AI时代的下一个应用爆品，大概率是 AI 搜索_风闻

今年是 AI 搜索竞争大年，谁支持谁反对？

自打生成式大模型出现的第一天，传统搜索的危机就已经出现，只是早期的业界还在思考、研究，AI 将以何种姿势颠覆搜索：

是生成式 AI 直接取代搜索，还是搜索领域的 AI 化？

如今市场上的主流动向，似乎隐隐地在回答大家，后者才是正确答案。

自从微软推出 New Bing 并开启 “ ChatGPT+搜索 ” 模式以来，海外 AI 搜索入局者数不胜数。

国际上，OpenAI 自家的产品已经开始在小范围内测，谷歌那边则是全面将 AI 能力融入搜索引擎，而主打 AI 搜索的 Perplexity 得到了黄仁勋的站台，目前估值已经超过 10 亿美元。

国内的竞争也十分激烈，百度、360、天工、Kimi、秘塔等等都在积极参战，大家根据自身优势，调整着差异化卖点，有的卷文本长度，有的卷插件丰富度等等。

而在知危编辑部看来，昆仑万维的天工 AI 搜索，似乎是市面上比较特殊的一个。

就在昨天，昆仑万维宣布，天工AIAPP日活用户**（DAU）**已超100万，成为极少数进入“ DAU 百万俱乐部 ” 的消费级 AIGC 应用。

另根据 QuestMobile 显示，天工AI月活量已经逼近千万，超越 Kimi 成为中国 AIGC 应用第三名，仅次于豆包和文心一言。

早在去年 8 月，天工 AI 就凭借着出色的市场敏锐度，率先上线了 AI 搜索功能，成了中国 AI 搜索的鼻祖。

同时，它还集 AI 视频转绘、AI 自创音乐、AI 动漫、AI 生图、AI PPT、Excel 图表解析、长文本处理、图像视频识别等众多模态于一体，是第一个真正意义上的多模态 AIGC 产品。

天工AI搜索早期界面

背靠昆仑万维百亿市值的雄厚资本与其自研能力，天工 AI 已成国内首个同时具备自研大模型和自研搜索引擎的选手，处于国内第一梯队中。

特别是在国内 AI 搜索竞争日益白热化的局面下，他们在上个月发布天工 3.0 后，明确了朝以 AI 搜索为主的多模态全能 AI 助手方向进化 。

而最近，不少媒体和网友表示，天工 AI 的多模态搜索体验与谷歌刚刚发布的 Gemini demo 高度相似。

于是，知危编辑部今天就做了一次全面体验，先说结论，天工 AI 确实有全能 AI 那味了。

在体验天工 AI 搜索之前，知危编辑部也试用过不少 AI 搜索产品，但给人的感觉各家产品相当趋同，互相之间很难拉开差距。

而天工 AI 凭借自家出色的多模态搜索体验，成功从一众友商中脱颖而出。

在实际操作中，我们随便抛出的搜索词：“ 阿里新财报 ”。

结果，天工 AI 搜索并没有像传统搜索那样给出一堆鱼龙混杂的资料链接，而是直接给出了一份图文并茂的财报解读。

我们研究了下这份财报解读，不仅每个角度来源都十分清晰，图表走势、数据拆解面面俱到，如果我是某电商公司的研究员，完全可以直接将这份财报拓展成完整的 PPT。

而这种搜索结果，和谷歌此前发布的 “ Gemini demo ” 中的 “ 健身计划 case ” 有异曲同工之妙。

于是，我们又让天工 AI 搜索给出一份图表健身饮食计划，可以看到呈现的效果也相当不错。

与此同时，我们也注意到，天工 AI 搜索拥有类似于谷歌 Gemini 的多步骤推理功能。

当触发推理机制时，它能拆解问题进一步推测用户需求并进行全网搜索，再提炼答案进行搜索结果的 “ 增强 ”。

比如我们在搜索高考志愿相关问题时，它会理解问题并给出不同选项，让用户更快速找到自己真实的需求，从而得出更符合自己的回答。

有意思的是，上面提到的多模态搜索和多步骤推理能力，都是近期谷歌 Gemini 新版本的主打特点，而这在天工 AI 上其实已经上线多时了。

不仅如此，我们也能发现，天工 AI 搜索已经很好地解决了一般大模型存在的时效性问题，而且他们还更进了一步，能根据用户的使用习惯，通过实时卡片的形式更生动地作答。

除了多模态搜索和多步骤推理功能，市面上 AI 搜索同行们的主打卖点，天工 AI 搜索的完成度也相当高。

比如在天工 AI 搜索的简洁模式下，我们提出的是中文互联网的老大难问题（ 因为关于 Steam 的假网站、钓鱼网站特别多 ）：“  Steam 下载链接 ”。

得到的结果很好地筛除掉钓鱼网站，给出了唯一且正确的 Steam 网址，甚至还贴心地提醒你 “ 请确保从官方网站下载 Steam 客户端 ”，唯一可惜的就是没能给一个跳转链接。

我们也注意到，在整个页面右侧会显示搜索信息的来源，方便用户进一步了解详情，或者核实搜索结果的准确性，用起来相当顺手。

至于天工 AI 搜索的 “ 研究 ” 模式，我只能说，这种超大杯的搜索体验，对于学术或者专业领域的用户来说，是绝对的生产力助手。

我们搜索的是 “ 理想汽车财报会 ”，它的回答光是参考资料，都有十几页。

整个回答除了简单讲了理想汽车一季度的财报信息，还有进一步的深入研究。

比如提前回答了 “ 理想汽车2024年第二季度的销量预期是多少，一季度毛利率下降是否会影响理想汽车长期发展潜力、理想加大智驾投入有什么影响 ” 等等。

它甚至还主动做了一个大纲、脑图。。。

到了这个程度，如果用户没有类似写稿子、或者写一些深度论文的需求，实在是有种拿着宰牛刀杀鸡的感觉了。

总的来说，天工 AI 搜索基本可以覆盖甚至超出了用户绝大多数场景下的搜索需求。

不过，在体验过程中，我们也发现了天工AI搜索的一些小遗憾，比如我们分别搜 “ 昆仑万维网址 ”、“ 天工AI网址 ” 和 “ 天工AI搜索网址 ”，它的表现如下：

昆仑万维网址和天工 AI 网址的搜索答案没什么毛病，但是搜索 “ 天工 AI 搜索 ” 时只出现了文字描述。

我们盲猜可能是天工 AI 将语义理解为了 “ 天工 AI - 搜索网址 ”，也就是用天工 AI 去搜索网址的结构，而不是 “ 天工 AI 搜索 ” 的网址，这点还可以在后面进一步优化升级。

测试完天工 AI 搜索之后，我们对它的应用场景进行了深度挖掘，在这个过程中，我们发现，天工 AI 的覆盖面似乎已经可以完成某些规模比较大、难度比较高的工作流程。

比如说在学习工作中，不少行业可能会经常遇到写报告的痛苦经历。

所以我们就试着搓一份 AI 行业的 PPT 调查报告。

无论你是从 www.tiangong.cn 链接打开电脑端，或者是在移动端使用 App “ 天工 ”，又或者是在小程序搜索出 “ 天工 AI 智能助手 ”，在处理复杂问题前，你总可以先找到天工 3.0 大模型，通过它来帮助自己完成任务的基本认识。

比如我们这次就通过天工 3.0 大模型，先对国内外 AI 产业的发展有了一定了解，确定报告主题为：国内生成式大模型 AI 发展现状。

首先我们需要查找大量的资料，对 AI 行业形成基础认知，这个环节完全可以通过上述 AI 搜索步骤来完成，这里不再重复讲述。

下一步就是长文档解析后进行信息整合。

在收集了天工 AI 搜索给到的回答后，连同已有的一些其它资料，一起传到天工 AI 文档分析，帮助快速提取我们需要的信息。

按照已有的资料大纲完成调查报告文字部分后，还能再用天工 AI 图片里，输入一些提示词来搞定一些报告插图。

在推荐智能体里，找到 AI  PPT 智能体，将这份完成的报告一键转成 PPT 格式。

几分钟，经过一顿操作，还真整出了一份有那么点意思的调查报告的雏形，后续的就是根据进一步的数据调研，再进行润色润色，完全就是一份合格的作品。

这波也让知危编辑部集体想起写大学毕业论文的经历，只能说科技改变生活。

不仅如此，在我们的实际体验过程中发现，天工 AI 对 Excel 的一键解析已经到了专业程度，当我们从数据分析智能体里上传了一个多工作表的 Excel，可以直接让天工 AI 帮你找到某些想要的数据。

然后你还可以直接让天工 AI 一键可视化数据。

还能进一步用自然语言将可视化数据修改成你想要的样子，不得不说，写周报、写年终总结的大家有福了。

应用层体验之后，我们试用了天工生态的更多功能，发现还有很多惊喜的产品功能，比如 AI 创作歌曲、视频转绘、玩单人剧本杀、辅助编程等等。

最值得一提的就是 AI 创作音乐，如今生成式 AI 音乐如今也是海外大模型竞赛的一大领域，比如谷歌推出了 Lyria，此前爆火的 Suno 等等。

根据 Market.Us 推测，到 2033 年，全球人工智能音乐市场规模预计将从 2023 年的 39 亿美元增至 387 亿美元左右。

可就在这种局面下，国内的 AI 玩家似乎集体噤声了。

从技术层面看，与生成式语言大模型有着大量开源共建项目不同，目前国内外没有公开可用的开源模型。

而天工自研 SkyMusic 音乐大模型成为了中国首个音乐 SOTA 模型，他们甚至在上个月对外公开了技术架构，这也是中国自研大模型技术第一次在 AIGC 领域领跑全球。

目前天工 AI 音乐创作非常简洁，操作也简单，只要输入歌名和歌词（ 甚至这都可以让 AI 完成 ），然后按照参考音频选定风格，就能生成歌曲了。

我们还发现了，在天工 AI iOS 端有一个 “ 视频转绘 ” 的功能。

随手拍或者直接上传视频到天工 AI，能够一键转成动漫短片，试想如果你每天在抖音发布一个小动画片，是不是能够快速实现无痛涨粉。

在平时生活中，也可以把父母、爱人、子女、宠物等家人的动态，再转成动漫短片，这种纪念意义真的远比物质要更加用心。

下面是我们借来了隔壁的火锅，按照动漫风格一键生成的漫画风格视频。

虽然在美感上还有一定优化空间，但中国 AI 多模态能力能达到这个水平已经是很大突破，我们不妨给中国优秀的 AIGC 企业们一些时间，真正的革命才刚刚开始。

在全程实际体验下来后，我们觉得如今的天工 AI 全家桶，已经具有相当高的成熟度了。

无论是单拎类似 AI 搜索的能力、又或者是比拼多模态的覆盖度，或者说生态的完整度，都处于国内第一梯队。

这背后的最大功臣，无疑是天工 AI 自研的 4 千亿参数 MoE 大模型。

正是有了它的加持，天工 3.0 才有了惊人的性能提升，昆仑万维才得以构建出庞大的 AI 业务矩阵，成为 AI 领域的 “ 超级模型 ”。

而这也正是昆仑万维董事长兼 CEO 方汉一直预测的：“ 超级模型 ” 是大模型时代发展的必然。

如今日新月异的生成式 AI，正在朝着 “ 超级模型 ” 一路狂奔。

在这个 AI 技术大爆炸的时代，你几乎很难说谁领先谁落后，前后易位可能就是几个月的事情。

这不李开复前两天就说，中国大模型与美国大模型的差距，已经从一年多前落后 7-10 年的时间，缩小到了如今的 6 个月。

总之，这场世纪角逐赛才刚刚开始。

特别是眼下，各家厂商在大模型上军备竞赛了这么久，终于要迎来了第一场大考，谁能在 AI 搜索这一仗取得优势，或许就能迅速建立强大的护城河，进而拉开与对手的差距，或者逆转形势互换胜负。