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AI 资讯 · 新眸

百度搭子AI从办公桌延伸至生产线

更新 2026-10-23新眸正文 3945字阅读约 13分钟1 张图片
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办公AI已经进入下半场 。

新眸原创·作者 | 金多多

AI办公的竞争在2026年走到了一个分岔口。

上半年的故事是月活和增速,WorkBuddy、千问办公、豆包工作轮番出现在各种榜单上,QuestMobile三季度数据显示AI办公赛道合计活跃用户达到1.42亿,同比增长50.6%。

到了下半年,指标的重心开始偏移。9月,千问办公支持迁入WorkBuddy的本地历史数据,豆包工作让用户带着其他AI里的对话、技能和记忆转过来,腾讯则把WorkBuddy接进企业微信。

大厂之间互挖客户的节奏在加快,但争夺的对象已经从“打开产品的用户”变成了“愿意把团队预算放进来的人”。

前不久百度搭子在杭州做了一场发布会,把下一步的方向说得很明确:从日常办公延伸到企业生产经营场景。与联想开天联合推出首款全栈国产通用智能体AI工作站,适配银河麒麟、统信操作系统,支持海光BW100、天数智芯智凯100等国产GPU,预装模型和运行环境实现开箱即用。

发布会上披露的数字是,企业客户数环比增长83%,交付物需求环比增长4.3倍。媒体报道则提供了另一条线索:搭子企业版ARR在7月和8月连续两个月环比增长接近10倍,百度内部已多次上调年度收入目标,最新目标较年初翻了3到5倍。

把这两组信息放在一起看,百度搭子正在尝试一件在AI办公赛道里不太一样的事。

相比WorkBuddy的底盘是企业微信的协作入口、千问办公有阿里在B端企业服务的存量关系,豆包工作基于飞书与字节的协同生态,搭子没有同等规模的协作通讯录可以依附,它选择用“交付物”和“信创适配”去切入企业预算中更靠近产线、更靠近合规的那一部分。

01
从月活到ARR
转向不是忽然发生的

理解搭子为什么往生产场景走,得先回到它的商业化节奏。

前面提到,百度内部已多次上调搭子企业版年度收入目标,最新目标较年初制定时翻了三到五倍。这个数字对应的是真实的企业订阅付费,不是个人版的会员充值。

个人版和企业版的区别很清楚。个人版解决“帮我写个PPT”、“帮我整理会议纪要”这类高频低客单价需求,靠流量规模吃饭;企业版解决跟进供应链降本进度、审核投标文件风险这类低频高客单价需求,靠场景深度吃饭。

9月月活逼近1000万的时候,搭子在C端已经站住了。新的增长曲线在企业端。搭子产品架构师李景秋在接受采访时提到过需求端的行业分层:科技、金融、制造类企业需求和商机最旺盛,收入占比最高;能源、政务、交通类企业采购意愿强,今年增长明显;教育、连锁零售这类场景密度高的行业,企业付费要看明确的ROI。

这个分层透露出一个信号:搭子的收入结构正在从“帮白领提效”向“帮企业经营”迁移。

制造、能源、政务这几类客户有个共同特点;他们不在飞书或钉钉的标准协同流程里办公,在ERP、MES、老旧单机软件、纸质单据之间打转。这类场景的付费意愿,恰恰取决于智能体能不能操作那些没有开放API的老系统。

这次发布会上,搭子新公布的电脑与手机操作能力,瞄准的就是这件事。它能识别界面、跨应用完成任务,让智能体像人一样去点那些老系统的按钮。再加上专家套件和专业工作台,新上线的投标套件可以解读招标要求、审查投标文件并输出风险清单——这已经不是办公助手的范畴,是业务流程的一环。

现场展示的落地案例也能说明问题。调味品企业松鲜鲜把搭子用在供应链降本追踪上:业务人员更新降本表之后,搭子每周定时分析采购、研发和仓储的目标与实际进度,生成报告、看板和预警,推给相关员工和管理层。单次汇总分析的产出从原来的2个工作日缩短到3分钟以内,降本进度从月底汇总变成每周可查。

这个案例的价值不在“快了多少倍”,在于它切入的是供应链这个核心经营环节。搭子还推出了FDE团队,帮企业定制智能体、梳理场景和数据,把AI推向“上岗”。FDE这个角色在SaaS行业不新鲜,但放在AI办公产品里,说明搭子已经在按项目制逻辑做交付,不再是靠标准化产品自助开通。

从月活近千万到企业客户环比增长,中间隔的不是一次产品升级,是整个商业化重心的位移。

个人版的流量用来建立品牌和打磨Harness能力,企业版的收入用来支撑算力成本和交付团队。这条路在微软身上已经验证过一遍。但微软是从Office的存量装机量往上叠,搭子要往更纵深的生产场景里找付费意愿。

02
信创不是一张牌
是一道门槛

联想开天工作站的推出,在发布会的传播声量里未必是最显眼的那一项,但它可能是理解搭子企业战略的关键落点。

这台工作站整合联想开天硬件、天禧AI Pro底座与百度搭子,围绕国产算力、国产操作系统、本地模型与智能体软件完成全链路适配,同时上架联想天禧商店、麒麟软件商店和统信软件应用商店。

放在信创市场的语境里,这组动作的分量会更清楚。《2026年中国信创AI Agent产业发展白皮书》的数据显示,国内企业对国产化适配的Agent平台采购需求同比增长132%,99%的央国企及金融机构将“信创合规”列为核心采购门槛。

今年初,工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》,明确到2027年推出1000个工业智能体、推广500个典型应用场景,同时要求央国企在数字化转型过程中国产软件使用率不低于70%。

重心从“鼓励使用”转向带有约束性的替代节奏,而采购端的合规审查正在把“信创适配”从加分项变成准入项。换句话说,在制造、能源、政务、金融这些搭子企业收入占比靠前的行业里,一款AI办公产品如果无法在国产操作系统和国产算力上稳定运行,很难进入采购清单。

搭子选择与联想开天、麒麟、统信做四方联合发布,把工作站做成开箱即用的形态,实质上是在用硬件和操作系统的适配深度,换取进入这些行业的资格。

诚然,WorkBuddy在企业微信生态里的入口优势、千问办公在阿里云和企业服务关系上的积累,是搭子短期难以对等的资源。但信创这条线上的竞争逻辑不同。它不看谁的月活更高,而是谁愿意在国产GPU、国产操作系统和本地化部署上做更重的投入,能够把智能体能力封装成央国企IT部门可以审核、可以采购、可以运维的形态。

搭子同时提供公有云、专属VPC、私有化和混合云部署选项,Agent安全中心以“6重防护×7道防线”覆盖任务执行,高危操作须人工授权、执行过程可追溯。这些能力在C端产品很少被感知,但在企业采购的技术评审环节,它们构成的是决策依据。

从战略层面看,联想开天工作站这步棋的意义不在硬件本身的收入,而在于它给搭子打开了一扇门:那些有私有化部署需求、有信创采购指标、有国产替代硬性要求的企业客户,现在有了一个可以采购的载体。

此前的报道提过,百度内部把搭子定位为Agent时代的用户入口,以Skill的形式集成搜索、地图、百科、伐谋等集团能力。这次跟联想开天的硬件绑定,把这个入口从PC端软件延伸到了国产整机。

03
办公AI的下半场:
按席位付费之后,拼什么

把视线从搭子一家身上挪开,看整个AI办公赛道的走向,有几个变化正在发生。

收费模式的松动最先值得关注。有行业分析师提到判断:随着智能体开始承接销售、客服、数据整理等业务,行业收费模式正从按席位订阅转向按工作量或结果付费。

这个转变影响很深。按席位收费的逻辑是“每人每月XX元”,跟传统SaaS一样,卖的是账号。但智能体每执行一个任务都要消耗算力,用户用得越多,厂商成本越高。如果还按席位收费,重度客户用得多、消耗大,厂商反而亏得多。

按工作量或结果付费,听起来合理,落地难度也大。怎么定义一个任务?怎么衡量结果?投标套件输出一份风险清单算一次交付,还是按清单里的风险条目算?供应链周报自动跑出来,按次数收还是按节省的工时折算?

这些计费模型目前行业里没有成熟样本,微软的Copilot也在按席位卖。搭子披露"交付物需求环比增长4.3倍",这个"交付物"的提法本身,可能就在为按结果计费铺路。

竞争层面的转向也很明显。过去半年各家产品在界面和功能上趋同很快。都能写文档、做PPT、查数据、跨应用操作。简单任务执行的效果,WorkBuddy、千问办公、豆包工作和搭子已经拉不开明显差距。

真正的分水岭在复杂任务:需要跨多个内部系统取数、走审批流程、对接老旧设备的那些活。这类任务拼的不是模型聪不聪明,是企业上下文数据接得有多深、权限体系摸得有多清、部署环境适配得有多全。

这也是为什么各家都在收口。腾讯把QClaw并进WorkBuddy,阿里把三条线整合成千问办公,字节把TRAE和扣子收进豆包,百度把Comate并进搭子,多产品赛马的阶段过去了,接下来是一个产品打穿一个行业的阶段。

搭子选择制造、能源、政务这些重资产行业切进去,走的是一条跟协同办公厂商错位的路线。好处是竞争少、客单价高,代价可能是交付重、周期长。当然,预期和兑现之间的张力,是另一个话题了。

目前有几个值得关注的点。企业客户数环比增长83%,这个增速的基数有多大、客单价有多高。如果主要靠中小客户堆量,ARR的含金量要打折扣。交付物需求环比增长,但交付物多不等于收入多,如果很多客户在免费试用阶段批量跑任务,算力成本是实打实花出去的。

机构数据显示,2025年上半年中国AI Agent行业市场规模约595.8亿元。这个盘子里,办公智能体只是其中一块。微软3000万付费席位的标杆在前,但国内企业的付费习惯跟海外不一样——按席位买SaaS这件事,中国企业的渗透率本来就低于欧美。AI办公能不能把客户增长转化成持续收入,是整个行业都在试的题。

回到杭州那场发布会。百度搭子从办公桌走向生产线,表面上是产品方向调整,深层的逻辑是:当C端月活增速放缓、各家产品功能趋同、按席位收费的模型遇到算力成本的天花板,AI办公必须找到更有付费意愿的场景。而像生产线、供应链、投标文件、降本追踪这些地方,产生的价值可能更容易衡量。

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