从北大到硅谷，李开复旧部做了个「原北美 Top1 教育产品」：Answer AI｜附全面实测体验

昨天，家里在新加坡上学的小孩在群里给我安利了一个 AI 产品。

她说得真的很坚定：“这个真的好用，我们班好多人都在用。”

我点开链接一看，名字叫 Answer AI。

第一反应其实挺真实的：不会又是拍照搜题吧？这条路在国内早就被卷烂了。作业帮、小猿搜题来回打，最后还被“双减”一脚干停了一阵子 🤣。

但我还是顺手查了一下背景。

原因也很简单，一个平时根本不会主动去研究 AI 产品的小朋友，在没有任何引导的情况下推荐它，本身就很说明问题了。

这基本意味着：它已经在很多零碎、真实的使用场景里站住脚了（全程无广，请放心观看）。

查完之后，我的态度变了。

Answer AI，确实有点意思。公司是 2023 年成立的，注册在美国。

创始人叫 Zhou Li，本科和硕士都在北大读的，算是连续创业者。更有意思的是，他早年居然还在李开复 2009 年创立的创新工场待过，世界线合并了🙏。

那会儿的创新工场，在国内创业圈分量是很重的（不知道李开复老师现在在哪里做贡献呢 😁）

他之前还一起做过 Kika Keyboard，就是那款用户量上亿的手机输入法。2022 年，他又做了一款叫 LiveIn 的 App，主打桌面小组件社交。

这个产品当时在年轻人群体里挺火的，最高的时候，日活做到过百万。

再看 Answer AI 背后的投资方，也不简单。有 Altos Ventures，也有 Plug and Play，都是硅谷那种偏长期投入的机构，更看重产品能不能慢慢做大。

用户数据同样很猛。Google Play 上显示下载量已经超过 100 万，官方说覆盖了 600 万学生。 Chrome 插件的安装量，也有 10 万。

没错，18 个月，从 0 到 600 万。这个数肯定有夸张的成分，但就算打个折，也已经很夸张了。

去年，Answer AI 甚至成了北美排名第一的 AI 教育产品。问题也就来了。没有大厂背书，没有铺天盖地投广告，它是怎么做到这种增长的？

这也是 Reddit 上很多人一直在讨论的点。

我自己也下了，用了几天。先说结论：Answer AI 是一款 All in One 的 AI 学习平台。

现在市面上的 AI 教育产品，大多走的是单点路线。Photomath 只做数学，拍照就出解题过程。 Grammarly 只做英文写作，重点是改语法、润色句子。Quizlet 只做记忆，用闪卡和测验来帮你背东西。

逻辑其实很清楚：把一件事做到够好，用户自然会留下来。

但 Answer AI 选的不是这条路。它把拍题解答、写作辅导、知识问答、学习规划，全都放进了同一个产品里。

正常来说，这种做法风险很大。功能一多，就容易变得杂。什么都想做，往往什么都做不深。 对一个创业团队来说，更是容易把资源耗散掉。

但 Answer AI 还是这么做了，而且效果还不错。

它现在主要有四块功能。

第一块，是拍照搜题，也是最核心的功能。不会的题，拍一张，直接给你解法，老套路。

第二块，是 AI 智能体。你可以跟它对话，让它根据你的水平和问题方式来讲解和辅导。

第三块，是学习站。它做了一个比较完整的内容库，把各种课程和学习资料放在一起。

最后一块，是每日任务和积分机制。本质就是增长工具，通过打卡、任务、奖励，让你每天都愿意打开一次。

整体看下来，它是在做一个完整的学习闭环。

任何增长飞轮，都得先有一个起点。得有一个能稳定拉新、而且能规模化的入口场景。

对 Answer AI 来说，这个入口就是「拍题」。

站在学生这边看，学习里最常见、最刚需的场景是什么？不是规划，不是复盘，就是很简单的一件事：题不会，想知道怎么做。

而且这个需求有两个特点。第一，高频。每天都会遇到。第二，急。不是明天，也不是下周，就是现在。

Answer AI 把拍题放在了最核心的位置，这个选择其实非常现实。

这里还有一个挺关键的细节。我之前在一篇文章里写过可汗学院的 AI 产品。它在北美算是顶级产品了，最大的特点是走「引导式」教学路线。说得直白一点，就是不直接给答案，一步步问你。

这种方式在理念上很先进，但也有门槛。不是所有学生在所有场景下，都有耐心被反问。Answer AI 在这点上做得更取中间值。拍题这个最刚需的场景，它给答案很快。但在写作辅导、概念理解这些地方，又会切换成引导式的讲解方式。

先从最基础的拍照搜题说起。这一块，其实现在的 AI 教育产品都已经很成熟了。你拍一张题目，它可以自动识别题干。把题目里的条件、问题拆出来。用结构化的方式重新展示出来，干净、清楚，不乱。

接下来，是解题本身。Answer AI 对每一道小题，都会把过程拆开来给你。

再往上走一点，比如遇到更复杂的几何题。

Answer AI 也能把步骤拆得很细。从已知条件开始，一步步推下去。中间的逻辑关系，基本都会写清楚。

但这里也能看出一个比较明显的短板。它对图形的利用，其实不算强。很多几何题，本来是靠画图、连线、标角度来理解的。

但在 Answer AI 里，更多还是用文字在讲。步骤是对的，但读起来会偏干。

如果你给它的是一整页试卷，它的 OCR 也能扛得住。所有题目都会被拆出来，一道一道地结构化展示。题号、题干、选项，都分得很清楚。

但它也不是所有场景都一个套路。

像数学这种题目，目标很明确，对就是对，错就是错，所以它给解答的方式就是：快、直接、一步一步推。

换成写作，比如写一篇短文，它立刻就切换到另一种模式。这个时候，用的就是典型的引导式教学。也就是大家常说的那套做法。这种方式在北美教育产品里其实很常见，现在不少 AI Chatbot，只要一进教育场景，几乎都会用这一套。

举个最直观的例子。如果你让它直接帮你写一篇散文，它会先问你几个问题。比如你想写的是哪一段经历。当时发生在什么场景。有没有什么细节是你印象最深的。你的情绪是怎样变化的。

你每回答一步，它就顺着你的回答往下引。本质上，它是在帮你把脑子里的素材一点点掏出来，再告诉你，这些东西该怎么组织成一篇文章：

然后还有一个挺有意思的点。我发现 Answer AI 里，居然还集成了「文本 AI 率识别」，也就是用来降 AI 痕迹的。如果你想看更详细的检测报告，它会直接跳转到 Turnitin Checker，一个在学校里用得非常多、也很成熟的查重工具。

这个设计我觉得挺聪明的。有些功能本身就很复杂，技术门槛也高，如果从零开始自己做一整套，成本会非常重。那不如，直接给用户一个入口，甚至就是接别人的服务，把活外包出去。

但说实话，很多 AI 产品并不太敢这么干。

他们更想把所有流量都留在自己这里，什么功能都想自己做，什么场景都想包下来。背后的担心其实也很直白：用户一旦跳到别的平台，会不会发现那边更好用？会不会用着用着就不回来了？

除了前面这些偏解答型的功能，Answer AI 还有一条现在很多 AI 教育产品都会走的路，就是做闪卡。

它在这块给了好几种入口。你可以直接扫描自己的教材，也可以上传 PDF 文件，还可以直接从它已经整理好的课程表里选内容：

比如我实际点进去看了一下，它在这一步做得还挺细的。你会发现它把年级和学科都拆开了，然后组合成一个很完整的列表。

从低年级到高年级，从数学、科学到语言类科目，基本都能找到对应的选项。你只需要点选自己所在的年级，再选学科，就能直接进入对应内容。

不过说实话，它做出来的闪卡本身，看起来就比较简陋了 😧。

在 Answer AI 里，它还单独做了一个叫 Learning Hub 的学习站，你可以把它理解成一个功能集合页，把前面那些 AI 学习相关的能力都集中放在了一起。

在这个学习站里，有一个叫 AP Quest 的功能，这一块做得相对完整，主打的是系统化课程。你点进去之后，会看到按学科划分的内容，比如社会科学、英语、历史这些，每一门课下面又会拆成具体的主题和单元。

在 AP Quest 里，每一种考试都会对应一套清晰的学习路径。

你点进去之后，会看到一份类似路线图的单元结构，从前面的基础内容一路排到后面的综合测试。每一个小单元下面，都会配套放进很多测验和小测试：

除了前面这些功能之外，Answer AI 还接入了语音对话。你可以直接“打电话”给它，用说的方式去问问题，主要还是围绕学习和教育场景来用。

除了手机 App 之外，Answer AI 还做了 Web 网页端，甚至还上线了一个 Google 浏览器插件：

手机端、Web 端和插件端的账号是打通的，用的是同一套数据，构成了一个完整的产品体验。

有了稳定的入口场景，又把多端铺开之后，Answer AI 还配了一套积分体系。

你去它官网看，会发现有一个很直白的页面，写着 “Get Free Points with Web Extension”，意思就是装插件就送你免费积分。除此之外，还有每日任务、连续使用之类的方式，都可以拿到积分。

最后我们可以简单收个总。

Answer AI 到底覆盖了多少功能点？

我自己稍微捋了一下，保守算下来，光是明确的功能点就有 15 个以上，分布在 4 个大模块里，再加上手机端、Web 端和浏览器插件的多端部署，功能确实是非常全的。

把整个产品设计看完之后，我反而突然想明白了一件事。

很多人在做 AI 教育产品的时候，特别容易陷进一个目标里，就是追求「专业」和「深度」。比如数学一定要算得比别人准，写作辅导一定要比别人讲得细。这种思路本身没有问题，但它忽略了一点：学生真正需要的，往往不是某一个功能有多强。

学习过程中遇到的问题，能不能被快速解决，才是最重要的。

所以它选择了一条很务实的路：宁可把每个功能做到 70 分，也要保证学生在一个产品里就能把事做完。对学生来说，「够用」往往比「完美」更重要。

但它并不是在无脑堆功能。相反，它其实是在努力保护一条连续的学习流。

学生真实的学习状态通常是这样的：我在写作业 → 被一道题卡住 → 查一下 → 继续写 → 换了一门课 → 又被卡住 → 再查 → 再继续。

这是一个不断被打断、又不断回到原任务里的过程。

Answer AI 做的事情，就是把这些高频的打断点，全部收进同一个工作流里，让用户不用跳来跳去。

而且你会发现，它从来不怕把用户导到别的平台。要检测 AI 率，就直接跳；需要更专业的工具，就外接服务。

它并不执着于「什么都自己做」，这种心态反而让产品更轻，也更容易快速迭代。

从结果来看，这些选择是被市场验证过的。18 个月做到 600 万用户覆盖，本身就说明了一件事：对「学习流程完整性」的需求一直存在，只是长期被那些只做单点功能的产品忽略了。

这大概也能解释，为什么小朋友会主动把它推荐出来。

因为真正好的产品，往往是用着用着，你只会觉得：用这个 AI，写作业这件事好像没那么难受了。

看到这里，辛苦啦。

感谢你的阅读和「在场」！

文章来自于微信公众号 “AI Humanist by杉森楠”，作者 “AI Humanist by杉森楠”