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現如今搜題軟件已經十分常見，但基本都以中小學生為目標用戶。試想一下，假如要制作一個專供大學生使用的搜題軟件，背后會有商機嗎？制作這樣的軟件又需要什么技術？來看看天天問小伙伴們對此有什么點子吧。

現如今，“在線搜題”在中小學生當中已經不是稀奇事?！靶≡乘杨}”和“作業幫”們作為最經典的在線學習工具之一，為中小學生們帶來了極大的便利。

但與此同時，大學生們遲遲沒能享受到“拍照搜題”的服務，市面上始終沒能出現一款屬于大學生的搜題軟件，“在線搜題”在大學生用戶這頭出現了一片空白。

那么，適合大學生使用的搜題軟件是什么樣的？制作一款這樣的軟件需要解決什么問題？要用到什么技術？這樣一款產品，在市面上會有市場嗎？天天問的小伙伴們對此提出了一些點子，一起來看看吧。

天天問每周精選第217期：大學生搜題軟件前景怎么樣？需要什么技術？

文章內容部分來源于 @影. @汪仔只想旺自己這個崽 @Mark-ZXL @要你命3000 的精彩回答

一、大學生需要怎樣的搜題軟件？

要做一款大學生搜題軟件，首先要明確一下，大學生需要的搜題軟件是什么樣的？

市面上傳統的搜題軟件，大家都很熟悉了，基本上以面向中小學生的內容為主。以其中比較具有代表性的產品小猿搜題，場景需求基本上保持相似的邏輯。它們高頻使用場景都是“拍照搜題”，然后用題庫中的數據滿足搜題的內容需求。

由于中小學生的練習題使用的知識點重合度非常高，題目答案都趨向標準化，這種搜題模式基本能夠滿足中小學生和家長的搜題需求。小猿搜題、作業幫等產品也有了不斷發展成熟的土壤。

和傳統搜題軟件面向的中小學生不同，大學生學習內容大大增加，內容從深度到廣度都有了極高的提升。

大學生的課程被大致分為通識課和專業課：通識課即英語課、思修課等，所有大學生都需要修讀，普適性強，也相對標準化；而專業課內容則有很強的專業性，題目發散性往往非常強，需要的知識也更多，更具針對性。因此，大學生對搜題軟件的內容需求比中小學生復雜得多。

根據大學課程知識體系的特點，大學生搜題需要的內容主要分為下面兩種：

1. 標準化內容：諸如四六級、思修、國考等作為公共必修內容，而且有固定答案的知識；還有知識水平要求更高的高數、物理、編程題目，針對某些專業的特定知識等
2. 非標準化內容：比如專業課思考題、競賽題目等開放性強或個性化、發散性強的內容

大學生的搜題需求也因此具備以下特點：

1. 知識面要求廣
2. 專業水平要求高
3. 個性化
4. 發散性強

做一款大學生的搜題軟件，需要具備的核心內容就需要滿足這些需求特點。那么，滿足這些需求的軟件是什么樣的？需要具備什么樣的技術？天天問的小伙伴對此給出了他們的解決方案。

二、怎么滿足大學生的搜題需求？

前面分析了大學生對搜題軟件的個性化需求，假設真的要制作一個面向大學生的搜題產品，它需要解決兩個方面的問題：

1. 一是核心業務場景——也就是用戶搜題的流程中的問題；
2. 二是題庫的建立和擴充——即滿足前文提到的內容需要。

1.? 完善搜題流程

整體來看，大學生搜題軟件的搜題邏輯與市面上已有的搜題軟件大致相同，可以用文字輸入或圖片上傳的方法進行搜題。天天問小伙伴@影. 參考市面上現有的搜題軟件，給出了一個可供參考的流程：

1.上傳圖片。

2.預處理圖片：即對圖像的模糊、旋轉、顏色反轉等問題進行處理。

3.切分：對圖片中的漢字、英文、符合加以區別。

經過“二值化”之后整個圖像會呈現出明顯的黑白效果，這樣一來，圖像就變得簡單了，而且數據量也減小了，還能凸顯出感興趣的目標的輪廓。接著自然也就可以把單個字符切分出來了。

4.識別：把字符切分出來之后，軟件還是“認不出”這個字符是什么的，所以接下來還要“識別”這些字符。這時就需要光學字符識別技術（OCR）和深度學習（Deep Learning）技術上場了。

在“識別”這個過程中，PhotoMath主要使用了OCR技術，而小猿搜題則主要使用了Deep Learning技術。Deep Learning是機器學習其中的一個分支，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。

5.糾錯：利用語言模型進行糾錯。

不論是OCR技術還是深度學習技術都不能保證100%識別正確，所以中間可能還需要插入一個糾錯過程，像“1和l”、“好圖所示和如圖所示”、“入和人”這些形式非常相近的字符機器也很容易讀錯。通過Deep Learning、標注數據、優化算法等對圖中文字進一步識別。理工科的大學內容中常常包含難以識別的專業符號，這些東西也可以依賴OCR技術解決。

6.搜索：經過上述這些步驟，將題目轉化成文字，然后在題庫中進行搜索，最終返回題目答案以及解析。

另外，這個過程中還使用了以圖搜圖的技術加以補充。以圖搜圖的方法就是把用戶拍攝的圖片和已有的圖片題庫做匹配。這和我們平常通過上傳圖片的方式在搜索引擎中找與之相似的圖片其實非常類似，只是在圖片匹配的過程中有“計算機視覺+機器學習”和“深度學習”這兩種方式可選。

2.? 建立面向大學生的題庫

作為一個搜題軟件，題庫內容是其給用戶提供服務的過程中非常重要的一部分——用戶產生解題需求后，需要在題庫內搜索解題方案，系統通過與數據庫匹配為用戶提供最貼合的解決方案。

上文對大學生搜題需求的分析中，我們已經將大學生所需的題目內容進行了簡單的分析，我們需要一個怎樣的題庫？

信息量大，知識面廣，專業水平高，邏輯框架要與當前國內高等教育各專業教學體系框架高度統一，題庫更新的頻率要足夠快。

接下來就要可以通過下面的方法搭建一個題庫，能分別滿足這些內容需求。

1）標準化內容

標準化內容中，一部分普適性非常強。例如四六級、國考，大學生課本內容等，網絡上的題目信息并不難找，甚至市面上已經有人整理過相應的題庫，可以直接購買使用這一類內容。

而另一部分，針對專業水平要求更高的內容，天天問一位小伙伴提出一個建議：用戶來自校園，解決方案也可以來自校園。

可以考慮與有能力的綜合類大學進行校企合作。通過支付一定的報酬，獲取大學內各個學科的教學框架，知識內容等，同時也可以在高校內招募答題人。

此外，還可以以學科為單位與高校進行合作，根據鼓勵用戶根據相應的學科或課程分類上傳題庫，維持題庫中內容的擴充。

借此，企業能夠彌補專業水平上的短板，豐富內容生態。

2）非標準化內容

針對更加個性化的，專業性針對性較高的題目，單純題庫搜索和匹配已經無法滿足要求，這時需要搭建平臺在線答題的功能來進行補充：學生提出問題，由其他用戶或者老師在上面進行解答。平臺可以給出相應的獎勵機制，例如在固定時間節點內答題可以領傭金，鼓勵用戶回答問題。

同時，針對發散性較強的問題，大學生往往更需要資料與信息的參考，而非直接給出的答案。因此平臺也可以鼓勵用戶上傳課件等內容，收錄進題庫的數據中。

三、大學生搜題軟件值得做嗎？

經過前面的分析，我們很容易觀察到，大學生搜題軟件的搭建與運營都有很大難度。同時，由于大學生課程知識的復雜性，大學生做題更需要參考性內容，例如相關的論文和科普性信息，需要“搜題”直接提取答案的場景似乎并不多。

因此，天天問的問答頁面下，小伙伴們對大學生搜題軟件的態度大多并不樂觀。主要原因有兩個：

1. 大學生的搜題需求少，使用頻率低
2. 大學生搜題需求過于復雜，難以實現

正是因為這些難題，至今市面上仍然沒能產出一個相對成熟的大學生搜題產品，由于其投入大，變現產出又顯然比較慢，一款試圖作用于大學生所有搜題需求的搜題軟件發展前景并不好。但問答討論中，天天問小伙伴還給出了一些方向，可以在大學生搜題的領域進行探索：

1.? 針對覆蓋面廣的標準化知識形成題庫

前面提到過，大學通識課內容中有相當大一部分高度標準化的知識，還有語言考試、教資、國考等考試內容也高度標準化，已有的大學生搜題APP如學小易，就專門列出了大學生常用課本的習題答案。

還可以針對其中某一個領域發力，形成該領域的題庫。專業化內容多了，或者形成該領域的內容生態，就可以推出知識付費來變現。

市面上已經有不少具有類似搜題功能的產品，往往是相應領域的知識類APP，利用其資源庫做出了類似題庫、學習平臺的功能，可供參考的案例不少。比如針對英語四六級考試的平臺粉筆四六級，它的刷題頁面就帶有“對答案”等搜題功能。

2.? 以小程序為載體試運營

以微信為流量入口進行試運營，可以減少前期投入的成本，運營難度也相對較低，可以利用小程序進行嘗試。

面向大學生搜題的小程序其實已有不少，在微信搜索“軍事理論”等大學基本通識課，馬上能搜到各種網課答案搜題小程序。

針對一些個性化但有固定標準答案的內容，比如大學自行開設的網課，也有學生自發組織上傳的題庫與答案，只需要簡單的小程序甚至自動回復功能就能滿足需要，不失為一個嘗試的好方法。

總結下來，大學生搜題軟件整體來看可能吃力不討好，但細分下還有許多值得做的內容。

以上就是天天問整理的問答內容，對于大學生搜題軟件，你還有新的看法嗎？點擊下面的鏈接，一起來參與討論吧！戳：https://996.pm/YBv1N

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