作家｜张鹏  

裁剪｜Li Yuan 郑玄

2024 年，是学习平板这个品类逼近爆发的一年。

这个曾被视作「平板替代品」的品类，终于在缓缓脱离「和 iPad 有什么分袂」的质疑，随着 AI 技巧的不息进展，一步步朝着「1v1 数字诚笃」演进。

而在这一轮高潮中，小猿学练机的成长格外拉风：小猿学练机在 2024 年 12 月销量突破百万台，登顶单品销量行业第一，成为中国粹习平板中增长最快的居品。

2025 年年头 DeepSeek 的火爆，重塑了教训行业。 2025 年 4 月，猿辅导集团也发布了他们的新一代居品，深度和会了猿辅导集团自研「猿力大模子」和 DeepSeek 的小猿 AI 学习机。

猿辅导集团示意，这一代的 AI 学习机基于更强的推理才略，能够基于孩子在学校的试卷内、学习机的老到题上、和 AI 的对话等多触点，详尽判断孩子的学习情况，给出更好的学习建议，不再是传统依赖学问图谱的刷题机器。

AI，会是教训首先闪光的地方吗？

「因材施教」是从孔子时期就被提倡的联想，但直到今天，咱们才的确领有了让每个孩子匹配「一双一诚笃」的技巧可能。这不仅是一次居品纠正，更是教训模式的重构。

在这一轮变革中，先驱们要若何界说 AI 教训居品的形式？猿辅导集团又若何看待 AI 技巧为教训带来的底层重构？DeepSeek 推理模子的引入，又会若何改变 AI 教训的进化旅途？

咱们找到了猿辅导集团副总裁王向东，与他聊了聊这一切。

01

教训的现实莫得变化，

咱们只是离一双一越来越近了

张鹏：2023 年 5 月，猿辅导第一次推出了小猿学练机这款学习硬件，主打墨水屏和学练一体化，其时何如猜想要作念这样一款居品？

王向东： 咱们业务线领先主要作念软件。旗下有小猿口算，小猿搜题，猿题库等一系列软件，之前并莫得太多硬件的涉猎。软件其时其实仍是作念到很大用户量了，也仍是不错在手机上给用户提供很不详的学习神志。但其实用户原有的学习的模式和交互的神志并未改变，如故学校扫数的教材、教辅、老到册、试卷的基础上，依赖于识别、语音领会，最终给用户内容，内容是各大公司用我方的资源、东谈主力加进去堆出来的。

咱们看到市面上也有多样种种的学习居品出生，关联词这些东西都是很援手性的。比如辞书笔，它更多是扫一个词，查一个词的爱慕，这些居品只是贬责了学习经过中一些极度局部的小问题。

咱们以为，学习居品仍然有成体系化念念考的空间，有不单是不详地在原有体系中打补丁的空间。

其时学练机出生的初心，即是在探索将来会不会存在一种更数字化的学习神志，这种数字化学习神志它其实跳脱了纸和笔，能够罕见字化的学习内容、数字化的学习行动和数字化的学习数据，不再依赖于要用一个手机去拍什么东西，平直通过数字化的神志去学习，就能完成通盘学习闭环。

它的大起点是基于这个逻辑，咱们其时就磋议到，可能一年不行，两年不行，致使三年不行。但 5 到 10 年，咱们认为这是一个有可能成型的，基于教训学习上对现存的学习神志有变革、有纠正的一个东西。

一方面基于趋势性去磋议，另一方面，咱们原有的内容资源的构建和集合上，其实是有基础能够转向数字化的。其时咱们的软件背后，都是数字化的、模块化的和基于学问有才略突破的数据。只在手机上，其实呈现的并未几。

走向将来，咱们认为它应该能有一个斥地，当作更好的载体，把咱们的详尽才略系统性地呈现给用户，能够包括多样种种数字版权的内容，多样种种的用具软件，详尽地提供给用户一个贬责的决策。咱们的学练机是咱们最早的居品，刚初始把这些详尽的部分整合一部分进去。

张鹏：上一代居品的居品名是学练机，为什么是学练机而不是学习机？其时是何如念念考的？

王向东： 咱们拆分了孩子频频学习的三梗概津，学练测。

在上课的要津全部都是学，诚笃遏抑输入。课后会嘱咐功课，或者在课上会给好多功课，完成老到。测是在学校里有一次老练，总结全体学习的经过是否达到了我想要的限度。

在这三个行动中，咱们发现，在学校的学习经过中，每个孩子濒临诚笃的时候是疏导的，学习内容亦然疏导的，为什么后头公共水平有高有低？除了超前学习的情况，其实最大的相反在于「练」。

「练」的要津，亦然原有的教训要津中，作念的并不高效的一个要津：第一，扫数东谈主的老到内容是协调的，因为在学校的老到，简直不存在个性化。第二，家长在「练」这个事情上，其实是莫得什么太多的可介入空间，因为他也不知谈给孩子老到什么才顺应孩子的学习。即使是在线下报个小班课，小班课的功课，可能亦然针对这个班型的进程嘱咐的功课。

「练」这个贬责决策其实一直贬责的不好，而且家长会把阛阓上扫数的教辅都买一遍，关联词一个学期下来，的确写的即是这两本，剩下的都在那边堆着，并不是一个对孩子的确高效的老到逻辑。

同期老到自己又是一个极度高频况且刚需，具备极度强的可复制化的场景。它应该是一个澈底千东谈主千面，让公共在不同的时候点贬责我方需求的一个居品。

是以，一个是将来的趋势，一个是高频的场景，这两者集会，咱们选硬件、选居品和软件的形式，出生了学练机这样一个居品。

张鹏：这一代咱们推出的是 AI 学习机，不再是学练机。这一代居品的起点是不是有些不同？

王向东： 咱们一直想提供一个详尽的一体化的学习居品。 咱们一直以为教训是有一个终极形式的。这个终极形式或者率会是类真东谈主的一双一。 一双一是因材施教，我随时对你的学情关系注有了解，我给你接下来的学习进行谋略，这是最高效的。

咱们最早是 2022 年念念考这个问题，在其时阿谁基础条款下—— ChatGPT 2022 年年底才有一些水花，要是想作念成咱们想要的一体化学习决策，其时 AIGC 的内容不够强。想作念一个的确的学习机，需要的内容太海量了。你的科目、学段、学习学问点才略同步这些东西，每一个都吵嘴常微小的，加在一谈却是一个极度广阔的数据集。这个广阔数据集澈底靠我方去构建，用那种传统的 AI 标注的神志是杀青不了的。是以在阿谁时候点，咱们就先以一种比较不详的，就基于你的学问模块的神志先界说到学练机上。

而昔日一年，大模子有了巨大的变化，2023 年大模子和面前的大模子比拟，资本或者是降了八九百倍，性能每一年或者会相对前一年耕作 40%、50%。从旧年的下半年到年底，DeepSeek 出来以后，大模子的技巧的确进入到了一个可实用，况且资本可收受的一个价值更动点的阶段。

咱们意志到，成套的一体化学习决策在资本和内容质地上都已具备可行性，咱们才初始礼聘作念一个 AI 学习机。在咱们的学习机内部，咱们强调一体化的诊学练，咱们不会说一初始就让你作念题或者看视频，咱们会先分析你的学习景色。

就好像你看到了莫得一个英语诚笃上来说，「孩子咱们未来上什么课？」，你的英语诚笃一定是说「你把你学校的试卷给我看一下，把你们的进程告诉我一下，把你们的老到题告诉我一下」，他会笔据这些内容，判断你现时的才略水仁爱学习阶段，再去给你详情应该作念什么题，学习什么内容，我要让你随着我的每一个课程节拍一谈去往下走。是以咱们祈望咱们的学习机，这套诊学练的闭环，澈底参照一个一双一的诚笃能够杀青的逻辑去提供给孩子这样的服务。

张鹏：这一代的居品形式也发生了变化，是一个平板加上打印机的形式。这样的居品形式是何如设计出来的？

王向东： 其实它不仅是打印机，更是一个智能基座。 硬件的形式界说要更早于 DeepSeek 大模子出来这一波。2023 年咱们就详情了要作念这个形式的造谣诚笃。

咱们会念念考一双一的诚笃，到底应该具有哪些才略。一个的确的一双一诚笃，要通过他的眼睛、耳朵和嘴巴，来不雅察这个孩子的学习景色。

眼睛，能够看出来孩子是否分神了，他在这个时候点有否踟蹰，对这个学问的掌抓程度是果然懂了，如故假装懂，这些东西通过不雅察是不错不雅察出来的。耳朵，不错在听孩子给他反映的时候，感受到孩子是不是自信，这个东西是不是抒发得了了。一双一诚笃可能还通过他的手势，给孩子饱读舞，通过谈话，把成体系的学问展现给孩子。

这些就要通过传统的平板形式来作念出来。

一个好的一双一诚笃，最终一定会问，咱们涵养了这样多，我要来阐述一下你到底有莫得学会。那何如杀青呢？一般即是找几谈题，看你会不会作念。

其实对于线下的一双一诚笃来说，找几谈题是很复杂的事情。而对于数字化的一双一诚笃来说，个性化的一双一找题反而是极端方便的。

是以咱们作念了面前的智能基座的 1.0 形式。一双一的诚笃定位好了孩子的学情之后，不需要靠家长或者孩子再去搜题，再去裁剪，再去打印，平直不错将题打印出来，平直不错通过录像头，来判断孩子作念的准不准确。这个经过，既护眼，又高效。

02

教训 AI 技巧底座，

让一双一的大限制供给成为可能

张鹏：AI 学习机这个想法，在 2020 年头始就有了。从那时候到面前，AI 学习机有过什么变化？

王向东： 学习机最早出现的时候，其实即是内容的堆砌。用一个平板的形式，去加入一些教训内容。

到 2020 年傍边，行业初始强调相反化，出现了早期的「AI 学习机」。这类居品基于学问图谱，将题目分层，学生答题后可自动进入下一级老到，通过识别学问疏忽推送视频和习题，杀青单点才略的查漏补缺。

之后，学习机初始引入一些基础的 AI 功能，比如拍照搜题。天然厂商在 2020、2021 年就纷纷打出「AI 学习机」的标语，但在用户端并未的确配置起认识。

咱们线下调研发现，家长关爱的中枢如故课程自己：内容是否皆全、质地是否高、是否障翳所在地区的教学版块。其次才是用具层面的功能，比如是否能点窜功课、匡助贬责孩子不会的题目。

这个阶段的「AI 学习机」，更多是课程系统相通用具软件，难以杀青的确的一体化智能服务。唯有当 AI 领有推理才略，能的确领会学习经过、作念出个性化蛊惑时，才算的确迈入「名副其实」的 AI 学习机时期。

张鹏：推理模子中枢贬责了什么问题？

王向东：在推理模子出现之前，咱们对 AI 的领会更多停留在「解题用具」的层面，举例通过大模子在后端异步处理题库中无法障翳的题目。

但随着像 DeepSeek 这样的推理模子出生，咱们发现 AI 的确具备了接近一双一教师的才略。

推理模子不错集会你的学情数据，给出一个极度专科的学情分析：天然我也不知谈我为什么解不出这个问题，我把我的数据给你，AI 不错分析出我的问题。

蓝本要找到学生不会哪个学问点，需要靠学生作念题，东谈主为为题目打上标签，不会这谈题，那即是这几个学问点不会，这样的对孩子的情况分析是很生硬的。而面前大模子致使不错去更高的维度，分析孩子是可能是不擅长某种念念维如故读题有问题，好多时候果然仍是不错达到咱们预期的教研诚笃能够提供的决策。

通盘学习的中枢模式发生了变化。 原有的学习机的中枢学习模式是说我的旅途和我的主张谋略好了，东谈主合作它往前走。而面前变调为「在不息交互中，笔据遏抑输入的数据，动态调动学习旅途和主张」。

张鹏：哪些居品细节在体现了这样的变化呢？

王向东： 在面前的 AI 学习机里，咱们对孩子的学情会诊，这个「诊」不是只出现一次，一直在对孩子作念最新的会诊。孩子学习的环境是发生多样种种变化的，你可能在学校里每天有老练卷子，可能在线下还报了辅导班，致使参加了什么竞赛，在孩子与学习机的每次交互中，系统都能对其才略进行再行判断，然后再去再行调动学习的场合。

咱们底层的数据是澈底买通的，学习机本来它也有课程，也有会诊，也有一些老到。比如上课的时候有一个互动题，你在互动的时候你选错了，这个错题它也会成为一个底层的输入。面前咱们输入的触点极度多。包括跟 AI 交流对话的时候，你可能提到了什么样的音问，这个音问很强大，它也会成为一个输入，成为下一步给你作念推选的起点。它不单是是来自于一次性老练的会诊，而是来自于你在频频跟机器交互的经过中，扫数的数据都会成为你学情会诊的来源。它不再是一个单一的今天你作念这一套卷子，我只是基于这一套卷子给你推理，系统会详尽分析你从其他触点产生的所罕见据。

张鹏：这中间的一个拐点，是不是 DeepSeek 出现了？

王向东： 是的。

咱们一直在遏抑评测国表里的不同基础大模子。在很长一段时候，咱们发现基础大模子通用大模子的才略的变化耕作是很轻微的。天然你说 GPT-4o 到 o1，是不是也有很大的耕作？是，关联词基于 GPT 的资本，这个耕作简直对咱们来说澈底是不可用的状态。

DeepSeek 的报价，还有实质性的居品体验限度出来后，咱们其时发现它在咱们现存评测的扫数模子中仍是澈底卓著了，是其时在用的基础大模子的 1/4 致使 1/5 的价钱了，同期性能更好，不错更快期骗。

春节回来咱们坐窝把这个服务补上。测试限度上，咱们发现好多的功能点，尤其基于多学科交叉，况且还有错因分析，基于更多的输入数据，能够输出什么样的限度，都有了更好的发达。

咱们随即对模子进行了切换。因为现实上教训的场景和神志和数据，咱们都仍是具备，要害在于这些内容该分拨给谁、以何种神志呈现、在何时生成。切换新模子是要资格磨合和最初始的辅导词的调动经过，不外最终切换起来如故很快的。

张鹏：猿辅导其实也有我方的模子，面前猿辅导我方的模子跟 DeepSeek 之间是何如合作的？在面前的技巧管线中，你们我方的模子还会在内部阐明作用吗？

王向东： 是的，咱们也有我方的大模子，而且它也仍然是咱们的技巧中枢。

自有模子和 DeepSeek 各惬心责我方更擅长的事情。比如错因分析，DeepSeek 更擅长，关联词以妥贴孩子的神志涵养给孩子，则是咱们的模子比较擅长。

在针对咱们特殊的需求场景下，咱们会对通用模子或者针对一些开源的模子去作念微调，望望在这个场景下是否咱们不错比阿谁模子发达得更好，要是发达得更好，咱们或者率会用咱们我方的模子来贬责咱们的问题。比如在一些图像题上，扫数模子的都很深奥好一个澈底新的图形题，其实咱们的模子经过了一些自罕见据西席，发达比市面上的大模子会好少许。

猿辅导集团自研「猿力大模子」和 DeepSeek 进行深度和会，共同构建了咱们这一代居品中的技巧基座：小猿 AI。

DeepSeek 鼓吹大模子自我进化，杀青深度念念考涵养，鼓吹 AI 才略全面进化；猿力大模子保险技巧回来教训现实，进行信息安全过滤，保险及时认识对皆。

DeepSeek 让 AI 更智谋，能讲得更了了、想得更深；猿力大模子则保证 AI 讲得靠谱、对孩子安全，让它的确服务教训，而不是跑偏。

两个模子间还会相互进行西席和优化，耕作各自的才略。咱们让两个模子相互切磋、共同成长。DeepSeek 提供先进的推理才略，猿力大模子专注教训适配与安全看管。它们在实战中交互西席，相互优化，在各自擅长的规模不息进化，打造更强、更稳、更懂教训的 AI 教学系统。

03

这一代孩子，将是被 AI 作陪成长的一代东谈主

张鹏：面前这代学习机，主要障翳哪些东谈主群？从幼儿园一直陪到高中毕业，在面前的居品设计上，果然可能吗？

王向东： 学练机和学习机，咱们领先的祈望都障翳通盘 K12 阶段的孩子。

咱们也会加入一些针对学龄前儿童的功能，但他们不会是咱们的主流的用户东谈主群。这现实上，亦然对于家长是不是认为孩子在这个时段就要收受教训关系。比如说他要是以为在幼儿阶段就需要收受更多的绘本，收受更多的拼音教训，那他一定程度上也会是咱们的主张东谈主群。

至于居品设计，咱们仍是面前进入使用的软件和硬件，都仍是作念好了服务用户始终使用的数据与记念架构。 从设计之初咱们就在想，当作一个用具软件，咱们不但愿用户只用一个月。咱们都是但愿他们从 1 年纪用到 12 年纪。

唯独不太可详情是，硬件的形式到底在将来的几年内会不会发生大的变化。要是能出现一个更具备可交互才略和被用户收受的硬件形式，你非要说你的硬件具备更长的作陪价值，我以为自己是不对理的。

张鹏：平板加上打印机，是你联想中一个比较拘谨的学习机的硬件形式吗？

王向东： 这是咱们现阶段认为比较合适的形式。

硬件形式上，我想要作念一个有用的学习斥地，起原得具有几个脾性：

一、它应该是一个孩子专属的斥地，不应该是家长和孩子共用的斥地，身手完成 24 小时一双一的任务。

二、它需要眼睛、耳朵和嘴巴，也即是得有录像头，得有麦克风，能有输入，有输出。

三、它要在一定程度上真实的，可互动，不行是一个冷飕飕的平板电脑往那一放。

我以为技巧发展的在多少年内，可能一个不详的大屏还会是主流。

咱们加入了一个打印机，这个打印机咱们更倾向于把它界说成一个智能基座。它增多了输入输出的形式，同期可动。将来我但愿它能疏忽扭头，或者致使能跑来跑去，不外在现阶段咱们能够匹配到的可杀青的硬件形式只可作念到这一步。

咱们也遐想过，将来要是东谈主形机器东谈主妥当，是否能平直化身为作陪式的学习末端：有一个满屋跑的东谈主形机器东谈主，在孩子要学习的时候变形一下，清楚一个屏幕，坐在孩子桌子上，学习收场跳下去干别的活了，要是到了阿谁时候，那学习机可能就不是最佳的形式，不外这离咱们面前能杀青的技巧如故稍稍有点远处。

张鹏：咱们但愿学习机能够在成长中一直作陪孩子，而另一个问题是，面前咱们不雅察到学习机每天能够作陪孩子多久？

王向东： 在 2022 年以前，咱们或者作念过一些调研，其时得到的限度是，学习平板这一斥地，在其时仍然有很大的耕作空间。

因为其时咱们发现，其时的学习斥地，在半年后，平均留存时长就只剩下 50% 了，也即是说半年以后 50% 的用户就闲置了。而且进一步分析后发现，好多的确的留存现实上也不是基于学习功能，而是孩子在学习机上使用微信、抖音这样的半文娱化期骗。咱们以为这个事情其实极度不健康，它不及以变成口碑和复购。

在作念咱们的学习机时，咱们要点关爱两类数据：一是 用户留存率 ，代表孩子是否每天神用斥地进行学习。咱们是顽固系统，无法安设文娱期骗，留存下来的用户是的确用于学习的，数据自满咱们的留存率行业卓著。二是 功能舒心度 ，咱们通过用户反映和客服数据不息优化体验。比拟用户时长，咱们更关爱是否 高效学习 。

早期作念用具软件的教会让咱们昭着，靠堆社区、堆视频化的内容，堆再多的时长对孩子的学习也没特地念念。对咱们来说，一个好居品的价值，在于它是否的确匡助孩子不息、高效地学习。

张鹏：咱们说 AI 学习机是一双一的诚笃，也有东谈主以为是一种作陪的一又友关系，你何如看？

王向东： 从过往教会看，的确优秀的一双一诚笃频频是「亦师亦友」的脚色。线下辅导中，诚笃若想取得细致的互动着力，起原需要与孩子配置一又友般的关系。因此，「诚笃」和「作陪者」的脚色并不冲突。

在居品设计上，咱们也勤恳打造这种「作陪式」的学习体验。起原，交互必须对孩子友好。举例语音识别，不行家长说得准，孩子说得不准；界面也必须顺应孩子的审好意思和认识特质。其次，咱们加入了多量游戏化设计，比如在答题中融入保龄球、震怒的小鸟等元素，让孩子在游戏中取得正反映，哪怕答错题也能感受到饱读舞，从而不息激励学习能源。

咱们认为，将来学习斥地将不仅是用具，更是孩子成长经过中的作陪者。从学习到感情健康，这类斥地将像真东谈主诚笃相似，在孩子情愫低垂时给以援救和蛊惑，匡助他们以更好的状态进入学习，AI 恰是在这少许上具备巨大后劲。

张鹏：Agent 技巧本年很火。你何如看 Agent 技巧在教训规模，包括在学习机规模内部的期骗？

王向东： Agent 在教师功绩中如实有很大后劲，但在学生端的期骗面前还难以普及。原因在于，Agent 擅所长理有明确限度的任务，比如平直给出论断或决策；而学生的学习经过需要的是不息的交互、反映和闭环。

学习不是单一任务，而是遏抑迭代的经过。举例咱们笔据学生数据进行学情分析，再生成学习决策，但这套决策必须在使用后不息调动，身手的确灵验，不是一次性完成一个任务就收尾了。是以我以为这个想法天然很有设想力，关联词不一定在教训这个规模里适用。

张鹏：这一波的 AI，是否有契机对中国的教训带来一些更特地念念的改变？

王向东： 咱们极度认团结句话：「教训不是注满一桶水，而是点火一把火。」教训的现实是启发与叫醒。最终咱们但愿培养出具备批判性与创造性念念维的孩子。

但传统教训体系和资源难以杀青这一主张。中国天然不缺有创造力的孩子，但他们频频逼近在少数领有优质教训资源和家庭环境的群体中，绝大多数孩子难以取得这样的援救。

AI 的出现带来了普惠的可能性。它不错以低资本提供高质地的一双一教训体验，匡助孩子发展更深线索的念念维才略，而不是只是机械复述学问。咱们但愿孩子能提倡问题、质疑谜底，致使基于已有学问得出全新的论断。

这恰是 AI 在教训中的最大价值：提供无尽供给的高质地教训资源，冲破原有壁垒。对咱们来说，这种变革的可能性，恰是投身教训的初心与职责。

* 头图来源：猿辅导

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