把大模型装进群聊里，钉钉会翻车吗？

2023-05-31 14:05

如果评选今年全球技术影响力榜单，大模型与AI一定是回避不掉的话题。甚至，到今天还没发布大模型的科技公司，在行业里已经显得有点非主流了。

微软和OpenAI联手烧起大型语言模型之火后，国内大模型飞快卷了起来。在百度在3月底发布文心一言后，阿里、字节、科大讯飞等行业巨头，以及商汤、知乎等细分领域玩家都陆续发布了自己的大模型产品，钉钉、WPS等也陆续宣布自己对大模型重塑应用层的思考。

5月的最后一天，在筹备了一个多月之后，接入阿里云通义大模型的钉钉斜杠“/”开启了对外公开邀测。虎嗅也第一时间拿到了邀测资格并上手体验。

不只有目前主流的文档、会议AI，群聊AI的产品设计上也让我们能够感受到这家有着6亿用户的赛道领导者，正在试图创新AI与应用的结合方式，将大模型做到群聊里。

钉钉应该是当下唯一把IM群聊作为核心界面，进行大模型改造的产品。这与其他厂商将文档作为核心界面大有不同，到底是另辟蹊径不从众，还是继续躺在8年的舒适区里出不来？

不只有文档AI，大模型还被装进了群里

在钉钉斜杠开放的一揽子AI能力中，首先自然要有喜闻乐见的文档AI。

在Notion AI出现后，文档成为当下大模型改造的热门产品，微软Microsoft 365、谷歌Workspace，以及国内的WPS等，都针对文档下了功夫，不过，大家的文档AI样子都差不多。

当然，这的确是一个市场上都在做、钉钉也必须做的产品。

目前，用户可以在钉钉文档上实现各类的文生文及文档智能摘要等功能，包括辅助创作，以及改写、润色等等能力，用户体验与Notion相似，不过率先引入了文生图。

总的来讲能力可圈可点，如果以ChatGPT的代际来类比，大概在3.0-3.5之间的水准；生成图片的能力中规中矩，相比midjourney还有明显差距，但只要不刻意去生成例如鱼香肉丝等刁钻的图片，已经可以辅助办公。

提示词：雅典诸神拿着电脑在办公室开会

油画风格，愁眉苦脸

其次是视频会议。

视频会议被视为文档之后下一个会被大模型改造的核心办公场景，目前业内尚没有成熟的解决方案，都处于前期准备阶段。

比如，Zoom刚刚宣布与人工智能初创公司Anthropic的合作，将Anthropic的AI助理Claude与Zoom平台（包括团队聊天、会议、电话、白板、Zoom IQ）集成。

钉钉视频会议中，可实现对会议全程进行转文字，及按主题划分章节并生成摘要。在这一领域，钉钉属于行业内比较早的产品，产品体验需要用户的检验。

最后是钉钉的IM（即时通讯）场景，它融合了消息摘要、AI画画和问答机器人、应用开发等多项AI功能，也是最值得探讨的场景。

IM在很多人看来是一个并不起眼的场景，一是中国用户已习以为常，二是与大模型源头的chat方式有类似之处。但起家于沟通的钉钉，似乎一直对IM与群聊有着自己的坚持，或者说是偏执。从邀测中能感受到，面临大模型，钉钉再次选择将群聊作为最核心的用户界面。

比如目前钉钉独有的应用开发功能，拍张照片或者上传张图片就能让AI开发一个应用，并自动以钉钉酷应用的形式安装到群聊内，不过看起来暂时只能开发表单类轻应用。

拍照生成一个应用后，如果想修改它，也只需要对话就可完成。这的确做到了一个不懂代码甚至不懂IT的小白，也可以用AI来开发应用；

不过，这些功能的体验也并非全都能满足刚需。比如，智能摘要很实用，可以几秒钟帮你总结、99+群聊消息的要点，不用再去爬楼翻记录。不过，目前这项功能抓取的更像是聊天的框架，对讨论的要点信息的抓取还有待提高。

最后，是笔者看来最为实用的一项功能——问答机器人。在群聊里输入“/”可以创建一个会学习文档的机器人，它能智能地进行提取、定位和总结文档内的信息，自动生成答案回复，可以类比为一个微型的知识小模型，且准确性比通用大模型更高。它一次性能学习数十万字的中文文档，并且能够学习多个文档，在客服答疑、社群运营、新人培训等实际生产场景，实用性很高。

总体体验下来，我们可以从两个层面去评述钉钉的AI：

第一，在各产品底层依赖的技术、算法层面，处在中规中矩的水平，还有很多提升空间，不过所幸大模型最擅长的就是快速学习、调优；

第二，在产品层面有很多不同的用户交互方式，尤其是将群聊作为核心界面，来承载AI的落地，足见钉钉没有完全模仿别人的策略，而是在尝试工程化创新。

就像OpenAI推出plugin（插件）来赋予AI更联网、更实时的工具属性，某种程度上，AI+群与酷应用的组合也赋予了钉钉很强的贴近业务场景的工具属性，也给生产场景的复杂应用怎么结合大模型提供了一个参照思路。

偏执“群聊”，是好是坏？

实际上，钉钉对沟通一直有着偏执。钉钉起源于IM，8年多的时间里围绕IM场景中，也做了不少初时不以为然、长期看却能改变行业的产品创新，比如已读未读、DING、消息卡片等等。“已读”在办公领域、甚至电商App中都成为常态，消息卡片也成为各办公APP将碎片化信息，进行结构化的通用形态。

在过去两年，钉钉在提出“业务数字化”后，依旧在群这个界面做了不少新尝试，其中有两次大的更新，和本次钉钉落地大模型有着强关联性。

一是2022年3月，钉钉发布一种全新的应用形态——酷应用，这是在钉钉all in低代码后的新动作。在笔者看来，钉钉的低代码的价值在于将开发、IT甚至数字化的权利下放给更多人；所谓酷应用，虽然命名值得再议，不过它确实解决了一个问题——将复杂应用融入到群这种低门槛的界面，且以结构化的方式输出信息。

大部分人接触到的“群聊”，足够简单、直白，但在有效传达信息、推动协同的进展上有着“天生”的缺陷。为了解决这些影响工作的问题，各家也是拿出了各家的方法，比如，微信通过小程序来扩展群的协作属性。

钉钉为了在群里能够用复杂软件，则做了个酷应用，将原本大块头的软件系统打碎，拆分为一个个小的组件，以卡片的形式，供用户在群聊里调用。这种卡片无需下载、不用安装，使用时也不用点进去，可直接在卡片上进行编辑，数据实时刷新。

二是在2022年12月钉钉发布的7.0版本，要用“群2.0”把触角从组织内突破到企业间，还是将群聊作为核心，把跨企业的协作做到群里。

过去的群聊大多就是聊天，应用系统之间是不通的。但以群为核心，去打破IT设计中租户的概念，在一个群中可以连接不同组织的人、数据、应用系统，打破了过去数据、系统受限于组织边界的束缚。

从钉钉发展的关键历程中，可以看到这种群聊偏执。的确，某种程度上在“群聊”场景，钉钉的创新力做到了国内最前列。

但今天面对AI新一轮的技术迭代，大模型对哪些应用能够带来巨大改变，目前的几点共识中并没有群聊：

与搜索引擎相结合，以百度和Bing为代表，可以为人节省大量筛选信息的时间；其次是文档，前有Notion验证，后有微软、WPS等跟随；再次，通用AI技术逐渐取代现有AI技术，例如用GPT的通用AI技术帮助自动驾驶实现跨越L3；最后，当通用AI技术愈发成熟，走向制造、医药等生产领域，解决各种问题。

前两者目前已有先行者可参照，后两者则暂无可借鉴标的。钉钉依然坚持群聊，在群场景中寻求大模型与商业的结合，是摸着石头过河，还是在自己擅长的群聊舒适区出不来了？

AI+群、酷应用，试图让AI人人可用

钉钉总裁叶军在4月接受采访时曾说过一段话：“有了AI以后，相当于是AI跟酷应用结合，AI就是它的大脑，酷应用就是它的手和脚。AI不只是以前的回答或者写个图片，还可以生成应用程序，甚至交互界面。以前存量的低代码系统，API系统数据和服务，可以跟AI快速建立连接和对接。”

在钉钉AI邀测后再回头看，这可能是对接入大模型后钉钉该怎么走的思考，也可以据此猜测，钉钉为什么选择了群：

对钉钉来讲，大模型的加入必然会带来应用开发门槛的继续降低，钉钉上的应用仍会爆发式增长，随之而来的就是庞大的应用数据。AI作为大脑处理数据，包括文档、会议的数据，也包括深层次的生产数据、业务数据，而这些生产系统也需要通过群聊与酷应用实现用户交互：

以聊天为界面，低代码和酷应用可以连接各类复杂的业务系统，比如MES、ERP、BOM等生产系统，订单、广告、采购等业务系统，在它们之间实现深层次的数据互通，再由AI汇总。更重要的是，这也是每个人都能够得着、用得上的低门槛方式，不需要去学习怎么使用专业的系统，在群里打打字就可以完成过去复杂的业务流程。

这可能是钉钉的思考——不只是AI停留在浅层的工具，也希望与群、酷应用结合，把AI落到生产场景，同时做到AI人人可用，实现产品范式的重塑。

另一方面，大模型也为钉钉提供了一个“减肥”的机会。钉钉用了8年成为超级App，但不可避免地越来越复杂、臃肿。这是所有软件产品会面临的共同难题。即便是有了酷应用、在群聊上做了很多降噪的设计，钉钉也一直没有找到很好的解决方案。

显然，钉钉也看到了AI的巨大机会，甚至提出未来的钉钉也许只是一条斜杠。他们提出，未来会通过一个简洁的新入口，把所有APP建立起来的壁垒全部跳过。例如，以后买东西不必细究货物是来自淘宝还是拼多多，以后的应用也不必经过复杂的交互界面，可能只需要一段自然语言对话，算法与数据就会呈现出结果。

钉钉起源于沟通，在推进业务数字化的阶段先后推出低代码与酷应用，今天在AI的加持下，又在擅长的IM领域摸着石头过河，试图趟出一条新的路径。这的确为AI工程化落地提出了一种新的思路。

从另一个角度来看，先不论大模型装进群聊能否成功，但中国大模型的发展显然处在追赶阶段，需要更多摸着石头过河的企业，而不该只有摸着他人过河的企业。

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来源: qq

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