今天小编分享的互联网经验：钉钉打碎生态，欢迎阅读。
使用门槛的高低，始终是限制一项新技术普及的最大影响因子。
企业应用因为使用场景的复杂，不仅需要做大量的客户化定制，更是需要在用户互動界面上投入大量资源，但依然导致无比复杂的菜单和参数系统，让普通用户望而却步。
AI 的出现使得这个难题出现了一些新的解法，不仅用户可以直接用自然语言与复杂的系统进行交流，一些新的集成了 AI 和业务知识的技术方案也逐渐涌现出来，比如——数字员工。
时间回溯到 4 月 18 日钉峰会，钉钉曾说 " 要用大模型把产品重做一遍 "。到 8 月 22 日生态大会上，钉钉宣布已经完成了 17 条产品线，55 个场景的智能化改造，全面实现智能化。
去年 " 打碎 " 自己的钉钉（参见：钉钉打碎钉钉 - 钛媒体官方网站 ( tmtpost.com ) ），今年在重塑了自己的基础上，要把生态也 " 打碎 "。
钉钉这次大会上宣布，将 AI PaaS 开放给生态伙伴和客户，同时展示 AI PaaS 的能力和生态伙伴的能力相结合而诞生出的创新产品和方案——数字员工、智能化场景方案和智能化行业方案。通过开放 AI PaaS，钉钉希望用大模型帮助生态伙伴把产品再做一遍。
数字员工的出现赋予了人机互動的全新可能性，按照钉钉总裁叶军的说法，数字员工有 4 个标准：
1. 给人的感觉是一个真实的员工；
2. 必须具备相应的数据系统访问权限；
3. 不只具备问答能力，还有操作能力；
4. 可以不断学习进步。
前段时间，" 中国不需要 SaaS" 在业内刷屏，一位投资者的牢骚抱怨，把 SaaS 行业的沉疴痼疾又拿出来说了一通，引起了 SaaS 圈的众多讨论，大家讨论的不仅是问题的答案，而是为何这么多年过去，大家还是在讨论那些问题。
说来说去，很多人都把原因归结于 SaaS 的价值很难显性化——交了服务费，到底创造了多少价值，对很多企业来说还是一本糊涂账、" 感觉账 "，"现在的軟體是典型通缩型产品"，叶军这样评论这个现象。
有些类似于机器人在酒店、制造业和餐饮的应用没有经历太多质疑一样，数字员工的出现，使得未来企业进行价值评估的时候，有了新的参照标杆——这个 " 数字员工 " 的工作，是不是比普通员工来做更有效率？
对于 SaaS 公司来说，数字员工也意味着一种全新的交付形式的可能性——你的核心功能，能不能通过一个或几个数字员工来提交，而不是通过复杂的菜单或者 API？
在聚拢了数千万级的企业和用户之后，钉钉一直在不停找寻让用户不断降低使用门槛的方法，PaaS 化是钉钉的答案之一，钉钉在 2021 年提出的低代码（aPaaS），是 PaaS 化的第一步。此后，钉钉陆续推出 bPaaS、iPaaS、dPaaS 等，不断向生态伙伴开放底座能力。
这次大模型的出现，也让钉钉看到了未来企业服务领網域颠覆性的挑战和机会—— AI 对于用户使用门槛的降低程度，不亚于当年以 Windows 为代表的 GUI（图形用户界面）对命令行作業系統替代的意义，这个替代直接造就 PC 产业几十年的火爆发展和微软、英特尔两大巨头的横空出世。
但是数字员工的出现，也给技术、生态乃至企业的管理都带来了新的挑战。例如我们就讨论过这样一个场景——当一个企业里一个高管的数字分身可以授权审批某一个流程环节的时候，是否意味着这个流程环节其实是多余的？
基于诸多这一类有趣的问题，钉钉总裁叶军和钛媒体联合创始人刘湘明，做了一次深入交流。
硅基员工能改变 " 无趣 " 的企业服务吗？
钛媒体：大模型到来之后，企业服务变化非常大，钉钉这些年给大家的界面一直是差不多的，我觉得未来整个的互動逻辑都会变，钉钉会不会有一些革命性的变化？
叶军：有。4 月 18 号在北京的发布会，其实是 4 个场景，我们没有一个完整的设计，在聊天场景、文档场景、会议场景、低代码场景搞了一些单点的试验，这次是整体顶层设计，所以你会看到聊天界面的顶上会出现一个魔法棒，一点就会出现全局的数字化助理視窗，你可以在里面通过自然语言进行互動。
另外一个变化是，原来钉钉的消息界面，协作界面、工作台界面、通讯录界面，就是这么几个布局，以后是在聊天界面里面可以穿透所有数据，不需要用户点来点去，在聊天的时候不光能把钉钉原生的系统打通，跟 ISV 也打通了。
比如我可以在一个群里面直接说，数字员工帮我整理一下 OKR 进度，数字员工就调用 OKR 系统，直接给我一个报告，使用体验有很大变化。
钛媒体：钉钉发布了数字员工，现在通过数字员工去交付 AI PaaS，还有没有什么其他交付的实践？
叶军：数字员工我认为是 AI PaaS 是一种应用场景，你可以把数字员工当成一个普通人，可以跟他聊天，可以拉他入会，可以在文档里面给他共享，可以让他做会议纪要，数字员工一种形式，底下是 AI PaaS。
除此之外，我们将 AI PaaS 提供给 ISV，生态伙伴可以基于 AI PaaS 开发自己的数字员工，也可以开发基于 AI 的各种各样的 SaaS 系统，就是 AI 助手型系统。
如果在钉钉上，我们推荐他用数字员工这种形态，在聊天中使用軟體，拉人进群是大家最熟悉的体验。不只是数字员工，通过 AI 的能力让企业能够开发自己的数字化和智能系统，通过 AI PaaS 能够把企业之间的数据进行进一步的加工处理，包括集成到低代码与各种各样的文档这些常用场景里，这都是 AI PaaS 提供的能力。
目前为止，我们认为只要核心的数据权限处理好，可能性非常多，钉钉只是打几个样，其他都是交给生态伙伴发挥。
钛媒体：数字员工的概念，行业里提了很多，至少国内我看到还是在钉钉实现了成形的落地。你们怎么定义数字员工？
叶军：以前很多企业也干过这事，叫机器人或者叫数字人，我们的想法是让它成为真实的员工，它给你的感觉应该是，不让你觉得是个数字员工，更像个真正的员工，这是第一个假想。
第二，数字员工必须具备相应的数据系统访问权限，它要根据对话对象，以不一样权限做到相应的输出。
第三，数字员工不只具备问答能力，还有操作能力，不能不干活只聊天，那样场景就太单一了。
最后，数字员工应该是一个不断学习进步的 " 人 "，每个企业都应该有人去运营数字员工，不断喂给他东西，让他能够不断进步成长。
数字员工的感觉应该和人一样，在通讯录能找到他，进一个群把它加进来，加好友也能加他，视频会议也可以拉他。
钛媒体：你们自己开发的数字员工可以完成哪些功能？
叶军：比如我们有一个拼单助手，比如 6 个人开会，拉一个会议马上建群，发起一个订单，会前一人一杯咖啡，就可以把数字助理拉进来，你就跟他说我要喝什么，就跟他正常交流，你也不知道它是一个人还是个机器人，你以为他是个人，然后付款，也可以用对公账户直接付。
后端对接的是饿了么的供给，他会根据你的需要下单，下单完了就送到了。
钛媒体：这真是挺意外，我没想到是这么 " 不正经 " 的数字人，我以为是会议纪要之类的。
叶军：这种太累了，我本来想拿这种，但我觉得可能不够有趣，所以我们准备拿拼单演示，工作不应该这么无趣，让无趣的活交给机器人干，咱就干点有意义的事情。每天好玩一点，上班才有乐趣。
会议场景的数字员工当然也有，比如数字分身，两个会冲突了，但有个会不是那么重要，我只要列席，我就安排我的数字分身上，反正他在会上没人会问他问题，你这边在开会，你又担心那边会提到你，你可以问他，那个会上有没有聊到我，谈了些什么东西，数字分身会告诉你谁发言说了什么，然后你让它帮你说一下 " 好的 "，数字员工就发了个消息出去。
钛媒体：你说了两个场景都让我挺意外的，还有什么有趣的数字员工吗？
叶军：有几个跟生态一起做的，招聘、财务、销售等，还有刚才讲到的 OKR 助手，它帮你解决的问题是，我有 O，很多人都跟我对齐，下面还有人跟他对齐，过了几天，我想问一下，到底一线有哪几个人跟我这件事情相关，以前是 HR 人工查一下，现在 OKR 助手直接告诉你，我帮你把系统对接完了。
这样可能让很多存量系统能够得到激活，中国 SaaS 很大问题就是活跃度不高，使用率不高，这样可以把它变成高频的应用，系统数据都盘活了，数据孤岛的问题进一步优化，使用门槛降下来，不管軟體再难用，但是机器人用起来都是一样的。
钛媒体：数字员工未来如何和人类员工有效协同？
叶军：一方面还是得有一些限制，不能啥都能干，现在数字员工的局限性或者说也得限制它，它不能轻易表态和做承诺，因为数字员工不担责任，这是大问题。
数字员工不能像人一样有情感，机器人的 " 三原则 " 必须定好，尽量让它进入到一些高频确定性的流程中，这个可能比人干得好，在我授权范围内工作，所以技能开发也要有限制、有节制，机器人啥都能干也很危险，都能把你数据全清了。
钛媒体：所以它没有情绪有好的一面，也有不好的一面。
叶军：对，我觉得人类有时候有情绪是好事情，情绪是创造力，情绪当然也会带来一些副作用，硅基员工没有情绪也是好事，但是必须看场景。
钛媒体：在高频确定性的情况下，它没有情绪就是好的。
叶军：快思考适合硅基，慢思考需要面向未来的畅想，理想主义的，情绪化的或者责任性的，不适合大模型和硅基员工，因为它底层是个大模型，加上企业的专属模型叠加成了一个硅基员工的形态。
钛媒体：数字员工与我们谈到的低代码、酷应用、RPA 关系是什么样的？
叶军：现在是这样的，aPaaS 就是低代码，RPA 也好，dPaaS 也好，等等所有这些，数字员工会调用大量的这些能力，你就把数字员工当成一个 C 端用户，只不过这个用户是一个硅基用户，数字员工去调用 aPaaS、bPaaS，他可以去操作，也可以搭建应用，这就像是它的技能。
AI PaaS，生态伙伴的新机会
钛媒体：钉钉一直在推进自己的 PaaS 化的进程，从 aPaaS、bPaaS、iPaaS、dPaaS（数据）到今天的 AI PaaS，回顾一下，钉钉都封装了哪些能力？是如何一步步演变过来的？
叶军：最早钉钉就是一个 SaaS，没有 PaaS，最大的变化就是我们对自己的定位，从原来做 SaaS 变成打底座，我们开始思考钉钉是什么，于是我们把自己定位成一个底座，那就意味着必须让更多的人在上面做创作。光是一个流量分配加个入口，或者开放一些 API，好像也不解决问题。
我来的时候，钉钉大概有 700 个 API，现在有 4000 多个 API，当年字节跳动跟好未来两家公司很典型，他们用钉钉，因为跟钉钉要 API 钉钉没给，所以迁走了，他们有很大的 IT 部门，需要自己做开发。
那时候我还没来钉钉，钉钉团队同学告诉我，说 API 不能给，数据不能给企业。我说你们定位不太对，我们应该给 API，钉钉定位成底座，企业的数据还给他，让他各方面都使用自己的数据，在这种定位下我们开始做 aPaaS，aPaaS 就是定制化流程和定制化界面，企业可以自己做一些数字化系统。
bPaaS 是做完系统以后使用不方便，老是要点到工作台点一个应用入口，这种启动 APP 的方式我们觉得不方便，能不能在聊天界面直接启动 APP。
然后系统越来越多，很多大企业进来以后，IT 系统要集成，钉钉 iPaaS，保证两边的对接是标准化的结合，到后面 dPaaS 就是数据，特别是像上次百丽很典型，它的主数据越来越庞大，一个月在钉钉上有 5000 万次调用。
我们发现，这样的企业还不少，查了一下应该有几十家，一个月超过千万次有几十家企业，这说明大量数据是交换性数据，就是 OA 系统要用，财务系统要用，订单系统要有，仓库管理系统要用，这些主数据能不能统一管理，减少系统之间互動的复杂度。
最近半年智能化发展很快，很多企业都在问我们，能不能做企业专属的模型，能不能迅速接入钉钉使用调优的能力，有些企业的 IT 部门都在我们这里学习。现在大模型的问题是数据比较陈旧，还有就是一本正经地胡说八道，这两个问题都需要企业专属的高质量数据和专业知识来解决，我们搞了 AI PaaS 里的 " 炼丹炉 "，帮企业做一些即时数据的更新。
钉钉 PaaS 化的核心，就是让底座变的更加扎实，更有价值，企业用和不用钉钉底座，IT 成本完全不一样，数字化成本不一样。
钛媒体：还是挺期待的，AI 的出现改变了很多做事的逻辑，未来大家对于 AI PaaS 的使用，会有什么不同？
叶军：我觉得有非常大的不一样，以前确实是简单的输入、输出，今天我觉得 AI PaaS 有几个不一样，第一是企业，我们让钉钉 AI PaaS 帮他解决了大模型训练的基础框架，通过 " 炼丹炉 " 这样的基础架构体系，帮他解决了训练的复杂问题，我帮他把基本的训练框架搭好，他可以把数据往里面丢，自动融入这套模型训练体系。
第二，我们把 AI PaaS 操作后端系统的能力直接集成，所以你通过 AI PaaS 不但能够输入再输出，还能改变另外一些外部系统的调用，可以做一些操作对外部系统做延伸。
另外，我们的 AI PaaS 不但集成自己的数据，也跟生态打通，有 30 多家企业，例如招聘軟體、财务軟體跟我们都集成了，这是一个很大的变化。
所以我们的场景会比 ChatGPT 这种以 "chat" 为中心的场景更加丰富，我们真实进入到了 "work" 场景，而且限定在专属企业大量数据的前提下，有一个框架，有企业专属数据，天生就适合生产力场景。
钛媒体：将来有考虑用不同的大模型吗？
叶军：目前就钉钉上的这些租户来说，我们推荐他们使用这套通义大模型的能力。但如果这家企业有自己的研发团队，有自己的算力的储备，钉钉 AI PaaS 直接切到它上面就行了，他的模型可以离线在另外一个机房里面自己完成训练。
我跟它一对接，我把请求转给它，它去完成系统之间数据的流转，我解决了通用界面互動问题，它完成底下的发动机引擎，是蒸汽机还是内燃机都可以。
大企业有选择权，而且确实大量数据也不愿意对外，数据是它的核心资产，我觉得大量企业会存在自己训练、自己部署，自己调优，然后结果出来跟外部系统对接，这是一个常态化的存在，它不一定对接钉钉，可能对接自己的 APP，对接它的网站客服系统等专属场景。
除了这些企业之外，其他企业我认为完全可以借助 AI PaaS 底层框架，全套都用我的，直接在里面输入输出就能不断的训练调优，不需要自己训练调优。
没有创业 10 年的准备不要做 SaaS
钛媒体：数字员工的推出会不会解决钉钉收费难的问题？
叶军：一定程度上解决，因为 PaaS 只有 IT 部门听得懂，数字员工老板听得懂，它是一个产品形态。
钛媒体：比如饭馆的机器人，老板就会很容易算账，一个端菜员一个月多少钱，他就很容易与现实对标。
叶军：就是这个目的，为了价值显性化。理论上数字员工给生态做，我们还是做 PaaS，把 AI PaaS 做好，生态伙伴基于 PaaS 开发更多的数字员工，或者别的智能化应用。
现在 SaaS 艰难，我觉得这是天生基因带来的问题，第一就是使用上有点复杂，数字员工的形态可能多了一个高频使用的界面。
第二，中国 SaaS 的定制化太严重了，借助 AI 大模型，一定程度上简化了定制，上层界面都通过自然语言实现，自然语言是最定制化的，每个人同样一件事描述都不一样，但是执行是一样的，它已经解决了使用的定制化问题，所以这些都让 SaaS 公司跟钉钉之间有更好的价值共享。
我们把 PaaS 做好，让 SaaS 能挣到钱，更低成本地交付，更好地表达它的价值，使用体验更优，我觉得这件事情就值了。
钛媒体：你们怎么挣钱？
叶军：我们准备在原来专业版、专属版这两个版本的基础上，增加魔法棒套件，就是增加 AI PaaS 和各种 AI 能力的版本，9800 元一年是专业版，叠加一个 AI 魔法棒套件以后，增加一万块钱，变成 19800 元一年。
1 万块钱花在哪里呢？就是所有的 AI 调用量，包括 AI PaaS、包括文档里面 AI 生成，总共包含 20 万次，平均一次就 5 分钱，这是我们根据最近邀测用户的反馈数据制定的，我认为这是一个典型的价值厚度转化收费。
对于钉钉来讲，我们增加了收费的可能性，数字员工我们会送客户几个模範，刚才讲到拼单这些是赠送的，其他 SaaS 軟體公司开发的我们就送不了了，用户可以直接购买，我们创造了一个更多商业价值的场子。
钛媒体：这个价格能够覆盖你们的算力成本吗？
叶军：我们算过，这就是成本计价，不是市场计价，因为市场还没有充分竞争，现在还没有同行出现，所以我们按照成本计价，考虑到我们的工程成本、人力成本、营销成本、流量成本等，就确定了价格搞了这个，但基本上也不赚钱。大部分是花在算力。调用通义千问和文心一言，都要付这么多，人家是消耗电力，电力加上硬體损耗。
钛媒体：你觉得数字员工会不会是中国 SaaS 行业的一种解决方案呢？
叶军：在钉钉这种平台上面我觉得是一种解决方案，如果是独立的 SaaS 的网站或者一个 APP，我认为它可能自己会去建这样的助手。我觉得都会有，而且必须有。
而且軟體的维护成本也会下降，以前軟體维护要大改，现在不用写帮助说明，就用自然语言跟它沟通，它自己会理解大概意思，你可以用模糊的语言来操作它。
軟體的互動形态跟输入数据都会变，互動形态就是自然语言跟图形互動的结合，另外输出也变了，输出以前更多是图形，现在输出也会变多模态。
以前軟體最怕就是定制，现在定制的成本会降低。你不用定制，因为每个人的语言就是定制，比如说你喜欢主谓宾，我喜欢主宾谓，最后说出去都能理解，无所谓軟體的标准界面。
钛媒体：各个系统之间的对话机制发生了根本性的变化。
叶军：是的。系统的容错能力提升了，互動起来不用这么死板，会有点像拟人化一样，它自然而然理解你给我的数据，我觉得这个資料欄变了，但是你不用告诉我变了，以前变了系统就理解不了了，现在比如身份证号或者身份证 number，对系统来说是一个意思。系统之间的沟通成本都会降低，大语言模型的好处就是能够适当屏蔽差异性。
钛媒体：你觉得未来中国 SaaS 生态，应该往哪个方向去发力？
叶军：我是觉得这两年 SaaS 会过得不太好，还是比较艰难，没有几家特别大的挣到钱，一方面跟行业有关，客户不愿意付钱。
另一方面确实一些軟體的价值不明显，你不觉得它能解决多大问题，好像用 word、Excel 也能解决问题。不是有人说，Excel 是所有軟體的终点，啥解决不了，弄一个 Excel 就行，Excel 是最牛的大模型，它可以兼容一切資料欄的模糊性跟灵活性。
所以我觉得，未来的 SaaS 公司肯定是把互動做得极简，让学习成本极低，然后定制化是通过互動层的大模型辅助下，把语义操作的定制性收敛到通用性上，大量的軟體公司应该研发具有行业或者场景化 Knowhow 的核心逻辑。
极端理想情况下，会有小公司在某个领網域特别专，这件事情他最牛，就像一辆汽车一样，某个零部件你最牛，一辆汽车可能有 1 万个配件，现在一个軟體就一个供应商从头干到尾，我觉得要反一反，大部分可以组装，少部分是企业的核心。
叶军：今年增长好的 SaaS 企业有没有什么共性？
钛媒体：有，确实这些企业的能力比较扎实，产品不断在进步，其实 SaaS 的产品和服务，以前中国的 SaaS 叫做 SLG 销售驱动，很多 SaaS 公司招大量的销售，后来 PLG 流行，结果两个都不 work。
我们自己定的是 PLG+SLG，PLG 的两层含义是产品（Product）驱动和底座（PaaS）驱动，SLG 的两层含义是销售（Sales）驱动和服务（Service）驱动。
钉钉对这件事情思考就是，PaaS 能力非常重要，因为它解决了扩展性，服务业很重要，中国企业需要本地化的服务，包括中国 SaaS 企业，我觉得如果不重视服务，不重视 PaaS 的扩展性都会遇到问题，所以 AI 的能力出现，我觉得解决了扩展性问题，你更容易扩展。
我们一直主张的是说，我们做的还是你来用，不是说我们非得把你绑住，我们 " 绑 " 你是有我的目的，但是对你又没什么损失，你干嘛不绑？我们现在提一个概念叫含钉量，你跟我的集成度高不高，集成度越高，我越愿意推荐你，因为集成度高带来更流畅的客户体验。
钛媒体：你怎么看前些日子圈内热议的 " 中国不需要 SaaS"？
叶军：首先确实大家需要耐心，可能开始期望值过高了，现在没有创业 10 年的准备就不要创业，想明年就发财，拿到融资卖掉，这种本身就有问题。
第二，中国 SaaS 确实存在市场为軟體付费心智不成熟的现状，这是要等的，我说未来 10 年才是真正的黄金 10 年。为什么敢这么说？
因为他已经积累了一段时间的能力，我们自己今天也在商业化，我们看到了用户愿意为此买单了。其次就是随着 AI 这些技术的加入，使用体验会变得更简单，交付成本降低了，定制化成本也降低。
大模型的出现，可能让学习成本、交付成本、使用成本、客服成本不同幅度地降低，对于创业公司来讲，不要让这些东西阻碍了他的创新，而是集中精力去做自己的业务。
钛媒体：之前也有一些 SaaS 厂商，他们会做自己领網域的 PaaS，然后但是感觉好像效果并没有想象的那么明显。
叶军：本质上我认为不是不成功。Salesforce 做 PaaS，他是要降低自己的成本，因为一家公司一旦进入了长期定制维护的阶段，这家公司没有未来的，跟做项目公司一样。
搞几千个人天天帮人家做定制，这也很危险的，它不是个商业，商业不能这么干，商业最终是集约化的，要以最低成本把客户服务好，一旦想做两年就卖掉，这种 SaaS 迟早 " 死掉 "。
真正做 SaaS 的没有 10 年打算就不要创业，对这个行业都不了解，然后成本又高，请了一大堆计算机毕业的高薪人才，月薪都 5 万、10 万，结果自己挣了一两万，人均产出根本不够，一开始商业模式就错了，首先要降自己的成本，你连自己成本都降不了，还帮别人降成本。
钛媒体：我觉得钉钉就是因为离客户近，有很多业务场景，盈利模式逐渐清晰，就大家对你的价值能够清晰感知。
叶军：我们就是不断的让用户能感受到钉钉的价值，这是我们现在做的事情。我们为什么起名叫数字员工，其实就是为了跟员工去对标，不断的让客户知道这个东西跟员工之间对比，他就会愿意为此付费。
钛媒体：底层其实就是一场軟體革命，整个生态要去调整，谁能够跟上变化，谁就更有可能跑出来。
叶军：这就是市场成熟的过程。原来 SaaS 也一样，价值不显性，买这么一个东西，反正有点用，能帮我省点时间，提高点效率，但不确定具体省了多少钱。
国外为什么上市容易卖出去，其实我认为有一个很重要的原因，国外的人工成本高，所以他很容易对比，上一个軟體突然发现不用这么多人，他马上愿意付费，但中国两个人加个班，就把軟體价值给忽略了。
现在的軟體是典型通缩型产品，它的价格并不能反映真正的价值，价值 100 块，价格是一块。随着未来人口的变化，经济趋势的发展，我觉得企业买軟體的接受度会越来越高，而且越来越接受高价格买軟體。
只有把价值做深，商业化的前提才会成立，特别是 B 端，C 端是冲动性消费，所以营售價值就很大，我们 B 端产品一定得靠持续的价值做深。
（本文首发钛媒体 APP，作者 | 张帅，编辑 | 刘湘明）
