AI教育的熱度，幾乎是伴隨著大模型的突破同步而來的。

近兩年，從教育公司到科技巨頭乃至大模型廠商，紛紛在AI教育賽道加速布局。然而在熱鬧的表象之下，各種現(xiàn)實挑戰(zhàn)依然橫亙在前：大模型解題準確率有限，多模態(tài)知識檢索技術復雜度高，個性化學習仍停留在“經(jīng)驗驅動為主、數(shù)據(jù)驅動為輔”的初級階段等等。

技術的腳步，尚未真正抵達教育的深處。

高途教育科技集團AI研發(fā)部負責人金欣坦言：“教育是一個非常嚴肅的場景。如果不能保證AI的確定性，就無法直接應用到學生服務中。”

9月29日，高途聯(lián)合中國人民大學高瓴人工智能學院成立“AI智慧教育聯(lián)合共建實驗室”，聚焦于大模型深度推理、多模態(tài)理解、智能體等前沿領域。

高途-中國人民大學AI智慧教育聯(lián)合共建實驗室揭牌儀式

從產(chǎn)業(yè)視角看，這是一次理念相通、能力互補的“生態(tài)耦合”：一方深耕教育十一年，掌握真實的場景數(shù)據(jù)與教學經(jīng)驗；一方立足學術前沿，擁有全球領先的科研能力與理論創(chuàng)新。兩者攜手，共同在“技術”與“溫度”之間，搭建起一座通往AI教育的橋梁。

理念共振：以人為本，做有溫度的AI

一場默契的深度合作既需要能力上的互補，還需要價值觀的共鳴。高途與人大的聯(lián)手，首先建立在對AI教育本質的共同認知之上。

成立11年的高途，將教育理念凝練為點燃興趣、培養(yǎng)習慣、塑造人格的“愛次方”。這個“愛”字，既是對學生的關愛，也暗含著“以人為本”的溫度。進入AI時代，高途也將AI技術融入到這個教育理念里。

“我們希望通過AI技術讓學生更好地回答問題、獲得更好的成績，更希望從人格、習慣、興趣的角度幫助學生成長。”高途聯(lián)合創(chuàng)始人羅斌說。

高途集團聯(lián)合創(chuàng)始人羅斌

這與中國人民大學高瓴人工智能學院的發(fā)展愿景不謀而合。成立于2019年的學院，從創(chuàng)院之初便確立了“有溫度的人工智能”的目標。

學院副院長孫浩介紹，學院設立了四個培養(yǎng)目標：培養(yǎng)一流的AI科學家、AI工程師、具有創(chuàng)業(yè)精神的AI創(chuàng)業(yè)者，以及交叉學科領域的AI開拓者。“經(jīng)過六年發(fā)展，我們已經(jīng)形成了一批科學家和工程師，未來的著力點是培養(yǎng)具有創(chuàng)業(yè)精神的AI創(chuàng)業(yè)者和交叉領域的AI開拓者。”

中國人民大學副校長王小虎進一步闡釋了合作的深層邏輯：“實驗室建立的初衷是將學校力量和社會力量結合在一起。通過‘科學家+工程師’的模式，共同推進教育場景的落地和應用。”

這種理念上的“引力”讓雙方迅速找到共振頻率，不是為了AI而AI，而是共同探索一個真正“有溫度、可信任、個性化”的AI教育新范式。理念的契合，成為這場合作最堅實的地基。

穿越技術“無人區(qū)”：三個技術難題、四大研究方向

理念共鳴是起點，但要讓“有溫度”的AI走出實驗室、走進千萬間教室，必須穿越技術的“無人區(qū)”。

金欣在分享中直指三個核心技術難題，每一個都是橫亙在AI教育產(chǎn)業(yè)化道路上的硬骨頭。

第一個是解題能力的不確定性。大模型的解題能力看似已經(jīng)不錯，但在教育場景中，“不錯”遠遠不夠。問題分為兩個層面：一是準確率本身有待提升，二是模型無法判斷自己是否出錯。

“如果模型能識別錯誤，教師可以針對性介入；但如果模型無法判斷，教師就得逐一檢查。”金欣說。這不是小問題。在實際教學中，教師大量時間花在解題、講題、試卷分析上。如果AI無法可靠地完成這些工作，所謂的效率提升就成了空談，甚至可能增加教師負擔。

高途集團AI研發(fā)部負責人金欣

第二個是多模態(tài)知識檢索的高復雜度。教育場景天然是多模態(tài)的——視頻、音頻、文本、圖片、文檔交織在一起。學生的提問可能是一張手寫的題目照片，可能是一段聽不懂的課程視頻，也可能是一份混合了圖表和公式的試卷。

如果能建立多模態(tài)檢索系統(tǒng)，學生的大量信息咨詢類問題就可以自動化處理。但這是一個極其復雜的技術問題——不同模態(tài)之間如何對齊？如何理解模糊的、非標準化的學生輸入？如何在海量知識庫中精準匹配？每一步都充滿挑戰(zhàn)。

第三個是個性化學習的難題。個性化學習的理念提出了很多年，但真正落地依然困難。“現(xiàn)在個性化教學基本是經(jīng)驗驅動為主、數(shù)據(jù)驅動為輔，迭代效率很低。”金欣坦言。

個性化需要大量數(shù)據(jù)，但教育數(shù)據(jù)的獲取成本高、標注難度大、隱私敏感性強；同時，即便有了數(shù)據(jù)，如何建立有效的學習曲線模型，如何實現(xiàn)動態(tài)調整，如何平衡標準化教學與個性化需求？這些都是待解之題。

這些問題恰好是人大高瓴人工智能學院的強項。雙方確定了四大研究方向：多模態(tài)解題能力、意圖與多模態(tài)檢索、試卷分析智能體、AI學習曲線。

針對解題問題，實驗室設定了兩個攻關方向：一是提升推理能力，選擇化學學科作為突破口；二是開發(fā)判題模型，通過分析推理過程的合理性來判斷結果正確性。判題模型能明確告知教師哪些答案存在錯誤需要人工介入，同時通過強化學習持續(xù)提升模型整體能力。

從問題到方案，從方案到落地，實驗室勾勒出一條清晰的攻堅路線圖。

All with AI，Always AI：戰(zhàn)略到應用的全鏈路滲透

于高途而言，AI并非突然而至的浪潮，而是自創(chuàng)立之初就融入企業(yè)血脈的底層戰(zhàn)略。

早在2015年，高途便開展了AI在教育中的應用：利用算法理解用戶需求，匹配最合適的老師、課程與服務，并進行智能化評測，持續(xù)優(yōu)化教學體驗。這些早期的技術實踐，為高途商業(yè)模式的跑通奠定了基礎。

今年，高途明確提出了“All with AI，Always AI（AI無處不在，無時不在）”的核心戰(zhàn)略。羅斌解釋，這一戰(zhàn)略包含兩個維度：前端體現(xiàn)為“無處不在”的覆蓋能力，要求AI覆蓋更多業(yè)務環(huán)節(jié)與節(jié)點；后端則強調“無時不在”的服務持續(xù)性。

“AI不是一個大招，而是底層的先進生產(chǎn)力。從空間角度，它應該滲透到每個環(huán)節(jié)；從時間維度，它需要不斷迭代進化。這是一個從三四十分水平逐步提升至六七十分，乃至八九十分的漸進過程。”羅斌說。

放眼當下，高途在AI應用上已經(jīng)形成具體的產(chǎn)品創(chuàng)新。

在教學模式上，高途在原有的“主講+二講”的雙師模式基礎之上引入了AI伴學，形成了“主講+二講+AI伴學”的三師教學模式。“我們通過AI幫老師提升效率、節(jié)省時間，讓他們把更多精力投入到和學生的互動中。同時為孩子提供超級學伴，通過興趣引導讓他們更好地學習。”金欣說。

在毛豆愛學AI課中，高途將數(shù)字人引入視頻課程，學生可以跟AI老師實時互動，獲得接近一對一的學習體驗。數(shù)據(jù)顯示，這一創(chuàng)新讓課程活躍度提升了30%。

游戲化教學是另一個大膽嘗試。高途設計了完整的IP世界觀，用輕量化游戲加防沉迷機制，讓學生在游戲中提升學習興趣。金欣透露，“里面所有NPC的溝通，以及大量的素材、動畫都是用AI制作的。”

縱觀這些案例，其背后是一個共同的邏輯：將“以課程、以老師為中心”的學習解決方案，轉向“以學生為中心”的學習成長解決方案。技術始終服務于人的發(fā)展，這正是“有溫度的AI”的應有之義。

“搖籃”與“練場”：從AI人才到教育生態(tài)

當技術路徑逐漸清晰，一個更深遠的問題浮出水面：這場合作，最終要留下什么？

答案不止是技術層面的突破，而是一個可持續(xù)的人才培養(yǎng)與技術轉化生態(tài)。

實驗室被定義為AI頂級人才的“搖籃”與“練場”。在中國人民大學，學生從大二起就能參與“科研瓴計劃”，進入真實科研項目。而未來，他們可以直接參與到與高途合作的項目中實習，在產(chǎn)學研閉環(huán)中成長——從課堂到實驗室，從實驗室到真實業(yè)務場景，從場景反饋再回到研究優(yōu)化。

對于人大而言，這種合作讓學術研究找到了最佳的應用土壤。教育場景的復雜性、對準確性的極致要求、對倫理的高度敏感，都為AI技術的發(fā)展提供了最嚴苛也最有價值的試驗場。在這里產(chǎn)生的研究成果，不僅具有學術價值，更有直接的社會價值。

而對于高途而言，與頂尖學術機構的合作，不僅能獲得前沿技術支持，更重要的是建立了一條通向未來人才的橋梁。在AI時代，人才是最稀缺的資源。能夠在學生的成長早期就建立連接，能夠為他們提供真實的實踐場景，這種投入具有極大的長期價值。

正如羅斌所說，高途更關注的是構建一個能夠支撐各業(yè)務單元源源不斷、自主創(chuàng)新的體系和機制。“我們也希望未來在合作過程中能夠吸引一些優(yōu)秀的人大學生選擇投身于教育事業(yè)，選擇加入高途。”

從更宏觀處看，這種產(chǎn)學研深度融合的模式，為中國AI教育的發(fā)展探索出一條新路徑——不是簡單的技術采購或項目外包，而是理念共鳴、優(yōu)勢互補、生態(tài)共建。

尾聲：向“無人區(qū)”進發(fā)

中國工程院院士潘云鶴曾為高瓴人工智能學院題詞：“勇闖無人區(qū)”。如今，這五個字也成了高途與人大這場合作的精神底色。

什么是AI教育的“無人區(qū)”？不是簡單地把AI工具塞進課堂，不是用技術包裝傳統(tǒng)教學，而是真正回答：如何讓AI既提升效率又保有溫度？如何讓技術賦能而不是替代教育的本質？如何在標準化與個性化之間找到平衡？

這些問題沒有現(xiàn)成答案，只能在不斷探索中尋找、試錯。但可以確定的是，這場探索不是技術公司的獨角戲，也無法由學術機構獨立完成，它需要產(chǎn)業(yè)的敏銳，學術的深度，更需要教育者的初心。

金欣在分享結束時說：“我們希望一起推動科研成果開發(fā)共享，攜手共破生態(tài)邊界，向社會貢獻我們的智慧教育解決方案。”

對于高途這樣的教育企業(yè)、以及人大這樣的高校學府而言，技術會迭代，產(chǎn)品會更替，但探索未知、勇闖無人區(qū)的精神，以及對教育本質的堅守不會改變。

這才是這場合作最深遠的意義所在。