做个具象的体验式描述，就是——企业C端用户，用平时口头或书面交流时的自然语言，去做需求描述，至此，C端全部动作完成 。满足C端需求的结果，由通义千问负责搞定并输出 。
目前，此等能力，钉钉还不具备，但叶军的意思是，“这是我对未来产品形态的基本思考” 。因此，这可以看成未来“/”魔法棒在未来会具备的功能 。
这样的路径一旦成为打通并落地，就能重构钉钉生态的商业价值体系 。
这话怎么理解？
根据叶军对未来钉钉“/”发展方向的底层支撑技术展望，面向C端用户的人机交互形式/界面高度简洁，而后端弱化SaaS或PaaS色彩的MaaS模型足够智能化和丰富（此时无惧数量庞大） 。
这等于是，给生态伙伴（包括各种子生态）提供标准平台能力的同时，还极度降低个性化B端需求的服务成本，做到两者高度统一，因而获得远比此前更为强劲的深度商业价值 。
价值猜想：构建超级入口在可见的未来 ， 飞舞的“/”，点石成金 。
所以，这是通义千问 ， 将钉钉作为其商业化落地第一选择的原因？
任何新技术，如果不能落地以实现商业化，那么其价值只能限于实验室或研究机构内，难以有效进化 。
可以看看钉钉的定位和作用 。叶军说，“钉钉的目标，就是持续降低企业数字化或技术门槛，让旧时王谢堂前燕 ， 飞入寻常百姓家，这是我们想做的事情 。”
也就是说 ， 钉钉有天然的产业数字化基础，本身就是一个产业集群的数字平台 。这是AI技术集成——通义千问实现产业化落地的地基 。
一旦通义千问的AI能力，通过钉钉的“/”跑动起来，那么钉钉平台的生态因子（企业）在垂直领域的产业场景数据，就能以“/”为衔接节点，成为阿里大模型训练集的“粮草”或“营养” 。
由此，就能形成AI训练循环，让“/”的智能化程度更深、更快进化、更聪明、更精准和更有效 ， 最终为钉钉平台生态因子注入更强劲的技术能力 。
除了钉钉平台本身具有的产业集群特征，就钉钉本身而言，软件框架、云、算力和场景技术等基础条件也较为完备 。
“在技术体系层，钉钉有最好的整套技术栈 。我们有中国最好的阿里云，有（通义）千问大模型，应该说国内一流；我们有钉钉多年的积累，比如机器人、开放性、低代码等场景化能力的支撑 。”叶军说，“以如此布局，我们大模型训练语料、业务场景模型建设速度，与国外相比 ， 有自己的优势 。”
因此，尽管通义千问与ChatGPT或Midjourney（AI图形工具）相比 ， 仍有差距 。叶军承认，“国内几家大模型，与ChatGPT相比 ， 差距还是有的，客观讲是有 。我们看OpenAI在大模型建设上的领先度，它应该是第一阵营，我们要（弥补差距）可能需要时间 。”
但若拉长时间线，叶军认为这种差距就不像短期看起来的那么大，“我们要相信自己独特的优势 ， 放到十年的维度来看，现在（大家）都只是刚刚开始 。”
这或许就是通义千问在阿里体系内率先选择钉钉 ， 推动AI落地的关键 。
通义千问以“/”为途径，使能钉钉这个上承B端企业场景应用，下接云计算基础的中间节点平台生态，阶段终极价值实际上是构建在AI时代，生产力和生产关系的超级入口 。
华尔街见闻在与钉钉平台的生态应用企业做深度交流时，对方多次提及将钉钉作为其内部组织管理协同和外部业务数字平台的门户 。在此之上，聚合了内外部所有与企业生产活动有关的商业行为动态 。
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