市场调研这件事，很多时候不是数据不够，而是数据太“杂”、太“散”。问卷文本、用户截图、竞品网页、销售报表——这些异构数据摆在一起，传统方法往往需要人工逐一标注、手动关联，周期长不说，还容易遗漏关键信号。Skywork AI 的市场调研方案，并不是简单地把通用大模型套上去用，而是通过多模态数据融合、领域知识注入和轻量化的 Agent 协同，把一堆原始调研数据快速转化为可执行的商业洞察。关键不在于模型参数堆得有多大，而在于能不能把这些“牛头不对马嘴”的数据统一理解，并按业务逻辑自动归因。下面是几个核心的落地场景。

多模态数据统一解析：从杂乱输入到结构化标签

设想这样一个场景：市场部收到一份庞大的资料包——127页的PDF消费者访谈纪要、38张手机截图（内容涵盖APP界面、聊天记录、小红书笔记）、还有5个竞品的正式网页URL。传统方式，人工处理这些数据得花上好几天。但 Skywork R1V2 模型会自动执行一套组合动作：

• 对PDF做语义分块，自动识别出“价格敏感”、“功能抱怨”、“推荐意愿”等17类原始标签；
• 用 UniPic 2.0 解析截图，提取UI控件位置、文字色值、按钮文案，生成“操作路径热力图”；
• 调用 WebClone 复刻竞品首页结构，比对导航层级、首屏信息密度、CTA按钮位置，输出差异矩阵表；
• 所有结果最终被映射至同一套坐标系——比如“小红书截图中‘充电慢’的提及频次”和“竞品官网中‘快充技术’的曝光强度”，系统会自动建立负相关系数标记。

这个过程相当于把堆砌的非结构化信息，一次性变成了可以交叉比对的结构化标签库。

知识库驱动的动态假设验证

调研工作中有一个常见的陷阱：先有了结论，再去找证据来验证。Skywork 的做法是用结构化提示词来触发一个闭环验证，避免主观臆断。比如，你可以直接输入这样一个指令：

“假设Z世代用户弃用主APP的主要原因，是签到流程过长。请基于已上传的用户行为日志（CSV）和32份深度访谈转录稿（TXT），验证该假设并给出置信度。”

系统会调用 Skywork-13B-Chat 抽取流程步骤的耗时数据，再用 R1V2 比对访谈中关于“等待感”的描述强度，最终输出一份带引用锚点的归因报告。举个例子，报告里可能会出现这样的结论：“第14份访谈中用户原话‘点三次才跳转’，对应日志中 step_3 的平均耗时为4.2秒，超出均值210%。”——所有判断都有据可查。

不过，这里有一个必须提前校验的点：如果知识库没有同步最新的用户分群规则，指令会跳过人群切片，只返回全量结论。所以，在操作前确认数据源的完整性，往往比调整模型参数更重要。

轻量Agent组合替代传统BI看板

过去，市场人员想看一份深度分析报告，往往需要等IT部门搭好数据仓库、学会SQL查询。现在，直接调度预置的Agent链就能搞定：

• “Trend Spotter” Agent：接入企业微信的销售日报（每日自动同步），当识别到连续3天下滑的品类时，自动触发“竞品促销监测”子任务；
• “Voice Miner” Agent：批量处理电话录音的WA V文件，用 Skywork-SWE-32B 提取技术类问题的关键词（比如“蓝牙断连”、“固件升级失败”），并按设备型号进行聚类；
• “Slide Creator” Agent：接收上述两个Agent的输出摘要，自动生成12页PPT。其中第5页的图表会自动标注：“近7日‘蓝牙’问题上升62%，与竞品X新固件发布日期重合”。

做法本身并不复杂，但有个细节很容易被忽略：所有Agent输出的结果，默认不保存原始数据的痕迹。如果后续需要审计或追溯某次分析中图表的数据源版本，必须在项目创建时就勾选“启用全链路日志存档”。这个动作一旦漏掉，后面就无法回头补救了。