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?本報記者李洋

“Demo（示范演示）5分鐘，上線用時一年?！边@種曾在知識庫領域根深蒂固的印象，正被AI技術的浪潮徹底改寫。

在人工智能（AI）呈現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)展的當下，AI知識庫賽道已成為科技行業(yè)的新焦點。正如騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會海峰會上騰訊集團高級執(zhí)行副總裁湯道生所言：“如果模型是‘大腦’，知識庫就是‘課本’。即便人們的大腦智商再高，缺乏知識基石也無法有效解決問題。”業(yè)內(nèi)人士認為，今年知識庫需求有望井噴。

市場競爭多元化

在生態(tài)格局逐漸清晰的背景下，市場競爭的多元化態(tài)勢正通過產(chǎn)品矩陣與技術分工充分展現(xiàn)。

市場供給側已形成“大模型廠商筑基、Agent平臺搭橋、SaaS廠商落地”的生態(tài)格局，但技術適配性、中小企業(yè)成本控制與數(shù)據(jù)安全，仍是行業(yè)突破的關鍵所在。

湯道生在會上表示，騰訊通過智能工作臺IMA將模型與個人知識庫融合，助力高效工作學習。用戶基于本地文件、公眾號文章等構建共享知識庫，可實現(xiàn)精準檢索、AI問答及文本創(chuàng)作輔助。企業(yè)更能將大模型與業(yè)務知識庫結合，讓AI在營銷、客服、研發(fā)等場景中提升競爭力。

豐富的產(chǎn)品矩陣正是市場活力的直接體現(xiàn)，各類工具覆蓋從企業(yè)級管理到個人整理的全場景。

例如，騰訊IMA、HelpLook AI知識庫、釘釘智能文檔知識庫、影刀RPA AI知識庫、語雀、飛書知識問答等產(chǎn)品各具特色：有的專注智能搜索問答，有的強調(diào)多語言更新，有的融合團隊協(xié)作功能。以秘塔AI為例，其知識庫功能作為搜索延伸，允許用戶將搜索結果、文檔分類收藏至專題，形成結構化知識庫，支持上傳共享與編輯，既提升搜索效率又能促進知識復用。

新智派新質(zhì)生產(chǎn)力會客廳聯(lián)合創(chuàng)始發(fā)起人袁帥認為，大廠憑借在云計算、大數(shù)據(jù)、算法等方面的深厚積累，能夠迅速構建起強大的知識庫體系。當前，AI知識庫市場的競爭格局呈現(xiàn)出多元化、生態(tài)化的特點。大模型廠商如騰訊等，通過提供底層技術支持，為知識庫筑基；Agent平臺則扮演著連接供需雙方的橋梁角色，促進知識庫的快速落地與應用；而SaaS廠商更貼近用戶需求，將知識庫技術轉化為具體的產(chǎn)品和服務，實現(xiàn)商業(yè)化落地。這種生態(tài)格局的形成，有助于推動知識庫技術的快速發(fā)展和廣泛應用。“未來幾年，AI技術進步與場景拓展將驅(qū)動市場規(guī)模快速增長?！?/p>

資深人工智能專家郭濤表示，2025年大廠集中發(fā)力，源于知識庫作為“知識基石”能提升模型準確性，契合企業(yè)降本增效與智能化轉型需求。

場景驗證具象化

當技術落地成為具體場景效能提升的支撐，AI知識庫的核心價值正通過企業(yè)實踐具象化呈現(xiàn)。

人工智能巨頭OpenAI此前發(fā)布的題為《企業(yè)中的 AI：七家前沿公司的經(jīng)驗》的報告顯示，摩根士丹利的顧問知識庫使用率從20%飆升至80%后，其單次搜索時間大幅縮短，能將更多時間投入客戶互動。

垂直行業(yè)的應用案例，更凸顯了知識結構化對產(chǎn)業(yè)賦能的價值。

北京市社會科學院副研究員王鵬介紹說，在應用領域，AI知識庫已廣泛應用于制造業(yè)、醫(yī)療健康、金融服務、教育和零售業(yè)等多個行業(yè)。

“例如，AI知識庫可以將分散的醫(yī)療知識進行整合和結構化，為醫(yī)護人員提供便捷的知識檢索和查詢服務，輔助診斷和治療決策。AI知識庫可為教育機構和教師提供教學資源管理、課程設計、學生學習情況分析等支持，同時也能為學生提供個性化的學習指導和知識解答。當生產(chǎn)設備出現(xiàn)故障時，維修人員可以通過AI知識庫快速找到相關的故障排除方法和維修指南。銀行可以利用AI知識庫為客服人員提供實時的知識支持，提高客戶咨詢的響應速度和準確性，提升客戶滿意度。此外，在客戶管理場景中，AI知識庫可以與客戶關系管理系統(tǒng)（CRM）集成，當客戶咨詢問題時，客服人員能夠快速從知識庫中獲取準確的答案從而減少客戶等待時間，提高問題解決效率。據(jù)相關研究，使用AI知識庫后，客服人員的平均問題解決時間可縮短20%-30%，客戶滿意度可提升15%-20%。”薩摩耶云科技集團首席經(jīng)濟學家鄭磊說。

袁帥認為，未來幾年，隨著AI技術的持續(xù)進步和應用場景的不斷拓展，AI知識庫市場規(guī)模預計呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢。

避免AI式平庸

盡管前景廣闊，但行業(yè)發(fā)展仍面臨深層次問題挑戰(zhàn)。“內(nèi)容熵增”與“AI式平庸”的風險不容忽視。

“當前，市場競爭多元化，但過度依賴歷史數(shù)據(jù)和‘端內(nèi)搜’可能導致信息冗余、決策保守。為此，企業(yè)應平衡歷史數(shù)據(jù)與外部信息，引入權威數(shù)據(jù)庫，加強人工審核與治理，鼓勵創(chuàng)新與試錯，提升AI治理能力，培養(yǎng)批判性思維?！蓖貔i說。

全聯(lián)并購公會信用管理委員會專家安光勇建議，通過人工+AI審核機制剔除冗余信息，激勵員工貢獻新知識，鼓勵創(chuàng)新；同時融合多維數(shù)據(jù)提升知識庫的多樣性，并培養(yǎng)員工的批判思維，避免盲目依賴AI。

王鵬表示，企業(yè)應平衡歷史數(shù)據(jù)與外部信息，引入權威數(shù)據(jù)庫；加強人工審核與治理，確保信息準確性和時效性；鼓勵創(chuàng)新與試錯，避免過度依賴歷史數(shù)據(jù)；提升AI治理能力，避免生成低質(zhì)量內(nèi)容；培養(yǎng)批判性思維，避免全盤接受AI推薦。

“總體看，AI知識庫作為AI技術的核心支撐，其市場前景廣闊，但需在內(nèi)容質(zhì)量與創(chuàng)新方面持續(xù)優(yōu)化，通過動態(tài)更新與人工+AI協(xié)同，進而在經(jīng)濟壓力挑戰(zhàn)下保持競爭力?！卑补庥抡f，唯有通過內(nèi)容質(zhì)量與技術迭代的雙向優(yōu)化，AI知識庫才能從“效率工具”升級為企業(yè)智能化轉型的“知識引擎”。