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從WAIC數(shù)據(jù)爆發(fā)看騰訊ima:AI原生應(yīng)用如何重構(gòu)知識生產(chǎn)力智能

翼言商業(yè)觀察 2025-07-30 16:42
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導(dǎo)讀

有用、可靠的信息流動起來,會怎樣?

上線半年多

環(huán)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(wù)線負責(zé)人何毅進發(fā)布的ima的成績單。

丨騰訊信息服務(wù)線負責(zé)人何毅進在WAIC演講現(xiàn)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(fā)力,更揭示了騰訊在AI原生應(yīng)用戰(zhàn)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(chǎn)品線整合到知識號生態(tài)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(nèi)容創(chuàng)作的底層邏輯。


一、從工具到生態(tài):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(nèi)容形態(tài),用戶可自主構(gòu)建個人知識體系;中間RAG層確保知識被精準(zhǔn)檢索調(diào)用,解決傳統(tǒng)大模型“幻覺”痛點頂層應(yīng)用層則通過多模態(tài)創(chuàng)作、腦圖編輯等工作臺能力,將靜態(tài)知識轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。

不難發(fā)現(xiàn),ima并非孤立的工具,而是騰訊“AI全景戰(zhàn)略”的關(guān)鍵一環(huán)。在超級應(yīng)用(微信、QQ)與底層大模型(混元)之間,ima承擔(dān)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(tài)技術(shù)能力。其“三層鏈路”實質(zhì)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(xiàn)場體驗ima

ima的爆發(fā)離不開騰訊生態(tài)的"加持"。在內(nèi)容端,它可以獨家索引5000萬篇公眾號文章,將微信生態(tài)的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容轉(zhuǎn)化為知識庫素材;在工具端,與騰訊文檔、騰訊會議聯(lián)動,會議紀(jì)要可自動解析為知識單元,文檔創(chuàng)作時能實時調(diào)用知識庫內(nèi)容;在算力端,騰訊云智算平臺提供從訓(xùn)練到推理的全流程支持,保障千萬級知識庫的高效運轉(zhuǎn)。這種"產(chǎn)品-內(nèi)容-算力"的協(xié)同,根植于騰訊獨有的生態(tài)優(yōu)勢,也是ima爆發(fā)的深層原因。


二、ima的迭代密碼

ima的爆發(fā)式增長絕非簡單的功能疊加,而是完成了一場對“知識生產(chǎn)力”的底層重構(gòu)。它的迭代路徑圍繞“讓知識從靜態(tài)存儲轉(zhuǎn)化為動態(tài)生產(chǎn)力”這一命題,實現(xiàn)了知識活化—智能協(xié)同—生態(tài)共振的三階質(zhì)變。這三個階段層層遞進,既破解了AI時代知識管理的核心矛盾,也構(gòu)建了其難以復(fù)制的競爭壁壘。

1.知識活化:破解“收藏即遺忘”的困境,2024.10-2025.2

互聯(lián)網(wǎng)時代的知識管理,往往困在“存儲≠使用”的魔咒中:我們收藏了無數(shù)公眾號文章、PDF報告、會議筆記,卻在需要時如同大海撈針——不是“知識不夠”,而是“知識無法被激活”。ima的第一階段革命,正是通過知識的“可計算化改造”,讓沉睡的信息變成能被AI理解、調(diào)用的“活知識”。

其底層邏輯是“非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容→結(jié)構(gòu)化知識單元”的轉(zhuǎn)化。傳統(tǒng)筆記工具雖能存儲文檔,卻無法讓機器真正“讀懂”內(nèi)容;而ima通過三層架構(gòu)中的底層知識庫,將用戶上傳的文檔、圖片、公眾號文章甚至截圖,經(jīng)過OCR解析、語義切片后,轉(zhuǎn)化為可被理解和調(diào)用的知識單元。例如,上傳一份“2025年AI趨勢報告”,ima不僅能提取關(guān)鍵數(shù)據(jù),還能識別“大模型”“RAG技術(shù)”等核心概念的關(guān)聯(lián),生成可視化知識圖譜——這相當(dāng)于給知識裝上了“GPS定位”,讓AI能隨時精準(zhǔn)調(diào)用。這種“知識活化”能力,大幅提升效率的同時,也保證了回答準(zhǔn)確性。

這一階段的本質(zhì),是將知識從“被動存儲介質(zhì)”轉(zhuǎn)化為“主動響應(yīng)的智能單元”,為后續(xù)的生產(chǎn)力釋放打下基礎(chǔ)。

丨ima和微信、騰訊元寶、QQ共同作為騰訊AI應(yīng)用登上《新聞聯(lián)播》

2.智能協(xié)同:雙引擎驅(qū)動的知識提效,2025.2-2025.5

當(dāng)知識完成“可計算化改造”,如何讓其在不同場景下高效協(xié)同?ima的第二階段突破,在于構(gòu)建了“雙引擎+全鏈路”的智能協(xié)同網(wǎng)絡(luò):通過模型策略創(chuàng)新和場景滲透,讓知識從“單點調(diào)用”升級為“全鏈路賦能”。

在模型層面,ima采取“自研+開源”的雙引擎戰(zhàn)略:同時接入騰訊混元大模型和DeepSeek-R1模型,用戶可以自行選擇,根據(jù)場景靈活切換。

更關(guān)鍵的是“全鏈路提效”,知識不再局限于單一工具,而是滲透到信息處理的每個環(huán)節(jié)。在“讀”的場景,ima能解析PDF文檔生成思維導(dǎo)圖,自動標(biāo)注重點段落;在“問”的場景,用戶@知識庫即可調(diào)用特定領(lǐng)域知識;在“寫”的場景,AI創(chuàng)作功能能基于知識庫內(nèi)容生成報告,并自動引用來源。

這一階段的突破,在于將“知識工具”升級為“知識協(xié)同網(wǎng)絡(luò)”——模型、內(nèi)容、場景不再孤立,而是形成“調(diào)用-反饋-優(yōu)化”的閉環(huán),讓知識生產(chǎn)力實現(xiàn)從“點效率”到“鏈效率”的躍升。

丨WAIC現(xiàn)場,ima知識庫部分展示

3.生態(tài)共振:從個人工作臺到集體智慧共創(chuàng),2025.5-至今

單一用戶的知識畢竟有限,如何讓千萬用戶的知識形成合力?ima的第三階段,通過“私域+公域”的知識網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,讓個體知識匯入集體智慧,形成“生態(tài)共振效應(yīng)”——這不是簡單的“平臺化”,而是知識生產(chǎn)力從“個人所有”到“集體共創(chuàng)”的質(zhì)變。

知識號體系,是生態(tài)共振的核心引擎。它允許用戶將私域知識庫發(fā)布至“知識庫廣場”,單個知識庫最高可支持100萬人共享,且不占用個人云存儲空間。公域知識貢獻者能獲得認證、流量扶持,甚至通過數(shù)據(jù)看板查看訪問量、問答趨勢,優(yōu)化內(nèi)容精準(zhǔn)度。這種機制不僅激活了多元主體參與,更重要的的是“知識復(fù)用機制”的創(chuàng)新:歸檔內(nèi)容中的通用模塊會被AI提取為“可復(fù)用片段”,在新項目創(chuàng)建時自動推薦。這相當(dāng)于千萬用戶的“隱性經(jīng)驗”被轉(zhuǎn)化為“顯性知識組件”,形成“一人貢獻、萬人復(fù)用”的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。截至2025年7月,ima公域知識庫內(nèi)容超2000萬條,私域可分享內(nèi)容環(huán)比增長208%,印證了生態(tài)共振的爆發(fā)力。

這一階段的本質(zhì),是讓知識突破個體邊界,通過生態(tài)協(xié)同產(chǎn)生“1+1>100”的共振效應(yīng)——ima不再只是個人的“第二大腦”,而是千萬用戶共同構(gòu)建的“集體智慧反應(yīng)堆”。

從知識活化到智能協(xié)同,再到生態(tài)共振,ima的迭代路徑揭示了AI原生應(yīng)用的核心邏輯:技術(shù)創(chuàng)新的終極目標(biāo)不是功能疊加,而是重構(gòu)知識與生產(chǎn)力的關(guān)系,用“知識生產(chǎn)力躍遷”重構(gòu)工作流,讓AI從“實驗室技術(shù)”變成人人可用、好用的“生產(chǎn)力操作系統(tǒng)”。當(dāng)杭州錢江海關(guān)的法規(guī)條文能實時匹配群眾咨詢,當(dāng)高校教授的講義能跨校賦能師生,ima證明,真正的AI革命,在于讓每個普通人都能駕馭知識、創(chuàng)造價值——這才是ima的秘密武器。


三、從"信息過載"到"智能涌現(xiàn)":ima如何重構(gòu)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(zhuǎn)移。

1.信息獲取:從"搜索"到"涌現(xiàn)"

傳統(tǒng)搜索模式下,用戶需主動輸入關(guān)鍵詞、篩選結(jié)果、整合信息,效率低下且易遺漏。ima通過"主動知識推送"重構(gòu)這一流程:比如,當(dāng)用戶研究"跨境電商稅務(wù)政策"時,系統(tǒng)會自動關(guān)聯(lián)海關(guān)法規(guī)庫、稅務(wù)案例庫、行業(yè)報告庫,生成包含法條引用、實操建議、風(fēng)險提示的"知識包"。這種"需求觸發(fā)-知識涌現(xiàn)"的模式,讓信息獲取從"大海撈針"變成"智能匹配"。

2.知識管理:從"文件夾"到"知識圖譜"

多數(shù)人管理知識仍停留在"文件夾分類"階段,難以發(fā)現(xiàn)知識間的隱性關(guān)聯(lián)。ima通過知識圖譜技術(shù),自動識別內(nèi)容中的關(guān)系:上傳一篇"AI大模型發(fā)展簡史",系統(tǒng)會自動關(guān)聯(lián)"GPT-4""混元""MoE架構(gòu)"等節(jié)點,生成可視化腦圖,知識復(fù)用率提升大幅提升,知識也得以從“檔案柜”變身決策引擎。

3.內(nèi)容創(chuàng)作:從"從零開始"到"知識生成"

在傳統(tǒng)創(chuàng)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(diào)用-結(jié)構(gòu)化生成-個性化編輯"三步:寫行業(yè)分析時,可直接@"互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)庫"獲取最新數(shù)據(jù);做PPT時,腦圖工具能基于知識庫自動生成大綱;甚至學(xué)術(shù)論文的文獻綜述,系統(tǒng)也能整合相關(guān)研究并標(biāo)注引用。

ima的“邊問邊看、邊搜邊記”,區(qū)別于傳統(tǒng)“檢索-閱讀-創(chuàng)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(diào)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(chuàng)作”。


四、“活”知識的未來

ima知識號生態(tài)的爆發(fā)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(fā)現(xiàn),ima已在三個維度埋下伏筆:

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

  • 商業(yè)化機制醞釀價值兌現(xiàn):留言功能、數(shù)據(jù)分析工具已為創(chuàng)作者變現(xiàn)鋪路;

  • 多端協(xié)同擴大生態(tài)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(xiàn)B/C端協(xié)同覆蓋。

丨騰訊在WAIC推出國內(nèi)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(fā)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(shù)字世界走向物理世界。

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


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