AI搜索行业趋势 - 传统搜索引擎存在用户体验短板 约40%用户需求为寻找特定网址或资源 60%以上为寻求问题解答 [3] - AI大模型兴起导致用户搜索习惯变化 提问式搜索占比达90% 剩余10%涉及创作改写等多样化需求 [3] - 行业尝试将大模型与搜索深度融合 通过意图识别实现多意图全网搜索 但用户体验提升有限 [3] 360 AI搜索技术演进 - AI搜索1 0阶段采用"记忆+检索"模式 预总结用户问题 但应对复杂需求能力不足 [3] - AI搜索2 0阶段实现大模型意图识别 支持多意图全网搜索 智能化水平提升 [3] - AI搜索3 0版本搭载"任务引擎" 具备自主任务规划能力 通过分步执行实现专家级交付 [4] 纳米AI超级搜索智能体 - 实现从单词搜索到循环推理的飞跃 能够边搜索边思考边验证 精准理解复杂意图 [4] - 可分解复杂任务为子任务 沿"任务树"多轮拆解执行 例如组织多人偏好不同的野外攀岩活动 [4] - 背后有80多个大小模型协同运作 构成关键智能协作体系 [5] - 能分析500个复杂文档并给出答案 对模型推理与执行能力要求极高 [5] 360技术架构创新 - 研发AI专用浏览器 AI专用搜索及代码生成工具 打造纯国产模型智能底座 [5] - 构建特定政策框架处理复杂文档 搭建整套AI专用底层能力保障交付成功率 [5] - 开放智能体创建功能 用户可调用100多个国内外优质模型 降低使用门槛 [5] 行业影响 - 标志超级个体时代来临 用户可从信息接收者转变为价值创造者 [5] - 帮助打破能力壁垒 实现专家级结果交付 [4][5]