近年来，资本市场对 AGI 从狂热趋于理性，AGI 应用越来越聚焦在具体场景。整体看来，AGI 越来越倾向于对现有应用的变革，也许将来，各个行业将会出现无数的垂类小模型。但是，在 AIforScience 这块领域，一直没有实现突破。

就在今天下午，一家名为论论的公司，发布了科技文明 STC 中文版，这是一个以论文作为数据库的 AI 问答平台，也是科技文明 STC（Science and Technology Civilization）这一概念的首创者，试图把用户群体从科学家扩展到普通大众。

根据 WOS 核心数据库的统计，2024 年全球发表了 266 万篇论文，国内发表约 84.5 万篇。加上历年来的论文总数，这是一个相当可观的知识信息库。而在目前，这些论文，因为价格、版权、文化、语言等各种问题，存在巨大的数字鸿沟和障碍，阻碍了它们发挥更大的价值。如果这些论文可以在一个平台进行交流互通，将会对论文生态带来巨大的改变。

论论的创始团队，均为北京大学 AI 交叉学科出身的硕博士，创始人谈国禹是一位 90 后，全国中学生物理奥林匹克决赛金牌得主，在国际顶级学术期刊上发表多篇专业论文。通过科学家朋友，我们拿到了使用邀请码，发现作为数据库的 AI 平台，论论可谓 AIforScience 的杀手级应用。

睿兽分析显示，红杉中国在今年对论论进行了一轮投资。也显示了资本对论论在 AIforScience 探索的支持。

作为一款杀手级应用，论论对科技发展将会带来哪些颠覆性的改变？

AI for Science 在 C 端落地让每一个人都能搞科研

笔者通过对论论的使用，发现作为一个以论文为数据库的 AI 问答平台，论论也许会颠覆整个论文的使用格局。它重新定义了人与 AI 的交互模式，并构建起可信知识的基石。不夸张地说，它不仅是中国 AI 应用浪潮中的一次创新实践，更是 AI for Science 概念在 C 端落地的大胆尝试。

1、主动式 AI 交互的创新：从 " 你问我答 " 到 " 主动科普 "

传统的 AI Chatbot，核心模式是 " 你问我答 "，即用户提出问题，AI 给出答案。这种模式固然提高了信息获取的效率，但其局限性也日益凸显：用户的提问能力直接决定了答案的质量。

对于不熟悉某领域的普通人而言，他们不知道该如何提出一个有效的问题，更遑论深入探索。

而论论则大胆地迈出了创新的一步，引入了主动式 AI 交互。它不再被动等待提问，而是持续性 " 自说自话 "，主动推送前沿科技信息，主动科普知识，甚至从日常生活中看似微不足道的小问题中，提炼出科学的内涵，并给出权威、最前沿的科学回答。这是 AI 产品设计理念上的一次跃迁，将 AI 从一个工具，提升为一位主动的知识引导者。

" 主动式 " 的体验，让用户感到知识获取变得轻松高效，仿佛身边多了一位随时待命的私人科学顾问，总在关键时刻提供恰到好处的指引。

2、可信知识的硬通货：对抗 AI 幻觉的 " 科学依据 "

在大模型风靡乱战的当下，AI 幻觉（Hallucination）问题成为行业痛点。

许多 AI 生成的内容，看似逻辑自洽，实则可能包含虚假信息或逻辑错误。而论论的核心竞争力，恰恰在于其对 " 可信知识 " 的极致追求。

论论的每一条回答，都源自全球数亿篇顶级期刊论文，并明确标注来源，确保可追溯性和权威性。在真伪难辨的时代，这种 " 可信知识 " 无疑是真正的硬通货，为普通人提供了辨别真伪、获取真相的保障。

3、科学家背书：从科研前沿到大众的桥梁

据了解，中国相当一部分科学家已是论论的早期用户，也是其产品理念和技术实力的背书。这意味着，论论不是一个纯粹的商业产品，它诞生于科研前沿，承载着科学家们对知识普惠的愿景。它打破了科学研究与大众之间的壁垒，让普通人能够通过一个平台，直接触及到科学家们正在探索的前沿领域，从而真正实现 " 全民科技 " 的愿景。

论论以其主动式 AI 交互的创新、对可信知识的坚守以及深厚的科学家背书，为普通人构建了一个全新的知识获取生态。它不仅解决了信息不对称的问题，更在 AI 幻觉的挑战下，为大众提供了可靠的知识源泉，成为中国 AI 应用领域中一个值得关注的代表性产品。

作为一个以论文为数据库的 AI 问答平台，论论极大地降低了科研与技术开发的门槛，当开源社区与分布式协作网络让创新不再依赖于昂贵的实验室与设备，" 人人都搞科技 " 的时代正在加速到来。

人人参与科技创造，产业链将被重塑

当科技创造呈现 " 人人参与 " 的局面时，整个科技产业链必将经历一场深刻的结构性重塑。传统的线性产业链——从基础研究、应用开发到量产销售——将逐渐被更加开放、动态和分布式的创新生态网络所取代。

首当其冲的是研发，大型企业、科研院所不再是技术创新的唯一源头，更多创新将来自跨地域、跨学科的开发者社区。开源硬件与软件、模块化工具包和低代码平台的普及，使得即使没有雄厚资金支持的个人和小团队，也能进行高水平的技术开发。这种分布式研发模式不仅提高了创新效率，还极大地增强了技术系统的韧性与多样性。

比如，一个人要想了解类似固态电池技术的实际价值和进展，论论可以提供大量的学术论文，更进一步筛选出关键数据，例如电解质界面阻抗问题、循环寿命衰减机制等，并对比不同技术路线的优劣，评估其商业化成熟度。

在上述场景中，论论通过其 AI 技术，扮演了知识的 " 翻译官 " 和 " 引导者 " 角色，将专业、晦涩的学术内容，转化为普通人能够理解和消化的信息。它让科学可及，让技术实用，让知识普惠，这正是 STC 文明平民化的缩影，也是中国 AI 应用在解决实际社会问题上的有益探索。

制造业也随之发生变革。随着 3D 打印、柔性生产和微型工厂等技术的成熟，生产制造环节正变得越来越分散和本地化。过去需要大规模集中生产的产品，现在可以在各地按需制造。这不仅降低了物流成本，还使个性化定制和小批量生产变得经济可行。与此同时，供应链的地理布局将重新配置—— " 全球长链 " 可能被 " 区域短链 " 部分替代，产业体系的抗风险能力由此增强。

更为深刻的是支持体系的变革。科技金融服务不再局限于传统的风险投资和 IPO，科技教育也不再是高等学府的专利，在线学习平台、虚拟实验室和 AI 导师系统使得任何人在任何地点都有可能获得高质量的科技教育。这些支撑体系的重构，将会共同构筑一个去中心化的科技生态基础设施。

杀手级应用赋能，推动科技文明平权时代

论论跨学科知识关联的能力，让知识的获取不再是线性的、孤立的，而是变得立体而富有启发性。

比如，在论论上查询 " 阿尔茨海默病预防 " 的相关信息。除了直接相关的神经科学论文外，AI 还主动提及了营养学研究，其中一篇 2024 年发表在《GeroScience》的论文详细阐述了 " 地中海饮食与认知功能改善 " 的关联研究。

论论提供的服务，对于普通人而言，有非常重大的意义。它意味着人们不再需要耗费大量时间去主动搜索和筛选不同领域的知识，而是可以通过一个平台，接收到与当前兴趣点相关的、但又来自不同学科的深度信息。这不仅提高了知识获取的效率，更重要的是能激发人们对未知领域的好奇心，培养批判性思维，并最终形成更为宏观和系统的世界观。

而这正是 AI for Science 从概念走向 C 端落地的生动体现。

长期以来，AI for Science 更多地被视为科研机构和大型实验室的专属，其价值主要体现在加速科学发现、优化实验流程等方面。然而，论论的出现，让普通大众也能直接体验到 AI 赋能科学研究的强大力量。它将科学研究的成果，通过 AI 的智能解读和关联，直接服务于普通人的日常生活决策，无论是健康管理、子女教育，还是个人投资，都能获得科学依据的支撑。

通过论论平台，AI for Science 将往前迈出一大步，论论也有机会真正成为影响大众生活、创造实际价值的 " 杀手级应用 "。

首先，是个性化知识图谱的构建。一位对人工智能感兴趣的初学者，其知识图谱会侧重于 AI 基础概念、发展历程和科普文章；而一位资深工程师，则会更多地接收到前沿论文、技术突破和行业报告。图谱将像一位专属的学术导师，精准推送最符合用户需求的知识，帮助用户在浩瀚的知识海洋中找到属于自己的航线，避免信息过载和无效学习。

其次，是实时研究预警机制的建立。在科学研究领域，一篇重磅论文的发表，往往可能改变一个行业的走向。对于普通人而言，要实时追踪这些前沿动态，几乎是不可能完成的任务。通过未来的 AI 技术，持续监测全球范围内的学术论文库，一旦有与用户关注领域高度相关的、具有突破性意义的论文发表，便能第一时间向用户发出预警。这将使得普通人也能像专业研究人员一样，站在科技前沿，及时洞察行业风向。

如果说 OpenAI 等国际巨头在通用人工智能（AGI）领域迈出了重要步伐，那么论论则是在 STC 文明的平民化进程中，展现了中国团队的独特创新和领先优势。它以人为本的理念和实践，将科技价值最大化，让普通人也能从前沿科学知识中受益。

通过 AI 的深度学习和智能分析，知识的获取正在变得更加主动、精准和高效，它在用户个体内部自然生长、迭代的速度也将愈发惊人。一个 " 人人都是科学家 " 的时代也许将会提前到来，论论踏出的这一步，有望激发全社会对科学探索的热情，推动 STC 迎来更深层次、更广范围的平民化浪潮。