在“AI写论文”成为争议焦点的当下，他却选择绕开最热闹的那条路。
不是降重神器，不是一键生成。沁言学术，这款名字听起来安静得不像AI产品的工具，正在悄悄聚拢一群科研人。它不帮你写完论文，却能在你查文献、梳理课题、协同申报时，做一个真正可靠的“学术搭子”。
我们采访了沁言学术的创始人，聊了聊他为什么坚持做一款“小而重”的产品？为什么不急着开放试用，也不追流量转化，而是一门心思打磨体验？
他说：“我们想的是，用户用上之后会忍不住想推荐给身边人。”
产品名称：沁言学术
Slogan：搞科研，用沁言
主要功能：免费文献管理专家，2G云存储永久免费，海量文献搜索高达2亿篇，AI选题、文献管理、文献阅读（解释、总结、翻译、扩改写、智能助手）等基础功能均可免费使用。
官网：https://www.qinyanai.com/
以下是我们和沁言学术创始人罗实的访谈：
K姐研究社
您个人之前是什么背景？为什么现在想要做这个学术科研相关的产品？
🧑🏻💻 罗实
我们有一位合伙人一直在学术圈，挺了解这个领域。他跟我们聊了很多真实的痛点，比如你要发一篇论文，才能毕业，才能评职称。
我们看到这种强需求，就开始认真考虑这个方向。
正好我们收购了一个叫“边写边搜”的文献管理工具，于是决定在它的基础上做 AI 化，看看能不能帮用户覆盖掉论文写作过程中的那些难点。
K姐研究社
你们现在团队有多少人？
🧑🏻💻 罗实
现在差不多十五个人左右。
换名字，为了更贴近我们真正想做的事
K姐研究社
为什么要把产品名从“边写边搜”换成“沁言学术”？
🧑🏻💻 罗实
我们觉得“边写边搜”这个名字把产品定义得有点窄了，听上去像是一个轻量级的小工具，未来我们希望产品能覆盖科研的完整流程，从选题到写作，再到参考文献管理。我们就想换个名字，让它更贴近我们真正想做的事。
K姐研究社
我看你们现在是功能还是集中在收集资料、整理资料、总结、翻译。为什么没有直接去做论文的写作？
🧑🏻💻 罗实
这个其实就是优先级排序的一个问题。我们更看重前期的“货量”——也就是用户真正高频且强需求的环节。
比如像谷歌学术，可能是学术领域访问量最大的工具，月活几亿。说明大家最痛的是找文献、管文献，而不是一上来就写论文。
我们现在就是把这块打磨得尽可能好：文献搜得快，管得清，存在本地知识库里。如果你有50篇相关文献，想写个综述，其实我们就能直接帮你生成一个格式规范、引用准确、接近可发表水准的初稿。
所以不是不做写作，而是我们认为——这部分基础工作打扎实了，后面的写作才能水到渠成。
专注学术场景，打造全流程科研学术Agent
K姐研究社
你们产品也加了一些像“我的小组”这样社交化的功能，为什么会考虑加上这些？
🧑🏻💻 罗实
其实“我的小组”最早在我们还是边写边搜的时候就有了。我们把它保留下来，是因为在学术写作的场景中，团队协作非常常见，特别是在前期的资料收集、文献整理这些环节。
如果有一个公共空间，能让小组成员共享资料、同步讨论进度，其实对论文的产出是有帮助的。
对我们来说，协作能力是一个非常重要的方向，未来我们也会在这块持续加码，把它打造成真正好用、好协同的科研工具。
K姐研究社
我们了解市场上有很多 AI 写作工具，包括通用型助手，有的会用到小的Agent或者加了一些提示词去辅助写论文，你们和它们最本质的差异是什么？
🧑🏻💻 罗实
我们和其他工具的最大区别在于：不是靠模型“更聪明”，而是场景做得“更对”。
我们本身没有自研大模型，用的也是通用模型，但是我们围绕学术场景做了很多加强，尤其是搜索能力和本地知识库管理的能力。
简单来说，模型本身提供的知识“思考”的能力——它能推理、能生成，但它不一定知道“从哪获取准确信息”。如果它接收到的上下文不靠谱，那输出就很容易出幻觉。
所以我们专门强化了两点：第一，检索一定来自高质量的学术数据库，像谷歌学术、PubMed、Articles 这些；第二，建立本地知识库，让用户可以把自己收集的资料结构化保存和调用。这样模型再去生成内容，就是建立在一个更“可信的语境”里了，回答不仅更准，还能附上出处。
这就是我们认为，做科研类工具不能只靠模型“拍脑袋”给答案，而是要把上下游场景都串起来。
K姐研究社
了解，就是确保这个论文相关的这种严肃的场景上，它的信息源是可以追溯、可以验证的。
🧑🏻💻 罗实
对，是的。
K姐研究社
前段时间市场上有一个热点的话题，就是用 AI 去降 AIGC 率，你们怎么看待这个问题？通过沁言学术写出来的论文，也会存在 AIGC 率过高的问题吗？
🧑🏻💻 罗实
我们做过一些调研，现在来看，AIGC 检测的方式还是比较单一的，不是很完备。确实可以通过一些降 AIGC 率的策略，让检测算法识别不出来。
不过我们当前的产品重点还没进入到写作这一层，更多还是在搜集、整理、知识管理这些环节，所以暂时还没直接涉及这个问题。
在后续规划里，等我们开始做生成类功能时，肯定是会把这类降 AIGC 的策略考虑进去。我们希望最终生成的内容，是无法被检测算法判定为AI生成的。
我们做过很多的测试，这个确确实实是市面上的算法可以做到的。
K姐研究社
跟那些通用型 Agent 相比，你们的最大优势是什么？
🧑🏻💻 罗实
其实我们最大的优势就是刚刚说的——我们比较专注学术场景，并且会针对学术场景做专门的优化。
比如生成文献综述，要符合学术引用的规范。它中间会涉及到很多优化，目前市面上通用模型或者Agent，很多在这块基本做不出来。我们的优势就在于：输入更精准，输出更贴近学术人群的实际需求。
K姐研究社
你们为什么没有去做文献下载？我理解的是很多人检索后，实际上是想要 down 下来的。
罗实：是，我们即将上线一个新版本，会包含文献下载功能。
K姐研究社
很快就上线了是吧？
🧑🏻💻 罗实
对，它类似于 agent 的一种模式。比如你给它一篇论文的标题，一组论文的列表，或者只是告诉它“我想要人工智能领域最近两年发表的引用量最高的10 篇论文”，它就会自动搜索，下载原文，并把这些文献整理好、归档进你的个人知识库——也就是我们“边写边搜”的学术网盘。
整个过程是对话式的，你给出需求，它执行检索、筛选和存储。
K姐研究社
了解。这确实是一个非常刚需、很日常、高频的需求，现在市面上也有很多镜像站在提供类似服务。
🧑🏻💻 罗实
是的。我们希望帮用户把“找文献”的过程做得更顺。以前你想下到一篇文献，得检索很多的地方，很费时间。
我们现在底层整合了镜像站、学术数据库，还有像 Google Scholar 这些渠道，尽量自动帮你去全网找，只要能确认是对的，就会帮你下载下来。
学术浏览器，是下一步的重点
K姐研究社
你们现在的目标用户是大学生还是老师？你们实际观察跟预期有差别吗？
🧑🏻💻 罗实
大学生其实并不是我们的重点用户。我们的主要用户群体是研究生、博士、老师，还有像医生这样的专业人群。
大学生对“发表期刊论文”的需求并不是很强烈。比如毕业论文，要求并没有那么严格。
从我们现有的用户来说，确确实实也是这样，博士、医生、老师会比较多一些，最终的目标都是要发表一篇有创造性、有价值，能进高水平期刊的论文。
现阶段来看，我们的目标用户跟我们的设想是一致的。
K姐研究社
科研人群相对小众，但付费能力是 OK 的。
🧑🏻💻 罗实
对，是的。
K姐研究社
你们是怎么找到并拓展这类用户的？
🧑🏻💻 罗实
这块我们现在也在不断尝试，也总结出几个方向。
一方面是现在这种深度交流、访谈内容，把产品理念讲清楚；
另外，我们会通过小红书、B站，找一些KOL或者垂直博主做专业分享。
第三，学术人群其实比较集中，不论是在医院、学校还是科研机构，口碑传播的效率很高。所以我们也在优化产品体验，强化产品的病毒式传播的能力——让用户愿意把工具推荐给身边的同事同行。
第四，结合热点，比如最近 Agent 比较火，我们也在 Agent 这一块做了些尝试，让用户体验到一些比较新奇的东西。
现在我们也在准备做学术浏览器，把 Agent 和浏览器更好地整合到一起。想象一下——你给它一个任务，它像一个 Agent 一样，自动调用各种工具，在浏览器环境里完成搜索、判断、下载、归档等一整套复杂的流程，最后给你一个成型的结果。
如果这套链路能跑通，并和我们的已有系统打通，体验的完整度和结果质量都会上一个新台阶。
K姐研究社
我看当前产品是不可以试用的，需要付费才可以用，为什么没有给用户开放一下试用体验？
🧑🏻💻 罗实
对，我们现在的会员的版本是分成基础版、创作版和协作版。
我们是考虑采用 to B 的方式去销售，另一方面，我们觉得现在这个版本还不够完善。这几个月的时间，部分功能还没有进行深度迭代。
K姐研究社
了解，相当于它是一个更产品化、打磨得更厚实的工具，但是还需要进一步完善，准备充分之后，才会面向普通用户开放体验？
🧑🏻💻 罗实
是的。
K姐研究社
你们现在订阅用户多吗？会担心盈利问题吗？
🧑🏻💻 罗实
当然会担心，这是一个核心的问题，我们 ROI 能不能跑正很大程度上取决于获客成本、付费率、付费ARPU（用户的平均付费金额）。
我们希望先把核心的体验做到位，尤其是文献搜索和文件管理这块，能够帮用户节省时间，做出“让人愿意留下来”的核心功能，再一步步地去优化付费率和付费ARPU。
目前文献管理功能已经全部免费放开给用户了，没有任何的功能上的限制，只有存储空间可能需要象征性付费，比如5毛钱一个G，总体是很便宜的。
我们现在最主要的的付费点是AI 的 token 消耗，比如做论文的筛选和下载，需要消耗大量token，是我们重点打磨的方向。
K姐研究社
你们现在对整个产品的这个商业模式上是更期望从 C 端用户手上去收到钱，还是想未来开放企业或者校园这一侧的合作？
🧑🏻💻 罗实
我们肯定是优先是考虑 C 端，因为 C 端的运营模式会相对简单一些。只要产品的体验足够好，就有可能通过口碑自然扩散，实现低成本触达和快速增长。
当然，我们 C 端跑通之后，也会考虑 B 端合作，我们也内置了代理机制，比如医院、学校的用户，有合适的渠道和资源，我们这边也会提供分成支持。
K姐研究社
你们官网上有企业版，这一版本主要目标是谁？
🧑🏻💻 罗实
你说的应该就是咱们的协作版，你之前提到的小组功能，就是团队协作相关的场景，但这部分现阶段不是我们的重点方向。
K姐研究社
那会考虑出海吗？出海的话相当于是生产英文的论文，很多留学生或者是国外的学生都会有这个需求，而且他们的付费能力会强更多。
🧑🏻💻 罗实
对，是的，我们现在在完善核心功能的同时，很快就会出独立的海外版本，到时候我们会逐步推广。
K姐研究社
那你们有拿融资吗？还是不考虑融资？
🧑🏻💻 罗实
我们今年也一直在接触一些投资人和机构。目前公司的主要资金来源还是大股东自投——Ta是我们的合伙人之一，之前成功退出过两家 10 亿量级的公司，个人资金比较充足。
所以我们不急着融资，但如果遇到合适的资源，我们也会积极推进。
哪个大模型，更适合科研？
K姐研究社
你们的产品实际上接了很多的主流的模型，包括默认给的就是 Qwen3。
🧑🏻💻 罗实
对。
K姐研究社
我看也有一些国外的模型，从你们的内部的使用或者评测的角度来看，是哪个模型更适合用在论文科研的场景？
🧑🏻💻 罗实
从输出的质量来说，那肯定是我们现在付费的模型，像 Claude 4、GPT 4o、Gemini 2.5 Pro和Grok 4，整体来看，这几款模型在科研类场景的表现都不错。
尤其是Claude 4 和 Gemini 2.5 Pro，经过我们的综合评测，觉得质量比较好，所以我们在做付费的高质量输出的时候会用得比较多。
像小米一样，让用户有惊艳的感觉
K姐研究社
目前你最大的焦虑是什么？来自于什么地方？
🧑🏻💻 罗实
我焦虑的点，第一个是产品体验够不够“打动人”。我们特别希望用户第一次用的时候能有“哇，好厉害”的感觉，有一种强烈的分享的冲动。
但要做到这一点，其实非常难。怎么让AI工具真的在科研场景里帮上忙，而且体验好到令人惊艳，是最让我们伤脑筋的地方。
第二个焦虑是增长。我们是 to C 产品，收入和付费用户直接挂钩。虽然目标人群有千万级，但现在的问题是——怎么低成本触达这些人，并把他们转化进来？
我们试过投放，但买量的成本还是偏高，目前也没跑通。所以现在一直在试新的增长方式。
接下来我们也准备上线英文版本，尝试出海，希望这能成为一个新的增长突破点。
K姐研究社
如果用一句话预测你们产品一年之后的样子，你会怎么说？
🧑🏻💻 罗实
一年以后，我们的核心定位是一款学术全流程覆盖的产品。
我们准备把 AI 学术浏览器作为重点，它基于 Chrome 的开源架构，重点围绕学术的场景，整合搜索、文献管理、论文写作，到与期刊匹配和投稿前的智能评审，所有的环节都能在这个浏览器中完成。
K姐研究社
相当于现在市面上很流行的 AI 浏览器，只不过在科研学术场景上。内核还是 Chrome 的内核，但加了很多原生的 AI 能力？
🧑🏻💻 罗实
对，是的。我们在 Chrome 开源架构上，加入了本地运行小模型、调用数据库等能力。
像Manus 这类 Agent 产品，它所有的东西都在云端，token 的消耗量级很大，成本很高的。
我们希望用户能在端侧进行一些模型的运算。比如做现代化、re-rank 的处理，既省成本又提升用户体验。
这个学术浏览器会是我们的关键节点，它可以更好地整合我们现有的功能，给用户提供更加智能的体验。
K姐研究社
产品里面都会藏着创始人的影子，你觉得沁言哪一点最像你？
🧑🏻💻 罗实
我觉得可能是专注吧，专注和极致。但这个点可能是我们主要的几个合伙人，我们都比较推崇小米。
K姐研究社
小米？
🧑🏻💻 罗实
对，我们希望产品做出那种让人眼前一亮的感觉。用户在横向对比一圈以后，再用到我们的产品，还是感觉很惊艳。
要做到这一点，我们必须聚焦到最最关键、最最重要的点上，把学术领域的核心环节做到极致的状态。
我们会把最前沿的 AI 能力，比如 Agent 、AI 浏览器，融合进来，在这个细分领域里，为目标用户提供真正极致的体验。
K姐研究社
了解，所以你个人对自己的这个理解是，你是一个极致专注的一个人，是吗？
🧑🏻💻 罗实
对，嗯。我觉得是。
K姐研究社
嗯，那在生活上有一些体现吗？除了在工作或者做产品这一方面，生活中哪一个方面或者爱好能体现你这种极致和专注。
🧑🏻💻 罗实
我生活中的爱好比较简单，有两项比较持久的，一个是读书，一个是滑雪。
滑雪滑了十几年，一直滑；读书，我基本上保持一年读 100 本书，好多年都是这样的。
翻来覆去，我觉得好像就这两件事情比较吸引我。
K姐研究社
感谢你今天的分享，我们也会持续关注沁言接下来的每一步。
原文链接：专访沁言学术创始人罗实：全流程科研Agent，要有自己的学术浏览器｜K姐独家
