当老板说“分析竞品Deep Research”，一份让战略落地的报告是怎样炼成的？

“AI会搜索了，但真能‘深度研究’吗？”——这是当前所有推出Deep Research功能的AI产品面临的核心拷问。当用户输入一个复杂问题，得到的仍是碎片化信息拼凑或泛泛而谈时，真正的“深度”便尚未实现。

老板的一句“分析一下他们做的效果”，背后是对趋势的警觉、对差距的审视，更是对自身产品下一步往何处去的战略追问。一份有价值的竞品分析，绝不止于功能罗列。

本文将系统拆解OpenAI——Deep Research从接到需求到输出洞察的全流程，并融入对市场格局、商业模式及未来走向的深层剖析，为你呈现一份既能看清现状、又能指引行动的AI完整分析框架。

第一步：先别急着动手，把需求与本质拆清楚

在开始任何分析之前，明确方向比盲目行动更重要。

1.1 报告为谁而写？—— 明确受众与目的

这份报告的核心受众是决策层（老板与管理层）。他们关心的并非繁琐的操作细节，而是战略层面的洞察：竞品正在押注何种未来？我们面临的是机遇还是威胁？跟进或反超的路径在哪里？因此，报告必须结论前置，用最精炼的语言呈现核心判断。

1.2 功能本质是什么？—— 定义“Deep Research”

Deep Research，由OpenAI于2025年2月率先推出，其革命性在于将AI从“问答机”升级为“研究员”。它并非简单的联网搜索（RAG），而是模仿人类研究过程：自主规划搜索策略、多轮爬取与交叉验证信息、深度分析与综合，最终生成结构完整、有论据支撑的报告

1.3 核心痛点在哪里？—— 用户为何需要它？

当前用户在处理复杂信息需求时面临多重困境：信息过载与筛选无力（面对海量网络信息无从下手）、分析深度不足（普通AI回答流于表面）、耗时耗力（需要人工整合多方来源）。Deep Research瞄准的正是这些痛点，旨在提供一站式、自动化、深度的信息解决方案。

第二步：划定赛场，精选竞品矩阵

选择合适的分析对象，等于成功了一半。

2.1 直接竞品（重点剖析）

这些产品已将Deep Research作为核心或重要功能发布，是当下的主要竞争者：

1. 智谱AutoGLM沉思：依托自研GLM大模型，强调单任务深度检索与逻辑生成，在学术与行业分析场景积累较多。
2. 百度心想：差异化聚焦移动端与生活化场景，通过预设模板降低使用门槛，吸引C端用户。
3. 字节扣子空间：深度整合进协同办公流，以Agent形式服务团队，强调研究过程的可协作性与知识沉淀。
4. GenSpark：作为出海产品，采用多智能体（Multi-agent）框架，擅长拆解复杂任务，在全球化议题上表现突出。
5. 纳米搜索：定位“全能智能体”，通过调用多个垂直领域精调模型协同工作，追求覆盖广度与专业深度。

2.2 间接与潜在竞品（参照与预警）

1. 间接竞品：如Google Gemini、ChatGPT，它们具备强大研究能力，但功能并非独立主打，更多作为助手能力的一部分，是重要的性能标杆。
2. 潜在竞品：如Manus等通用Agent平台，其在任务规划与工具调用上工程化成熟，若转向研究方向，可能迅速构成威胁。

第三步：深入腹地，系统性体验与情报收集

3.1 公开情报侦察

搜集官网、技术博客、行业报告（如艾瑞咨询、IDC关于AI应用的相关分析）、融资新闻等，用以理解各家的技术路线、市场定位与商业化进展。

3.2 亲身体验：设计统一“考题”

1. 注册所有竞品，执行统一测试任务：“分析2025年中国AI大模型市场竞争格局，需包含主要厂商、市场份额、技术路线对比及未来趋势预测。”
2. 记录关键过程：响应时间、交互透明度、报告长度与结构、引用来源的清晰度与可溯源性。

3.3 倾听用户声音

潜入知乎、小红书、专业社区等平台，搜索真实用户反馈。

第四步：拆解与对比，从数据中提炼洞察

4.1 功能矩阵对比

制作详细对比表格，纵向列出核心功能点（如：是否支持多轮自主搜索、是否提供过程草稿、报告格式支持、引用样式、定制化程度等），横向填充各竞品表现。差异一目了然。

4.2 内容质量深度评测

1. 基于统一测试输出，建立5分制评分体系：
2. 准确性（事实错误率）
3. 完整性（关键信息点覆盖）
4. 分析深度（是否有洞见而非罗列）
5. 结构性（逻辑清晰度）
6. 可用性（交付即用程度）
7. 量化评分，进行排名。

第五步：撰写报告——结论驱动，赋能决策

5.1 核心结论（首页呈现）

1. 市场格局判断：目前功能同质化较高，均处于快速迭代的“探索期”，但已在场景纵深（生活/办公/学术）和技术路径（单Agent vs Multi-agent）上出现分化。
2. 当前标杆：综合来看，GenSpark在复杂问题处理框架上领先，字节扣子在团队协作场景下最具实用性。
3. 我们的机会：避开通用红海，可聚焦垂直行业（如金融、法律）的深度研究需求，或强化研究过程的可解释性与可交互性，打造差异化优势。

5.2 竞品全景扫描

简述分析范围与选择逻辑，附上市场定位图谱。

5.3 功能与质量全面对比

呈现功能矩阵与质量评分表，辅以简要解读。

5.4 典型案例深析

1. 最佳实践：展示某竞品在分析“技术路线”时，不仅列出名称，更对比了优劣及适用场景。
2. 典型问题：揭示某产品报告存在数据过时的硬伤。
3. 边界场景：发现某产品在撰写标准化市场报告时极佳，但在需要创造性洞察的议题上乏力。

5.5 市场拓展方法与未来发展分析

拓展方法参考：竞品启示我们，可通过与垂直行业数据库合作提升信源质量；利用轻量级模板快速切入教育、咨询等细分市场；设计团队协作功能撬动B端客户。

未来趋势研判：Deep Research将向 “实时化”（接入更动态数据流）、“专业化”（与行业知识深度结合）、“平台化”（作为底层能力开放给开发者）三个方向演进。

5.6 我们的行动建议

1. 短期跟进：优先实现研究过程可视化与多格式报告导出，快速补齐用户体验短板。
2. 中期差异化：选定1-2个垂直领域，打造行业专属Deep Research，建立壁垒。
3. 长期探索：布局多智能体协作研究框架，并探索研究能力作为API开放的可能性。

结语：从洞察到行动

完成一份竞品分析报告，流程可归纳为：明确目的→选定战场→深入体验→拆解对比→输出洞察。然而，报告的终极价值不在于文档本身，而在于它能否转化为清晰的战略地图与行动路线。

当AI竞相宣称能进行“深度研究”时，真正的深度，或许首先源于我们对其产品、用户与市场本身进行的这场“深度研究”。共勉！