把数量众多、形式不同的研报附件拖到对话框里，只需要几分钟的时间就可以得到一份包含数据统计、图表展示以及结论的报告。
这并不是一个天马行空的广告，在小浣熊用户的日常工作当中也经常会出现这样的情况。打开小浣熊的用户记录可以看到各种各样的需求：运营要进行活动数据分析总结，销售要整理客户拜访记录，管理者要撰写经营周报，人力资源部要制作培训课程等。原来需要人手一步一步地去做的工作，在有了小浣熊之后就变得简单多了。
基于商汤“日日新”大模型体系，办公小浣熊于2024年1月上线，首个版本主要基于商汤“日日新”大模型体系通过对话形式解决数据分析等典型的办公问题。小浣熊并不满足于只做一个回答问题的聊天机器人，而是逐渐升级为真正具备Agent（智能体）能力的超级助手。发展至今，小浣熊已经能够将大模型能力与PPT生成、数据分析、文档处理等办公场景深度结合，让用户通过对话就能完成原本需要复杂的人工操作才能搞定的任务。
逐渐被市场验证的小浣熊，其优势不简单在于功能比同行超前多少，而在于这些功能真正接住了真实的工作需求和痛点。
数据显示，小浣熊总服务人数突破2000万，活跃用户实现数倍增长，C端周活跃用户（WAU）增长200万；同时，服务企业客户超过数千家。这串数字对小浣熊和商汤而言早已不止于表现出色，对商汤来说也是如此。在AI公司普遍还在摸索回答“怎么赚钱”这道题的当下，小浣熊是商汤交出的一份看得见、摸得着的答卷。
三年的发展，现在的小浣熊家族分两条线。“办公小浣熊”被称为国内增速最快的AI 办公工具；“代码小浣熊”获沙利文评选为国内第一AI代码助手。依托强大的代码解析能力，小浣熊系列现已形成完整的AI生产力工具矩阵，为B端客户提供具备强数据安全、可私有化部署的产品。而在企业端，小浣熊也已经在中国移动、中国电信、平安科技、麒麟软件、宁波银行、联想、360、零跑科技等数千家领军企业中实现落地。
在之前的时间里，网页端让AI做复杂的任务，而移动端则使AI能够即时响应需求。但是不管哪一个入口，用户和AI之间交互的本质还是停留在“我问、它答”的阶段。这意味着很多时候，文件还在本地，系统还在企业内网，协作工具还没打通。AI给出的结果仍然需要人工进行二次搬运，才能进入真正的工作流。
而小浣熊桌面端2.0所做的就是跨越这个门槛。可以直接读取本地文件、理解表格数据、连接飞书和企微，在任何应用程序里都可以被快速唤醒，并且可以设置周期性任务自动运行。简而言之，AI不再等着被调用，而是开始作为一个参与者，进入用户真实操作的电脑环境。与其说AI在“辅助工作”，不如说它已经在帮用户“主动处理常规事务”了。
对个人用户而言，桌面端2.0是效率的跃升；对企业客户来说，意义则更为直接。
企业在采购AI工具时，首要关注的从来不是“它能不能生成一段像样的内容”，而是“它能不能真正融进我们的业务流程”。过去那种用完就关、每次重新上传资料的交互方式，在企业场景里很难走通。因为核心数据不在对话框里，工作节奏极易被反复唤起AI这个动作而打断，从而无法进入心流状态而高效工作。
随着桌面端2.0打通了本地文件和企业协作系统，小浣熊也逐渐走到了企业工作流的入口位置，而不再只是旁边的一个辅助选项。
从产品起步，到覆盖2000万用户，活跃用户飞速增长、服务超过数千家企业客户的AI生产力矩阵，小浣熊花了三年时间。显然，支撑起这条路走下去的不是某一次功能发布的热度，而是有一群人把这条道路带入了自己的日常工作中，并且一直坚持了下来。
在AI办公赛道中，有很多面向消费者端的产品，也有不少面向企业服务的产品，但是从C端用户的自然增长产生B端收入的例子目前来看还是很少见的。小浣熊是其中为数不多的一员，并且已初步跑通C-to-B商业模式。
传统意义上的C-to-B，路径是先在C端积累用户规模，再把产品包装成企业版卖给组织客户。这套逻辑听起来顺理成章，但中间藏着一个隐患，即C端和B端用户的真实需求未必一致，中间这层转换的成本往往比想象的大。囿于此，不少产品在“to-B”环节卡住，看起来用户规模上去了，但企业侧的收入却迟迟跑不起来。
小浣熊走的是另一条路。项目早期，小浣熊团队便观察到，很多C端用户用小浣熊完成的任务，大多数任务就来自工作场景。用户以个人身份登录产品，但并不用于个人娱乐或私人创作，而是用于销售汇报、经营分析、项目复盘、客户沟通、制作培训材料、进行管理汇报这些企业场景。
C端用户的真实任务，是B端需求最真实的前哨。
顺着这个思路往下看，从C端用户行为里沉淀出来的高频场景，小浣熊团队发现B端需求主要集中在经营分析与报表、销售赋能与客户材料、企业知识管理与文档问答、组织内部培训、客服运营支持几个方向。这些场景有个共同特征：频率高、结果有明确要求，流程可以标准化复用；背后连接的是企业真正的经营动作，而不是偶发性的内容生成需求。
某电商巨头的案例，把这套转化路径完整走了一遍。小浣熊能力升级后双方很快达成一致。从需求确认到交付完成大约需要一个月，在此期间集成、交付和服务三条线同时进行，并且每一条线都有标准流程。
后来，这套方法论被快速复制到了平安、联想等B端客户身上，节奏与效果如出一辙。
这种商业化落地的速度背后，少不了商汤十余年的B端客户积累这一重要因素。商汤过去多年服务了大量B端客户，双方合作积累深厚，信任基础扎实。AI能力升级之后，这批老客户主动回来谈新需求，沟通成本和从零开拓一个新客户显然不在一个量级。
有了这层信任基础，生态合作的推进也顺畅许多。
例如与联想的合作，小浣熊的AI办公能力被带入亿级用户的使用场景；在和麒麟软件的合作中，通过端侧适配触达百万级端侧设备，满足广大用户本地办公、本地安全的需求......凡此种种，不胜枚举。
同时，把商汤的老客户转化成小浣熊的新用户只是一步，怎样才能真正地去服务好他们又是一个重要的问题。企业采购一个AI工具决策的门槛并不仅仅是这个软件好用与否，数据安全边界是否清晰、能否接入现有业务系统、企业的知识和流程是否可以沉淀并被复用、交付的结果是否稳定、投资回报率是否能够说得清楚，等等方面都是企业客户关注的重点。
小浣熊在私有化部署、飞书企微集成、国产化信创适配方向的持续投入，做的正是服务好这些用户实实在在的关注点，所积累下来的不仅仅是客户的数量，还有经过企业级场景验证过的整体产品方案和客户服务能力。
也正因为有了这套能力，C-to-B才不只是一种模式，而是真正能持续产生收入的商业路径。
C-to-B的路径跑通，解决的是能不能做的问题，接下来值得追问的是规模和速度，即这件事究竟能做多大、跑多快。
产品是否跑得快，离不开一支有战斗力的团队。而小浣熊正是商汤科技内部“活水”——跑得通、跑得快。
目前，负责商汤小浣熊系列产品的贾安亚是一位90后，在加入商汤后经历了AI产品在To G、To B等领域的创新与落地，此后全面启动并主导了小浣熊系列产品从最初的概念、模型、产品，到如今商业闭环验证的完整过程。
一个90后的年轻人能成为“1号位”，与商汤近几年进行的一次内部改革有关。商汤把这种机制叫作Re-CoFound，即二次联合创业，在从上往下推动组织变革的同时，也为里面的一些有潜力的年轻人提供了走上前台的机会。
小浣熊是深耕于人工智能领域十多年的商汤公司的其中一支队伍，在这里既有大公司的资源又有创业团队的灵活性。商汤多年积累下来的B端客户网络、技术底座和交付能力，是它起始阶段大多数初创公司所没有的条件，而Re-CoFound带来的组织活力又使得这支队伍没有被大公司的体制所拖累。
桌面端2.0让小浣熊真正进入企业核心工作流。一个可以长期驻留在日常流程中、读取本地数据、自动运行周期性任务的执行工具，与偶尔被调用一次的AI助手相比，在使用频率上必定不在一个数量级上。嵌入得越深，替换的成本就越大，续费率和口碑的积累也就越稳固。
在泛办公AI赛道中，产品的差别不在于单一的功能上，而是在于是否能真正地交付成果、是否可以不断地融入企业的工作流程当中去。从小浣熊所具备的优势来看，它就是一套复利结构。1500万用户的实际使用场景数据和在这些场景中不断打磨出来的技能模板相结合后形成的能力，在用户数量增加的同时也会不断增强。
单点功能是可以被模仿的，但是这套由用户基数、场景数据以及模板资产组成的整个能力体系是很难被复制的。
产品端在加深护城河，而在规模化的广度方面，小浣熊押注的是OPC大赛。
OPC是超级个体（One Person Company）的缩写，讨论的是AI工具普及之后一个人能独立撑起多大工作量这件事。这个概念过去一两年在国内热度不低，但落地端一直缺少系统性的东西。小浣熊的做法是把自己嵌进OPC能力标准的制定环节，从工具延伸到赛事，再到认证体系，搭出一套闭环结构。
政府方面回应的速度比预期快很多。天津、浙江、杭州、上海等地政府积极寻求合作，并和小浣熊一起举办OPC挑战赛，奖金池达300万元，最高奖金为10万元。在很短的时间内就有超过36万人参加，产生了十万份成果。数据的背后并不是大规模投放的结果，而是在真实的需要下产生的自然聚集。
值得一提的是，大赛本身也在反哺标准体系的建设。挑战赛中沉淀的真实案例和任务数据，持续用于OPC标准的测试、评价与认证，让这套标准在真实使用中不断被验证和完善，而不是停留在纸面上。
OPC能力也因此形成了一条清晰的成长路径，从OPC Learner到OPC Builder，再到OPC Founder，对应的是从会使用AI，到用AI完成真实交付，再到以AI为核心独立创业的三个阶段。标准在生长，路径在延伸，小浣熊在这套体系里扮演的角色，也从工具提供方，逐步走向了能力标准的参与制定者。
若把视野放大至商汤整体，不难发现小浣熊的商业化进展从来不是孤立发生的事。
2025年财报显示，商汤集团净亏损同比收窄58.6%至17.82亿元，下半年EBITDA转正至3.76亿元，核心经营业务已实现盈利。在大多数AI公司普遍在用亏损来换取规模的时候，这样的成绩是不常见的。
在财报数字说明趋势的同时，真正让外界对一家AI公司建立信心的，是一个个可以拆解、经得起追问的商业样本。小浣熊，正在成为样本之一。
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