🛑Live Replay：阿里巴巴旗下AI钉钉1.1新品发布暨生态大会 | Alibaba's AI-Powered DingTalk 1.1 New Product Launch

好 各位嘉宾 啊 各位媒体朋友们以及老朋友们 大家早上好 我们8月25号的时候发布了钉钉1.0 绝 今天我们为大家带来 全新的钉钉AI钉钉1.1 木兰 我们当年取名掘的时候 是希望向下扎根 向上生长 成为AI时代新生态的一个开始 那今天取名木南 是希望 我们知道地球的生态演进过程中

从蕨类植物一直到裸子植物 到我们现在我们的被子植物 那木兰是成为整个被子植物 中生态最庞大的一个体系 它实际上继承了远古生态 中的这些传统的保守的DNA 但同时它又有DNA中最大的一个可塑性 它也是被称为花的始祖 也是他通过花和被子植物让

动物可以来不停的采粉去传播 成为了动物和植物 协同演进的一个典范 那钉钉也希望在这个AI时代成为万千 的agent和人类相互协同的一个基础 打造一个全新的生态系统 那今天我们就以木兰为名 为大家揭开AI钉钉1.1 我们在上一次发布会时候 结尾的时候有一个王孟顺

打造了一个叫钉托Aria 今天我们把钉托Aria带来带给大家 他长成这个样子 有有 是不是有点像NARS啊 啊 大家是干什么用的呢 它实际上我们在正在打造 一个agent的全新的终端 这个终端将为微境界而生 而不再是为我们人而生 我们平常用的手机电脑各种 Pad和设备都是为人准备的 那今天我们打造agent的设备 dingtokeray

那瑞尔是干什么用的 我们用一个简单的视频给 大家展示一下它所具备的能力 这个dtoray的话 它会有个非常重要的三大能力 我们叫三个real 第一个呢 是real entity 它将得到企业以及 每一个用户的正式授权 能够在我们的内网 访问所有的系统 访问所有数据 也可以在外网访问所有的公开 的互联网的各种各样的服务 同时呢 它具有real data 啊

内网的数据是受到权限控制的 所以在有权限控制授权范围之内 可以做所有的访问 同时它有real time 会实时获取所有网络 以及内网的所有数据 这样的话在基于实时 数据进行判断与执行 但是因为real是为agent而生的 所以当agent在运行的时候 我们都必须得知道它 所有的执行过程是否可控 那所以今天的real会同时支持 当agent在运行时 它会执行 过程的可监控

同时进行事后的可审计 同时在权限的管控以及在安全的存储 保持每一个人 每一个企业自己所有的 我们说人类的memory 自己的记忆能够进行存储 那我们同时我们也想 当agent如果万一变得疯狂 它要是不可控怎么办 所以我们也同时也 准备了一个紧急的功能 就是拔电 这样的话 实际上我们可以让无处不在 可能隐形的

看不见的real agent 也能变得实实在在 啊 对付一些特殊的情况 那运行的这个 real的agent的real以外 我们同时因为要打造 各种各样的agent的这个生态 所以今天我们也带来一个重磅的发布 enterprise agent OS 也就是打造帮助所有agent能够 运行的一个全新的操作系统 那这个操作系统将在底层层面上 我们将基于模型

接各各种各样的文本的 多模态的各种模型之外 我们上面有企业内部的自己的模型 同时我们可能还有各种各样 CPU所需要的一些计算资源 我们在这次上打造的 这个agent的开发平台 deep link talk enterprise的这个agent platform 去帮助所有企业能够开发自己的agent 同时在这边的整个基础 应用的MCP的相关的能力 通讯相关的能力 包括我们的表格能力

语音智能 视觉智能的基础 也原子能力 多进行MCP的开放 然后推出的有个全新的 产品是agent总管叫悟空 上面就是我们整体的agent OS 同时我们会发布一批全新的 我们的一方的一些官方agent 比如说差旅啊招聘啊 客服啊订单生成等等的 啊 在这上我们用户就开始跟agent交互 当然我们这是一个渐进的过程

所以很多用户依然会在钉钉的 协同平台上保持和我们的硬件啊 应用企业应用这些相关的协同 那我们来看一下 如果基于全新的agent OS 钉钉会整个交互视觉 体系会发生什么样的改变 我们来看长什么样子 在上一次发版过程中 钉钉为AI钉钉1.0的时候 我们发布了钉钉one 那今天我们基于钉钉one 对整个首页进行改版 在底层底部的这个所有 所有的agent这个bar上面

我们称为叫agent的工作台 工作栏 这之下会承载所有的agent 也就是未来钉钉不再 只是一个沟通的钉钉 它承载着我们和所有的 agent进行交互的一个平台 那相关的所有agent就在底部进行承载 进行相互各自的切换 嗨 唐僧 早上好 你今天共有5场会议 最近的一场在中午12点 五杠零七n会议室 由沙僧发起 资料已为你准备好

消息方面 截至上午10点 你收到了10条工作消息 包括3条私信和5条群聊信息 我特别圈出了一条最 值得你关注的消息 来自观音的 要尽快实现追齐人工水平的agent 另外 你还有9项简历评估 如果觉得被打扰 随时告诉我取消此类提醒 推荐抽空阅读Google新 发布的a to UI开源项目 现在对我说继续跟我同步更新 我将全天为你盯紧进度 祝你今天思路清晰 推进顺利

所以钉钉的首页的one 只要你每天打开钉钉 早上一找 一打开钉钉 你的语音助理就会把所有agent对 你重要的事情进行全面梳理 进你 向你向你进行汇报 同时相关的各种各样的消息 日程待办我们的听记啊表格啊 所有的公司相关的业务处理 都会由agent把信息全面汇总到钉钉one 进你经营 让你一一手掌握在这个one中

把所有的信息进行处理 那除了我们在钉钉one首页进行所有 的agent相关的重要消息的对话以外 我们同时在工作中也带来 一个系统性的学习能力 叫发现在a AI钉钉1.0发版过程中 我们也发布了说我们 这个发现这个agent 那这一次我们把所有的 全球资讯整合的这个能力 打造为我们称作七星的agent

我们把八卦里面的泽火雷地山水风 进行一个寓意 对新机会新动态新发明新技术 新产品新观点新趋势按照不同的 行业会全自动在全球收集一手信息 所以以后所有的企业的员工都可以在 钉钉的这个发现上面获取一手讯息 了解最新动态 做出决策 所以每天早上只要打开钉钉

所有的资讯通过AI自动生成视频 自动整合相关内容 全部给到你 那每一个企业在不同的 行业都有自己不同的需求 所以他们就会每一个企业 有构建自己的智慧大脑 在我们各自的 比如说制造业 教 高教 比如说医疗等等行业 都会构建自己的七星 那这里展现出来 实际上是我们为自己的 我们在为每个行业的BD啊

我们的客户成功经理为 他们打造的这个七星 会看到在得到所有的账号授权之后 七星会自动的在各个行业 中相关的全球所有资讯 自动收集整理之后 整出来现在的所有的agent的发现 把全球最先进的资讯带给相关同学 啊 可以带来系统性的一手的学习 那AI时代 我们刚才说的发现的agent 就希望打造一个在我企业级

在知识获取整理分享 传播的一个全新的方式 那接下来我们带大家是我们刚刚 讲谈到的这个agent的大总管叫悟空 啊 那悟空是干什么的呢 我们平常每一天有大量的工作任务 涉及到我们经常在屏幕上面会点点 不断不断地指示各种的应用打开 然后点击各种各样屏幕去处理工作 那我们也希望这些所有处理工作 当我们有一个

无所不能的一个助理的时候 它是不是能够帮我调用各种各样 的应用程序和agent帮我处理工作 那我们把它就称为叫悟空 我们可以把想象成孙悟空拔了 一根猴毛要干什么事情的时候 他把猴毛一拔 这个猴毛就会变成一堆山多 这些山多就会去调用各种各样的 agent去处理 比如说在钉钉的MCP能力里面 它可以处理消息 可以处理日程 可以处理表格 可以去听记 同时它也在模型上面

可以进行全网搜索 知识问答 视频生成 图片理解 它也可以把协同办公的 所有能力整合在一起 它可以做各种各样的研 报 研报编写 可以做PPT 对吧 也甚至是帮我们写代码 它也可以在业务级跟 所有的业务系统打通 它可以自己自动去报修 可以做自动的库存查询等等 相关所有的工作是由悟空 agent听到你的指示之后 自动去指挥各种各样的 agent和任务系统执行

我们这三个三个例子 比如说在日程招聘 比如说我们的数据分析层面上 假设现在你跟悟空说 我要进行日程 上周帮我约个人 几点几分 帮我把这日程约的好 3多就自动会去跟相关 所有人进行沟通协同 找到一个最合适的一个时间点 大家都方便时间 自动完成日程约定 然后这边的招聘 今天有各种各样招聘 我扫来了很多简历 然后我就跟3多说

根据我今天所有的面试情况 你帮我分析一下 哪一个候选人是最合适的 在数据分析里面 我也不再需要去看多维 BI报表 我只要告诉他说 你帮我分析一下我现在所有的数据 直播间的成交趋势 数据自动去提取 自动分析 给你直接报告 那发布了悟空之后 我们也会发布一系列 我们现在全新的一些agent 我们给大家展示 第一个全新的agent服务 叫钉AI in

我们在企业里面经常会有 各种各样丰富的一些设计啊 印刷的各种各样需求 啊 比如说我们要去参加 一些参加一些展会 然后进行印刷 我们把产品进行说明 会有印刷手册等等的 那平常大家的这些企业 尤其中小企业 要去找这些工作的时候 他要去找 设计公 设计就给一个外包 对吧 或者找设计公司 这边要去找印刷厂 对吧

要得到一个可控的质量 稳定的交期 它都是一个比较痛苦的事情 那我们今天钉钉的AI in 希望打造一个从数字设计一直到物理 交付的一站式的一个全新服务体系 用agent来实现 我们来展示一个例子 假设我今天要设计一个关于 一个奶茶的这么一个展示的一个 呃 页面 啊 有可能用在我们的电商等等方面 那同时我们一般可能会用现在

的各种各样的视频模型去做 或者文本那个文生图模型去做文生图 我们展示一下 我左手边这个是用一个最先进的 一个文生图的引擎进行文生图 右边是用 钉钉的AI in的agent来生成 我们来试一下看效果 这个实现了20倍的加速来 展示我们在整个操作的过程 好 生成完毕之后 我们来看一下效果 大家这一眼看上去

能看出区别吗 有区别 实际上挺难看出来的 但是因为它是个商业级的交付结果 所以这个产品最终生成这个图片之后 是不是要用去印刷 所以当你要正式交付印刷的时候 这个设计效果必须完成商业级的结果 质量管控 那我们看一下 这个假设用纯粹的一个文本模 呃 多模态模型生成的图片会有什么问题

绝大多数在商业交付中 我们经常会碰到的问题 如果用模型生成一个商业级的印刷 会出现第一 文字图片和文字之间会产生粘连 所以你会突然发现 诶 这个文字好像不对 跟图片产生了融合 排版经常你很难在很多各个 重要细节上保持排版的正确 同时文字经常会出现 因为它是有幻想出现 可能会产生文字出现问题 但我们用钉钉的AI印

在底层模型之上 加上了相关的 各种各样人工处理的支持 所以我们会看到 我们展现出来最终的这个印刷结果 是能达到商业级交付质量的 那他是怎么做到的呢 他是实际上是要在文生图的模型之上 加上了一些我们在商业交互 中所需要的专业的工具能力 第一 我们会有文生图的整个整体的支持 第二呢 它会在整个文生图的图片基础上

实行智智能的图片分层 进行分层编辑 比如说我们会把文字和图像进行分离 在图像层面也进行多层的分层之后 那你就可以进行微观的处理调整 同时因为会涉及到整个 区域重绘和图文图文的精修 就涉及到在某个区域我 要进行简单的一些重绘 那我们的工工具就会 帮助你在区域进行调整 然后在每一个地方要进行精修 有可能我要生成一个

非常高清的一个喷绘体系 那我们就会帮你进行分图切割之后 制成高清的大图 啊 实现实现喷绘的支持 那我们把印刷实现 商业级印刷交付之后 呃 那个设计交付之后 是涉及到印刷 那我们会支持全球现在所有 相关的各种印刷能力支撑 在印刷层面上 所有的质量将会 我们在全球会建立六大工厂 这六大工厂实现中心化的印刷

消息来后 用最高质量的印刷水平给机器 给大家的交付结果 但同时 因为 平常在门口找各种印 印刷小店印刷的时候 你印刷完 你可能你自己的 设计稿就被别人拿去用了 你突然看到别人家 设计感长得跟你家一样 啊 那在我们现现在保证 在你所有的设计交付 交付工厂印刷完之后 你所有的信息资料 都会得到专属的保密 同时价格也会实现全网最优

同时在我们在大概在23个城市 哦 36个城市会实现闪印送达 也就是当你要极速极速的需求时候 我们会保证拿到需求之后 半日完成印刷 直接送达 所以总结一下 AI印的全新的agent服务 将会实现从数字创意到物理 实体的一站式的智能交付服务 这是我们在AI时代商业 设计印刷的全新方式 嗨

拍手的应该是你们这个自己团队是吧 哈哈哈 嗯 那我们再来下一个产品是AI招聘agent 那我们先讲平常很多企业招聘过程中 包括我自己原来创业过程中 招聘都是一件很痛苦的事情 每天花大量时间去筛选简历 简历筛完筛选完之后 还要各种各样的面试 那我们推出的这个agent 在分析了所有各个企业 在招聘过程痛苦之后

我们会推提出一种在Reer上面 刚才的这个Reer机器 上面奔跑的这个agent 在得到你的授权之后 它会全自动的全网所有的招聘平台 收集所有相关的合适的 按照你的职位地的要求的简历 收集完所有简历之后 它会自动和候选人进行沟通 在和候选人沟通确认时间完成之后 他觉得ok 他会和候选人自动确认面试时间 面试时间全部确认完成之后

拿到这个信息 给到我们的HR 这个时候后续HR只要在时间等待时间 候选人自己就会来面试 会大幅提升我们现在这个招聘的效率 这我们展示一下它的执行效果 这个是用了应该几十倍速的 速度加速以后给大家看的 我要招聘两个同学 指定好之后他就开始说ok 你是有这样招聘需求 我说是 他就开始奔跑 啊 大概20分钟时间

所有符合要求的 并且能够来面试的所有的 两个候选人就全部找到了 那我们也希望通过刚才这个AI 的招聘agent来定义在AI时代 我们招聘应该有的全新方式 那下一个我们给他带来是 刚才是招聘是我们的社招人员 那同时我们也经常想 现在大学生毕业找工作也比较难 那我们推出一个全新的产品 是针对社招校招的

我们要招实习生 要招大学毕业生的时候 大学生找工作难 实际上我们找好的大学生也挺难 我们把怎么把这两个用全新 的一个方式把它连接在一起 我们推出了这个新的产品叫AI招聘 橙聘 那竞聘有三个关键能力 第一 看真人 投真岗 拿真金 我们看看他到底长成什么样子 我是一个擅长直播运营

能独立完成全流程策划的电商新 面试官您好 我是昆明理工大学 计算机科学与技术专业大二学生 李佳润 面试官好 我叫玉琪 来自广东东软学院 我是个擅长活动策划 目前希望寻找与金融 分析风险管理或数据分析 师哥们好 我是来自 每一个哈 大学生的候选人将会用钉钉实拍自己 变成立体简历 通过这份立体简历

我们会看到他的所有真人介绍 然后通过我们的系统 会自动进行性格测试 然后完成他所有作品集的上传 你会看到一份完全真实的真实简 3D简历 在这份简历之上 我们来寻找候选人 同时从大学生的角度出发 我是遥望科技明星 矩阵方向的招聘负责人 遥望是直播电商领域的 嗨 同学你好 我是阿里巴巴钉钉的木山 我是钉钉服务中心的

长石科技 一家用户 大家 大学生也会看到一个真实的企业 我们会看到这企业真实的 招聘人的所有的实时的视频 他会看到出镜的讲解 真实的公司环境 完整的薪资待遇 这些信息都会通过 视频真实的进行展现 所以候选人 大学生候选人跟企业相互 之间真实看见的基础上 我们投出的叫拿真金 我自己开公司的时候也是

花大量钱要给到招聘平台 然后呢又拿了大量的例子之后 实际上候选人很多时候 候选人很多是不合适 他给你塞给你 实际上平台并不会对招聘结果负责 那我们这一次希望改变这个方式 说所有的招聘 的费用应该给到的是候选人本人 所以我们称为叫诚意金 如果我要招聘三个大学生 我付出每个大学生3,000块 钱的成本一个人的话

我就把3,000块钱直接给大学生 所以这个大学生只要通过面试 应聘成功 在岗3个月之后 公司指定的这个诚诚 意金就会自动打给大学生 上 在中间平台上 我们将保持我们作为 中间平台零成本零费用 让大学生和企业连接起来 同时我们也发布钉钉的AI 布道师城市合伙人计划招聘

在全球招聘2,000名大学生 这2,000名大学生将会帮助我们 新时代的AI钉钉在全国进行普及 当年2020年的时候 疫情的时候 我们当时是被当时好多的学生打星 打成一星的 5年后的今天 有一批人现在应该大学生 已经快要毕业做实习生了 所以这一次 我们欢迎他们加入钉钉 跟我们一起去推广钉钉

所以我们也在这里发布AI诚聘 啊 希望能让他他们得到他们的青睐 但同时也希望他们把一星改成五星 好吧 所以我们希望在AI时代 所有的校招 实习生的招聘 进入一个全新的方式 那下一个我们发布的产品叫AI差旅 这个AI差旅的agent主要是帮企业解决 在差旅过程中各种行程规划呀 找酒店啊 订机票啊 订酒店各种相关的各种问题

我们一开始当年做这个时候 最开始想的事情是 企业差旅应该重在服务 但是我们发现我们钉 钉上面的企业差旅 很多中小企业都不用 所以我们经常去调研 他们说为什么不用 等我自己开公司了 我就知道了 啊 我就是阿里巴巴大 公司病一开始知道吧 就是都觉得应该服务最重要 实际上我一问 包括我自己 根本服务不重要 价格最重要 对吧 价格便宜是王道

那怎么办呢 我们这一次用全新的agent 的方式帮助企业省钱 这个差差旅助理agent 它会自动在reer上运行 得到你的所有的授权之后 会全网进行自动搜搜搜索比价 实时的价 获取酒店价格 机票价格 全部进行实时比价之后 在得到你授权情况下 自动预订 所以公司里面所有中小企业 一旦用了AI差旅

价格一定最便宜 所以再也不会存存在说用AI差旅 选不选的问题 一一定会用我们 同时员工也会非常方便 因为全自动帮你去预定 进行差旅规划 该怎么样走路线 全都是安排设计好 AI帮你分析完了 所以你也会非常省时省力 员工回来经常以前还要报销 现在全自动报销 再也不需要去填发票啊什么 全自动完成 所以只要打开AI差旅

差旅的AI助手会计算 帮助员工省时省力 也帮助企业省钱 所以我们希望通过AI差旅帮助企业 打造全新的AI时代的商务出行方式 进入AI时代 我们也想 一个一个的agent 我们是不可能做完所有的agent的 我们也需要跟 在各个行业中跟所有的伙伴一起合作 那我们来看一下 如果在一个制造业中 在AI时代 如果用AI钉钉 它应该是一个什么样的样子

至今以来的钉钉 主要是一个沟通和协同的平台 所以我们一般来说会 实现这个公司的组织在线 沟通和协同的在线 人与人的沟通 人与这些文档啊协同啊相关的工作 同时企业内部有大量的这种业务系统 什么ERP啊 MES系统啊等等相关的系统 那如果进入AI时代 我们要想 我们人应该是跟各种agent在协同的 而不是我们一天到晚 去打开一个MES系统啊

打开一个什么ERP系统去各种各样操作 那理论上进入AI时代的制造业 应该有个全新的一个范式体系 那我们来重新定义这个范式体系 一个全新的制造业 企业使用AI钉钉之后 它会完成设备在线 会完成订单从收集到执行的订单在线 它会实现人与设备的协同 也会实现订单全年无存的管理与协同 在这个基础之上 所有的数据会进入到模型端进行训练

在上层的话 我们都把它完成AI ready的数据训练整理 进入到模型 然后agent就会在模型之上进行操作 同时和我们传统的 各种各样的业务系统进行交互 那这个时候人以系统的交互体系 在新一代的AI钉钉中 理论上应该完成的是 和agent的交互 假设我们和质量的agent 管理agent和订单的agent交互的时候

这些助理 这些agent 它会自动收集分析所有的数据 同时它也会和我们传统的ERP啊 MES系统进行交互 最终给你一个完整的结果 所以我们认为在制造业 全新的研发范式将会由此诞生 我们给大家举一个例子 这也是我们的 跟我们一个共创伙伴 一起做的一个案例 大家都知道制造业 中国的制造业有些时候 订单来自于全球五湖四海

每个公司的订单发过来的时候 他不是按照你的格式给你的 他是按照他们自己 客户的格式给到你的 所以会看到五花八门的各种格式 啊 有些可能是发过来的邮件 一个外贸订单 有可能直接来个手写 给你发个订单过来 所以每一个外贸制造业的公司 你会看到去他们公司 都有一个叫跟单员 那跟单员干的最重要的事情 就是把各种各样订单识识别以后

输入到公司的这个订单系统去生产 那我们想我们怎么去解决这个问题 啊 这是一个真实的一家企业 他有7个跟单员 每一天要依赖跟单员把这每 所有的这些订单转化出来 每天一个订单耗时1.4个小时 但是也经常会不断的出错 啊 那在这个情况下 我们想 我们如果用agent全面AI做 能不能做得到 我们来展示一下 平常我们第一件事情是把

这个订单丢给现在的大模型 用大模型来处理 这是基本上大家可以看到 所有全球的各种最优秀的模型 处理完成之后 你会看到 这些模型可以完成大概60%到70%的工作 但是依然有百分之二三十的工作 它没有办法全部正确的完成 它依然会出现一些幻觉 依然可能实现的是商业 不可交付的一个结果 那我们怎么解决这个问题呢 我们来展示一下

现在10倍加10倍加速 这样展示它的处理过程 好 我们怎么做这个事情呢 完全靠AI模型做做不了 那我们怎么做 我们用agent的方式 把当订单投入到我们这个模型之后 订单的agent第一步会进行整个 文件的解析 解析完成之后 它会开始写代码 它自己编程 它会写一个程序出来

让程序去处理整个订单 在有一些他不可识别 他认为不太了解的地方 让程序来执行 程序体程序体完成所有的识别之后 一次一次的跟human in the loop和人进行交互 去完成自我迭代 这个自我迭代完成之后 就会生成这个订单我现在可以识别了 然后他就会把变成我们称为 叫skill变成技能保存下来

他很像我们平常学自行车 你第一次骑自行车你 会不停的不断的摔倒 在摔倒的过程中 你会不断的学习 到最后你说你学自行车学会了 实际上这个非常好的展示了这个过程 我们用模型不断的学习这个订订单 识别它 错误地方它会不断的去优化以改进 到最后说ok 100%正确了 这个时候它就会把 优化成一个skill保存 那真实的结果

如果用现在全新的这个订单的agent跑 完之后的现实是怎么样做做的呢 我们展示一下 啊 这也是高倍速加速之后的结果 我们会看到这家公司 现有的订单投入进来以后 它有五花八门的订单 每一个订单丢进来以后 AI就开始学习 这个学习的时间 耗费了总共我们是0.3百万 就30万的TOKEN 消耗30万tokens之后

它学会了这个订单 100%准确 这个时候我们总共 学习成本是2块两块5毛钱 就2.5元的成本 加上我们这个agent 它学会了这个订单的识别与转化 然后转化成了我们现在 这个全新的这个skill 就是我学会骑自行车了 学会之后 再再一次你把这个订单丢进来的时候 就不要再学习了 这个时候只要耗费7,000的TOKEN

我们就转化这个订单 5分钱就把这订单转化完成 自动录入MES系统 所以它非常好展示了在一个AI的时代 当agent自我学习和进化完成之后 我们所看到现在刚刚 所有的繁杂服务工作 都可以商业级可交付的的方式完成 所以在质量在速度在成本层面上

全新的AI的agent能够把现在的订单的转 分析录入的工作大幅的降低成本 提升海量 呃 提升极极高的效率去完成这个事情 我们来看另一个制造业的一个case 这个制造业case里面 它涉及到什么 涉及到是工 在流水线生产过程中 有非常多的机器设备 它是一家专门做现在呃电动

汽车上面的传感器的一家公司 它位于深圳 他以前做这个事情的时候呢 生产过来以后 他会随机进行抽检 随机抽检比例是在1% 1%的抽检比例 然后因为是传感器 这个时候它就会要涉及到 当汽车的震动 各种情况下会受到一些应力应力 它要进行什么 进行损耗的破坏性测试 它会用在足够的力量情况下 看会不会出问题 但是这个破坏性测试

结果是设备是一定会被 这个是 产 那个零件一定会被损坏掉 它这个时候成本很高 怎么办呢 它就只能在损耗抽取1%进行测试 这个损耗成本占比多少呢 占比它成本的5% 然后一旦交付工厂 最后的汽车整车整车生产过程中 它会再一次进行检验 检验完成之后 现在漏检有多少呢 有12%会漏检 他每一个人去看过去的过程中

依然会出现没看到的情况 这个比例多少呢 最终从客户这个反过反馈到他的工厂 12%漏检 那这一系列过程 他在想 如果用AI做 用全新的产研的范式怎么做 那我们导入了一个全新的时序模型 这个时序模型会把生产过程 中设备的所有数据进行记录 以毫秒级记录产线上所有数据 记录完成之后

用模型对所有的数据进行 全量采样之后进行100%的检测 因为每一次的生产过程中出现的问题 都是因为有一些细微的东西产生变化 比如说刚才传感器的例子 它最大的变化是当它的把 它的铝片放上去的时候 人是 实际上现场工作是把 铝片由人来分发的 铝片非常的薄 所以分发的过程中经常 出的一个很大的问题是

在同一个地方上放了两张铝片 因为一张铝片很薄 两张你也感受不出来 所以你放上去放了两张铝片之后 一个焊接上去就变虚焊了 这个时候什么 所有的检测过程中 激光打下去之后 就会从激光会测出来 这个铝片跟上面的高度差 通过这高度差 你会知道有差异 这个数据就会被全量采样 采样之后 由模型进行学习 模型会在

模型会训练学习所有的数据的差异 它的峰值 它的低谷 通过这个来大幅提升我们发现问题 在事前发现问题的能力 现在这家工厂采用我们 最新的这个时序模型 用agent完成之后 全量采集检测率 现在从1%的抽检抽检变成100%的抽检 模型检测能够把现在的 成本从5%的消耗降低到3% 3.25

在事前发现的12%现在漏检 现在把这漏检率降到1.2% 实际上大幅的提升 他们现在客户的满意度 啊 所以实际上 到今天 我们在制造业做了各种各样的agent 全新的AI范式的尝试 我们正在把老师傅的经验 加上我们在机器 协同生产的这种模式 逐渐转化成在AI时代 由数据智能驱动的一个 可持续的优化生产能力

那刚才东西都是我在讲 那今天我们等会邀请一个制造业 的一个我们的伙伴来分享一下 到底钉钉在制造业是帮助他怎么去 实现全新的智能驱动的生产优化的 我们来欢迎友成股份的徐总 好 欢迎徐总 那个我们先简单介绍 一下徐总所在的公司友成 好吧 嗯 好 谢谢吴钊 大家好 我是来自友诚控股的许笑莹

那我们公司呢 是成立于1992年 主要是专门做汽车的高精密的 一些模具以及高端的注塑零部件的 在汽车供应链体系中呢 我们属于二级供应商 那在汽车车灯模具这个细分领域的话 基本上我们在全球的 体量的话是位居前列 在全国的话基本上TOP100的车型里面 友诚产品的一个搭载率

基本上是超过70%以上 所以大家平时看到的时候BBA啊 蔚小理啊 其实可能车里面都会 有友诚产品的身影 啊 那我听说当年你从国外回国 接手你父亲的这个事业的时候 你当时面临挑战 以及是怎么怎么跟钉钉接触上的呢 呃 一开始回来肯定是有 这个水土不服在的 其实更关键的点其实是在于

因为到17年我回国的时候 在前面的几年里 我们集团是经历了一个很大 的一个异地扩张的一个阶段 所以从规模从原来的几百 人变成了后面的几千人 那这时候回来之后就发觉说 虽然我们整体的管理也好 客户条件都非常好 但是因为原来老旧的一些工作方式 比如说以前是强依赖线下 或者是依赖原来的邮件 那时候的工作方式已经不能适应

我们后来新的这个规模的一个情况了 所以当时也是比较机缘巧合 我刚刚在那个周末在浙大念NBA 然后碰到我同学就跟我推荐了钉钉 于是呢 我们在杭州这边试验了一段时间之后 在18年春节后吧 哦 正式全面切上了钉钉 哦 感谢 那你当时觉得用一用了钉钉 一直到今天 我们在8月20号上发布

的这个AI钉钉的1.0嘛 你觉得这个AI钉钉1.0给你们 企业带来什么新的改变吗 呃 AI一 钉钉1.0还是有非常大的 一些亮点和新意在里面的 其实其中给我印象感触 最深的就是那个dingtalk a one 哦 因为我觉得话 这个产品对于出海企业的话 可以算得上是协同利器 因为我们在塞尔维亚和

墨西哥都有量产工厂 所以我们每年要派很多的像工程长啊 技术人员去海外做工作支持 那因为塞尔维亚讲塞尔维亚语 墨西哥讲西班牙语 这个语言确实对技术人员 来说这个障碍会比较大 那现在的话 我们所有的这些外派人员都配了a one 那我非常欣喜点就是说 首先电影它可以支持在 一些会议中的一些实时翻译

其次会议结束之后呢 这个信息都可以同步到我们 自己集团国内这边的知识库里面 我就可以在第一时间了解到 诶 他们跟客户在海外当时的 一个沟通效率的一个情况 以及一些客户真实的反馈 啊 这里面其实有个非常有趣的点 因为前段时间我们董事长 也是我父亲去墨西哥出差 临出差前呢 我就给他配了一个Evan 让他带去 当时一开始他不以为然

觉得这个东西有什么用 他说我有翻译 没有关系 然后当天应该是 第二天他们会议结束之后 他给我打电话 他说 哎 这个东西太好用了 他说因为那天他们开那个会是在 墨西哥拜访一家我们日本的一家企业 一家客户 然后我父亲他其实日语非常流利 但是他不说西班牙语 所以每次像以前碰到对对方 客户讲西班牙语的时候呢 就要依赖我们的同事

当地同事给他做这个转译 那这一次就非常好 他就拿着这个a one 客户讲话的时候 他就可以看 实时看这翻译 甚至说 当同事转译他的意思 给对方客户的时候 他都能提出说 诶 我的某个点你遗漏了 没有翻译到位 所以这个体验也是给 了他很大的一个触动 回来之后就说 立即拍板就说 呃 我们赶紧给所有的外派人员和 我们的高管都人均配上一个a one

感谢 a one团队要好好感谢一下哦 哈哈哈 对 那我们这次实际上刚刚展示的 这个订单助手商就是跟你们合作的 对吧 对 你你感觉在实际生产过程中 现在这个全新的这个 订单agent产生什么作用吗 呃 其实这个效果还是非常大的 因为像AI出来之后 对制造型企业来说 我们还是更关注的是那些通过AI去 解决一些看得见摸得着的痛点问题

那像对友臣来说的话 订单处理场景一直是我们 一个长期存在的一个痛点吧 就因为它本身非常繁琐 我们有乌泱泱一个办公室的人员 每个属地都配了这个 营业团队在处理这些订单 然后这个工作量非常大 但是这个工作本身又不产生价值 所以一直是也是让我们非常苦恼 所以当那个钉钉的伙伴过来跟 我们沟通这个共创需求的时候

我们第一时间就想到了这个场景 首先第一点它的规则非常的固定 然后它非常繁琐 其次它有一个行业的 通用性和普遍性在这里 所以这个产品做开始投入之后 我们友臣也是非常 兴奋 我们因为我们既是这个共创者 也是第一个使用方 对吧 所以这个效果出来之后 还是令大家非常欣喜的 像以前 刚大家有看到 原来一个小时一个

订单的一个处理时间 到现在的话可以控制在一分钟以内 然后原来可能这个 工作量需要七个人来做 目前的话可能每个属地他 只要控制在两个人左右就可以 那其实这些剩余的人员 我可以把它放到更多 更有价值的岗位中 甚至说我们的订单 人员可以进行一个转化 她从原来的纯处理表格数据 的表哥表姐变成了就是我们 内部的AI应用的一个布道者

这个其实对我们企业 来说是非常欣喜的 其次的话 像我们因为友诚板块下面 我们有自己的软件科技公司 所以这个应用出来了之后 我们也是第一时间在我们的 客户群体之间进行了一些沟通 其实大家都表现出了对 这个产品非常大的一个兴趣 感谢感谢你对我们的支持啊 那像我们也合作这么多年了 雅色一句话合作到今天为止 我们应该有有8年合作了啊 这8年合作

你要是跟其他的制造业伙伴讲的话 你用一句话总结我们 的合作会怎么说啊 呃 我觉得在跟钉钉携手的这8年里面 其实我是真真正正的看到了 进步和变革在友成发生了 然后也是慢慢逐渐推动我们 从一家非常传统的制造型企业 慢慢蜕变成了一家 就说以数据驱动 然后一段 更敏捷更智能的一个

制造服务业的企业 然后也是凭借依托这个生态的力量 我们的这个 呃 友成科技也是慢慢能够将 我们现成的一些解决方案 更多的赋能到我们业界的同行中 然后给更大更更多的 行业带来一些价值 所以我觉得在新的这个AI时代的话 制造业是大有可为 好 谢谢徐总 感谢 也感谢制造业像徐总他们

这样的公司和我们一路走来 实际上我们在行业上 是没有什么楼号的 啊 我们对行业理解是来自于这些共创 企业客户给我们持续的一起的共创 啊 所以我希望在未来路上 实际上我们的团队也能够 和我们所有的制造业啊 各种行业伙伴呢 走的更近 啊 实实在在的去解决具体的问题 那我们来看我们的下一个产品 就是在零售业 刚才讲的是制造业 那假设在AI时代 零售业会发生什么样的变革呢

我们看到刚才说钉钉最 开始帮他做的沟通与协同 然后企业内部有各种各样的系统 但实际上回到零售业也是一个道理 零售业经常一般有很多的大量的门店 各种连锁门店 所以他有没有实现门店在线呢 他往往有些时候有个摄像头 但他摄像头根本就没有实现 完全的这个门店的数据在线 他订单有没有完全在线呢 订单可能是在线成交的 但是订单没有汇集在 总部进行完整的分析 所以订单商品的所有的在线化

服务好与坏 在现场的沟通与协同 这些服务到底有没有 信息全部数据获取 会员陈列 在门店展示的所有的各种各样的商品 是不是如SOP的标准 或者跟着客户的动线 在进行优化与调整 这些都代表着这个企业零售的在线化 这些在线的 不管是音频视频文本 所有这些数据也会通过我们的

清洗服务进入到AI ready的数据 这些数数据也会进入到行业模型 各个零售业的模型进去 之后就产生全新的agent 那如果采用全新的零售业的 我们的新的研发模式 理论上也会有我们的用户 不再是和我们的CRM啊和ERP进行交互 他会直接和我们销售助理agent和 我们这些店长助理agent进行交互 去完成一些各种各样的 优化与调整经营的决策

比如说在销售人员的agent 他使用了全新的这个研发模型之后 他的服务助理会 告诉他所有的服务过过程 帮他进行判断 给予指导 客户的画像会实时的持续跟踪 告诉他客户现在对什么到底感 对什么感兴趣 你要进行怎么样调整和跟进 那在AI的盘客层面上 所有的客户最近一个月 需求中提到什么样的需求 啊 我们这个信息就会直接给到研发团队 研发团队就会跟进说 哦

实际上客户是对这个 白色咖沙发感兴趣 尺寸现在的流行尺寸应该是 比如说是放在两人以内 而不是3人以内 那这种信息会在一线直接 被获取以后给到研发团队 更加高效的指挥研发 然后我们的店长呢 就会在我刚才的agent的过程中 因为他获取了所有数据的分析 所以今天所有的服务 质检将由agent来帮他完成 销售谁做得好 谁做得不好 应该给予什么样的赋能 由AI来给予指导

销售过程中的巡店 以前的巡店要派督导 到各个门店去巡查 现在由AI agent通过视频 通过图片全自动分析 再也不需要你派人去各个门店去巡查 啊 所有的现场一线的执行都会由 数据智能来实现经营整体的优化 所以零售业在AI时代也面临着 我们正在从店长的经验跟流程SA SOP所驱动的管理体系

正在逐渐的走向我们是用数据驱 智能驱动的一个持续的经营优化体系 啊 但这个也是一个在不断推动的过程 当数据越来越多的在线变成 AI可以学习的数据的时候 在零售业 AI将会帮助我们去驱动整体的优化 那接下来我们为大家展示是 是Dingtalk的enterprise agent platform 它主要是deep 是用来帮助我们所有的企业以及

我们的各行业ISV的开发者去开发agent 这个agent的开发体系将会支撑第一 在构建平台体系 我们支持0代码的构建 智能规划引擎 企业级的记忆体系以及 实用性相关的稳定性保障 在企业智能中心 我们会把钉钉所有能力 原子能力进行开放 建立我们官方的MCP中心 工作流引擎的体系 自建技能 agent to agent的调用体系进行支撑

在模型训练体系 我们会支持AI数据标注模型精调 知识库引擎建设以及模型部署服务 在底层部分 因为全部使用agent执行之后 我们所有的计费体系会 变成以TOKEN来进行消 记号 消费 所以数据的加密 提示词的防止注入 也是做安全保护 多态的部署 我们在这边分级分权的管理 以及企业统一的计费 资源的分配

全部都会进行底层进行支撑 在大模型的调用过程中 实际上在各个企业中都在应用 但是它经常会出现一些不可控 比如说数据的经常会有泄露 大家会调用模型过程中 把文件和数据丢到外部 造成数据公司内部的数据信息的泄露 算力消费不可控 有人用的多 有人用的少 有人不会用 会造成大量的算力算力的消耗 员工操作不可见 你也不知道到底他在做 什么样的内容进行操作

因为有了agent 有了模型之后 有可能很多操作会超越他自己的权限 那我们现在建立全新的agent机制 就会变成AI数据要有专门的 防防止泄露的一个机制 进行相关的审计 算力资源就会进行精细化的管控 以及整个执行过程 全面会支持透明的审计 agent的研发也不会一蹴而就 它需要不断的迭代 根据agent的处理的结果进行调整 进行再一次学习

这个时候我们需要 进行迭代优化的支持 需要支持人效果的评估体系 需要进行经营运营的反馈 它同时还要进行我们的 整个全链路的进行分析 那deep将会对所有的agent 开发进行全面的工具支持 在效果评估体系运营反馈体系 我们这边的链路分析跟迭代优化上 都会提供自动化工具 帮助大家去打造一些自动 自我进化的各种各样的agent

所以我们通过deep希望伴随着企业从L1 这种大模型进行各种问答来提效 走入L2企业建立自我自我的知识引擎 进行知识沉淀 我们进入L3 帮助企业开始打造它的业务agent 业务代理 到最后 我们会支持更多的 企业开始进入更高级别 打造自己企业的专属模型 通过企业专属模型 刚刚说的用数据智能

方式来驱动业务的优化 那刚才的deep是帮助大家做agent的开发 但是在做agent开发过程中 我们还有一个更加重要 的能力需要给企业具备 就是它打造自己的专属模型 一旦涉及到专属模型的打造 对绝大多数企业来说 都是一个不懂 成本又巨大的一件事情 尤其是当数据清洗进入模型之后 到底是有没有产生效果 如何进行评估 进行管理

都是一个很难的事情 那我们在这个事情上 跟通义的模 大模型团队 我们一直在探讨 怎么把通义大模型 我们这训练的能力 我们的这些所有的模型训练平台 全部赋能给中国所有的中小企业 所以我们打造了这个 全新的模型训练平台 在这个模型训练平台上 数据的采集将会实现软硬 一体化的提升提升效率 刚刚谈到的音频数据视频数据

数据库相关的各种各样系统数据 由钉钉和模型融合在一起 会产生全自动的端到端的收集 然后我们会和企业的知识库进行联动 在前期的数据预处理阶段 把大量的无效数据进行清洗 然后合成的数据助理模型会启动训练 什么叫冷启动 冷冷启动训练 在企业内部的模数据 实际上是很有限度的

一开始在没有进行清洗和整理情况下 数据很有限 启动模型就没有太大价值 这个时候 我们会把通义所积累 的各个行业中的数据 全面赋能给各个企业 把数据 我们的数据和企业的 数据赋能之后进行泛化 所以企业在很小量的数据情况下 就会进行泛化 形成一个比较大的数据集 立刻启动模型的冷启冷启动的训练 这样的结果

现在我们在真实的企业验证的过程中 他们的数据采集的效率以及 传输的效率会得到大幅的提升 然后在AI驱动的整个 数据标注体系里面 当数据进入到标注平台 我们就要进行整体的分析 进行标注 这个时候我们提供的这个能力将会 支持人机协同的方式对数据打标 会调用所有的模型进行预打标训练 进行预打标训练之后

以前用人工100%打标的过程 现在我们只需要20%人工参与 就能完成所有的数据分析打标 然后我们会提供业界 最高的精精标数据标准 通过这个最高的数据精标标准 也会大幅减少企业在数据 标注过程中所需要的成本 所以今天我们在跟很多企业打造 比如他们的客服啊 包括他们的零售所有数据分析过程中 我们通过现在这个 全新的这个标注体系

也能够帮他们在标注 人效得到300%的提升 训练以后就会出现 我们要评估这个训练的效果怎么样 这个模型到底能不能起作用 这个时候我们会进入到 模型训练与对齐阶段 在模型训练与对齐阶段 我们对高效训练 我们给予在行业 在设计中最匹配的 学习和评估评测方案 因为通义有全球 最广泛的蒸馏小模型 而这些蒸馏小模型

应用于全球所有各个行业 我们在各个行业中所积累的 所有的经验也会帮助我们 给到我们所有中小企业 帮助他们实现相关的 评测数据收集整理方案 在领域能力和通用能力要达成平衡 我们知道模型训练 如果把所有的行业知识 全面赋能到模型之后 这个模型就会失衡 它很像一个人 他学习东西 比如说这个学习的是 一个那个打羽毛球 他羽毛球要打得特别好

成为一个专家能力的时候 他往往他通用能力就会丧失 啊 这个有人说这个人 比如说能力很强 情商很低 上指的就这种意思 那我们怎么保持这个agent这个模型 它又有通用常识 通用能力 它又具备专业知识 这个时候我们在数据调配的时候 就必须要进行一些数据的 就什么 像鸡尾酒一样的 把通用知识比例行业

知识比例进行匹配调配 那这部分调配能力也是一个 非常重要的一个行业楼号 这部分我们也会给行业进行赋能 然后效果成本的最优解是因为 当你在投入大量的数据训练之后 不见得模型就会得到大量的能力提升 它实际上是一个trade off的过程 这部分也会得到我们 所有的经验的赋能 现在模型训练在真实的企业过程中

我们能把模型训练整体效率达到真实 目标结果的这个过程提升200%的效率 训练完成之后 我们就要需要测试 进行数据回流 进行不断的优化 这个时候 deep平台的agent和模型会全自动打通 然后这个时候agent只要 立刻产生模型调用 进行POC验证之后 真实的数据就会产生回流 而这个回流会再一次回到模型训练 提升整个模型的能力 所以刚刚看到

比如说我们的刚刚说订单的agent 我们刚刚说的零售业仓的这些agent 实际上都是用这套体系 在不断实现一个自我进化的agent 那我刚刚讲的所有的模型的训练体系 包括这过程中可能有各种的难点 我讲了半天 实际上大家可能都 很少有一些真实体感 我们就邀请一下我们在 行业模型训练中的一些伙伴 给大家展示一下 今天行业模型训练在 跟钉钉使用deep我们的

模型训练平台之后能产生什么样效果 我们来欢迎医生健康的强总 胡超你好 你跟大家介绍一下易生健康呗 呃 易生健康呢 是一家做医疗行业的公司 啊 我们以女性的检测 精准检测和女性的模型为核心的业务 我们大概是半年多前和钉钉一起 共创来做医疗的妇科的大模型 啊 也取得了一些一些结果

然后最近呢 我们在 其实在上一次发布会的时候呢 我们已经发布了豆蔻的妇科大模型 最近呢 我们发布了一个豆蔻 的医生的超级助理 啊 确实效果也让我们比较惊讶 啊 十天左右时间 上来了300多家医院 啊 包括我们也看到了北医三院 或者说是啊上海红方的这种头部医院 啊 也有阿拉善的这种这种 啊左旗的妇妇保医院这种医院 啊 所以我们发现其实

模型加上agent的应用呢 其实确实是会吸引到 很多的专业人士来的 我们最开始做一起做模型训练的时候 现在你现在变成一个行业的妇科模型 对吧 大家都感受得到模型在不断的迭代 你觉得现在在医疗行业这种大 模型逐渐逐渐垂直化到行业中 你认为会发生什么样的改变呢 跟大家分享一下 呃 其实以我的认知啊 医疗行业的模型其实最怕的就是幻觉 啊

我们知道Deepseek在今年 年初发布了以后呢 其实有很多医生也在用哈 但是我们测下来Deepseek还是 有百分之二三十的幻觉啊 所以我们在 之前为什么会去做行业模型 其实我们把用RAG的技术做 做到一定的程度 啊 其实已经很难把准确率再做上去了 做到70%以上就很难做了 啊 所以医疗模型我觉得其实有 两个地方是非常关键的啊 第一个就希望医疗模型

是做一个零幻觉的模型 第二个呢 它是要高度循证的啊 所以每一次的诊断啊 我们叫临床的决策啊 就是clinical的decision啊 它需要有一个非常准确的证据链啊 并且来保证这个这个 诊断都是有文献的支持的 啊 所以我觉得医疗模型对于循证啊 对于0幻觉是有很高要求的 我们也看到很多企业都想做模型 像我们经常会探讨

很多企业都想做自己的模型 对吧 但是大部分人呢 都做了一些RAG 做了些知识库 对吧 但是很多人说那做 模型到底有什么好处呢 你是自己在从事垂直垂直模型建设 对吧 你的建议什么 对 首先呃增强搜索这个技术啊 是大部分的机构和 企业在用的一个技术 就是我们通常说的Rag的技术 啊 但是为什么会走到行业

模型这一这一天来哈 其实我们可以发现 其实urgent和模型是一个问题的两个面 如果urgent要很强 就一定要有自己的模型 所以我觉得训练专属模型和行业模型 啊 是人工智能下半场非常 非常重要的一个趋势 我之前 我们也看到这个 我们钉钉的CTO 啊 易术也是讲到这个问题过 啊 所以我觉得就是说 啊 钉钉正是有一个很好的基础

刚才其实武赵已经讲了啊 就是说对数据标注 数据清洗 啊 包括算法 啊 包括说评测集 这些很专业的问题 钉钉都建立了很专业的团队 啊 所以我觉得 行业模型的训练啊 正是我们提高中小企业的 生产力的一个非常重要的一个要件 那很多企业要做模型 假设他们真的想做这个模型 嗯 你一路走下来 你有什么经验想跟大家分享吗 对对

昨天我们在开玩笑说 我们很多时候都睡在一起 早期的那个第一个模型 豆蔻的模型的时候啊 我们的确和这个我们钉钉的 团队做了非常多的讨论啊 而且有很多时候其实 争论的也很激烈啊 因为模型调优的过程中 啊 其实模型从从这个预训练到后训练 啊 到我们说的SFT到RFT 特别是强化学习奖励函数的时候 还是有些难度的 啊

所以钉钉的算法团队跟我们确实很 紧密的在一起做了很多很多次调试 所以这个我觉得也是 我们走过的一段弯路 目前呢 其实刚才吴昭讲的中中 我自己理解啊 包括说这个跟单的这个业务 包括说这个时序的业务 啊 其实我都看得出来 已经是在训练行业模型 啊 所以实际上我觉得钉钉正在把 很多行业模型用到各行各业 包括AI客服 啊所以我觉得我在这里也

特别是想跟行业的同事说 就是说如果我们有很好的数据啊 专属模型啊 是会有非常好的方法 而且我们可以少走很多弯路 啊 包括deep deep这个平台啊 它有一个很好的RNN的一个东西 啊 所以我们我们上次是 训练了豆蔻大模型 这次我们是发布了豆蔻的超级人助理 啊所以最后我们会完成 商业化的这个部部分 啊 所以我们这个整个链路哈 其实都是有机会在钉 钉上完整的跑通的

而且我觉得钉钉非常非常有决心 去把行业模型这件事情做透做好 好 谢谢 谢谢江总 谢谢 我们实际上半年前跟强宇团队 一起开始做这个垂直模型的时候 实际上难度还是很大的 因为大家往往觉得好像训练模型 好像很遥远又很近 但实际上这里面涉及到大量的细节 啊 这些细节都是一步一步填坑填出来

所以他说跟他们睡在一起 也接近这个状态啊 确实非常难 那刚才这个是一个在 妇科领域做的豆包大模型 那我们在下面再有请水木分子 的邢总给大家介绍一下 我们跟也是医疗行业的一个 超大型模型是怎么进行合作的 你好 好 欢迎邢总 我们是老朋友了啊 对对对 我们先给大家介绍一下水木分子呗 啊 大家好

我是来自水木分子的辛杰啊 水木分子是 清华智能产业研究院在2023年6月份 孵化的 我们垂直于在医药行业 啊 做垂类大模型 我们有自己的基座模型 啊 确DD反推群毛豆 啊 还有我们的呃o呃open Bio Med 啊 也是开源的模型 啊 各个医药行业都可以用我们的 开源模型和我们的闭源模型 在这个上面呢

我们是从啊早期药物立项啊 到药物呃分子发现啊 靶点发现啊 一直到临床 全周期的支持整个药物研发 现在我们也积累了几十家的 啊 国内外的药企啊 有大的药企 他们有很多的资源 也有非常多的小的药企啊 他们也整待 啊 有很多的可以马上用 的一些小的工具啊 智能体

能够帮助提高研发的效率 那这次水木分子做的这个 创新药研发的这个模型 是什么原因最终我们 虽然我们很早就认识啊 什么原因让您最后 选择说要跟钉钉合作 上架我们的这个模型市场呢 对 那个我和吴昭 呃 和钉钉的团队认识超过10年了啊 对 我们最 我最早的时候是在药明康德 10年之前 啊 那个时候呃赶上了

移动互联网那一波风口 啊 我们跟钉钉的团队一起共创了 把整个医药行业的人流 物流信息流啊搬到了移动端 啊 那让整个运营的效率啊 研发运营的效率得到了很大的提高 啊 然后呢 那个呃再加上钉钉啊 现在啊到目前为止 我知道百强的医药企业用的都是钉 啊 60%啊 用的都是钉钉

还有更多的那个中小的Biotech 啊 他们也没有能力建自己的AI团队 啊 和那个呃人工智能团队 啊 所以说我们希望跟钉钉的合作 啊 不仅仅是把多智能体 啊 将研发的效率提高 啊 更加期待 今天我看到这个dingtalk real 我说吴昭永远不会让我失望啊 我是上次看了Awen之后

我觉得打通最后的物理世界对 医药行业来说也非常的重要 希望跟吴昭有更多的一些共创啊 好 谢谢谢谢 那个我当时第一次听你讲这个 这个创新药研发模型的时候 我当时说他像那个deep mind Alphafold啊 啊 就新药研发一直以来都是 全球所有的药企巨头的游戏 实际上往往是中国很多药企做创新

药研发往往都很难触及这个创新药 比如说靶向药治疗这些相关的东西 我在我在想 我们我们全面的这种合作 把我们现在创新药的模型导入钉钉 钉钉上有大量的医药企业 这个AI的模型应该可以改变我们 中国所有医药界这个创新药的模式 像chatdd是你们现在这个这个助理 研发助理嘛 你们事实上是 一个五个人的Biotech的创业团队 对吧

哈哈 你们是怎么假设想的 就是假设上了钉钉之后 从你角度出发 我们怎么让这些所有 的药企能够享享受 可以用到一个世界顶级的这个虚拟的 比如说医药研发的 首席科学家的能力呢 嗯 对 那个大家都知道医药呃 行业有一个双十定律啊 就是说10年时间 10亿美金的投入 其实Atlas去年的报告已经超过了15年 啊

超过20亿美元的投入一个新药 所以这个成本 其实从生物学本身的角度来说 再卷 天花板已经在那边了 一定是要有新的技术啊 那是不是能够呃建立一个 一上来就就建立一个呃首席科 AI的虚拟首席科学家 我觉得可能刚刚上来的时候是 一个AI的虚拟的那个agent团队

那因为他有更多的不同的专业 不同的专业领域 而且专业领域的深度非常的深 啊 这个智能体团队就像 刚才那个Dintoc real一样 他可以自己去做生物学研究 他可以自己去做临床研究 那这个团队要 大家紧密的合作在一起 所以我觉得啊那个呃五个人的AI团队 啊 或者说啊五个人的团队 啊 完全能够用更低的成本

1/10的价格 或者更低成本来做出星耀 那假设我们猜想一下 这么多叮叮叮的医药企业 5年之后假设我们就一起用 chatdd的方式帮他们打造一个 全新的创新药的这些agent 5年之后你觉得能不能做出来一个 比如说用1/10的成本实现 全新的原创新药的研发呢 对 那个我带来了一组数据啊 那个吴昭帮我按一下 对 呃

其实这是一个非常crazy的想法 be crazy 但是实际上啊 到那个2025年 啊 差不多已经有30%的药 啊 已经在用AI了 啊 考虑百分每年5%的增长 那差不多到五年之后有 1.5个药是通过AI发现的药物 而且它的效率啊会提高40% 啊 6040到60 而且它的成本也会大大降低啊 30到70

那到了那个时候呢 啊 我们我相信啊 我个人相信 昨天晚上我们聊完了之后啊 昨天晚上第一个AI新药 已经过了临床三期了 啊是武田的t y k two 啊 是做那个银屑病的 所以说你看这个世界 变化就是那么的快 啊 所以我我觉得啊 就是呃只要我们能够啊 在AI上面能够投入更多 而且我们能够有更多

的一些场景的共创 不知道哪一天你也有 可能自己做一个新药 更何况在座的啊很多 做生物医药研究的 谢谢 好 谢谢邢总 我也觉得 如果今天所有的这个医药大模型 创新药的研发能够在钉钉上 我们的模型的力量 我们的AGE的力量能够一起 实际上一直在说我们活 150岁应该就不是梦想啊 所以我们今天发布的 各种各样的AI的agent

然后企业搭建助理 他们都可以发布在钉钉的开放平台上 所以同时我们也给大家带来 今天开放平台的全新升级 开放平台全新的体系将会 支持我们的AI助理市场 我们的AI硬件市场 我们的严选的应用市场 以及AI表格的模板市场 我们在升级这个开放平台同时 我们会不断的推进 在全新的AI助理市场 实现商业结果可交付

也就是所有AI的agent的能力 不再是一个70%80%的一个结果 而是我们要确保能达到90% 以上的商业可交付性 同时 因为采用全新的按结果付费模式 这个时候所以企业只要使用agent之后 从原来的买一个功能 不管用与不用你都得付钱 逐渐走向今天你用多少花 多少钱的方式按结果收费 这也是我们希望通过全新的

agent市场去推动中国企业级 市场发生一些根本性的变革 那我们同时也在推进 在我们的AI赋能的情况下 和全国甚至全球所有的这些硬件厂商 或者我们合作伙伴一起 推动各种各样的AI硬件 那这是我们和小冰科技推动 的全新的叫智能数字前台 这个智能前数字前台会 通过我们的模型的赋能 自动去实现一个全新

的在前台全天值守 主动迎宾 一个放心的相互交互 能够以人性化的方式 进行交互的一个前台 啊 小冰科技和一起做的 第二个呢 我们也是和我们的合作伙伴推 新推出的全新的防录音魔盒 这个防录音魔盒怎么来的 大家都现在a one用的人很多 对吧 然后有些时候我们的AI听记也是可以

经常去做各种各样的录音以后的分析 后来呢 有很多老板经常跟我 说能不能防录音啊 对吧你你这个 现在我走到哪里我都不敢说话 就怕说错话 那确实会有一些隐私场景 比如说一些私密的谈话 机密谈话 需要这信息不可泄露 那所以这次我们也推出矛与盾 啊 我们的听技非常强 AI非常强

我们也推一个全新的东西 让你听不到 所以这个全新的这个AI防听器的 防录音的这个膜盒 只要放在你的办公室桌上一放 所有的录音设备都会失效 啊 在AI时代可能有些新的需求 这就是新的需求 然后开放平台也会导入 全新的这个开发范式 我们在模型广场上进行 各种模型的全面开放 导入全新的行业模型

我们在算力广场上会支持一体机 本地部署 云端算力相关所有的采集采购 然后MCP和连接器市场 我们全面开放之后 所有的企业开发商都可以 在钉钉上开发所有的能力 然后通过deep平台权限控制记忆 企业记忆 内外知识 助理调助理调试和全渠道发布 去支持所有的企业在AI

时代真正能赚到钱 啊 有大量的人都在做AI 大家虽然大家都不都不赚钱 那我们相信既然在to b市场 帮助企业解决问题 提升效率 降低成本 天然赚钱 只是我们的做事的方式要从 以前做软件的模式走向agent模式 按结果付费 按TOKEN 今天我2分钱解决了订单 一个订单原来一个小时成本20块钱 从2分到20块是百倍的差距

这个时候你说你赚钱 天经地义 对吧 所以我们希望全新的开放平台市场能 带来中国企业级市场在AI时代的繁荣 然后在AI的这个生态伙伴体系 我们会推出整个生态伙伴的繁荣计划 就像木兰一样 能够支持整个生态共生共荣 所以在客户市场 钉钉2,600万企业将会针对 现在所有的全新的agent和 行业模型进行优先支持与开放

在钉钉和天猫会打造的 全新的AI硬件市场上 会提供优先的流量支持 能够帮助这些AI硬件市场 获得更好的销售销售 在培训与服务体系 因为很多企业在研发过程中 可能对现在的模型 对agent不是太了解 我们会推出Iot的接入的培训体系服务 模型的选型训练咨询服务 行业模型的数据采集标注 我们给予支撑 同时在AI工程师体系

我们给予培训和认证 帮助所有企业能够开发 培训自己的AI工程师 这就是今天钉钉AI1.1给大家展示 的相关的所有的各种各样的agent 以及我们agent OS到real的全面发布 但在AI1.0发布过程中 我们也发布了1.0相关的钉钉 TikTok a one到客 AI客服 听记营销服务相关所有这些能力 包括全球化啊

那我们同时在AI1.1的agent OS框架之上 我们把1.0的所有能力进行全面升级 那新的这个AI1.1就会长成这个样子 它以木兰的木生的形象展示出来 我们在下面deepreal模型训练平台之上 钉钉one悟空会支撑整个钉 那个我们的agent OS去运行 这上面的全球化开放 平台基础体验服务 支撑我们现在的a one

听记收问表格应用 AI应用相关的基础能力 上面的AI in 差旅 成聘等等的能力 也是在上面结出的 一个个的agent的果实 那所有的当年1.0发布 8月25号发布这些能力 这一次在agentos上 我们的新的升级 我们给大家做个汇报 Tintok a one从8月25号预发布到我们 从10月九月底正式进行销售

我们在淘宝88VIP的好评销量 抖音的销量全部持续的top one 你们不你们不拍不拍手他不动 哈哈哈 然后持续的在 实际上从发布开始到现在 只有两个月多月时间吧 这两个月时间我们持续的高速迭代 有160项以上的这个功能持续优化 可能像我前两天我碰到

那个平生赵总还跟我说 他9月份他说我拿到 你们那个东西一用 感觉不好用 他说 啊 然后我们就给他现在 最新的版本一测试 会明显感受到啊彻底的不一样 然后我们跟我们实际的客户有超过 2,000次以上的持续的深度的共创 我们的模型的迭代保持 两周一次的高速迭代 所以到今天 linktalk a one和AI听记已经 取得了非常好的这个

听到整理分析的全面的能力 同时 dingtalk a one现在是一个个人的工作助理 但是在新的AI1.1的版本过程中 它正在逐渐成长为一个 团队的整体的工作助理 他会把团队中相关所有人的这些 各种各样的沟通协同会议 所有的数据进行全面整合 这个时候就会帮助一个

企业实现整体的组织洞察 比如说我们在AI销售场景中 所有的一线销售人员的信息聚合 个人机会的洞察 组织机会的洞察 都会通过全面数据整合之后 形成组织的智能 在不同的行业 这是在销售场景 在法务相关的各种场景 一个律所 他跟进所有的各种各样的单子 案件 他会持续的进行跟踪与分析 他在项目管理过程中

对项目过程中所有的会议 不管任何一个子项目 任何一个项目团队 它的沟通协同的数据就会全部打通 进行项目智能 在AI招聘体系中 招聘的所有人员 所有的数据也会进入全面的整合 然后帮助分析什么样的候选人最合适 不断的改进提升我们整个招聘的过程 那今天我们的钉头a one 也会带来两个全新的版本

一个是木兰限定版 这个是叫什么 他们叫什么 霞耀红 500套 然后同时因为到新春了 有很多企业都说钉钉能不能出礼盒版 他们想去送客户啊 确实觉得很好用 所以我们也推出今天的整个新春版 999带着礼盒 希望大家钉talk one能成为大家 企业在新年的全新的送客礼物

然后新版的钉钉钉的a one会和 我们的AI听记进行全面融合 所以在AI听记里面 今天所有的a one手机电脑会议设备 所有这些 数据 音音频数据都会在我们的AI t t中 只要融合 在一个地方进行管理和使用 同时 我们正在把AI听见的模型从语音 模型升级到我们现在的多模态模型

升级到多模态的模型之后 除了语音以外 文本视频图片都会进行 全自动的分析与识别 实现全场景的智能感知 不管任何实现全场景智能感知后 它能做些什么样的事情 我们来给它感 展展示一下 这个是上一次发布时候我们看到 的这个AI天际的总结会议纪要 新版本的会议纪要 一次性生成一张完整的PPT 一图胜千言 同时 我们在各种各样

比如学习场景中 可能老师在讲课 或者 在分享这个过程中 所有的板书就会进行自己 你可以进行拍照 你拍完照以后 你随时记录 这个时候我们的AI听记a one 和你产生的图片会自动融合 立刻形成一个完整的图文纪要 然后有可能你要去去进行参观游览 这个时候你所有的地理感知

随拍随记 也会全自动进行整合 自动就生成一篇游记 啊 所以以后未来学习 去分享 去参观 所有的东西的过程 不管是音频的 视频的 全自动整合 产生一篇游记 学习笔记 会非常方便我们所有 的知识整理与分享 同时我们看到现在 大家都都在出智能耳机 所以这次AI听记会全面

支持我们的同声传译功能 所以以前你要费昂贵的设备 去打造的这个同声传译能力 现在你只要用个20块钱的耳机 加上钉钉的AI听记 立刻秒变同声传译 你是吧 这个应该对非常多的企业 在跟国外的人进行交流的时候 有巨大的价值 以后你们旅游出去的话 用不着买什么特别贵的耳机 你现在耳机一插上 立刻就同声传译

然后我们在各种场景中 支持真正的更加友好的交流 所以不知道大家看懂没有 比如说两个人面对面的交流 跟两个人在同一侧的交流 立刻同声传译 语言翻译之后 自动就翻成各自看各自的语言 在一个手机上 大家可以很好的交流 可能刚才刚竖的时候还没看到 我们再再看一下啊 竖的时候 如果说我们俩面对面 你看你的 我看我的 啊

非常好的方便我们在各种 场景下进行多语言交流 然后这是在线下 我们经常会开一个会议 同时多人不同的语言 这个时候你只要带上耳机 这个时候在线下的会议过程中 不同的国家 不同的语言 只要你打开AI听译 戴上耳机 全自动进行多频道自动翻译 所以不管什么语言 今天在AI听译和耳机 加上耳机的情况下 我们全自动打通 语言不再有障碍

如果你在线上沟通 这个时候你会有各种各样视频会议 你只要打开钉钉的视频会议系统 各国家的语言全自动进行翻译 你是中国人 所有的语言会翻译成中文为你 如果你是西班牙人 所有语言都会翻译成 西班牙语进行展示 所以线上的沟通也不再有语言障碍 AI听记到今天为止 我们已经完成了260个

场景的专注的分析整理 所以今天在各种场景下 只要打开AI听记 都可以实现非常精准的整理和分析 帮助我们提升整个知识的 整理和分享的这个效率 AI听记加上AY我们的各种设备 今天在语音智能层面上 它会成为AI时代全新的沟通 记录工作学习的新方式 那又回到我们一个重磅产品AI表格

那AI表格我们先通过一个 视频给大家展示一下 全新的AI表格能有什么样全新的能力 钉钉AI表格全新升级 用AI重新定义表格 AI时代还在手动闹 杨梦 试试全新随口说填表 语音输入自动转文字 AI智能识别和录入字段 简单 Ctrl加c Ctrl加v 也能填表 AI表格业内首创万能贴

文字网页纸质表格管理后台 复制 截图拍照 随便一贴变AI表格 原本数小时的工作量 轻轻松松压缩到数秒 仪表盘也焕然一新 新增过滤器 更丰富的列表 更多样的视图 拖拉拽搭建业务轻应用 懒得动手

那不如让AI应用为你代劳 一张图生成应用 AI自动复刻应用架构 根据指令实时做优化 不用写代码 不用搭数据库 把老系统快速搬上AI表格 AI表格不断进化 离不开一个强大的底座 钉钉AI表格首个实现单表千万行 将计算速度缩短至秒级完成

钉钉AI表格 AI时代的应用搭建平台 AI表格从1.0到现在AI钉钉的1.1 大家会看到在各个公司现在正在 逐渐的取代传统的系统搭建体系 比如说我们在森马 用AI表格自动就创建的 门店运营决策系统 比如在顾家家居 这个市场洞察的分析系统 AI表格一把完成 在魏桥我们的全安全巡检管理系统

在优客拉市场热点雷达系统 在银泰全国直播运营平台 他们实际上这个直播运营平台 就两个人通过AI表格驱动 了完成那个创新的业务 一把完成了2亿的这个GMV 啊 所以AI时代正在到来 全新的应用创建体系也发生改变 不再是以前我们不停的写代码 做一些应用程序 啊 而是完全用数据智能的方式 来驱动前台的整体的呈现

然后我给大家分享一个真实的案例 这是来自于叫永和电子 这家公司以前呢 两年前它实际上用过 一个轻型的MES系统 啊 但是它很难支撑越来越多的需求 比如品质管控模具管理工艺卡 等等越来越多的一些复杂性的需求 后来他在想 我是要去买一个更大的 更牛逼的一个MES系统 啊 比如是 这个时候他想 但是大家都知道一个 大的大型的MES系统 动辄上百万 对吧

然后学习成本高 导入周期长 灵活性又不足 有些需求要改 它又是定制 成本很高 那怎么办呢 他现在团队同学用了AI表格 两个人 7天时间搭建了这个迷你的MES系统 人效 人员绩效 决策分析 品质管理 生产计划管理 库存管理 BOM管理 系统管理系统 就两个人 7天全部搭建完成

比如说一个线上生产计划 以前是这样的线线上生产计划 现在拍张照 自动就完成全流程透明的 一个整个生产计划管理系统 原来的这边这个 这台这个地方显示的是他们的 塑塑 那个注塑机床 这个注塑机床上面 经常在每一次做一个大型模具的时候 他要设置各种参数 参数设置完以后呢 就开始生产 但是不同的参数设置

导致这个模具压制 生产过程的效率是不一样的 这个时候他就会变成 那做的好的人可能20秒 生产一个模具设置好 做的差的人呢 可能要30秒生产 这时候效率差50% 这个全新的这个参数系统就会变成 每一次的这个模具参数拍张照片就 结束 自动进入AI表格 自动存档分析

这个时候下一次这个 模具生产来的时候 这个模具用什么样参数 设定是最高生产效率 系统就自动产生了 这一个简单的调整 一个系统 大幅提升了他们整个公司的生产效率 那同时我们也给大家带来今天AI 表格1.1在各种能力上的全面升级 首先我们来看一下输入 表格本质上是来自于大量数据导入 所以我们认为所有的这个数据智能

首先一切是由输入开始 来 好 平常一般数据输入时 大家平常Excel 传统的一些Saas的页面 有一些文本的数据 这些数据实际上都是 这些数据输入的源头 那怎么能够把这些数据 输入源头一把自动导入 用智能化的方式分析 导入表格 这个时候我们推出个 全新产品叫万能贴 我们来展示一下 这是我们的一个客户

在全国要收集 每天要收集各个各种各样的这种蔬菜 肉鲜产品 生鲜产品的价格 所以每一天他去收集这种价格的时候 各种各各个各个城市 他表示价格的方式都不一样 千奇百怪的 以前怎么做的呢 以前有专门的人 每一天复制粘贴 鼠标要不停的点 不停的改 要大量的耗时

现在我们来展示一下 刚才的能看看到了吗 太快了是吧 12秒钟 一个电贴全自动完成 不需要有任何的分析去指导 自动完成 秒级完成 这是平常一个淘宝的页面 我把淘宝的数据进行分析 看哪些人在卖a one 对吧 做的好与不好 这时候往往有人也要去拷贝粘贴 不断的输入 现在我们来看一下

这样的输入耗时20分钟 做一个页面的所有商品分析 现在一次拷贝 一次粘贴 全部完成 这是个传统的Saas页面 一个传统的系统页面 我要把这个东西拷贝出来 导入AI表格进行分析 也要不停的搞 然后要建个连接器 写个API 数据导过来 都是耗时耗力 一周 一个月可能搞一次 但是写个API成本太大 怎么办 直接靠背

页面一粘贴 一拷 结束 一把完成 哈 牛逼 确实挺牛逼的 大家会看到各种各样的 这些信息的输入源头 一旦导入到我们的AI表格 看上去是万能贴 刚刚展示的很简单 对不对 虽是毫末技艺 却是顶上功夫 AI会全自动进行过程中的分解 虽然在秒级完成了所有这些工作

但实际上代表着AI的能力 没有掌声的 哈哈哈 我前两天 昨天彩排跟他们说的 虽是毫末技艺 却是顶上功夫 啊 实际上很简单的一个输入 背后是藏着巨大的这个AI的能力的 然后屏幕小 打字难 各种各样在现场的工作过程中 实际上我们有些要 输入一些系统的数据 是很麻烦的事情 啊 但是我们一般工工程师在办公室坐着

他感受不到这种痛苦 那我们实际上在跟很多的客户共创 发现他们这些输入 问题都是很难的事情 怎么做呢 我们推出全新的随口随口一说 立刻填入 展示一下 我叫老刘 在蒙牛干了大半辈子挤奶了 这活是个良心活 牛吃的好不好 直接关系到咱们每一滴奶的品质 就是人上了年纪

经常贴一个巡检单 花了老半天 好在我有了一个新伙计 随口说就能填表 我今天巡检了爱凌木业 能源供应符合要求 奶厅现场管理 各类物品定位摆放 挤奶厅贮奶间区域符合6S管理要求 很真诚的微笑啊 这是蒙牛正在使用我们的这个 这随口说

本来这张照片视频他们拍好的是是拍 在那个这个养牛的这个牛场里面的 我说后面有牛会更好看 他们都拍好了 后来发给我们说不行 不能暴露 对吧 怎么养牛的 这涉及到涉及到企业机密 最后就变成我们在奶牛罐前面拍了 对吧 但是确实大幅提升他们的效率 他们也很高兴啊

所以随口说也是一个看似 一个很简单的毫末之举 但是背后依然是AI的鼎上功夫 啊 最终给我们实际上所有的企业和 客户带来非常方便利的这些输入 接下来我们来给他探探探 输入方式以人为本 然后但是我们也在发现 除了输入以外 我们的页面设计啊 系统流程定义啊 也会有各种各样复杂性 那我们今天带来全新的产品AI应用

Excel大家都知道 是统治我们数字化 时代40年的超级产品 啊 在这我们实际上是要致敬Microsoft 啊 微软确实定义了我们这40年时间 我们所有的工作办公方式 是非常伟大的一个公司 也是非常伟伟大的产品 它是数据结构化一个最简单的工具 基本上90%的应用实际上 不是用软件开发的 90%以上都是Excel开发的 啊 人要到国外去

每个人都是Excel高手 啊 可以做各种东西 但是呢 你数据一多它就慢 大家一起改就容易乱 界面也是很老旧 那我们来想 如果这些这么多全球 的这些Excel的应用 我们有没有办法一把把AI化 我们来展示一下 我们做全新的这个AI应用 希望也是把应用的 创建的成本降到最低 我们来展示一个随手拍 今天你有一个Excel表打开 你有一个Excel应用

我想把它立刻变成AI应用 我来展示一下 好 大家看到没有 这张Excel的表 每日作业检视反馈 贴到我们的这个AI应用 10倍速 耗时2分钟 应用自动创建完成 可能感受不强烈哦 感受不强烈 再放一次 贴好 说坐 系统就做完了 好好 大家会看到市面上有 非常多的AI的产品 能够说自己能够搭建搭建系统

搭建代码 但是我可以负责任告诉你 99%的一些系统做完以后 根本没办法用 它会长得比较好看 但你根本用不起来 他没办法部署 没有办法真正执行 但是我们今天给大家推出的AI应用 只要贴进去 立刻执行 变成一个真正可用的商业系统 然后还会经常出现 比如说一张表 一张Excel表里面有多个sheet 有多个表格 里面有非常多各种各样应用 所以说你一个拍你也拍不完

对不对 这时候你只要把这张 Excel表导入我们的系统 自动把这张Excel表全 自动分析完成之后 把它所有的应用一步完成 我们展示一下 现在是个资产1号的 这个完整的一个表 里面有各种应用 说开始分析这个表格 生成AI应用 大家会看到这个加速 停到这以后 哎 又又过去了 太快了你们 来 再来一次 好

大家看到实际上 刚才是2分钟 现在耗时8分钟 是因为这个系统 刚才这个Excel表里面有 非常多各种各样的子系统 你们会看到这地方 从门户开始 总体情况表单 固定资产总台 固定资产 低值易耗总台 低值易耗表单 所有东西一步完成 用8分钟时间把这个一个复杂 的一个测试系统全部完成 还有一种想法什么呢 就是我有想法 我画一下

我说你就给我做一个请假单 请假系统就这样 用手绘 你只要手一绘 你一拍 做 就做好了 整个请假系统2分钟时间全部完成 所以随手拍 随手传 随手画 我们可以立刻生成AI应用 看上去也很简单 也是毫末技艺 但是背后也是巨大的AI的能力 顶上功夫 他怎么做到呢

我们以前的整个AI的 我们有一大团队 专门做工作流 他们拼命在做工作流 知道吧 我就跟他们说 你就别做工作流了 对吧 开始AI时代了 要转型 他死活不肯 对吧 总有一天被按过来说 你要么就干 要么就走 他们后来觉得还是得抓住AI时代 对吧 没想到他们一想通以后 还是有洪荒之力的

一把就把他们在工作流 在以前OA时代所积累 所有的workflow的经验 全部由AI进行重构 一把就实现现在全新的AI应用 啊 这是我认为是对AI 表格来说是跨时代的 所以要么换思想 要么换脑袋 还是很重要的 只要他想清楚在AI时代该怎么做 用算力算法数据的 方式重构整个研发模式 实际上所有的研发体系

都会发生根本性变革 那用AI来搭建整个应用 是在AI时代我们用AI 表格的一种重要能力 那都是我一个人讲 我们来展示一个真实的案例 我们请浙江优克拉的CEO 魏总来给大家展示一下 好 谢谢老师 欢迎魏总 好 好好 那我们还是一样 先给大家介绍一下 优柯达是一家什么样的公司 好的 呃 先声明一下啊 呃

这个照片的话是美颜过的 但是我觉得我真人跟他差 可能也就差一个拇指的距离了 呃 好 好 然后我再介绍一下我们的公司 我们呃优克拉是17年我们就用钉钉了 是一家义乌的工贸一体的一家公司 我们侧重于做专利和原创 在新闻灯这个细分领域的话 我们暂时是行业的头部 呃 大概是这个情况

然后前段时间我不是不上了央视吗 央视也是因为 厉害啊 上央视了 对对对 也是因为刚好双十一 然后呢 报道了 就是说流量爆单的情况下怎么办 那我们是因为 呃 AI第一比较熟练 第二个是钉钉本身它有一对一的服务 所以帮助我们在那段时间 能够把AI用到生产的排单 及时的能够把单子交出去 然后得到了客户的满意 我们不

我们就给大家举个真实的案例呗 是怎么用比如说AI表格去做 这些环节的优化与改造的呢 呃 好的 大概是两个点 第一个哈 是我们会去抓关键词的热点 关键词的话 原来我们可能运营每天差不多 一个小时去抓整个行业的数据嘛 但现在用了钉钉的AI表格之后 那么它自动会抓 抓完了之后能够告诉

我们每个词什么是爆了 或者下降 及时抓住了这个时机 这第一个 第二个就是评论 我们原来要运营要抓评论 差不多可能一个人 的话要花三天的时间 呃 大量时间去去去抓这个评论 然后再进行汇总 但不一定还准确 那么现在用的DDI表格 他基本上可能在15分钟之内吧 就会把所有的东西全部分析完

然后就等得到呃痛点痒点核心卖点 然后最后像我们是做呃产品原创嘛 他就自动得到我们产品的外观的设计 然后能够大幅提高我们产品成功率 对 所以我最后的总结就是 我觉得呃作为老电商老电商人来说 原来我们可能80%的时间是用来去 抓数据

只有20%的时间是用来分析数据 那么现在就变成了 其实我们真的是人才做 我们人更有价值的事情 我们做决策的事情 哦 牛逼 我以前自己创业也干过 这你这个品牌的事情 你这样一讲 我觉得我都想用 那你你是作为CEO的话 你感觉在AI时代 假设你给所有的些 电商行业的伙伴讲的话 什么是AI时代工作方式 你会怎么怎么用 一句话解释这个事情呢 嗯

也是两点吧 第一个是推广 呃 因为推广花钱比较多 然后就原来我们作为推广的话是 可能运营要花4个小时 就每天调调推广的策略 呃 调完了之后你发现结果 其实也也也不怎么好 那么现在用了钉钉的i表格之后 它会自动把我们所有的 链接呃在上面之后呃 根据我们的规则进行判断 比如说你的投产高

他会直接给到你建议 要你加大推广或者减少 而且这个是直接是用钉 钉的那个机器人推送的 就我们马上就能得到一个反馈 呃 还第二个叫的 我觉得叫信息协同吧 就是我们特别做项目 产品上架之后 经常会出现一个情况 就是美工把图做错了 做完图之后其实没有人发现 到最后的时候是客服完 了之后说是客户发现的

实际上是整个信息不协同 所以我们现在 钉钉的AI表格一开始的时候就把 整个产品的信息全部标注清楚了 所有部门信息都是拉平了 这种情况下就 避免这种情况的发生 效率会大幅提升 对 我认为这才是新的一个AI的工作方式 那还是有一些出海企业啊 新兴企业啊 包括很多国外企业 他们可能还都没用钉钉

你要是帮我们做宣传 你讲一句话 怎么让他们都把钉钉用起来呢 呃 我认为是这样的 就是人类每一次重大的技术的改革 都会推推动整个时代的往前的发展 所以像我们义乌 又克拉又克拉这样的 义乌的工贸一体的企业 我们必须要用上钉钉 这样的世界领先的AI能力 我们才能把义乌的

速度变成全球的竞争力 而且我作为中小型企业的负责人的话 我深有感触的 因为 其实失败和痛苦是伴随 着我们中小型企业的老 负责人的大部分的时间 那么我们也是很爱学习的一个群体 但是 就是我们必须怎么样 才能跟上时代的步伐 对吧 第二个就是我们怎么

才能够跟上AI的步伐 所以这是两个问题 那我我觉得就是还是一点 我们一定要用好钉钉的AI 我们才能够穿越周期 未来才能可期 谢谢谢谢 好好 最后一句话总结就是 一定要把握钉钉AI时代这个来临 嗯 感谢魏总 好好 谢谢 谢谢

也感谢像魏总这样的大量的 和我们的共创一起走路的 走过来的一些共创企业 伴随我们成长啊 也给了我们很多的支持和经验啊 让我们在各行各业中 实际上能够找到真正的 有实践性的一些产品 帮助他们解决问题 接下来我们发布钉钉AI搜问的升级 AI搜问在1.0发布过程中 我们主要做的是文本搜索 然后企业级的知识库搜索

以及大模型的问答 那这一次我们在1.1AI 搜问会进行全面升级 在原来的文本搜索知识库 搜索大模型联网问答基础上 我们将会推出全新的一键 链接全球所有先进模型的能力 也就是在一个钉钉上 你只要一个知识问问答 或者多模态图片视频 立刻连接全球所有先进模型

我们举个例子 比如说我要做机器人市场分析 你只要一次提问 全球所有先进模型都会自动进行分析 分析完成之后会自动 完成一个多模态输出 把全部完整整合整合 成一个答案给到你 这个时候 当多模型给出的答案 会自动进行交叉验证 并且自信加权 以降低整体幻觉 所以

当你使用全新的钉钉的AI搜问 所有的模型的问答 你都能获取他们所有各自的优点 整合出最佳答案 啊 这比如说是文本体系的 假设我要进行文生图 这个时候所有文生图的体系 都自动获取这些模型能力 像刚才 优克拉魏总如果把这一用上 还会更大幅的提升效率 然后企业在用模型的过程中呢 经常也会出现各种大模型

它会担心企业的信息泄露 由于可能会出现说 如果说你不让他们用呢 这些日新月异的这模型 能力也没有办法赋能给企业 那这一次我们会在AI搜问 提供一个全新的AI模式 这个AI模式将会帮助企业 自动脱敏企业内部所有的 文档和数据的一些隐私信息 话是这个时候比如说我发布 发一个文档过去 说我要进行这个文档的分析 进行AI帮我进行处理 这个时候我们的隐私模式

保护会自动把所有的重要 的隐私信息全部进行处理 处理完成之后 经过脱敏的文档进行模型学习 模型学习训练完 学完成之后 处理结果拿到之后 点击 诶 这些被加密的数据丢给模型进行处理 处理完成之后再进行解密 这个时候数据全部恢复 所以所有的公司内部的 重要的一些文档和数据

当你是用大模型进行处理的时候 我们会全自动保护你的安全 在中间过程全部进行加加密 去除一些隐私信息 所以AI搜问 我们希望帮助所有企业打造在AI时代 知识获取以及问答的全新模式 接下来是我们在1.0以前 上次发布的AI客服 我们在跟AI客服发布过程中 我们也跟上百家企业进行共创和验证

也提到了大量的问题 所以这次AI1.1会带来AI客服的一个更多 的在行业中能够适应的一些能力 第一叫多模态业务 业务的是理解 因为我们很多时候在问答过程中 你的客户会丢出一些图片啊 一些视频给到你 我有什么问题 请你帮我解决 现在大部分的 AI客服 它没有办法对文文件 视频图片进行快速理解 那这一次

我们会把多模态的模型 融入到这个AI客服之中 让所有的截图 所有的问答都能够 包含上下文进行理解 所以今天你在一个问一个问答的时候 问题问题 我们的AI客服会自动看懂你 现在这个问题进行回答 呃 同时 我们会支持MCP系统集成 当你问的问题的时候 它不是给你一个简单的回答 它会自动调用公司内部的所有系统

调用各种内部的AI API系统之后 直接给你回答 直接帮你修复 这就是真实的一个案例 MCP调用 自动调用 当你问一个是问题的时候 我说这个东西出问题了 它就自动去查系统 自动帮你分析 自动给答案 然后冷启动的自进化是 我们也碰到非常多企业想用AI客服 但是他说 我们公司没有知识库 也没有任何文件 我不知道该怎么启动 这个时候 全新的AI客服将会支持冷启动

你只要说启动AI客服 每一天你的客服的问答将会自动学习 逐渐逐渐 你的AI客服的人工 客服就逐渐逐渐减少 它会自我进化 完成所有的问答 越用就越聪明的一个AI客服就开始了 所以AI客服1.1的版本将会支持 理解力规划力目标感学习力 会跟进每个客户的问题 一直跟进到底 它会跟进工单系统

一直到工单系统完结 会给到客户反馈 持续完结 完成 所以AI时代 全新的客户服务方式 将会由AI客服来提供 接下来我们提供AI教育的升级 我们在上一个版本中 我们提到我们帮助学校 去做各种各样的批改 然后帮减少减少老师在重复 的批改过程中重复性的劳动 那今天我们带来一个全新的产品

叫AI作业速改机 以前我们当时发布AI教育批改的时候 那些家长要把那个作业拍拍拍照 拍照以后上传 也挺麻烦的 很多家长也不愿意配合 那我们做个什么新的 版产版本怎么来呢 现在也没有所有的 学校都采用电子教学 都是用电子消息没有 大家要求要求手写 对吧 要有很多试卷 那这个新的产品 采用复印机的模式 只要学生回答的问题

这一沓作业一丢进去 全自动完成 大家会看到 一丢进去以后就自动批改 高速的批改 每4分钟100份试卷作业自动批完 选择题填空题 各种小初高所有题目 的准确度能达99%以上 覆盖全部学科 同时我们在作业中经常 有些比较复杂的东西 比如说这个连线题 像你们能判断出来它

这个地方短路了吗 你只要一关就短路 对不对 这个AI我们现在也能全新的进行判断 像这个是也是连线题 也是能够全自动进行判断 像这个写字题 一般的AI是很难判断的 我们全新的这个模型 经过特别训练之后 大家看一下 这个战士的战是多了一一划 能看到吗 他会被分分辨出来 这写错了 这个裤子的裤

大家看到哪里写错了吗 能看到吗 他们又少了一个一字旁 少了一横 对吧 也会全自动进行判断 所以这些各种试卷的各种能力 我们都全自动进行学习以后 能达到99%以上的准确度 老师把40分的作业只要一丢进去 批改完成之后 这是第41份 第41张卷子 这张41张卷子是自动打印出来的 它打印出什么东西呢 它会告诉你

这一张健康生活单元练习题 每一道题成准确 全班同学的准确率 然后自动分析全班在这个上面 平均分中位数各种分数的统计 全自动完成 学情分析的结果将会 通过钉钉自动发送给你 这是给 这是给家长和老师的 这是学生的错题本 学生以后所有错题会全自动统计

所以他以后就不用每天不停的刷题 全是按照他的错题本给予专门的训练 然后老师的层面上也会看到 诶 老师层面上 像校长教导主任就会沉淀 全校全年级所有的学情分析 全自动化 以前这些老师要花 大量时间做这些事情 对吧 现在校长老师都会 变得更加简单与方便 比如说我们举个例子

在转塘小学的象山校区 这个一个学校 比如说测试的学校老师 38个老师 覆盖三年级到六年级进行测试 这个时候测试的学生 1,016位学生 每一天批改的题目2.5万份 原来要花多少时间 105小时 老师批改试卷 现在一把全部完成 所以这一次我们提提供

这个全新的这个AI速改机 限量1,000所学校 面向所有中国中小中小学 进行进行提供 有兴趣的 在直播中的校长啊 教育局领导 你可以扫码 哈哈哈 所以 我们正在 教育也正在发生越来越大的变革 在AI时代 我们希望通过AI数改机 能够实现AI时代的精准教学

那钉钉有海量的用户 所以我们在不断升级过程中 我们也希望对我们的基础 体验和服务也进行全面升级 以确保所有钉钉的产品 能够满足大家的期望 那在体验层面上 好多企业在我们回来之前 都在提钉钉有很多的各种各样的 比如说老啊旧啊迭代速度慢啊 各种各样的问题 那我们也希望不辜负这个期望

保持团队持续高速的迭代 我们这一次在四个月时间 8月25号1.0发版到现在1.1发版 我们四个月时间在VOC 用户中反馈的问题 大概现在是8万个左右的问题 已经完成76,000个问题的修复 我们在得到很多的新的需求 在VOC中得到了3,500个左右的需求 现在已经完成2,400个左右的需求 然后在产品链路的周度优化上 我们有大概200多条产品线

这200多条产品线会保持 周度持续的优化与改善 我们会对所有的付费客户 提供这次全新的服务保障 所有的付费客户只要提出问题和VOC 会保证在24小时之内给予确定性回复 所有的需求问题将会 保证在21天之内完结 所以我们希望为大家打造 一个能够安心安全使用的钉钉 让大家用的开心 用的舒心 好 接着 你们也听累了

马上就快结束了啊 就是全球化 我们来看下我们在全球化上 大量企业出海 我们提供什么样支持 我们现在在全球范围内 钉钉确实在各个国家都在应用 有些地方地方我们听都没听过 反正都在用钉钉 但是在大量的使用过程中 我们也得到大量的在全球化的反馈 比如说它在分布于全球各地 大量的网络问题 系统问题就会出现

比如说专线 他要拉专线就比较贵 比如说他短信 他收不到 有些时候说界面看不懂 可能有语言问题 可能有文化问题 比如功能 他已经习惯他们的功能使用方式 使用我们的功能他就不习惯 对吧 付款 有些时候我们是阿里配 对吧 他们那边没有这个阿里配 或者支付方式也有问题 啊 各种问题都会随之而来 所以我们也进入一个全新的阶段 我们也思考

我们到底怎么解决这个问题 所以这一次钉钉将会发布全新的产品 两个钉钉 一个男一个白 一个中国的丁丁 一个海外丁丁 Dingtalk就是海外版钉钉 同时发布一个one office产品 它能干什么呢 这个one office产品只要在 任何一个全球的办公室 只要你接上你的网线 你的电话线

全球所有网络 所有办公室变成一个办公室 你在中国 你就可以接美国电话 你一个电话打过去 对方是接到是美国电话 所有的网络一个IP 内网全部自动连接 大家使用一个共同的一个系统 内网系统畅通无阻 然后会通过我们的专线进行加速 会解决所有大家在全球各地 使用系统过程中各种慢的问题 因为大家有些时候内网系统

你也不可能去拉专线解决 尤其对中小企业 这次我们会提供我们的专线支持 实现两个钉钉一个网络 啊 这应该是对中国企业带来 一个前所未有的一个全新体验 啊 不管你在 身在何处 都是一个钉钉 一个网络 同时 两个钉钉会满足我们在线 原来过程中非常难以解决的一些问题 第一 我们会对所有登录方式进行支持 在海外它有各种登录方式 比如Google Facebook 各种联合登录

我们全面支持 我们对12个核心功能均进行全面重构 这12个功能将会支持 海外的用户体验模式 同时在各种合规体系 上也进行全面支持 以保证在海外的你们的分公司的员工 或者一些海外员工 他在使用钉钉的时候 能符合他的当地文化风俗 符合当地的监管要求 然后这些内网各种的音色 视频会议 电话会议的问题 专线维护的问题 都将通过我们现在的

one office一次性解决 好吧 我们也希望能够帮助中国企业 在成为全球化企业的过程中 能做出一份贡献 好吧 最后我们总结一下 这就是AI1.1的大图 整个AI1.1将会由这些产品 组成一个全新的AI1.1的家族 那最后我们用一个视频来 展示AI钉钉1.1能做的这些事情 我们最后一个彩蛋

这是彩蛋呢 啊 这就是刚才我全全篇的 到现在为止讲的所有的话 AI听记自动生成 立刻变成一个AI纪要 呜 没有任何修改 一图胜千言 啊 所以今天AI上 它在语音智能 在文本智能上面 确实会有超出我们 所有人想象的一些能力 啊 好

我们的彩蛋就是dintororea 今天对参加直播的朋友们 以及看看直播的朋友们 以及在现场的所有朋友们 我们会开放1,000台限量的 那个发布 产生 我们推出叫共创版 199块钱每个月 啊 去使用 那是便宜还是什么

都没反应 哈哈哈 好吧 但但这个产品现在 不好意思只有1,000台啊 确实 我们也没做过电脑 对吧 也没做过手机 但是要为a为AI为agent做 一台他自己的操作系统 对我们来说都是一个巨大的挑战 啊 从上一次我们给大家讲 我们有个玩物尚 digitalrea即将到来 所以在这四个月时间 我们是拼了命的在搞这个

软硬一体化的这个全新产品 我们也希望为我们现在AG的时代到来 打造一个全新的计算系统 啊 所以可能还有非常多各种各样的问题 包括这次发布的很多的agent 可能还需要不断的成长和优化 我们也希望大家秉持 包容之心去使用它们 同时我们会保证持续 高速迭代去满足大家 所以作为发布会最后的结尾 我们分享一下我们在

从1.0到1.0的过程中 我们的一些思考 我每一天早上起来到公司 我都是特别兴奋的 啊 因为我每次看到AI日新月异的进展 我就在想 这个时代就要改变了 我从95年读大学到99年毕业 我们用的所有的产品基本上 从当年的Windows 对吧 到Mac Mac电脑 一直到我们的安卓手机

到现在的AI 我们会看到一系列世界顶级的一些 公司在为我们打造全新的工作 生活方式 从微软谷歌苹果 现在Openai 一路走来 但是我们看到这些AI的高速的发展 实际上正在改变我们的工作与生活 我们取名木兰本来是想在AI 时代能够打造一个全新的生态 是希望我们和开发商 我们的企业 我们的共创伙伴们

一起去打造一个全新的 以AI来驱动的一个新工作方式 但是 它应该长成什么样子 实际上是我们一直在思考 因为它是个全新的路径 它代表着完全的一个创新 啊 但是在中国做创新 实际上是很痛苦的事情 首先在团队内部你 就会碰到一很大的阻力 每个人都会问你为什么要这样 你跟我说为什么这样 实际上我也说不出来 我就觉得他应该这样

所以这伴随着一个打造一个真正 相信AI的一个创业团队的过程 然后你要保持不断的创新 创新就意味着这个团队 实际上叫进入无人之境 当你进入无人之境的时候 你还好 你有客户伴随 要是没有一个创业团队和 我们的共创客户的伴随 很多时候团队可能就走到沙漠里面 消失的无影无踪 啊

所以除了我们每一天很兴奋的在想 我们今天钉钉是有机会打造 全球的AI时代的工作方式 我们中国中国人阿里巴巴钉钉 我们有机会重新定义全球在AI 时代以人为本的工作方式 包括这个在real上面 我们为什么说要打造 一个real time的引擎 是因为等到AI跑起来要是不可控 你抓都抓不住它

对不对 所以为了防止抓都抓不住它 所以我至少说 你把紧急按钮拔电给我装上 至少物理可以拔电吧 所以他可能伴随着很多 我们对以人为本的一些思考 让这个时代并不是让 智能AI去取代人类 而是我们应该和各种各样的多样的 一些AI智能体一起去让我们的工作

让我们生活变得更加轻松 更加美好 所以作为结尾的最后 我希望首先感谢钉钉 团队所有的伙伴和家人们 啊 感谢我们所有的共创伙伴企业 他们对我们的包容与支持 啊 也感谢今天所有的客户亲临现场 啊 对我们的支持 我们希望在未来钉钉1.0发布之后 我们会持续的高速进展

为大家打造一个全球化的 全新的AI时代的工作方式 好吧 谢谢大家 谢谢 再次感谢陈航的精彩分享 今天我们共同见证了木兰的出生 也感知到AI背后那股不安现状 不断突破的野性力量 最后 再次感谢各位的聆听与陪伴 AI钉钉1.1新品发布暨

生态大会到此圆满结束 让我们带着木兰的韧性与悟空的勇气 在万千智能的世界里逐浪前行 共此繁花