行业趋势与竞争格局 - 深度研究（Deep Research）已成为AI巨头在2025至2026年的核心竞争领域，OpenAI、谷歌、Anthropic等头部玩家均已押注于此[2] - 竞争焦点从通用聊天机器人转向金融研报、科研综述、投研咨询等高价值、高客单价场景，这些场景对应着全球千亿美元级别的市场[2][4][12] - 深度研究是智能体（Agentic AI）能力的终极落地形态，其比拼的是长程任务规划、多步工具调用稳定性、多源信息交叉验证及自我反思等能力，是模型能力上限的放大器[13] 百度千帆深度研究Agent的表现与能力 - 在2026年2月4日公布的深度研究智能体权威评测榜单DeepResearch Bench中，百度千帆深度研究Pro以54.22的总分排名第一，千帆深度研究以53.02分排名第二，超越了OpenAI、Gemini、Claude等国际竞争对手[6][8] - 该榜单评估了30个模型，任务为博士级别的复杂研究问题，覆盖22个不同学科，共100个研究任务[8][10] - 百度千帆深度研究Agent在全面性（55.07）、洞察力（66.09）、指令遵循度（51.77）、可读性（52.12）四个核心维度上全面领跑[9] - 相比ChatGPT的深度研究功能，百度千帆深度研究Agent能进行更精细的问题澄清交互，提供过程透明可控的研究路径图，并交付结构化的网页、Markdown文档或CSV数据表，具备更强的可解释性[16][18][22] 百度的技术优势与架构 - 百度搜索是核心差异化优势，其25年的积累在信源覆盖、中文语义理解及RAG技术方面构筑了护城河，能接入中文互联网的独家信息源，而竞争对手多依赖第三方搜索API[24] - 百度千帆深度研究Agent基于Qianfan Agent Foundry构建，采用Agentic设计架构，通过“任务理解分析-任务思考规划-任务调度执行”的循环式执行流程处理复杂研究任务[22] - 其研究路径采用“由粗到细”的机制，先进行宏观扫描建立初步框架，再进行精细深入的信息收集与整合，模拟人类研究思维[25][27][29] - 系统具备“深度执行路径图规划+反思”机制，能在每个研究节点进行反思、调整和细化，动态校正研究方向[31][32] - 采用的Agentic架构相比单体式或流水线式架构，具备更强的可扩展性、并行处理效率和专业化分工能力，尤其适合超复杂的长程研究任务[33] 深度研究的产业应用与市场价值 - 深度研究的核心价值在于产业端（B端），主要应用于金融、咨询、科研、法律、企业内部知识管理等高价值场景[34] - 全球金融服务咨询市场2024年规模约为279.83亿美元，加上银行、保险客户的定制研究，总和可能超过1000亿美元[34] - 全球研究行业2024年营收约为1400亿美元[35] - 全球学术出版市场2024年规模为274亿美元[39] - 在金融投资领域，Deep Research Agent可将传统需一周完成的投研报告流程缩短至十几分钟，效率提升10倍以上[42] - 在咨询服务领域，可作为“超级外脑”快速构建行业知识图谱、进行竞品分析[43] - 在企业内部，可与知识库结合，实现智能问答、跨部门信息整合与深度分析报告[44] - 百度千帆平台将深度研究能力以开发平台形式开放，企业可开箱即用，无缝复用到医疗、法律、市场营销等各类垂直业务场景中[45][48] 公司动态与市场信号 - 百度于2026年2月5日宣布启动50亿美元（折合人民币超过360亿元）的股票回购计划，并宣布公司成立26年来首次派发股息[52] - 此举被视为公司对自身技术护城河与未来增长有绝对信心的信号，其信心源于文心大模型、昆仑芯、百度智能云及千帆深度研究Agent构成的AI全栈体系[54] - 过去一年，百度港股股价上涨近50%[54]