模型在迭代，调度框架也在演进。千问办公CEO陈宇森认为，企业级智能体好用的核心在于“上下文即一切”。过去两年，AI行业的焦点曾是“谁的模型更强”。但到了2026年，随着模型能力趋同，真正决定AI能否进入企业核心业务的是调度框架、工具链以及用户语境共同构成的使用惯性。
在“2026云栖大会”千问办公专场，阿里探讨了这一问题。“企业上下文”本质是把企业散落在各处的数据、流程和经验连接、压缩成AI能直接调用的知识图谱。能够被理解、被复用的数据是企业级智能体落地的前提。千问办公押注的观点是：AI办公的下一个赛点不是比谁更聪明，而是比谁更懂你的业务。
千问办公副总裁、产研负责人束骏亮在接受采访时指出：“智能体行业发展到现在，很多技术已经在趋同。决定一个智能体能走多远的核心，是推理时给它多少上下文。”这句话指向了一个结构性变化。过去半年，腾讯、阿里、字节几乎同时结束了AI办公领域的内部竞争，集中兵力冲向同一个战场。
字节将飞书团队并入豆包，GTM团队并入火山引擎，TRAE和扣子也一并收编，目的是利用豆包数亿月活的C端流量倒灌B端，抢夺“协同场”。腾讯则将QClaw并入WorkBuddy，所有AI办公能力收拢到一个产品。WorkBuddy打通企业微信、腾讯文档、腾讯会议、QQ邮箱，支持微信远程下达指令，争夺“生态链”。
阿里在三个月内做了多次组织调整，三条智能体产品线并入千问办公事业部，由“90后”陈宇森统一带队。陈宇森强调，阿里的优势在于拥有国内唯一的全栈AI能力。当企业有极高的安全需求，需要全套私有化部署时，从硬件、模型、基础设施云到软件，阿里能提供从上到下串联的解决方案，这在市场上具备竞争力。
三家企业路径虽不同，但一个共识已经形成：模型可以换，记忆不能丢。中国互联网下一阶段的竞争正从“模型智能”向“模型+调度框架+用户语境”迁移。谁能把AI真正嵌入用户的工作流，谁就能拿走下一轮价值。
企业级智能体应该怎么做？千问办公上线首月用户突破3000万，企业用户占比过半，完成120次版本更新，平均一天迭代4次。现阶段行业普遍按词元收费，束骏亮指出了这种模式的两面性。他认为，目前行业基于词元收费是因为产品在软件层面尚未做出足够的差异化。
长安汽车将千问办公引入“研产供销服”全链路。现在，线束选型计算从两天缩短至5分钟，随车文件核查从单车十几分钟降至一两分钟。面对企业AI转型的实际代价，长安汽车变革与效率部副总经理景笑飞表示，首要任务是让员工了解AI、学习AI，形成使用习惯，暂未把词元消耗设为限制因素，因为一些场景已实现数倍甚至数十倍的效率提升，获得的价值远高于词元成本。
束骏亮认为，词元付费更像是AI产品发展阶段的必然选择，未来随着软件差异化的提升，客户也会愿意为软件价值和云资源买单。陈宇森引用“杰文斯悖论”回应成本焦虑：“模型价格正在被中国厂商打到地板价，基于合适的模型可以把大量自动化任务以极高性价比完成。”Qwen3.8-Flash将词元消耗平均压低75%，企业上下文的“压缩”机制本身也在降低推理成本。
国家天文台展示了AI未来的另一种可能性。超新星爆发、伽马暴等瞬变事件稍纵即逝，真实望远镜经不起反复试错。过去搭建一套望远镜仿真系统要花费数月、费用万元级，千问办公协助科研团队用3天、不到千元搭建了一套大口径科研级望远镜仿真系统。智能体在虚拟环境中反复预演观测策略，已预警8颗极早期超新星候选。国家天文台人工智能推进委员会专家李瑀旸博士表示，科研范式正在改变，AI不再只是辅助分析，而已进入科研执行流程。
企业愿不愿意把上下文交给一家AI公司？这是语境竞争中最核心的信任问题。企业上下文一旦建立，就形成了飞轮，用越久越懂你。但这也意味着迁移成本越来越高，企业被锁定的风险越来越大。对此，束骏亮提出关键观点：上下文不应跟着任何一款特定的智能体产品走，而应属于企业自身。千问办公提供的是企业级上下文的基础设施，类似于新时代的“数据库”，独立于具体的应用入口。
在传统软件与AI的关系上，束骏亮认为，传统软件（如钉钉、Salesforce）将退守为“数据底座”，沉淀固化的业务流程和数据；而AI则发挥其泛化能力，通过自然语言交互解决灵活多变的问题。两者将是配合而非替代的关系。
除了软件层面的布局，千问办公也在通过硬件拓展上下文的边界。推出的QwenNote A2和桌面机器人B1被视为收集物理世界上下文的重要入口。硬件是连接数字世界与物理世界的桥梁，能将日常对话、物理环境信息转化为智能体可理解的文本上下文。未来，千问办公还将探索端侧模型的落地，让更小尺寸的模型在本地硬件上运行，进一步降低延迟和成本，拓展更多即时响应的场景。
回顾过去两个月，束骏亮用“欣欣向荣的一片混乱”来形容当前的AI行业。大家都很有干劲，觉得这场仗非常有打头。但很多企业对于自己需要什么样的AI，想得还不够清楚。真正的赛点尚未到来，赛点可能是企业客户的渗透率。千问办公希望做懂业务、能协同、信得过的企业级智能体产品，让一个员工摸索出的经验能被整个组织快速复制。
华尔街投行伯恩斯坦报告指出，AI产业正在形成一个新的价值分层结构：模型层负责推理和生成，调度框架层负责记忆、工具和任务编排，语境层负责用户数据和历史经验的积累，生态层负责执行和交易。过去大家最关注的是第一层，但未来真正决定商业价值的是后面这几层。
满瑞网提示：文章来自网络，不代表本站观点。
