百万粉丝数学博主瞄向“AI原生学习系统”，已获奇绩创坛投资|访谈

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（来源：多知）

“创业就是一个大规模的验证过程。”

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作者|王上

如果给罗毅贴上标签，你会看到：95后、上海交大辍学生、百万粉UP主、数学老师……现在，他又有了新身份。

2023年，他带着两名高中同学——一位是曾任英特尔芯片工程师的浙江大学人工智能硕士闭云峰，另一位是曾就职于复星集团的上海外国语大学会计专业齐皓然，一起踏入了教育AI创业。他们共同创办深圳趣析学教育科技有限公司，推出解题AI学习产品“析析AI”。

（析析AI团队核心成员合影）

在做视频博主的时候，罗毅一度是全网粉丝增长数量最快的数学博主，冷启动一周就超10万粉丝，不到一个月粉丝数量就突破30万，年收入很快达到百万级别，但为了创业，他停更了视频账号，切断了所有的退路。

在他看来，AI有望推动教育从“内容驱动的学习产品”，转向“实时生成与交互驱动的学习系统”。

“析析AI”正是在这一逻辑下被构建出来的——用户可以在网页端、手机端或Pad端进行学习，一边在右侧的画板区域进行书写、演算与思考，一边在左侧获得AI对题目与解题过程的结构化解析。其核心交互形态之一是“墨流画板”，支持手写输入与过程推导，使得学习过程可视化，也更易于理解。

在传统学习场景中，学生需要在课本、作业本与错题本之间频繁切换，这些工具彼此割裂，学习路径是断点式的。析析AI试图做的，是将这些分散的学习载体整合进同一个系统中，通过AI能力与数据连接，形成一个跨设备同步的学习空间，在Web、移动端与平板之间保持一致的学习状态与过程记录。

析析AI目前以初高中阶段为主，尤其是初中到高中数学与物理的学习场景，未来也会择机拓展到更多科目。

2025年，析析AI获得了奇绩创坛数百万元的种子轮投资。

当前，析析AI 已经已经迭代到2.0版本，核心变化是从AI讲题工具迭代为AI学习系统。

01一位百万粉丝数学博主的“自我革命”

在大学期间，罗毅觉得“已经难以满足自己的学习需求了”，还没等到2018年正式毕业，他就休学了。他想创业，但又不知道有什么好的方向。

罗毅数学成绩一直很好，辍学后他就先开始做数学老师，也慢慢做了数学博主。2021年，罗毅在抖音、B站等平台上是全网涨粉速度最快的数学博主之一。

他明确知道自己的差异化：有可视化动画演示和一套具有解题迁移能力的数学理论“多路并进分析法”。

依靠视频博主的身份，罗毅当时已经年收入超过百万了。

然而，罗毅也感受到了系统性的痛点 。

“在线教育本质上只是把线下课堂搬到了线上。”罗毅说。“视频是一次性录制出来的不可变数据，不具备迭代能力。”

但是，学生是变化的，知识理解路径是动态的，静态的内容难以跟得上这些变量。

GPT-4的出现，让苦思冥想行业解法的罗毅豁然开朗：要做一个长在AI上的学习系统。

“那一刻你会突然意识到，你脑子里一直没解决的问题，有答案了。”罗毅说。

到后来Agent架构火爆，他越来越明确：做一个个性化、可及时生成、可无限迭代的AI Agent学习系统，才是行业的未来。

2023年，他经过软磨硬泡，多次游说，才找来自己的高中同学，他们一位是英特尔公司的IT工程师，一位在复星集团做金融方面的工作。

但创业初期，团队内部经历了漫长而激烈的争吵。彼时，合伙人们觉得生成式AI的局势不明朗，提出能否“一边运营原有的视频课程维持收入，一边探索AI功能？”

“小团队赌的就是工程方向和迭代速度，两头兼顾无异于慢性死亡。”罗毅用决绝的方式表达了态度——他彻底停更了自己的短视频平台，号召团队只研究AI，他自己身体力行。

在Vibe Coding尚未成为热词之前，罗毅就已经开始用一种“半人工+半AI”的方式写代码。

最初只是他个人的尝试，但很快团队发现，他用AI生成的代码质量越来越高，甚至开始超出预期。于是，这种方式从个人实验逐渐扩散到整个团队。

从零散尝试到全员跟进，最终团队完成了开发方式的切换，进入了 All in AI 的状态。

02“魔法书包”

2025年6月获得“奇绩创坛”的投资，罗毅说：“当时析析AI可能还没有完全成型，大概算0.8版本。”但直到今年6月，析析2.0才上线。这个速度并不算快。

从一开始，罗毅就在想不能做一个简单的网页端聊天框，而是让AI读取“多路并进分析法”，再动态生成解析。

“如果最后做出来的东西和普通Chatbot差不多，产品就根本没有存在的必要性。”罗毅说。

然而，当时的技术还没有到理想状态。 “去年投资人最爱问一句话：AI做教育靠谱吗？”罗毅回忆道，“那时候国产模型甚至连学数学的基本信任都没建立起来。”

在产品早期，析析AI 1.0更像一个“AI讲题工具”。用户输入一道题后，系统基于大模型能力生成结构化解析，并通过配套的图形化表达辅助理解，尽可能把解题步骤讲清楚、讲完整。

直到Kimi及今年4月DeepSeek V4等国产底模在数理逻辑与成本边界上完成了革命性的突破，Agent应用的元年才真正到来。

由于罗毅一直在关注AI技术的进展，又一直用AI写代码，他已经完全了解AI的边界在哪里，等到Agent和Vibe Coding火爆时，他意识到机会到了。

现在的析析2.0，用户可以在画板中一边书写、一边推导，AI实时参与整个解题过程。

具体来看，用户可以先在右侧自主解题，解题后可以AI评测，然后再去看生成的解析步骤。在解析中，一个题目被拆分成了“思路、简答、提示、知识”等多个维度。它的步骤里面嵌套着步骤，用户可以像“套娃”一样点击展开，里面还配有自主生成的2D、3D可视化动态几何图形。

此外，解析中的任何一句话都能选中后“添加到对话”，即随时可以根据讲解或者知识点进行提问。

成立到现在两年多里，析析AI完成了底层架构的沉淀，主要做了三件大事：

第一，析析AI复刻了高稳定性的对话模型，团队首先扎实地把Chatbot的基础对话、长上下文、多模态以及Token管理等基础体验做到了极致，具备了稳定管理数据的硬实力。

第二，研发了“伴生学习”模式，采用左边是学习内容、右边是AI交互区的容器化设计，让AI真正像一个书童一样伴随学习全过程。

第三，全平台适配的“魔法书包”，针对C端教育的特殊性，析析AI攻克了多端同步的工程难题，实现了Web、手机和平板的全平台适配。

罗毅认为，析析AI在平板端的体验最好，它就像“魔法书包”一样，将学生的教科书、草稿本、笔、错题本集成。学生在屏幕上像翻开魔法书一样写题，随手一划就能用画板输入，文字、语音、画板无缝融为一体。

03有望打破头部在线公司的题库壁垒？

过去两年，很多投资人问得最多的问题是：“在线教育公司头部公司积累了十几年的题库和心血资产，你们怎么解决数据壁垒？” 析析AI 2.0给出的答案是一个“可以持续迭代的AI生成系统” 。

罗毅介绍，目前析析AI已经实现较高程度的AI自动化内容生成能力。比如已经解析了今年的高考数学题目，在高考数学压轴题等复杂题型场景中，用户输入题目后，系统通常可在约5至15分钟内完成结构化解析生成，并同步输出包含推导路径说明、关键思维步骤，以及2D/3D可视化表达的学习内容，同时支持后续的二次交互与追问式学习。

在这一过程中，析析AI不是仅仅依赖通用大模型进行直接生成，还在后台引入了一套被称为“天梯裁判系统”的评估与约束机制。

该系统基于罗毅在数学教学中的方法论沉淀，通过训练裁判型Agent，对不同生成结果进行多维度评估，包括逻辑严谨性、表达清晰度以及要求AI必须站在“解释给学生听、教会学生怎么思考”的角度去生成内容，从而对生成过程形成持续反馈与优化。

围绕这一机制，系统逐步形成了一种类似“数据闭环”的迭代路径。当用户在使用过程中对解析结果进行反馈或标记问题时，相关内容会进入系统的回流通道，在结构化处理后触发重新生成或版本优化。

在这一过程中，部分高质量题目解析也会被沉淀为可复用的结构化知识，在后续相似问题中，学生提问响应效率提升。

罗毅认为，在AI驱动的学习系统中，“动态生成能力 + 教学结构约束 + 学习反馈闭环”所构成的新型系统能力组合，有望超越传统的静态题库。

不过，该系统在复杂推理与多模态输出场景下仍然存在较高的计算成本与生成延时，但团队认为，这种成本结构与其所追求的“高质量教学表达优先”的产品目标是一致的，并通过逐步引入缓存机制与结构复用策略来优化整体效率。

让团队感到欣慰的是，在没有做大规模商业化推广的情况下，析析AI 1.0版本曾凭借罗毅的粉丝基础积累了10万历史体验用户。在完成了画板与AI自主生成闭环的析析AI 2.0版本，在上个月发布后不到一个月内，注册用户便迅速突破了1万大关。

在商业化方面，罗毅更倾向以“持续使用的学习系统”为核心的订阅式与服务式结构。除了AI解析之外，也在尝试销售有动态交互的同步课程。

但罗毅没有那么快推进商业化。他的想法是：“先把系统做成立，再谈规模化变现”。

“创业就是一个大规模的验证过程。”罗毅身上的标签很多，但他最在乎的，是析析AI能否真正用技术赋予孩子复杂逻辑的迁移能力。

在与多知对话中，罗毅回忆起第一次去奇绩创坛路演时，创始人陆奇一个项目一个项目单独面试。轮到罗毅时，听完析析AI的底层逻辑，陆奇当即说：“这个项目好，我看懂了，好项目我们会重点扶持。”

随后他追问：“你为什么能讲好数学？”罗毅便将自己那套死磕多年的可视化教学方法娓娓道来。

最后陆奇提出一个尖锐的问题：“你觉得你在数学教学上全国能排第几？”

“我能排第一。”罗毅几乎没有犹豫。

回忆起那一刻，罗毅笑了笑说：“当时就是很自信，也确实想要把析析AI做好。”如今，他的目标则是“做出全国第一的教育AI产品”。

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