華為帶著他的“獨立宣言”來了，打破蘋果、谷歌操作系統壟斷，開啟全新的“原生鴻蒙系統”時代。

從內核到應用框架完全自研，徹底實現從追隨者、替代者到創造者的跨越，被網友夸贊這才是百分百的“中國制造“和”國產之光”。

“是手機，又不止是手機”。

3月20日下午華為Pura盛典，吊足大家胃口的首款原生鴻蒙新機終于揭開了神秘的面紗。

業界首款闊折疊——華為Pura X。獨特16:10比例闊型屏設計，擴展了打游戲、看電影、網上沖浪的使用屏幕。一個手機，N種不同的體驗，引得現場掌聲連連。

獨木難成林，中國人要做自己的國產系統，自然離不開強大的生態伙伴。中國研發中國支持，輪到百度和華為站在了一起，一次國民級手機廠商和搜索的強強聯合。

發布會上，作為合作伙伴，百度官宣最新、最智能的搜索體驗“百看計劃”功能，已在鴻蒙首發。

百度方代表表示，從大模型誕生到現在，百度不斷在思考一個核心問題：搜索能否繼續成為最懂用戶的伙伴？

此次與鴻蒙的合作共創，讓其有了清晰的答案：基于大模型重構的百度搜索，讓搜索框成為通往智能世界的入口。該計劃也被百度內部稱之為“百看計劃”。

百看，搜索無“中間商”

百度表示，升級后的搜索功能將用戶體驗放在了首位。“百看不厭”，用戶在搜索過程中同時獲得高效實用的效果和探索的樂趣，“百看”也由此而得名。

此外，我們了解到，除了百度搜索以外，網盤也在適配鴻蒙系統。

百度方表示，鴻蒙版百度網盤，一直是鴻蒙應用商店的高需應用。在本次發布之前，雙方團隊達成了合作，鴻蒙版百度網盤針對鴻蒙全場景特性進行了深度適配。

光子星球在第一時間體驗了最新的“百看”功能。還是百度熟悉的搜索框，現在搜索有了不一樣的感受，最直觀的是搜索頁面變得清爽干凈，搜完后直接就給答案，還能先一步想你所想。

過去按下搜索鍵，會出現一大堆鏈接，想要在眾多鏈接中找到答案，無異于“大海撈針”。而現在，利用AI大模型能力首先對全網高質量內容進行梳理提煉，盡可能消除含混不清，做到用戶問什么答什么。

比如，我們在搜索框中輸入“騰沖必去的三個景點”。升級前的百度搜索根據關鍵詞匹配邏輯，會出現和搜索詞相近的標題，但還得點進去才能判斷是否是我們所需要的網頁。升級后，則沒有這種煩惱，AI會直接整合全網攻略給出答案，“熱海溫泉”“和順古鎮”和“北海濕地”。同時，它可能覺得你還想了解上面三個景點具體的信息，于是以圖文、視頻的方式來分別呈現。

在“必去的三個景點”問題上可能會存在爭議，因人而異，答案不盡相同。所以，我們繼續測試了一個實用性和及時性的例子。

在搜索框中我們輸入“免費年審營業執照”，這里給AI設了一個小陷阱，因為目前營業執照年審已經取消，改為了免費年度報告制度。結果，AI并沒有上當，在首頁特別提示“年審”已取消的事實，轉而圍繞“年報”進行解答。整體看下來很符合我們搜索的步驟，先了解是什么，再想知道具體的申報流程和所需費用。答案呈現詳略得當，重點清晰，直接觀看視頻還能進一步降低了接受信息的門檻。

搜索頁面天然具備延展性，能夠呈現更多維度的信息，這是其優勢所在。雖然圖文、視頻等信息也能在AI助手應用里以“繼續提問”或“深度搜索”來體現，但所能覆蓋的內容目前還是十分有限。

在完成重構搜索體驗和內容后，百度在重構生態上又邁進了一步。實現的核心是現下大熱的數字人智能體，可以將每個智能體視為提供服務的專家。搜索一頭連接用戶，一頭連接智能體專家，通過搜索行為完成了供給和需求匹配。

這不是憑空想象的需求，在AI之前，網上問診、律師咨詢、育兒解惑就已經是普遍的現象。如果去觀察市面上的智能體，跟搜索行為其實是割裂的。百看AI搜索的邏輯是從通用搜索、個性化專業解答到輔助決策。

我們在搜索框提問“春分這個節氣有什么意義”。答案下方出現了研究國學領域權威的數字人智能體專家。選一個頭像點進去，就能和他聊天，進一步提問各種想問的問題，比如“春分怎么養生”，“適合吃哪些時令的蔬菜”，“出現了春困怎么緩解”等等。

重構搜索，百度一盤棋

百度最近的活躍度非常高，圍繞“搜索”這條主線開展了一系列動作。

2月17日，百度搜索全量接入DeepSeek-R1滿血版。

2月24日，百度APP整合文心大模型和DeepSeek大模型能力，全量上線AI搜索入口，集成“AI搜索”“全網信息提煉”“捏一下AI總結”“數字人智能體”等功能。

時隔四年，百度APP再次更新slogan，從“百度一下 生活更好”改回“百度一下 你就知道”，重回二十年前的原點。

3月16日，百度發布文心大模型4.5，百度搜索作為應用，率先接入最新版本模型。同時，PC網頁端、移動端的百度搜索上線了“智能模式”。

就像slogan回到了最初，百度搜索的主線也要回歸到“以用戶為中心”，以提升用戶搜索體驗為己任。

要想深入理解百度的用戶視角，上線不久的“智能模式“或許是一個可以討論的案例。

據百度介紹，智能模式下包含深度思考（R1）、快速回答（V3/文心小模型）、極速回答（阿拉丁）和多模態（圖創、AI閱讀、智能體）幾種模型。

AI調用哪種模型主要取決于，問題場景的不同需求：R1對應需要深度推理思考類的需求，文心小模型對應簡單、快速搜索類的需求，阿拉丁對應著快速工具查找的需求，多模態則對應著圖片、文件、網頁理解、智能體調用的需求。

直觀和具象化的提問如下：宇樹科技王興興（極速回答）；宇樹科技工作強度（快速回答）；基于JD和我的個人信息，針對宇樹科技AI算法工程師崗位優化一份簡歷內容，并量化指標、突出亮點（深度推理）；基于以上信息生成一份簡歷@簡歷優化大師智能體（深度推理）。

這背后源于百度洞察到了，模型能力不是越復雜越好，而是要站在用戶角度提供恰如其分的服務。R1固然強大，但卻不是萬能的，如果在一些簡單問題上也要啟動推理模式，將會對資源造成浪費。

這好比，把一頭大象裝進冰箱本來只需三步的事情，現在非要強行拆解成好幾步。百度選擇接入DeepSeek是為了提供給用戶更多的可選項，做到具體問題具體分析，幫用戶節省時間，提升搜索體驗。

2001年到今天，邁入第24個年頭的百度搜索正在經歷著脫胎換骨的新變革。

從原來的通用化走向個性化搜索。依托百度搜索海量的用戶畫像、行為數據和大模型的推理思考能力，通過個性化的意圖解構、AI智能總結，幫助用戶深度獲取與當前主題相關的個性化信息。

從工具化轉向內容化。主要解決用戶多次跳轉網頁，浪費時間且低效獲取信息的問題。現在百度的內容生態覆蓋了搜索溯源庫、智能體開發者生態和AIGC創作功能，可以智能總結和組合排列出各種多模態的內容，用戶所搜即所得，不用再淹沒在鏈接當中。

從信息獲取到任務完成。傳統搜索的邊界被打破，信息獲取維度提升的同時，也延伸到了用戶的輔助決策鏈路。目前，文心智能體平臺已經入駐大量的“專家”，利用AI生成技術，為用戶提供文本、圖片、視頻、直播等多種形式的創作能力和消費體驗，讓搜索不再局限于信息查找，而是向“任務完成”的角色轉換。

我們需要什么樣的AI搜索？

將視線放到全球，不得不面對的一個現實是，傳統搜索引擎的市場份額在下降，新生代的通用型助手和AI搜索玩家是最主要的威脅。

根據GS Statcounter數據，截至2024年4月，谷歌的搜索引擎市場份額已降至 86.99%，成為自2009年以來的最低點。

面對嚴峻的競爭形勢，傳統搜索求變勢在必行。市面上大講AI搜索，把更多重點放在了AI能力升級上，其實忽略搜索作為信息價值樞紐的價值。這種失衡在AI助手類應用尤為明顯，DeepSeek一夜間逆襲榜單，但并不能真正體現用戶的使用價值。

例如，一些AI搜索通過RAG和大模型能力重構了信息價值維度，直接輸出結構化的答案給用戶，讓獲取信息的單位成本下降了90%。但當其過渡追求響應速度、上下文窗口時，就容易出現幻覺。當前，大部分的AI搜索中都缺乏了信息溯源和核查機制等服務。在實際使用中，用戶還是不可避免地重新打開百度和谷歌。

接入DeepSeek也讓一部分AI搜索形成了“懶惰癥”。當為了流量和用戶，而無差別地向所有用戶開放推理功能時，會對算力和服務器資源造成負擔。有數據顯示，AI搜索的對話式交互使用戶平均會話時長從3分鐘延長至16分鐘。對于一直在探索商業化的創業公司而言，無異于雪上加霜。

在AI搜索陷入流量瓶頸的背景下，傳統搜索生態的價值更值得被重視。搜索引擎高頻的搜索次數，給AI能力優化帶來了持續性的反饋。從搜索次數和頻率來看，現在的AI搜索還差了一大截。以百度的智能模式為例，在樣本量足夠大的情況下，哪些需求屬于深度推理，哪些屬于短頻快的搜索，在后臺一目了然。用戶反饋也是模型能力優化升級的重要參考指標之一。

AI搜索仍然困在封閉的應用里。報告顯示，用戶搜索行為呈現出了跨平臺特征。在購物決策中，54.4%的用戶先用AI工具初篩商品信息，再通過社交平臺驗證評價，這種行為鏈暴露出現有AI搜索生態的割裂。接入DeepSeek的百度地圖已經開始做新的嘗試，在頁面輸入“推薦長沙最好吃的湘菜館”等問題，既能在地圖上標記地點，還能在下方呈現推薦餐廳的介紹、評價和人均參考。

自大模型誕生以來，谷歌一直試圖在技術和廣告商業收入中作出平衡，卻陷入了“石油詛咒”的困境。

此次，百度率先一步交出了傳統搜索的AI化升級方案：模型和搜索能力同步提升，同時以更加開放和靈活生態，來向用戶提供多元化的AI搜索解決方案。

AI搜索的分野也在逐漸形成，即走普惠化的大廠和卷高價值的AI創業公司。

百度上來直接宣布大模型開源和搜索功能免費，谷歌最近也把OpenAI高昂的Deep Research打了下來，這一定程度上給AI創業公司造成了壓力。在此基礎上，OpenAI們就不得不提供更能產生效益的功能服務，采取高端分層的商業化策略，賺錢金字塔尖上的20%利潤。

有了百度們的快速行動，AI搜索，在今年的仗變得更難打了。