调研搜索是 AI 工具里进步最快、也最容易被高估的场景：AI 搜索能「回答带来源」，深度研究能「自动查几十个网页出一份报告」——但它们都会自信地错。这篇讲清楚三类工具各管什么用、以及怎么用而不被带偏。
三类工具，三档能力（按自动化程度排）
| 类型 | 代表 | 能做什么 | 适合 |
|---|---|---|---|
| 传统搜索 | 你已经在用的引擎 | 给链接列表 | 已知要找什么、要原始出处时 |
| AI 搜索 | Perplexity、秘塔等 | 联网检索 + 总结答案 + 附来源 | 「这个问题的答案是什么」——先要结论再要出处 |
| 深度研究 | Deep Research 类 | 自动拆问题、查几十个来源、出一份带引用的长报告 | 「这个问题该从哪些方面研究」——先要框架再细化 |
选型要点：自动化的程度越高，越要警惕「看起来完整的错误」。 深度研究省的是「收集」，花的是「核查」——如果核查成本超过自己查，就别用它。
我的用法（三个阶段对应三个工具）
- 还没想清楚问题 → 先传统搜索/粗读，把问题具体化（AI 深度研究做不好「模糊问题」，因为它会自信地替你定义问题）。
- 问题具体了 → AI 搜索拿答案 + 来源，快速扫一遍领域概况。
- 要交付结论/写文章 → 回到一手来源逐条核实（官方文档、论文、数据原文），AI 的答案只当线索，不当依据——这一步对应信息筛选的 A 级来源原则。
可信度核查：三条硬规则（AI 搜索的生死线）
- 有来源才信一半：答案给了来源，点开看来源本身可不可信（官网/一手数据 > 二手转载 > 无出处营销文）。
- 没来源的当没说：AI 有时给「感觉对但查无出处」的答案——查不到出处就当它不存在。
- 数字回原始出处核对：AI 搜索引用的数字常来自二手转述，写作/方案里引用前必须回到原始报告核对（写文章时的铁律）。
什么时候别用 AI 搜索
- 找「某个具体文件/官网/仓库」：直接搜原始目标，AI 总结反而绕路。
- 强时效信息（最新版本号、刚发生的变动）：AI 的知识截止和联网抓取有延迟，查官网最准。
- 需要权威背书（法规原文、医疗建议）：别让 AI 替你翻译法规/建议，回原文。
落地清单
- 按「模糊问题/具体问题/交付结论」三阶段选工具
- AI 答案只当线索，来源逐条点开核实
- 没出处的答案当没说，数字回原始报告核对
- 找文件、查时效信息、要权威原文时直接搜索
- 深度研究先想清楚问题，别让它替你定义问题
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