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      更像真人的“AI老師”來了,教育AI進化路徑變清晰

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      出品 | 子彈財經

      作者 | 文斐

      編輯 | 閃電

      美編 | 倩倩

      審核 | 頌文

      人工智能掀起的“第四次工業革命”,正如火如荼地鋪開。技術革命與需求升級雙重驅動的背景下,AI進入下半場,在千行百業中的落地應用走入“深水區”。值得留意的是,近日“十五五”規劃中曾8次提及人工智能。

      教育行業作為AI落地的“橋頭堡”,正在經歷前所未有的變革。

      當下,全球科技巨頭包括OpenAI、Google等紛紛布局“AI+教育”方向,然而在多種探索下,教育AI進化路徑不清晰也是行業現實。

      作為國內教育+AI的頭部企業之一,學而思近日針對學而思學習機AI老師體系完成重要升級,傳遞出其全力加碼“AI老師”的明確信號。教育AI進化路徑逐漸變得清晰。

      1、群雄逐鹿“AI+教育”賽道

      當下的“AI+教育”賽道充滿了機會,來自各方的巨頭紛紛涉足該賽道,呈現群雄逐鹿的態勢。

      “業內的一個普遍共識是,AI技術的發展有機會打破‘教育的不可能三角’,讓個性化、大規模和高質量三個維度可以融為一體。”學而思學習機產品負責人在11月5日媒體溝通會上稱。

      AI賦能教育在經歷了萌芽期、形成期和發展期以后,終于在近幾年迎來爆發期。尤其是2023年之后,大模型的橫空出世,推動其進入爆發成長期。

      當前,在大模型強大的理解、生成和泛化能力之下,AI已能夠觸及教學結構的深層變革。清華大學《2025中國AI教育發展白皮書》顯示,2025年中國AI教育市場規模預計突破1200億元,年復合增長率(CAGR)達25%,成為全球最具活力的細分市場之一。

      正因為此,這一市場的參與者當中,有開發AI技術的科技巨頭,也有以學而思為代表的教育科技企業,還有不斷加入的初創企業群體。它們的入局大大豐富了產業生態。

      教育科技企業深耕教育行業多年,擁有包括品牌、師資等較強的綜合實力,在AI賦能教育的道路上已有所斬獲。值得留意的是,學而思認為,AI驅動的學習產品正以前所未有的速度重塑教育格局。



      數據顯示,2024年K12階段AI教育產品滲透率達35%,一線城市家庭年均支出超5000元,而三、四線城市增速更快,年度增長高達50%。這背后是家長對教育效率的需求升級。

      在學而思學習機產品負責人看來,傳統教育的關鍵痛點就是無法同時滿足“個性化、大規模和高質量”三者融為一體。在最好情況下,家長請一個1對1老師來輔導孩子做作業,滿足了“個性化+高質量”,卻依賴教師的個人能力,不好批量復制,同時成本極高,普通家庭難以負擔。

      而借助已有工具,如拍題找答案,雖然可以找到一些原題解析或更高質量的講解視頻,但很多時候根本找不到原題,孩子就無法得到針對性的答疑。這種情況滿足了“大規模+高質量”(比如統一教材、課件、講稿等規?;n堂都符合這個特點),但這種方案一定會犧牲“個性化”。

      而AI技術的蓬勃發展,讓希冀得到高頻互動和個性化引導的孩子,觸及到了除找家教、找答案之外的第三種方案。AI不僅可以給出標準解析,也可以解答孩子個體的困惑和追問,實現“千人千面”的規?;眨瑵M足“大規模+高質量+個性化”的需求。

      在政策紅利、技術革命與需求升級的三重驅動背景下,“AI+教育”賽道充滿機會,學而思等紛紛加碼“AI老師”,便是水到渠成的事情。

      2、“個性化學習”從理念走向現實

      不容忽視的是,群雄逐鹿“AI老師”背后,行業缺乏衡量標準,多種探索路徑仍待時間檢驗。

      作為深耕場景的“軟硬一體原生派”代表,學而思此次不僅針對學而思學習機AI老師體系完成重要升級,更率先提出“AI老師L1-L5分級”理論,這在一定程度上促進了行業的進步。



      5月,學而思推出“小思AI一對一”和搭載小思智慧島Pro的學而思學習機T4旗艦款等新品。在體驗過的用戶看來,這些軟硬件的“全方位升級”,讓他們擁有了一個“耳聰目明,能說會道”的AI老師。

      “小思AI一對一”的常見使用場景是,孩子寫下答案,AI先進行批改;根據錯誤類型,AI即時生成并講題;根據學習畫像做AI推薦,最終形成“批改—講題—推薦”的閉環。



      在孩子使用過程中,AI老師更像真人老師,不單向灌輸,而是自然及時地更正、指引孩子的交互過程,提供蘇格拉底式啟發學習模式。尤其是在講題環節,若孩子持續犯錯,AI會不斷改變提問方式,盡量引導孩子回答。若犯錯次數過多的話,AI會再次調整策略,確保講解流程能夠順利走完。為了讓孩子對學習產生興趣,“小思AI一對一”甚至還曾“復活”了高斯、祖沖之等中外數學家給孩子講數學。

      在一次次的“批改—講題—推薦”使用閉環當中,孩子的學習數據便不斷沉淀在學習機硬件上。伴隨數據積累越來越多,孩子的學習畫像就越來越豐富,后續的推薦效果也就變得更精準。

      上述創新突破,無疑正逐步讓教育當中的“個性化、大規模和高質量”三維度融為一體,學而思則成為AI技術打破“教育的不可能三角”的堅定踐行者。

      在學而思動作頻頻的背景下,各種理論也在齊頭并進。近日好未來CTO田密在云棲大會上提出了“AI老師L1-L5分級”理論,嘗試改變行業缺乏標準、探索路徑不清晰的現實。

      該理論對應了自動駕駛的L1-L5的等級劃分,L1僅做找素材等初級簡單工作;L2可做講題、批改助手;L3可應對常規場景,具有多種組合能力;L4高度自主,可貫穿多種教育場景;L5則是完全體的AI老師。

      按此劃分,目前行業AI老師多數處于L2階段,學而思的AI老師則正從L2向L3等級演進。這意味著AI老師要像自動駕駛一樣從“脫手”到“脫眼”,不能是孤立的功能突破,而是構建起一個閉環。

      可見,AI老師不再止步于“可用”,而是進入“可信”階段。

      3、解題“教育AI進化路徑不清晰”

      “AI+教育”賽道上,伴隨大模型技術飛速發展,AI應用已進入深水區,教育AI進化路徑不清晰成為行業進步的“絆腳石”。

      AI教育超千億市場規模的背景下,群雄逐鹿“AI老師”呈現了多種路徑。按照學而思學習機產品負責人在媒體溝通會上的說法,目前市面上有三種主流實現路徑。一是“模型即服務”模式;二是生態內功能模塊布局形式;三是以學而思為代表,深耕場景的“軟硬一體原生派”。

      上述三種路徑各自有著優劣勢,比較之下,第三種路徑則呈現了較強的生命力,商業邏輯也可以實現自洽。

      以學而思為代表,深耕場景的“軟硬一體原生派”備受關注?!白匝心P?自研硬件”是目前幾乎所有頭部教育科技企業選擇的一條路。



      它們清晰地感知到,盡管強大的云端大模型是AI老師的“智慧核心”,但要實現真正媲美甚至超越真人教學的原生AI老師體驗,即具備低延遲、多模態、沉浸式交互和深度個性化能力的教學形態,“軟硬一體化的實現路徑是必然選擇?!?/strong>

      從場景落地情況來看,專有硬件(如學習機)不僅是承載AI能力的終端,更是構建專注學習環境、采集精準學情數據、優化交互體驗的關鍵,從而形成“數據-模型-體驗”的正向飛輪,構筑了行業的核心競爭力壁壘。

      2026財年第二季度財報顯示,第二季度,好未來所有學習設備用戶的平均每周活躍率約為80%,每臺活躍設備的平均每日使用時長超過一小時。

      在行業變革大潮下,學而思針對學而思學習機AI老師體系完成重要升級,這背后與其一直大力投入的“好AI+好內容”方向以及堅持長期主義有著密切關聯。

      “小思”的演變過程便是其中的一個實例。時間撥回2023年11月,小思1.0正式誕生,實現“從0到1”的跨越;經過一年的打磨,2024年5月,小思迎來2.0版本,實現了“交互升級”;今年5月,學而思發布T系列學習機,小思3.0“AI1對1”版本正式亮相,完成了“更擬人、具備多模態能力的升級”。

      兩年多來,學而思對AI的探索,始終保持清晰路徑,就是持續深耕教育垂類大模型。通過內嵌九章大模型和DeepSeek大模型,一方面借助通用大模型進行會話、百科問答等聊天功能,另一方面則借助九章垂類模型深度支持,落地拍批、答疑、精準學等功能,兩者統一互補,相得益彰,學而思學習機不斷向真正高階的“AI老師”進發。

      在群雄逐鹿之下,“AI老師”正以更接近真人老師的能力和形象,站在廣大學生群體面前。新一代多模態大模型則重塑著整個教育形態,更普惠、更個性化的教育呼之欲出。

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