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AI智能助手近年来飞速发展，逐渐渗透到生活的各个方面，成为我们日常工作、学习和娱乐中的重要工具。

AI智能助手的功能也变得愈加丰富，从满足日常功能的对话、搜索，到对学术、工作效率的全面提升，智能助手无疑大大改变了人们传统的生活和工作方式。AI智能助手成为自研大模型公司的第一款原生应用，其代表了公司在通用型生成式AI的研发能力，也成为公司的门面级AI产品。

作为资本最为追捧的赛道，从ChatGPT的爆火开始，国内智能助手的应用产品如雨后春笋般迸发在这个市场。最拥挤的赛道往往也能诞生最为耀眼的产品，但同样造就了市场严重的同质化竞争。不同的智能助手之间有什么区别，其核心竞争力是什么以及未来潜在的发展路径又会怎样？带着这些疑问，量子位智库对国内主流的17款自研智能助手进行了多维度的分析，带来最新的研究成果《AI智能助手产品分析报告》。

本报告将对AI智能助手产品进行深度分析以及预测其发展形态的演变，报告的主要研究结论包括：

• AI智能助手数据综合梯队
• AI智能助手发展三要素：模型性能、产品表现、运营能力
• AI智能助手八大潜在发展趋势
• AI智能助手市场代表案例

智能助手的发展进程

自1960年开始，智能助手经历了从理论探索到大规模应用的跨越式发展，随着语音助手的兴起和AI技术的突破，智能助手逐步具备了更强的语言理解、个性化服务和多模态交互能力。进入2020年，大模型的引入为智能助手带来了质的飞跃，推动其在各个领域的广泛应用，标志着智能助手从简单工具向高效多功能助手的全面转型。

传统语音助手也搭上了大模型的快车，完成了从理解到识别的进化。

国内智能助手概况

量子位智库挑选了市场上最为活跃的17款基于自研大模型的智能助手作为本次报告的研究目标，涵盖了从互联网巨头到新兴科技公司的多种解决方案。不同的智能助手具备各自的特点与研究场景， 覆盖了写作、翻译、语音交互、编程、教育等多个领域。

这些产品在消费端和企业端均展现出强大的市场竞争力。

智能助手数据梯队

智能助手经过了一年的发展，不同产品有不同的侧重点，但到底谁才是领头羊？截至最新月份，量子位智库对产品App端的历史总下载量、当月份下载量、当月DAU以及Web端的总访问量、当月增速、当月独立访客数、当月平均访问时长共7类重要数据进行统计并加权平均，得出其在C端市场的数据梯队，整体队形呈金字塔。

这一总体梯队代表了智能助手在上一阶段的竞争结果， 但随着技术的快速发展和用户需求的变化，哪款产品可以成为真正的杀手级应用？带着这个疑问，量子位智库从三个方位探索影响其发展的根本原因。

AI智能助手发展三要素

第一要素：技术为基础

模型的性能是企业最为扎实的根基和用户体验的保证。量子位智库通过对比三大主流榜单 SuperCLUE、FlagEval、OpenCompass 上的表现和排名情况来评价其模型性能。

只有性能优秀的模型能为用户带来良好的体验，综合梯队排名靠前的产品，其模型表现同样优异，而部分产品虽梯队排名暂未进入前列，但其背后的技术实力是保证未来潜在增长空间的底层驱动力。

第二要素：产品体验为核心竞争力

模型性能至关重要， 但真正决定市场竞争力的仍是产品的整体用户体验。量子位智库对产品功能进行了全方位的测评，包括日常对话、信息搜索、文档速读、图片生成、数字推理以及逻辑推理，发现产品的差异，找出其代表性的标签。

从功能设计来看，市场上的产品逐步走向两极分化，走向大而全或专而精。选择“大而全”的产品倾向于提供多样化的功能，满足用户在各类场景下的需求，打造全方位的智能体验；而“专而精”的产品则聚焦于某一特定场景或功能，力求在这一领域做到极致，为用户提供更加精准、深度的服务。未来，智能助手的发展将取决于企业如何在这两种路径中找到平衡。

第三要素：开始比拼运营能力

运营能力主要包含两大板块：
第一板块是收费模式。目前全球的智能助手的收费模式都是以免费增值的订阅制为C端主要收费模式，海外市场由于竞争程度稍弱，高级模型基本开启收费，而国内市场大部分产品还是以免费为主，抢占用户习惯。根据量子位智库的预测，目前该种收费模式正处于第二发展阶段。

未来，智能助手的竞争力将不再仅仅依赖于功能广泛性，而是更注重精准满足用户的个性化需求与企业深度融合的能力。商业模式的终极演变可能会走向两极：要么通过高价值服务基于结果收取费用，要么作为企业生态中的免费入口，成为流量转换的重要一环。

第二板块是投流现状。在市场趋于稳定的情况下，头部企业逐渐降低投入成本，并通过依托自有平台占据流量入口，而中部梯队则面临更大的投放压力与成本挑战。高昂的训练成本和获取用户的费用使得产品的投入产出比变得严峻，如何在降低运营和模型成本的同时，提升用户体验与黏性，成为未来竞争中的关键。

未来发展的八大潜在方向

智能助手的第一阶段关于模型性能的竞争已经接近尾声，接下来产品的差异化将更多体现在场景深度和用户体验的创新上。未来的智能助手不仅要满足用户的基础需求，还需要针对不同细分群体和特定场景提供个性化和专业化的服务。尤其是在B端市场和垂直领域，产品的成功将依赖于其在复杂任务中的表现和与现有系统的无缝集成。总的来说，智能助手的发展正从单纯依赖模型性能的比拼，逐步转向深度优化用户体验和功能集成的全新阶段，应用层级的竞争将会更加白热化。

完整报告下载地址：

https://jkhbjkhb.feishu.cn/wiki/W5D7wuDcbiPXDLkaRLQcAJpOn8f?fromScene=spaceOverview