今天小编分享的科技经验：腾讯元宝AI深度搜索来了，百度的挑战者又多了一个，欢迎阅读。
聊起网络搜索引擎的历史，最早可以追溯到 1991 年。由麦吉尔大学开发的 "Archie" 主要用于网站檔案名的关键词搜索，由此拉开搜索引擎的序幕。随着时间的推移，这项帮助人们在网上寻找信息方面的技术受到广泛欢迎，一个个专业搜索引擎的诞生，让这项技术演变为互联网发展的其中一个分水岭。
33 年后的今天，传统的搜索引擎早已不是人们获取信息的 " 唯一解 "，今日头条、抖音、小红书等平台逐渐成为人们日常检索信息的新选择。如果按照这个趋势发展，传统搜索引擎遇冷似乎是必然，但 AI 大模型的兴起，给这个古老的行业带来了新的可能。
AI+ 搜索的组合正在掀起搜索引擎新革命，无数新老玩家投身其中，一场全球范围的 AI 搜索大战即将到来。
就在昨天，腾讯公布了旗下大模型应用 " 腾讯元宝 " 的新动态，宣布 AI 搜索功能全面更新，同时上线 AI 深度搜索模式。该模式主要从广度和深度方面对问题进行扩展，为用户提供更结构化、更丰富的回答。
图源：腾讯元宝
此外，AI 深度搜索模式还可同步生成内容大纲、思维导图以及相关事件、组织和人物等信息，能帮助用户全方位了解搜索内容。小雷体验后发现，除了部分生活化问题外，其余大部分问题都能触发深度搜索。比如提出 " 雷科技介绍 " 问题后，腾讯元宝直接给出了上千字的回答，内容不仅有公司背景和发展历程，还提到了 2024 年评测过的最新科技产品，同时腦图的回答形式让人一目了然。
根据腾讯给出的数据，当前在大模型相关产品的使用中，超过 65% 的用户需求集中在提升工作与学习效率，其中 " 搜索问答 " 需求占比高达 45%，说 AI 搜索是大模型产品的最大流量入口一点也不为过。
相比传统搜索引擎整页冰冷的 " 蓝色链接 "，AI 搜索引擎省去了用户需要在大量信息中 " 打捞 " 内容的繁琐，凭借对用户查询意图的深度理解，搜索结果更精准完整，极大提升了信息的获取效率。简单来说，AI 会把所有找到的信息整合起来，生成一个答案，这就是 AI 搜索的过程。
这也是所有 AI 搜索产品的运行逻辑，但如何在足够了解用户意图的基础上获取正确有用的信息，决定了谁能在同类产品中脱颖而出。腾讯元宝上线的 AI 深度搜索能否更好地帮助用户获取信息？我们一试便知。
寻找附近美食应该算是搜索引擎曾经的高频关键词，不过现在应该很少人会这样做。就个人而言，小雷习惯了用美团、饿了么等 APP 寻找附近美食，因为它们搜索起来更方便，不用在海量网页中找答案。
之前小雷也体验过不少 AI 搜索产品，实际体验下来，其实和普通 AI 问答没有太大差别。这也让我好奇腾讯元宝 AI 深度搜索面对美食推荐这种生活场景的提问时，到底能给出怎样的答案。
于是，我以 " 广州西餐厅推荐 " 的要求，向腾讯元宝发起了提问。普通 AI 搜索的回答比较简洁，只是简单介绍了餐厅和人均消费，推荐原因和位置也是一笔带过，部分餐厅甚至没有。回答尾部推荐了自媒体的相关文章，小雷点开查看发现，文章全部来自公众号。
开启深度搜索模式后，AI 搜索参考资料数量由原来的 6 篇直接飙升到 61 篇，内容也从简单介绍，变为西餐厅推荐、价格、环境、点评、优惠活动、特色菜品的综合回答。同时，AI 还提供了部分餐厅的详细菜单和价格。
此外，AI 还根据价格、口味、环境、服务评分对所有推荐餐厅进行了推荐排名。整体观感得到了明显提升，我们暂且不去考究信息来源的客观性，光凭这份 " 广州西餐厅推荐 " 的回答，个人认为腾讯元宝 AI 深度搜索在餐饮方面的专业性已经不输大多数垂直 APP，甚至价格透明度还要更胜一筹。
多维度的长文分析带来了丰富内容，但也让用户的阅读成本被迫上升。对于生活场景的搜索提问来说，人们更倾向于能一眼看出答案的回答。关于这点必应就处理得不错，结果是提问的第一要素，背后的各种分析取决于用户是否想看。
图源：必应
当然，腾讯元宝 AI 深度搜索的官方全称是 " 深度研究该问题 "，这也意味着该功能在科研、财经等专业场景下的效果会更突出，能深度满足专业人群需求。于是，小雷继续向腾讯元宝发起 " 黄金价格 " 的相关提问，AI 从多个维度进行了分析及预测，结合腾讯新闻和公众号等内容源进行了解答。
在小雷这个非专业人士看来，腾讯元宝的回答结构相对完整，信息整合能力合格。AI 对黄金价格上涨因素、价格预测、市场分析、投资建议等方面均进行了分析，小雷的提问得到了具体解答。但还是存在同样的问题，用户需要通篇阅读才能获得答案，如果这点能得到优化，应该会给用户带来更好的使用体验。
小雷翻阅了参考资料，发现 AI 搜索选取内容源的时间范围从今年 1 月到 7 月不等，没有出现 " 旧闻新用 " 的情况。其实 " 旧闻新用 " 是目前许多 AI 搜索经常出现的问题，数据库的更新受限于网页内容的更新，有时候会将一些过时的信息也收录进去，输出具有误导性的结果。
除了过时信息容易造成误导外，信息准确性也是 AI 搜索的关键要素之一。小雷提出 " 雷科技介绍 " 问题的过程中就遇到了类似问题，公司简介和行业 / 用户影响力的表述比较准确，但在创始人个人背景和职业经历回答出现了纰漏，或许是同名的缘故，AI 直接将其他人的信息搬了过来，出生日期（87 年）、籍贯（重庆奉节）、教育背景（应为南京大学），职业经历（曾就职中国移动）等信息都出现了错误。
所幸类似情况出现次数并不多，小雷体验过程中仅发现了这一处 " 准确性偏差 "。无论是生活场景还是专业场景，腾讯元宝的 AI 深度搜索功能都能将问题拆抽成多个小点进行分析解答，以及根据问题预测用户还想了解的内容。回答的广度和深度在小雷体验过的 AI 搜索产品中排在头部，但从用户角度出发，我认为给内容适当做减法可能会给用户带来更好的体验，尤其是移动端用户。
小雷本次体验的是腾讯元宝 PC 端，但相信大家也清楚，未来移动端或许才是 AI 搜索的最佳归宿。目前，腾讯元宝已经在移动端推出了 App，考虑到移动设备的螢幕显示面积比 PC 更小，元宝后续应进一步做好长文章观点提炼方面的优化。。
腾讯元宝的 AI 深度搜索在简单搜索的基础上进行进一步搜索，形式确实是足够新颖，但也容易让人产生疑问：为什么不能将深度搜索变为常规模式？
关于这点，两者近 10 倍的参考资料数量差异就能回答这个问题。参考资料数量的增大意味着更长的输出时间，用户需要等待 AI 大模型整合、分析，最终得出答案。这与用户搜索需求存在冲突，用户希望搜索引擎越快越好，而深度搜索则需花费更长时间。
因此，深度搜索更像是简单搜索的补充版本，在 AI 大模型运算兼具效率和深度前，解决不同用户的特定需求。在效率和深度之间找到平衡，相信是腾讯元宝 AI 搜索下阶段关注的重点。
事实上，腾讯元宝背后的混元大模型自 2023 年 9 月亮相至今，已将模型扩展至万亿级参数规模，在通用基础能力和专业应用能力方面处于国内主流大模型领先地位。随着混元大模型持续迭代更新，未来腾讯元宝 AI 搜索也将变得更懂用户。
除了自身发展外，关注竞争对手的发展情况同样重要。从 ChatGPT 开始，已经有大量的巨头和初创公司进入了 AI 搜索赛道。海外有 Perplexity、微软 Copilot，国内也有秘塔 AI 搜索，豆包、Kimi、天工 AI，就连 OpenAI 也被曝出正在开发搜索产品。
可以预见的是，AI 搜索赛道的竞争还会愈演愈烈。腾讯元宝 AI 深度搜索开启了不拘泥于文字的多元表达形式先河，给行业带来了启发，相信接下来还会有越来越多 AI 搜索产品参考该模式，为用户带来更直观的搜索结果。
值得一提的是，腾讯一直是搜索市场的 " 骨灰级 " 玩家。2006 年，其推出搜搜欲与百度决一雌雄，后来转身投资搜狗再战搜索（后来搜狗被腾讯并购），与此同时，微信也将 " 搜一搜 " 当成核心功能，依托强大的内容生态在搜索市场占据有利地位。
如今，AI 搜索引发新一轮搜索大战，腾讯元宝 AI 深度搜索也成了行业的新变量。兜兜转转，看来腾讯对搜索是真有情怀啊。
腦图、表格、图片 ...... 究竟哪种形式才是 AI 搜索的最终版本，目前没有人能给出确切答案。但毫无疑问，AI 搜索将会是一场关于所有人获取信息的方式、效率和体验的巨大变革。
