下載投融界APP
隨時隨地獲取新鮮資訊
服務(wù)熱線：400-858-9000 咨詢/投訴熱線：18658148790
3年前，當(dāng)有人問起“大模型是否只有‘大’一條路時”，周楓異常興奮。
他堅信存在另外一條路，按照當(dāng)時的說法，周楓主要關(guān)注兩方面的問題：第一，在特定場景中，大模型有沒有高效、低成本實(shí)現(xiàn)方案？第二，在技術(shù)方案精簡化中，閉環(huán)應(yīng)用場景拉動，應(yīng)該起到多大作用？
2023年，幾乎是大模型創(chuàng)業(yè)最膨脹的年份。和其他人不同，作為網(wǎng)易有道的CEO，他的緊迫感聚焦在如何讓公司實(shí)現(xiàn)AI轉(zhuǎn)型，他思考的問題更接近本質(zhì)，比如“國產(chǎn)大模型如何完成商業(yè)閉環(huán)”、“教育AI的最佳實(shí)現(xiàn)路徑是什么”，在他看來，教育AI看似高頻，但先發(fā)并不意味著穩(wěn)贏。
確切地說，它并非簡單的技術(shù)升級，“知易行難”是AI教育變革的難點(diǎn)。究其原因，主要圍繞教育四個核心問題展開——誰來教？教什么？怎么教？如何評？
盡管這些問題短時間難以全部解決，但硬幣的另一面，AI對教育的介入和融合正在加速。微軟在最新發(fā)布的《教育AI2025》報告中指出，86%的教育機(jī)構(gòu)正在使用生成式AI，這一比例位居所有行業(yè)之首。
尤其當(dāng)AI行業(yè)集體進(jìn)入下半場，教育，作為AI落地最早、也最復(fù)雜的場景之一，開始上演驚人分化，一邊是互聯(lián)網(wǎng)巨頭在教育領(lǐng)域排兵布陣，阿里、科大訊飛等企業(yè)紛紛布局AI+教育產(chǎn)品；另一邊，教育基因公司也大舉布局，猿輔導(dǎo)、好未來等玩家也抓住大模型風(fēng)口。而在這中間，互聯(lián)網(wǎng)和教育基因兼具的網(wǎng)易有道，則是聚焦高價值的垂直場景、讓AI貫穿學(xué)習(xí)全鏈條。
01
“應(yīng)用+硬件”雙軌齊驅(qū)
有道的新答卷
今天AI教育的競爭，早已不局限于單一功能或模型，而是生態(tài)能力的比拼。拿網(wǎng)易有道來講，它在AI教育上的布局，核心策略可概括為“雙軌驅(qū)動”：一方面，通過子曰大模型持續(xù)迭代，賦能軟件應(yīng)用；另一方面，以AI硬件打入答疑等高頻學(xué)習(xí)場景，形成閉環(huán)。
以最新迭代的子曰大模型為例，它標(biāo)志著有道從“對話式AI”向“推理式AI”的躍遷。尤其是在翻譯與數(shù)學(xué)兩大高頻剛需場景中，有道并沒有選擇“大而全”的通用模型路徑，而是深耕垂類優(yōu)化——38種語言實(shí)時互譯、多模態(tài)理解、數(shù)學(xué)推理SOTA性能——這些都是典型的教育場景“特化型”能力。
按照這樣的邏輯，有道的策略不在于追求模型參數(shù)最大，但追求場景效率最高。
舉個簡單的例子，子曰3“數(shù)學(xué)模型”僅有14B，卻能在數(shù)學(xué)推理任務(wù)中超越許多規(guī)模更大的通用模型，而它的服務(wù)成本每百萬token僅需要0.15美元，相當(dāng)于通用大模型的1/10。這種“小模型、大能力”的路徑，背后是對數(shù)據(jù)質(zhì)量、訓(xùn)練策略、評估體系的系統(tǒng)性重構(gòu)。
更重要的是，這個模型，推出即開源。
這一舉動看似“慷慨”，實(shí)則是生態(tài)構(gòu)建的關(guān)鍵一步。這意味著，更多的教育機(jī)構(gòu)和開發(fā)者，都能以極低的成本去部署專業(yè)級的數(shù)學(xué)AI能力，普惠萬千學(xué)子的同時，還能在標(biāo)準(zhǔn)制定、場景擴(kuò)展等方面形成正向循環(huán)。
另一方面，是在翻譯工具上的突破。
據(jù)有道智能應(yīng)用事業(yè)部負(fù)責(zé)人張藝介紹，這次推出的“有道音視頻翻譯”，不僅支持任意語言音視頻處理，一站式完成“聽錄—識別—翻譯—配音”全流程，其首創(chuàng)的“文本+音頻+視頻”多模態(tài)一體化原聲翻譯系統(tǒng)，還能自動識別翻譯場景、人物特征和情緒標(biāo)簽，使翻譯更貼合實(shí)際情境。
同時，在效率和成本方面，它支持60分鐘、1GB視頻處理，僅需3分鐘即可完成一段10分鐘視頻的處理，且成本僅為行業(yè)1/10，這些數(shù)字背后，是有道十多年翻譯技術(shù)積累的集中釋放。
更值得關(guān)注的，是它在硬件上的布局。
繼詞典筆以后，有道在今年2月做了一個“讓人意外”的決定，相比追逐勢頭正勁的學(xué)習(xí)機(jī)風(fēng)口，他們選擇把精力聚焦在更有價值的答疑場景上，推出全新品類——有道AI答疑筆。
這次的全新AI答疑筆Space X，重點(diǎn)升級了掃題交互能力，即使面對復(fù)雜的長題和多圖題，Space X也能實(shí)現(xiàn)“提筆即掃、即時講解”，同時結(jié)合推出的AI錯題本功能，形成“答疑—鞏固—提升”的學(xué)習(xí)閉環(huán)。
這種“軟硬一體”的打法，本質(zhì)上是在重構(gòu)學(xué)習(xí)流程：不再是“人適應(yīng)機(jī)器”，而是“機(jī)器嵌入人的習(xí)慣”。
02
AI教育下半場：
除了落地，還要關(guān)注未來
硅谷的創(chuàng)業(yè)者們總愛把“產(chǎn)品-市場匹配”（PMF）掛在嘴邊，卻常常忽略另一個關(guān)鍵——“商業(yè)模式-產(chǎn)品匹配”（BMF）。前者只說明用戶愿意用你的產(chǎn)品，后者才真正意味著你在可持續(xù)的前提下，從用戶那里獲得的價值顯著高于成本。
通俗地講，要證明商業(yè)模式可持續(xù)，而不僅僅是吸引用戶。
以教育AI智能體為例，它的出現(xiàn)帶來了兩大革命性變化：第一，它能自主執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)——過去需要人工拆解的繁瑣步驟，現(xiàn)在模型可以自主完成；第二，它能自我檢查和修正——解完題還能自己驗算，讓AI攻克更高難度的問題，越來越準(zhǔn)確了。
這種劇變不僅意味著AI更聰明，更讓應(yīng)用形態(tài)發(fā)生了質(zhì)的變化。
觀察有道的產(chǎn)品路徑，發(fā)現(xiàn)其特別之處在于：產(chǎn)品的誕生與迭代極度依賴一線用戶反饋，堪稱“反精英路線”。真正決定產(chǎn)品走向的，是市場和用戶的實(shí)際聲音。
比如做AI答疑筆SpaceX，并不是未來換個硬件形態(tài)去規(guī)避競爭，而是以用戶“高頻、隨時隨地答疑”的需求作為升級的核心驅(qū)動力。在過去半年中，有道團(tuán)隊將每一條用戶建議都視作研發(fā)清單：哪里需要提速、哪里應(yīng)該增強(qiáng)，都一一落實(shí)。目標(biāo)非常明確：不僅要做好用的筆，更要做“越用越聰明、越用越離不開”的筆。
這支筆也確實(shí)做到了。
從小學(xué)算術(shù)到高中函數(shù)，甚至復(fù)雜的物理題，它都能接得住，不僅支持文字查題，還實(shí)現(xiàn)了視頻答疑——這是目前行業(yè)中相當(dāng)少見的能力。例如在面對一道立體幾何題時，Space X不僅能給出答案，還會自動生成一段講解視頻，板書演示輔助線如何添加、幾何關(guān)系如何建立，就像一位真正的老師在身邊一步步引導(dǎo)。
這背后，是有道自研的教育大模型技術(shù)與對題庫、訓(xùn)練語料的精準(zhǔn)運(yùn)用。它既能理解題目內(nèi)容，還能組織語言、生成圖像、合成語音，最終生成一段流暢的講解視頻。整個過程在端內(nèi)完成，耗時僅約兩分鐘。
此外，根據(jù)用戶數(shù)據(jù)顯示，答疑筆的使用頻次已經(jīng)超過查詞翻譯，滲透率高出30%，尤其在初高中人群中反響熱烈。數(shù)學(xué)成為提問最多的學(xué)科，也反向推動團(tuán)隊持續(xù)優(yōu)化模型解題能力。
當(dāng)然，這還只是冰山一角。
更實(shí)在的是，有道的產(chǎn)品能力不是高高在上的“技術(shù)秀”。就像新推出的音視頻翻譯，硬是把行業(yè)里1500元的成本壓到了100元（以處理一部100集短劇，約300min的視頻為例）。而之所以進(jìn)入音視頻翻譯領(lǐng)域，也并非因技術(shù)趨勢被動跟進(jìn)，同樣是源于對用戶痛點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)：
團(tuán)隊調(diào)研用戶在出海過程中不僅有翻譯需求，還有很多系列問題，與此同時，行業(yè)現(xiàn)存的痛點(diǎn)包括高成本、低效率以及缺乏全鏈條服務(wù)，因此，相比簡單做一個翻譯工具，有道更希望提供一站式服務(wù)，這才是他們看到的未來空間。
作為第一批“吃螃蟹的人”，網(wǎng)易有道還做了“小事”，但卻對行業(yè)意義重大，類比自動駕駛的智能化分級，創(chuàng)新性地提出了教育AI應(yīng)用能力L1-L5分級標(biāo)準(zhǔn)，目前正從“L3主動學(xué)習(xí)輔導(dǎo)”加速邁向“L4虛擬教師”，已初步具備接近人類教師的思考能力。
從這個角度來看，如果說AI教育上半場，解決的是“有沒有”的問題，那么對于下半場來講，則是“好不好、準(zhǔn)不準(zhǔn)、用不用得起”的較量，更進(jìn)一步講，技術(shù)落地只是起點(diǎn)，如何通過定義標(biāo)準(zhǔn)推動整個行業(yè)進(jìn)步，才是接下來必須要面對的問題。
03
從先發(fā)轉(zhuǎn)向深耕
有道找到了正確的發(fā)動機(jī)
AI大模型時代，新星崛起的故事屢見不鮮，但跳出價格和性能內(nèi)卷，甚至推動整個行業(yè)往更好的方向發(fā)才更加稀缺。
此前，美國著名投資人、企業(yè)家 Henry Shi 所發(fā)布的“頂尖精益 AI Native 公司排行榜”便是一個明證。榜單中31家團(tuán)隊規(guī)模不大但盈利能力極強(qiáng)（ARR》500萬美元）的初創(chuàng)公司，如CAI、GPTZero、Midjourney、Cursor等，無一例外都具備三大特質(zhì)：場景垂直、產(chǎn)品聚焦、有能力定義行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
同樣的引擎也在網(wǎng)易有道啟動，對AI創(chuàng)新多年的堅定投入，讓它迎來了開花結(jié)果時刻。根據(jù)其財報，有道已連續(xù)四個季度保持盈利，整個上半年經(jīng)營利潤更是突破0.3億元，創(chuàng)歷史新高。尤其值得注意的是，最能體現(xiàn)用戶粘性的AI訂閱服務(wù)，Q2銷售額達(dá)到8000萬元，同比增長近30%。
持續(xù)盈利的態(tài)勢，印證了有道AI轉(zhuǎn)型路徑在商業(yè)層面的可行性，究其原因，不僅僅在于它“跑得快”，還在于“做的深”。
它的選擇同樣極具代表性：避開與通用模型的正面競爭，轉(zhuǎn)而將資源投向教育、廣告等高價值垂直領(lǐng)域；放棄自研閉源模型的先發(fā)優(yōu)勢，攜手行業(yè)伙伴共建AI教育生態(tài)。作為成為國內(nèi)大模型行業(yè)里為數(shù)不多的盈利樣本，如果說2023年的有道還在“探路”，那么2025年的它，已經(jīng)踏入“深水區(qū)”。
這背后，不是單一技術(shù)，也不是某款產(chǎn)品，而是一套基于場景反饋的迭代系統(tǒng)。
從精準(zhǔn)捕捉用戶行為（如學(xué)生高頻使用掃題卻無法解析的痛點(diǎn)），到借力大模型技術(shù)躍遷（推理模型在多模態(tài)題目中的準(zhǔn)確率提升至70%-80%），再到通過軟硬件結(jié)合實(shí)現(xiàn)體驗閉環(huán)（推出專注答疑的有道AI答疑筆），并依托市場反饋迅速優(yōu)化——有道逐步跑通了“從場景出發(fā)、以技術(shù)突破、用產(chǎn)品承接、借商業(yè)驗證”的可持續(xù)閉環(huán)。
更重要的是，有道的業(yè)務(wù)主線正越發(fā)清晰：無論是教育AI還是廣告AI，這兩大板塊一個重塑學(xué)習(xí)方式，一個提升營銷效率，均立足于價值深厚、前景廣闊的賽道。支撐這些成果的，恰恰是網(wǎng)易有道構(gòu)建起的獨(dú)特競爭力——貼合垂直場景將AI能力做深。
而這，極有可能成為AI教育行業(yè)一個新的開始。
