回想大学时代，我最烦的一件事就是填问卷。特别是什么心理测评、就业调查，动不动就甩过来几十道题。填到后面心态直接崩了，全是闭着眼睛瞎选，导致我现在看到长表单就生理性抗拒。
前几天，我发现飞书多维表格正在内测两个新功能，试用之后直接惊艳到我。这两个功能分别是 AI 语音录入 和 AI 粘贴录入。它们最大的特点就俩字：快 和 准。
先说说那个能拯救填表恐惧症的 AI 语音录入。
很多朋友可能会觉得，这肯定又是什么需要配置半天的高级功能。其实它的开启方式特别简单。你只需要在新建问卷的界面右上角点击那个 设置图标。
在下拉菜单里找到 AI 语音录入 的开关，点一下就可以了。
就这一步，你的问卷在飞书移动端打开时，界面上就会多出一个显眼的 录音按钮。
有了这个按钮，就不用费死劲去填写表单了，一句话就可以。而且你还完全不用像个机器人一样念一句填一格，试试对着手机一口气说：“记一下，张三今天完成了仓库盘点，状态是已完成，不过发现有两箱货包装破损，需要联系供应商，标签打上异常和待处理”。
这时候，AI会自动识别你这段话里的业务指令，哪怕语序是乱的，它也能精准地把人名、状态、多选标签、长备注拆解得清清楚楚，分别填入那 4、5 个格子里，一步到位。如果发现识别有误，你还可以再次点击按钮进行 纠正录入。
更绝的是，它甚至能听懂你的 反悔。这简直是 销售跟进 时的救命稻草。试想一下，你刚拜访完客户，正急匆匆地走在去停车场的路上，哪有功夫停下来打字？你对着手机随口说一句：“今天拜访了明日璀璨，客户意向很高，预算大概 50 万... 哦不对，预算记错了，改成 80 万吧，然后下周二再去回访。”
而且，这个功能简直就是为一线工人量身定制的。你可以挑战一下 极限噪音 环境，在手机边上放一段机器轰鸣的噪音，或者在建筑工地那种嘈杂环境下，尽量靠近麦克风，大声喊出指令：“设备温度 50 度，运转正常，但是皮带有点松，建议晚班紧固一下”。你会发现，虽然背景吵得要死，但表单里依然准确填入了设备名称、状态和处理建议，没有出现乱码。
另外，对于咱们很多说不准普通话的老师傅，它还能听懂 河南话、四川话、上海话和粤语。在这里我让豆包说了段 河南官话 测试了一下。
你看像老师傅说方言也可以精准识别。这种强大的 多方言支持 能力，让 人工智能 的落地门槛大大降低。
有很多小伙伴不知道怎么把 Excel 里的老数据转成多维表格，或者虽然换了工具，思维还停留在 Excel 时代。遇到电商平台上的竞品信息，第一反应还是习惯性地当个人工搬运工，一个个手动敲进去。现在多维表格里的 AI 粘贴录入，就是要把 Ctrl+V 这个简单的动作做到极致，把所有的死图、死文字，变成活数据。
这个功能怎么用？它提供了两种方式。如果你习惯 可视化操作，可以在表格视图左上角的 添加记录 旁边，点击那个小小的下拉箭头，选择 AI 粘贴录入，然后把你的图片或者文字拖拽进去。
但如果你像我一样是个 懒人，也可以直接在多维表格里直接按下 Ctrl+V，Mac里是 Command+V。
这时候 AI 会立刻开始工作，它会 根据你当前的表格结构进行智能匹配。它会自动判断你粘贴内容里的“时间”应该填进表里的“日期列”，把“金额”填进“数字列”，把“长段描述”填进“多行文本列”。你只需要像个监工一样，检查一下数据对不对，点个 确认录入，数据就整整齐齐进去了。
同样的，咱们直接看实战效果。首先是行政和项目经理最头疼的 复杂进度表解析。为了测试它的极限，我特意找了一张项目进度表的截图。大家看这张 原图，最左边的“项目名称”是一个 跨了多行的合并单元格，右边的“当前状态”则是带颜色的 状态标签。
这种表以前是 OCR 识别的死穴。其实钉钉的 AI 表格也有类似的功能，它叫“万能贴”。为了验证效果，我特意拿这张图做了一个横向测评。
这一次，快 是飞书多维表格给我的第一直观感受。处理这种常规表格，飞书很快就生成了结果，而钉钉那边我等了很久才出来。
除了快，差异最大的还是在 识别结果的准确性 上。飞书多维表格不仅完美还原了“项目名称”和“任务”的从属结构，最关键的是，它精准识别出了“当前状态”是一个单选字段。原图里的“进行中”、“已完成”以及那些 红点、对钩 等视觉符号，被直接转化成了彩色的选项标签，数据结构一步到位。
而钉钉的识别结果出现了一些偏差。首先，它 没有识别出“当前状态”是单选字段，而是将其处理成了纯文本。其次，在处理合并单元格时出现了错位，把“桌面研究”这个任务名错填到了“项目名称”列，导致整个表格的层级逻辑变得混乱。
从最终效果来看，多维表格是像人眼一样在“看”图，它懂排版逻辑，懂字段类型；而钉钉在面对这种复杂排版时，主要还是侧重于文字内容的提取，后续确实还需要再花点时间手动整理。
其次，为了测试 AI 对手写体的识别能力，我在网上随便找了一张装修费用的 手写清单，字迹相对比较潦草。
我把这张图同样分别丢给给了飞书多维表格和钉钉AI表格。从结果来看，两者对“金额”这一列的处理都很谨慎，都识别成了文本类型，没有自动转成货币字段。但比较有意思的是清单的最后一行，那个字写得龙飞凤舞，非常难认。飞书多维表格把它识别成了“超纲”，而钉钉把它识别成了 “挂钩”。
说实话，这确实得 给钉钉点个赞，在单纯的字形识别上，它这次更准。不过更有趣的是，我第一眼看原图时，下意识也看成了“超纲”，还心想超纲是什么鬼。后来仔细对比了钉钉的结果，再放大原图看那一笔一划，才发现确实是“挂钩”。
第三，是电商运营场景的 商品信息抓取。我随手截了一张 天猫首页 的商品推荐列表。这张图大家都很熟悉，满屏的“爆款”、“补贴”，排版非常花哨。
我把这张图分别扔给了飞书多维表格和钉钉AI表格，想看看它们能不能把核心的商品信息提取出来。飞书多维表格的表现非常 懂行。它非常干净地提取出了“商品标题”和“价格”，更关键的是，它自动把图片里的“茶语飘逸”、“高硬耐磨”这些营销文案，单独归类到了 卖点 这一列。甚至，它还精准识别出了图片左上角的品牌 Logo，自动生成了 品牌标识 列，比如“心相印”、“老人头”，这一步清洗工作做得非常到位。
再来看看钉钉的识别结果。它虽然也提取出了价格，但在“商品标题”的抓取上似乎有点“迷路”了。仔细对比你会发现，它经常把图片里醒目的副标题或卖点文案，比如“18包 茶语飘逸”、“高硬耐磨”作为价格填了进去，反而把真正的商品名称给漏掉了。这意味着，如果我要用这个表，还得一个个去改标题，工作量其实并没有减少太多。
最后，我们正在搭建一个“万涂幻象多维表格社区”。在目前的社区规划中，我们专门设计了一个 工具站 页面。网页里全是各种 AI 工具的卡片，上面有 Logo、名称、描述，还有一堆像“AI写作工具”、“AI图像工具”这样的功能标签。
为了把这些数据整理到表格里做后台管理，我就想把工具站的截图直接丢给它，看看能不能识别出来。原本以为它只能把名字认出来，结果 AI 给我的反馈再次惊艳到了我。大家注意看那个“标签”列。
还记得前面那个行政排班表吗？在那里，AI 准确识别出了 单选 状态。而在这里，面对一个卡片上可能同时出现多个标签的情况，多维表格的 AI 并没有机械地套用单选逻辑，它甚至看懂了这些标签的业务含义，自动把字段类型切换成了 多选。从“单选”到“多选”，这种对数据结构的灵活判定，才是业务场景里最需要的智能。
这一点真的非常细节，同样的那张图，我也用钉钉的 万能贴 试了一下。它虽然也识别出了文字，但并没有识别出这些标签是“单选”或者“多选”属性，而是作为普通文本处理。
这就意味着，如果我想要用这些标签来做筛选，还得自己手动去后台一个个重建字段、清洗数据。相比之下，多维表格直接生成了可筛选的结构化数据，这一步确实帮我省去了二次清洗的麻烦。
所以你看，无论是手机上的随口一说，还是电脑上的随手一粘，这两个功能的本质都不是什么高大上的黑科技，而是对 人类惰性 的极致包容。
所以在这里，我也想代表广大用户，隔空喊话一下飞书团队：非常期待飞书的所有功能早日能在更多系统上全量适配！毕竟，好工具不应该有系统的围墙。
写在最后
其实不管是钉钉的 AI 表格，还是飞书的多维表格，我们都能清晰地看到一个趋势，AI 正在重塑我们与数据的交互方式。
客观地说，钉钉在基础的文字识别和语音转写上有着不俗的表现，特别是在处理手写体等特定场景下，功底扎实，值得肯定。大家都在为了“降低门槛”这件事上努力，这本身就是行业的一件幸事。
而飞书多维表格这次上新的 AI 语音录入 和 AI 粘贴录入，给我的感觉更像是一个 懂业务的参谋。它不仅是在“看字”或“听音”，更是在尝试理解背后的 数据结构 和 业务逻辑。
- AI 语音录入：它听懂的不只是声音，而是你反悔、纠错后的最终 意图。哪怕环境再嘈杂，它也能帮你过滤掉噪音，把混乱的口语直接变成整齐的台账。
- AI 粘贴录入：它看懂的不只是像素，而是复杂的 排版关系。无论是合并单元格的层级，还是标签背后的“多选”逻辑，它都能一步到位还原成可分析的结构化数据。
当然，在AI时代，这两个工具也都还有需要继续努力和优化的地方。面对千奇百怪的业务场景，它们偶尔也会有“水土不服”的时候。但这种良性的竞争和迭代，最终受益的一定是我们这些使用者。
工具的终极形态，应该是 隐形 的。最好的工具，不应该让人去适应系统，而应该像水一样，去适应人的形状。当录入数据的成本无限趋近于零时，我们才能真正从繁琐的“搬运工”角色中解放出来，把精力花在真正有价值的业务思考上。
如果这篇文章里的某个场景让你觉得“对，我也遇到过”，或者你对这类效率工具的实战应用感兴趣，欢迎到 云栈社区 来交流探讨。光看不练假把式，真正的价值来自于将工具应用于解决实际问题的过程。
发表于 昨天 03:06
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