【环球网科技报道 记者 李文瑶】9月22日，杭州云栖大会上。阿里巴巴集团副总裁、千问办公CEO陈宇森登台，抛出了一个判断：“Context is All You Need。”
在过去一年里，大模型能力狂飙突进，个人办公效率被AI工具推上了一个新台阶。但一个现实是：个人提效了，组织却没有因此变得更快。问题出在哪里？千问办公给出的答案是：AI不懂你的公司，就只是一个昂贵的玩具。
正是基于这一判断，千问办公在云栖大会上正式发布面向企业的全新产品——企业上下文（Enterprise Context），并同步推出AI硬件QwenNote A2、协作与应用功能、安全中心等一系列能力。
为什么个人提效了，组织却没变快？
陈宇森在演讲中抛出了一个许多企业管理者感同身受的困惑：现在很多公司里，有人AI用得很熟练，一天八小时的工作可能半小时就干完了。但组织的激励机制和产品功能，并没有一个特别好的机制，让这个优秀个体的经验快速分享给同事乃至整个组织。结果是，剩下的时间，他可以选择发呆，也可以多干点活。组织生产力并未因个人提效而线性提升。
通用AI再聪明，也无法回答“我们公司上个季度华东区的毛利率是多少”。因为它不知道“我们公司”指的是哪家公司，不知道“华东区”代表哪几个省，也不知道“毛利率”在这家企业内部是如何计算的。
“一个不懂业务的AI Agent，是无法进入企业级真实业务流的。”陈宇森说。
这构成了企业级Agent落地的第一重障碍：不懂。第二重障碍是“不敢”——企业在省成本的同时，必须确保数据安全。第三重障碍则是“不能”：优秀经验无法快速复用，单点效率无法转化为组织能力。
千问办公推出企业级Agent产品的原因，正源于此。在千问办公副总裁、产研负责人束骏亮看来，AI Agent行业发展到现在，技术已经慢慢趋同，决定一个Agent能不能很好地理解一个人、理解一个行业去完成任务的核心理念，就在于你给它推理时，给它多少上下文。模型上下文窗口有限，而企业数据海量，如何从海量数据中找出与当前任务最相关的上下文，成为核心命题。
企业上下文：不是数据池，而是AI友好的知识图谱
千问办公的解法，是“连接、理解、复用”。企业上下文作为此次发布的核心产品，并非简单地将企业数据堆砌到一个池子里。中大型企业内部数据规模平均约150PB，而当前最强模型的上下文窗口也不过100万Token。一股脑塞进去，要么爆掉，要么浪费宝贵的执行窗口。
“这里一个很核心的关键就是压缩。”陈宇森在演讲中强调。企业上下文通过大模型能力，对企业多年积累的文档、会议数据、群聊以及隐性知识进行结构化处理与深度压缩。它内置专属模型，可以用极低的Token成本完成数据的压缩和处理。同时，它还会随业务变化及时更新信息，让Agent每次都能基于企业最新真实情况作判断。
在古茗茶饮的案例中，这家拥有超万家门店的茶饮企业，上新频繁，运营标准需要及时更新并下发。通过企业上下文，古茗将飞书文档、知识库、答疑群、培训日程中的内容整理成“门店运营知识空间”，帮助近万名一线员工快速掌握新品新标准。当店员通过Agent询问海报张贴规范时，Agent连接的企业上下文不会返回所有运营知识，而是根据请求提供当前任务所需的上下文，让Agent在懂业务的前提下完成任务。
束骏亮在采访中透露，企业上下文的构建面临两大难点：一是数据来源，企业内部数据量太大，性质和前后矛盾多；二是抽象算法覆盖范围，能否覆盖钉钉、飞书以及其他各种软件，决定了产品的普适性。而阿里集团在全栈AI布局上的优势——自研芯片、千问模型矩阵，尤其是Qwen3.8-Omni-Flash这样的多模态理解模型，使得处理海量非结构化数据成为可能。“假设一个企业今天过来，有一套算法可能抽象企业上下文要10天、花100万。但我现在有一个方案，可能只要5000元、花3天就可以做到。”束骏亮说。
数字员工：从工具到“新同事”，Agent进入组织
有了企业上下文，Agent才能真正进入企业业务流。千问办公此次发布的数字员工能力，让Agent拥有了名称、所属部门、负责人、岗位职责，也有授权范围和生命周期。它可以被员工识别、被系统授权，也可以被管理员停用，所有执行记录都能追溯到这个身份。
富立卡是一家仓储物流包装公司，销售团队每人每天需处理300多条客户询盘，并与6个部门协作。千问办公为其配置了三个数字员工：查询员工匹配客户需求与产品，报价员工结合客户信息和规则测算报价，合同员工承接前序信息生成合同并按企业规则发起审批。三个数字员工各司其职，通过企业上下文共享当前业务所需信息，围绕同一笔业务分工协作，推动询盘、报价、合同持续流转。
过去，项目资料和进度分散在不同群聊和文档中，团队成员之间需反复同步。数字员工加入组织后，协作扩展到人与Agent、Agent与Agent之间。为此，千问办公推出“协作”功能，企业可以创建协作空间，关联散落在群聊、文档和知识库中的信息，再按需加入团队成员和数字员工。工作时，员工可直接与同事或Agent讨论，Agent之间也能相互沟通分工，产出和进度统一沉淀在空间中。
此外，千问办公还推出“应用”功能。企业和SaaS厂商可将业务系统以应用的形式接入千问办公，在保留原有界面、数据的同时，加入Agent能力。完成任务后，用户可以修改和保存结果到业务系统中，无需在AI工具和业务系统之间反复切换。以金融投研场景为例，过去研究员要完成“比较几家公司、形成一份投研简报”的任务，AI只能给出分析结果，之后还要回到金融系统中核对数据、保存任务，两个系统是割裂的。现在，所有任务均可在千问办公“应用”中完成。
为什么是硬件？软硬一体，抢占“外部上下文”入口
此次发布的QwenNote A2，是千问办公在硬件领域的最新落子。A2仅重67克，配备6个麦克风，支持最远8米拾音，内置4G物联网卡，无需连接手机即可独立使用，支持连续40小时转写和最长18天待机。售价1199元，9月22日现货开售。
为什么要做硬件？束骏亮的回答直指核心：“硬件是一个非常好的上下文的增量的收集的入口。”用户在会议、拜访、访谈等高频工作场景中产生的大量交互信息，很难被完整记录，成为Agent无法使用的“外部上下文”。QwenNote通过硬件随时随地获取这些信息，并与千问办公打通，将线下沟通信息沉淀为外部上下文。
更值得关注的是，A2主打“无痕”转写。录音转写之前会经过加密传输至云端，每一次转写都转后即焚，物理删除原始音频，转写内容仅保留文字和纪要。这一设计击中了企业对于敏感信息留存的顾虑。陈宇森在演讲中甚至专门强调：“我们是真AI，不录音，这个点非常重要。”设备上亮起的小绿灯，成为“只记笔记、不录音”的视觉符号。
束骏亮透露，未来千问办公还会与眼镜和其他一系列硬件联合，把更多物理世界的信息变成Agent可利用的上下文。同时，端侧模型落地也是探索方向之一。“千问办公里面日常使用的Qwen3.8-Flash模型，尺寸已经比较小了，小到我们已经能够在128G统一内存的硬件上面把它跑起来。”一旦端侧模型取得突破，整个行业生态可能又会发生变化。
行业趋势判断：传统软件与AI软件走向“双向融合”
千问办公的此次发布，也向外界释放了关于AI办公未来走向的几个关键信号。
传统软件与AI软件的关系将从“替代”走向“共生”。 针对外界关心的千问办公与钉钉的关系，束骏亮明确表示：“传统软件仍然有它存在的价值，并且在中短期内的存在价值非常大。”钉钉沉淀了海量的业务信息资产和固化的业务流程，而千问办公的泛化能力更强。未来，传统软件将演变为数据底座和上下文底座，AI软件则作为泛化交互层，两者在用户需求的推动下双向融合。目前，钉钉内部已在文档处理、会议听记等场景中大量融合千问办公的能力。“我们本身是一个团队，只是有两个产品。最终可能会在用户需求的推动下变成一个产品，也有可能两个产品继续发展，找到自身的段位，都是有可能的。”
上下文将成为AI办公产品的核心竞争壁垒。 束骏亮在采访中直言：“不仅仅是对于办公，对于任何Agent、对于任何AI来说，上下文都是后面至关重要的一部分。”模型上下文窗口再大，也大不过企业数据量。如何从海量数据中找出与当前问题直接相关的上下文，如何形成一种数据结构让AI一步步探索到所有相关上下文，这将是未来所有AI业务场景的核心。而企业上下文的构建，涉及多模态理解、低成本压缩、图数据库关联等一系列技术，壁垒深厚。
安全将成为企业级Agent的生命线。 当AI从回答问题走向执行操作，风险也从内容风险延伸到数据访问和行为控制。陈宇森表示：“企业不能只在系统外围增加防线，而要从架构设计之初，就把权限越界、数据泄露和误操作等Agent风险考虑进去。”千问办公安全中心可以统一管理Agent的数据访问、工具调用和任务执行。企业可以在执行前通过沙箱划定运行边界，在执行过程中审批和拦截高风险操作，并在发生异常后通过操作记录和恢复机制进行处理。结合钉钉企业安全体系，千问办公还支持最小权限授予、敏感信息识别和全程审计。
客户分层与生态合作将成为主流服务模式。 束骏亮观察到，中小型客户更关注性价比和易用性，中大型客户则上来就问“足不足够安全、能不能被我所控、能不能做深度定制化”。对于大型企业，千问办公会将定制化能力直接交到客户手中；对于中小客户，则选择与生态合作伙伴一起做行业型定制。这种分层服务模式，意味着AI办公的普及不会是一家通吃，而是生态共荣。
客户选择是唯一的赛点。 当被问及AI办公的赛点何时到来，束骏亮坦言：“还没有看到真正的赛点。”如果一定要说，那就是企业客户的选择——有多少重要的头部大型客户选择了你，以及有多少中小商户选择了你。“客户的选择永远是第一位的，而不是我今天有多少身量。”
前景与挑战：激活企业上下文，让组织复利生长
从古茗茶饮到富立卡，从广汽、传化集团到杰克科技、森马，千问办公的企业级Agent版图正在快速扩张。益海嘉里金龙鱼、一汽丰田、方达律师事务所、中国数联、泽大律师事务所、横店东磁、国邦医药等诸多头部企业均宣布接入千问办公。
陈宇森在演讲结尾引用了杰文斯悖论：煤炭价格下降并未摧毁产业，反而让蒸汽机得到更广泛应用。如今，中国模型厂商将AI成本大幅降低，正推动AI办公在更多企业、更多场景中普惠落地。“过去软件研发有成本，做系统有成本，现在AI把这些成本降得足够低。企业过去有需求但没被满足的地方，现在都可以快速用千问办公做出来、部署上线。”
当然，挑战依然存在。企业上下文的构建是一项复杂而细致的工作，非结构化数据的抽象提炼准确性仍是难题；AI的幻觉问题在企业级场景中不容忽视；客户对于AI的信任需要时间建立。但正如束骏亮所言：“这个事情就很难讲，我们之前内部也讨论过，有一个非常有意思的词可以形容现在整个AI行业大家发展状态，叫作‘欣欣向荣的一片混乱’。大家都觉得很有干劲，都觉得这场仗非常有打头。”
“你甭管这个船能开多远，你要先把船开出去，哪怕它是个破船，你可以一边开一边修，但是重要的是你要先出发。”束骏亮说道。
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