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从协同到AI,车企扎堆飞书的新理由

IP属地 中国·北京 华商韬略 时间:2025-12-24 12:23:48



与时俱进。

文 | 华商韬略 陈斯文

2025年下半年,赛力斯大事很多,急事更急。

10月,赛力斯旗下公司与火山引擎签署《具身智能业务合作框架协议》;11月,赛力斯在香港交易所主板上市;12月,它又推出了第三代蓝电品牌车型。

大事临门之时,风驰电掣之中,它居然同时完成了一件大事:宣布全员启用飞书,并正式启动办公协作平台“SAI2.0”。

至此,蔚来、小鹏、理想、赛力斯、小米、比亚迪、吉利、岚图……这些中国造车新势力的一线品牌,都成为了飞书的用户。

中国车企,集体飞书。

这个现象,是中国汽车工业与时俱进的共同选择——要让管理跟得上业务。

从1885年德国人卡尔·本茨造出第一辆汽车,一场人类持续挑战物理极限的竞赛就开始了。每一轮技术突破,都让汽车更快更强、更安全、更舒适。

汽车是对科技前沿的无尽探索,造车,则是对管理方式的持续挑战。

福特发明了流水线,让福特Model T的装配时间从12.5小时下降到1.5小时,售价降到了400美元以下,20年里卖了1500万辆。丰田创造了精益生产方式,让日本汽车的人均生产能力达到美国5倍。大众贡献了平台化生产,让汽车开发难度陡降。

实现这些效率与成本的改善,靠的都是管理方式的进步,它们的核心始终围绕着工作流与信息流:实现尽可能的标准化与低差错;追求不同部门的协同,不同工序的衔接;通过信息共享、成员沟通以避免拥堵、浪费和等待。

之所以要在管理方式上下大功夫,原因只有一个:汽车是最复杂的制造业。

在燃油车时代,每辆车有超过2万个零部件,动力、控制、结构、热管理系统都有自己的供应商体系,它的产业链长度远超其他行业。

在生产环节,冲压、焊装、涂装、总装四大工艺,每一环都包含着众多工序,单是总装工艺中的一道灯具安装,就要上承内饰,下接管线,需要至少三个班组进行协调沟通。

这就是汽车的专业化大生产。

进入新能源汽车的智能时代,汽车变得更精密,它不只是一个出行工具,而是一系列提供人性化服务的超级客户端。

智能驾驶、体验感、一屏控一切、智能交互、对个性需求的理解和执行,这些带有“人性化”标签的服务,早已从增值项目变成了标配,“超级客户端”的目标,也越来越接近。

这让汽车制造变得更复杂,软硬件一体的研发,更专业的供应商分工,重新规划的制造流程,让新能源车企的制造难度远胜以往。

更重要的是,全球化的布局,让中国车企需要承载全世界新能源汽车的制造需求。因此,更复杂的技术含量、更大的规模产量,对中国车企提出了新的要求——业务体量和复杂程度的变化,都意味着激增的管理难度。

比如,软硬一体件的研发制造下,不同职能部门的分工既泾渭分明,又需要高度协作,这要求更强的信息同步和工作对齐。

又比如,汽车的智能化仍在高速发展阶段,这个过程常需要职能部门“摸着石头过河”,相比执行老板的指令,更重要的反而是发挥每个员工的创造力与能动性,快速响应市场和技术的变化,并让工作成果容易追踪。

这些变化,都是重视流程设计、层级管理的传统车企做不到的;同时,激增的制造、供应链、销售、服务、自动驾驶与日常运营,又增加了企业的部门、层级与员工数量,同样挑战着管理者的精力与管理半径。

以新能源实现弯道超车的中国汽车,通过产品创新与西方巨头站到了同一起跑线,但却要迎来一个新的闯关时刻:

在竞争烈度日甚一日的汽车赛道中,如何让自己的管理更上层楼?

赛力斯集团总裁张正萍有一个表达:

“全新AI+协同办公平台承载着赛力斯用技术驱动业务发展,实现全价值链高效协同的期待,是我们面向用户,实现组织自我进化的核心载体。”

这个认识,既来自于赛力斯的自我探索,也来自于整个汽车行业的共识。

在赛力斯联手飞书后的试运行期间,它就开启了会议智能化、流程重构等一系列组织改造。

以智能会议为例。

以往,一场复杂会议,要协调多个地区、多个部门,要依赖专职记录,会后要总结会议要点,耗时又费力。此外,各个部门与层级之间,沟通的链条也很长。

联手飞书后,这些情况得到了改善。通过飞书的“智能会议纪要”,自动提炼会议要点与待办,让决策信息流转更高效;跨地域、跨部门的沟通难题迎刃而解。

真实的业务场景,同样从飞书AI的运用中获益匪浅。

从整车需求管理,到试驾反馈分析,再到流程问答,飞书AI能力贯穿多个业务场景,显著提升了效率与精准度,已经涌现了多个AI应用成果。

更为关键的是,飞书打破了传统的工作方式,一些原本分散于单个员工、各环节、各板块的信息,通过飞书实现了高效流通与共享;试运行期间,赛力斯内部AI知识问答日均使用超200次,AI助理消息日均超700条。

这背后的逻辑是:当飞书成为每个人触手可及的AI工具,一线员工都成为了企业数字化进程中的创造者与贡献者。

在整个中国汽车行业,飞书带来的相似改善已在过去几年连续发生。

今天的小鹏汽车,已经在全球拥有超2万名员工,分布在40多个国家,但创始人何小鹏仍然认为,这不是小鹏的顶峰——能活下去的汽车公司,未来一定有十万人规模。

如此大规模的团队,意味着一旦缺乏行之有效的管理方式,任何单体效率的短板都将被放大成组织的低效。以最常见的会议为例,它就将成为真金白银的成本。比如何小鹏曾经做过一个估算:

“10场会议,就够买一辆小鹏G6顶配版。”

但在应用了飞书后,变化不仅在小鹏肉眼可见地发生,也成为了可量化的增效统计。



2024年,何小鹏将“缩短会议时长”设为了关键OKR,在飞书的协助下,小鹏在2024年全年用AI生成了16万份会议纪要,今年上半年更是超63万份。今年一季度,小鹏小于8人和小于1小时的短会占比达到了74%,到二季度,这个数字已达81.2%。

在蔚来,飞书的应用,同样深度介入了具体业务场景中。

换电是蔚来区别于友商品牌的最大特色,它补能更快、车电分离,对用户而言更方便,对电网和环保也更友好。但换电服务的建设与管理同时也是一项艰巨工程,不仅有重资产投入,更牵涉到与业主、电网、供应商多方面的沟通,并且遍布全国48个区域。

在这个进程中,飞书成为了蔚来的得力助手。

在飞书多维表格的协助下,从数据存档到运行日志,从基建视图到通电风险、上线统计,都可以穿透地域、层级,由总部团队在第一时间一手掌握。



在2023年一年,蔚来一口气建设了1000多座换电站,最多时单月建设160座。在事后的总结中,李斌感叹道:“如果没有飞书对组织能力的支持,我们做不到换电站建设这么复杂的项目管理。”

在吉利,基于飞书生态和大模型开发的“尺寸检测数据智能录入与分析决策系统”,将传统的人工录入,转变为“语音生成测量值+智能决策分析”的新形态,让检测效率一举提升了100%。

在岚图,基于飞书AI搭建的“小岚”运维机器人,支持着全国超200家门店的售后运维工作,这让其24小时问题关闭率从60%-70%提升至97%,每年节省外包运维成本近百万元。

这些形形色色的改善与提升,都在相当程度上重构了车企的工作流与信息流,也为飞书积累了愈发深厚的服务经验,使得其作为SaaS软件服务者,做到深知行业,深谙需求。截至目前,2025年销量TOP20的新能源车企,80%用飞书。

这种获客与经验的正向循环,是飞书获得车企广泛认可的原因,而更让人关心的问题是:它为车企带来的最深层改变究竟是什么?

理想汽车创始人李想曾有一个总结:“企业工具是管理最佳实践的抽象和沉淀。”

这句话,源于他作为成熟企业管理者的认识,也道出了汽车工业百年的一条规律。

在传统的工业时代,机器设备流水线是核心资产;在智能制造时代,沉淀在组织里的知识和高效的协作网络才是核心资产。

当生产力与生产关系发生变化,企业的组织需求与形式也必须随之改变。因此,对于所有正在走向世界的中国车企而言,都面临着一个共同挑战:

如何从最初的计划流程控制的传统工业方式,找到升级为智能组织的方式?

飞书的成熟,帮助中国车企找到了一条捷径。

它的起源,是以字节跳动为试验对象,通过探索组织管理科学而打造的工具。在此后的历程中,它又反复与各行业的优秀企业进行深度共创,进而形成了对先进管理方式的深刻理解。

比如飞书文档的在线协作功能,它实现实时在线、动态变化和集体共创;比如飞书的AI助手“飞书智能伙伴”,可以在内容创作、内容总结、数据分析、场景构建和系统搭建等业务场景中与用户共同工作。

在这些管理方式背后,有一条共同理念:让所有组织成员,甚至是外部伙伴、顾客在同一个世界里发现并解决问题。

相比于封闭的、严守规则的传统工业体系,新管理方式带来的是更开放、也更灵活的组织形态。

对于新能源汽车这样竞争烈度越来越高,消费者需求也在快速变化的行业,仅靠一个封闭体系的经验来进行决策已经不再适应,而飞书的出现,恰恰是对这种变化与时俱进的适配。

发掘沉淀在组织内外的经验,建立高效通畅的协作网络,通过飞书AI无限的并发处理能力,这些在中国车企的实践中得到了实现,那么,从飞书到携手飞书的中国车企,它是否还能开发出更多价值?

答案是确定的。

在许多飞书企业用户的实践中,可以清楚地看到,用户不仅获得了功能,也获得了组织进化能力——吉利汽车研究院的老师傅,将自己的经验沉淀成AI知识库;小鹏的员工已经不再习惯传统会议;蔚来的换电站建设能力,可以在全球范围内复用。

但这仍然不是一个组织成长的终点。

当一个组织构建出全新的“管理生态”,当用户成为开发者,数不清的应用技巧、工作方式、流程优化在众多业务场景中被创造出来。

历史上,从ERP软件管理思想到精益生产方式,每一次管理上的跃迁,都酝酿出一波生产力的进步,也让众多行业因此受益。

相比当下的提升与改善,这些等待开发的价值,呼唤着更好的飞书,也让中国制造业的未来更值得期待。

,识风云人物,读韬略传奇。

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