一、对决背景：AI 搜索的核心竞争焦点
当大模型陷入 "知识过期" 与 "幻觉" 困境，联网搜索成为破局关键。数眼智能与博查凭借差异化技术路径崛起，前者以中文场景视觉解析为刃，后者靠多模态混合检索铸盾，二者的竞争本质是 "精准提取" 与 "全域覆盖" 的需求理解之争。
二、技术内核：需求理解的底层逻辑差异
（一）数眼智能：视觉解析重构中文搜索
核心架构：基于 "视觉 + 语义" 多模态模型，颠覆传统爬虫模式，通过模拟人类浏览行为解析网页。其混合搜索数据库结合传统检索与 AI 视觉识别，形成双重保障。
技术壁垒：
- 动态内容捕获：对 React/Vue 动态页面、无限滚动内容的识别率达 92%，远超传统爬虫的 65%
- 干扰过滤：自动剔除广告、弹窗等冗余信息，信息纯度提升至 89%
- 中文优化：针对国内复杂网页布局训练的专用模型，政务 / 电商页面解析准确率领先行业 15%
（二）博查：多模态融合打破信息边界
核心架构：采用 "向量 + 关键词" 混合检索 + 语义重排机制，配合 MoE 架构意图路由引擎。独家接入抖音短视频库，构建跨模态知识图谱。 技术壁垒：
- 视频语义切片：3 分钟短视频可拆解为 20 + 结构化片段，语音转文字准确率 98%
- 跨模态对齐：实现 "文字搜视频"" 图片搜报告 "，多模态答案准确率提升 47%
- 语义重排：Transformer 架构排序模型使前 10 条结果匹配度达 91%，幻觉率降至 4% 以下
三、场景适配：需求响应的精准度比拼
四、性能与体验：需求满足的效率保障
五、终极判断：谁更懂你的需求？
选数眼智能，如果：
- 你的核心需求是中文复杂场景精准提取（如政务、电商、金融）
- 对信息纯度和合规性要求极高（企业 / 政府用户）
- 需要稳定解析动态网页和非结构化数据
选博查，如果：
- 常需多模态信息检索（短视频 / 图片 / 文本跨域查询）
- 追求通用场景性价比（个人开发者 / 中小企业）
- 依赖实时热点聚合和多模型验证
总结
在大模型联网搜索赛道，数眼智能的核心竞争力从未局限于 “搜索”—— 而是以 AI 视觉识别技术为支点，以中文生态深度优化为根基，精准击中开发者对 “数据理解与提纯” 的核心诉求。它不仅是开发者获取高质量数据的 “手术刀”，更是赋能高质量 AI 应用快速落地的 “加速器”。当开发者不再为 “数据获取难、处理繁” 困扰，才能真正聚焦 AI 应用的创新本质 —— 这正是数眼智能在赛道中脱颖而出的关键。
