百度重新定義操作系統:不像Windows,像「水」

數字力場
2025/04/25

水無形,但有神。

文 | 佘宗明

人們到底需要怎樣的AI?

在AI正當「潮」的時下,這是個越來越值得思考的問題。

對身為文字工作者(俗稱碼字的)的我來說,我理想中的AI,是個善解「人」意的協作夥伴,在我需要之時,它無所不能,在我需要之處,它無處不在。

幾個月前,我曾看到科技預言家凱文·凱利的一段話:J.K.羅琳是個天才,她創造了哈利·波特的世界,可即便她有如此大的想象力,也依然無法獨自制作7部哈利·波特電影,「但有了AI,一個人是可以實現這一點的。」

AI技術飛躍,正讓「未來已來」四個字變得具象化。

AI技術的進步,該體現在能幫J.K.羅琳「獨自制作7部哈利·波特電影」上,也該體現在能幫上班族將會議錄音自動轉為文檔還形成結構化知識圖譜、幫學生黨將網課裏的知識點自動轉錄分類上——變成人們手中的「魔法棒」,就是人們期待中的AI模樣。

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不得不說,過去3年,儘管花哨概念層出不窮,但在用戶需求已從簡單的信息檢索升級為複雜的內容創作、知識管理、跨模態協作的背景下,很多AI應用卻顯得有些滯後,「善於交互,難於交付」成了普遍性問題。

當前LLM(大語言模型)的主流交互形態仍以ChatBot(聊天機器人)為主,可ChatBot的作用止於Chat(聊天),你讓它幫你生成文案,它說OK,你讓它再幫你做成PPT,它可能會皇后娘娘附體——「臣妾做不到啊」。

現實中,很多網民手頭的AI工具不少,但可用地方不多:找資料時,還是得同時在文檔工具、網盤、專業數據庫裏來回找;設計時,經常要在PS、PR、AI、AE工具中頻繁切換……

究其原因就在於,市面上的許多AI工具都存在共同的硬傷:1,公私域數據割裂:企業內部知識庫與互聯網公開數據無法聯動,導致AI輸出缺乏深度與精準性;2,多模態能力碎片化:圖片、語音、文本,需調用不同工具處理;3,交付鏈路斷裂:從創意生成到落地執行缺乏連貫性,不得不反覆切換平台纔行。

公私域數據的高效整合能力,跨場景跨設備的無縫體驗,纔是用戶內容生產與消費時需要的AI加持。該如何實現這兩點要求?

去年11月,在2024百度世界大會上,百度發布的「自由畫布」,就為此提供了樣本。

百度創始人李彥宏當時就說,自由畫布是個由文心多模態大模型加持的萬能白板,能激發人們的無限靈感和創造力,「因為自由畫布,每個人都可以是漫畫家、短視頻導演。而且,這不是期貨,而是立即可用的現貨!」

那,AI對內容創作的助力還能更進一步嗎?百度說「能」,然後掏出了超級利器。

在4月25日的2025百度 Create AI開發者大會上,百度文庫聯合百度網盤推出了面向內容生產與消費場景下研發的內容操作系統——「滄舟OS」。

▲「滄舟OS」是全球首個內容操作系統。

那些還在為解決內容創作交付問題輾轉於一堆AI應用之間的用戶,在任何時間、任何地點、任何終端一站式實現深度交付的期許終於不再遙不可期,因為滄舟OS就差把「無所不能,無處不在」寫在臉上了。

而滄舟OS的底氣,則是「深度思考+深度交付+公私數據融合+MCP生態」的四維支撐。

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什麼是「無所不能」?說具體些,就是AI要從能解決單點問題變為能提供全鏈路智能服務。

真正「無所不能」的AI,絕不該是「炫起來很酷,用起來想哭」,而應是讓用戶體驗到方便好用的「N次方」:用語音口述方案後,能自動生成PPT大綱或Word腦圖,還匹配圖片素材;撰寫報告時,能自動關聯文庫裏的白皮書、網盤中的會議錄音和學術平台上的論文……

這在以往自然是奢望,但技術進步已將其變為現實。以Chatfile Plus為核心組件、以「三庫(文庫公域專業資料庫+經用戶授權的網盤私域數據庫+用戶記憶庫)一平台(百度學術平台)三器(閱讀器、編輯器、播放器)」為依託的滄舟OS,夷平了數據孤島與能力分割的壁壘。

三庫一平台的融合,打通了專業知識、個人積累和科研資源,構建起了知識全息圖譜;Chatfile Plus與三器的協同,實現了多模態內容的「元素級拆解」與「向量化重組」,可支持文檔/PPT/視頻/音頻的混排創作和編輯。

再加上AI Agent矩陣將數百項AI能力集成工具層,也讓「智能拆解-創意生成-格式轉換-多端適配」的全流程交付變得更容易。

需要看到的是,基於滄舟OS,在自研技術沉澱與生態合作創新基礎上,百度文庫和百度網盤推出了極具代表性的能力:GenFlow超能搭子、AI筆記。

作為WorkFlow(工作流)的升級,GenFlow中的「Gen」既有Generative(生成)之意,也有Genius(智慧)之義。它就像賈維斯附體,幹起活來很聰明,具備需求識別與任務分發中樞的屬性,能形成自適應服務鏈,為用戶提供端到端的智能解決方案——這點可能會讓人聯想到1個多月前爆火的Manus。

「GenFlow超能搭子」跟其他的多智能體協同平台有相似的原理,都是利用大模型來分析用戶query(提問查詢)中的意圖並幫其完成整個工作流。在此過程中,「GenFlow超能搭子」會因需調用文庫和網盤上的那些適配工具。

但GenFlow超能搭子的優勢在於背靠滄舟OS憑藉算法優化與預處理將任務執行效率提升至「分鐘級」、規避模型幻覺和輸出瑕疵的底層能力,還有「三庫一平台」的獨一份加持,輸出結果更加穩定、高效和符合用戶習慣。

比如,我是個即將高考的高中生,想複習網盤裏的學習資料,提出要求後,它可以拆解需求,梳理考點、總結重點、畫出思維導圖、預測考題、出模擬試卷等。

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