与爱为舞联合创始人王慧妍：AI教育创业如何从0到1 ？| OpenTalk

　　来源|多知

　　整理|张蔚斐

　　

　　当AI 从实验室走向产业一线，创业赛道正经历“认知重构+效率革命”的双重颠覆。

　　2023年，教育AI领域迎来了一支备受瞩目的新生力量——“与爱为舞”。其创始团队堪称“明星阵容”，由张怀亭和刘威共同创立，还囊括了技术负责人王琳、产品负责人王慧妍、运营负责人纪建镖及流量增长负责人梁贵星等联合创始人。

　　截至目前，与爱为舞累计获得超1.5亿美元投资，投资方包含高榕资本、红杉资本等众多一线VC。

　　近日，与爱为舞发布旗下首款AI产品——爱学App，在一对一的课堂教学场景引入了数字人老师。

　　在多知OpenTalk第52期活动现场，与爱为舞联合创始人王慧妍进行了主题为《AI应用创业的思考与实践：拆解AI教育如何从0到1》的演讲，以创业实践为核心，拆解AI教育从0到1的落地逻辑，剖析AI在教育领域的创业机会与破局关键。

　　核心观点：

　　1、AI教育3.0时代有望突破教育的“不可能三角”，通过规模化提供个性化服务，实现成本、质量与规模的统一。

　　2、AI教育创业对团队要求极高，需兼具AI技术理解与教育业务经验，并具备快速执行与迭代能力。

　　3、路径选择上，AI在教育中既赋能也替代，与爱为舞采取“双螺旋”策略，逐步推进AI在营销、销售、辅导与主讲环节的渗透。

　　4、AI教育产品应优先聚焦课程而非工具，以真人形象增强信任与专注，并通过高频互动提升学习效果。

　　5、与爱为舞未来将实现“全年龄段覆盖”，从K12切入，逐步拓展至启蒙、成人及银发教育等领域。

　　以下为王慧妍演讲实录(经多知编辑)：

　　大家好，我是与爱为舞的联合创始人王慧妍。我们是一家非常年轻的公司，成立于2023年。这次分享，我想拆解我们过去这两年半的经历，谈谈如何看待AI教育领域。

　　01 教育范式的转变：AI如何破解“不可能三角”?

　　与爱为舞到底要做什么?

　　教育行业存在一个“不可能三角”——我们无法同时保证规模、质量和成本。回顾教育发展，经历了三个时代：早期线下1.0教育，到2.0在线教育，现在正蜕变到3.0的AI教育。

　　1.0时代，可以保证在家门口上 1对1 ，有更好的老师讲课，但无法规模化。

　　2.0时代，在线教育实现了规模化，但一个好主讲老师要面对几万学生，无法保证教学效果，因此衍生了辅导老师角色，这又无法保证成本和规模的统一。

　　

　　为什么我们认为AI 3.0时代能解决“不可能三角”?因为AI具备了规模化提供个性化服务的能力。这是生成式AI给行业带来的改变。

　　如果我们能给普通学生上AI 1对1 课，他就能从普通人变成优秀的人。未来国与国之间的竞争，就是教育范式的竞争。

　　如果能顺应每个人的发展方式，从教育1.0、2.0，进化到“学习在窗外、他人即老师、世界是教材”，AI的作用就至关重要。这意味着要推动整个教育范式的改变，这是我们的初心。

　　02 团队搭建：AI教育领域的极高要求

　　很多人问，与爱为舞和旗下To C品牌“爱学”的关系是什么?

　　先讲一个故事：为什么我们叫“与爱为舞”?大部分候选人看到我们公司名字都以为是一家舞蹈机构。其实，这里的“爱”是AI。我们认为教育的本质是爱，而AI是重要元素。我们希望爱与AI和谐共舞，一起为教育做贡献。“爱学”是我们面向C端的品牌，学生想通过我们的AI Tutor学习，可以通过爱学进行。

　　本质上，我们要做一场时代的变革：为每个人提供专属的AI 1对1 导师。在未来更符合自由学习者的范式下，我们认为这样的AI Tutor应具备全识、全知且全能。

　　如何从现在走向目标?首先需要找到合适的人。我们的创始团队有六个人。张怀亭早期担任百度凤巢系统负责人，那是国内首个超大规模机器学习商业化系统。我和王琳当时都在怀亭团队。刘威曾担任高途课堂总经理，在其带领下，业务规模实现了从2000万到64亿的跨越，团队规模也从7人发展至25000人。还有纪建镖和梁贵星，我们联合创始人之间认识超过十年，信任感非常强。我们从战略到执行，路径几乎没有发生偏转，这和我们对行业的理解有关，我们六个人或多或少都有教育从业经验。

　　想在AI教育领域做出事情，对团队的要求非常高，既要懂业务，又要懂AI。在我看来，AI教育不是石头缝里蹦出来的，它需要从之前的所有行为认知里一点一点去改变。过程中的每一个细节，都基于对业务的了解和对AI边界的了解。也许只是解决一个小点，或一件大家看起来很不起眼的事，里面就要付出很多实践和努力。我的建议是：搭建团队时，成员既要懂模型边界，也要懂业务，同时还要非常快速、非常自驱。这是团队组成的基本可能性。

　　03 路径选择：AI是赋能还是替换?

　　有了团队，我们面临第一个决策：AI对教育行业，到底是赋能还是替换?

　　我们在做路径选择时也在想，到底应该做copilot赋能更多老师，还是AI直接当老师。与爱为舞选择的路径叫“双螺旋”——既要又要。虽然对创业公司这不一定是最好选择，但我们觉得在当下是一条对的路径。

　　我们最开始想的是，用AI替代在线教育里的每一个角色，从前到后串联，完成AI化迭代。早期，我们把在线教育里核心的四个角色——市场、销售、辅导和主讲——进行了拆解。

　　我们发现，AI确实能帮市场团队做事，但替代不了市场的人。营销角色在当下无法用AI全流程取代。理论上，AI在营销上辅助提效的工具，或在部分环节形成无人化。

　　在销售领域，我们早期曾想是否直接用大模型能力跟用户聊天，及时响应用户问题。但实践中发现难度巨大。可以确定的是，我们已做到一半及以上的销售无人化，但还有部分工作需要人的协同探索。

　　辅导和主讲环节是我们现在在做的。当把教师的教研能力和教学理念进行深度萃取、强化学习之后，他应具备生成式AI教学的能力。

　　04 产品实践：课程、形象与角色的关键决策

　　实践过程中，与爱为舞问自己的第一个问题是：先做AI课程，还是先做AI工具?团队得出的结论是：一定要做课程。虽然AI工具可以更快速、更简便地做事，但所有工具都存在打开率和商业化的困扰。当下，大部分人在学习过程中都追求效果，我们一定要先挑难的做，先把课程给予用户。在选择课程还是工具时，我们优先选择了AI做课的hard模式。未来不排除做工具，因为我们认为AI工具应用于引流，真正的课程才是AI的内核。

　　第二个问题是，我们到底要做真人还是卡通形象?不同公司的选择不同。我们最终选择真人形象，有三点原因和数据论证：

　　第一，我们的流量获取在老师的直播间。家长和学生跟老师建立信任感时，认可的是老师的真人形象。

　　第二，进入直播间后，真人通过表情、精细化动作，甚至统一嘴型，都可以让学生更快速、更无防备地集中精力进入课程学习。这意味着数字人不能分散学习者的精力，要让ta更专注。所以我们选择了真人。未来如果面向启蒙阶段更低幼的孩子，我们可能也会考虑数字人。如果我们能把真人的对口型能力和延时做好，卡通对我们来说就不那么困难了。

　　第三个问题是，用AI做主讲还是做辅导?我们认为在孩子的学习过程中，应该由一个角色统一交织。为什么之前的学习环节存在销售、主讲、学伴、辅导等多个角色?因为在工业化时代，我们无法在一个人身上集中所有服务能力，才衍生出很多角色。但在智能化时代，既然AI具备这样的能力，那么它其实不是老师或辅导的角色，它只是一个陪伴你的tutor，兼具所有角色。所以我们没有把AI角色具体拆分，我们认为它都应该干，它身上的能力应该逐步增加。最终对学生的感受来说，AI应该是可以“合N为一”的。

　　基于此，我们推出了大家看到的爱学形态。这种形态下，三分钟一次互动，对学生的注意力抓回有极好效果。原本的在线大班课可能两个小时老师提问你2到3次，家长最怕的就是孩子注意力分散或切屏。

　　但AI老师会非常耐心、不厌其烦地提问，在所有需要掌握的知识点环节问1到2个问题，来保证知识点掌握。在这过程中，学生和家长都不再担忧注意力抓回的情况。我们也确实看到了孩子学习效果的提升，包括答题正确率。所以我们认为AI在注意力抓回上贡献了很多。

　　除此之外，AI老师更加包容。家长在辅导孩子学习时，有时会非常生气，不免情绪上头，但AI具备消化情绪的能力。当我们把AI更包容的情绪给学生时，学生面对一个更温和且包容的老师，他就更容易说出自己的想法，甚至自己的不足。学生勇于开口时，我们就知道他差在哪了，再进一步因材施教。正是因为AI具备了这样的能力，我们才能跟学员产生更好的互动和深度教学。同时我们也会更专注在AI课程上。

　　之前有一个观点：所谓的1对1是真的1对1吗?其实不一定。即使1对1，老师往往也用同一套教案，他只不过是按照你掌握的速度给你反复讲一遍。但AI具备什么能力呢?当AI发现你回答不好时，它可以换一种方式讲。当你学得慢时，AI可以把进度放慢;你学得快时，AI可以把进度加快。而不是按照以前线下1对1的方式，根据节奏、教材、大纲、进度去教学。

　　只有当AI具备了更灵活的供给侧能力，学生在这个平台上的学习才会更专属，他所学习的内容才会更个性化、更科学。我们的AI体系跟着九个主讲老师的教学方法论走，这些方法论都是多年沉淀的大咖方法。所以当AI去学习一个很厉害的人时，他的范式是被固定化的，那他可以更快速、更有体系化地学习。我们最终提供给孩子和学习者的东西，也会让他学习效果变得更好。

　　05 技术投入与未来规划：将推全年龄段产品

　　为了做这件事，我们要做非常多的努力。

　　首先，为满足个性化教学，我们得做自己的大模型。我们要保证几万人可以同时一起学习，并且实时反馈，这对AI工程是极大挑战。如何保证AI在同一个时间点面向几万学生发起不同教学，并且支持频繁互动，这件事对工程的挑战极大。我们会基于一些国产大模型做训练，包括去做强化学习，训练自己的大模型。

　　第二，我们要给学生提供多场景且沉浸式的类人交互体验。这就是我前面讲为什么选择做真人的一个原因。当它做起来更像人时，我们就需要去覆盖整个数字人体系，比如秒级数字人、3D高斯数字人，还有大模型数字人。全场景打造能够商用且可扩展的真人感数字人系统。当前我们已经覆盖了很多，比如教学互动、内容创作场景。

　　包括在类人的交互过程中，有几个非常需要突破且需要持续突破的。比如要让他的口型和面部控制更加一致，让他的手势和肢体动作更符合在教学过程中的情绪和表达。比如需要给学生更加360度全视角沉浸的教学，当他学自然拼读时，他能看到我的嘴型。这些都需要通过数字人去完成。所以我们整个数字人团队投入了很多精力，包括我们刚刚在顶会上发表的论文、央视开学第一课的数字人技术，都是我们提供的。

　　在语音方面，我们要贴合场景做拟真沟通，一方面做语音识别，一方面做语音的生成或合成。举一个最简单的例子：如果一个老师在上课过程中没有情感、平铺直叙地讲课，孩子是不会听的。老师必须要有开心情感、失落情感、紧张情感、刺激情感，通过这样的情绪把学生注意力抓回。而我们要做到语音的情感拼接，以及在使用者处于非常嘈杂的环境时，清晰且准确地识别他在说什么，这对我们的语音团队非常重要。我们在教学环节、销售环节、辅导环节里面的声音都会有不同表现力，因为我们要替代各种各样的角色。

　　未来与爱为舞要做什么?很多人说你们可能在做K12教育，其实并不是。对我们来说，目标是做AI tutor，要做全年龄段、全阶段的输出。从初高中切入，是因为市场空间很大，我们过往也有行业经验，帮助我们更快速切入。同时我们认为，如果我们能把K12领域教好，那么未来对于小学启蒙、成人教育，还有银发领域，我们都应具备更好的输出和教学能力。所以接下来我们也会面向全年龄段，去做各个方式课程上的一些探索。

　　以上是我今天的分享，谢谢大家。

　　06 互动答疑：AI如何把控整个课堂?

　　提问1： 我刚才体验了一下与爱为舞的APP，课程没有进度条，但您刚刚提到互动比较频繁，三分钟一个互动。那我们怎么控制学生在上课的时候对整个时长或互动频率的把控?

　　王慧妍： 首先我们确实要先保障时长。没有进度条是因为我们并不知道学生的进度是什么样的，我们不会固化。孩子的注意力和专注力在一定时间里是有限的，基本上在1到2个小时之间。我们既要完成教学，又要在教研层面上让学生掌握知识点。

　　在互动过程中，背后也有教研体系和知识点牵引。当我们发现学生掌握的好与不好的时候，可以稍微适当往外延伸。但如果我们已经进行了四五轮互动，学生问的问题已经跟我们今天的教研内容没有关系时，我们的模型就要引导用户回到正轨上来，完成正常的教学。整个沟通和互动是被教研教学体系内容约束的，只不过在形式和延展上我们放大了一些空间。这也是我们认为一些大模型没有办法快速在教育行业能拿到结果的原因，模型背后，基于教研的沉淀给出更加符合学习认知过程的约束也非常重要。

　　提问2： 您刚才提到一个我很关注的点，叫做大模型的边界在哪里。在我看来，童年、少年、青年课程理论上不能完全依靠大模型来完成，可能一节课就需要一个教研老师输出，有互动问题，有知识点，有语料等等的堆积。想问您怎么看现阶段教研的占比比重?

　　王慧妍： 好，这个问题问的非常好。您描述的这个范式偏向在线教育过程当中千人N面的互动。对于我们来说，我们其实是通过算法的方式在进行题的生产、讲解的生产、整个教学内容的生产，包括生产内容的质量把控。所以教研是在早期去定义一套思路和范式，让模型去学习;教研以后会变成模型的评判者。所以你可以理解成，在我们的范式下，教研的未来更偏向于一个训练师和一个审核者，去给模型打分。更多的输出是模型做，教研则保证模型输出的准确性。

　　提问3： AI 1对1最大的好处在于集中学生的注意力?

　　王慧妍： 注意力问题我认为是可以被解决的，但要一步一步被解决。当前我们通过快速的互动去抓注意力，你会发现89%以上的孩子确实是可以被你抓回的，因为大部分孩子都不希望自己在课堂上出错。早期我们在做课程设计的时候，我们以为孩子会天马行空地问老师很多不相关的问题。后来我们发现，老师问他问题的时候，他都竭尽全力想答对。当前，我们认为通过互动的方式就可以把注意力相对较好地抓回，但是长远来看这件事情我们要通过更多的硬件，比如摄像头，给用户更多提醒。

　　在硬件尚未准备好之前，当我们发现这个孩子的互动出现异常的时候，一般K12的家长其实都会在孩子旁边听课，或者是至少在附近关注着，我们会给他一个课程的实时提醒，告诉他当前孩子可能会存在注意不集中的情况。这相对于原来的在线教育是一种进步。

　　提问4： 整个课程是按照在第一节课AI老师和学生整体的互动去追进度，还是围绕某一个学生?比如说我给他在拿解方程来举例子，它里面有一项有去括号，有很多知识点。但是我发现很多课程我是想给大家讲解方程。那我想说的是给这个孩子讲清楚知识点，还是说我要去满足这节课的进度?

　　王慧妍： 我们现在的解法是这样的：当我们发现用户某个知识点不会的时候，我们会通过几轮的互动讲解，但不会在一个知识点上无限放大。因为相关的知识点还有很多，要保证主流程的完成。这是因为孩子本身在学校学习的过程中还是要有一定的进程的，所以这种延展的东西我们可以在课后单独再通过其他的方式补给他，但要保证主流程。