撰文 | 李信马
题图 | DoNews摄
2026
年，
AI
办公的入口之争进入了最拥挤的时刻。
腾讯把WorkBuddy接进企业微信，同时向钉钉和飞书开放机器人接入；阿里把QoderWork、MuleRun、悟空三款产品整合为“千问办公”（QwenWork），由钉钉新任CEO陈宇森统筹；字节启动组织调整，飞书产品团队并入豆包产品团队，之后TRAE、扣子相关团队进一步并入豆包体系，“豆包工作”发布；百度在8月完成AI办公产品线整合，保留下百度搭子、库库AI、秒哒三款AI产品，有传言还将进一步整合。
互联网巨头们用组织变阵和资源收拢表明同一个判断：谁承接住工作任务，谁就是下一个入口。QuestMobile最新的数据显示，办公类Agent的PC客户端用户规模同比增长512.2%，AI办公月活已达1.42亿。
但入口解决的只是“用户在哪里唤起AI”的问题，却回答不了“AI能不能真正介入业务、产出可衡量的业务价值”。用户端喧嚣的背后，办公AI在企业端的落地现实却略显冰冷。麦肯锡《The State of AI 2026》报告揭示了一道尖锐的行业断层：AI能够实现80%的个人工作提效，却仅有6%的企业收获明显业务成效。
这道断层并非孤例。快手企业
AI
生产力副总裁王诩在
QECon
大会上复盘：部分
Skill
质量参差不齐，成为消耗数千积分的
“Token
黑洞
”
；
PRD
半天写完，下游协作链却没有同步变化；高手经验难以沉淀为团队资产，
“
只有超级个体而缺乏协作，形成的是效率孤岛
”
。
显然，个人把AI用得得心应手，不等于企业就能转化成业务成果。TiDB 的实践中，当个体提效接近10倍时，公司整体提效却不到20%。整个B端AI产业亟待破解的命题由此浮出水面：如何打破个人提效的天花板，真正实现规模化的组织级提效？
01.
入口之争：AI徘徊在业务流程之外
要回答这个问题，先要看清当下AI办公产品的能力边界。
绝大多数入口型AI办公产品，核心能力集中在内容生成层面，比如撰写材料、提炼会议纪要、文档总结、问答辅助。这本质上，是给每一位员工配备了一个外挂式的智能助手。然而，真实的企业业务远比文档处理复杂，跨部门协作、多套业务系统隔离、分级权限管控，再叠加企业内部的业务规则、沉淀多年的专家经验、完整的审批权责，共同构成了实体组织运行的底层骨架。
单纯外挂式的助手，无法深入实体组织运行的底层，也就造成了当前AI办公落地的三重现实断层：
首先，是不懂企业专属业务规则。通用AI掌握的是公共通识知识，却缺少对一家企业内部制度、历史业务数据、行业专家经验的理解，只能做通用化输出，很难贴合企业个性化的经营约束。
其次
，是无法深度嵌入业务流程。AI停留在“给到指令、返回结果”的辅助位置，不能自主识别业务任务、拆解目标、跨岗位分发流转，难以跑完一条完整的业务链路。
最后，是权责与审计机制缺失。业务判断依据无从溯源，关键决策的权责边界模糊，执行过程缺少可追溯链路，很难满足央国企、实体企业的风控合规要求。
由此可见，即使再增一个更强大的聊天交互窗口，也满足不了企业的核心刚需。这不是模型强大不强大的问题，而是AI始终站在业务流程门外的问题。企业真正需要的是一批可以真正走进岗位权责体系的数字员工，Agent可以被发起、被授权、被执行、被记录，并且把结果重新回到业务系统里，不仅仅是员工个人的效率工具，更能够实现组织级提效。
02.
WinWork解法：读懂业务，成为组织的“自己人”
那现在市面上有没有这样的产品呢？
10月22日，在北京召开的2026科大讯飞全球1024开发者节上，科大讯飞董事长刘庆峰现场发布了讯飞星帆WinWork。WinWork跳出了“做更好的AI助手”的思维定式，核心目标是让每个岗位都拥有一支数字员工团队，完成AI从个人提效向组织提效的跨越。用刘庆峰的话来说，就是能够读懂业务，成为组织的“自己人”，并且能够真正融入到企业流程中。
但想做成这件事情，还需要两大核心底座支撑。第一个底座，是企业本体。“如何让数字员工更懂业务，核心就是要构建企业本体。”刘庆峰说。企业本体并非一个空洞的技术名词，它由Palantir提出，该公司在美国市值一度达到4000亿美金，如今已深入应用于多个行业。按刘庆峰在演讲中的拆解，它至少包含三层：
第一，让数字员工真正理解企业的业务规程与全量工作规范，对齐业务目标；第二，搭建支撑各类业务决策的业务数据库，完成数据清洗、API适配、跨系统映射与语义对齐——很多企业里，不同部门对同一件事的定义和表述都不一样，有的用简写、有的用拼音、有的用汉语，需要靠AI把语义映射对齐，再通过AI Connect把分散的数据接入进来；第三，让优秀员工退休后的经验知识沉淀为企业知识，变成数字员工能够掌握的内容。
第二个底座，
就
是业务流程的深度嵌入。
WinWork
对接企业异构业务系统，形成
“
自主识别任务
—
拆解规划
—
智能分发
—
协同执行
”
的完整工作闭环。这意味着
AI
不再局限于帮员工写稿、整理文件，而是直面真实业务任务，和真人岗位员工协同作业。
将WinWork和入口型的AI助手进行对比，就会发现两者在组织身份、流程深度、权责边界方面，都有着明显的差异。首先，AI 助手本质上是面向个体的个人效率工具，依赖通用大模型的公共知识，而 WinWork 数字员工是服务组织的岗位团队，依托企业本体，融合业务规则、业务数据与专家知识库。简单来说，一个是站在组织之外打辅助，一个是在组织之内担职责。
其次， AI 助手停留在“输出内容与建议”的外部辅助位置，而WinWork 则嵌入业务流程中交付结果。第三，AI 助手的输出结果往往难以溯源审计，而WinWork 在关键判断上保留人工把关，全链路数据与决策路径均可回查。对央国企和实体企业而言，这条“可追溯”的边界，决定了 AI 能不能被放进核心流程。
有关数字员工为什么“靠谱”，在群访中，刘庆峰给出了进一步的解释：“无论大模型小模型，其实都有幻觉，现在幻觉解决不了。本质上解决幻觉只能靠两件事：一是把它充分融入到企业的流程中，增加足够多的企业本体知识；二是在每个流程节点上都有严格的测试方法。我们的数字员工真解决问题，是你在家里睡觉，它也能 7×24 小时工作；在每一个环节点，它不是等着你人给它讲，而是自己判断是否达标、自己通过测试，再走下一个流程。”
底层逻辑搞明白了，那WinWork的实际落地效果又如何呢？现场，科大讯飞用两个演示，证明了数字员工能够进入业务深水区，而不是停留在对话浅层。
03.
进入业务深水区
第一个场景，是元器件替代选型。
这个场景的背景，来自当下很多企业共同的困扰——显存、存储、算力价格大幅上涨，供应链涨价的压力传导到每一个采购决策上。面对供应商发来的涨价通知，数字员工并不是简单地“比个价”，它会关联产品、生产计划和库存数据，分析涨价对经营的整体影响，再综合价格、质量和交期，筛选可替代的物料。值得注意的是，它最终推荐的并非单价最低的一款，而是更符合企业需求的方案。决策完成后，结果交由人工评审，数据来源和判断路径均可回查。
第二个场景，是供应商失信风险处置。
当出现供应商失信风险或其他重大风险时，数字员工会联动采购、法务、财务多个岗位，共同核查风险、分析影响、推进处置。其中，涉及关键判断与授权的事项，由人工确认。在持续工作中，数字员工还会沉淀经验，将企业知识转化为可复用的组织能力。
两个场景共同的特征，是“人机协同”与“可回查”。数字员工承担繁重的信息关联、分析与跨岗位流转，关键判断和授权始终保留在人手中，每一步的依据都经得起回溯。这种可验证、可复用、可兑现的特性，正是央国企、实体企业敢于把 AI 放进核心流程的前提。
目前，
WinWork
已经
沉淀
了
超
过
80
类专业数字员工，覆盖合同审查、风控核查、采购寻源、商机评审、物料替代选型等高频业务场景
。
这些数字员工并不是闭门造车，而是
来自实战积累
，
根据智能超参数、大单网基于公开招标信息的统计，科大讯飞连续两年位居央国企大模型项目中标金额和数量双第一。
从实际落地效果看，依托数字员工标准化需求规范、自主任务推进、多岗位流转协作的能力，WinWork可将组织整体效率提升20%至50%以上。刘庆峰在现场介绍，以研发场景为例，WinWork可帮助个人提效60%-80%；而通过研发数字员工统一需求规范和标准、自主推进研发任务及多岗位流转协作，组织端到端的提效可以从过去的20%多提升到50%以上。
此外，在企业端落地还有一个核心的问题，就是安全。这里不得不提到，WinWork是由首个基于全国产算力训练的大模型——讯飞星火大模型提供支撑的。依托这一源头技术创新的底座，WinWork 支持全栈自主可控、国产化私有化部署，本地方案涵盖模型层、接入层、本体层与平台层，保证敏感数据不出域，隐私保护被落到了架构层面。而且依托星火大模型端云一体协同架构，WinWork还实现了44% 的 Token 消耗节约，让规模化应用的经济性成立。
大会上，科大讯飞同步推出了AIPC、星火办公一体机，也补齐了个人端与组织本地部署的硬件能力，保证WinWork能进一步下沉到真实岗位与业务流程之中。
结语
AI办公竞争的下半场，不再是一个个聊天框，而是一个个真实业务岗位。
讯飞星帆WinWork跳出了个人效率的内卷，锚定了组织提效这条更难、却也更难被替代的赛道。依靠成熟的业务场景、安全可控的部署方案、经过验证的央国企实践底座，WinWork打造的岗位级数字员工团队，正在开辟一条B端AI落地的新路径，推动AI从“被使用”走向“被组织信任”，让数字员工成为一个合格的“组织成员”。
入口可以有很多个，但能让AI真正对业务结果负责的位置，只有一个——岗位。作为人工智能国家队，科大讯飞正以源头技术创新和全栈自主可控的底座，把组织提效的价值兑现到千行百业。用人工智能建设美好世界，这场凝心聚力的长跑，才刚刚进入深水区。
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END
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