无论是传统店还是现代化的连锁店，巡检都是保证业务正常运转的生命线。但看看我们现有的巡检方式：
- 数据像“黑洞”：拿着纸质手册勾画画，最后汇总到白板上面。数据根本无法沉淀，想补充一个月前的问题难如登天。
- 反应慢半拍：问题白板只能看到当天数据，等发现问题时，可能已经造成了损失，根本无法下钻响应。
- 消息满天飞：员工发现问题拍个照发微信群，消息一多，重要的异常情况瞬间被淹没，效率低到让人狂抓。
- 两眼一抹黑：缺乏自动化的提醒和全局视图，管理者不知道哪里是高故障点，完全靠“肉眼”和“自觉”。
如果这些场景让你感到似曾相识，那么今天我要介绍的飞书多维表格「AI字段捷径」——智能巡检，值得你的尝试！🌟
它不是简单的表单工具，而是联合了零一万物等顶尖大模型合作开发的“黑科技”。简单来说，你只管上传照片，AI帮你像老专家一样“看”图，自动判断合规性，甚至直接给出整改意见！点击下方视频即可查看使用效果。
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🤔 什么是多维表格字段捷径？它如何助力「智能巡检」？
很多人一听到“AI”就觉得门槛高，要写代码、要懂算法。但在飞书多维表格里，完全不是这样！
「字段捷径」就是飞书多维表格里的“AI+公式+API”集成工具。
简单来说，开发者已经把复杂的AI能力（比如零一万物、豆包、Kimi等顶尖大模型）、公式计算和API连接封装都好了。你不需要现有的工作流程，也不需要改变学复杂的函数，连代码都不用写，直接在表格里“点一点”添加一个字段，就可以直接使用。
- 它的能力：一次配置，就能让AI自动批量处理海量业务数据，AI分类、智能打标、信息提取、AI搜索、总结、翻译，都能轻松搞定。
- 它的特别之处在于“轻量”：不用改原有工作流程，不用学复杂公式，连“写代码”都省了——开发者把能力封装好，直接“点一点”就能用。
对于制造业的客户，普遍都需要每日的巡检，快速从巡检中发现存在的隐患。通过人工收集、分辨巡检结果，不仅费时费力，也特别容易出现漏洞，造成安全隐患。
飞书多维表格联合零一万物合作开发了「智能巡检」字段捷径，用户可批量上传巡检场景图片，人工智能识图分析后，能自动判断是否符合场景检测标准并进一步提供整改建议。通过这些 AI 字段捷径，将过往大量、繁复的人工检查工作进行人工智能替代，大幅提高巡检人效。
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🛠手把手教你如何搭建一套智能巡检系统
为了让大家更好地理解字段捷径，我们以充电区域智能巡检系统为例，整理了一套多维表格「智能巡检」保姆级使用教程。 不需要代码开发，通过提示（提示词）方式即可开箱使用！
📸第一步：手机端“傻瓜式”拍照上传
新建三列字段分别命名为充电区整体环境、充电机和插头，用于上传图片。
一线员工只需在飞书移动端打开表单，按照要求拍摄三张照片。 操作非常简单，支持快速切换几十个巡检项目，随时随地回看记录。
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🤖第二步：配置AI字段捷径
这是最关键的一步，我们需要配置「智能巡检」字段，通过预设提示词，让AI知道它们要干什么。
- 检查环境与设备
- 新建三个字段，选择「智能巡检」字段捷径。
- 分别关联刚才上传照片的“充电区整体环境”、“充电机”和“插头”字段。
- 输入提示词（Prompt）：这一步就像给AI下达指令，你可以参考以下提示词：
1.检查充电区域通风是否良好,有无易燃物堆积。2.检查消防设备(如灭火器)是否完好且易于取用。3.检查叉车是否停放整齐,两台车间隔充电,充电线缆不阻碍通道。
1.检查车辆充电器指示灯是否正常。2.检查充电插头与车辆连接是否正常。3.检查充电桩、电缆和连接器是否正常,无损坏或过热现象。
1.检查电气线路和插座是否完好,无老化或裸露。2.确保连接牢固,无松动或腐蚀。
✨ 实现效果：AI会自动分析拍摄上传的三张图片，并输出类似“充电区域通风良好，未发现易燃物；消防设备受损……”的详细报告。
效果示意 | | |
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🏷️第三步：AI自动打标与总结
在这一步，我们需要让AI先总结前面三个检查字段输出的内容，并根据汇总的结果自动打上标签。
AI总结：新建一个「总结」字段捷径，关联前面三个检查结果，让AI把三段话浓缩成一段简报。
智能打标：新建一个「标签」字段捷径，让AI根据总结内容自动打上标签。
- 提示词示例：
第一个检查项是充电设备状态，包括检查充电桩、电缆和连接器是否正常，是否有损坏或过热，以及是否有异常噪音或异味。这对应的标签是“充电设备正常”、“充电设备异常”、“设备过热”、“电缆破损”、“连接器故障”；
接下来是电池状态，检查电池是否正常充电，是否有过热、膨胀或泄漏，以及连接是否牢固。对应的标签有“电池正常”、“电池异常”、“电池过热”、“电池膨胀”、“电解液泄漏”、“连接松动”、“接口腐蚀”等。
环境安全方面，需要确保通风良好，无易燃物，消防设备完好。对应的标签是“通风正常”、“通风不足”、“易燃物堆积”、“消防设备正常”、“消防设备缺失”等。
电气安全部分，检查线路和插座是否完好，是否有积水。标签包括“线路正常”、“线路老化”、“插座破损”、“积水警告”、“短路风险”等。
叉车停放相关的标签是“停放规范”、“线缆占道”。
这样，你的表格里就会自动出现诸如“🔴设备过热”、“🔴易燃物堡垒”、“🟢通风正常”这样的可视化标签，一目了然。
效果示意 | |
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🔄第四步：自动化流程闭环
巡检发现了问题怎么办？靠人吼吗？当然不！
利用多维表格的自动化流程功能：
- 设置触发条件：当“智能标签”字段包含“异常”、“底部”、“易燃物”等标签时。
- 执行动作：系统自动发送一条飞书消息给对应的维修负责人或安全员。
这样，从发现问题到通知整改，全程即使没有人寻找，系统也自动推着人环走，真正实现管理关闭。
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🛒场景延伸：不只是制造业，零售商店也能用！
智能巡检字段捷径的强大之处在于它的通用性，除了制造业工厂巡检，实体零售行业也是它的主战场。
实体零售门店中，存在大量检查场景，营运管理同事需要人眼判定场景合规与否，管理成本较高，人工重复性劳动占比大；飞书多维表格的AI巡检字段捷径能力，可通过门店上传的照片，快速判定是否符合营运管理标准，并触发后续整改任务生成和跟进动作。
举个例子🌰：“商品市调” 指对标友商的商品市场调研，是实体零售/餐饮企业营运中的重要环节；通过商品市调，可以实现观察市场动向、了解友商动态、调整自身价格优势等目标。
然而，传统的市调方式需要运营人员逐张分析市调照片，人工统计竞品价格、货架情况，成本极高。
现在，通过「智能巡检」字段：
- 上传市调照片。
- AI快速解析：自动提取商品名称、价格、产地、保质期，甚至能识别价签颜色。
- 自动比价：通过识别出的条码或名称，自动在系统里匹配自家商品价格，即时得出价格调整策略。
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- 本方案通过上传市调照片，即可将市调结果快速解析进入多维表格中，包括：市调对象、商品名称、商品价格、商品产地、商品效期、价签颜色等内容；通过商品名称唯一性或者69码，找到并对标我方该商品的价格，即可得出商品价格调整决策。
- 本方案解决了：营运人员逐张分析市调照片、人工统计市调结果的高成本难题，将市调工作变得更加轻松、简单、高效。
📝立即体验多维表格AI字段捷径
别再让你的员工拿着纸笔、瞪着眼睛去巡检了！时代变了，让AI成为你最得力的“巡检员”吧！🤖✨
不仅仅是「智能巡检」字段捷径，目前已经有超过 100+的三方 AI 字段捷径登陆多维表格。
无论你是需要做销售管理的销售，还是处理项目的 PM，亦或是管理财务的财务人员，这些字段捷径都能在各个领域展现出强大的价值。
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