文：王智远 | ID:Z

你看到了吗？

如果没有，打开知乎直答，在面板左上角就能看到。是什么呢？别着急，我分享给你听。

昨天下午见完朋友回来，想查点东西，打开知乎直答后发现，它新增了一个功能：专业搜索。这突如其来的新能力，勾起我的好奇心。

什么是专业搜索？比perplexity更专业吗？比长文本的Kimi chat更专业？还是比豆包、文心一言更专业？

这些产品各有优缺点，很多东西没法直接比较，关键是看各自的长处。所以我赶紧体验了一下。

我问它，它告诉我：专业搜索是国内首个提供AI搜索，和正版论文库一站式解决方案的产品，主要为专业人士、学术研究者提供更深入、更高效的知识获取方式。

相比通用搜索，专业搜索在数据、文件上传和交互体验上都有升级。主要有四个特点：

一，数据源上，引用维普论文库、公开英文论文和知乎精选；二，用了严格筛选的过滤机制、确保内容足够专业、可信，满足知友们对高质量信息的需求。

三，帮助学术、专业工作者轻松找到论文出处，一站式提升查找原文和阅读文献的效率。

四，知乎会员可以直接在专业搜索里查看会员专属论文，进行深入分析和阅读，内容涵盖了5000万多篇学术论文、4万多种杂志期刊。

还有一点，上传文档，系统会帮你深入分析和解答等。

说白了，专业搜索是为学术和专业人士提供更权威、更高效的信息获取工具。看到这，问题来了：怎么定义专业人士呢？比如我：每天研究商业和AI领域的动态，算不算专业人士呢？

于是，我接着问：你说的专业群体，指哪些？他说：

专业人士不只是医生、律师、教师和科研人员，还包括那些在工作中经常查找专业资料和最新研究的人；比如高校师生、研究生、博士生等学术界人士；甚至对某个领域特别感兴趣的学习者和爱好者也算。

嗯，理解了。

光说不行，得亲自体验下，正好最近在看亚里士多德关于理性的讨论，所以我说：帮我找一下关于“理性”的最新研究。

它在3到5秒内找到了32个参考来源，其中三分之二来自维普，三分之一来自知乎答主，比如2021年的新知答主@OwlLite和知乎10年新知答主@温义飞等。

回答结构上，和其他通用搜索类似，从现代行为经济学、心理学、决策科学、神经科学，以及社会对理性影响等7个方面给出了答案。

和Kimi Chat探索版相比，知乎专业搜索的不同之处在于，它可以直接链接到文献内容，也就是说，结论能看到完整的文献。而Kimi Chat能引用答案中的某句话作为参考。

但我觉得这还不够好，因为我是一名商业研究者，不是医生，也不是科研人员，所以，我的问题和真正的专业问题比起来还是差点意思。

怎么办呢？

于是，我给我妹打了个电话。她是北京科技大学材料与工程专业的硕士。我对她说，我在测评知乎直答的新功能“专业搜索”，你能不能给AI出个难一点的问题？

她说，那就让它找找关于「稀土发光材料的分类及应用」的研究吧。我把问题交给AI，然后把答案发给我妹。她看了之后说：

整体上还不错，基本上从分类、原理、应用、行业现状和未来发展趋势等方面给出了答案；不过在细节上，有些不是她特别关心的，但可以根据每条内容去看文献出处，这点很好。

不过我也发现一个问题：我没办法直接把结果发给她，只能截图。这么长的网页，截图真的很麻烦。

希望能给产品经理提个需求，看能不能加个网页分享功能，这样，就能直接把结果和文献链接分享给别人，方便多了。

整体来说，专业搜索在获取专业信息方面表现很好，尤其在效率和数据来源的权威性上表现突出；不过目前只有三个学术库，希望未来能和更多优秀的学术库合作，这一点很值得期待。

我也用过不少AI专业搜索。因为有时，我也会看一些心理学方面的研究。比如：

微软联合创始人保罗·艾伦创立的艾伦人工智能研究所开发的Semantic Scholar。这个工具，能利用AI技术帮我快速挑选文献中的关键词和短语。

ScholarAI使用了GPT-4 Turbo技术，并具备Copilot功能，它能帮我对一个论文进行摘要，美国心理学会提供的APA PsycInfo，它里面同行评审比较多，能给我呈现出一个研究，有没有争议？争议在哪？等。

国内，我用过Aminer，它是做情报分析的，提供论文检索和推荐订阅等功能；还有CMKI AI学术助手，这是中国知网推出的，整合了知网的学术资源，支持单篇问答和专业解答。

你要说，这几个哪个最好用一些？那肯定是CMKI AI。

不过，它令人又爱又恨；爱就爱在它知识库大，内容多；恨就恨在AI能力很不友好，我有时，在翻译技术文档或涉及技术名词时候，总导致失败。

还有，CMKI AI的写作理解能力太一般了，机器味儿太重不说，总感觉理解力有时也完全GET不到我说的，不知道是不是模型结构的问题；所以，有的时候，真的很崩溃。

你知道吗？

用户体验（UX）设计和人机交互（HCI）领域，有一个概念叫做「可用性工程（usability engineering）」。这个概念强调，一个产品在上线时应该关注五个关键维度：有效性、效率、满意度、易学性、记忆性。

有效性，指用户能否通过使用产品来完成既定任务。效率，指完成任务所需的时间、资源；满意度，涉及到用户在使用过程中的舒适度和满意程度。

易学性，指用户学习如何使用产品的难易程度；还有记忆性，即用户在一段时间不使用产品后，能否轻松地重新上手。

在这五个维度中，我认为易用性、效率排第一；如果一个产品一开始就无法满足我的基本需求，那么，很可能在下次使用时就会选择放弃。

因为当一个人有学习动力时，好奇心会很强。但如果没有一个合适的软件来帮助他，或者软件使用起来反而添乱，那么最终可能会选择放弃。

所以，我认为AI做专业搜索，首先要关注用户体验。

知乎在这方面的优势是什么呢？我想了想，大概可以从三个维度来看。第一个是产品力。

AI搜索基础功能就那么几样，比如：回答是否简洁、完整，能不能很好地理解问题的语义，能否准确判断用户的搜索意图，降低用户的输入难度等。

更高阶的功能是，AI搜索，能否帮助用户完成整个工作流程，提供一些辅助工具，比如图表绘制、数据分析、思维导图、长文总结、识图等。

这些功能相比学术网站来做，知乎确实有一定优势；毕竟他们有那么多的用户，已经走过不少产品的路。

第二个维度是什么呢？我觉得可以叫“浅内容的深度力”。

什么意思？

当我们开始接触一门新学科或新理论时，常常会遇到一些难点，就像啃硬骨头一样。这时，我们需要先从最简单的内容入手，通过基础搜索先了解概念，然后，再逐步深入学习。

比如：

我自己在了解心理学的过程中，一开始并不知道哪些国外的AI学术搜索工具能找到相关内容。后来，我用知乎AI的通用搜索，发现很多细分领域的答主，给出了非常精准的答案。

而我用其他工具时，发现它们的答案更像信息整合，没有明确区分入门者、资深人士分别该看什么。

相比之下，知乎答主的回答，正好弥补了这部分不足，这是他的优势。这些内容虽然不长，但很有见地。什么是见地呢？

就是对于一个事情、观点或者问题的独特思考和看法，某种意义上来说，见地是一种新的视角。我们需要更多这样的视角。

与其说现在的信息茧房问题严重，不如说，是个人的观念形成了“归类思维”。所以，每当我用知乎搜索时，这些答主的回答往往能提供不同的视角，而这种视角正是带来启发的关键。

第三个要看的方面，可能是人群。

我之前写过很多关于AI搜索领域的分析，说过现在的商业环境里，通用型生意越来越拥挤，竞争非常激烈。相比之下，小而美的垂直细分领域开始崭露头角。

你不信的话，可以看看这些数据：

国外截至2024年4月，谷歌的全球搜索市场份额达到了90.9%；到4月底，谷歌的网络流量有28亿次（美股研究社数据）。

今年5月份foresight NEW新闻显示，Perplexity AI的月活跃用户突破了1000万；而到9月，报告指出其月活跃用户已经超过了5000万，占AI引擎市场份额的4%，排在第四位。

国内，夸克使用次数已经超过了1亿；360AI虽然没有最新的AI搜索数据，但预估年底日活跃用户有望突破2亿；根据北京日报的数据（截至今年5月），字节跳动的大模型豆包月活跃用户达到2600万。

这些数据说明什么呢？

通用搜索的用户基数很大，用户更偏向于一些简单、快消品类的内容，也就是大脑的「system1」在起作用；但遇到需要深入思考的内容时，我们会用「system2」。

我不知道知乎上，有多少理性受众、创作者，特别是做科研的垂直领域用户？但我想，上知乎用“system2”的人应该不少吧。

如果结合市场趋势来分析，这点就更明显了。现在，抖音在移动端的搜索量已经超过百度；小红书通过用户的真实分享和有用的笔记，建立了强大的社区氛围，这就是他们的优势。

垂直类的搜索数据主要来自自己的平台，类似站内搜索，更好地服务于细分场景；当信息量足够多，优质内容自然会涌现。

从长远来看，拥有「特定」优质内容的社区，在「专业搜索」上会更有优势，因为优质的内容平台能吸引和留住忠实用户，提升专业搜索的价值和使用频率。

下次如果有人问你去哪里找学术内容，不用再犹豫，直接告诉他们：用知乎的专业搜索就够了；所以，我觉得知乎也许找到了新的方法，他们开始爱平台内「具体的人」了。

什么是具体的人？什么是抽象的人？这句话来来自于俄国文学巨匠”陀思妥耶夫斯基（Fyodor Mikhailovich Dostoevsky）“；他说：爱具体的人，不要爱抽象的人，要爱生活，不要爱生活的意义。

也许对知乎来说：具体的人，是指那些system2的人。

今天的文章 2026年广度优先搜索是完备的吗知乎（广度优先搜索是完备的吗知乎推荐）分享到此就结束了，感谢您的阅读。