千问上线引爆AI入口战，先见AI：研究场景要“能思考”才刚需！- 大数跨境

洞见研报行业前沿

2025-12-03

导读：11月17日“千问App”正式亮相，以全球热门开源大模型 Qwen3 为技术底座，跳出 “单纯问答” 的局限

11月17日“千问App”正式亮相，以全球热门开源大模型 Qwen3 为技术底座，跳出 “单纯问答” 的局限，聚焦实际场景解决需求。不管是快速生成 PPT、规划旅行路线，还是解读财报数据、直接联动盒马完成下单，其核心优势在于打通了阿里全系生态资源，也意味着 AI 竞争已从技术层面的服务器比拼，延伸到贴近用户的移动端日常场景。

（资料来源：微博）

面对“千问App上线”成为热点，信息追逐的“竞赛”便随即开始。但真正的价值，不在于更快地传播已知，而在于更早地创造未知。

AI，正是这个时代的“洞察杠杆”。它让你跳过繁琐的信息搜集，直接进入深度思考的核心——快速拆解商业模式、预判行业影响、构建独特观点。借助AI，你不再是在热点身后追逐，而是站在它前方，为其定义方向。

然而面对市场纷杂的AI大模型，用户发现，许多AI能生成内容却不懂理解，能给出答案却讲不清逻辑，核心缺陷在于缺乏“认知结构”——懂“写”不懂“研究”。

先见AI，正是让AI跳出文字搬运，真正像分析师一样思考、验证、推理，成为研究场景里让人离不开的“解决问题型”智能工具。在这个关键赛道，先见AI正给出属于自己的答案。

行业研究的价值：

比别人早一步看到机会

行业研究从不是单纯“写报告”那么简单，而是理解世界运作逻辑的核心方式。

一份好的研究，是企业的雷达、投资的底图、政策的依据。但数据显示，2024年中国券商发布的各类研报合计超14万份，若以个股评级与后续市场表现匹配度作为可验证结论的评判标准，其中市场关注度较高的 “买入” 评级研报合格率仅 1.39%。不是人不够聪明，而是信息太多、时间太少、结构太乱。

在AI降低内容产出门槛的时代，有洞察、有逻辑、有证据的研究，反而成了稀缺品。

（资料来源：先见AI https://www.xianjianai.com)

而先见AI正是为此而生——依托前沿大模型与垂直行业数据库，它能实时解析海量非结构化数据（如专利、供应链动态、舆情、政策文本等），识别技术拐点、供需错配与新兴商业模式，在趋势成形前捕捉信号。

相比传统方法依赖滞后指标或专家经验，先见AI通过多维数据融合与因果推理，将“行业先见”转化为可行动的决策优势，真正实现“比别人早一步看到机会”。

先见AI：

不只是写报告，更会做研究

我们不想让AI只做文字搬运工，而是要让它成为懂研究的智能体。先见AI不是自动写报告的工具，而是一套完整的研究智能架构，既能快速响应，又能保证质量：

1. 研究工作流：从提问到成文，高效落地

快速分析模式：即问即答、实时溯源，1分钟get有据可查的结论。
深度成文模式：自动整合研报、政策与数据，生成可直接引用的结构化成果。

2. 研究质量引擎：从逻辑到可信，杜绝偏差

GVHRS图向量混合检索系统：最新数据抓取，填补数据空白，告别信息模糊
TAI可信分析体系：每个结论都可验证、有出处，告别“AI幻觉”。
认知推理体系：具备分析师级的逻辑思维，能呈现完整推理路径。

3个核心场景，见证研究效率革命

1. 快速分析：像问研究员一样问AI

输入问题，AI从研报、政策、数据中抽取关键证据，输出逻辑清晰、引用可查的结论。

提问：距离DeepSeek时刻已经过去快一年，为什么现在做千问AI？

结论：中国AI竞争正从B端基础设施转向C端入口争夺，千问通过差异化赛道布局，聚焦任务执行与场景融合，未来胜出者需构建“技术+场景+生态”三位一体的综合壁垒。

（资料来源：头豹研究院）

（资料来源：德勤）

亮点：一分钟就能得到可直接写进PPT或报告的结论，来源明确可追溯。

2. 深度分析：5分钟生成系统性研究报告

需要完整成果？输入主题，AI自动整合多维度信息，生成结构化报告草稿。

主题：「AI未来行业分析」
整合内容：政策（国家+地方指导文件）、数据（2024年中国人工智能市场规模）、投融资情况、趋势（AI与各行各业的融合）

以下政策、市场规模、投融资及行业渗透等数据图表，均由先见AI高效且准确地查找搜集而来，为报告提供坚实数据支撑，告别数据难找，数据不匹配等难题。

亮点：从“搜资料”到“看报告”，仅需5分钟，直接拿到完整结构+清晰引用的报告。

3. 可信+推理：让AI“说的每句话都有依据”

普通AI的结论常带偏差，先见AI用两大体系解决信任问题：

TAI可信分析体系：交叉验证多源数据，标注全部来源与时间。比如提问“新能源车产业链投资热度是否见顶？”，系统会整合基金配置比例、销量数据、锂盐价格、补贴政策等信息，得出“行业进入高位震荡期，但未出现系统性回落”的结论。
认知推理体系：呈现完整逻辑链。比如分析“AI芯片国产化的短期突破口”，会从政策支持、投融资趋势、市场结构三个维度推导，最终锁定“边缘计算与AI推理加速器领域”。