17 世紀(jì)，牛頓和萊布尼茲創(chuàng)立微積分，數(shù)學(xué)完成了由古典數(shù)學(xué)向近代數(shù)學(xué)的轉(zhuǎn)換，逐漸形成了課堂上我們熟知的《高等數(shù)學(xué)》。幾個(gè)世紀(jì)過(guò)去，《高等數(shù)學(xué)》仍是大學(xué)課堂上讓人頗為頭疼的必修課，然而令人震驚的是，課程內(nèi)容卻與17世紀(jì)時(shí)無(wú)甚區(qū)別。

與這種「不變」形成鮮明對(duì)比的是信息量的爆炸式增長(zhǎng)：現(xiàn)代社會(huì)的信息量比17世紀(jì)時(shí)膨脹了 1 萬(wàn)倍。這說(shuō)明，在新領(lǐng)域、新理論、新工具不斷被發(fā)現(xiàn)或創(chuàng)造的同時(shí)，信息傳遞的效率并沒(méi)有發(fā)生本質(zhì)上的提升，大量知識(shí)仍掌握在少數(shù)頂尖精英的手中。更令人恐懼的是，隨著社會(huì)形勢(shì)不斷變化，許多知識(shí)和學(xué)科正在被淘汰，名校畢業(yè)仍被裁員的案例比比皆是，「讀書(shū)無(wú)用論」甚囂塵上。

如何逆轉(zhuǎn)局勢(shì)？在悉之智能創(chuàng)始人孫一喬看來(lái)，AI 便是破解之法。作為以科技研發(fā)為核心競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)，悉之智能相信AI必將賦能教育行業(yè)，加速信息傳遞。為此，團(tuán)隊(duì)自研了 KAS（ Knowledge Agent System ） 架構(gòu)，訓(xùn)練了千億基座模型 EVA-LLM，推出了具有多模態(tài)解題功能的 AI 產(chǎn)品 TutorEva。短短 2 年時(shí)間，悉之智能斬獲 200 多萬(wàn)名用戶(hù)，商業(yè)足跡遍布海內(nèi)外，在 AI +教育的「紅海」中占住了先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

孫一喬畢業(yè)于清華大學(xué)電子工程系，圍繞他組建起來(lái)的團(tuán)隊(duì)，科技屬性似乎更加明顯。然而，在 2017 年這個(gè) AI +教育尚未成為「時(shí)尚」的年份，他又是如何走上教育之路的呢？

原因很簡(jiǎn)單，在孫一喬看來(lái)，教育行業(yè)對(duì)AI的賦能作用是十分顯著的。這就要從教育的兩個(gè)特點(diǎn)談起。一來(lái)，教育行業(yè)每天產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，能夠?qū)?AI 產(chǎn)生最直接的幫助。在教育場(chǎng)景中，知識(shí)的傳遞每天都在發(fā)生著，這種傳遞基于講課、答題、解題等邏輯明確的動(dòng)作，能夠產(chǎn)生大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)供給 AI 。如果 AI 能夠代替真人教師完成這個(gè)過(guò)程，那就可以說(shuō)明 AI 已經(jīng)掌握了這個(gè)學(xué)科。從這個(gè)角度出發(fā)，AI 將有可能全面獲得各個(gè)學(xué)科的能力。對(duì)比其他領(lǐng)域，教育行業(yè)可以說(shuō)是AI最好的數(shù)據(jù)來(lái)源。

二來(lái)，教育屬于剛需行業(yè)，能夠成為AI的高頻應(yīng)用場(chǎng)景。在孫一喬獲知的數(shù)據(jù)中，AI 老師場(chǎng)景在許多搜索平臺(tái)上都頗受用戶(hù)青睞，就拿豆包夸克來(lái)說(shuō)， AI 答疑功能的日活躍量已占據(jù)其總體的 30%。在教育的加持下，AI 也可以作為人們?nèi)粘傂璧囊徊糠郑活l繁地落地應(yīng)用。

由此，孫一喬得出一個(gè)結(jié)論：要想實(shí)現(xiàn) AGI ，當(dāng)務(wù)之急是提升 AI 的數(shù)學(xué)能力及其背后的邏輯推理能力。而要解決 AI 數(shù)學(xué)能力面臨的問(wèn)題，就要找到一個(gè)有價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景，這個(gè)場(chǎng)景必定是教育。教育行業(yè)在 AI 浪潮中的生態(tài)位應(yīng)該得到提升。

反過(guò)來(lái)看，AI 對(duì)教育的變革作用也是毋庸置疑的。孫一喬認(rèn)為，當(dāng)前教育行業(yè)的主流模式還是「刀耕火種」的傳統(tǒng)模式，大量老師仍在像古代私塾先生般，通過(guò)開(kāi)設(shè)課堂來(lái)面對(duì)面?zhèn)魇谥R(shí)。然而，全中國(guó)有 2 億多需要學(xué)習(xí)的人，全世界有 10 億多孩子需要接受教育，老師的數(shù)量卻可能不到 1/20 ，不可能兼顧到每個(gè)孩子，這讓知識(shí)傳遞的效率被極大地削減了。因此，要滿(mǎn)足人們獲取體系化知識(shí)的需求，單憑人力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，AI 必須參與到提高教育效率的工作中來(lái)。更甚者說(shuō)，AI將是唯一有可能推動(dòng)教育行業(yè)實(shí)現(xiàn)供給側(cè)改革的因素。

作為一名AI教育行業(yè)的工作者，孫一喬對(duì)這場(chǎng)變革抱有極大期待，也懷揣著十分宏大的教育理想：「我希望我們孩子那一代的老師就不要去教書(shū)了，把知識(shí)傳遞的任務(wù)交給 AI 」。在他的理想中，隨著 AI 的不斷成長(zhǎng)，老師的精力能夠從「教書(shū)」中分解出來(lái)，更多地投入「育人」環(huán)節(jié)。每個(gè)學(xué)生都能擁有一個(gè)獨(dú)屬自己的 AI 學(xué)習(xí)助手，它能把全人類(lèi)的知識(shí)有序結(jié)合起來(lái)，讓學(xué)生們以最高效的方式獲得。

「這是絕對(duì)會(huì)發(fā)生的。」孫一喬篤定地說(shuō)。

AI 為教育行業(yè)帶來(lái)新的可能，也必然會(huì)帶來(lái)新的問(wèn)題。「大模型幻覺(jué)」，就是最常被提及的難題之一。

「大模型幻覺(jué)」是大模型在對(duì)輸入文本進(jìn)行解釋、推理和預(yù)測(cè)的過(guò)程中，錯(cuò)誤地輸出了與客觀事實(shí)或邏輯推理不相符的結(jié)果。由于大模型天然具備「幻覺(jué)」的隱性缺陷，一旦廣泛應(yīng)用于教育行業(yè)，暴露的問(wèn)題將是致命的。孫一喬表示，未來(lái) AI 教育要落地，純粹靠這種深層次大模型是不行的，甚至是會(huì)出問(wèn)題的。為便于理解問(wèn)題的嚴(yán)重性，他打了一個(gè)比方：「就拿醫(yī)療領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在 GPT 已經(jīng)能通過(guò)醫(yī)師執(zhí)照考試了，但是你敢讓 GPT 做手術(shù)嗎？顯然是不能的，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)模型就是個(gè)黑盒。」

那我們就不能放心使用大模型了嗎？顯然也不是。孫一喬認(rèn)為，不妨換個(gè)思路。如果 GPT 只發(fā)揮宏觀調(diào)度和規(guī)劃作用，幻覺(jué)的問(wèn)題將在極大程度上被解決。例如，同樣是手術(shù)的場(chǎng)景下，我們只允許 GPT 去監(jiān)測(cè)病人的各項(xiàng)指標(biāo)，輔助醫(yī)生判斷病人什么時(shí)候應(yīng)該打麻藥、什么時(shí)候應(yīng)該動(dòng)手術(shù)，讓它在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間激活已經(jīng)寫(xiě)好的特定程序，而不去直接參與給藥和手術(shù)，它就會(huì)嚴(yán)格針對(duì)病人的實(shí)際情況操作，這樣一來(lái)就能夠顯著增加大模型的可靠性和完備性，保障手術(shù)安全。

教育場(chǎng)景下同理。孫一喬表示，在悉之智能的定位中，大模型并非「解題器」，而是一個(gè)「思維調(diào)度機(jī)器」：「大模型先去拆解、分析題目，再結(jié)合具體情況調(diào)用不同的工具解題，這樣就能顯著地增強(qiáng)我們的解題能力。」

這是一項(xiàng)浩大的工程。秉持這樣的理念，悉之智能自研了 KAS 架構(gòu)，將從初等數(shù)學(xué)到高等數(shù)學(xué)的重點(diǎn)知識(shí)，編輯成了約 10 萬(wàn)個(gè)工具，形成了一套完整、可執(zhí)行的數(shù)學(xué)/學(xué)科知識(shí)工具庫(kù)，供大模型調(diào)用。這種方式的優(yōu)勢(shì)在于能夠模擬人腦的解題流程，避免了AI「即興演講」般跳脫的推理給學(xué)生造成困擾，提高了大模型解題的準(zhǔn)確性和可理解性。這就像給大模型寫(xiě)了一本「教輔書(shū)」，將真人解題的方法灌輸給它，幫助大模型按照人類(lèi)而非程序的思維方式去輔導(dǎo)學(xué)生，讓它能夠在解決復(fù)雜問(wèn)題時(shí)按照「教輔書(shū)」上的方法進(jìn)行正確的推理。

在 KAS 架構(gòu)的支撐下，大模型不僅能夠驗(yàn)證學(xué)生的解題過(guò)程，幫助減少幻覺(jué)，還能夠在調(diào)用工具的過(guò)程中，不斷校驗(yàn)和修正推理結(jié)果，確保結(jié)果的正確性。不僅如此，KAS 進(jìn)一步提升了大模型解題的可解釋性，讓大模型每一步調(diào)用了哪些知識(shí)點(diǎn)都清晰可見(jiàn)。

實(shí)踐證明，孫一喬的破題思路是正確的。單看最重要的解題效果，悉之智能 EVA-LLM 大模型的小初高多學(xué)科題目綜合解題率已達(dá)到 90.64%，領(lǐng)先同行業(yè)其他解題大模型。

除了提供教輔書(shū)外，還有什么能讓AI老師講好一道題？孫一喬認(rèn)為，是提升互動(dòng)性和擬真感。他表示，現(xiàn)在很多大模型靠寫(xiě)小作文解題，特別晦澀難懂。在教育里面靠文本聊天是不行的，孩子要的，是有人和他做眼神、語(yǔ)言、形象上的互動(dòng)，要的是擬真感。要不斷地用語(yǔ)音、板書(shū)去引導(dǎo)他們，通過(guò)特定的環(huán)節(jié)和特效，讓孩子們直觀地感受到他們應(yīng)該關(guān)注這個(gè)知識(shí)點(diǎn)。

簡(jiǎn)而言之，悉之智能要的，是如真人老師在場(chǎng)般的講解過(guò)程，而不是搬上 AI 平臺(tái)的參考答案。孫一喬相信，這種工具上的差異投射到實(shí)際學(xué)習(xí)過(guò)程中，會(huì)讓學(xué)生們產(chǎn)生非常明顯的差距：「在考前這些關(guān)鍵時(shí)刻，學(xué)生其實(shí)非常需要有人給點(diǎn)撥、講解一下。就拿大學(xué)生來(lái)說(shuō)，那些和學(xué)霸關(guān)系好的人，學(xué)得往往也比較輕松。」

也正是因?yàn)橐灰载炛刈龊昧恕溉绾沃v題」這件事，悉之智能獨(dú)特且良好的體驗(yàn)，為他們贏得了用戶(hù)的青睞。孫一喬拿出數(shù)據(jù)：「我們應(yīng)該是唯一一家在國(guó)內(nèi)為超過(guò) 100 萬(wàn)用戶(hù)提供過(guò)互動(dòng)產(chǎn)品的公司，出海以后，我們又積累了 100 多萬(wàn)用戶(hù)，提供了大約 1000 萬(wàn)次講解，使用率非常高。」

多年迭代，悉之智能積累了較強(qiáng)的解題、講題能力，已經(jīng)可以滿(mǎn)足知識(shí)工具庫(kù)外更為開(kāi)放式的需求。客戶(hù)拍題后，由大模型進(jìn)行調(diào)度，再由 KAS 架構(gòu)進(jìn)行解題和講解，杜絕掉了生成式模型產(chǎn)生幻覺(jué)和風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題。

為學(xué)生「講好一道題」這件事社會(huì)意義重大，商業(yè)前景同樣十分廣闊。

先從社會(huì)意義來(lái)看。根據(jù)孫一喬觀察，孩子完成作業(yè)的情況，基本可以反映他們?cè)诳紙?chǎng)上的情況。很多高考數(shù)學(xué)平均分在七八十分的孩子，在日常學(xué)習(xí)做作業(yè)時(shí)也是同樣的狀態(tài)，大部分人跟不上作業(yè)，要錯(cuò)一半甚至以上。而公立學(xué)校的老師每天只是把答案抄在黑板上，很少具體、詳細(xì)地拆解題目和知識(shí)點(diǎn)，以便迅速推進(jìn)授課進(jìn)度。孫一喬指出：「老師們是沒(méi)有時(shí)間講作業(yè)的。什么時(shí)候中國(guó)教育能把孩子們作業(yè)上的問(wèn)題輔導(dǎo)好，做一些個(gè)性化的查漏補(bǔ)缺，他們的成績(jī)就能明顯提升，還用不上去系統(tǒng)培訓(xùn)班。但就算是這樣一個(gè)小小的要求，目前來(lái)說(shuō)都很難完成。」

再加上教育資源不充分不平衡的問(wèn)題，很多孩子即便花錢(qián)上了課外培訓(xùn)班，也無(wú)法負(fù)擔(dān)長(zhǎng)期一對(duì)一培訓(xùn)，還是要陷入「吃大鍋飯」的困境，只能聽(tīng)老師拉一套進(jìn)度、講共性問(wèn)題，難以針對(duì)性補(bǔ)短板、強(qiáng)弱項(xiàng)。

需求和問(wèn)題產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。基于講題優(yōu)勢(shì)，悉之智能進(jìn)行了許多商業(yè)化探索。目前，悉之智能已與新東方、騰訊、希沃、U 編程等公司建立了合作關(guān)系。據(jù)孫一喬透露，悉之智能與希沃聯(lián)合開(kāi)發(fā)的 AI 答疑平板深受孩子們的喜愛(ài)，每天均有六七千的使用量。基于此，孫一喬也在推進(jìn)與公立校的進(jìn)校業(yè)務(wù)。通過(guò)幫助公立校搭建平板硬件，讓 AI 老師輔助真人老師講作業(yè)，為老師減負(fù)，為學(xué)生增效，解決老師不夠用、講題覆蓋率低、有答案沒(méi)講解等等問(wèn)題。

在 AI 老師的研發(fā)上，孫一喬也有巧思。悉之智能與各行業(yè)的名師合作，復(fù)刻出具備其 IP 形象、語(yǔ)音、教學(xué)能力、風(fēng)格等方面的數(shù)字分身。很多名師都有自己獨(dú)特的教學(xué)方式和粉絲受眾，他們的粉絲/學(xué)員希望名師可以1對(duì)1給自己教學(xué)，但是受限于產(chǎn)能，這些名師往往只能售賣(mài)自己的錄播課/出版物，這就讓效果大大折扣。

「打造名師專(zhuān)屬的名師AI自學(xué)模式，可以實(shí)現(xiàn)三贏的局面，學(xué)員用更低的成本得到了名師 1 對(duì) 1 的個(gè)性化教學(xué)，名師提高了自己的課程價(jià)值、交付質(zhì)量，積累了口碑，悉之的AI技術(shù)也得到了落地和應(yīng)用。」悉之智能正在與更多的名師合作，用名師數(shù)字人伴學(xué)打造一種全新的線(xiàn)上/線(xiàn)下 AI 自學(xué)模式，這從技術(shù)路徑上實(shí)現(xiàn)了孫一喬的教育理想，幫助孩子們獲得獨(dú)屬自己的 AI 學(xué)習(xí)助手。

「讓 AI 老師替代學(xué)校講題，這是一件有巨大社會(huì)意義，又能夠真實(shí)地解決孩子需求的好技術(shù)。」孫一喬強(qiáng)調(diào)。

談及教育行業(yè)，孫一喬指出，還需要通過(guò)不斷創(chuàng)新，真正解決教育行業(yè)在供給上的最大矛盾。「雙減」之后，校外輔導(dǎo)機(jī)構(gòu)少了，但家長(zhǎng)的需求仍存在。沒(méi)有輔導(dǎo)班，家長(zhǎng)要邊上班邊輔導(dǎo)作業(yè)，這讓他們感到非常痛苦。所以，悉之智能要做的事，是為每個(gè)孩子配備一個(gè)AI家教，通過(guò)技術(shù)手段實(shí)質(zhì)性地降低家長(zhǎng)的負(fù)擔(dān)，同時(shí)讓學(xué)生輕松，又能推動(dòng)教育進(jìn)步、獲得國(guó)家支持，實(shí)現(xiàn)「三贏」。

至于學(xué)校，悉之智能希望解決他們?cè)诜謱优囵B(yǎng)上的困難。「為什么教育培訓(xùn)會(huì)出現(xiàn)？就是因?yàn)閷W(xué)校兼顧不過(guò)來(lái)這么多學(xué)生，他們沒(méi)辦法把學(xué)生分層定向地培養(yǎng)。學(xué)校有這種額外需求的時(shí)候，我們校外公司就應(yīng)該去支持他。」只要借助AI老師，分情況地跟蹤培養(yǎng)好優(yōu)等生、中等生、差等生，學(xué)校教學(xué)質(zhì)量就不難搞上去，學(xué)生就也沒(méi)有必要再出來(lái)惡性?xún)?nèi)卷了。

面向悉之智能的未來(lái)，孫一喬希望在未來(lái) 2-3 年內(nèi)，讓每個(gè)中國(guó)孩子都擁有一個(gè)優(yōu)質(zhì)的 AI 老師，幫助他們輕松學(xué)習(xí)。同時(shí)，悉之智能也將努力保持住出海 AI 產(chǎn)品 TutorEva 的優(yōu)勢(shì)，為全球教育行業(yè)創(chuàng)造更多驚喜。

為了更好地把握 AI 教育行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，多鯨即將推出《 2025 人工智能賦能教育行業(yè)報(bào)告》。該報(bào)告將全面審視AI與教育結(jié)合的最新進(jìn)展，深入分析行業(yè)發(fā)展的背景、技術(shù)應(yīng)用的成熟度、商業(yè)模式的創(chuàng)新以及市場(chǎng)前景。報(bào)告將從多個(gè)維度對(duì)AI教育行業(yè)進(jìn)行深入剖析，旨在為政府決策者、教育工作者、企業(yè)家、創(chuàng)業(yè)者、投資人以及產(chǎn)業(yè)鏈上下游的相關(guān)參與者提供全面、深入、客觀的行業(yè)洞察和決策參考。

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