AI 搜索：大模型商业落地“D一束光”，更准确地理解搜索问题的意图，延伸出主动回答

AI 搜索——改变生产力的不二选择。搜索模式从传统线性搜索不断跃迁至 AI 搜索，其本质是用户检索信息方式的不断演进。AI 搜索技术不仅能够生成内 容，还更加注重对语义的理解和个性化推荐。此外，AI 搜索技术还能连接不同的 互联网服务场景，构建起智能化的产品生态系统。目前，包括三六零、科大讯飞、 阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度等在内的多家巨头公司，以及月之暗面、智谱 清言等后来者均推出具有各自特色的 AI 搜索产品，其背后更是用户对于 AI 搜索 范式下的智能总结、主动提供等智能化模式的急迫需求。

AI 搜索有望成为商业化落地的 C 端超级应用。的搜索市场正在经历从搜索模式到内容呈现的全流程变革，AI 搜索技术借助深度学习和自然语言 处理，相较于传统搜索引擎，能更准确地把握用户的查询意图，并据此提供更加 定制化的搜索结果，通过智能提取和主动回答打破了传统搜索引擎的线性阈值：

➢ 智能提取：AI 搜索的本质在于更准确地理解搜索问题的意图，并在此基础上 执行完整的任务流程，利用结构化知识图谱与语义网等技术，AI 搜索能够在搜索 结果中提供相关的实体信息和关系，帮助用户快速获取到所需的答案。

➢ 主动回答：AI 搜索在直接回答问题之外，延伸出主动回答、主动思考其他相 关因素，真正实现“忧他人之所忧”智能模式。

科技巨头纷纷入局 AI 搜索，平台化与专业化交相辉映。从 Perplexity 开启 AI 搜索产业化进程，到 OpenAI、微软、谷歌纷纷下厂，AI 搜索已经成为 巨头的兵家必争之地；在国外各大巨头纷纷加入 AI 搜索的浪潮之下，国内企业 也都相继推出自身的大模型，瞬时间百花齐放，国内 AI 搜索逐渐形成平台+硬件 的双轮驱动格局。平台型 AI 搜索公司具备天然的优势，用户的天然黏性和历史 积累下来的海量数据成为核心壁垒。从 360、百度 AI 搜索到微信搜一搜的 AI 提 炼，再到抖音的 AI 总结，不断证明平台+AI 搜索路径的正确性：实现模型的不 断改进，用户体验提升，用户粘性增强，带动更多用户推荐产品的良性循环；但 与此同时，AI 搜索场景向垂直化也在持续发展，这种趋势促使搜索引擎更加专注 于特定L域，并提供专业化的内容。

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