股票配资知识网首选AI创作功能能基于知识库内容生成报告

上线半年多

环比增长208%

2000万+

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这是7月27日世界人工智能大会（WAIC）上，腾讯信息服务线负责人何毅进发布的ima的成绩单。

丨腾讯信息服务线负责人何毅进在WAIC演讲现场

这份成绩单，不仅印证了“活知识库+大模型”融合路线的爆发力，更揭示了腾讯在AI原生应用战场的布局。从微信搜一搜的"AI搜索"到混元大模型的开源，从四大产品线整合到知识号生态的搭建，腾讯正通过ima这个抓手，试图重新定义信息获取、知识管理与内容创作的底层逻辑。

从工具到生态：ima的进化论

何毅进在演讲中提到ima“三层链路”：底层知识库支持文档、图片、公众号等多元内容形态，用户可自主构建个人知识体系；中间RAG层确保知识被精准检索调用，解决传统大模型“幻觉”痛点顶层应用层则通过多模态创作、脑图编辑等工作台能力，将静态知识转化为生产力。

不难发现，ima并非孤立的工具，而是腾讯“AI全景战略”的关键一环。在超级应用与底层大模型（混元）之间，ima承担了垂直场景的智能中枢角色：向上连接用户个性化需求，向下整合多模态技术能力。其“三层链路”实质是腾讯对AI时代信息价值链的重新定义。

丨一名观众在WAIC现场体验ima

ima的爆发离不开腾讯生态的"加持"。在内容端，它可以独家索引5000万篇公众号文章，将微信生态的优质内容转化为知识库素材；在工具端，与腾讯文档、腾讯会议联动，会议纪要可自动解析为知识单元，文档创作时能实时调用知识库内容；在算力端，腾讯云智算平台提供从训练到推理的全流程支持，保障千万级知识库的高效运转。这种"产品-内容-算力"的协同，根植于腾讯独有的生态优势，也是ima爆发的深层原因。

ima的迭代密码ima的爆发式增长绝非简单的功能叠加，而是完成了一场对“知识生产力”的底层重构。它的迭代路径围绕“让知识从静态存储转化为动态生产力”这一命题，实现了知识活化—智能协同—生态共振的三阶质变。这三个阶段层层递进，既破解了AI时代知识管理的核心矛盾，也构建了其难以复制的竞争壁垒。

1.知识活化：破解“收藏即遗忘”的困境

互联网时代的知识管理，往往困在“存储≠使用”的魔咒中：我们收藏了无数公众号文章、PDF报告、会议笔记，却在需要时如同大海捞针——不是“知识不够”，而是“知识无法被激活”。ima的第一阶段革命，正是通过知识的“可计算化改造”，让沉睡的信息变成能被AI理解、调用的“活知识”。

其底层逻辑是“非结构化内容→结构化知识单元”的转化。传统笔记工具虽能存储文档，却无法让机器真正“读懂”内容；而ima通过三层架构中的底层知识库，将用户上传的文档、图片、公众号文章甚至截图，经过OCR解析、语义切片后，转化为可被理解和调用的知识单元。例如，上传一份“2025年AI趋势报告”，ima不仅能提取关键数据，还能识别“大模型”“RAG技术”等核心概念的关联，生成可视化知识图谱——这相当于给知识装上了“GPS定位”，让AI能随时精准调用。这种“知识活化”能力，大幅提升效率的同时，也保证了回答准确性。

这一阶段的本质，是将知识从“被动存储介质”转化为“主动响应的智能单元”，为后续的生产力释放打下基础。

丨ima和微信、腾讯元宝、QQ共同作为腾讯AI应用登上《新闻联播》

2.智能协同：双引擎驱动的知识提效

当知识完成“可计算化改造”，如何让其在不同场景下高效协同？ima的第二阶段突破，在于构建了“双引擎+全链路”的智能协同网络：通过模型策略创新和场景渗透，让知识从“单点调用”升级为“全链路赋能”。

在模型层面，ima采取“自研+开源”的双引擎战略：同时接入腾讯混元大模型和DeepSeek-R1模型，用户可以自行选择，根据场景灵活切换。

更关键的是“全链路提效”，知识不再局限于单一工具，而是渗透到信息处理的每个环节。在“读”的场景，ima能解析PDF文档生成思维导图，自动标注重点段落；在“问”的场景，用户@知识库即可调用特定领域知识；在“写”的场景，AI创作功能能基于知识库内容生成报告，并自动引用来源。

这一阶段的突破，在于将“知识工具”升级为“知识协同网络”——模型、内容、场景不再孤立，而是形成“调用-反馈-优化”的闭环，让知识生产力实现从“点效率”到“链效率”的跃升。

丨WAIC现场，ima知识库部分展示

3.生态共振：从个人工作台到集体智慧共创

单一用户的知识毕竟有限，如何让千万用户的知识形成合力？ima的第三阶段，通过“私域+公域”的知识网络构建，让个体知识汇入集体智慧，形成“生态共振效应”——这不是简单的“平台化”，而是知识生产力从“个人所有”到“集体共创”的质变。

知识号体系，是生态共振的核心引擎。它允许用户将私域知识库发布至“知识库广场”，单个知识库最高可支持100万人共享，且不占用个人云存储空间。公域知识贡献者能获得认证、流量扶持，甚至通过数据看板查看访问量、问答趋势，优化内容精准度。这种机制不仅激活了多元主体参与，更重要的的是“知识复用机制”的创新：归档内容中的通用模块会被AI提取为“可复用片段”，在新项目创建时自动推荐。这相当于千万用户的“隐性经验”被转化为“显性知识组件”，形成“一人贡献、万人复用”的网络效应。截至2025年7月，ima公域知识库内容超2000万条，私域可分享内容环比增长208%，印证了生态共振的爆发力。

这一阶段的本质，是让知识突破个体边界，通过生态协同产生“1+1>100”的共振效应——ima不再只是个人的“第二大脑”，而是千万用户共同构建的“集体智慧反应堆”。

从知识活化到智能协同，再到生态共振，ima的迭代路径揭示了AI原生应用的核心逻辑：技术创新的终极目标不是功能叠加，而是重构知识与生产力的关系，用“知识生产力跃迁”重构工作流，让AI从“实验室技术”变成人人可用、好用的“生产力操作系统”。当杭州钱江海关的法规条文能实时匹配群众咨询，当高校教授的讲义能跨校赋能师生，ima证明，真正的AI革命，在于让每个普通人都能驾驭知识、创造价值——这才是ima的秘密武器。

从"信息过载"到"智能涌现"：ima如何重构知识工作流

ima的真正价值，不止于一款工具的成功，更意味着知识工作流的范式转移。

1.信息获取：从"搜索"到"涌现"

传统搜索模式下，用户需主动输入关键词、筛选结果、整合信息，效率低下且易遗漏。ima通过"主动知识推送"重构这一流程：比如，当用户研究"跨境电商税务政策"时，系统会自动关联海关法规库、税务案例库、行业报告库，生成包含法条引用、实操建议、风险提示的"知识包"。这种"需求触发-知识涌现"的模式，让信息获取从"大海捞针"变成"智能匹配"。

2.知识管理：从"文件夹"到"知识图谱"

多数人管理知识仍停留在"文件夹分类"阶段，难以发现知识间的隐性关联。ima通过知识图谱技术，自动识别内容中的关系：上传一篇"AI大模型发展简史"，系统会自动关联"GPT-4""混元""MoE架构"等节点，生成可视化脑图，知识复用率提升大幅提升，知识也得以从“档案柜”变身决策引擎。

3.内容创作：从"从零开始"到"知识生成"

在传统创作流程中，作者需先搜集资料、梳理逻辑、组织语言，耗时耗力。ima将这一过程压缩为"知识调用-结构化生成-个性化编辑"三步：写行业分析时，可直接@"互联网行业数据库"获取最新数据；做PPT时，脑图工具能基于知识库自动生成大纲；甚至学术论文的文献综述，系统也能整合相关研究并标注引用。

ima的“边问边看、边搜边记”，区别于传统“检索-阅读-创作”的线性流程。用户可在同一界面完成：上传百页文献-AI生成脑图-调用案例库写作-自动排版输出，知识工作从“分阶段流水线”进化为“实时交互式创作”。

“活”知识的未来

ima知识号生态的爆发仅是开端，何毅进在演讲中的展望“让有用可靠的信息在AI时代流动”大有深意。分析不难发现，ima已在三个维度埋下伏笔：

认证体系构建信任壁垒：首批百家加V知识号（如钱江海关、东吴证券）形成权威性标杆;

商业化机制酝酿价值兑现：留言功能、数据分析工具已为创作者变现铺路;

多端协同扩大生态半径：QQ浏览器QBot、腾讯元器智能体平台与ima共享混元底座，实现B/C端协同覆盖。