年薪百万分析师要失业了？Deep Research 30 分钟出神级报告！【抽奖即刻体验】

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年薪百万分析师要失业了？OpenAI 新功能 30 分钟出研究报告，附 6 大行业模板【抽奖即刻体验！】

最近看到Deep Research 的热度很高，然后我也上手实际体验了一把，真的很牛皮！

目前体验下来最强的还是Open AI的Deep Research，引用的链接没有Gemini那么多，但是回答的精准度都强于Gemini等其他模型！

唯一的缺点就是太贵了（这是我的缺点），所以在这里赠送5个可每天使用一次 Deep Research 的会员，文末复制关键词发送到公众号即可参与！

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什么是 Deep Research？

Deep Research（深度研究）听起来很高深，其实你可以把它理解为 ChatGPT 里的一个“研究助理”模式。

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简单来说，它就是 OpenAI 推出的新型 AI 工具，可以像人类分析师一样自主拆解问题、联网搜索验证信息，并把有用内容综合整理起来。

不像普通聊天机器人给你一段简短回答，Deep Research 会围绕你的提问进行多步骤的深入研究，把网上能找到的相关资料都挖出来。

举个例子，如果你让它研究某个市场趋势，Deep Research 会先搜索关键词获取初步资讯，然后进一步找行业报告、统计数据和专家观点，对不同来源的信息进行对比分析，最后给出一份综合性的研究报告。

整个过程就像一个勤奋专业的研究员在帮你跑腿，从广泛搜集到精心筛选，一步步深入挖掘答案。

为此，它甚至可以“花时间”慢慢查：OpenAI 透露 Deep Research 允许模型花5到30分钟甚至更长时间来处理一个难题。

也就是说，它会花更多功夫思考和检索，以确保给出更全面深入的回答。

相比普通对话模式，这个模式会触发后台更复杂的推理和搜索流程，让 AI 可以自主上网查资料、读文献，再把结果整理好呈现给你。对于用户来说，感觉就像按下一个“一键研究”按钮，有个聪明的AI研究助理在幕后替你完成繁杂的查询分析工作，非常省心。

Deep Research 适用于哪些行业和方向？

这么强大的“AI研究员”，在哪些领域能够大展身手呢？

总体来说，凡是需要处理海量信息、进行深入分析的场景，都很适合用 Deep Research 来提高效率和质量。

接下来，我们将从几个案例出发，演示Deep Research的在各领域的实践和应用示例，并给出相应的提示词模板，帮助在科技、金融、医疗、零售、制造、教育等行业生成高价值的分析内容。

可能有些刚接触的人工智能的同学还不知道它的发展历程，我让Open AI生成了一份ChatGPT问世后的人工智能发展历程与重要里程碑的报告：
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内容详细而且标题目录很清晰，但是观感没那么好，这时候我们用提示词把内容转换成易读的网页：

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以后学习任何新领域或者行业的知识都可以通过这种方法来快速学习，而且Deep Research总结的又全又好，再转换成观感极佳的网页来学习，学习动力和效率大大提升啊！

这里再来举个示例，当前的新能源汽车市场非常火热，我让Open AI生成一份行业研究报告

这里截取了部分回答，完整的内容可以知识库获取

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Deep Research不仅适用于学术研究、商业分析、行业研究、股票分析等，任何需要搜集各种知识来研究总结的都可以用上 Deep Research。

各行业深度研究提示词模板

下面提供六大行业的深度研究提示词模板。这些模板旨在引导AI输出数据驱动的分析报告，包括趋势预测和竞争对比等内容。

使用时可根据实际主题替换其中的[括号]部分。建议在提示中明确要求结构化输出（如使用小标题、列表），以确保结果清晰易读。

科技行业：

请作为一名资深科技行业分析师，撰写一份关于**[特定技术领域或产品]**的深度研究报告。报告包括：
1) 行业概览： 描述该领域的市场规模、近年增长率及主要驱动因素（请提供关键数据）；2) 最新趋势： 分析过去3-5年该技术的发展进展、市场应用情况及新出现的趋势（结合实例和统计）；
3) 竞争格局： 对比该领域主要公司的产品和市场份额，分析它们的竞争策略和优劣势；
4) 未来展望： 预测未来5年该领域的演进方向、潜在的挑战与机遇。
请基于数据和事实进行分析，引用必要的案例或统计支撑论点，并使用明确的小标题和列表来组织内容，确保报告结构清晰、专业严谨。

金融行业：

你是一名金融分析师，请对**[金融市场或金融机构/公司]进行深入研究分析。内容需包含：1) 市场现状： 概述当前所选市场的规模、主要参与者和近期行情（包括相关指标数据，如交易量、指数变化等）；
2) 财务表现： 若以公司为对象，分析该公司的财务报表关键指标和盈利能力趋势，或若以市场为对象，分析最近的资金流向和收益率趋势；
3) 竞争与监管： 阐述主要竞争对手的情况或替代品风险，对比各自市场份额、产品服务差异，并说明监管环境对该金融领域的影响；
4) 前景展望： 基于宏观经济和行业趋势，预测未来可能出现的市场变化、风险因素，以及对投资者的意义。
请确保分析数据驱动**且逻辑严谨，以段落结合列表形式清晰呈现结果。

医疗行业：

作为一名医疗行业研究员，请深入分析**[特定医疗领域或药品/技术]**的现状与趋势。报告需涵盖：
1) 行业背景： 描述该医疗领域的总体规模（如患者人数/市场规模）、主要需求和痛点（引用权威机构数据）；
2) 技术与应用进展： 总结近年该领域的重要研究进展、临床应用成果或新产品上市情况，分析其对患者和市场的影响；
3) 主要参与者： 列出本领域领先的医疗机构、制药/器械公司或科研团队，比较其产品管线、技术特点及市场份额，并指出竞争格局；
4) 趋势预测： 展望未来5-10年该医疗领域的发展方向，包括潜在的技术突破、政策法规变化以及可能出现的新的医疗解决方案。
请以数据和研究结果为依据进行分析，输出结构化报告（包含小标题和要点列表）以清晰传达信息。

零售行业：

请作为一位零售业市场顾问，分析**[特定零售市场或消费趋势]**。报告需包含：
1) 市场概况： 给出该零售市场的规模和构成（线上线下占比等），消费者人群特征及近年的消费行为变化（引用调研数据）；
2) 渠道与模式： 分析当前主要的零售渠道模式（如实体店、电商、全渠道融合）及各自发展状况，指出新的零售技术或营销模式对消费者体验的影响；
3) 竞争态势： 比较该领域主要竞争者（品牌或零售商）的市场份额、定位策略和业绩表现，分析它们的竞争优劣势；
4) 未来趋势： 预测未来消费者需求和行为的变化趋势，以及零售业可能出现的新模式、新技术应用（如个性化推荐、无人零售等）。请提供数据支撑以上分析，并以清晰的段落和列表格式呈现报告，方便阅读。

制造行业：

以一名制造业分析师的身份，研究**[特定制造领域，如智能制造或某工业产品市场]**的发展情况。报告包括：
1) 行业现状： 描述该制造领域的产量规模、市场需求及供应链现状，引用近年统计数据说明增长或下滑趋势；
2) 技术革新： 分析该领域正在采用的新技术（如自动化、人工智能、物联网等）的现状和成果，并阐述这些技术如何提高生产效率或降低成本（举例说明）；
3) 竞争分析： 列举主要的行业领先企业或国家地区，在生产能力、产品质量和成本控制方面进行比较，分析它们各自的竞争优势以及面临的挑战（例如原材料价格波动、贸易政策影响）；
4) 前景预测： 结合全球经济和技术发展动向，预测该制造领域未来的机遇与挑战，例如产能布局变化、行业整合趋势或新的应用市场出现。报告需基于数据和实例展开论述，并按上述要点分段书写，确保结构清晰、内容具体。

教育行业：

你是一名教育行业研究员，请撰写一份关于**[教育领域的特定主题，如在线教育或教育科技应用]**的深度分析报告。请包含以下内容：
1) 行业概览： 概括该教育领域的受众规模（学生数量、用户规模）、市场价值以及目前的发展阶段，引用相关统计；
2) 现行模式与效果： 分析当前该领域主流的教育模式或产品形态（例如线上课程、智慧校园系统等），评估其效果和用户反馈，指出未满足的需求；
3) 主要参与者： 列出该领域具有代表性的教育机构、EdTech公司或平台，比较它们的服务内容、技术特色和市场份额，分析其竞争关系；
4) 趋势展望： 预测未来在政策、技术（如AI辅导、VR教学）和社会需求驱动下，该教育领域可能出现的发展趋势和变革，包括潜在的机遇与风险。
要求报告有数据支持分析，全篇采用明确的小标题和条理分明的列表或段落，以保证内容清晰易读。

使用以上模板时，替换其中的具体主题或对象，并依据需要增删细节。每个提示词都强调了数据和事实的重要性，并规定了输出结构，从而引导Deep Research生成详实、有条理的报告。

总的来看，只要是知识密集型的工作，有 Deep Research 加持都如虎添翼。

不论是科研、商业还是教育，它都能大幅提升我们获取信息和分析决策的能力，在幕后默默把繁重的资料查找整合工作做好。

对普通人来说，过去需要几天甚至几周的查资料工作，现在可能聊一会儿天就解决了，极大地拓宽了个人能力的边界。