要真正将人工智能应用于深度行业洞察与趋势预测，关键不在于堆砌海量数据，而是让系统自主学会识别信号、验证假设、最终实现精准归因。天工AI的做法，是把专业分析师的工作逻辑——研究员挖掘变量、分析师建立关联、撰稿人组织结论、审稿人核验依据——完整封装进Agent协作流中，全程自动对齐你指定的业务方向。用户无需理解模型或编写prompt，这相当于将使用门槛降到了极低水平。

多模态采集：从文字到图像，捕捉视频中的真实信号

真正有价值的趋势信号，往往隐藏在非结构化信息中——竞品发布会的视频动线、小红书笔记里的门店实拍图、年报PDF中的曲线细节。Skywork的MM-Crawler能够同步提取网页文本、截图、图表、短视频帧，甚至利用视觉模型识别货架陈列、UI变化、包装色系等要素。实际操作时，建议在提问中明确需求，比如加上一句“包含图表”，效果会显著提升——例如：“请提供近3年全球储能装机量趋势图，并标注中国厂商份额变化”。避免使用“分析储能行业”这类过于笼统的指令，否则系统默认走文字泛搜路径，跳过图像与视频分析模块。如果首次输出缺少图表，可追加指令：“请重新执行多模态检索，重点采集IEA报告、宁德时代/比亚迪年报中的可视化材料”。

430+权威数据直连：让趋势判断自带时效锚点

行业分析绕不开政策调整、原料价格波动、临床试验进展等关键变量。过去依赖人工盯网站、翻PDF，既缓慢又容易遗漏。天工AI另一项实用设计，是直接对接了430多个全球主流数据源——World Bank、IMF、FDA、PubMed、Wind、NOAA均在内，所有接口支持自动轮询与变更感知。例如美国FTC刚发布新规草案，系统15分钟内即可拉取全文、标出影响范围，并推送至对应行业看板。需要特别留意的是，输入任务时最好注明时间范围（如“2023–2025”）和信源倾向（如“优先引用IEA、彭博新能源财经”），这样能显著提升结论可信度。若不指定年份，AI可能混淆2018年的补贴政策与2025年的技术参数，导致归因逻辑错位。

Deep Research Agent v2：像资深分析师一样追问归因

普通AI只能回答“是什么”，而Deep Research Agent v2会像资深研究者一样不断追问：为什么？在什么条件下成立？证据链能否闭环？它支持直接用自然语言触发假设验证，最终输出一份带引用锚点的归因报告。举一个典型例子：假设你想验证“Z世代弃用主APP是因为签到流程太长”，可以这样写指令：“请基于用户行为日志与32份访谈转录稿验证该假设，并给出置信度”。系统会自动比对日志中step_3的平均耗时，对照访谈中“等待感”描述的强度，甚至能定位到具体段落——比如第14份访谈里有人说“点三次才跳转”。需要提醒的是：如果知识库尚未同步最新的用户分群规则，该任务会跳过人群切片，只返回全量结论。这点最好提前校验，避免误判。

三步生成可汇报交付物：结论直达决策现场

老板需要的不是原始数据，而是一页结论、三张图、五条建议。Skywork Sheets 2.0将这一过程压缩为三个动作：上传或粘贴任意格式数据（支持CSV、XLSX、网页表格、截图OCR结果）；输入自然语言指令，例如“对比华东 vs 华南用户复购率趋势，找出最大差异月份及可能原因”；一键生成包含统计图表、归因分析、风险提示和优化建议的完整报告，支持导出PDF/PPT/可编辑表格。所有图表均可双击进入数据层，修改参数后自动重算并刷新全文结论。这一功能非常实用——边看边调、边调边判，决策过程本身就是不断迭代的，而非仅看一张静态图表。