按場景來服務(wù)「人」，騰訊會(huì)議的AI情商好高

最近一段時(shí)間，我對“會(huì)議”這件事的耐心在明顯下降。

不是不想認(rèn)真，是開會(huì)多了就發(fā)現(xiàn)，今天的大多數(shù)會(huì)議，更多不是在解決問題，是因?yàn)槌绦蛘x和人情世故。

開會(huì)，成了一個(gè)對我來說有點(diǎn)信息過載、注意力分散、情緒與態(tài)度被不斷稀釋的問題。

遠(yuǎn)程會(huì)議尤其明顯，攝像頭關(guān)掉，語氣變平，表態(tài)模糊，真正重要的判斷和結(jié)論不一定有，還經(jīng)常藏在一句看似隨口的話里，或者一次短暫的沉默中。

所以我對會(huì)議類 AI 產(chǎn)品的期待，其實(shí)早就從幫我記下來，變成了——能不能幫我判斷，這場會(huì)真正發(fā)生了什么。

就像更聰明的職場人，能聽懂弦外之音，不是像個(gè)小實(shí)習(xí)生一樣只會(huì)埋頭一字不落記筆記。

也是在這種心態(tài)下，我重新認(rèn)真用了一段時(shí)間騰訊會(huì)議的「AI紀(jì)要」，以及它最近上線的多模板功能。

坦白說，這次更新給我的感覺不是功能又多了，是產(chǎn)品終于開始按場景來思考人了。

從「會(huì)議助手」到多模板，重構(gòu)AI對會(huì)議的理解方式

如果你之前用過騰訊會(huì)議 AI紀(jì)要，對它的基礎(chǔ)能力大概率已經(jīng)不陌生。

理解會(huì)議內(nèi)容同時(shí)聽懂言外之意、自動(dòng)總結(jié)、每兩分鐘推送一次階段性紀(jì)要，這些都已經(jīng)是相對成熟、穩(wěn)定、可靠的能力了。

真正讓我對這次更新重新提起興趣的，是一個(gè)變化方向：AI紀(jì)要不再假設(shè)“所有人開會(huì)的目的都一樣”。

以前只有一個(gè)「會(huì)議助手」模板，本質(zhì)上是“通用會(huì)議理解”。

現(xiàn)在開始分化出「學(xué)霸筆記」「面試助手」，再疊加原本的會(huì)議場景，其實(shí)是在做一件很關(guān)鍵的事情：把同一套底層 AI 能力，調(diào)成不同“心智模式”。

這是很多 AI 產(chǎn)品容易忽略的一點(diǎn)。

模型可能已經(jīng)很強(qiáng)了，但怎么用，往往決定了90%的體驗(yàn)差異。

回過頭來看，其實(shí)無論是對會(huì)議語氣的判斷，還是實(shí)時(shí)推送的紀(jì)要，本身都不是某一個(gè)新模板才突然出現(xiàn)的能力，而是從最早的「會(huì)議助手」階段，AI 紀(jì)要就已經(jīng)在嘗試做的事情。

一方面，通過按人查看觀點(diǎn)、風(fēng)險(xiǎn)提示、待辦事項(xiàng)等更清晰的結(jié)構(gòu)拆分，那些原本藏在話語里的遲疑、保留和潛在阻力，被更準(zhǔn)確地放進(jìn)了對應(yīng)的語境里；

另一方面，每2分鐘一次的階段性紀(jì)要，也不再只是簡單的過程回顧，而是不斷幫你把注意力重新拉回到當(dāng)前討論的核心判斷上。

這些能力本身并不新，但在新的功能形態(tài)下，你會(huì)更明顯地意識(shí)到：

AI 紀(jì)要關(guān)注的，已經(jīng)不只是“記下了什么”，而是“這場會(huì)議此刻真正發(fā)生了什么”。

也正是從這里開始，我第一次感覺到，它開始更接近人類在真實(shí)會(huì)議中的理解方式，而不是單純做一個(gè)記錄工具。

真正拉開差距的，是「學(xué)霸筆記」這個(gè)模板

如果說前面的能力更多是面向職場會(huì)議，那么「學(xué)霸筆記」這個(gè)模板，是我覺得這次更新里最干凈、最明確的一次場景落地。

打開騰訊會(huì)議，切換到 AI紀(jì)要里的「學(xué)霸筆記」，你會(huì)明顯感受到，它對信息的取舍邏輯變了。

我發(fā)現(xiàn)它沒那么強(qiáng)調(diào)“誰說了什么”，看清了更接近課堂筆記的結(jié)構(gòu)：

重點(diǎn)自動(dòng)加粗，概念和定義被明確區(qū)分，難點(diǎn)會(huì)被單獨(dú)標(biāo)注，整體呈現(xiàn)出一種非常“學(xué)習(xí)友好”的層次感。

我試著用它記錄了一場線上課程，最大的感受是——你不需要一邊聽一邊擔(dān)心“這句話要不要記”。

AI已經(jīng)在替你做第一輪篩選和結(jié)構(gòu)整理，你更多是在理解，不用抄寫不用在意咬文嚼字的細(xì)節(jié)。

更有意思的是，學(xué)霸筆記可以一鍵導(dǎo)入騰訊元寶。

把整堂課的內(nèi)容丟給元寶之后，你可以直接讓它生成思維導(dǎo)圖、重點(diǎn)總結(jié)，甚至是隨堂測驗(yàn)題。

這一步，其實(shí)完成了從“記錄”到“消化”的閉環(huán)。對學(xué)生、備考黨、甚至終身學(xué)習(xí)者來說，這是一個(gè)非常實(shí)用、而且真實(shí)可用的組合。

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面試助手，是一個(gè)很懂人緊張的 AI

相比學(xué)霸筆記的清晰直接，「面試助手」給我的感覺是——它對人的狀態(tài)理解得更細(xì)。

開啟面試助手后，你幾乎不需要額外操作，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別你是面試官還是面試者，然后給出完全不同的支持方式。

站在面試官視角，它不僅幫你記錄候選人的關(guān)鍵信息，還會(huì)在過程中提示一些“值得追問的點(diǎn)”。這種提示不是打斷式的，而是類似一個(gè)在旁邊低聲提醒你的同事，讓你意識(shí)到：“這個(gè)地方，可能值得再問一句。”

更重要的是，會(huì)后你可以把這份 AI紀(jì)要直接丟給元寶，讓它基于整場面試內(nèi)容，構(gòu)建一個(gè)候選人評估視圖。從技能、表達(dá)、邏輯、應(yīng)變等多個(gè)維度進(jìn)行總結(jié)，這在集中招聘場景下，真的能顯著降低遺漏和主觀偏差。

而站在面試者視角，面試助手反而顯得更“溫和”。

它會(huì)在你表達(dá)得比較好的時(shí)候給予即時(shí)反饋，讓你清楚地知道：哪一段回答是加分項(xiàng)。同時(shí)，當(dāng)你開始陷入細(xì)節(jié)、邏輯變散時(shí)，它也會(huì)給出非常克制的提醒，幫助你重新拉回結(jié)構(gòu)。

最讓我印象深刻的，是它對“問題潛臺(tái)詞”的解讀。

有些面試問題表面很開放，但真正考察的點(diǎn)非常具體。

面試助手會(huì)提示你，對方可能更關(guān)注預(yù)算、轉(zhuǎn)化率或落地經(jīng)驗(yàn)，從而幫你更精準(zhǔn)地回應(yīng)。

都不只是替人回答了，而是在幫人聽懂背后的小九九。

分人查看觀點(diǎn)，讓會(huì)議第一次“按人還原”

AI紀(jì)要最近上線的「分人查看觀點(diǎn)」功能，其實(shí)非常符合我對會(huì)議理解的一種偏執(zhí)。

會(huì)議由人組成，事情也是由人推動(dòng)的。把所有發(fā)言混在一起總結(jié)，往往會(huì)抹平責(zé)任和立場。

分人查看觀點(diǎn)這個(gè)視角，相當(dāng)于把信息流重新拆解，讓你清楚看到：誰在推動(dòng)，誰在猶豫，誰在反對。對管理者來說，這是理解團(tuán)隊(duì)狀態(tài)的一個(gè)非常直觀的方式。

配合歷史會(huì)議自動(dòng)沉淀、圖片分享等功能，AI紀(jì)要正在變成一種“會(huì)議資產(chǎn)”的管理工具，而不只是一次性的記錄。

一點(diǎn)更大的感受：AI，終于開始為具體的人服務(wù)了

寫到這里，我其實(shí)更想說的是一個(gè)更宏觀的判斷。

AI 的競爭，早就不只是模型參數(shù)和榜單了。真正決定體驗(yàn)的，是它能不能在具體場景里，理解人的真實(shí)需求。

騰訊會(huì)議 AI紀(jì)要這次的多模板進(jìn)化，我覺得得承認(rèn)一件事：同樣是說話、聽話、記錄，不同場景下的“好用”，標(biāo)準(zhǔn)是完全不一樣的。

會(huì)議、課堂、面試，每一個(gè)場景都有不同的緊張點(diǎn)、判斷邏輯和價(jià)值目標(biāo)。

AI能不能調(diào)對姿態(tài)、應(yīng)對得當(dāng)，比它會(huì)不會(huì)總結(jié)更重要。

而通過與騰訊元寶的打通，這些能力不再停留在記錄完就結(jié)束，那還是死筆記。

可以被追問、被擴(kuò)展、被真正用于決策和學(xué)習(xí)，紀(jì)要才算活過來。

如果說過去的 AI 會(huì)議工具，是在幫你少干點(diǎn)活，那現(xiàn)在的方向，更像是在幫你少錯(cuò)過、更精明。

這可能才是 AI 真正走向日常、走向長期價(jià)值的方式。

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