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      從WAIC數據爆發看騰訊ima:AI原生應用如何重構知識生產力

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      翼言商業觀察

      有用、可靠的信息流動起來,會怎樣?

      上線僅半年

      環比增長208%

      2000萬+

      這是7月27日世界人工智能大會WAIC上,騰訊信息服務線負責人何毅進發布的ima的成績單。


      丨騰訊信息服務線負責人何毅進在WAIC演講現場

      這份成績單,不僅印證了“活知識庫+大模型”融合路線的爆發力,更揭示了騰訊在AI原生應用戰場的布局。從微信搜一搜的"AI搜索"到混元大模型的開源,從四大產品線整合到知識號生態的搭建,騰訊正通過ima這個抓手,試圖重新定義信息獲取、知識管理與內容創作的底層邏輯。

      從工具到生態:ima的進化論

      何毅進在演講中提到ima“三層鏈路”:底層知識庫支持文檔、圖片、公眾號等多元內容形態,用戶可自主構建個人知識體系;中間RAG層確保知識被精準檢索調用,解決傳統大模型“幻覺”痛點頂層應用層則通過多模態創作、腦圖編輯等工作臺能力,將靜態知識轉化為生產力。

      不難發現,ima并非孤立的工具,而是騰訊“AI全景戰略”的關鍵一環。在超級應用(微信、QQ)與底層大模型(混元)之間,ima承擔了垂直場景的智能中樞角色:向上連接用戶個性化需求,向下整合多模態技術能力。其“三層鏈路”實質是騰訊對AI時代信息價值鏈的重新定義。


      丨一名觀眾在WAIC現場體驗ima

      ima的爆發離不開騰訊生態的"加持"。在內容端,它可以獨家索引5000萬篇公眾號文章,將微信生態的優質內容轉化為知識庫素材;在工具端,與騰訊文檔、騰訊會議聯動,會議紀要可自動解析為知識單元,文檔創作時能實時調用知識庫內容;在算力端,騰訊云智算平臺提供從訓練到推理的全流程支持,保障千萬級知識庫的高效運轉。這種"產品-內容-算力"的協同,根植于騰訊獨有的生態優勢,也是ima爆發的深層原因,

      ima的迭代密碼

      ima是2024年10月由QQ瀏覽器團隊孵化的產品,其最初定位是"智能工作臺",如今已成為騰訊AI戰略的核心抓手,其迭代路徑暗合互聯網產品的"三級火箭"邏輯。

      I:解決痛點的工具,2024.10-2025.2

      ima誕生之初就直擊用戶痛點:互聯網信息碎片化嚴重,專業知識散落各處難以整合。它允許用戶上傳文檔、圖片、公眾號文章甚至個人筆記,通過OCR解析和語義切片后,構建專屬知識庫。這種"我的知識我做主"的模式,與傳統搜索引擎"被動接受結果"形成鮮明對比。杭州錢江海關的案例頗具代表性:其上傳200部法規、800類咨詢案例后,ima能自動引用條文并結合實例給出解答,將辦事效率提升3倍。

      II?:雙引擎驅動的能力躍升,2025.2-2025.5

      2025年2月并入CSIG后,ima迎來關鍵升級:同時支持騰訊混元大模型與DeepSeek-R1開源模型的"雙引擎"模式。前者作為騰訊自研通用大模型,在中文理解、多模態生成(文本/圖像/3D)上表現突出,GitHub星數超2.9萬;后者則以推理速度見長,微信"AI搜索"接入后曾因用戶激增導致服務器過載。雙引擎加持下,ima實現"魚與熊掌兼得":混元保障知識的深度處理(如長文檔解析、腦圖生成),DeepSeek負責實時問答的效率,用戶@知識庫即可調用特定領域知識,準確率提升至92%。

      丨WAIC現場,ima知識庫部分展示

      ?III?:知識號生態的網絡效應,2025.5-至今

      5月上線的"知識號"體系,是ima從工具轉向生態的關鍵一躍。騰訊為公域知識庫貢獻者提供認證體系和流量扶持,高校教授、律所、政府機構等專業主體紛紛入駐:某985高校教授將課程講義、論文庫上傳后,學生可通過ima直接提問,備課效率提升40%;杭州市場監管局的"消費維權知識庫"上線3周,訪問量突破10萬次。

      截至7月27日,ima公域知識庫內容超2000萬條,私域可分享內容環比增長208%,形成"專業生產+大眾消費"的生態閉環。

      從"信息過載"到"智能涌現"

      ima如何重構知識工作流

      ima的真正價值,不止于一款工具的成功,更意味著知識工作流的范式轉移。

      信息獲取:從"搜索"到"涌現"

      傳統搜索模式下,用戶需主動輸入關鍵詞、篩選結果、整合信息,效率低下且易遺漏。ima通過"主動知識推送"重構這一流程:比如,當用戶研究"跨境電商稅務政策"時,系統會自動關聯海關法規庫、稅務案例庫、行業報告庫,生成包含法條引用、實操建議、風險提示的"知識包"。這種"需求觸發-知識涌現"的模式,讓信息獲取從"大海撈針"變成"智能匹配"。

      知識管理:從"文件夾"到"知識圖譜"

      多數人管理知識仍停留在"文件夾分類"階段,難以發現知識間的隱性關聯。ima通過知識圖譜技術,自動識別內容中的實體關系:上傳一篇"AI大模型發展簡史",系統會自動關聯"GPT-4""混元""MoE架構"等節點,生成可視化腦圖。截至2025年7月,ima用戶平均創建知識圖譜12個,知識復用率提升60%,知識從“檔案柜”變身決策引擎。

      內容創作:從"從零開始"到"知識生成"

      在傳統創作流程中,作者需先搜集資料、梳理邏輯、組織語言,耗時耗力。ima將這一過程壓縮為"知識調用-結構化生成-個性化編輯"三步:寫行業分析時,可直接@"互聯網行業數據庫"獲取最新數據;做PPT時,腦圖工具能基于知識庫自動生成大綱;甚至學術論文的文獻綜述,系統也能整合相關研究并標注引用。

      ima的“邊問邊看、邊搜邊記”,區別于傳統“檢索-閱讀-創作”的線性流程。用戶可在同一界面完成:上傳百頁文獻-AI生成腦圖-調用案例庫寫作-自動排版輸出,知識工作從“分階段流水線”進化為“實時交互式創作”。

      “活”知識的未來

      ima知識號生態的爆發僅是開端,何毅進在演講中的展望“讓有用可靠的信息在AI時代流動”大有深意。分析不難發現,ima已在三個維度埋下伏筆:


      • 認證體系構建信任壁壘:首批百家加V知識號(如錢江海關、東吳證券)形成權威性標桿;

      • 商業化機制醞釀價值兌現:留言功能、數據分析工具已為創作者變現鋪路;

      • 多端協同擴大生態半徑:QQ瀏覽器QBot、騰訊元器智能體平臺與ima共享混元底座,實現B/C端協同覆蓋。



      丨騰訊在WAIC推出國內首個模塊化具身智能開放平臺Tairos

      AI時代,知識流動的意義值得重新打量。

      WAIC展館的另一端,騰訊Robotics X實驗室發布的具身智能平臺Tairos正嘗試為機器人裝上“大腦”。不遠的未來,AI終將從數字世界走向物理世界。

      而ima的探索或許更為深遠:當海關法規、投研報告、教學講義通過知識號流動起來,當2000萬篇內容在RAG鏈路中持續自我更新,知識本身獲得了“生命”。這種生命力不體現為機器的肢體運動,而體現為思想的加速碰撞與再生。

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