1981 年，IBM 推出个东说念主诡计机，用户需要通过 DOS 系统干妹妹，输入繁复的敕令与诡计机对话。那是诡计机的"敕令行期间"。

1985 年，Windows 1.0 的出身，带来了创新性的图形界面。用户不错直不雅方位击、拖拽，开释了东说念主与诡计机交互的解放度。而这个历史性的转换，让诡计机信得过走入千门万户。

如今，这段历史再一次重演了。从 2023 年到 2024 年，AI 坐蓐力用具正在资历相似的创新。

2023 年，ChatGPT 横空出世，用户与 AI 对话的口头，强化了 AI 的"类东说念主感"，让东说念主与 AI 在交谈中相互启发、无尽延展，也让 chatbot 的范式快速在市面上铺开，一时之间，险些总共 AI 期骗皆在沿用这一模式。但多轮次的线性的对话，无意得当创作场景。一些创作类产物，举例 OpenAI 的 Canvas 引入了文档剪辑面板，WPS AI、AiPPT 则是保留了传统的文档体式，似乎又回到了互联网产物的旧范式之中。

直到 11 月 12 日，百度文库与百度网盘推出的 " 解放画布 " 给出了一个 AI 坐蓐力用具的新解答。在这个全新的交互范式中，用户不错通过"一拖一圈"将多口头、全模态的文献解放组织，而画布自身则化身为领路全局的智能助手，与用户共同进行创作。这种突破性的交互口头，让 AI 从单纯的对话者转换为信得过的共创者。

如若说，ChatGPT 以对话口头让用户输入 prompt，一如 DOS 期间用户输入敕令；那么，画布式交互则像是 AI 期间的 Windows，用户不错解放拖拽、框选内容，让创作纪念直不雅与当然。

从用户响应来看，解放画布首日就赢得了 20 万用户预约的热度，也从侧面印证了商场对这种创新科罚决策的渴慕。

以史为镜，当 AI 用具从"敕令行"进化到"图形界面"，省略信得过的 AI 原生期骗期间才刚刚运转。

AI 坐蓐力用具的破局：用具孤岛、过程断裂与学习门槛

当咱们满怀期待地灵通种种 AI 坐蓐力用具，现实却老是不尽如东说念主意：用 AI 制作视频需要经过多说念处理，并像抽盲盒一样反复尝试，用 AI 写稿也需要不停调试，采纳不同的 AI 写不同类型的内容，最火爆的业务还得是 AI 造就，这也折射出刻下的 AI 用具依然是一种"高门槛坐蓐力"。

饱读动技能还是让东说念主们缓慢麻痹，如安在产物层面，让更多的用户用上、提高着力才是要害。

摆在用户眼前的，率先是 AI 创作用具的孤岛。如今的商场上充斥着大皆功能单一的垂类期骗，用户不得不在多个用具间往复切换，能作念 PPT 的用具赓续无法进行翰墨优化，专注文本处理的又难以处理图片，就连 AI 摒除皆不错单独酿成一个产物。

从东说念主的创作过程来看，蓝本从素材采集、内容坐蓐到恶果输出，是一个运动竣工的链条。但用具孤岛之下，创作过程断裂，用户无形中需要参预大皆时辰学习和恰当。

你认为是 AI 在为你打工，但现实却是你得先明确、拆分我方的需求，并主动挑选得当的 AI 用具，屡次调试再完成输出干妹妹，可能比我方作念还累。

推行上，用户需要 AI 参与创作的需求很节略，一个能够领路全过程的智能职责空间：能搜索贵府，能摘取素材，能整理素材和想路，能创作修改，能适配种种期骗场景。和自动驾驶一样，在总共东说念主类功课枢纽，最梦想的景色皆是端到端，让 AI 径直把活干了。

为了振作用户的需求，具体到产物形态上，率先是要作念出一款 All   in One 的产物，科罚用具细碎的问题，像东说念主一样先抓续采集信息，再举座性地想考、创作。

All in One 不是节略的功能堆砌，而是对东说念主类领会口头的深度模拟和对当代职责需求的势必复兴，是 AI 用具演进的内在逻辑和发展标的。

一方面，东说念主类的想维口头本便是多模态的，咱们在想考时当然地和会了话语、图像、声息等多种信息体式。All in One 模式当然就迫最后东说念主脑的举座领会模式。

另一方面，这也科罚了当代职责场景赓续需要多种才能协同。用具切换带来的时辰和看护力资本辞谢忽视，而高下文的运动性对职责着力至关紧迫。

而解放画布，巧合是 All   in One 的绝佳形态。

色综合

从 chatbot 到画布，AI 的 All   in One 进化

像东说念主一样抓续采集信息，再进行举座创作，在 All   in One 的模式下，不论是 chatbot 的交互口头，照旧文档式的 AI 润色、续写，显然皆不够用了。前者，意味着 AI 与东说念主的交流仍然是线性的多轮次的一样；后者则仍然照旧将 AI 变成 word 里的一个功能插件。

那么，究竟什么样的 AI 功能 / 产物才能够解放用户坐蓐力？

百度文库给出的谜底是"解放"。

这个"解放"，不单是是界面形态的创新，对技能才能的全面包含，亦然对创作本色的想考。

率先是技能层面的解放——多模态领路的突破。

在画布中，文本、图片、视频等多种口头内容不错解放导入，AI 系统能自动领路不同模态内容间的关联，已毕了对传统单一口头完了的突破。让 AI 获取像东说念主一样的全模态信息。

比如在有缠绵论说撰写场景中，用户不错同期导入 PDF 文献、网页、会议记载和有关图片，AI 会自动分析这些异构数据之间的逻辑接洽，匡助用户快速构建学问聚积。

其次，则是在产物层面，解放画布振作了交互层面的解放。

不同于传统文档的线性排版，采纳雷同想维导图的解放布局口头，用户不错在对素材进行解放批注、圈选，汗漫遴选素材的要点和使用口头，同期不错并行处理多个创作任务，同期张开多个想维分支，生成多种类型的作品。

以小红书博主的创作过程为例，他们不错在画布中同期准备多篇内容，将灵感、素材、案牍并排展示，随时调度组合，突破了传统对话式交互的单线程完了。

最终，在技能和交互解放之上，才能已毕想维解放。

雷同想维导图的紧迫性，恰是让东说念主的想维从文档的线性输出，转向网状想维，扶植发散式创意探索。画布的体式亦然一样的，突破了文档的线性想维，也不受限于 chatbot 的线性想维，让创作纪念东说念主类想维本色，创作过程不再受限于固定的创作活动，随时调度、重组内容结构，已毕信得过的无邪创作。

咱们不错遐想一个创意职责者的桌面：他不错唾手将聚积上的创意素材拖拽到画布中，AI 助手会即时领路内容并提供创作苛刻，多个创意标的不错同期孵化。

这种多维度的"解放"恰是画布范式分辩于其他 AI 用具的中枢上风。

它不单是科罚了用具层面的着力问题，更紧迫的是恰当了创作的想维口头，将创作从线性的轨说念上解放出来，纪念到更当然的网状模式。

扫尾

序言技能学者麦克卢汉曾提到过，序言自身具备着影响文化和社会的才能。翰墨期间通过书写，培养了东说念主类的"视觉线性想维"和个东说念主化阅读习气；印刷期间则通过圭表化文本，加快学问传播，强化了感性想法和个东说念主想法；电子期间，又通过"地球村"冲突了线性叙事，已毕即时交互和多感官参与。

同样地，chatbot 也好，画布也好，看成创作和信息的载体，也在影响着东说念主们想维的口头。

在 chatbot 中，AI 是与你对话的个体，通过收受、领路用户发出的信息进行生成，而在画布的形态下，AI 成了与用户分享视角的存在，这才是画布这一形态带来的价值。

虽然，从现在已推出的解放画布功能来看，想要开释这一模式的后劲，还有好多空间。举例，现在，画布主要不错只可创作出长文、图片文学的作品，创作的解放度还不错连续扩张；另一方面，解放画布也靠近着，奈何既兼容种种各样的功能，又保抓简陋、幸免繁琐复杂。

不外，不论奈何，解放画布的出现，让 AI 从对话者转换为共创者，从线性突破到多维，皆是一次簇新的尝试。

跟着 95 后、00 后成为创作东力，谁能振作这一代东说念主对解放创作的渴慕干妹妹，谁就能鄙人一代坐蓐力用具的竞争中占得先机。画布模式的出现，省略会对 AI 原生期骗带来更多的可能性。