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正面评论：百度“智能框”升级，重新定义AI时代的超级入口
在AI技术深度渗透互联网的今天，搜索引擎的角色正在经历从“信息搬运工”到“智能服务中枢”的质变。百度此次将搜索框升级为“智能框”，并构建“底层-中间层-上层”的全新生态架构，不仅是对自身产品形态的革命性改造，更展现了其在AI时代争夺超级入口的战略前瞻性。
一、技术整合与生态构建，打通从“模型”到“服务”的全链路
百度的升级并非简单的功能叠加，而是基于技术底座的系统性重构。底层以文心大模型为核心，整合视频生成模型Muse Steamer及外部优秀模型（如DeepSeek），解决了AI能力的“供给问题”；中间层通过MCP（多模态控制协议）连接Agent工具与真人服务，将大模型的“认知能力”转化为“执行能力”；上层则以智能框、百看、AI助手等产品直接触达用户，完成从“技术”到“体验”的最后一公里落地。这种“模型+工具+服务”的三层架构，本质上是将搜索从单一的信息检索工具，升级为能够处理复杂任务的“AI操作系统”。
以MCP生态为例，百度平台已收录超1.8万个MCP服务，覆盖生活、金融、电商等场景，这意味着用户通过搜索框不仅能“问答案”，还能“下指令”——比如查询商品库存、调用支付接口下单，甚至生成创意视频并直接分享。这种“任务完成”能力的突破，正是AI时代用户对搜索的核心需求升级。正如百度副总裁赵世奇所言，“忘掉老的搜索形态”，本质是忘掉“链接列表”的传统输出，转向“服务交付”的新形态。
二、多模态交互与场景覆盖，精准承接AI时代的用户需求变迁
传统搜索的核心是“确定性需求”：用户输入明确问题，获取结构化答案。但AI时代的用户需求更多是“模糊的”“探索性的”——比如用户可能只拍一张指甲的照片，希望了解常见类型；或输入“闺蜜手链手工教程”，期待获得视频步骤指导。百度智能框的升级精准回应了这一变化：支持超千字文本、方言识别（粤语、四川话等）、图片/视频理解等多模态输入，结合“百看”功能的多模态输出（图文、音视频混合），真正实现了“用户怎么问，系统怎么答”。
更值得关注的是其对“非文字需求”的处理能力。例如，AI生成式相机通过图片理解用户需求（如旅行导览、电器故障解答），并提供结构化内容；视频生成模型Muse Steamer支持10秒1080P高清长视频生成（Turbo版5秒视频仅需2分钟），成本低于行业水平。这些能力不仅覆盖了用户的“信息获取”需求，更延伸至“内容创作”场景——用户只需一句话即可生成三分钟创意视频，支持分镜编辑，这对普通用户和中小创作者而言，是降低内容生产门槛的关键工具。
三、流量与技术双轮驱动，巩固超级入口地位
在AI原生应用（如Kimi、DeepSeek）试图争夺“新超级入口”的背景下，百度的优势在于“既有流量”与“技术积累”的双重壁垒。截至2025年一季度，百度App月活达7.24亿，这是任何AI原生应用短期内难以企及的用户基数；而百度自2022年起持续迭代文心大模型，率先支持接入外部优秀模型（如DeepSeek），并通过MCP生态连接开发者与工具，形成了“模型-工具-用户”的闭环。这种“大流量+强技术+开放生态”的组合，使其在AI入口竞争中占据先发优势。
对比谷歌的AI搜索升级（支持复杂数据可视化、代理结账等），百度的路径更强调“本土化场景适配”——方言识别、生活服务（如手工教程、对联生成）、中小创作者支持等，更贴合国内用户的实际需求。正如行业人士所言，“下一个超级产品需要改变用户与互联网的交互方式”，百度智能框的升级，正是这种改变的具体实践。
反面评论：从“搜索”到“生态”的跨越，仍需直面多重挑战
尽管百度的升级展现了战略野心，但从“技术蓝图”到“用户买单”，仍需跨越多重现实障碍。其背后的生态协同、用户习惯迁移、竞争压力及商业化路径，均存在不确定性。
一、生态协同的复杂性：MCP服务质量与开发者积极性待验证
中间层的MCP生态是百度智能框的“能力引擎”，但生态的繁荣依赖两个关键因素：一是MCP服务的质量与多样性，二是开发者的参与积极性。目前百度平台MCP收录量超1.8万，但部分服务可能存在“可用但不优质”的问题——例如，电商场景的MCP能否准确调用库存数据？金融场景的MCP能否保障用户隐私？若用户因服务质量不佳而流失，可能反噬智能框的口碑。
此外，中小开发者的动力可能受限。MCP本质是“为百度生态打工”，开发者需依赖百度的流量分发获取用户，若分成机制不透明或收益不足，可能导致优质服务流向其他平台（如字节的AI工具生态）。如何平衡“开放”与“控制”，是百度生态运营的关键挑战。
二、用户习惯迁移的难度：从“被动检索”到“主动交互”的认知鸿沟
传统搜索用户的核心习惯是“短平快”——输入关键词，快速获取结果。而智能框需要用户适应“多模态输入”（如拍照、长文本描述）、“模糊需求表达”（如“帮我写五字对联”）甚至“任务指令”（如“生成旅行视频”）。这种从“被动检索”到“主动交互”的转变，可能导致部分用户因操作复杂而流失。
例如，新闻中提到“即便是不会写prompt的普通大众也能迅速上手”，但实际中，用户可能需要学习如何用自然语言描述需求（如“指甲有几种常见类型”），或理解“百看”的多模态输出逻辑（何时选择文字，何时选择视频）。若百度的引导设计（如提示词tab、示例）不够直观，可能导致用户体验下降。
三、竞争压力：AI原生应用与超级App的双重夹击
百度面临的竞争不仅来自传统搜索引擎（如谷歌），更来自AI原生应用（如Kimi、DeepSeek）和互联网超级App（如微信、抖音）。AI原生应用以“轻量级、垂直化”吸引用户（如DeepSeek的模型能力），而超级App则通过“场景集成”（如微信的“搜一搜”+小程序，抖音的“搜索+内容推荐”）争夺用户时长。
例如，抖音的搜索已深度整合短视频内容，用户搜索“手工教程”可直接看到优质视频；微信的“搜一搜”则连接小程序，支持“搜索+服务”闭环。百度智能框虽强调“多模态”，但需在“内容丰富度”（如视频数量与质量）和“服务闭环”（如直接跳转电商或小程序）上与这些对手竞争。若百度的“百看”内容生态（如PGC、UGC）未能快速丰富，可能难以留住用户。
四、技术迭代与商业化的平衡：高投入能否转化为可持续收益？
百度此次升级的技术投入巨大——自研视频生成模型Muse Steamer、持续迭代文心大模型、维护MCP生态等，均需要长期资金与算力支持。但商业化路径尚不清晰：是通过广告（如搜索结果中的服务推荐）、增值服务（如视频生成的付费功能），还是生态分成（如MCP服务的抽成）？
若过度依赖广告，可能破坏用户体验（如多模态结果页插入硬广）；若增值服务定价过高，可能抑制用户使用意愿；若生态分成比例过低，又难以激励开发者。如何在“用户体验”“开发者收益”“自身盈利”之间找到平衡，是百度未来需解决的核心问题。
给创业者的建议：从百度升级中提炼AI时代的生存法则
百度的“智能框”升级，本质是AI技术与用户需求、生态能力的深度融合。对创业者而言，可从中提炼以下关键启示：
一、聚焦“场景化需求”，用多模态能力解决用户“模糊痛点”
AI时代的用户需求更趋模糊（如“想做手工但不知从何下手”），创业者需跳出“精准检索”的思维，转向“场景化服务”。例如，针对“旅行导览”场景，可结合图像识别（用户拍景点照片）、语音交互（用户描述需求）和视频生成（输出攻略视频），提供“输入-理解-执行”的一站式服务。百度的多模态输入输出能力（文字、图片、视频）正是这一逻辑的体现，创业者可借鉴其“需求承接”思路，用技术解决用户“说不清楚”的需求。
二、构建“开放生态”，通过工具与服务连接外部资源
百度的MCP生态证明，单靠自身技术难以覆盖所有场景，开放合作是必然选择。创业者需设计“工具接口”或“协议标准”，吸引第三方开发者接入（如电商数据、支付工具、专业知识库），将自身产品从“功能集合”升级为“服务平台”。例如，做垂直领域AI助手的创业者，可开放API让行业服务商（如法律咨询、医疗诊断）接入，提升产品的“任务完成”能力。
三、重视“用户习惯培养”，用低门槛设计降低使用成本
百度通过“提示词tab”“示例引导”降低用户使用智能框的门槛，这对创业者同样重要。面对AI时代的新交互方式（如多模态输入、自然语言指令），创业者需用“傻瓜式设计”（如预设模板、语音辅助输入）帮助用户快速上手。例如，做AI写作工具的创业者，可提供“朋友圈文案”“简历优化”等场景模板，用户只需填空即可生成内容，避免因“不会写prompt”而流失。
四、平衡“技术投入”与“商业化落地”，避免陷入“为技术而技术”的陷阱
百度的升级虽技术亮眼，但最终需通过用户付费或生态变现。创业者需警惕“过度追求技术领先”而忽视商业化的风险。例如，研发视频生成模型时，需优先解决“成本”与“效率”（如百度Muse Steamer的10秒1080P生成），而非盲目追求“电影级画质”；接入外部服务时，需设计合理的分成机制（如按效果付费），确保开发者与自身均能盈利。
五、关注“入口竞争”，用“高频场景”绑定用户心智
百度凭借搜索的“高频属性”（用户每天多次使用）巩固入口地位，创业者可借鉴这一逻辑，选择“高频场景”（如日常工具、社交辅助）作为切入口，通过持续服务绑定用户心智。例如，做AI学习助手的创业者，可聚焦“每日作业辅导”“错题整理”等高频需求，逐步延伸至“考试规划”“志愿填报”等低频但高价值场景，最终形成“入口级”产品。
结语
百度的“智能框”升级，是搜索引擎在AI时代的一次“自我革命”。它既展现了巨头在技术整合与生态构建上的优势，也暴露了从“技术”到“用户”的落地挑战。对创业者而言，关键是从这一案例中提炼“需求洞察-技术适配-生态协同”的底层逻辑，在AI时代的入口竞争中找到自身的生存与发展路径。
