Deep Research：不仅是人工智能时代的研究利器，也是AI时代学习者的杀手锏应用

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Deep Research正重新定义AI辅助研究，三大科技巨头竞相布局的深度研究工具让复杂课题探索变得前所未有的高效。

核心内容：
1. Google、OpenAI和Perplexity三大平台的Deep Research功能对比
2. 深度研究工具在学术探索和跨领域分析中的革命性突破
3. 以项目式学习为例展示AI深度研究的实际应用场景

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

2024年12月，Google在 Gemini 中推出了一项名为“深度研究”的新功能。

作为一款人工智能研究助手，Gemini 的DeepResearch 可以深入研究复杂主题并创建带有相关引文的报告。

在此过程中，它可以浏览多达数百个网站，思考其研究结果，并创建报告，这些报告也可以转换成播客式的对话。 

今天2月，OpenAI推出了Deep Research的功能后，带火了Deep Research这个概念。

Deep Research具备自主研究规划、跨领域分析和高质量报告生成能力。

Perplexity 紧随其后，

2月14日，Perplexity 宣布推出其最新功能，Deep Research，加入到了 Google 和 OpenAI 的竞争行列之中。

图片源自geeksforgeeks.org，特别鸣谢！

自留地君让 KIMI 对Google Gemini、OpenAI 以及 Perplexity三家的深度研究进行比较分析，

Kimi 基于 2025-08-23 前公开信息，

给出的回应如下：

和常见的聊天机器人（Chatbot）类产品的AI搜索问答产品不同的是，DeepResearch产品能够输出研究级的深度内容，可以帮助用户深入的研究和了解一个话题，且其输出成果具备更多的信息量和知识。

因此，Deep Research 的目标不是简单的给出答案，而是为用户提供更加深入的答案，并给出可检索和查证的引用资料和佐证资料。

Deep Research 的出现代表了人工智能从简单问答向复杂研究能力的重要转变，标志着大语言模型（LLM）、先进信息检索系统与自动化推理框架的融合，它重新定义了学术研究与实际问题解决之间的边界。

对于大众用户而言，对于学生党来说，Deep Research 类应用可以用于快速且深入的了解一个初接触刚兴趣的研究领域。

今天，我们就以秘塔AI 的深度研究为例。

自留地君向秘塔AI 的深度研究提出了一个有待深度研究的问题：

“什么是项目式学习（PBL）?  在过去50年间，关于项目式学习学术界做了哪些研究？取得了哪些成就？如何开展线上线下相结合的项目式学习？如何用项目式学习开展STEAM 教育？在人工智能时代，基于线上线下相结合的项目式学习有哪些新的机遇与挑战？对一线教师给出10个开展基于线上线下相结合的STEAM 项目式学习具体的意见和建议。”

秘塔AI的深度研究不仅给出了研究的思维链，而且将其以可视化的形式呈现出来：

不仅如此，它还给出了报告以及报告中全部的引用文献。

对于深度研究所生成的报告，用户可以“生成互动研究报告”，可以直接"转PPT"，也可以导出为 Word、PDF，或者直接导出到秘塔写作猫。

作为学生，作为学习者，作为初步接触这个领域的研究人员，

1、可以研读深度研究所生成的报告，拓展自己的知识结构；

2、可以顺藤摸瓜，沿着深度研究基于的文献拓展阅读；

3、仔细品读秘塔AI深度研究的“研究思路"，进行思维比对；

通过研读秘塔AI的“研究思路”，将AI的“研究思路”和自己的思考进行比较分析，相信会在研究的方法论上获得巨大的帮助。

4、在这个基础上，发现新的问题，进行下一轮的深度研究。