人工智能掀起的 " 第四次工业革命 "，正如火如荼地铺开。技术革命与需求升级双重驱动的背景下，AI 进入下半场，在千行百业中的落地应用走入 " 深水区 "。值得留意的是，近日 " 十五五 " 规划中曾 8 次提及人工智能。

教育行业作为 AI 落地的 " 桥头堡 "，正在经历前所未有的变革。

当下，全球科技巨头包括 OpenAI、Google 等纷纷布局 "AI+ 教育 " 方向，然而在多种探索下，教育 AI 进化路径不清晰也是行业现实。

作为国内教育 +AI 的头部企业之一，学而思近日针对学而思学习机 AI 老师体系完成重要升级，传递出其全力加码 "AI 老师 " 的明确信号。教育 AI 进化路径逐渐变得清晰。

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群雄逐鹿

"AI+ 教育 " 赛道

当下的 "AI+ 教育 " 赛道充满了机会，来自各方的巨头纷纷涉足该赛道，呈现群雄逐鹿的态势。

" 业内的一个普遍共识是，AI 技术的发展有机会打破‘教育的不可能三角’，让个性化、大规模和高质量三个维度可以融为一体。" 学而思学习机产品负责人在 11 月 5 日媒体沟通会上称。

AI 赋能教育在经历了萌芽期、形成期和发展期以后，终于在近几年迎来爆发期。尤其是 2023 年之后，大模型的横空出世，推动其进入爆发成长期。

当前，在大模型强大的理解、生成和泛化能力之下，AI 已能够触及教学结构的深层变革。清华大学《2025 中国 AI 教育发展白皮书》显示，2025 年中国 AI 教育市场规模预计突破 1200 亿元，年复合增长率（CAGR）达 25%，成为全球最具活力的细分市场之一。

正因为此，这一市场的参与者当中，有开发 AI 技术的科技巨头，也有以学而思为代表的教育科技企业，还有不断加入的初创企业群体。它们的入局大大丰富了产业生态。

教育科技企业深耕教育行业多年，拥有包括品牌、师资等较强的综合实力，在 AI 赋能教育的道路上已有所斩获。值得留意的是，学而思认为，AI 驱动的学习产品正以前所未有的速度重塑教育格局。

数据显示，2024 年 K12 阶段 AI 教育产品渗透率达 35%，一线城市家庭年均支出超 5000 元，而三、四线城市增速更快，年度增长高达 50%。这背后是家长对教育效率的需求升级。

在学而思学习机产品负责人看来，传统教育的关键痛点就是无法同时满足 " 个性化、大规模和高质量 " 三者融为一体。在最好情况下，家长请一个 1 对 1 老师来辅导孩子做作业，满足了 " 个性化 + 高质量 "，却依赖教师的个人能力，不好批量复制，同时成本极高，普通家庭难以负担。

而借助已有工具，如拍题找答案，虽然可以找到一些原题解析或更高质量的讲解视频，但很多时候根本找不到原题，孩子就无法得到针对性的答疑。这种情况满足了 " 大规模 + 高质量 "（比如统一教材、课件、讲稿等规模化课堂都符合这个特点），但这种方案一定会牺牲 " 个性化 "。

而 AI 技术的蓬勃发展，让希冀得到高频互动和个性化引导的孩子，触及到了除找家教、找答案之外的第三种方案。AI 不仅可以给出标准解析，也可以解答孩子个体的困惑和追问，实现 " 千人千面 " 的规模化服务，满足 " 大规模 + 高质量 + 个性化 " 的需求。

在政策红利、技术革命与需求升级的三重驱动背景下，"AI+ 教育 " 赛道充满机会，学而思等纷纷加码 "AI 老师 "，便是水到渠成的事情。

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" 个性化学习 "

从理念走向现实

不容忽视的是，群雄逐鹿 "AI 老师 " 背后，行业缺乏衡量标准，多种探索路径仍待时间检验。

作为深耕场景的 " 软硬一体原生派 " 代表，学而思此次不仅针对学而思学习机 AI 老师体系完成重要升级，更率先提出 "AI 老师 L1-L5 分级 " 理论，这在一定程度上促进了行业的进步。

5 月，学而思推出 " 小思 AI 一对一 " 和搭载小思智慧岛 Pro 的学而思学习机 T4 旗舰款等新品。在体验过的用户看来，这些软硬件的 " 全方位升级 "，让他们拥有了一个 " 耳聪目明，能说会道 " 的 AI 老师。

" 小思 AI 一对一 " 的常见使用场景是，孩子写下答案，AI 先进行批改；根据错误类型，AI 即时生成并讲题；根据学习画像做 AI 推荐，最终形成 " 批改—讲题—推荐 " 的闭环。

在孩子使用过程中，AI 老师更像真人老师，不单向灌输，而是自然及时地更正、指引孩子的交互过程，提供苏格拉底式启发学习模式。尤其是在讲题环节，若孩子持续犯错，AI 会不断改变提问方式，尽量引导孩子回答。若犯错次数过多的话，AI 会再次调整策略，确保讲解流程能够顺利走完。为了让孩子对学习产生兴趣，" 小思 AI 一对一 " 甚至还曾 " 复活 " 了高斯、祖冲之等中外数学家给孩子讲数学。

在一次次的 " 批改—讲题—推荐 " 使用闭环当中，孩子的学习数据便不断沉淀在学习机硬件上。伴随数据积累越来越多，孩子的学习画像就越来越丰富，后续的推荐效果也就变得更精准。

上述创新突破，无疑正逐步让教育当中的 " 个性化、大规模和高质量 " 三维度融为一体，学而思则成为 AI 技术打破 " 教育的不可能三角 " 的坚定践行者。

在学而思动作频频的背景下，各种理论也在齐头并进。近日好未来 CTO 田密在云栖大会上提出了 "AI 老师 L1-L5 分级 " 理论，尝试改变行业缺乏标准、探索路径不清晰的现实。

该理论对应了自动驾驶的 L1-L5 的等级划分，L1 仅做找素材等初级简单工作；L2 可做讲题、批改助手；L3 可应对常规场景，具有多种组合能力；L4 高度自主，可贯穿多种教育场景；L5 则是完全体的 AI 老师。

按此划分，目前行业 AI 老师多数处于 L2 阶段，学而思的 AI 老师则正从 L2 向 L3 等级演进。这意味着 AI 老师要像自动驾驶一样从 " 脱手 " 到 " 脱眼 "，不能是孤立的功能突破，而是构建起一个闭环。

可见，AI 老师不再止步于 " 可用 "，而是进入 " 可信 " 阶段。

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解题 " 教育 AI

进化路径不清晰 "

"AI+ 教育 " 赛道上，伴随大模型技术飞速发展，AI 应用已进入深水区，教育 AI 进化路径不清晰成为行业进步的 " 绊脚石 "。

AI 教育超千亿市场规模的背景下，群雄逐鹿 "AI 老师 " 呈现了多种路径。按照学而思学习机产品负责人在媒体沟通会上的说法，目前市面上有三种主流实现路径。一是 " 模型即服务 " 模式；二是生态内功能模块布局形式；三是以学而思为代表，深耕场景的 " 软硬一体原生派 "。

上述三种路径各自有着优劣势，比较之下，第三种路径则呈现了较强的生命力，商业逻辑也可以实现自洽。

以学而思为代表，深耕场景的 " 软硬一体原生派 " 备受关注。" 自研模型 + 自研硬件 " 是目前几乎所有头部教育科技企业选择的一条路。

它们清晰地感知到，尽管强大的云端大模型是 AI 老师的 " 智慧核心 "，但要实现真正媲美甚至超越真人教学的原生 AI 老师体验，即具备低延迟、多模态、沉浸式交互和深度个性化能力的教学形态，" 软硬一体化的实现路径是必然选择。"

从场景落地情况来看，专有硬件（如学习机）不仅是承载 AI 能力的终端，更是构建专注学习环境、采集精准学情数据、优化交互体验的关键，从而形成 " 数据－模型－体验 " 的正向飞轮，构筑了行业的核心竞争力壁垒。

2026 财年第二季度财报显示，第二季度，好未来所有学习设备用户的平均每周活跃率约为 80%，每台活跃设备的平均每日使用时长超过一小时。

在行业变革大潮下，学而思针对学而思学习机 AI 老师体系完成重要升级，这背后与其一直大力投入的 " 好 AI+ 好内容 " 方向以及坚持长期主义有着密切关联。

" 小思 " 的演变过程便是其中的一个实例。时间拨回 2023 年 11 月，小思 1.0 正式诞生，实现 " 从 0 到 1" 的跨越；经过一年的打磨，2024 年 5 月，小思迎来 2.0 版本，实现了 " 交互升级 "；今年 5 月，学而思发布 T 系列学习机，小思 3.0"AI1 对 1" 版本正式亮相，完成了 " 更拟人、具备多模态能力的升级 "。

两年多来，学而思对 AI 的探索，始终保持清晰路径，就是持续深耕教育垂类大模型。通过内嵌九章大模型和 DeepSeek 大模型，一方面借助通用大模型进行会话、百科问答等聊天功能，另一方面则借助九章垂类模型深度支持，落地拍批、答疑、精准学等功能，两者统一互补，相得益彰，学而思学习机不断向真正高阶的 "AI 老师 " 进发。

在群雄逐鹿之下，"AI 老师 " 正以更接近真人老师的能力和形象，站在广大学生群体面前。新一代多模态大模型则重塑着整个教育形态，更普惠、更个性化的教育呼之欲出。

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