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“一般而言，相较于豆包、kimi，用户会比较容易接受夸克从搜索引擎到 AI 助理的形态转变。“（雷峰网雷峰网雷峰网）
“因为前者是让用户直接去理解 AI 助理，这对于普通用户来说挺难的”。资深产品专家孔辛对雷峰网(公众号：雷峰网)解释道。
之所以难，恰恰是源于用户对于固定路径的依赖性，简单来说，用户可以接受传统搜索引擎中嵌入AI技能，但却需要相当长时间去适应一款全新的AI功能产品。
比如以谷歌、百度、夸克等为主的传统搜索引擎，都是选择将AI集成至自身搜索引擎之中，并未推出相关新品，既能发挥自身庞大数据库价值，又能通过入口抢占用户心智。
这也是为什么我们想要在AI时代中，聊一聊夸克产品的原因。
作为一款搜索引擎，它在一众老玩家面前是一个后起之秀，作为一名AI助手，它又能凭借产品设计和功能形态与同行其他产品一较高下。（欢迎添加微信Who123start，畅聊科技新动态，讲述最新圈内故事，添加好友请备注）
01好看好用页面干净，颜值和功能并存才是王道
据雷峰网多方了解，市面上的 AI 搜索产品之间的差距并不大。
由于答案都是基于 RAG 生成的结果，底层数据库的细微差距，可能就会导致 AI 搜索产品的“偏科”。
一个 AI 搜索产品，可能在某个问题上产品表现好，但换一个问题，产出的答案或许又难以令人满意。
发挥不稳定，也就导致在当下，市场上还没有一款“顶尖”的产品，可以完全超出其他同类的竞品。
相对来说，作为老牌搜索巨头，百度的 AI 搜索在精准度更胜一筹；而以夸克为代表的“新生力量”，在产品设计上做了很多细节层面的设计。
一位夸克资深用户黄洋所说，自己关注AI搜索就看中两个点，第一，页面纯净，第二，快速找到问题答案，而夸克是他在六年前就已经特别看好的产品。
“怎么说呢，当时一打开就觉得，没有铺天盖地的广告和信息流展示，还蛮清新的。”
如今的夸克在页面干净的基础上，将大模型与AI搜索相结合，只要用户输入需求，夸克就能明确识别真实意图，返回相匹配结果。
从夸克的设计能够看出，先通过抢占用户习惯，第一时间推出纯净版搜索页面，让用户尝到甜头后，其他产品就很难再次模仿和超越。其次，夸克PC端用三栏式设计，更清晰地展现生成式回答和网页信源等，一来增加AI回答的可信度，二来便于信息浏览。
比如在Bing和夸克上分别搜索“2024年脱口秀冠军付航的表现如何”，夸克的搜索就会根据文档总结，从而生成一篇类似于点评式的小作文，尽量从更多角度解析同一个问题，而且每一段分析背后都会标明出处，这一点倒是很像论文引用格式的方法。
而到了 AI 健康咨询这个细分场景，人们有一个理想的未来：如果身体不舒服，人们不必事事去挂号看病，只要精准输入症状，配上强大的 AI 搜索能力，完全可以解决日常生活中的大部分健康问题。
然而，AI 再智能，也无法“感同身受”，无法完全洞察用户的完整需求。
所以，在 AI 和用户中间，需要产品设计的巧思在中间衔接，让用户能掌握使用 AI 的能力、更好地用上 AI 的信息服务。
当输入病症问题后，搜索结果中出现了 AIGC 内容和夸克健康助手的入口，这一步可以让用户自行对照判断病症。比如输入“眩晕症如何缓解”就会得到不同病理角度的回复，相对来说信息更加全面和精准。
再次输入症状“坐着忽然开始头晕是怎么回事”，答案的补充栏里就会出现时间和发病期间的身体感受，力图更细致的还原用户的患病过程。
用户先描述症状，再根据系统的提示一点点地完善——这种方式，就是力求模拟医生问诊的过程。
一般病人即使是用“说”的方式，也很难精准、清晰地自述病症，大多还需要医生的引导，而换成文字输入，问诊的难度就更高了。
通过这种“循循善诱”的方式，患者也自然能在夸克上获得更准确的诊断。
这种方式，虽然早在其他产品上有所应用，但在大模型产品上却是初次登场。这种产品设计巧思的借鉴，正是 AI 产品可以和同类竞品拉开差距的关键。（欢迎添加微信Who123start，畅聊科技新动态，讲述最新圈内故事，添加好友请备注）
02做AI时代的瑞士军刀，而非“漂亮的花瓶”
在电影《2001太空漫游》的尾声中，唯一剩下的宇航员大卫跟人工智能计算机HAL9000展开殊死搏斗，终于制服了他。
回归现实中，从目前来看，人类处在掌控人工智能技术的那一端。
这让我想起前不久凤凰网《旅途》中的一个片段，正是讲述技术是如何服务于人类的。
黄老师是河北涿州某高职的高三语文教师，患有视网膜色素变性疾病，这种疾病随时都有致盲的风险。
为了继续给学生们代课，不耽误高三学子的前程，黄老师决定继续留在讲台上，一直到高考结束。
当要给同学们解答试卷的时候，由于黄老师看不见试卷，所以就需要通过某种技术方式，先把题目听一遍。
但找人朗读题目给黄老师听并不现实，所以只能借助于夸克App里的扫描功能，将试题拍下来保存，再通过音频播放等一系列环节，最后才能够成功解答试卷。
其实这就是一个很典型的科技服务于人类生活的案例。
今天看夸克的功能矩阵，会发现，夸克比起一个专业的“锤子”、“螺丝刀”，更像一个万能的“瑞士军刀”，十八般武艺功能不少，乍看上去让人眼花缭乱。
为什么要把产品做成这样的形态？夸克有自己的想法。
比如，一个用户搜索“怎么拍证件照”，目的往往不只是获取相应的知识，而是要自己获得一份合乎标准的证件照片。
于是，夸克就做了“拍证件照”的功能，直接给用户自拍证件照的能力，让用户可以自己解决自己的问题。
如果能一步到位，为什么还要用户自己动手？无论如何，从用户的角度出发，这是夸克的产品哲学。
比如在教育领域，孩子大量的算数题需要检查，家长做起来相当费时费力，想到就挠头，夸克做了口算检查的功能，拍一下作业就能检查，省下家长不少精力；
而孩子到了中学，碰上复杂的几何、代数问题，让很多家长都不得不“缴械投降”，夸克做了扫题答疑的功能，同样还是把题目拍下来，就能生成详细的题目讲解，甚至还辅有视频，扫题结果也能输出成 PDF 再进行打印；
此外，夸克最新升级的“AI搜题”产品，能够辅助搜到各类新题和难题，并通过AI分步骤进行题目讲解，甚至可以进行随时的进一步提问。
新颖、有趣的功能做了不少，而在上月，夸克又对 PC 客户端进行了全面升级，赋予了它“系统级全场景AI”的强大能力。
简单来说，这意味着厂商们正有意识地，将 AI 技术无缝整合到用户的整个电脑使用过程中。
无论是在桌面处理文件、浏览网页，还是在编辑文档时，用户都可以通过快捷键、选中文字、截屏、右键菜单或浏览器插件等多种便捷方式，随时调用夸克的AI功能，实现智能搜索、高效写作和信息智能总结等操作。
其实，这几年用户对AI的要求也越来越高，不止要做的对，还要做得好。
据雷峰网了解，夸克团队内部会基于媒体的口碑调研来制作报告，为业务发展提供数据支持，甚至会细致到某个特定功能的操作层面。
所以我们更倾向于将夸克的AI产品视为一款“瑞士军刀”，因为它能够针对不同的应用场景提供多样解决方案。
站在公司角度来看，夸克有一个非常适合生存和打磨产品的环境。
这便不得不提及阿里巴巴在去年公布的首批战略级创新业务，分别是：1688、闲鱼、钉钉和夸克，它们被统称为“阿里四小龙”。
而不同其他大厂产品的是，夸克一直保持自己的节奏，而AI大模型时代的到来，反而让夸克拥有了弯道超车的机会。（欢迎添加微信Who123start，畅聊科技新动态，讲述最新圈内故事，添加好友请备注）
03为什么大厂都在瞄准AI搜索？
在众多AI应用下，AI搜索引擎是许多互联网“老炮儿”发力的阵地。
从微软的 New Bing、到谷歌的Bard和Gemini，传统搜索厂商已经打得难分伯仲，另一边SearchGPT、Perplexity也迅速挤进AI搜索赛道之中。
同样，国内互联网这边也在暗暗较量，月之暗面推出kimi、百度AI、360AI搜索、阿里夸克最近也推出超级搜索框，宣称能够实现一站式AI服务。
为什么大厂全都瞄准了AI搜索赛道？答案便是用户离不开搜索。
无论是Web1.0时代还是如今的移动互联网，用户上网最多的动作就是打开搜索框，输入问题找到答案。最初，用户的搜索流程是，搜索——筛选(缩小范围)——找到满意答案——点击链接查看，但伴随需求次数的增多，用户的搜索过程变得更加精细和分散。
比如会在第一次搜索结果中找到新的需求，会根据已有查询词和搜索结果，不断理解和加深自己的搜索意图，不断激发用户发现新的搜索目标。
但传统搜索往往有不少缺点：第一，信息广告流太多，正确信息难以捕捉。
如果一个用户想要搜索办理签证的电话，页面就会推送旅游团的报名电话，很难判断搜索结果的可信度和准确性，导致查看问题答案时往往需要在多个链接之间进行跳转，甚至一个页面要向下划好几次才能翻完，反而增加用户搜索时间。
第二，大量不相关结果多余，复杂问题很难得到满意答案。
如果是搜索“放假几天”这类简单的问题，传统搜索完全能够满足需求，但如果提升问题质量，涉及到专业领域名词，检索信息的时间和成本精力等就会变长。
一位手机交互设计师对雷峰网表示，在一些较垂直的领域，搜索人因工程与交互设计交叉领域相关的问题，很多时候都找不到答案，需要自己去挑选和点击阅读判别真伪。
第三，传统搜索的工具属性日趋弱化。过去用户是搜完就离开，但现在用户会根据浏览到的内容信息搜索后做停留，与其说是工具属性，不如说是用户想获取更多内容，从搜索结果中获取更多服务。
比如我们在抖音中搜索相关穿搭，或者是在小红书中搜索相关知识点，有时就会弹出商业详情页引发下一步购买行为，但过去在传统搜索顶多是给用户提供购买的网址链接。
因此AI搜索产品的出现，既是符合用户搜索习惯下涌现的新工具，也是技术层对模型能力再优化的体现。（欢迎添加微信Who123start，畅聊科技新动态，讲述最新圈内故事，添加好友请备注）
04结语
看过市面上大厂的几乎每个AI产品之后，不少人不得不提出这一个问题：到底什么，才是所谓“超级 AI 产品”？
回看去年的 AI 赛道，厂商们都在“卷”大模型，以期为 AI 产品打开一片天空。
事实上，AI 产品就像一辆整装的汽车。驱动了汽车的，是提供动力的发动机——而对于 AI 产品来说，大模型当然是“发动机”。
然而，卷了这么长时间，各家厂商的同级别大模型，差距却没能拉得多大。
竞逐至今，还没有一家的大模型能被称作“超级 AI”，进而一统江山；不同的模型，甚至长板和短板都长得差不多。
当然，大模型在具体问题和领域上有表现差距，但这样的差距，在 C 端用户中间的观感差异到底有多大？
就如同对一个想要买车的一般人来说，发动机之间，百公里加速差的这一秒两秒，并不是大多数消费者更关注的要素。
但归根结底，汽车不只是发动机。除此以外，消费者关注的点还有很多很多：从外形到内饰，再到车机、甚至皮座椅，都可能成为影响消费决策的关键因素。
对于 AI 产品来说也是一样——除了大模型之外，产品功能的安排、用户体验的设计、生态矩阵的建构......种种要素、细节齐备，才能真正地跑出来。当下的时代，没有“超级 AI”，只有“超级产品”。
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