用户统计微软“Copilot”工具，多达16款-今日精选

IT之家 1 月 19 日消息，2023 年推出的必应聊天（Bing Chat）后来更名为了 Copilot，随后微软掀起了一场服务更名热潮，这家公司正试图将人工智能技术全面渗透到其产品矩阵的各个角落。

(资料图片仅供参考)

此举最终催生了十余款 Copilot 系列工具，其中部分工具甚至直接“蚕食”了微软旗下原本知名度颇高的服务名称，这不仅让用户感到困惑，更引发了不少不满情绪。此前曾有报道称微软计划将 Office 办公套件更名为 Microsoft 365 Copilot，消息一出，微软不得不紧急发布声明予以澄清。

想要理清微软所有 Copilot 工具的功能定位，绝非易事，社交平台 X 上有用户尝试整理了一份当前微软旗下 Copilot 工具清单。

面向消费者的核心 Copilot 工具

• Microsoft Copilot

这是大多数用户听到“Copilot”时首先想到的工具。与 ChatGPT 类似，它是一款基础人工智能助手，支持聊天对话、图像生成、内容总结等功能。用户可通过网页端、Windows / Mac 客户端、移动应用，以及必应搜索和 Edge 浏览器等多种渠道使用。此外，微软还推出了高级版本 Copilot Pro，提供多项增值功能。

• Microsoft 365 Copilot

集成于 Microsoft 365/Office 办公套件（Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams、OneNote）的人工智能助手。Microsoft 365 旗下的每款应用都配备了专属 Copilot 工具，可针对性地完成内容总结、日程规划、语言翻译、幻灯片生成等任务。

• Microsoft 365 Copilot Chat

基于聊天界面的 Copilot 工具，专注于协助用户完成商务办公类任务。

• Windows 内置 Copilot

一款基于人工智能的系统级助手，能够在操作系统中自动执行各类操作、调整系统设置、提供功能讲解等。该工具的部分功能需要神经处理器（Neural Processing Units）等额外硬件支持。

• Copilot+ 电脑

搭载专用硬件的电脑产品，通过内置独立神经处理器，可实现本地人工智能运算，为用户带来更丰富的使用体验。

• GitHub Copilot

面向开发者的智能助手，能够为代码编写者提供代码建议、技术解读等支持。

• Microsoft Security Copilot

为安全团队打造的专用人工智能工具，可与 Defender、Sentinel、Intune、Entra 等系列安全产品深度集成，提供安全洞察、威胁检测、事件响应及自动化处理等功能。

• Copilot Studio

一款用于构建和定制人工智能代理的平台，生成的智能代理可部署至 Microsoft 365、Teams 等多种环境中。

面向企业用户的 Copilot 工具

• Dynamics 365 Copilot

集成于 Dynamics 365 各模块（销售、客户服务、财务、供应链、市场营销等）的嵌入式人工智能助手，可自动生成数据洞察、内容摘要，并提供业务指导。

• Power Platform 系列 Copilot

Power Automate 内置 Copilot：支持通过自然语言指令自动创建工作流。

Power Apps 内置 Copilot：辅助用户以低代码方式开发应用程序。

• Microsoft Fabric 内置 Copilot（数据分析与数据领域）

在微软这款数据集成平台中提供人工智能支持，可助力用户完成语义查询、数据分析、数据洞察构建等任务。

• Azure 内置 Copilot

集成于 Azure 云服务的智能助手，协助用户完成云资源配置、自动化部署、故障排查及性能优化等工作。

面向特定岗位的 Copilot 工具

• Copilot for Finance：面向财务人员的人工智能工具，可辅助完成财务报告生成、数据分析预测、财务洞察提炼等工作。
• Copilot for Sales：集成于 Dynamics 365 客户关系管理（CRM）工作流的销售助手，专为销售场景设计。
• Copilot for Service：部署于服务管理平台的人工智能工具，聚焦于提升服务流程效率。

IT之家注意到，这份清单涵盖了 16 款不同功能的 Copilot 工具，但有趣的是，这很可能只是微软 Copilot 家族的“冰山一角”，未来或许还会有更多面向细分场景的工具问世。虽然微软早已摒弃了 Windows 系统繁杂的版本划分策略（还记得 Windows Vista Starter、Home Basic、Home Premium 这些版本吗？），但其打造“混乱且臃肿的产品矩阵”的传统却延续至今。