通過這篇文章，您將了解到“橙篇”如何簡化資料搜集、信息匯總和報告生成的過程，讓您的研究報告工作變得輕松而專業。

作為一名產品人，你開始在工作中使用AI 工具了沒？是用來生成設計稿、寫研究報告、還是數據分析？

今天我分享最近發現的一款AI神器“橙篇”，它可以幫助咱干好一個事：寫研究報告。

可能你會說日常工作里面很少寫研究報告，這個是在大廠會需要干的事，小公司決策并沒這么復雜。

但實際上，隨著增長放緩，行業新人不斷涌入，越來越多的公司需要對行業、市場、技術趨勢有更深入研究的產品經理。

這種情況下，一份能體現自己專業度和思考能力的研究報告，無疑能給我們能力提供更好的背書，也為產品決策提供支撐。

一、寫報告，你是否面臨這些問題？

我在公司做新產品立項的時候，為了從多個維度充分驗證新產品是值得投入，分各個課題寫了好幾份研究報告，包括行業、市場、競品、技術等維度，寫過這么多報告，我發現困難主要集中在幾方面：

1. 資料收集難，為保證信息全面，需要收集很多資料

包括但不限專業機構的研究報告、競品公司的白皮書、專業論文等資料，方便評估新產品是否符合行業和技術的發展趨勢、能否有差異化優勢，有時候也會去參加行業的峰會，獲取一些最新的資訊

2. 信息量巨大，獲取信息效率低

一篇報告少則幾千字，大則上萬字，里面不一定所有內容都是我們需要的，為了從海量信息中獲得有價值的信息，我需要一篇篇查閱，并將相關內容進行摘錄紀要，工作量是巨大的。

3. 報告看起來“專業度”不夠

大部分人一般都是在網上找各種模板來套內容，套完后內容看起來還是比較生硬，專業度不夠，畢竟除了畢業論文外，我們都很少以專業的文體來寫內容

通用AI工具的局限能用AI解決上面提到的問題嗎？

在用橙篇前，我也試過用不少AI工具來寫研究報告，但發現Kimi等工具在針對研究報告這類長文創作的場景，提供的能力有限，目前它們都只能提供一個報告提綱而沒法生成一份內容翔實的報告。

今天給大家分享的“橙篇”，在嘗試用它寫了一篇研究報告后，可以說是目前我覺得很適合拿來寫研究報告、論文這類長文的工具了；具體有何不同，下面給大家具體介紹。

二、開箱體驗，如何用橙篇寫研究報告？

橙篇目前的能力已經cover了寫研究報告的各個環節。像我之前是負責營銷系統的，以寫一篇關于AI技術在數字營銷領域應用的研究報告為例，整個寫報告的過程可以拆分以下幾個環節：

1. 收集資料

在這個環節使用橙篇的AI全網搜索能力，它可以對目前全網一些公開信息進行總結提煉，有助于我們快速獲取信息。在這一步，我就可以對AI技術在數字營銷領域幾個大的應用方向有初步了解

2. 資料總結

除了匯總網絡的公開資料外，往往我們還會去搜集其他非公開的資料，比如我為了進行這個課題研究，也通過各種渠道下載了相關資料，有些是友商的產品白皮書、有些是一些行業專業機構的分析報告，我本地至少下載了幾十份，其中有一些還是上百M級別的報告。

在這個環節，借助橙篇的文檔總結能力，我就可以將這些資料都丟給橙篇了，然后快速結合橙篇總結的內容，看看哪份資料里面有我關心的信息：

甚至，我們也可以直接跟橙篇提問，讓橙篇從資料中提取特定內容，相比以前一個個文件都打開閱讀的方式效率高太多了！

比如我在寫這個課題研究的時候，就直接跟橙篇提問，看看哪些資料中有提及AI，這樣我就能之前目前各個友商和機構，在數字營銷的AI應用方面提了哪些信息。

此外，橙篇在文檔類型支持上也很豐富，除了PDF、word、excel、ppt外，還支持圖片格式，像在行業峰會拍的一些照片，上傳后橙篇也能總結出圖片中的關鍵內容，這些類型也基本已經能覆蓋我們能搜集到的各類資料了。

3. 搜集論文

查論文，可以進一步了解學術界的實踐探索，在做新課題研究的時候也很重要，借助橙篇的學術搜索能力，只需告訴橙篇想要找的文獻資料主題，就可以從上億實時的學術資料庫中進行資料的檢索：

這個學術搜索能力可以說是為寫研究報告或者論文而生了，我們能在研究報告中引用文獻，讓報告內容顯得更加有理有據。

相比之下，目前kimi等工具只能基于網絡的公開資料來生成回答：

4. 寫報告

通過上面3個環節，我們已經能有效地匯總網絡公開資料、本地非公開資料、學術專業資料的信息了，前期的資料準備工作完成后，我們對這個領域也已經有一定的認知了，接下來報告怎么寫？

這個時候可以借助橙篇的長文寫作能力，這個是除學術資料庫外，用橙篇寫報告的另外一個大殺器能力。為什么這么說呢？可以先看看我之前在kimi上得到的內容，很明顯，它只能幫我生成1個提綱：

在橙篇上，則可以幫我直接生成最終的報告內容：

可以看到，在輸入報告主題后，橙篇會先生成提綱，我們確認提綱沒問題后，橙篇就將基于提綱進行長文的生成，稍作等待，便能得到一篇內容翔實的報告，并且報告里也自動插入了參考文獻和引用說明。

當然，在生成提綱后也可以對提綱進行編輯調整，比如我就在第二章增加了2.3 AI生成營銷內容的部分，橙篇也會結合你在提綱中新增的內容來生成報告：

有了初稿，接下來就需要對內容進行進一步的完善填充，可以直接在橙篇中就對報告內容進行在線編輯，并且可以結合橙篇全文校正能力給出的提示，對報告中出錯的地方、可讀性比較弱的地方進行優化。

在這個環節，我還發現了1個比較驚艷的能力：全文建議。

目前很多云文檔工具都只能做到對文檔進行格式或語法上的建議，但橙篇可以從報告內容層面給出的建議，比如它會建議我在報告里補充說明本次研究的目的、再補充一些數據、應用案例。

參考橙篇的建議，再進一步優化內容，我們最終就能得到一篇專業有料的報告了~

三、總結

全程體驗下來，除了收獲1個卷報告的神器外，我也愈加相信后面AI應用層的發展，必定是場景化、垂直化的，必須要能閉環地解決用戶在垂直場景里遇到的問題，給用戶交付最終結果。

不然，就會遇到類似用通用AI工具來進行專業內容創作的問題，一是缺少專業化的內容支撐，二是用戶沒法得到最終的可用內容，只能零散地解決整個長文創作過程中遇到的問題。

橙篇在定位上的聚焦，讓它在滿足用戶長文創作需求時更關注查閱創編的整個過程，有機地將AI能力結合到資料收集、查閱整理、寫報告、內容優化的整個過程中，也拉通了百度學術資源，為用戶提供更可靠的內容依據。