一支筆的“克制”升級，揭開了有道的AI底色

克制、務實、深耕場景。

文 | 華商韜略 張靜波

大模型越卷越猛，行業焦慮卻越來越深。

OpenAI和谷歌，GPT-5.2和Gemini 3，技術迭代以月為單位……AI的能力天花板不斷被刷新。

與此同時，真正能讓用戶天天用、愿意付費、形成閉環的AI產品卻遲遲沒出現。

我們趕上了AI的黃金時代，卻也站在最迷茫的十字路口，AI仿佛被困在云端，離商業化落地總是差臨門一腳。

很多人都在追問：如果參數、算力和算法都不再是瓶頸，AI商業化到底路在何方？

答案也許不在于模型本身，而藏在極致的場景解構中。

【01 銷售額一年破億，一個AI原生硬件的商業范式】

AI商業化之所以難以落地，其根源并非模型能力不足，而在于戰場缺位。

通用大模型如同一把瑞士軍刀，它功能強大、覆蓋面廣，但具體到特定場景，卻缺乏專業性與精準性。

這導致在那些高頻、剛需、可規模化的場景中，它很難打通最后一公里。

瑞士軍刀通而不精，你不能指望拿它來做一場復雜的眼科手術，而必須交由更精準的手術刀。

如何針對不同場景，鍛造出那把專業的手術刀呢？

歷史經驗告訴我們，當一項革命性技術找不到落腳點時，它最容易在喧囂中迷失自己。

而這個時候，AI硬件提供了天然支點。從豆包手機到AI眼鏡，行業逐漸意識到，硬件是AI觸達用戶的最佳載體。

而學習，無疑是這個支點上的黃金賽道。

相比娛樂、辦公等場景，學習具有三大不可替代的優勢：

首先，高頻剛需屬性無可比擬。

學生每天與難題交鋒，家長迫切需要高效輔導工具，這是高頻的剛性需求，構成了AI商業化的堅實土壤。

其次，場景閉環完整且可復用。

學習場景天然具備數據閉環，學生的每一次提問、每一道錯題都是喂養數據，反哺模型持續優化。

這種自我強化的飛輪，是多數行業難以復制的。

最后，付費意愿明確且持久。

教育消費的核心訴求是效果，只要能真正提升學習效果、改善成績，用戶就愿意為AI服務付費。

這三大優勢，使得教育成為熱門賽道，各種硬件產品層出不窮。而全新升級的有道AI答疑筆Space X，則讓我們看到：

AI重構學習場景的巨大潛力。

升級后的AI答疑筆Space X實現三大功能突破：

“全景拼圖”可對復雜題目做精準掃描與拼接，“引導式答疑”提供解題思路而非直接答案，“知識卡片”則構筑起關聯知識網絡。

作為首款AI原生智能學習硬件，有道AI答疑筆Space X以引導式答疑，重構了學習閉環。

它通過提問、提示、拆解等方式，引導學生自主思考，讓學生不僅知道答案，還能建立解題的思維框架。

這種“給思路不給答案”的克制，更貼近教育本質，也更像一位真正好的老師。其結果是更高的用戶粘性，以及高頻、持續的使用。

不僅如此，Space X還以全景拼圖技術解決了真實場景中的諸多痛點。

很多學生在解題時，經常遇到長題干、掃描抖動或歪斜、復雜圖表等問題，傳統掃描識別技術難以應對。

有道將衛星遙感領域的圖像配準技術，首次落地到輕量硬件終端，實現答疑筆掃題時自動矯正、自動拼接與秒級響應。

這種超預期的體驗，直接帶來銷量與口碑的雙重爆發。

截至目前，有道AI答疑筆作為國內首款實現規模化商業閉環的AI原生學習硬件，上市不到一年，銷售額已突破1億元。

這不僅印證了產品在真實場景中的用戶價值與市場接受度，也意味著在大模型廠商仍在探索硬件形態與商業模式之際，有道已通過深度融合“垂直場景+AI+硬件”，率先跑通了一條可復制、可持續的商業化路徑：

克制、務實、深耕場景，將AI無縫嵌入用戶真實使用場景中，形成高頻、剛需、可持續的商業閉環。

這不僅是一次產品升級，更是一次AI能力的場景化驗證。

其背后，清晰映射出有道從教育科技公司向人工智能驅動型公司躍遷的戰略意圖。

【02 克制，比強大更重要】

通用大模型為何打不進學習場景？答案藏在場景的復雜性里。

學習場景的復雜性在于，它不只講授知識，還涉及認知、心理和行為習慣等。要讓AI真正落地，就必須對場景進行細顆粒度的拆解，找到用戶痛點，逐一攻克。

這要求AI具備場景化的適配能力。

AI直接給答案，看似解決了學生的燃眉之急，實則剝奪了其思考、試錯、成長的機會，最終難免被用戶和市場拋棄。

相比之下，有道“給思路不給答案”的克制，并非技術妥協，而恰恰是對學習場景的深刻理解和敬畏。

也正是這種理解和敬畏，讓有道選擇深耕場景，用場景化AI能力，真正解決用戶痛點。

它相信AI重構一切行業的力量，全面接入DeepSeek。

但同時，并沒有盲目跟風訓練千億參數的通用大模型，試圖用一把萬能鑰匙去打開無數結構迥異的保險箱。

而是聚焦教育場景的核心需求，自研了垂直領域的專精模型——子曰大模型。

作為國內首個專注于教育場景的基座模型，子曰大模型的背后，凝聚了有道十余年的積累，其覆蓋：

K12全學科、全學段的知識圖譜，包括知識點關聯、解題方法、易錯點、考點分布，等等。

引導式答疑并非通用大模型的簡單接入，它要求模型深刻理解知識點結構、學習路徑，并能根據學生年級與水平，提供個性化路徑規劃。

這正是有道自研“子曰”教育模型與通用模型的核心差異——后者能回答“是什么”，而前者能理解“為什么”和“怎么教”。

例如，同樣是解一道數學題。

通用大模型能給出正確答案，卻無法像有道AI答疑筆那樣，根據學生的年級、學習水平，提供適配的解題思路和方法。

這種個性化答疑，恰恰彌補了豆包、千問等通用大模型的短板，進而打通從AI到用戶體驗閉環的最后一公里。

端云協同的工程化能力，是阻礙通用大模型落地的另一個重要因素。

有道通過做答疑筆這樣的智能學習硬件，在解決不同場景下工程難題的過程中，積累了豐富經驗。

以全景拼圖功能為例。

這并非傳統意義上的圖像處理，其核心挑戰在于：如何在極其受限的端側環境下，實現接近衛星遙感級別的圖像配準與幾何矯正。

為此，它不是將復雜算法直接搬到端側，而是通過知識蒸餾等技術，將云端高復雜度模型中關于特征匹配、畸變判斷與對齊策略等推理能力提煉出來，并壓縮成可在微型芯片上高效運行的輕量模型。

在蒸餾后的模型基礎上，進一步結合剪枝與量化等手段，實現極致瘦身，使其在低功耗條件下仍能保持穩定、高精度的自動校正與拼接效果。

同時，通過軟硬件協同優化，對端側芯片的指令與算力調度進行深度定制，將關鍵計算鏈路置于最高優先級，最大限度壓縮推理延遲，使復雜的幾何計算對用戶無感，最終實現秒級響應的流暢交互體驗。

AI答疑筆通過知識蒸餾，完成了從擁有全景知識到實現瞬時反饋的躍遷。

這不僅是算法的勝利，更是軟硬件協同在邊緣計算場景下，對尺寸、功耗與性能進行極致平衡的工程突破。

如此細顆粒度的場景解構，以及用戶痛點解決，最終讓有道AI答疑筆打通了從AI到用戶的最后一公里。

這種基于場景化的AI能力，構筑了有道在垂直領域的AI技術壁壘和護城河，也讓有道擁有了堅實的AI內核。

【03 學習只是起點，遠不是邊界】

如果把有道的AI戰略看作一場戰役，學習場景只是它的練兵場，是有道AI能力最先落地的場景，而遠不是技術能力的邊界。

學習場景，尤其是即時答疑這一環節，堪稱AI能力的地獄級測試場，因為它要同時滿足多模態、強推理、準確率和低延遲等多維度挑戰。

這其中，任何一項短板，都會直接導致用戶體驗的崩塌。

也正因為學習場景如此嚴苛，AI一旦在這個場景下跑通，其能力便可快速被拆解并移植到有道的其他核心業務上，最終轉化為強勁的增長引擎。

有道的AI技術不僅深度賦能學習場景，在廣告業務上也實現高效賦能。

例如，其AI廣告素材制作平臺iMagicBox，可批量生產廣告圖文、視頻等素材，將廣告創意生產成本大幅降低約70%。

小智AI優化師則實現對不同用戶群體的精準投放與個性化廣告觸達，有效提升了投放效果。

iMagicBox與負責智能投放決策的小智AI優化師、管理紅人營銷的KOL平臺共同構成有道的三大AI廣告引擎。

這套組合拳實現了從創意生成、精準投放到效果分析的全鏈路智能化。

這并非是寫在PPT上的愿景，而是正在真實發生的變化。AI正在重構有道的內核和業務結構。

最新2025年Q3財報顯示，有道AI訂閱服務銷售額近1億元，同比增長40%。

比學習服務更亮眼的是，在線營銷服務（廣告）收入達7.4億元，同比激增51%，首次超越學習服務，躍升為第一大收入來源。

學習場景中磨練出的場景化AI能力，正外溢、遷移至其他領域，成為驅動有道業務增長的新引擎。

一年前確立的AI原生戰略，如今全面爆發。

對此，有道CEO周楓也明確將增長歸因于AI原生戰略。

AI迭代速度驚人，今天的科幻，只是明天的常識。作為一家人工智能驅動的公司，有道唯有持續創新，才能跟上節奏甚至引領行業。

AI答疑筆Space X的升級，只是一個縮影。

更值得行業關注的，并非某一款產品的階段性成功，而是其背后驗證的一條產業路徑。

全球AI競賽，正從模型參數的云端比拼，轉向場景價值的真實兌現。從這個意義上講，有道并非在做一支更聰明的筆，而是用這支筆證明：

一家扎根垂直領域的AI應用服務商，如何才能實現真正的、可規模化的變現。

2025年12月16日，有道在年度股東大會上，向投資人展示了公司在AI技術上的積累與多場景賦能的成果。

這不僅是技術的展示，更是戰略的宣告：有道已不再只是一家教育公司，而是扎根學習與廣告雙軌的AI應用服務提供商。

未來十年回頭看，我們或許會發現：

最終決定AI商業化競爭高度的，不是誰有更大、更強的模型，而在于誰能把模型的價值，在真實場景里穩定兌現，并把數據閉環做成增長飛輪。

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