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超越記錄,打造協(xié)作新生態(tài)|出門問問TicNote系列新品亮相CES 2026

愛云資訊 ? 2026-01-22 17:00 ? 次閱讀
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當(dāng)?shù)貢r(shí)間1月7日,出門問問在全球科技盛會(huì)CES 2026期間,以“Beyond Recording”為主題,舉辦新品發(fā)布會(huì),正式發(fā)布TicNote系列新品——首款4G AI錄音耳機(jī)TicNote Pods、首款A(yù)I 錄音手表TicNote Watch,以及AI 原生文件協(xié)作平臺(tái)TicNote Cloud。通過搭載核心引擎Shadow AI 2.0,形成“記錄-文件化-執(zhí)行-協(xié)作”閉環(huán)鏈路,驅(qū)動(dòng)TicNote發(fā)展為知識(shí)管理與協(xié)作生態(tài)。

從拓展硬件形態(tài)、迭代自研Agent,到開發(fā)配套協(xié)作平臺(tái),這一系列的變化,標(biāo)志著出門問問致力于通過TicNote生態(tài)賦能下一階段的組織協(xié)作。

TicNote系列新品發(fā)布,重塑智能體驗(yàn)

作為首款支持4G網(wǎng)絡(luò)的AI錄音耳機(jī),TicNote Pods無需依賴手機(jī),更快將錄音上傳云端進(jìn)行AI處理,并將結(jié)果返回給用戶,相較于傳統(tǒng)連接方式速度提升50%。耳機(jī)不再是手機(jī)的配件或延伸,而是獨(dú)立自主運(yùn)行的AI終端。同時(shí),TicNote Pods支持面對(duì)面翻譯與同聲傳譯,幫助用戶從容應(yīng)對(duì)復(fù)雜語言環(huán)境,始終專注于當(dāng)下的對(duì)話交流。

TicNote Watch是出門問問發(fā)布的首款A(yù)I錄音手表,采用雙麥克風(fēng)設(shè)計(jì),支持3-5米收音距離。獨(dú)特的「AI日記本」功能,能夠基于時(shí)間線梳理用戶的會(huì)議日程與健康數(shù)據(jù),智能記錄生活,為用戶提供個(gè)性化的建議。

TicNote Pods與TicNote Watch搭載出門問問自研Agent「Shadow AI」,為用戶提供實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)寫與翻譯、會(huì)議總結(jié)、思維導(dǎo)圖、Aha頓悟,在龐大的信息流中有效提取洞察,助力用戶進(jìn)入深度思考與決策。

值得一提的是,TicNote Pods上線Kickstarter后,憑借獨(dú)特4G聯(lián)網(wǎng)、智能錄音體驗(yàn)、多方面的Agentic AI能力,迅速贏得了眾多用戶的支持,并榮獲「Best of Kickstarter」獎(jiǎng)項(xiàng)。這既是對(duì)出門問問探索獨(dú)立AI終端解決方案的肯定,也是對(duì)其將Agentic AI應(yīng)用于真實(shí)場景、交付價(jià)值的認(rèn)可。


硬件入口:捕捉真實(shí)世界的context

TicNote AI錄音卡片、TicNote Pods與TicNote Watch構(gòu)成的產(chǎn)品矩陣,能夠與AI原生文件協(xié)作平臺(tái)TicNote Cloud無縫連接,不僅可以搭建專屬知識(shí)庫,更幫助團(tuán)隊(duì)進(jìn)入更為流暢、智能的協(xié)作世界。

對(duì)于團(tuán)隊(duì)而言,對(duì)話溝通構(gòu)成了工作中重要的context來源,但往往由于難以統(tǒng)一歸檔回憶,成為推進(jìn)協(xié)作的第一道屏障。為此,TicNote帶來的改變是以錄音為入口,實(shí)時(shí)捕捉真實(shí)世界中的context,聯(lián)動(dòng)TicNote Cloud平臺(tái),為后續(xù)協(xié)作構(gòu)建統(tǒng)一連貫的語境與記憶。

散落在線下會(huì)議、線上討論、電話溝通的context,經(jīng)由TicNote捕捉后,通過轉(zhuǎn)寫、總結(jié)、待辦清單,轉(zhuǎn)化為可見、可復(fù)用的文件,同步在TicNote Cloud,從而沉淀在集體的記憶庫中,可以長期共享、引用、延續(xù)。

全體成員共享唯一的真相源,任何分歧都可回溯至文件進(jìn)行澄清,有效減少溝通中的內(nèi)耗環(huán)節(jié)。

Shadow AI 2.0進(jìn)階升級(jí):團(tuán)隊(duì)的“數(shù)字伙伴”

在TicNote Cloud平臺(tái)中,用戶可以上傳多種文件類別,包括文檔、音頻、視頻、數(shù)據(jù)、代碼文件,它們各自安排進(jìn)入到對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目中。每一個(gè)項(xiàng)目定義了Agent所知曉、記憶、工作的范疇。

全新升級(jí)的Shadow AI 2.0能力不再局限于“理解”與“問答”,而是具備高效的執(zhí)行能力,真正能夠自主處理文件,與團(tuán)隊(duì)成員共同驅(qū)動(dòng)項(xiàng)目演進(jìn),成為組織內(nèi)的“數(shù)字伙伴”。具體而言,Shadow AI 2.0 能夠?qū)崿F(xiàn):

·創(chuàng)建文件:根據(jù)context或指令生成新文件;

·編輯文件:更新、修訂、優(yōu)化現(xiàn)有文件;

·跨文件&批量化操作:在項(xiàng)目內(nèi)對(duì)多個(gè)文件統(tǒng)一應(yīng)用更改;

·生成多格式文件:根據(jù)文件內(nèi)容生成html的落地頁、ppt展示等。

在Shadow AI 2.0的驅(qū)動(dòng)下,項(xiàng)目中的文件不再是靜態(tài)的交付結(jié)果,而是成為“活的資產(chǎn)”,隨著項(xiàng)目進(jìn)展持續(xù)更新、演進(jìn)。Shadow AI從“個(gè)人助手”演變?yōu)椤昂诵膮f(xié)作者”,與團(tuán)隊(duì)成員共同負(fù)責(zé)產(chǎn)出結(jié)果。

人機(jī)協(xié)作再進(jìn)化:“團(tuán)隊(duì) × Agent”協(xié)作模式

引入Shadow AI 2.0后,TicNote Cloud帶來的重要革新便是協(xié)作模式的進(jìn)化——從“個(gè)人 × Agent”到“團(tuán)隊(duì)× Agent”協(xié)作模式,深刻改變了組織內(nèi)部的知識(shí)工作方式。在TicNote Cloud,團(tuán)隊(duì)無需各自為戰(zhàn)地調(diào)用AI,而是共同擁有一個(gè)持續(xù)學(xué)習(xí)、不斷進(jìn)化的“數(shù)字伙伴”,在無縫協(xié)作中持續(xù)演進(jìn)項(xiàng)目。

對(duì)于TicNote Cloud上創(chuàng)建的每一個(gè)項(xiàng)目,用戶可以自由組建團(tuán)隊(duì),進(jìn)行討論決策。Agent基于項(xiàng)目感知和指令,對(duì)文件進(jìn)行操作,每一個(gè)想法的迸發(fā)、每一次的文件修改,都能實(shí)時(shí)同步給其他成員。

全新的協(xié)作模式,不僅大幅減少了重復(fù)勞動(dòng)與信息孤島,更通過持續(xù)的上下文感知,最大程度實(shí)現(xiàn)了人與人對(duì)齊,人與AI對(duì)齊。

從TicNote硬件作為起點(diǎn)捕捉現(xiàn)實(shí)世界對(duì)話,到形成結(jié)構(gòu)化文件,團(tuán)隊(duì)與Agent共同在TicNote Cloud協(xié)作,推進(jìn)項(xiàng)目,TicNote軟硬結(jié)合的生態(tài)實(shí)現(xiàn)了端到端AI原生工作流,助力組織構(gòu)建起真正高效、智能、一體化的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。

在CES 2026 期間,出門問問創(chuàng)始人李志飛與 AI 原生組織研究者高佳,聯(lián)合概念首發(fā)其合著的核心戰(zhàn)略著作《超級(jí)組織:AI原生企業(yè)進(jìn)化論》。本書基于兩位作者對(duì)組織 AI 化的持續(xù)研究與深度實(shí)戰(zhàn),首度構(gòu)建了“AI 原生組織”的進(jìn)化框架,系統(tǒng)揭示了驅(qū)動(dòng) AI 創(chuàng)新的底層邏輯。作為這一理論體系的先鋒實(shí)踐,出門問問重磅發(fā)布的TicNote Cloud 平臺(tái)及系列 AI 硬件,實(shí)現(xiàn)了組織進(jìn)化與產(chǎn)品創(chuàng)新的完美閉環(huán)。

在CES 2026的聚光燈下,出門問問TicNote軟硬聯(lián)動(dòng)的新品發(fā)布,不僅拓展AI思考伙伴的更多可能,更預(yù)示著更加智能的協(xié)作未來。接下來,公司將堅(jiān)持“定義下一代人機(jī)交互”的使命,深化技術(shù)探索與產(chǎn)品迭代,推動(dòng)TicNote在更多企業(yè)與團(tuán)隊(duì)場景中落地,共同邁向人與AI共創(chuàng)的未來之路。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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