AI技术的飞速迭代与发展近年来已经超乎预期。

随着科研领域对高效协同、全流程赋能的需求日益凸显，全球科研服务市场正迈入业态重塑的关键阶段，其中科研Agent（学术超级智能体）细分领域，正打破传统科研辅助工具的功能局限。

以往科研工作者对辅助工具的需求多集中在单一环节效率提升，如文献检索、数据计算等，如今已升级为对“全流程智能化支撑”“跨场景协同适配”的综合诉求。在课题立项调研、实验数据深度分析、学术成果撰写润色、科研成果转化对接等场景中，AI全流程科研Agent 相关产品的应用频率持续提升，逐步从辅助工具成长为现代科研工作中可以大幅提高效率的核心工具。

作为中国全流程AI科研Agent赛道的产品之一，“沁言学术”从文献智能分析这一科研核心痛点切入打造差异化优势，成功在高校科研团队、企业研发部门、科研院所等不同用户群体中建立起清晰的产品认知。

采访到沁言学术CEO罗实，围绕AI科研服务行业趋势、产品功能创新、产业生态构建与未来发展布局等话题展开对话，深度解读全流程AI科研Agent如何助力科研效率提升与科研模式变革。

现在做Agent（学术超级智能体）产品，时间刚刚好

您觉得作为初创团队，现在入局AI这个赛道的时间点是正合适的吗？

罗实：我觉得这个时间点其实还算是比较合适的。因为三五年之前，虽然人工智能很火，但是还没有大模型、Agent这些颠覆性的新技术。甚至去年，大家关注的点可能还是大模型本身的优化，或者说模型训练。到了今年，大家的关注点已经从模型本身能做什么，转到模型要落地到更细分的应用场景，能为更具体的需求产出什么、交付什么实际成果了。

从2023年创业到现在，我们也积累了不少技术。我们现在不碰模型训练，只是结合最新大模型的能力，去满足具体场景的需求。经过两年的发展，大模型的能力其实已经达到了一个相对较高的水平，现在模型和各种工具的结合也有了比较成熟的方案，比如像MCP和A2A，已经能让大模型在自身能力之外，通过调用各种工具扩展出更多的能力。这样一来，它在学术这种相对严谨的领域里，就能给用户交付更有价值的结果。所以我觉得，在这个时间节点切入科研领域，做Agent产品是刚刚好的。

细分的、垂直的应用场景有很多，为什么会把它定位在科研、学术方面？

罗实：选择学术场景作为发展方向，其实在一定程度上也存在机缘巧合的因素。我们公司的股东之一苏新宁教授，是南大核心（CSSCI）的创始人，他让我们得以深入了解到学术方向上用户存在的诸多痛点，比如在科研流程中，科研工作者的大量时间往往被耗费在重复性、低创造性的事务上。

像文献检索、参考文献整理这类工作，就占据了不少精力。而撰写一篇论文时，从初稿到最终定稿的过程同样耗时。仅完成一篇几万字的初稿，就需要投入大量时间，更不用说论文发表前，往往需要引用几十篇甚至上百篇文献。整个过程中的诸多环节都极为繁琐。

相较于我们此前开发的大众向产品，那些产品满足的多是用户较浅层次的需求，学术领域虽看似范围较窄，却蕴含着大量深度且个性化的需求。而这类个性化需求，能让我们的产品在垂直领域创造出远超通用型产品的价值。

市场上有不少AI写作工具和通用型Agent，尤其是很多AI技术公司以及互联网大厂已经布局很深，且覆盖的领域很广。沁言学术在功能、使用体验和目标用户上，与它们的核心差异是什么？如何吸引用户从其他产品转向使用沁言学术？

罗实：大厂在布局场景时，核心考量之一是用户规模与场景覆盖度，但在学术领域，其产品往往停留在浅层，仅能实现学术文献搜索与基础答案输出。这种学术搜索功能，仅是沁言学术各项服务的底层基础能力。

首先，沁言学术围绕科研全流程提供服务，从选题、文献搜索、长文生成到论文引用插入，每个环节均有针对性设计，每个学术大类下会进一步细分。如果说其他产品是关注学术领域的1个核心点，沁言学术至少会覆盖10个以上细分要点，专业性超过了通用型产品。

其次，沁言学术以AI Agent为核心方向，坚持交付结果导向。与夸克、豆包等业界优秀产品更侧重于提供快速、准确的“信息获取”和“对话辅助”不同，沁言学术的目标是成为一个“任务完成型”Agent。用户无需关心中间繁琐的步骤，我们致力于直接交付如“一份肺癌相关的文献综述草稿”、“帮我搜索并下载50篇AI Agent相关引用量超过100的论文”这样的最终成果。

最后，沁言学术致力于打造科研全流程无缝体验。当前科研工作者需在多工具间割裂切换：用谷歌学术、PubMed等搜文献，用Zotero、EndNote管理文献，用Notion、印象笔记做阅读笔记，用ChatGPT生成初稿，再用Grammarly润色英文......工具间的割裂严重拉低效率。但沁言学术能做到一步到位，通过无缝衔接，科研工作者完成一篇可发表论文的时间，有望缩短至传统方式的10%-20%，让用户可以专注于科研最核心的环节比如提出假设、设计实验、分析结果这些真正具有创造性的工作上，助力用户创造更多价值。

沁言学术能为用户节省多少时间和精力，有没有具体的数据或案例支撑？

罗实：我们有个典型案例，最近有个博士生用户，他说之前写开题报告，从梳理各种文献、写综述，到最后插入文献，整个流程跑下来至少要一个月。现在用了我们的产品，基本上一个周末就把文献找好了，再花一两天生成综述草稿，原来要一个月的工作，现在半周到一周左右就做完了，大概就是这样一个时间量级的变化。

让产品不只是写论文的工具

目前沁言学术的用户人群画像和呈现的使用效果会与最初的预期有差异吗？如果有，针对这些差异，产品在后续的开发上会做哪些调整？

罗实：和我们最初预期有一些差异。最初我们以为主要用户是硕士、博士，用于写毕业论文或期刊小论文，但现在发现除了学生，青年老师也很多，他们申请科研项目、写项目报告时，都会用我们的工具。

功能方面，一开始我们觉得快速生成论文的写作需求是刚需，但实际发现，文献检索、管理、阅读的使用频率更高。论文写作只是最终结果，而写作前的准备、思考，以及作为科研工作者“第二大脑”的知识管理，其实是更强的需求。所以像这些模块，我们之后会持续迭代优化，让产品不只是写论文的工具，帮他们提升从知识积累到知识输出的全流程效率。

与一些开源的科研辅助工具相比，沁言学术作为商业化产品，如何平衡付费服务与免费功能？

罗实：我们产品里所有功能目前都能免费体验，像文献管理、基础阅读笔记，甚至大模型对话这些都包含在内。针对大模型对话，我们每天还会给用户提供免费体验积分，不管用户是否付费，都能正常做资料管理和文献阅读。

付费部分主要针对用户的深度使用场景，尤其是深度用AI相关功能的时候。比如Agent搜索、深度研究，或是高阶辅助写作（像一次生成几万字论文），这些功能会消耗大量Token（处理文本的最小单元或基本元素）。虽然我们会让用户体验，但为了覆盖成本、实现盈利，这部分需要付费。而我们的核心是让用户感受到，用了这些付费功能，解决了关键痛点后，效率能有近十倍的提升，当用户真切体验到这种提升，自然会算清花的钱是否匹配带来的价值。

另外，用户付费后，我们作为商业化产品，会持续迭代优化升级。除了帮用户解决具体需求，我们还会保障数据安全，不断交付比通用大模型更专业、更可靠的结果。

沁言学术有哪些阶段性目标和长期规划？有出海计划吗？

罗实：我们的愿景，就是要打造一个源于中国、服务全球科研人员的世界级应用。

目前，我们的计划是第一阶段：立足本土，打磨产品（首年）。首先，我们要服务好中国的数千万科研人员。中文学术环境有其独特性，我们必须在这个市场中打磨出最稳定、最懂中国学者的产品，建立起坚实的口碑和用户基础。

第二阶段：切入欧美主流市场，持续迭代国际化版本（1-2年）。我们优先考虑进入欧美主流市场。科研是无国界的，高效的科研辅助工具是全球所有研究者的共同需求。届时，我们将凭借在“全流程整合”和“Agent智能”方面的差异化优势，与国际巨头同台竞技。

第三阶段：全球市场覆盖（3~5年）。例如东南亚、日韩等，这些市场的科研人员同样面临着将本地研究与国际接轨的挑战，我们的产品在处理多语言和辅助英文写作方面有天然优势。

而从商业化角度来看，虽然长期服务好国内用户也能提升其付费表现，但短期内，海外市场会是带动收入大幅增长的重要板块。目前海外版本已在积极推进，核心功能已经初步成型，预计未来一个季度会推出首个英文测试版，并优先邀请部分海外用户进行内测。

未来是否会探索新的技术应用方向，如多模态融合？

罗实：这是肯定的。我们当前的产品思路很明确，不自己训练基础大模型，而是紧跟市面上最新、最强大的模型，从而带给用户更好的交付结果，然后将重心放在应用层创新。

在现有大模型的基础上，我们核心发力的是三块：一是Agent框架，二是专业知识库，三是工作流程优化。这些都基于我们对用户使用场景和需求的充分理解，会持续迭代优化。

另外，多模态功能也在规划中。因为底层用的是外部模型，后续会结合模型能力的提升，让Agent逐步实现用户在纯文本之外的需求，比如生成图表、公式、流程图等，满足论文创作等场景下的多元需求。

责任编辑：kj005

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