当信息爆炸让人喘不过气，AI大模型正把“读新闻”变成“用新闻”。从秒懂专业名词的划词解读，到一键生成个人日报的AI早报，今日头条、腾讯新闻、新浪新闻集体上演“资讯App智能化军备赛”。本文深度横评三家大厂的AI功能：谁能真正把浩瀚资讯化繁为简，谁又只是在炫技？答案关乎每个想在信息洪流里高效获取价值的你。

用户对资讯阅读的需求，正在化繁为简。

“从‘信息稀缺’到‘信息爆炸’，越来越多人对这样一种服务的需求还是在逐步加强：帮我梳理好一件事的来龙去脉，为我过滤掉那些毫无意义的垃圾信息。”

资深媒体人张玮在记录《时代》周刊创始人亨利·卢斯的故事时，写下了这样一段话。

从纸媒到网络媒体再到人人可发声的社交网络，如何从浩瀚的信息洪流中快速筛选出质量高、真正对个人有价值的信息？

提升信息获取效率和质量，是当下资讯客户端借助AI进化的头等目标。

在个性化推荐时代，AI成了人们阅读定制化内容的入口。生成式AI涌入的当下，今日头条、腾讯新闻、新浪新闻等资讯App们开始积极拥抱AI功能带来的多种可能：AI总结让人快速读完一篇几千字的文章；AI划词解读晦涩的名词……

那么，这些AI功能到底是花架子，还是贴合用户需求的设计？

以今日头条、腾讯新闻和新浪新闻三款App作为测评对象，我们试图探索加入AI后的产品，是否真正帮用户在阅读上省时省力。

横测：热点专栏or垂类信息处理？三家大厂怎么做AI资讯

打开多个新闻App，AI几乎融入在每个操作界面中：

从右上角醒目的“AI”智能体标识，到阅读界面中的划词搜索、尾部的热点推荐，甚至是评论区，都已经出现了AI陪聊的身影。

可以说，市面上的新闻App们，全都在积极接入生成式AI衍生出的种种新功能。

点开一篇文章，笔者从阅读开始到结束都看到了AI的身影。

以腾讯新闻为例，打开文章，它在文章开头设置了一个“问AI”的入口，支持根据文章内容直接发起提问。

往下继续划看内容时，AI就成了阅读过程中的一本随时可翻看的“词典”。

比如，当用户阅读科技、财经等领域新闻文章时，常常会出现一些难以理解的名词。过往，App们的选择是在应用内部植入一个搜索引擎界面，让用户自行查找解释。今日头条就还保持着这种模式。

在AI代劳下，专有名词的解释可以让大模型解答，不需要用户跳转其他App自己找解释，它能直接为用户生成答案。

目前，腾讯新闻和新浪新闻都在文章中引入了AI搜词的功能，前者交给智能体“新闻妹”搜索，后者由智能体“智慧小浪”代劳。

从搜索准确度来看，“新闻妹”的搜索基于文章内容引申，在给出答案后，还能给出延伸问题，供用户继续提问。而新浪的搜索只是基于词语的综合搜索，遇到多义词识别的情况下，容易给出不符合文章内容的答案。比如，在搜索介绍蓝牙耳机文章中的“TWS”时，“智慧小浪”给出了韩国同名男团的解释。

其中，腾讯新闻还提供独家的“AI外显划词”， 针对各垂类领域的专业词汇，生僻新词、热词，外语词汇、缩写等会直接给出蓝色划线和标注，用户只需点击就能直接看到相应的解释。

除了划词搜索之外，一些基于AI提供的新闻推荐服务也在三个App中频繁出现，比如尾部针对阅读热点衍生的延展阅读内容推荐、AI新闻专题内容合集等。

可以看到，在AI的加持下，之前需要多个App协力完成的阅读过程，正被新闻App努力整合到一个应用界面中。

在提升阅读效率上，AI确实做到了帮用户看得更快、更透彻。

除了文章阅读场景外，在视频播放中，也开始出现了AI的身影。体验下来，上述三款产品中，目前只有腾讯新闻考虑到了视频观看+AI结合，上线了三款和视频相关的AI功能。

在视频和直播场景中，腾讯新闻根据场景上线了不同的功能。其中，视频界面支持把视频分享给智能体“新闻妹”，边看视频边提问；直播功能则上线了AI摘要和AI实时中英互译字幕功能。AI摘要把关键内容都总结成了文字版本，既解决中途进场用户“不知道前面讲了什么”的问题，同时也让用户随时可回看视频要点。

在文章、视频形态之外，智能体成了三款App均植入的一个醒目功能。打开App的主界面，新浪新闻的“智慧小浪”和今日头条的“头条AI”都统一挂在了右上角。腾讯新闻则把智能体“新闻妹”的入口放到了个人界面中，以及在文章阅读中，如果使用过“新闻妹”，右下角就会出现“新闻妹”悬浮图标以供随时唤起。甚至在评论区，笔者也看到了“新闻妹“的评论互动。

其中，新浪“智慧小浪”和今日头条的“AI助手”是单个智能体，腾讯新闻的“新闻妹”则更侧重于多种垂类场景的多个智能体，涉及健康、高考、文娱节目、金价、彩票等多种场景，头条则设置了一些AI延伸功能，不过多是生活娱乐的内容。

从左到右分别是头条AI、新闻妹和智慧小浪

热点运营一直是新闻资讯重点的板块，智能体最直观的功能就是用来做热点追踪。目前，三款App的智能体都可以针对热点做基础的事件分析和解答。

比如，笔者以中美关税为例，以此询问“新闻妹”时，它不仅能生成简要总结和相关资讯推送，还在下方放置了“事件脉络”功能，一键为用户直接讲清楚事情的来龙去脉。

值得一提的是，腾讯新闻的“新闻妹”在兼顾热点的同时，进一步考虑到了垂类用户的体验，并且在垂直行业场景做了更多符合用户使用习惯的功能设计。

比如，对于一个常看财经的用户来说，关注公司动向、IPO情况等等都是基本操作。腾讯新闻的垂类智能体“财经助手”设置了问公司、IPO、汇率等功能，一键把当天关注公司的关键动态总结好。

而今日头条则选择在它一直擅长的分发上下功夫，它推出的独家功能“AI订阅”，按照细分标签推送AI选出的快讯内容。

整体体验下来，今日头条在AI和新闻的场景适配上略逊一筹，而新浪新闻和腾讯新闻都针对阅读场景做了一定的功能适配，AI功能也顺利融入到更多阅读场景中。相比之下，腾讯新闻在功能设计更丰富，这也让它能适配的场景更多。

用户用AI将信息“化繁为简”的同时，新闻App也将完成从信息门户向信息服务的跨越。

从资讯到服务新闻+AI的未来形态

从门户的资讯集中，到算法分发的“千人千面”，再到AI全盘介入资讯客户端中，资讯阅读体验正在迎来第三次革命。

信息分发的进化过程，用户从被动接收新闻的人，变成了主动筛选的人。

在门户网站主导的时代，信息主要靠网站聚合各大媒体的信息，再由编辑人工把关，最终将这些内容无差别推送给用户。而以今日头条为代表，随着推荐算法技术的成熟，个性化分发时代到来，资讯平台开始根据用户的浏览历史和兴趣偏好进行内容推荐。

伴随媒体形态的变革，信息也在发生着大爆炸，用户想找到有用的内容，经常是大海捞针。

AI作为效率工具，可以帮助用户更效率地一站式获得优质的内容，甚至让平台算法自适应用户的需求，而生成定制化的内容。

除了筛选信息、提升阅读效率，随着AI进一步深入传统新闻业态的操作环节，从内容生产到分发传播，再到用户消费体验，AI正在更新创作者和用户的使用体验。

在新闻生产端，智能工具用来监督和辅助创作，甚至兼顾一些图片的生成设计；在分发端，让推荐更精准，也能根据用户的兴趣变化动态调整，同时对从基础的兴趣分类推荐，逐步进阶为价值偏好的分类；在消费端，各式提效的AI功能和提供综合问答的智能体服务，成了新闻App们竞争的主要领域。

一些可能性正在显现：比如在分发端，依赖AI，只需要描述个人需求，就能定制一份完全符合个人口味的日报新闻；在消费端，用户能够要求只看到自己需要的内容，比如用户想知道伊以战争的发生过程和对两个国家的影响，只需要把问题抛给AI，它就能直接从资讯库的成百上千篇文章中找到所需信息，“梳理”一个用户想要的回答出来。

不过，目前AI应用仍面临专业深度不足的问题，这个问题同样也出现在了新闻App端。

当下，多数新闻App的AI都是直接调用大模型提供服务，但缺少关于新闻的Know-how和对应报道领域的内容积累。在深度思考模式加持下，幻觉问题进一步影响着AI生成、总结内容的准确度。

BBC曾在今年2月发布过一个测试结果，在测试4款AI助手ChatGPT、Copilot、Gemini和Perplexity总结问题时，出现了超过半数的错误内容。而在深度思考流行的当下，交给AI自主思考的模式更是增强了幻觉问题。

如何提供兼顾质量和可靠的问题？

一个解法是，深入行业，通过接入垂类智能体的方式，使AI从“泛泛而谈的信息摘要者”蜕变为“面面俱到的领域专家”，实现新闻价值质的飞跃。

以体育新闻为例，如何让用户快速了解专业术语的意义，真正看懂新闻？

相关垂类智能体通过接入知识库的方式，确保内容准确。这样的垂类智能体既能用来问专业名词，也能让它帮忙回顾比赛纪录和历史，小白也能快速补全知识盲区。

对于新闻App来说，借着AI进化的同时，如何进一步将AI和新闻结合起来，是接下来拉开阅读体验的关键。从问AI、AI划词搜索等基础的提效功能做起，资讯平台正在慢慢向垂类智能体、AI定制等更贴合用户需求的深度应用前进。

笔者看到，腾讯新闻刚推出AI早报功能。只需输入关键词和定制要求，AI会从海量资讯中精准筛选，生成高相关度的新闻简报，并每日主动推送。以“腾讯每日动态”为例，从股价变动、人事调整再到公司新产品发布，都能被AI从信息海洋中精准“打捞”上来。

在AI加持下，资讯行业第三次革命的序幕正在缓缓拉开帷幕。