6月底的一天，顶着北京的高温，我们在位于上地十街的百度大厦拜访了百度CIO李莹女士。
大语言模型的出现对全球所有科技大厂来说都是一道分水岭，前瞻布局的微软重新站在了硅谷之巅，十年磨剑的百度也成为万众瞩目的对象，甚至我们在海淀的咖啡馆里遇到挂着百度工牌的程序员，都要忍不住多瞄两眼。
百度的确有很强的先发优势。从算力层的AI芯片昆仑芯，到框架层的PaddlePaddle（飞桨），到模型层的文心大模型，再到应用层面的搜索、文库、协同办公软件等，百度在AI链条上的每一个环节都有布局，“全栈”的优势明显。
深耕AI十年，此刻又站在新一轮科技革命的前夜，百度如何快速拥抱变化？大模型又从哪些方面改变了百度做产品的理念？以及在大模型最先影响的办公场景中，催生了哪些新的变局？带着这些问题，我们拜访了百度CIO李莹女士。
李莹博士2004年正式加入百度，曾先后带领过百度自然语言处理、推荐与个性化、知识图谱、AI技术生态、百度地图等多个核心业务。她现任百度集团副总裁、百度集团首席信息官（CIO），全面负责企业智能信息系统建设。
在访谈中，李莹的观点非常鲜明：生成式AI革命带来的不仅仅是一种可以嵌入到产品里的技术元素，更是一种新的基于AI原生的思维方式。
李莹通俗地用“Native Language（原生语言）”做了类比：母语就是原生语言的代表，我们一切思维的起点都是通过母语逻辑进行思考，表达自然而然发生；同样，AI原生思维需要回到问题的的起点，用AI的视角来思考、用AI的框架来分析，用AI的方式来解决。
比如通常我们预定一次出差行程，需要跟5～10个不同的软件接口打交道，涉及到日程、交通、酒店、资料等。在过去几十年的办公信息化场景下，人们习惯了在不同的应用之间来回切换，传统的软件思维，是我如何来改善这些接口的调用方式和处理效率。
而在AI原生思维的框架下，需要回到“如何帮助用户安排出差的一切”这个原始出发点来思考问题，比如是否能够让用户只需要对接一个助理式的入口，这个“助理”可以自然地跟用户交互，处理一切流程，而用户不需要关心这背后有多少系统能力甚至接口数量。
起点一旦发生了变化，产品设计、交互方式、流程设计、系统构建，直至底层的研发范式都会被重塑。就好比一个人更换了一种原生语言，不光口头的表达要切换成另一种语言，大脑中的思维方式也要按照新语言的语法和范式来进行组织。
用思维来驱动表达，而并非仅仅在表达层面进行改善。如果仅仅用传统思维来考虑“AI赋能”、“效率提升”这些课题，容易抓不住核心矛盾。
但难点往往也在于思维模式的转变。大语言模型如同加速器，一下打破了大家原有的状态，但惯性使然，并非所有人的状态都能快速切换。李莹也看到了这点，她在带领团队不断锤炼“AI原生思维”的同时，也在快速推动产品重构，加快办公场景的生产力提升。
作为一名“技术浓度”极高的管理者，李莹在谈及生产力变革的话题时直言不讳：这个时代如果你不会使用AI工具，很大可能会被淘汰。尤其在她眼里，高知识密度的协同办公场景天然追求效率，与大语言模型的相遇，带来的一定是场一拍即合的效率革命。
由于“近水楼台”，百度内部能够率先用上大模型的能力。比如百度旗下的智能工作平台「如流」，在百度内部已经全面搭载了文心一言——在工作人员的演示中，如流将“超级助手”作为AI能力的入口，随时可以被唤起，能够智能地帮助用户完成大量工作。
现场演示时，在“超级助手”的聊天界面中简单输入“下周我要请假五天”这么一句话，超级助手能够调用来自不同模块甚至平台的能力，不但能够自动生成请假申请界面、显示各类假期的余额，还能直接跟其他的同事协调已经计划好的会议等，俨然一个真实的助理。
令人印象深刻的还有：在我们访谈期间，百度的智能会议系统一边在做会议纪要，一边用“会议洞察”能力划分不同议题，总结出议题、观点、核心发言等重要信息。当访谈结束的时候，一份成熟的会议纪要便发给了参会的所有人。
我们在观看演示时的一种强烈感受是： 如流的“超级助手”并不是简单地“接入”百度的大模型，在UI界面上添置一个对话框，而是回到产品设计的出发点，洞察办公场景下用户的根本需求，用AI的方式去“端到端”解决问题。
在李莹看来，用AI原生思维来重构办公场景的工作才刚刚开始。办公场景如今是大模型应用层竞争最激烈的“八角笼”，对手从四面八方涌来，里面既有老牌的传统办公软件，也有用户需求敏感的协同办公玩家，还有瞄准崭新场景的AI创业公司。
在大模型浪潮的推力之下，办公场景一定会出现新的打法、新的产品、新的生态甚至新的格局。机会已经出现在远方的地平线上，只有产品力、模型力、执行力都完备的公司，才能真正的屹立潮头，笑到最后。
以下，是硅基研习社与百度CIO李莹女士的对话正文。
AI原生思维重构办公场景
硅基研习社：在办公和企业内部信息化领域，您提到过“AI原生思维”的概念，具体怎么理解？
李莹：我们可以先用一个概念来理解原生，就是Native Language（原生语言）。原生语言代表你的母语，你所有思维的起点都是通过母语的逻辑来思考的，你不会在张口说话之前还要考虑中文怎么说，这是对原生的解释。
什么叫AI原生？首先要定义解决的问题是什么，然后用AI的方式彻底解决它。反过来说，可能有些产品在AI之上做的是接入、整合或者赋能，在局部接入了一个AI的能力，例如增加一个改写或者提示等，这只是在产品层面做了AI的赋能。
如果要用AI解决根本问题，需要了解的其实是，员工为什么要在这写文档？为什么需要有一些资料的提示？分析根本需求后，用AI端到端去解决，这个逻辑会改变用户和需求之间的关系，这是一个大的逻辑，这种才是颠覆，才是全面的重塑。对产品而言，意味着从交互到流程，再到整个系统，都要为之改变，乃至实现系统过程对应的研发范式也会改变。
到最后，大家可能不会再提“AI原生”这个词，现在提是因为还在想“是什么”。一旦它成为我们的一个原生思维逻辑，比如交互上大家默认想到的就是用自然语言交互的方式优先，对应的设计、产品、系统、研发都会改变。
硅基研习社：百度在做一些产品开发时，AI原生思维对你们意味着什么？
李莹：业界有一种说法，大模型时代来了，每个产品都值得重做一遍，但是谁能真正重做一遍？百度CEO李彦宏说过，百度要做第一家公司，不是整合，不是接入，是重做、重构。
同时他也强调，一定要去做AI原生的应用，有多少大模型不关键，最关键的是有多少个AI原生的应用。应用层的突破，才能真正在这个领域获得巨大价值。
硅基研习社：前面提到从生产到研发，用AI思维重新组织程序怎么编写，模块怎么构建，甚至整个项目怎么开发推进，我们知道OpenAI的程序员可能本身就用GPT写代码，百度现在是不是也在内部做生产力的变革？
李莹：百度去年9月份就已经基于大模型做了代码生成工具Comate，现在又基于“文心一言”升级了更多丰富和高级的能力。我一直也在跟团队强调，要充分利用AI工具，要通过人机协同，在我们的研发过程中，帮助工程师去大幅提升编码效率。我们也会观察推荐的代码有多少会被员工采纳。
近期，Comate又上线了单元测试生成、代码注释、测试用例生成等新能力，这些新能力意味着整个研发过程中，有更多的工作都可以用大模型去支持。在软件研发领域，Comate的产品能力达到了国内领先水平。
虽然这一步已经对现在的生产力起到了很大的提升，但这其实也还不够。我们再往后看，未来研发的工作都会基于MaaS（model as a service），研发过程也会变成以数据驱动的，并且是面向大模型友好的，整个研发过程和方式都会进行重塑。
比如，原来的研发过程主要管理代码，但现在需要管理模型，因为有不同版本的模型；也需要管理模型相关的数据，比如预训练数据、精调数据，数据管理会变成研发管理里面像代码一样重要的东西。随之而来也包括Prompt怎么管理？这些都是我们研发过程中需要考虑的。
硅基研习社：是不是对于每一个百度员工来说，有了一个新的工具，对于他们的技能考核，或者未来的能力模型都会发生很大的变化？
李莹：我认为是的。针对办公领域，在交互模式、需求满足方式、工作流程这些维度一定都会变化。
对企业而言会带来很重要的三个维度的改变：一是产品设计逻辑和产品架构会被重塑；二是业务模式和流程会被重塑；三是组织和人才结构一定会有变化，配套的组织能力、人才要求、评价机制等等也会发生变化。当然这是一个过程，但我认为一定会走到那一步。
一场一拍即合的效率革命
硅基研习社：大模型火爆以后，办公领域是被提及最多的重塑场景之一，您怎么看待大模型对办公领域的影响？
李莹：在协同办公领域，大模型能够在这个领域率先产生更彻底、更深入的变化。为什么这么说？人工智能带来了第四次科技革命，其中一个最重要的驱动因素就是AI大模型，这也是业界共识。科技革命意味着整个生产力会颠覆性的提升，这个提升是全方位的，社会、生产、生活都会受到影响。
那为什么会在协同办公领域首先产生价值？第一，生产力变革带来效率提升，而整个协同办公领域追求的目标，就是极致的效率，这一点跟生产力变革完全吻合。
第二，在知识经济时代，一切都已经是信息化的，知识工作者的工作效率需要被赋能，企业也都希望企业的知识不流失，员工可以更快的成长，而大模型刚好是对世界认知的压缩，我们看到最早被赋能的是图像和写作，也正是因为这些技能是知识型的，因此知识工作者会最先被大模型技术赋能。
所以总结起来有两点：一是效率目标和办公领域要实现的目标是完全一致的；二是现在知识工作者贯穿在所有行业中，大模型对知识类工作又是非常擅长的。在这种情况下，不管是企业还是员工，都能首先感知到对他们带来的影响。
所以我认为，大模型在办公领域一定会最先产生彻底深入的变化，行业会存在一次重新洗牌的机会。技术从量变到质变，对大家来说都是一次机遇，谁能够有更好的能力积累、更快的转变、跑出更好的产品，谁就能先抓住这次机遇。
硅基研习社：大型互联网巨头很多都会把内部的效率工具转为对外的产品，每家产品都代表着自己的组织文化或者一种管理方式，甚至一种价值观在里面。在AI时代，是不是百度也有可能用我们AI的能力把这个工具做得比他们更加超前或者更加好用？
李莹：百度最早做搜索，AI技术也都是从搜索和推荐的产品上最早发展起来的，我们对知识和信息的理解是很深刻的，也有很好的内容生态。我们在2020年把百度Hi转型成如流，百度Hi作为内部IM工具已经积累了十多年，转型如流的目标，就是要把百度AI和知识管理的能力在企业方面做好，把百度做成最佳实践，同时赋能给更多企业。
现在这个阶段，我们在新的AI大模型能力应用上，也特别希望更多的企业都能用上。我们不是简单地把AI能力叠加上来，做产品的赋能，而是要设计一套完整的框架，能够让企业插上AI大模型的翅膀。
硅基研习社：您刚才也讲了，协同办公行业可能未来会重新洗牌，那内部对协同办公商业机会的判断是什么级别？这个行业本身在中国，以前经常说前有微软，后有盗版，整个市场相对来说也不是那么大。但是一旦我们用了智能助手（大语言模型能力接入后的在线功能），如果能够用的话，一定是在线的，一定是进入到我们企业云端的，付费模式跟以前License完全不一样，这个市场机会是不是会很大？
李莹：我认为，在办公这个领域有了这些新能力会有新机会，在中国的市场上会有大的增量。新机会下，服务和收费的方式一定会转到哪一种？还需要进一步探索和验证。但最重要的是让企业看到价值，愿意买单。当有新的技术内核赋能之后，市场会进一步打开，大家对于它的期待和需求会增高，在这里面会做出更多创新的东西。
譬如，大家感受最强的在线会议，以百度为例，从百度从大厦到百度科技园，原来开会必须是班车，来回平均一个人开会节省15分钟，进一步的，在线会议能够基于大模型主动识别并记录会议主题、生成会议记录和待办，这种提效大家明显感受得到，也可以衡量出节约的时间和成本。只要认价值，就有人买单，原来办公市场不好做的是大家很难看清楚它的价值。
硅基研习社：协同办公，包括传统办公这个领域这么多年发展下来，国内有些人用互联网的方式来做，有些人用传统的方式来做，这次是不是大家都在一个起跑线上？
李莹：我认为不完全是。这确实是一次变革的机会，但大家对于技术拥抱的程度、对于技术理解的程度、对于技术积累的深度不同会形成新的差距。比如是否知道大模型的边界是什么，大模型最核心的要素是什么，怎么理解它对整个行业的价值。说到根本，还是我们对这个事情的认知有多深，积累有多深，以及有多快地拥抱这种变化，在这次变革中是很重要的。
硅基研习社：而且执行力也是很重要的一个因素，包括产品和落地的能力。
李莹：是的。
硅基研习社：如流整个团队，您觉得应该怎么样描绘他们的使命愿景？
李莹：我们的愿景是打造基于AI和知识管理的创新流水线，驱动企业提效创新，增强企业核心竞争力。核心的目标，就是我们要为企业做到效率的极致。因此，我们围绕着现有的事情，洞察根本需求，用AI的方式端到端解决工作场景的问题。
其实我们的团队从成立那天起，我就和大家说我们是以使命驱动的，百度相信用技术让复杂的世界变得更简单。在新的时代机遇下，我们要用先进的思想和工具提效创新。整个团队都非常鼓励创新氛围，跟踪前沿，不断突破，并脚踏实地往前走。
打造无处不在的超级助手
硅基研习社：如流产品端会怎么变化？例如以后可能从GUI变成LUI，很多按钮可能就会消失了，目前已经有这些改变了吗？
李莹：我们在今年4月份就在百度内，面向全员发布了基于文心一言的很多如流的全新功能，比如文档内容生成，以及超级助手、IM消息智能总结、智能会议洞察、小K研发助手等等，大家都明显感受到了这些产品带来的提效变化。在大公司中，用AI原生去重构工作平台，我们应该是第一家推出给全员使用的。
我们的智能工作平台分成三个板块：一是通用办公，包括超级助手、IM、会议、知识库等；二是经营管理场景，包括HR、财务、市场等经营管理系统；三是研发。
硅基研习社：为什么是这三个模块？在办公场景中，百度致力于解决什么样的核心问题？
李莹：首要考虑是为了提升员工的效率，一定要找到员工最花时间的事情，从这些事情入手才最有价值。
当时我们讨论出来的第一个场景就是代码，因为百度非常重技术，研发工程师占比很高，大家主要时间都在写代码。第二个场景是各类Paper work，实际上大家除了写代码，就是写文档、写周报等等，而且Paper work是大家最早认知到是大模型最擅长处理的。第三个就是沟通场景，包括开会和即时沟通。
这三大场景是我们最先选中的场景。延伸出来第四个场景是我们的工作流、任务流，因为每天大家都要在各个系统间做各种操作，比如要到ERP里操作人员的入离升降调，去差旅系统上提单，所有的工作都是在各个不同的任务系统上操作的，每天也会花费大量的时间。所以我们是从这四个大的场景入手，去考虑怎么提升效率。
我们添加的能力都是基于以上切入点，比如Comate智能编码，可以进行代码续写，结合NL2code的能力，可以做代码的注释、单元测试、生成测试用例等等。Paper work工作则集成在如流知识库里，包括文档的洞察、写作，这是一大类。
沟通层面我们做了会议场景和IM场景，有会议的AI洞察、要点标记、AI会议纪要等，AI洞察会分章节，不同的段落会分出不同的议题，后入会的人也可以直接看到前面讨论的内容和要点。
还有IM智能转发、未读消息智能总结，例如入群以后有很多未读消息，这时就会自动生成简明扼要的摘要总结，我们就可以看一下这段未读到底在说什么，大家觉得非常有价值，它可以快速让你获取到信息。当初IM智能转发功能刚一上线，我们就收获了公司内的一大片好评。
这里面最核心的是，我们要打造一个人人都拥有的超级助手。让员工在编码、沟通、知识阅读与创作和各工作流等不同场景中，都可以随时随处唤起，时刻陪伴左右。超级助手以自然语言交互为主，『端到端』地极致满足用户需求，小到一个知识点，大到复杂的流程审批，都能直接满足。
比如，过去要在对话或会议模块发起会邀日历，而使用超级助手，直接用自然语言发出需求，就能直接完成会邀创建。再比如，过去找文档，如果用户忘记文档的标题名称，往往需要在会议记录，或者群聊消息中，进行多步翻找操作才能找到文档，现在只要向超级助手描述需求，就可以直接获得目标文档。
这必然会颠覆用户和系统之间交互方式，用户只需要给出自然语言，至于如何理解需求、如何整合系统、生成答复，这些都交给超级助手去完成，也可以说，很多冗长的过程都被AI大模型能力给『折叠』了。
硅基研习社：超级助手产品设计的思路和背后逻辑是什么？
李莹：我们的目标是想打造一个人人拥有的超级助手，它具备三个特点：一是懂你；二是知识丰富，能读会写；三是实时陪伴，有手有脚，能够帮你去执行任务。
这个目标有几层逻辑，“懂你”代表了解企业和员工，比如能够了解某个员工，是哪个部门、负责什么业务，还可以知道你当下的状态，是在开会还是忙其它事情。在此基础之上，它具有丰富的专业知识，帮你读、写，并且能够帮助你去完成很多系统内的工作任务。
超级助手是无处不在的，首先有一个主端，让人有形象化的认知，可以直接被找到。同时这个无处不在还在于，在系统中的具体场景下，也可以随时找到它。
在这个过程中，我们重塑了两个流程：一是员工工作流程，现在传统办公要在很多系统、应用间来回切换，但拥有超级助手，就可以在一个入口，通过自然语言交互的方式，获取不同系统的功能。
比如，如果我下周三到周五要到上海出差，通过跟助手的交互，助手可以帮我把日程设好、完成差旅航班和酒店的推荐和预订，甚至可以生成出差需要的客户谈判资料，等等。这重塑了我们原来处理这些工作的流程，员工只需要在这个入口操作，不需要关心背后的系统是什么，这就是一种AI原生的思维，是一种对人更友好和自然的方式。
二是重塑了IT系统的实现流程。传统的IT系统每个系统都要做得非常重。但是当通过统一入口去交互，同时背后的每一个系统的能力被原子化、插件化，比如差旅系统的预订能力、日程设置能力都成为大模型系统插件，被超级助手调用，将系统改造成是对模型友好的，重塑系统实现流程。
硅基研习社：也就是说，不是先有系统，而是把系统都打散了，用模型调用系统，有各种能力，模型对接能力就行了？
李莹：对。这样的话，对于员工来讲是非常友好的，一个入口就可以完成各种工作任务。对于系统来讲，要做的就是怎么让模型能够理解系统具备的各种能力，这是非常重要的。
硅基研习社：产品模块上线花了几个月时间？
李莹：刚才给你展示的这些功能，很多都是随着文心一言的发布，四月份以后陆陆续续上线的，并且都已经全员使用，前后差不多三四个月的时间，我们研发周期还是很快的。
但实际上还有一些基于大模型的产品从去年就开始上线使用了，比如刚才提到的Comate，今年主要是基于新一代的AI大模型去拓展更强的能力，我们的产品之所以迭代的快，也是得益于我们能力的积累。
硅基研习社：在您看来，之前协同办公软件中工作台里面各种小模块化的功能，是不是在百度的规划里面，未来这些会全部重新被打乱？围绕这个超级助手进行重构？
李莹：不可能所有的工作习惯一下子全部重来，这个肯定不现实。不过要往这个方面演进，系统要基于新的调用方式逐步改造。
硅基研习社：看到去年的公开报道，包括近几年您也一直在强调用AI进行“知识管理”这个理念，而且知识管理还要做拆解、分发、组装的动作，现在更多是对知识的理解和生成。当大语言模型来了，知识管理还重要吗？为什么？
李莹：我们认为技术可以给知识管理带来颠覆性的改变，知识在企业里最重要的就是要沉淀好、要在员工中流动和应用起来。但是实际上知识管理很难做，因为人走了，知识就流失了，而且它的价值很难被量化衡量。
关于创新流水线的概念，去年我们讲要用大模型+知识图谱的能力，使得知识被拆解、分发、组装。大模型可以学习异构知识，并通过搜索和推荐的能力去分发，同时在创新工作中生产的知识会进一步沉淀回系统。
在这么一个逻辑之下，知识可以不断地循环流动起来。我们的员工可以站在“巨人的肩膀上”做创造性的工作。但是，组装，也就是形成真正你需要的知识单元，是很难的。但是现在大模型技术的突破，就刚好解决了这个问题。
现在，我们换了“文心一言”最新的大模型引擎之后，把拆解、分发、组装升级成了理解、生成、执行。并且，现在的知识已经不仅仅是文本知识，还包括了工作中的流程和任务，加入了执行后，这套流水线不仅帮助员工更加快速地获取知识，同时能够帮助员工完成工作流程中的任务。AI×知识管理，演化出这样一个超级助手，会帮助员工非常快速地在创新流水线中循环和反馈，更加高效地帮助员工提升效率。
硅基研习社：您刚才提到的这些知识，是企业独有的知识，还是说都是文心一言的知识？
李莹：都有，有通用知识，也有企业知识。就像我刚才提到的，我们基于文心一言的底座大模型，将企业的知识和工作流全面整合，这样才能让企业知识的管理产生倍增的收益。
我们理想的目标希望可以更加个性化的，比如说个人风格，给戴老板推荐的智能总结或者创意文案就是带有戴老板写作风格的内容，那个才是真正的『人人』都拥有的超级助手。
硅基研习社：所以是不是未来企业的知识管理都会因为AI大模型发生很大的变化？你认为会带来什么新的改变？
李莹： 肯定会发生改变。
我们提出 “创新流水线=AI×知识管理”的根本原因就是基于大语言模型的技术发展。传统知识管理以IT+咨询为主，一直没有取得很好的应用进展，我们也跟这样的一些企业讨论过，大家理念差异还是很大，实践和价值衡量的难度也非常大。而大模型最重要的就是对世界知识的压缩，实现智能涌现，具有鲜明的“以知识为核心”的特征。
所以，在知识经济的时代背景下，几乎人人都是知识工作者，所以知识管理不仅会成为首先被变革的方向，更会在企业中变得更加重要，最先能够感受到这波浪潮的甚至颠覆工作方式的也一定是知识型企业和知识工作者。
随着大模型能力的不断升级，会进一步加快变革的进程，能够让知识在企业里能够有效沉淀、快速流动，最终提升企业员工的工作效率和创新效率。
硅基研习社：下一步我们这些产品有哪些重大的想要往前做的方向？未来是否企业办公软件和系统可能都要被重新做一遍？
李莹：要做深做透我前面讲的这些工作，甚至未来把更多的新能力做进去，把系统的壁垒打破，让超级助手具备除了读和写，还能有更发达的“手”和“脚”的能力，这已经是一项非常大且极具想象力的工程。
它意味着『端到端』的重构产品交互模式、用户与需求之间的满足方式，乃至工作流程的全方位变革。它也必将为企业的IT系统建设创造更多空间，当整个工具技术框架做好，各个系统都可以在里面去建设自己的能力，这就是AI原生应用将会对整个产业带来的深刻影响。
协同办公类软件和系统都值得被重做一遍。一方面，新的技术带来了新的市场需求和预期；另一方面，在技术发展、市场需求提升的情况下，企业需要建立新的竞争优势和壁垒，竞争格局也会重构。对于产业和用户来说，这些新机会新变化都应该被积极拥抱。
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