導語：

2024年，是諾貝爾獎的ai之年。物理學獎頒給了約翰·霍普菲爾德和杰弗里·辛頓，肯定人工智能和機器學習研究在物理學領域的影響。化學獎則有一半授予戴米斯·哈薩比斯和約翰·江珀，以表彰其人工智能模型 AlphaFold 在蛋白質結構預測方面的貢獻。

AI在前沿科學研究中扮演起越來越重要的關鍵角色。在應用領域，近三年內，AI大模型更是橫掃千行百業。作為與AI有著天然契合度的教育，更不能例外——教育科技企業開始步入“深水區”。

劉慈欣在一部短篇小說——《詩云》中說：神級文明決定創造出超越李白的詩歌，在用盡了太陽系的能量后，造出了一片窮極漢字一切可能的詩云，其中肯定有超越李白的詩作，但卻無法提煉并得到它。

就像人類無法在太空中瞬時尋找到亞馬遜叢林某一棵特定的、被雷劈過的樹。

如果將其看過預言，則恰好昭示出垂直領域大模型的三個難題：

1、如何解決數據的準確性？垂類大模型必然要求精細化數據做支撐。數據稀疏或數據過泛都會削弱效果。

2、如何平衡好技術和商業化？企業只有在業務發展中，激發數據飛輪效應，增強產品力才能令大模型不“失活”。

3、如何將大模型的發展演化和真正的市場需求匹配？如何讓AI先進技術成果賦能教育？實現落地應用，發揮實際作用，普惠教育一線工作者。

作為教育數字化應用及服務的提供者，希沃深耕教育行業15年，產品覆蓋全國280萬間教室，累計已服務超過800萬教師。近期，希沃發布的希沃教學大模型2.0，或許可以給我們一些啟發。

主筆/ April

文章架構師/ 拓拔野

出品/ 桃李財經

01

精準擊穿教育大模型

產品化的兩個痛點

如何從通用大模型發展到垂直教育行業大模型？

當下來看，教育大模型行業的技術驅動特性顯著，它基于通用智能大模型技術，也同樣具有通用大模型的技術問題。

其一是消耗大：大模型能力全面，但以高消耗為前提；

其二是計算資源需求大：需要高性能計算機、專用加速器以及大量的存儲空間。

這可以看做所有大模型共同的技術痛點。

應對這一問題，希沃教學大模型2.0在算力、數據、算法、場景方面做了通用的動作，即：大量的技術擴展和優化。

接下來，要面臨的則是教育大模型產品化路徑上兩個專有的痛點：

第一、精度問題。面向規模化教學的應用必然需要更高的知識準確度。

這個問題又可以拆分成兩個小問題：

其一：大數據的量很大，但針對教育的數據還在起步階段，相對稀疏。一些平臺上存在海量教材、試題、答案，但并不意味著就能夠精準適用。就像一匹布，要成為合體的衣服，還需要剪裁縫紉。單一的“拿來主義”，只會讓教育大模型淪為通用大模型的“套殼產品。”

其二：可靠性困境。大模型在運行過程中有時會出現事實性錯誤，也被稱為 “幻覺”。它可能會弄錯詩詞作者，給出錯誤的知識。這種錯誤在多個領域均有出現，因為大模型的答案生成是基于概率選擇，難以做到百分之百的準確。

第二、安全問題。教育領域具有更高的安全性要求

學校和教育部門都會關注教學的數據安全如何保障。此前學校要使用大模型，數據需要傳到云服務器上，但實際上校方的需求是數據最好本地存儲、本地運行，無論是什么樣的大模型，以能“塞”到學校的小設備里為最佳。

希沃教學大模型2.0是如何解決這兩個痛點的呢？

首先，構建了全學科的檢索，增強生成庫。以技術的迭代和突破，提升算法效果，使其能夠更精準的去完成教學場景的各種理解和生成任務。

其次，將知識圖譜與向量數據庫結合使用，幫助生成式人工智能更好地理解和處理語義信息，解決幻覺問題，從而提高生成結果的準確性。

目前，希沃教學大模型2.0也已經擴展到多模態的理解能力，能看、能聽、能讀，以適應更多的場景，包括對教育場景中超長文本模型的支持。

最后，全面推行大模型的本地運行。通過全鏈路的工程優化和算法優化，將大模型部署到小型邊緣服務器上。這意味著，希沃的產品即便拔掉網線、離開WiFi，也可以使用大模型的功能。

希沃教學大模型2.0搭載希沃第七代交互智能平板，以及希沃課堂智能反饋系統，以這種形式融入課堂實現落地應用。可以想象，在完全沒有網絡的狀態下，一節課上所有的信息：教師上課的表現、學生互動的反饋等內容都能被記錄。課后十分鐘內，可以智能生成一堂課堂分析反饋報告，讓教師能依據課堂報告科學總結復盤。更重要的是，數據可以存放在本地端側，信息安全得到充分保障。

02

以技術為底座

用產品力把握市場心智

大模型是一家科技企業的技術底座，最終還是需要以應用形式落地，實現具體的業務價值。

其落地形式就是產品。產品是依托于大模型技術的，但產品力則不僅僅是技術力的延伸，更是對市場心智的把握。

視源股份董事、首席技術官楊銘表示：“AI+教育的應用不止于大模型的技術突破，更重要的是做到真正讓AI技術與教學、學習需求結合。以激發每一位師生的創造潛力，去創造無限的可能。”

基于教學大模型2.0，希沃進行了全系列的產品升級，將大模型深度融合教育數字化軟硬件產品，融入教學空間、教學過程、教學資源中，助力教育數字化發展。并且基于用戶需求進行分析，升級了從校到家：從課堂創新、跨學科與新教材的融合探索，以及學生的創造性思維培養。

其在產品力的進化中，始終圍著用戶的兩個基本關注點：

• 當下AI化的教學過程會是什么樣的？

• 不同學段、不同教育場景下的AI一代又是如何學習的？

具體而言：

基礎教育端：AI技術賦能，升級希沃白板、希沃課堂智能反饋系統、希沃一體機、教學終端等軟硬件設備。這些升級有針對課堂的互動優化、有關于跨學科新教材的融合探索、也有提升教師高效的創造力的工具。最終將目標歸一為循證教研，實現教學評價的一致性。

課堂是學生創造的舞臺，教師作為知識的舵手，需要的不僅僅是一個提高效率的工具，更是一個能夠激發教學創造力的伙伴。

針對這個需求，希沃白板實現了一鍵備課，老師可以在課件生成階段按照個性化需求進行修改。這為教師提效減負、豐富互動教學方式提供支持。

在希沃的PC教學終端等辦公電腦里，搭載電腦助手2.0功能，設計專屬教師的AI工具箱，可以輔助教師日常辦公，比如生成獎狀等。

在硬件升級上，希沃第七代交互智能平板已升級了AI算力，不僅使得課堂教學中的場景應用更安全，更順暢，還融入了一些AI“彩蛋”功能，有幾何圖、函數等教學輔助工具生成。

高等教育端：希沃圍繞AI，發布希沃品課2.0軟件、智慧資源平臺方案等，結合AI為高校打造了一套智慧教育教學資源平臺。平臺以“支持學、服務學、全面評、助力管”為目標，實現AI課堂摘要思維導圖生成、智能評價等落地場景應用，助力高校的教學質量提升。

舉個例子，一名大學生想要學習一門跨專業的課程，有可能這門課程的安排和既有學習時間沖突，需要搶課。但是現在，通過希沃教學資源平臺，學校可以沉淀校內外的精品課程，構建資源庫。學生們在資源庫中自由的選擇所感興趣的每一門課程，去體驗、去探索自己的熱愛所在。

在具體學習中，平臺還會通過AI自動對課程內容進行總結和歸納，形成課堂摘要和思維導圖，快速構建課堂筆記。如此一來，知識不再是一個孤立的點，而是一整張清晰的網絡。它能幫助學生邏輯清晰地掌握每一個概念，無論是攻克薄弱點還是跨專業的學習，都可以直接跳到自己需要加強的部分，學習也會變得既高效又有趣。

啟蒙教育端：希沃學習機W20將AI帶入孩子學習與創造的起點——家庭。

在啟蒙教育階段，家長希望以更高質量的陪伴，希望呵護孩子的好奇心，讓創造力生根發芽。啟蒙教育也是一個人一生教育的開端和基礎，當未來的教與學將與AI深度融合，學習將是無邊界的富有創造力的，這時，一款從學校深入家庭的產品更能從源頭上回應現實中迫切需求。

直播活動上，希沃學習機W20新品亮相，展示了多個AI創新功能，詮釋AI在家庭場景的作用，如何賦能孩子的成長。

03

用戶調研案例一：

為教師提效減負 改善教學模式

學校是全面提升教育質量的核心途徑。如今教學模式已經從“師-生”二元結構轉向“師-ai-生”三元結構。在這個結構中，ai承擔的職責是老師的幫手，教學和育人的輔助。

嘉賓湖北的唐靜老師，上海的秦嶺老師的備課需求和難題：

“當沒有很好的備課思路，需要把自己的想法輸入到AI工具當中，向它尋求幫助。”

“已經有了備課的思路，并形成了一個初步的設計方案，需要AI工具做一個優化和潤色，或一些語言文字處理的工作。”

“教學工作需要嚴謹，要遵循課新課標新教材的要求，但大模型會幻想，產出的內容不一定符合專業要求。”

希沃大模型2.0的解決方案：

第一、輔助教學設計。

獲取教師輸入的教學設計要求后，通過調用模型能力并結合單元教學設計要求，了解教師教學意圖；從知識庫中檢索與教學意圖相關的知識信息，提供資源應用的來源參考；依據教學設計要求與教學意圖相關的知識信息，生成教學設計內容。

第二，激發教學創造力。

在日常備課的時候，教師有的時候會缺少靈感，這個時候大模型提供靈感，讓教師更好的去創造。在工具上，系統還會提供學習目標、教學活動設計、互動課件等內容。

就設計的理念而言，期待AI能輔助教師完成70~80%的瑣碎工作，讓教師能夠把精力放在最后的20%最精華、精細的創造性成果上。

第三、專注垂直數據，將專業訓練作為突破口。

讓大模型聚焦教學場景中，達到對課標的完整理解，使其具備了一個老師的大部分知識。針對大模型的幻想問題，以小學語文為例，組建知識庫、數據庫，相關新教材、知識體系等，把全部都放在里面，更加的精準。

希沃課堂智能反饋系統還能課后生成課堂報告。報告當中包含了課堂互動活躍度、教師課堂表現等分析，給出優化建議，讓老師在教學教研過程中有據可依、有數可循。截至2024年9月底，已建成14個重點應用示范區，覆蓋超1,000所學校，生成超75,000份課堂智能反饋報告。

04

用戶案例二：

穿透家庭教育的三層需求

教育，是影響大腦思維最為深遠的活動。在好奇心的驅動下，人類不斷學習，在創造世界的過程中獲得成就，這是人類不斷發展的源動能。

嘉賓馬芹，是一位二胎職場媽媽，她表示：

“家長都知道閱讀是非常重要的，所以我從兩歲多就會陪孩子去讀一些繪本故事，但作為典型的雙職工的家庭，每天下班回到家只有一個多小時的時間，還要陪兩個娃，共讀的時間特別少。”

“3~8歲的孩子好奇心非常的強，比如看故事，孩子邊讀邊有各種的問題，不只是故事里的問題，他看到豐富的畫面，就會提出天馬行空的問題。家長答不上來，又很想保護他這個天性，只能去網上一個個的搜搜答案。”

這其實可以歸納為三個需求，陪伴孩子、了解孩子、培養孩子。

學習機W20提供的具體解決方案是：

第一、聲音克隆滿足情感陪伴需求。學習機W20的AI聲音克隆功能還可以復刻家長的聲音，通過人工智能模擬的方式給孩子“講故事”，讓孩子能享受父母隨時在身邊的陪伴感。

第二、AI繪本精講功能和AI小黑問答共同助力孩子提高想象力。在心理學中講究‘強化’，如果一個行為得到正反饋，那類似的行為就更有可能持續發生。兩個功能一個針對孩子進行思路引導，另一個則進行啟發式的講解，讓孩子逐步探索找到解決問題的方法，既能夠激發的求知欲，又能培養孩子“發現問題、解決問題、反思問題、總結問題”的思維習慣。所謂成功的啟蒙，就是讓孩子對一門知識、科學喜歡、感興趣。

第三、學習報告讓家長更了解孩子。智能的學習機讀故事更專業，但家長同樣關心上班的過程里孩子讀的怎么樣，和學習機進行了一些什么樣的交流，甚至會擔心孩子經常跟學習機交流久了會不會出現家長不了解孩子的情況。因此，希沃專門把AI大模型也內置到家長端當中，以學習報告的形式讓家長全面了解：孩子最近在關注什么，對什么東西感興趣。

05

桃李財經的思考

陶行知先生1943年在創造宣言中提出：處處是創造之地，今天是創造之時，人人是創造之人。

這句話也可看做當下的寫照，新技術帶來的不僅僅是新的產品，新的功能，還意味著一個新的時代即將到來。

如今，中國智能算力正處于高速增長階段。

在政策端，黨的二十大報告首次提出“推進教育數字化，建設全民終身學習的學習型社會、學習型大國”。今年《政府工作報告》中首次提出開展“人工智能+”行動。3月，教育部啟動實施人工智能賦能教育行動；推動大模型從課堂走向應用。

在技術端，隨著人工智能技術的快速發展和日益普及，人工智能與教育深度融合勢在必行。有媒體統計，截至今年6月底，全國已備案的教育領域大模型和深度合成算法已有約40個，市場競爭正在驅動教育技術向更深層次應用發展。

競爭焦點集中在技術創新，也集中在如何提供一套有效方案。畢竟在中國的大模型建設浪潮當中，未來通用大模型的占比會越來越低。垂直大模型會占比越來越高，如何創造一個更好的教育大模型？希沃教育的以上操作可以看做一套可供參考借鑒的方案。

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