2012年，Evernote（印象笔记）初入中国，我有幸成为第一批用户，并为其强大的“多端同步”功能惊叹不已。此后十余年，主打多端同步的笔记软件如雨后春笋般涌现：有道云笔记、Obsidian……手机厂商们也推出了类似“无边记”这样的App，每一个名字背后都是一群试图与遗忘对抗的人：他们相信只要记下来，就能在未来的某一天被自己看到、派上用场。

然而现实却成了另一番光景：人们记了太多，却忘了记过什么；整理太难，最终放弃整理。越堆越多的笔记，最后沦为一座无人问津的“资料屎山”。

不幸的是，我本人也拥有多座“资料屎山”，它们散落在Evernote海外版、Evernote中文版（印象笔记）、石墨笔记、有道云笔记等处。这两年AI录音设备兴起，我的设备里又多了几款语音笔记软件。但说实话，99%的云笔记都从来没被我使用过，使用笔记也给我留下了许多阴影：手忙脚乱地搜资料，每次都要找很久。

最近的一次专访中，在体验了WPS正在内测的WPS笔记后，我意识到一个事情：AI时代所有软件都被重做时，笔记软件的底层逻辑可能也需要换一换了。

当笔记软件学会了“实时思考”

专访开始前，我习惯性地打开了iPhone自带的语音备忘录。入行媒体10余年来，无论是远程专访、线下群访或者参加媒体沟通会，我的标准工作流程一直都是：录音-整理-写稿。

前两年，讯飞听见等专业语音转写工具流行后，我的流程升级成“录音-转写-整理-写稿”。今年团队全面引入了AI录音卡后，我的录音设备升级了，但工作流程没有质的变化，一直都是一步一步地线性处理信息，这是大部分媒体人的工作流。

但WPS笔记却用另一种方式开启了我与其产品负责人徐奕成之间的对话。

开启录音后，WPS笔记会实时启动语音转写功能。屏幕右侧，我们的对话被实时转化成文字；屏幕左侧，AI正同步生成这份对话的摘要、纪要、关键话题、示意图甚至脑图。

根本性的变化在于，WSP笔记的AI不只是听得更准的“录音笔”或者转写更快的“速记员”，而是实时参与到我们的对话的现场助理。

在我与徐奕成对话中，AI会实时识别并纠正一些口误、口癖，比如它最初将我说的“演示”听成了“眼色/脸色”，在更多上下文输入后会理解正确意思并全文纠正。再比如它捕捉到对话反复出现“Claw”后意识到我们在聊专业名词“OpenClaw”，会将字幕从“claw”纠正成“Claw”。

更让我惊讶的是，在对话进行时，AI摘要区已自动生成“笔记vs智能文档的定位差异”、“多模态能力演示”、“AI+笔记=活笔记”等结构化话题总结以及图示。

（图注：WPS笔记语音实时转写界面）

传统语音转写软件本质上是“事后诸葛亮”——我录完了上传音频，它转成文字，我还需要输入一些专业词汇来提高准确率，至于转写结果我怎么用它不管。但WPS笔记的AI是实时的、全程陪伴的、可互动的。它在“听”的同时就在思考、整理、修正以及参与。

（图注：某语音转写平台）

给用户的价值是什么呢？不只是更准确、更高效，而是AI足以改变对话本身的进度。比如，我可以在转写界面打上三个星号（***）作为“占位符”，AI会捕捉到这个标记，知道这里需要补充或强调进而提供建议；再比如AI可以给我接下来要展开的话题的建议，就像一个秘书贴心地通过耳麦提醒老板开会该注意什么一样。

在使用WPS笔记时，用户与AI已在不知不觉地协作，徐奕成表示：“未来你打点、你标注，AI都会理解你的意图。我们希望人和AI是在同一个场域中去协作的。”

弱化“文件夹”本质是消灭“整理”

实时语音转写只是WPS笔记的卖点之一，它的颠覆体验源自一个设计细节：没有文件夹。

文件系统随着“电脑”、“OS”一起面世，我们对文件的组织方式也一直被“文件夹-子文件夹-文件”的树状结构牢牢框住，好处是清晰、直观，也符合人类与生俱来“分门别类”的收纳习惯。但坏处也显而易见：第一：一个文件只能存在于一个文件夹里，你无法从不同维度查找它；第二：文件夹要保持整洁，需持续整理，网上甚至还有许多文件整理的课程。

Obsidian、Roam Research等双链笔记软件曾试图打破这个桎梏，用“链接”替代“目录”。但它们依然没有摆脱一个核心困境：整理的成本太高了。

“用户记笔记有两个目的，”徐奕成对罗超Pro表示：“一是对抗遗忘和混乱，二是辅助思考和二次创造。但传统笔记软件的宿命，往往是不敢整理、越记越乱。”

他打了一个很形象的比喻：假设你家有一个专门的房间来存放杂物。为了管理这些杂物，你可能会做很多规划，甚至买货架。但你花在管理上的时间，可能比你真正使用这些杂物的时间还多：“AI时代，为什么不能有一个「小精灵」在那个房间里？你要什么东西，直接找它，它找给你，你根本不需要关心货架。WPS笔记希望将整个笔记的查找、管理都交给 AI 来做，人只要往里丢、存、取就可以了。”

（图源：徐奕成在“量子位”AI沙龙上的分享）

如何做到呢？WPS笔记的解法是“标签树”加“AI全托管整理”。

标签树取代了文件夹层级结构。每一篇笔记可被贴上多个标签，这些标签本身又可以构成树状的分类体系。比如一篇关于“产品访谈”的笔记，可同时属于“产品”和“访谈”两个标签（产品与访谈可以没有层级关系，也可以有），“多对多”在传统文件夹结构里做不到。

（图注：WPS笔记通过标签组织笔记内容）

有了标签树，用户就能按照自然的思维方式更直观地去查找笔记。而且未来这个标签树的整理也不需要用户完成，AI会根据内容自动生成和管理标签，实现“AI全托管整理”。

有着10多年、数十款笔记软件使用经验的徐奕成认为，传统笔记软件存在一个“周期律”：用户看上一个软件、自由记录、内容混乱后手动整理，整理好后短暂开心，再持续经历“记录变乱-整理开心”，但最终会面临整理的代价持续放大、用户持续沮丧、最终放弃软件。

WPS笔记的愿景是让用户“随便记，AI来帮你整理。持续的整洁，持续的开心，你就能放心记更多，始终整洁，越来越开心，我们希望做到这样的周期律。”

这就跟我们的杂物间一样：随着时间累积，家庭收纳成本只会越来越高，我们要么“断舍离”，要么聘请专业的“收纳师”上门整理，再开心一阵子。WPS笔记给用户配置了一个随时待命的收纳师，而且这个收纳师能处理的不只是文字类笔记，还能应付一切内容形式。

多模态搜索：让“死笔记”活过来

过去笔记软件的进化主线都是围绕“文字”，主流笔记软件本质是支持多设备云同步的编辑器，今天这已不合时宜。用户记录方式正在变得多样化：各种AI设备随时录音，手机随时截图，穿戴相机/AI眼镜随时拍照……笔记内容朝着“多模态”（或者说多媒体）的方向发展，但它们却散落在不同软件中，也很难被搜索到，这让设备里的笔记从“一座座文字坟场”变成了“一座座笔记孤岛”。

（图注：“多端同步”是传统笔记软件的主要卖点）

近年来一些厂商也推出了多模态笔记产品，比如苹果的“无边记”App，然而因学习门槛过高并未普及。WPS笔记支持文字、语音、图片的随手记，用户不需要考虑任何排版，AI甚至还能对图片智能纠错，比如拍得不清晰的自动补全，拍歪的白板自动识别完善。

真正让多模态变得有意义的是AI搜索。徐奕成给我演示了WPS笔记强大的多模态搜索能力，他在搜索框里输入“蓝色”，结果返回的不仅仅是文字中包含“蓝色”的笔记，还有带蓝色的照片。输入“航拍”，所有航拍图被调取出来；输入“金字塔”，有“金字塔”的文字笔记，图片中有金字塔的照片，甚至有“金字塔结构”的PPT截图，都被一并呈现，AI真正做到了对用户模糊需求的语义理解。

（图注：多模态语义搜索是WPS笔记的差异能力之一）

“在很多笔记软件里，图片只是一个附件，”徐奕成说，“但在WPS笔记里，图片是你记忆的一部分，你需要把它们找回来。”为了让用户“找回图片”，WPS笔记做了许多探索，比如基于OCR（光学字符识别）技术，AI可提取用户随手拍的PPT中的表格、公式，可以大幅提高学生党的学习效率，“如果你拍的是二维码，我们也会帮你把二维码给拉出来。”

强大的多模态能力，其实是WPS笔记对“笔记”这个产品的重新定义。

传统笔记软件只是“记事本”的数字化。但在WPS笔记里，笔记是一切需要被用户记录的信息——灵光一现的灵感、发布会现场的图片、跟客户聊天的语音、一家设计不错的门店视频（规划中）、一张有些启发的截图、一段关键的聊天记录……它们过去因格式不同而被分门别类地存储在不同的地方，要么成了“故纸堆”，要么在用户换设备时丢了。

WPS笔记则允许用户无摩擦、低成本地录入，不管什么先丢进去，排版、结构、整理、搜索都交给 AI 来完成。因为记录与查找都变得前所未有的便捷，“死笔记”活过来后，用户自然也更愿意记、更多地用。

笔记就是「第二外脑」：写给未来的自己

多模态能力的强大，让WPS笔记看上去比传统文字笔记软件“更重一些”，也与正在AI化、在线化的文档软件变得更像。当我问徐奕成“AI时代，笔记软件到底应该扮演什么角色？它和智能文档、在线文档的区别在哪里？”时，他给出了清晰的回答：

“智能文档是写给别人看的，追求交付、输出，适合长内容输出、精细化排版；笔记是写给未来的自己看的，追求的是信息的输入，灵感的快速捕捉、多模态素材的零散沉淀。”

基于AI，WPS笔记依靠标签数、AI全托管整理、多模态语义搜索等能力，帮助用户将“对抗遗忘和混乱”这件事做得更好。更大的想象空间在于它让笔记最大化地发挥“辅助思考与二次创造”的价值。

徐奕成分享了两个未来场景。

第一个场景：你周末要去山姆会员店购物，只需要对WPS笔记说一句“我周末要去山姆”，AI会自动检索所有与“山姆”相关的笔记——可能是半年前随手记下的清单，可能是三个月前收藏的山姆必买，可能是上周朋友分享的山姆新品。AI把这些碎片串起来形成完整参考。

第二个场景：你是创作者，正在写一篇网络小说，在笔记里不断记录灵感，还有一个粗糙的提纲。AI不是简单地帮你校对错别字，而是理解你的创作意图，帮你完善人设、补充背景、甚至生成配图。你和AI在同一个场域里协作，它既是助手，也是共同创作者。

类似的场景在我们的工作、生活中还有许多。工作中的面试、会议、面谈、会客、调研；生活中的旅行、购物、买房、装修、备婚、备孕、学习、教育、就医……当我们习惯使用AI笔记时，AI就可以掌握我们日常零零散散聚集的海量信息，再给我们提供决策辅助。

AI笔记不只是记录了你写了什么，基于AI推理能力它还知道你经历了什么、关注了什么、思考了什么。多模态能力，则让AI笔记能够“看你所看，听你所听，记你所记”。基于此，它就不再是一个被动的资料库，而是拥有你私有数据与碎片记忆的“数字分身”，一个随时随地在你脑袋边的思考伙伴。

徐奕成表示，这正是WPS笔记的愿景：成为用户的“第二外脑”——当然，这也是AI时代每一个笔记软件演化的终极形态。

AI原生软件不是“马车+发动机”

在专访的最后，我们聊到了一个更深层的话题：什么是真正的“AI原生”？

今天AI原生概念很流行，AI原生应用、AI原生公司、AI原生硬件……就AI原生软件来说，徐奕成的观点很犀利：“很多老牌笔记软件，是在移动互联网时代做出来的，现在加入了一些AI功能，就像在马车上面加了个发动机，虽然跑得比马快，但本质上还是马车。”

WPS笔记之所以是AI原生软件，是因为它是AI时代诞生的，整个业务逻辑包括笔记的设计均是纯 AI 驱动的。传统笔记软件是“编辑器驱动”的，拼的是让用户更高效地输入文字记录，用户需要去适应、去学习。WPS笔记则是“AI驱动”的，用户随便存必须由人产生的信息（如思考、拍照、录音等等），余下的一切交给AI，AI适应用户。

（图源：徐奕成在“量子位”AI沙龙上的分享）

他举了三个例子：WPS笔记的二次纠错，没有AI就不存在；自动排版，没有AI就不存在；多模态识别，没有AI就不存在。换言之，没有AI，就没有WPS笔记，这是“AI原生”的真正含义。

AI原生性还体现在一个更大的趋势上：交互方式的变革。

过去几十年的软件交互本质都是“人机交互”，通过GUI（图形用户界面）让用户通过点击菜单、按钮来操作软件，本质是让人更好地操作机器。但在AI时代，LUI（语言用户界面）正在成为主流——用户通过自然语言（文字/语音/视觉）与软件交互，“人机交互”升级成“人与AI协作”，用户不再关心设备、软件、界面、菜单这些技术概念。

WPS笔记正走在这条路上。你不需要学习复杂的技巧，不需要记忆笔记的位置，只需要和它说“我要和部门老大开周会了”，它就会帮你整理好所有相关的资料、纪要、待办事项。

与此同时，软件还必须适应AI，因为“智能体”这一类AI将成为软件新的核心用户群。“用户买软件，本质上买的是结果，”徐奕成说，“AI可直接绕过工具，帮用户直达结果，那你的应用如果不兼容AI操作，就会失去对应用户。”这就像一个饭店不支持外卖，就会损失所有外卖客源一样。

（图源：徐奕成在“量子位”AI沙龙上的分享）

用户在使用AI的场景中有大量的笔记存/取需求，许多时候可能是用户的Agent直接使用。因此，WPS笔记前瞻性地以多种方式支持AI，包括将Skills封装成MCP、CLI供智能体直接使用，兼容 OpenClaw/Cursor/Claude Code等主流Agent原生接入，让用户与AI的对话内容可以直接在WPS笔记沉淀、搜索和复用。

不可否认，所有笔记软件都将拥抱AI，市面上也势必会出现更多AI笔记玩家。WPS笔记如何应对竞争？徐奕成在参加量子位AI沙龙时直言，“AI时代，单品软件已经非常难获得竞争优势，但WPS笔记背后拥有整个WPS的生态，用户将所有东西无负担地丢到笔记里，笔记将成为写PPT、写文字以及记表格的优质的信息上下文。”简言之，WPS笔记作为一款AI原生笔记在体验、功能、架构上本已有十足竞争力，但更重要的是，WPS有着最繁荣的创作、思考与协作生态，而WPS笔记是这一生态的一环，将扮演碎片化信息入口与优质内容上下文的关键角色，这是WPS笔记跟所有笔记软件截然不同的价值。

（图源：徐奕成在“量子位”AI沙龙上的分享）

写在最后

结束专访，我关掉了iPhone的语音备忘录，删掉了录音文件。那一刻我意识到，我的工作流需要改变了，至少要更AI一些，过去的“录音-转写-整理-写稿”已经是低效且过时的方式——事实上，这篇稿件的撰写我正是基于WPS笔记的录音转写完成。

从竹简到纸张，从手抄到印刷，从Word到印象笔记，每一次媒介的变革，都改变了人类记录信息、思考、创作的方式。

AI原生软件WPS笔记带来的改变尤其值得关注，它让信息的记录与整理变得前所未有的高效、丰富和简单，将我们的大脑从“维护”的繁琐中解放出来，更加聚精会神地去思考、去创造。更重要的是，它赋予了笔记软件“第二外脑”的全新价值，让我们能在AI时代从容地记录与使用信息，更有效地与人、与AI协作，这也是未来所有AI原生软件进化的目标。