另一条路，走得更重、更慢，目标瞄准的是整个组织。金山办公 WPS Comate 便属于这一阵营，它要做的不是服务单独某一个员工，而是让 AI 读懂一家企业独有的知识、内部数据、业务流程与行事规则，去完成跨系统的复杂工作。

　　金山办公CEO章庆元有一个很直白的判断：大模型只是一台发动机。一台车能不能跑起来，关键不在于发动机有多强，而在于数据能否打通、系统能否互联、成本是否可控、权限能否管好。

　　如今大模型的通识能力早已今非昔比。中泰证券分析师何柄谕测算，前沿大模型综合能力，已经从2022年底的“接近1”提升至如今的“60到70左右”，具备了高中生至大学生的认知水准。

　　但通识不等于专业。企业真正值钱的竞争力，往往藏在老员工日积月累、口口相传的经验与判断当中。“大模型遇到知识盲区，很容易输出一堆看似正确的套话，但企业场景要的是精准交付，不是泛泛而谈。”王冬如此评价。

　　当整个行业都在拼命研究“怎么让每一个人跑得更快”，WPS Comate 押注了另一件事“让组织不再遗忘自己”。

　　“蒸馏”老师傅

　　怎么把那些只装在人脑海里、说不清道不明的经验，交给人工智能？

　　金山办公的解法，听上去并不酷炫：把工程师直接派驻到客户现场，这套模式被命名为 FDE 前线部署工程师模式。技术人员进驻企业，白天跟业务人员并肩处理真实工作，晚上再把这些实践沉淀为 AI 能够读懂的数据资料。