近年來，資本市場對AGI從狂熱趨于理性，AGI應(yīng)用越來越聚焦在具體場景。整體看來，AGI越來越傾向于對現(xiàn)有應(yīng)用的變革，也許將來，各個行業(yè)將會出現(xiàn)無數(shù)的垂類小模型。但是，在AIforScience這塊領(lǐng)域，一直沒有實現(xiàn)突破。

就在今天下午，一家名為論論的公司，發(fā)布了科技文明STC中文版，這是一個以論文作為數(shù)據(jù)庫的AI問答平臺，也是科技文明STC（Science and Technology Civilization）這一概念的首創(chuàng)者，試圖把用戶群體從科學(xué)家擴展到普通大眾。

根據(jù)WOS核心數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計，2024年全球發(fā)表了266萬篇論文，國內(nèi)發(fā)表約84.5萬篇。加上歷年來的論文總數(shù)，這是一個相當(dāng)可觀的知識信息庫。而在目前，這些論文，因為價格、版權(quán)、文化、語言等各種問題，存在巨大的數(shù)字鴻溝和障礙，阻礙了它們發(fā)揮更大的價值。如果這些論文可以在一個平臺進行交流互通，將會對論文生態(tài)帶來巨大的改變。

論論的創(chuàng)始團隊，均為北京大學(xué)AI交叉學(xué)科出身的碩博士，創(chuàng)始人談國禹是一位90后，全國中學(xué)生物理奧林匹克決賽金牌得主，在國際頂級學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表多篇專業(yè)論文。通過科學(xué)家朋友，我們拿到了使用邀請碼，發(fā)現(xiàn)作為數(shù)據(jù)庫的AI平臺，論論可謂AIforScience的殺手級應(yīng)用。

睿獸分析顯示，紅杉中國在今年對論論進行了一輪投資。也顯示了資本對論論在AIforScience探索的支持。

作為一款殺手級應(yīng)用，論論對科技發(fā)展將會帶來哪些顛覆性的改變？

AI for Science在C端落地讓每一個人都能搞科研

筆者通過對論論的使用，發(fā)現(xiàn)作為一個以論文為數(shù)據(jù)庫的AI問答平臺，論論也許會顛覆整個論文的使用格局。它重新定義了人與AI的交互模式，并構(gòu)建起可信知識的基石。不夸張地說，它不僅是中國AI應(yīng)用浪潮中的一次創(chuàng)新實踐，更是AI for Science概念在C端落地的大膽嘗試。

1、主動式AI交互的創(chuàng)新：從“你問我答”到“主動科普”

傳統(tǒng)的AI Chatbot，核心模式是“你問我答”，即用戶提出問題，AI給出答案。這種模式固然提高了信息獲取的效率，但其局限性也日益凸顯：用戶的提問能力直接決定了答案的質(zhì)量。

對于不熟悉某領(lǐng)域的普通人而言，他們不知道該如何提出一個有效的問題，更遑論深入探索。

而論論則大膽地邁出了創(chuàng)新的一步，引入了主動式AI交互。它不再被動等待提問，而是持續(xù)性“自說自話”，主動推送前沿科技信息，主動科普知識，甚至從日常生活中看似微不足道的小問題中，提煉出科學(xué)的內(nèi)涵，并給出權(quán)威、最前沿的科學(xué)回答。這是AI產(chǎn)品設(shè)計理念上的一次躍遷，將AI從一個工具，提升為一位主動的知識引導(dǎo)者。

“主動式”的體驗，讓用戶感到知識獲取變得輕松高效，仿佛身邊多了一位隨時待命的私人科學(xué)顧問，總在關(guān)鍵時刻提供恰到好處的指引。

2、可信知識的硬通貨：對抗AI幻覺的“科學(xué)依據(jù)”

在大模型風(fēng)靡亂戰(zhàn)的當(dāng)下，AI幻覺（Hallucination）問題成為行業(yè)痛點。

許多AI生成的內(nèi)容，看似邏輯自洽，實則可能包含虛假信息或邏輯錯誤。而論論的核心競爭力，恰恰在于其對“可信知識”的極致追求。

論論的每一條回答，都源自全球數(shù)億篇頂級期刊論文，并明確標注來源，確?？勺匪菪院蜋?quán)威性。在真?zhèn)坞y辨的時代，這種“可信知識”無疑是真正的硬通貨，為普通人提供了辨別真?zhèn)?、獲取真相的保障。

3、科學(xué)家背書：從科研前沿到大眾的橋梁

據(jù)了解，中國相當(dāng)一部分科學(xué)家已是論論的早期用戶，也是其產(chǎn)品理念和技術(shù)實力的背書。這意味著，論論不是一個純粹的商業(yè)產(chǎn)品，它誕生于科研前沿，承載著科學(xué)家們對知識普惠的愿景。它打破了科學(xué)研究與大眾之間的壁壘，讓普通人能夠通過一個平臺，直接觸及到科學(xué)家們正在探索的前沿領(lǐng)域，從而真正實現(xiàn)“全民科技”的愿景。

論論以其主動式AI交互的創(chuàng)新、對可信知識的堅守以及深厚的科學(xué)家背書，為普通人構(gòu)建了一個全新的知識獲取生態(tài)。它不僅解決了信息不對稱的問題，更在AI幻覺的挑戰(zhàn)下，為大眾提供了可靠的知識源泉，成為中國AI應(yīng)用領(lǐng)域中一個值得關(guān)注的代表性產(chǎn)品。

作為一個以論文為數(shù)據(jù)庫的AI問答平臺，論論極大地降低了科研與技術(shù)開發(fā)的門檻，當(dāng)開源社區(qū)與分布式協(xié)作網(wǎng)絡(luò)讓創(chuàng)新不再依賴于昂貴的實驗室與設(shè)備，“人人都搞科技”的時代正在加速到來。

人人參與科技創(chuàng)造，產(chǎn)業(yè)鏈將被重塑

當(dāng)科技創(chuàng)造呈現(xiàn)“人人參與”的局面時，整個科技產(chǎn)業(yè)鏈必將經(jīng)歷一場深刻的結(jié)構(gòu)性重塑。傳統(tǒng)的線性產(chǎn)業(yè)鏈——從基礎(chǔ)研究、應(yīng)用開發(fā)到量產(chǎn)銷售——將逐漸被更加開放、動態(tài)和分布式的創(chuàng)新生態(tài)網(wǎng)絡(luò)所取代。

首當(dāng)其沖的是研發(fā)，大型企業(yè)、科研院所不再是技術(shù)創(chuàng)新的唯一源頭，更多創(chuàng)新將來自跨地域、跨學(xué)科的開發(fā)者社區(qū)。開源硬件與軟件、模塊化工具包和低代碼平臺的普及，使得即使沒有雄厚資金支持的個人和小團隊，也能進行高水平的技術(shù)開發(fā)。這種分布式研發(fā)模式不僅提高了創(chuàng)新效率，還極大地增強了技術(shù)系統(tǒng)的韌性與多樣性。

比如，一個人要想了解類似固態(tài)電池技術(shù)的實際價值和進展，論論可以提供大量的學(xué)術(shù)論文，更進一步篩選出關(guān)鍵數(shù)據(jù)，例如電解質(zhì)界面阻抗問題、循環(huán)壽命衰減機制等，并對比不同技術(shù)路線的優(yōu)劣，評估其商業(yè)化成熟度。

在上述場景中，論論通過其AI技術(shù)，扮演了知識的“翻譯官”和“引導(dǎo)者”角色，將專業(yè)、晦澀的學(xué)術(shù)內(nèi)容，轉(zhuǎn)化為普通人能夠理解和消化的信息。它讓科學(xué)可及，讓技術(shù)實用，讓知識普惠，這正是STC文明平民化的縮影，也是中國AI應(yīng)用在解決實際社會問題上的有益探索。

制造業(yè)也隨之發(fā)生變革。隨著3D打印、柔性生產(chǎn)和微型工廠等技術(shù)的成熟，生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)正變得越來越分散和本地化。過去需要大規(guī)模集中生產(chǎn)的產(chǎn)品，現(xiàn)在可以在各地按需制造。這不僅降低了物流成本，還使個性化定制和小批量生產(chǎn)變得經(jīng)濟可行。與此同時，供應(yīng)鏈的地理布局將重新配置——“全球長鏈”可能被“區(qū)域短鏈”部分替代，產(chǎn)業(yè)體系的抗風(fēng)險能力由此增強。

更為深刻的是支持體系的變革。科技金融服務(wù)不再局限于傳統(tǒng)的風(fēng)險投資和IPO，科技教育也不再是高等學(xué)府的專利，在線學(xué)習(xí)平臺、虛擬實驗室和AI導(dǎo)師系統(tǒng)使得任何人在任何地點都有可能獲得高質(zhì)量的科技教育。這些支撐體系的重構(gòu)，將會共同構(gòu)筑一個去中心化的科技生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施。

殺手級應(yīng)用賦能，推動科技文明平權(quán)時代

論論跨學(xué)科知識關(guān)聯(lián)的能力，讓知識的獲取不再是線性的、孤立的，而是變得立體而富有啟發(fā)性。

比如，在論論上查詢“阿爾茨海默病預(yù)防”的相關(guān)信息。除了直接相關(guān)的神經(jīng)科學(xué)論文外，AI還主動提及了營養(yǎng)學(xué)研究，其中一篇2024年發(fā)表在《GeroScience》的論文詳細闡述了“地中海飲食與認知功能改善”的關(guān)聯(lián)研究。

論論提供的服務(wù)，對于普通人而言，有非常重大的意義。它意味著人們不再需要耗費大量時間去主動搜索和篩選不同領(lǐng)域的知識，而是可以通過一個平臺，接收到與當(dāng)前興趣點相關(guān)的、但又來自不同學(xué)科的深度信息。這不僅提高了知識獲取的效率，更重要的是能激發(fā)人們對未知領(lǐng)域的好奇心，培養(yǎng)批判性思維，并最終形成更為宏觀和系統(tǒng)的世界觀。

而這正是AI for Science從概念走向C端落地的生動體現(xiàn)。

長期以來，AI for Science更多地被視為科研機構(gòu)和大型實驗室的專屬，其價值主要體現(xiàn)在加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)、優(yōu)化實驗流程等方面。然而，論論的出現(xiàn)，讓普通大眾也能直接體驗到AI賦能科學(xué)研究的強大力量。它將科學(xué)研究的成果，通過AI的智能解讀和關(guān)聯(lián)，直接服務(wù)于普通人的日常生活決策，無論是健康管理、子女教育，還是個人投資，都能獲得科學(xué)依據(jù)的支撐。

通過論論平臺，AI for Science將往前邁出一大步，論論也有機會真正成為影響大眾生活、創(chuàng)造實際價值的“殺手級應(yīng)用”。

首先，是個性化知識圖譜的構(gòu)建。一位對人工智能感興趣的初學(xué)者，其知識圖譜會側(cè)重于AI基礎(chǔ)概念、發(fā)展歷程和科普文章；而一位資深工程師，則會更多地接收到前沿論文、技術(shù)突破和行業(yè)報告。圖譜將像一位專屬的學(xué)術(shù)導(dǎo)師，精準推送最符合用戶需求的知識，幫助用戶在浩瀚的知識海洋中找到屬于自己的航線，避免信息過載和無效學(xué)習(xí)。

其次，是實時研究預(yù)警機制的建立。在科學(xué)研究領(lǐng)域，一篇重磅論文的發(fā)表，往往可能改變一個行業(yè)的走向。對于普通人而言，要實時追蹤這些前沿動態(tài)，幾乎是不可能完成的任務(wù)。通過未來的AI技術(shù)，持續(xù)監(jiān)測全球范圍內(nèi)的學(xué)術(shù)論文庫，一旦有與用戶關(guān)注領(lǐng)域高度相關(guān)的、具有突破性意義的論文發(fā)表，便能第一時間向用戶發(fā)出預(yù)警。這將使得普通人也能像專業(yè)研究人員一樣，站在科技前沿，及時洞察行業(yè)風(fēng)向。

如果說OpenAI等國際巨頭在通用人工智能（AGI）領(lǐng)域邁出了重要步伐，那么論論則是在STC文明的平民化進程中，展現(xiàn)了中國團隊的獨特創(chuàng)新和領(lǐng)先優(yōu)勢。它以人為本的理念和實踐，將科技價值最大化，讓普通人也能從前沿科學(xué)知識中受益。

通過AI的深度學(xué)習(xí)和智能分析，知識的獲取正在變得更加主動、精準和高效，它在用戶個體內(nèi)部自然生長、迭代的速度也將愈發(fā)驚人。一個“人人都是科學(xué)家”的時代也許將會提前到來，論論踏出的這一步，有望激發(fā)全社會對科學(xué)探索的熱情，推動STC迎來更深層次、更廣范圍的平民化浪潮。