新定義入口」。

01

所謂「入口再發明」，是重新定義人與AI的連接點。

以前我們和AI的關系很簡單。打開一個應用，輸入問題，等它回答，那是一種「我去找AI」的關系。

智遠觀察到，現在這個關系徹底反了。

AI開始主動找人可，它不在屏幕里待著了；開始跑進硬件、生態、系統，變成一種隨時能被叫出來的存在。

我舉幾個例子。

豆包，做了AI耳機，叫ola friend；它讓AI貼著耳朵，隨叫隨應。我有一個，但說實話，現在它能做的事還挺有限。

除教英語，其他都挺雞肋；要能陪我聊幾句、提醒我點事、聽懂點情緒，那才叫智能硬件的AI助理。

然后，騰訊元寶。

上周他們宣布打通了視頻號、公眾號、騰訊新聞；意思是，以后在這些內容里直接@元寶，它就能幫你總結文章、提煉重點，這是在「嵌生態」。

我還看到有網友在今日頭條評論區@元寶，笑死；還挺逗，說明用戶對AI助理產品認知很強，或者叫，這種助理式的認知，讓大家認為在網上能夠各種穿梭。

以后在字節生態@豆包、百度生態@文言可以嗎？這個我還在看。

再說說夸克，出了AI眼鏡。這事挺有意思，因為阿里以前一直不太碰硬件；你去看早期高管的訪談就知道，他們一直主打輕資產。

但AI出來后，他們的態度明顯變了；支付碰一碰、AI錄音筆什么的小物件，都在往「設備」那邊挪。

還有百度。

有個鼠標叫「語鼠」，基于文心大模型做的。我不知道是不是官方產品，但體驗挺完整，我有一個，用下來感覺還不錯。

鼠標中間那個滾輪后面，變成一個AI鍵。一按，就能直接叫出來問它，比如幫我搜個會議紀要、整理點資料、寫個總結。

年中，我去參加致遠互聯的大會，他們有個生態伙伴就干了這么個事，直接把AI助理嵌進了音響。

意思是，會議室里有個音響，能隨時喚醒AI，讓它幫忙查數據、調日程、生成紀要；我當時看完覺得，這是一個空間入口。AI住進了環境里。

另外，還有兩家傳統硬件和生態巨頭也在加碼。華為用 Celia、「小藝」把 AI 助理布進智能音箱、智慧屏、車機；小米則讓 Xiao Ai 語音助手＋Mi Home 生態，走家庭入口。

這兩個我在實體店都親體驗過，能明顯感覺到，入口已經從「設備」延伸到了「生態」，從一個物件，變成了整個生活環境。

所以，現在AI助理，都在爭奪一個東西：

場景出現的那一刻。

這才是入口級。誰能讓AI助理變成一種使用習慣，誰就能重塑人和工具的關系。

02

這些AI助理看起來都差不多，但邏輯完全不一樣，有做給「人」的；有做給「系統」的，前者是 To C，后者是 To B。

豆包、元寶、夸克AI眼鏡、小米、小藝這些，典型 C 端邏輯。語言能不能更自然？反應能不能更快？能不能聽懂情緒？能不能多一點陪伴？對 C 端用戶來說，助理更像是「陪伴型存在」，它的核心競爭力是親和力。

但是2B的邏輯完全不一樣。

我去了「明道云」大會，他們直接把 AI 助理嵌進系統。我看到一個例子，印象挺深：有個家長發了很多問卷給學生，做完調查后，要把這些問卷信息化。

以前要人工錄入、導表；現在只要拍個照，上傳到明道云系統，它就能自動識別成一個多維表；接著，你還能直接在上面提問、分析、調用數據。

這一整套流程，AI 都能自動跑通。

所以你看，兩種邏輯：一種講「體驗」，一種講「執行」；一種想做得更有人味，一種想做得更有體系。

那有沒有第三種？當然。智遠觀察認為，這反而是大家對AI 助理最大的分叉。

「Agent」這個詞，現在已經被用爛了；有人把它當自動化腳本；有人把它當能替你干活的數字人；還有人覺得，它是個「超級助理」，能聽你一句話就干完所有事。

來看看 OpenAI 怎么理解的。

每隔一段時間，我們都會看到它帶來一波騷操作；什么做了 WPS 能力，也能寫代碼，甚至往低代碼平臺上延伸。這些看似零散的動作，本質是一個邏輯：

OpenAI 把 ChatGPT 當成了底層。

這個底層之上，可以「長出一切」，它更像一種「操作系統」的雛形。

比如：它能長出一個盯任務的 AI 助理，幫我自動追蹤 DeepSeek 或 Gemini 發沒發新模型；一旦有更新，AI 就會從 X 上抓取信源，立刻推送給我，再按我的風格整理成草稿。

這就是從「盯」「動」到「回報」的主動協作邏輯。

再比如，它做了一個能自動跑招聘流程的 Agent；我昨天還看到一個例子，一個 HR 用 OpenAI 的 Agent 來寫崗位職責、篩人、出報告。整個過程都能自動化。

Agent 越來越多，一個 Chat 窗口已經裝不下了，OpenAI 干脆把它挪進了瀏覽器，讓 AI 能直接動網頁、執行任務。

這是它的核心思路：

把 ChatGPT 當成一塊畫布。

在這塊畫布上，能長出 WPS、低代碼平臺、多維表格，一切都能重新定義；所以，AI 助理在 Agent 層面的定義，被徹底打破了。

現在有了三種形態：一種服務純 C 端用戶；一種服務 To B 企業；中間第三種，我稱之為「服務效率工作者（Service Efficiency Agent）」的雛形。

百度文庫就是個例子；為什么那么多人用，還能賺到錢？因為它就在「效率」和「企業」之間，找到了一種平衡。

所以，看起來大家都在做 AI 助理，但實際上，他們的「邊界」各不相同；而那背后，是產品經理對 AI 助理本質認識不同。

你要在豆包上，做一個「服務效率工作者」的東西出來，很多用戶可能就會覺得：怎么總差點意思？因為背后更深層的原因是產品人對「產品服務對象」的理解不一樣。

當然，也不是不能做；只是最后，它終究會分支出去。或者，用戶用著不好用，流失到其他家。

03

那國外呢？他們怎么理解 AI 助理？

智遠觀察到：Google把助理做成「生態層」，更像打造一套「系統的意識」，而不是一個單點 App。

不信你看，Gemini 已經穿越了 Workspace 和 Android 設備，它的本質，是把助理直接嵌入到日常工作和設備系統里；你只用一條指令，就能跨應用拉日程、發消息、找文件。

我還觀察到，在 Google TV 上，它都能做內容檢索和解答；最近他們的 Deep Research、多應用擴展，更是把 Gmail、Drive 的任務鏈都打通了。

這就是典型的「生態入口」。

比起我們?？吹降摹付鷻C、鼠標、眼鏡」，它更像一種「OS＋應用群」的路徑；但我不排除，它以后也可能做一整套AI助理智能硬件集群。

微軟是最早「把助理做成接口」的那一家，他們講的是「AI 多能干活」。

你看，Copilot 已經進到了 Office 全家桶，什么Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams都有它的影子。

比如：

我在 Word 里寫方案，它能自動幫我拉數據、改語氣；在 Excel 里，它能幫我生成圖表、建模型、算預算；Teams 開會時，它能一邊聽、一邊記、一邊總結。

所以，微軟是工作流整合。

它背后靠一整套 Microsoft Graph，把企業所有的文件、郵件、會議、任務都串在一起；上層還有 Copilot Studio，主要賣給企業自己編排的，這一套的落點是「執行效率 + 合規邊界」。

亞馬遜思路完全不同，它把助理做成了「生活的操作層」。

亞馬遜把 Alexa 升級成 Alexa+，進化成了一個「代辦式助理」；你跟它對話，除了查天氣、放歌，它能幫你買菜、關燈、下單。

它的強項是更強的記憶、上下文理解，還有「連續對話」能力。簡單說，你不用每次都說「Alexa」，因為它能記住你剛才說過什么，知道你在哪個房間、燈還亮不亮、快遞到了沒。

這是差異點。

它靠「連接力」，連設備、家庭、消費鏈；也就是說，它的 AI 助理「住在生活里」，把「入口」做成了「環境」，讓 AI 成為家庭場景的底層操作系統。

至于Anthropic（Claude），我也想聊兩句。

Claude 的路線更「知識工作者友好」。一邊強化推理能力，一邊強調代理能力；同時在產品形態上，做出了「項目」和「記憶」的能力。

什么意思？

一個項目里，AI 能記住資料、偏好、歷史對話，這些內容能持續沉淀下來，團隊還能共享查看，它是一種長期協作。

新版 Claude 直接強調了「更強的 Agentic 工作流」和「計算機操作能力」，這讓它更像一個「思維伙伴＋項目容器」。

還有一家低調、務實的公司：Glean。

它一頭扎進了最「無聊」的地方，企業知識庫。它的邏輯很簡單，幫公司把所有系統、文件、知識、流程、人，都串成一張「企業知識圖譜」，然后，讓 AI 助理在這個知識圖上跑。

就是，它能回答「誰知道這件事、最新版本在哪」，也能自動發起動作，比如：拉文檔、整報告、寫總結、發提醒。

我看過他們的演示，這是一種「企業級的個性化」，屬于組織型助理，讓企業知識流動起來。雖然釘釘、飛書、致遠互聯等企業也有涉足，我認為還不太一樣，它更深、更專。

所以，你看，從場景上，Google、微軟、亞馬遜這三家，已經代表了三種思路：

Google 是「生態意識」；微軟是「工作接口」；亞馬遜是「生活操作層」，每一家都在重新定義「助理」這件事，只不過，這一波，定義的對象不一樣了。

04

我發現一個共同點：無論國內的 Agent，還是國外的助理，都在往同一個方向走：越來越懂人，也越來越能替人做決定。

這真的好嗎？我下意識想到一個詞：外包。

當然，這個詞早就被說爛了。但我想說，To C 端的 AI 助理，本質上是一種思維外包工具

我們寫文案、做規劃、記筆記。甚至像國外那樣，用語音讓它幫忙關燈、開空調、設提醒，其實把越來越多的「思考動作」交了出去。

依賴，是好事嗎？我不確定。但從資本角度看，依賴的背后，往往意味著控制。

再看企業，很多公司都在談「AI 助理賦能組織」。但我看到的現實是：AI 確實讓企業更聰明了，同時，也讓管理變得更緊。

前幾天我去一家企業，他們做得確實很棒。

可那一刻我也有點蒙。老板拿出一張表，告訴我：一天開了多少會，一個月任務節奏是什么，甚至還興致勃勃地展示客服的平均回復頻率。

更夸張的是，HR 還能用 AI 助理分析員工的「績效行為」，自動判斷誰夠積極、誰夠高效；整個展示充滿炫耀感，仿佛在說：你看，我們多厲害。

我當時就在想：這是管理升級嗎？

更像監控升級。過去老板要看日報、要開會、要溝通；現在 AI 自動總結、自動打標簽，甚至還能生成「改進建議」。

這些建議往往更冷靜、更客觀，但也更沒有人味。所以我開始想，效率盡頭，思維外包盡頭，到底是什么？我覺得，是控制。

控制形式變了。

過去，上級對下級；現在，系統對人；企業追求確定性，而 AI 的崛起，本質上是人類對「不確定」的焦慮延伸出來的產物哇。

但確定性的另一面，其實是「被確定」，當所有行為、溝通、思考都被數字化、記錄化，助理開始懂我們，而我們，反而更難懂自己。

AI 助理這場「入口再發明」，到底在發明什么？它也許不是重寫「應用」，是在重寫「自由」的定義。

就像跑步；沒有手表時，跑步就是跑步；可一旦有了手表、有了跑步機，跑步就變成了「看數字」的行為。

技術讓我們變得更高效，但也讓人更焦慮，因為當一切都被記錄、被量化，我們就再也回不到「只跑步」，不看數字的世界了。

或許吧。我們終究得學會和 AI 一起過日子；但更重要的是有意識警覺別被「效率、數字」馴化了；畢竟「數字化牛馬」已經很難聽了，再加上一個AI數字化，豈不是...