我们每天接触的信息量，相当于上世纪90年代一个普通人一年的阅读量。但我们刷的每一条信息，可能都是“知识噪音”。
信息越容易获取，体系化的深度知识反而成了稀缺品。
而就在上周四，我一直在用的知识管理工具ima悄悄更新了2.0版本。没有铺天盖地的宣传，只是在产品首页的更新说明里写着：“优化了首页对话框交互，提升知识库响应速度，修复了部分已知问题”。
图：干净的产品界面；任务模式现在可以生成报告和播客，适用于个人深度学习
ima2.0都有哪些不一样？
我这次用下来的感觉是，虽然更新的功能不多，但每个功能都围绕着一个核心：让知识库“更有用”。
第一个功能是“@知识库回答”。在首页的对话框里，你可以直接@某个知识库，比如@“我的工作文档库”，问“上周三给客户的方案里，第3页提到的用户留存率数据是多少”，ima会自动从你的知识库中检索出答案，而不用你手动翻找。这解决的是“知识协作”的效率问题：团队里的人分享知识库后，提问方不用再问“你文档里那个数据在哪”，直接@就能拿到结果，节省了大量沟通成本。
第二个功能是“AI总结知识库重要内容”。如果你的知识库有几十上百条记录，AI可以自动提炼出“本月重点项目风险点”“年度用户增长关键数据”等摘要，你不用通读所有内容，就能快速抓住核心。这解决的是知识消化的效率问题：很多人存了知识，但没时间看，AI总结相当于“帮你提炼精华”，让知识的价值在“短时间内被感知”。
第三个功能是“任务模式”，基于Agent能力设计。现在可以基于限定的知识库，生成对应的报告和播客。这是从“看知识”到“用知识”的延伸：知识不再只是给人看的，还能被“执行”，帮用户把知识转化为行动。
不过跟飞书主要面对企业客户不同，ima2.0版本有个明确的产品策略：“先做好面向个人的一两件事”。团队没有贪多求全，而是聚焦在“让个人知识更有用”“让个人协作更高效”这两个场景上，把功能做扎实。这种“小而美”的逻辑，其实是对“知识流通”的精准把握——如果一开始就想覆盖企业、 团队等复杂场景，反而可能让核心功能变得臃肿，最终谁都服务不好。
让知识能用，好用
时间回到ima刚上线1.0版本时。那时，用户可以把网页、文档、聊天记录里的信息“抓”进ima，自动整理成结构化的卡片。当时他们团队的核心目标是“建立人和数据的关联”：帮用户把散落的信息“存起来”，需要的时候能快速找到。
但实际使用中，很多用户发现“存起来”只是第一步。“我存了一堆资料，可还是不知道怎么用，或者怎么和别人分享。”这是很多知识管理工具共同的问题，单纯的“连接”还不够，知识的流通与应用才是关键。
今年3月，ima推出了“知识号”和“知识广场”，这两个功能像两个支点：用户既能像发朋友圈 一样发布原创知识内容，也能通过标签、话题在广场里发现感兴趣的内容，由此，这个产品的定位开始从“个人信息容器”变成“知识流通社区”。
最后
如果继续沿着这个方向，未来，也许“课程售卖”将逐渐被“知识服务订阅”取代——
企业端，AI知识服务可成为“员工培训中台”，比如为互联网公司定制“AI技能成长路径”，给金融公司定制投研能力成长平台；C端，“ 知识+服务”的模式会更普及——比如“学理财不仅有课程，还有AI实时帮你分析账单、规划储蓄”，让知识真正产生持续价值，被活学活用。
说白了，大多数时候，我们不缺知识，缺的是“把知识变成能力”的桥梁。如果有款AI知识产品的终极目标，不是让我“知道更多”，而是让我“用得更好”，那我肯定是会继续死忠粉下去的。
