河南胖東來，一名深夜到家的員工又在下班30分鐘后收到一條飛書推送，每次夜班后，這條報平安的提醒都會準時出現。

日本東京永旺超市，一位餅干試吃員正在多維表格填報自己的品嘗數據，這家負責安排9000家店鋪、1200名試吃員的大型零售集團服務商，曾想砸1億日元開發定制系統，但如今已被Lark Base（飛書多維表格海外版）完全替代。

江蘇張家港永卓控股，這家員工上萬人的500強公司曾長期被高企的輪胎費用困擾，直到飛書顧問的一次深入調研后才找到浪費源頭，這筆年耗資千萬元的開支全年預計可節省300萬元。

茶飲品牌中，蜜雪冰城、霸王茶姬、茶百道等6家上市茶飲公司中，有5家不同程度使用飛書；在國貨美妝行業，珀萊雅、貝泰妮、巨子生物、毛戈平等TOP10品牌中，飛書客戶占比7成；在汽車制造領域，銷量TOP30車企中，超六成的核心協同發生在飛書上，并向上下游的德賽西威、匯川技術、億緯鋰能等核心廠商蔓延。還有大量的AI公司，如Deepseek、地平線、智元機器人都創業早期階段就開始用飛書。

為何越來越多的企業開始用飛書？在近日舉行的飛書發布會上，小鵬汽車創始人何小鵬說：“我并不是來打廣告的，但我真的覺得飛書非常好，它幫助了我，也幫助了小鵬。”

有人說，在飛書密密麻麻的logo墻上，能看到中國最有上進心的一批公司，他們渴求提效，渴望用飛書展開一場效率變革，比如在對抗“AI忽悠”的問題上，飛書可發揮巨大作用。

2025年，生成式AI在C端掀起狂歡，B端卻陷入PPT式AI與產業落地的割裂。如何讓B端企業真正吃到AI紅利，成了業內焦點。

有幾個難題擺在眼前。首要的問題就是企業數據化不足。不少企業的數據仍分散在員工的個人電腦中、分散在紙質筆記本里。一個個零散的文件夾和一行行手寫字，并不能成為企業AI進程的燃料。

在飛書發布會上，飛書CEO謝欣說：“如果你的辦公工具主要不是在創作，而是在打卡，那一年的沉淀可能是1000萬次的打卡數據，那大概率AI能幫你預測的是，明天哪幾個員工會遲到。”

另一個問題則是AI產品的模糊與夸大，陷入“賣家秀”困境。這場新技術帶來的狂熱，催生出AI領域前所未有的“賣家秀與買家秀”割裂現象。產品demo中把AI功能描繪得無所不能，但等到用戶真正實際使用時就發現，效果遠不是宣傳片中說的那樣。

如何破局呢？“數字化是AI與智能化的基礎，B端的AI落地是一場馬拉松。”謝欣說。在飛書看來，要通過員工海量的日常協作動作，以無聲無息的方式，沉淀企業數據和資產，再運用AI的能力把數據變成智能生產力。底層邏輯就是：協作即沉淀，沉淀即智能。

從用戶視角看來更簡單：用就完了。工具越好用，員工使用頻率越高，數據沉淀就越豐富。小鵬汽車就是個例子，他們不僅在用飛書AI會議提升效率，還充分使用飛書文檔：2025年上半年，AI生成63萬份紀要，2024年非必要線下會議減少30%，云文檔協作滲透率72%。

為了厘清行業標準，飛書在7月9日發布了業界首個AI應用成熟度模型，對標自動駕駛的L1、L2、L3、L4。飛書將AI應用成熟度模型分四個等級：M1——概念驗證，只做內部演示，別對外發布；M2——早期試用，給愿意嘗鮮的用戶用；M3——成熟應用，可以大規模使用；M4——完全成熟，在適合的任何場景都可使用。

做產品的先定義標準，本質上是一場對抗技術泡沫的務實變革。謝欣表示：“飛書發布的每一個AI功能，我們都會清楚地標清是什么等級，讓選擇更加透明。我們認為這是AI從業者很必要的企業責任，我們同時希望同行發布AI產品時也能參考這么一個標準，給客戶一個合理的預期，也避免帶來不必要的焦慮。”

原標題：《把AI真正用起來、用高效，越來越多的企業選擇了飛書》