今天小编分享的科技经验：百度文库入协同，一场不意外的“意外”，欢迎阅读。
文 | 光子星球
文库和网盘在百度内部的重视程度正在进一步更新。
李彦宏 2025 年 OKR 中，关于移动生态（承诺）部分明确提出，" 文库、网盘加速增长 "。目前，打开百度搜索网页，文库和网盘被列为了一级入口。
就在百度选择接入 DeepSeek 不久，文库和网盘也上线了 DeepSeek-R1 满血版。DeepSeek-R1 模型能力支持文库 AI 对话搜索、PPT 生成以及 AI 有声画本等多项功能，深入识别网盘用户意图，帮助其搜索、整理和总结檔案、照片，进行个人知识管理。
与此同时，文库和网盘联合推出的 " 自由画布 " 功能，也正式上线，每日向用户提供一百次免费 AI 功能使用次数。
百度将此次更新定义为 " 深度思考 + 深度交付 "，前者重点体现在分析提炼，后者则体现在思考成果的交付输出。
文库，特别是 " 自由画布 " 功能的野心很大，一个 App 或者网页未来可能替代的是 " 搜索网站 + 文档 + 办公协作軟體 + 知识库 "，而这被百度视为超车的机会。企业微信、钉钉、飞书分别成立于 2014 年、2016 年和 2019 年，百度如流紧随其后，但未能最终冲破上面三家格局。
新的机会来临，文库正在试图定义新一代 AI 生产力工具，能否重写如流的结局？
下一代 AI 生产工具
百度文库 AI 产品负责人钟昊提到，自由画布的核心是要以没有门槛和壁垒的方式，让用户体验到产品内容。
这很容易让人联想到另一款 All in one 生产力工具，"Notion" 的产品概念。它旨在 " 让应用工具具备像铅笔与纸张一样的简单特性，但其创造力和灵活性却能通过写作这一行为，上升到无限高度 "。
在 " 自由 " 这个层面，两者的异曲同工之处在于，都试图脱离功能层面，将应用视为商店的入口，用户可以随意进入挑选、组合甚至创造出所需的商品 。同时，这家商店不是开在荒郊野岭，周围是更繁华的市场，顾客可以通过该商店建立与外界更深层次的连接关系。
朝着相同的目标，百度文库和 Notion 在 AI 时代提出了关于下一代 AI 生产力工具的设想。
两者也有细微的差异，Notion 原来是一款在线文档创作工具，当 AI 时代来临后，首先面临的是 AI 化改造。Notion 的策略是分阶段整合 AI 功能，依照难度按顺序进行改造。
最简单的一步，专注于提升内容创作效率，把语言模型能力嵌入到 "AI 写作 " 功能中。在这之后，Notion 发现 AI 在推理、搜索表现也很强大。所以，第二阶段的重点放在利用 AI 增强信息检索和问答能力。最后一步，Notion 将自身设定为 " 外部连接器 " 的角色，通过进一步扩展 AI 访问和处理信息的范围，统一整合客户的信息。
从实际效果来看，Notion 的 AI 化改造有些浮于表面，没有做到真正的打通。由于大模型的能力比较泛化，类 Notion 产品需要在过程中做取舍，既要保持原有的产品调性和功能，又要找到 AI 结合的切口。
自由画布作为一款原生的 AI 产品，没有太多上述困扰。百度对 " 自由 " 概念进一步细化为了：端到端交付、纯自然互動和全模态支持。
光子星球认为，纯自然互動和全模态支持是 " 画布 " 这一理念在 AI 时代重要的突破。
以前，Notion 等产品的灵活性主要体现在上传和内容输出过程中，但所有的操作都被限定在 " 框 " 里，故而呈现出线性的特点。自由画布的纯自然互動着重体现在两个动作上，一个是拖动，使用手指和滑鼠最简易的操作，来把所需的内容、素材或查到的内容一次性地框选和拖到画布中就能完成内容输入。另一个是圈选，方便标注素材的任意部分，以完成后续的修改、编辑。
全模态打破了各类信息间的壁垒，相当于统一了文字、影像、视频、声音等格式之间的 " 度量衡 "。在过去，上传影像的格式和视频的格式完全不同，要么单独上传保存，要么利用第三方工具做转化。现在，图片和视频可以互相转化，也可以将视频逐帧拆解编辑。
模态的打碎代表着更多的排列组合可能性，可用的信息得到了量的扩充。
AI 搜索是 " 大动脉 "
除了对 " 自由 "" 画布 " 两个概念的进一步延伸外，光子星球认为新一代 AI 生产工具，还有两个突出的特质：承担主动脉角色的 AI 搜索和对资源的价值挖掘。
创作以参考为起点，搜索信息是第一步，AI 搜索解决了同时打开无数个网页的烦恼。目前，百度文库可以围绕某一话题形成简短的总结，DeepSeek 深度推理模式下，基本能构建起一个报告的雏形，在这基础上再选择生成内容的各种形式。
在使用过程中，文库搜索仍有优化空间。也许是因为文库存有大量分析报告和文档，其搜索生成的答案逻辑清晰，很符合一篇报告形式，降低了用户获取信息的门槛。围绕一个话题可以持续提问，并附有参考网站可以回溯。
亦有不足，比如对于创作者而言，目前的搜索量还是太少，且信息的及时性得不到保障。同样接入 DeepSeek，腾讯元宝在这方面做得更好，一是数量上达标，二是微信生态提升了信源的质量。在我们测试中，出现了几次信源互相冲突的情况，比如在全网搜索时 "AI 六小虎 " 是智谱、月之暗面等企业，选择生成文章选项时又变成了百度、腾讯、阿里等公司。
搜索之所以被称为 " 大动脉 " 的根本原因在于，无处不在的连接关系。
这种连接关系可以跨越时空限制，AI 全网搜连接的是现在，文库搜连接的是过去 。连接也可以打破空间，例如文库的搜索可以跨越个人知识库和网盘，通过搜的动作可以精准定位到网盘某一具体的资源，也能凭借着模糊的记忆在个人知识库找到精确的数据。
再向外伸展，参考 Notion 的 To B 逻辑，搜索亦可以连接到企业的工作群和私有知识库中。如果授权权限进一步扩大，上述的范围就可以扩展为生态体系。自由画布已经具备了生态的意识，当前可支持嵌入 B 站、爱奇艺、百度地图、小宇宙等网址链接。
榨干资源的价值
AI 搜索让一部分已经落灰的资源重见天日，这些资源如果之前曾经被忽视掉，那重新打捞本身就产生了价值。一些出现的新数据、信息，可能会启发新的思考方向。
如果将搜索视作一张棋盘，那 AI 就是棋盘上纵横交错的线。AI 最大的能力体现在聚合和调动，信息和资源如同散落在各个角落的碎片，AI 就是那根缝合的针线。
棋盘上各种连线方式，最终可能引起了生产力价值的巨变。新的排列组合成为了关键，AI 最大的价值莫过于挖掘可用的数据量。
这样的案例有很多，比如当用户高频使用文库中智能 PPT、写作等一些功能后，就能收集到源源不断的用户反馈数据，经过分析后，也可以对后期产品改善提供参考。" 普通表格 + 搜索推理 "，获取到的是数据与数据计算，关系与趋势走向的分析。
Notion 的创始人也透露，其上线的日历产品，全球用户使用量达到了十亿级别。庞大的用户群体为 AI 提供了更多的数据和应用场景，以此形成了良性的循环。
AI 直接取代了此前推崇的低代码功能，这意味着构建应用变得前所未有得简单。
Notion 创始人表示，" 一直以来做‘乐高式’軟體痛点在于拼积木的难度很大，并不是人人都愿意从零开始。但 AI 在写代码能力上很强，代码的本质就是把现有的东西拼在一起 "。
想象一下，当你在画布上创作时突然需要生成一个专属 logo 时，随手就可以启动 AI 助手表达需求，靠 Agent 或代码能力随手生成一个工具。本次用完后还可以把生成的工具保留下来，以便下次再使用。像现在的低代码应用商店一样，用户也能上传 Agent 应用和高频的行业管理工具，方便所有人使用。
这也从侧面印证了 Notion 创始人 " 分久必合，合久必分 " 的观点。
他认为，技术浪潮存在明显周期，经历了 80 年代专用軟體，到 90 年代微软整合 Office 套件，2000 年 SaaS 分拆为垂直工具，再到当前 AI 驱动新整合。
或许到那时，只打开一个网页和应用的构想就能成为现实。
