Skywork AI：让市场调研更精准的 AI 对话引擎

天工AI的对话引擎，是为市场调研量身打造的系统。它不是简单的问答工具，而是深度分析引擎——能把零散的用户反馈、竞品动态、行业报告和销售数据，自动聚合成可验证的洞察，直接支撑决策。先说一个核心判断：这才是调研工具本该有的样子。

那它到底是怎么做到的？往下看。

支持多源异构数据实时接入

调研数据往往五花八门：问卷、客服记录、社交媒体、财报PDF，甚至音视频访谈。天工AI桌面版和网页版都支持本地文件直读——注意，是不用上传的那种。直接拖入，自动解析Word、Excel、PPT、PDF、图片、录音转文字等格式。比方说，你扔进去一份200页的行业白皮书PDF，外加过去三个月的客服对话数据Excel，引擎会跨文档提取关键词、识别情绪倾向、比对时间线变化，连那些前后矛盾的细节也一并给你标出来。

实际操作中，有两个小技巧值得记下：在桌面版开启“深度扫描”模式，系统会自动建立语义索引；网页版则推荐用“Skywork Search”Skill批量导入公开的竞品信息。省事，也省心。

自动构建结构化调研框架

传统调研最头疼的问题是什么？“问题怎么问才有效”。天工AI在这点上下了一番功夫——它内置了基于GAIA榜单验证的深度研究能力，能根据你初步输入的调研目标，自动生成三级调研逻辑树。举个例子，如果你输入“分析Z世代对新能源车续航焦虑的真实动因”，它会拆出一级维度（使用场景、信息获取渠道、信任来源），二级指标（通勤距离分布、APP查看频次、KOC推荐权重），三级验证方式（交叉比对NPS文本+评论情感+售后工单关键词）。

关键是，这个框架不是套个模板了事。它是动态演进的——每新增一条数据，系统都会重新评估原有假设的强度，主动提醒你哪些分支需要补采样本，或者哪些权重需要调整。

输出可落地的策略建议而非泛泛结论

这才是真正体现功底的地方。它不会只说一句“用户更关注充电便利性”，而是直接把数据甩到你面前：“在华东三线城市，‘15分钟内找到空闲快充桩’的提及率是华北同级别城市的2.3倍，且与月均订单取消率呈显著负相关（r=-0.78）；建议优先在苏州、无锡部署智能桩位预测插件，预计降低取消率12%。”

所有结论，都带溯源。点击任意断言，可以直接跳回原始段落、图表截图或对话片段。如果需要生成汇报材料，一键调用“Skywork PPT”Skill，就能自动把分析链路转化为管理层简报幻灯片——动态图表、关键证据锚点，一应俱全。

适配真实工作流的Agent协同机制

单次提问当然无法覆盖调研的全周期。天工超级智能体支持长期任务挂载：设定一个“季度竞品功能追踪”后，系统每月自动抓取新版本发布日志、用户评测更新、应用商店评分变动，然后对比你预设的监测维度，生成趋势预警。配合SkyClaw-v1.0模型，它能在百万token上下文中持续维护分析的一致性，避免不同批次处理导致逻辑断裂。

有意思的是，当发现某竞品突然增加“电池健康度可视化”功能时，引擎不仅标记变化，还会回溯你历史调研中关于“电池透明度需求”的原始访谈片段，主动评估该功能是否命中了那些未表达出来的深层诉求。这种回溯能力，在传统流程里几乎不可能实现。