做行业研究时，先把问题缩小到可查的统计指标，再用 AI 找原始材料并核对。2024 年中国电动汽车销量超过 1100 万辆，约占当年汽车销量的一半。下文用通用界面示例说明如何查找数据，并按公开统计口径核对这个结果。

先确定要查哪一年和哪项数据

假设你要给编辑写一份市场简报。先把“电动汽车普及了吗”缩小为“2024 年中国销售的新车中，电动汽车占多少”。在 ChatGPT 网页端打开工具菜单，选择 Search。免费档可用网页搜索，搜索受方案用量限制。

图 1　通用界面示例，红框标出工具菜单里的 Search

可以这样问：“请查找 2024 年中国电动汽车的新车销量和销量占比。优先找提供统计口径的行业报告，分别给出年份、地区、车辆定义、分子、分母及对应原文位置。只给近似值的地方保留原精度。”

从引用回到原始统计

点击回答中的行内引用，打开原始页面。先核对文字是在描述 2024 年已经发生的销售，还是对下一年的预测，再查统计图旁边的车型说明。

图 2　通用界面示例，红框标出可打开原页的行内引用

计算占比时，分子是纯电动与插电式混合动力汽车的新车销量，分母是同年同地区的汽车新车销量。超过 1100 万辆和约一半是两条不同的结果。前者写销量规模，后者写新车市场占比。只用这两个近似值无法反推出精确的汽车总销量。

归并同一出处的材料

如果回答下方有 Sources，可以打开列表，把每个数字对应到原始材料。报告摘要、报告正文和新闻转述可能都在引用同一项统计。把它们归到同一出处，再核对销量和保有量有没有混用。

图 3　通用界面示例，红框标出打开来源列表的 Sources

写简报时可以这样表达：“2024 年，中国电动汽车销量超过 1100 万辆，约占当年汽车新车销量的一半。这里的电动汽车包括纯电动和插电式混合动力汽车。”如果下一步要研究道路上有多少电动汽车，另查同年车辆保有量及其分母。