还有多少人在用百度搜索?5款AI搜索工具实测,差距比你想的大

中国的AI搜索用户规模已经不小，据公开资料显示渗透率也在快速上升。

也就是说，已经有相当比例的中国网民把 AI 搜索当成了日常工具。他们不再是打开搜索引擎、输入关键词、翻阅前十页结果——而是直接用一个完整的问题提问，拿到一个整理好的、带来源引用的答案。

据公开资料显示，2026年AI搜索赛道的竞争格局已相当清晰：几款主流产品占据了市场的大部分份额，豆包断层式领先，通义千问增长迅猛，百度的用户基础依然厚实，Kimi在学术场景用户偏好度持续领先，360纳米AI聚合了多家大模型和大量智能体。

数字很漂亮，但核心问题只有一个：谁给你的答案最靠谱？

以下用同一个问题——"2026年新能源汽车行业趋势是什么？"——在5款AI搜索工具上做了测试，从回答质量、信息准确度、来源引用、追问能力四个维度做对比。

豆包是目前月活最高的AI应用，这个位置本身说明了它在用户中的接受度。

回答"2026年新能源汽车行业趋势"这个问题时，豆包的表现可以用四个字概括：详略得当。

它没有一股脑把所有信息堆上来，而是先给出一个总览性的结论——2026年新能源汽车行业的五大趋势，然后逐个展开。每个趋势下面有具体的数据支撑（市场渗透率预计突破55%、固态电池量产进展、出海布局重点区域等），但不会深入到让你觉得冗长的程度。

更难得的是语言表达。豆包的回答不像是在"念百科"，更像是一个懂行的人在给你做分析——"值得一提的是""从数据来看""这里有个关键变量"这类衔接词用得很自然。

回答质量：⭐⭐⭐⭐⭐

信息准确度： 高。提到的数据点（渗透率、销量、政策等）都能在后续验证中找到对应来源。

来源引用： 中等。会在回答中提及信息来源，但不像Kimi那样给出具体的报告编号和链接。

追问能力： 不错。追问"固态电池具体哪些企业在布局"时，能顺着上下文给出针对性的回答，不需要重新描述背景。

Kimi的月活规模算不上大，但它在长文档处理和学术研究场景中的用户偏好度持续领先。

同一个问题，Kimi的回答风格和豆包完全不同——它像一份小型研究报告。

开头是一段背景概述，然后是分点论述，每个论点下面都标注了来源。其中，Kimi直接引用了5个调查报告：中国汽车工业协会的半年度报告、工信部的政策文件、某券商的行业深度报告、国际能源署的全球展望、以及某咨询公司的消费者调研数据。每个数据点都标出了出处，并且提供了链接。

更贴心的是，Kimi在回答最后用表格整理了对比数据——各家车企2026年的销量目标、新车型发布计划、技术路线对比，一目了然。

回答质量：⭐⭐⭐⭐⭐

信息准确度： 很高。每个关键数据都有明确来源，可验证性强。

来源引用： 最强。5个以上的信息来源，带链接和报告名称。

追问能力： 中等。追问时会补充新的信息，但有时不如豆包那样自然地衔接上下文。

适合场景： 写研究报告、做行业分析、准备学术资料。需要引用来源、验证数据时，Kimi是目前最可靠的工具。

百度做搜索几十年了，AI搜索的转型也有先发优势，凭借深厚的用户积累依然是很多人的首选。

回答"2026年新能源汽车行业趋势"时，百度AI搜索给出的内容覆盖面很广，从政策、技术、市场、竞争格局多个维度展开，信息量不小。

但问题在于——广告的干扰依然存在。虽然AI搜索比传统搜索的广告少了很多，但在回答内容中，偶尔能看到带有推广倾向的表述。另外，回答的整体结构不如豆包和Kimi清晰，信息密度高但组织性偏弱，需要自己提炼重点。

百度AI搜索的底层能力不弱——文心大模型的技术底座、多年积累的搜索数据、与百度生态（百科、知道、贴吧）的内容联动——这些都是它的护城河。但在用户体验的细节打磨上，和豆包、Kimi还有差距。

回答质量：⭐⭐⭐⭐

信息准确度： 高。依托百度的搜索积累，信息覆盖面广。

来源引用： 中等。会标注来源但不够详细。

追问能力： 一般。追问时有时需要重新描述背景。

360纳米AI是测试中最意外的一款产品——聚合了多家大模型和大量智能体。

聚合多家大模型意味着什么？ 你可以选择用不同的模型来回答同一个问题，看谁的答案更好。这种"模型超市"的思路在目前的AI搜索产品中独一份。

回答"2026年新能源汽车行业趋势"时，360纳米给出的答案质量不错，信息覆盖面广，结构也清晰。但它最大的亮点不在于单次回答，而在于**"超级智能体"模式**——你可以调用不同的专业智能体来深入特定领域。比如切换到"汽车行业分析师"智能体，它能给出更专业、更深入的细分领域分析。

回答质量：⭐⭐⭐⭐

信息准确度： 高。多模型交叉验证，准确率有保障。

来源引用： 中等偏上。会标注来源，部分模型支持详细引用。

追问能力： 强。智能体模式下的追问很有针对性。

适合场景： 需要多模型对比、调用专业智能体的深度搜索场景。

天工AI搜索是这几款工具中体量最小的一款，但它有一个核心护城河：Deep Research（深度研究）功能。

天工的搜索结果页面非常干净——没有广告，没有推荐，只有你的问题和答案。每条信息都有溯源引文，点击可以直接跳转到原始来源。这个"无广告+溯源引文"的体验在国内AI搜索中算是独一份的。

回答"2026年新能源汽车行业趋势"时，天工的回答不算最丰富，但每条信息的可信度很高。更厉害的是它的连续追问能力——支持20轮以上的连续追问，而且上下文保持得很好。从行业趋势追问到具体企业、从具体企业追问到技术路线、从技术路线追问到投资逻辑，整个过程就像和一个专家在做一对一咨询。

回答质量：⭐⭐⭐⭐

信息准确度： 高。溯源引文机制保证了信息可验证。

来源引用： 强。每条信息都有引文链接。

追问能力： 最强。20轮以上连续追问不丢上下文。

适合场景： 深度研究、需要反复追问的专业问题。

日常快速查询，想知道一个问题的答案 → 豆包。信息丰富、表达自然、响应快，日常搜索的"默认选项"。

写报告、做研究、需要引用来源 → Kimi。引用最严谨，数据标注最详细，表格整理最清晰。学术场景长期领先不是没有原因的。

需要多模型交叉验证 → 360纳米AI。多家模型任你选，海量智能体覆盖各个专业领域，适合需要"兼听则明"的场景。

深度研究，需要反复追问一个问题 → 天工AI搜索。20轮以上的连续追问能力，无广告的纯净体验，像一个随时在线的行业顾问。

习惯传统搜索方式，想要平滑过渡 → 百度AI搜索。百度的搜索底蕴还在，内容覆盖面广，作为过渡选择没有大问题。

AI搜索和传统搜索的区别，用过的都清楚——省掉了翻十几页结果、自己一点点提炼的功夫，直接拿到整理好的答案。日常查资料、做调研，效率提升非常明显。

上面的测试只用了一个文字问题，但2026年的AI搜索早已不局限于文字输入。

测试中还额外覆盖了一个场景——拍一张餐厅菜单的照片，问"这几道菜哪个性价比最高"。

这个需求涉及图片识别+信息搜索+分析判断三个能力，是对AI搜索工具综合实力的考验。

豆包的表现最好。它先准确识别了菜单上的所有菜品和价格，然后搜索了这家餐厅的大众点评评分和推荐菜，最后结合分量和价格给出了性价比排序。整个流程一气呵成。

Kimi也做得不错，识别准确，但在搜索餐厅评价时花费的时间稍长。它的回答更像是一份"菜品分析报告"，数据详实但不够口语化。

360纳米AI调用了专门的"美食点评"智能体来处理这个任务，给出的推荐很有针对性，还附带了每道菜的口味描述。

百度AI搜索识别了菜单内容，但在结合搜索信息做综合分析时略显薄弱，回答偏简单。

天工AI搜索对这个场景的支持有限，它更擅长文字输入的深度搜索，对图片+搜索的混合场景处理不如豆包和360纳米。

这个测试说明：AI搜索的竞争已经不只在"回答文字问题"这一个维度上了。 谁能更好地整合图片理解、语音输入、实时信息、本地生活数据，谁就能在下一阶段的竞争中占据优势。

所有AI搜索工具都有一个绕不开的问题——幻觉，也就是AI自信地给出了错误的信息。

在这次测试中，特意追问了一些冷门数据，比如"2026年上半年某特定品牌的销量数字"。几家工具都给出了具体数字，但互相之间的数据有出入。

手动验证后发现：Kimi给出的数据来源最可靠，每个数字都能追溯到原始报告；豆包的数据大致准确，但偶尔会有小数点级别的偏差；百度和360纳米的数据来源不够透明，无法完全验证；天工的引用虽然详细，但部分链接指向的页面内容与引用不完全匹配。

这不是某一家工具的问题，而是整个AI搜索行业还在学习成长的领域。对于用户来说，最安全的使用方式是：把AI搜索当作"信息整理助手"，而不是"权威信息源"。拿到答案后，对关键数据做一次交叉验证，能有效避免被错误信息误导。