进行市场调研，根本目的并非用机器取代人的判断，而是将从业者从繁琐的“搬砖”工作中解放出来——例如四处收集信息、反复调整格式、手动比对多个数据源等。借由自动化工具，团队能更快捕捉到真正有价值的市场信号。Skywork AI 推出的这一套解决方案，核心逻辑正是围绕这一目标展开。
多模态采集：不止关注文字，图片与视频中藏着关键证据
消费者手机里的一张产品对比图、竞品在线发布会上的动线设计、小红书用户随手拍的门店实拍……这些非结构化内容，往往比十句干巴巴的评价更具说服力。Skywork 的 MM-Crawler 技术正是为此而生：它能将网页中的文本、图片、图表甚至短视频的关键帧同步提取，再通过视觉模型识别货架陈列方式、包装配色变化、App 界面改版细节。
举个例子，若你想分析某个新茶饮品牌在区域扩张中的落地效果，系统可自动比对小红书图文中的门店实拍照与品牌最新官方宣传图，一眼看出实际执行与规划的偏差。再比如，要查竞品 App 改版带来的影响，只需输入一句指令：“对比 2025 年 Q2 以来 A 品牌与 B 品牌的首页按钮位置、首屏信息密度、CTA 文案变化”，AI 就会调用 WebClone 技术复刻页面结构，最终生成清晰的差异矩阵表。
430+ 权威数据源直连：让系统持续监控，告别手动刷新
政策变动、汇率波动、原材料价格、临床试验进展、全球专利申报……这些动态信息的价值极高，但以往依赖的方式——订阅几份简报、翻阅 PDF、盯着网页手动刷新——既耗时又容易遗漏关键更新。Skywork 直接接入了 World Bank、IMF、FDA、PubMed、Wind、NOAA 等 430 家权威机构的数据源，所有接口均支持自动轮询与变更感知。
比如，当 WHO 更新传染病流行等级，或美国 FTC 发布新规草案时，系统能在 15 分钟内完成数据拉取、影响范围标注，并直接推送至你关注的行业看板。无需手动订阅，也无需额外配置，这些数据实时“活跃”于后台。你随时调用都是最新状态，查询时还可添加限定条件，例如“只看 2025 年 6 月之后更新的欧盟医疗器械法规条款”。
Skywork Sheets 2.0：三步完成汇报，不再是静态快照
原始数据堆积如山，老板想要的不过是一页结论、三张图表加五条建议。过去这是件苦差事，如今被压缩为三个动作：
- 上传或粘贴任意格式的数据，无论是 CSV、XLSX、网页表格，还是截图 OCR 识别结果；
- 输入一段自然语言指令，例如“对比华东 vs 华南用户的复购率趋势，找出差异最大的月份，并分析可能原因”；
- 系统一键生成完整报告，包含统计图表、归因分析、风险提示和优化建议，可直接导出为 PDF、PPT 或可编辑表格。
值得一提的是，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。这才是真正将人从重复劳动中解放出来的设计。
Deep Research Agent v2：像资深分析师一样主动追问
普通 AI 只能回答“是什么”，而 v2 版本能做到主动追问：为什么会这样？在什么条件下结论成立？是否存在反例？它支持通过结构化提示词触发一轮完整的闭环验证。
假设你输入这样一个需求：“我怀疑 Z 世代放弃主 App 的主要原因是签到流程过长。请基于已上传的行为日志（CSV）和 32 份访谈转录稿（TXT）验证该假设，并给出置信度。”系统会调用模型提取步骤耗时数据，再比对访谈中关于“等待感”的描述强度，最终输出一份带引用锚点的归因报告。例如它可能指出：“第 14 份访谈中用户的原话‘点三次才跳转’，正好对应日志里 step_3 的耗时平均为 4.2 秒，超出均值 210%。”
当然，这里有一个必须警惕的前提：如果知识库中没有同步最新的用户分群规则，该指令会跳过人群切片，只返回整体结论。因此在使用前，需要自行校验数据源的完整性。