我如何用 AI 做一份行业研究

用 AI 做行业研究，最容易犯的错误是直接问：“帮我写一份某行业研究报告。”这样得到的内容通常很完整，但也很空，很难判断哪些是真实资料，哪些只是模型的惯性表达。

我更习惯把流程拆成几个步骤。

第一步是定义问题。研究不是越大越好，而是要明确用途。是为了判断产品机会，还是为了准备竞品分析，或只是建立基础认知？用途不同，资料类型和输出结构也不同。

第二步是列出研究框架。我一般会先让 AI 给出一个框架草案，再手动删减。常见结构包括：行业背景、用户需求、主要玩家、典型产品、商业模式、关键趋势、风险和机会。这个阶段的 AI 价值是帮助我不漏维度，而不是替我下结论。

第三步是收集资料。这里我会优先使用带来源的搜索工具、官网、产品文档、公告、访谈和公开资料。AI 可以帮我整理资料摘要，但重要结论必须能回到来源。

第四步是建立资料卡片。每条资料尽量包含来源、时间、核心信息、我的备注和可信度判断。这样做比直接生成长文慢，但后续复用价值更高。

第五步才是让 AI 辅助写作。我会把问题、框架和资料卡片交给 AI，让它先生成提纲，再逐段扩写。过程中不断要求它区分事实、推断和个人观点。

最后一步是人工复盘。AI 可以提升整理效率，但研究判断仍然需要人来做。尤其涉及市场规模、融资、份额和增长数据时，如果没有可靠来源，我宁愿不写具体数字。

这个流程的重点不是让 AI 替代研究，而是让它承担结构化、归纳和初稿工作。真正有价值的部分，仍然来自问题定义和判断标准。