(網(wǎng)經(jīng)社訊)關(guān)于教育，我有太多太多話想說(shuō)。呆過(guò)排名第一的教育學(xué)院，看過(guò)不同國(guó)家的教育戰(zhàn)場(chǎng)。當(dāng)我再回過(guò)頭來(lái)看教育科技這十年，感慨萬(wàn)千。
如果把過(guò)去十年互聯(lián)網(wǎng)分賽道復(fù)盤一遍，教育科技（EdTech）大概是戲劇性最強(qiáng)的一條線：
2015 年被當(dāng)成“慢賽道”，2020 年被疫情抬上神壇，2021 年被政策和資本同時(shí)按在地上摩擦，2023–2025 年又在 AI 的加速下?lián)Q了一批玩家，重新開始講故事。
本質(zhì)上，這十年教育科技經(jīng)歷了三次大震蕩：
技術(shù)范式換了三輪、監(jiān)管態(tài)度翻轉(zhuǎn)了一次、商業(yè)模式從“講故事”被逼回“算細(xì)賬”。
這篇文章我想做一件事：
不是簡(jiǎn)單羅列“全球十大公司”，而是從一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理 + 產(chǎn)業(yè)觀察者的視角，把這十年拆開來(lái)給你看——到底發(fā)生了什么，誰(shuí)死了，誰(shuí)活了，誰(shuí)在 AI 時(shí)代找到新曲線。
我猜，適合看的讀者大概有三類：
還在教育行業(yè)堅(jiān)持的從業(yè)者 / 創(chuàng)業(yè)者
做產(chǎn)品 / 內(nèi)容 / 知識(shí)付費(fèi)的人
想用 AI + 教育做點(diǎn)事情，但還沒想清楚“做什么”的人
一、這十年，教育科技到底發(fā)生了什么？
如果只看結(jié)果：
2025 年全球教育已經(jīng)是一個(gè) 超過(guò) 7 萬(wàn)億美元 的超級(jí)產(chǎn)業(yè)，其中數(shù)字化支出超過(guò) 4040 億美元，占比還在緩慢爬升。
但路徑一點(diǎn)也不順，它更像一個(gè)三段式過(guò)山車：
資本積累期（2015–2019） 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)紅利+人口焦慮，先在中國(guó)和印度點(diǎn)燃。 K12 輔導(dǎo)、拍照搜題、題庫(kù) APP、雙師直播……第一批獨(dú)角獸被堆出來(lái)。 邏輯很簡(jiǎn)單：“流量 + 老師 = 規(guī)?；逃尽?。
疫情放大期（2020–2022） 全世界被迫做了一次“遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)大規(guī)模社會(huì)實(shí)驗(yàn)”。 在線教育從“可選”變“剛需”，估值和現(xiàn)實(shí)徹底脫鉤。 但問(wèn)題也暴露得很快：完課率低、體驗(yàn)疲勞、師生關(guān)系割裂，“把教室搬到屏幕上”并不能自動(dòng)帶來(lái)學(xué)習(xí)效果。
理性回歸 + AI 重塑期（2023–2025） 中國(guó)“雙減”、全球高利率、資本退潮，同時(shí)生成式 AI 橫空出世。 結(jié)果是：“純?cè)诰€大班課”被按死，“盈利”和“單位經(jīng)濟(jì)模型”重新被拿上桌。 一批公司被 AI 直接打穿（典型如 Chegg），另一批借 AI 打開第二增長(zhǎng)曲線（典型如 Duolingo）。
如果用一句話概括這十年：
前半程是“用互聯(lián)網(wǎng)改造教育”，后半程開始變成“在教育里認(rèn)真用 AI”。
二、三次技術(shù)范式更替：從“把內(nèi)容搬上網(wǎng)”，到“讓 AI 真正教人”
這十年，技術(shù)底座其實(shí)經(jīng)歷了三輪迭代，每一輪都重塑了產(chǎn)品形態(tài)和商業(yè)模式。
1. 內(nèi)容數(shù)字化：先把東西搬上來(lái)再說(shuō)（2015–2017）
這波以 MOOC、大規(guī)模錄播課、題庫(kù) APP 為主：
優(yōu)點(diǎn)： 解決了“有沒有”的問(wèn)題：好大學(xué)的課，遠(yuǎn)程也能聽；名師講題，全國(guó)都能看。
但很快暴露兩個(gè)核心問(wèn)題： 完課率極低 學(xué)習(xí)路徑高度依賴自律
本質(zhì)上，這一階段做的事情是：“把紙質(zhì)/線下內(nèi)容數(shù)字化，但學(xué)習(xí)體驗(yàn)幾乎沒變”。
2. 直播 + 雙師：把“人”的價(jià)值再抬出來(lái)（2018–2021）
4G/5G 普及、流媒體成熟之后，第二階段來(lái)了：直播大班課、雙師模式、小班互動(dòng)課。
中國(guó)的“雙師大班課”、印度的直播輔導(dǎo)，是這一階段的標(biāo)志性創(chuàng)新。
一端連著“頭部名師”、一端連著“全國(guó)學(xué)生”，再加上輔導(dǎo)老師跟進(jìn)，解決了兩個(gè)問(wèn)題： 優(yōu)質(zhì)師資的供給瓶頸（“一個(gè)好老師教一城學(xué)生”） 一定程度上的“陪伴”和“督學(xué)”
這階段的核心邏輯是：“用技術(shù)放大老師的單位時(shí)間”。
但問(wèn)題也很明顯：獲客和營(yíng)銷成本迅速飆升，靠買流量堆上來(lái)的模式極度依賴資本。
3. AI 與自適應(yīng)學(xué)習(xí)：AI 開始從“輔助”走向“教”
真正的轉(zhuǎn)折點(diǎn)在 2022–2023 年：
ChatGPT 這類大模型把交互方式從“點(diǎn)擊/選擇”變成了“對(duì)話/推理”。
教育的形態(tài)開始發(fā)生質(zhì)變：
Duolingo 把 GPT-4 嵌進(jìn)產(chǎn)品，做了 會(huì)跟你 角色扮演對(duì)話 的 AI 老師 會(huì) 解釋你為什么錯(cuò) 的解析功能
Khan Academy 做了 Khanmigo，嘗試用 AI 做“蘇格拉底式提問(wèn)”的導(dǎo)師
松鼠 AI 這類公司，把原本就做的自適應(yīng)系統(tǒng)，進(jìn)一步與大模型結(jié)合
這一步其實(shí)在做一件更本質(zhì)的事情：
不再是“把教育內(nèi)容丟給你”，而是“根據(jù)你是誰(shuí)，實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)教什么、怎么教”。
在我看來(lái)，這一階段真正從“在線教育”走向了“智能教育”。
三、中國(guó)：從“被雙減按?！钡馁惖?，到靠硬件、出海和 AI 重啟
中國(guó)這十年，是一部典型的“盛極而衰，再艱難重構(gòu)”的行業(yè)史。
如果把時(shí)間抽象一下，大概是這樣一條線：
K12 學(xué)科補(bǔ)習(xí) → 全民在線大班課 → 雙減斷崖 → 智能硬件 / 出海 / 非學(xué)科素質(zhì)教育 / 職業(yè)教育
我們可以看幾個(gè)典型樣本。
1. 新東方：從課外輔導(dǎo)到“東方甄選”，一家公司走完兩條賽道
之前是“老老實(shí)實(shí)做教培”的代表。
“雙減”以后，K9 學(xué)科業(yè)務(wù)被一刀切掉、市值蒸發(fā)九成，以為要寫進(jìn)教材當(dāng)反面案例。
結(jié)果轉(zhuǎn)身做了 東方甄選： 把以前站在講臺(tái)上的老師，搬到了直播間講農(nóng)產(chǎn)品、講書。 直播間不是喊價(jià)，而是“邊賣邊科普”，賣的是貨，內(nèi)核還是“教”。
一進(jìn)一出，新東方干了一件事：
把原有的“內(nèi)容生產(chǎn)力 +信任”遷移到電商場(chǎng)景里去變現(xiàn)。
同時(shí)，新東方也沒有放棄教育本體：
留學(xué)咨詢、成人英語(yǔ)、考試培訓(xùn)這些業(yè)務(wù)，反而因?yàn)楹弦?guī)、剛需，變成了新的基本盤。
2. 好未來(lái)、作業(yè)幫、猿輔導(dǎo)：一整批公司被迫“硬件化”
雙減之后，中國(guó)教育公司做了三件高度相似的事：
把內(nèi)容裝進(jìn)硬件里：學(xué)習(xí)機(jī)、詞典筆、打印機(jī)、AI 學(xué)習(xí)燈…… 好未來(lái)做了 xPad 作業(yè)幫做了錯(cuò)題打印機(jī)、AI 學(xué)習(xí)桌 邏輯很簡(jiǎn)單：硬件被視作家電，而不是“在線學(xué)科輔導(dǎo)”，監(jiān)管壓力明顯小得多。
To B / To G 化： 猿輔導(dǎo)做飛象星球，給公立學(xué)校做 SaaS、做基礎(chǔ)設(shè)施。 松鼠 AI 把自己變成 AI 算法 + 硬件提供商，而不是“一個(gè)培訓(xùn)品牌”。
出海 & 跨界： 51Talk 直接把重心搬去海外，服務(wù)東南亞、中東、日本學(xué)生——原有的“菲律賓外教”優(yōu)勢(shì)繼續(xù)成立，只是用戶換了一圈。 猿輔導(dǎo)甚至干起了咖啡和羽絨服，試圖用組織能力復(fù)制到其他消費(fèi)品類。
本質(zhì)上，這一輪的中國(guó)教育科技轉(zhuǎn)型，說(shuō)明兩件事：
政策可以瞬間改寫商業(yè)模式，但改不掉組織的執(zhí)行能力。
能活下來(lái)的公司，都是那些能把“內(nèi)容 + 渠道 + 用戶理解”遷移到新載體上的玩家。
3. 有道：少見的“AI 轉(zhuǎn)型教科書”
網(wǎng)易有道是另一個(gè)很有代表性的樣本：
一開始是工具型產(chǎn)品（詞典、翻譯），天然有流量。
這兩年直接 All in 教育大模型“子曰”，把 AI 嵌進(jìn)： 虛擬口語(yǔ)教練 詞典筆、學(xué)習(xí)硬件 廣告與推薦系統(tǒng)
簡(jiǎn)單說(shuō)，它走通了一條路徑：
“先有工具 → 再做內(nèi)容 → 用 AI 提升內(nèi)容體驗(yàn)和變現(xiàn)效率”。
在一地哀鴻中，有道連續(xù)多個(gè)季度盈利，本質(zhì)上是：
在教育這件事上，終于跑通了“AI 真正提高單位經(jīng)濟(jì)效益”的閉環(huán)。
四、美國(guó)：從“賣答案”到“賣能力”
美國(guó)教育科技這十年，有一個(gè)明顯特點(diǎn)：
比起 K12 應(yīng)試，它更關(guān)注“高等教育 + 職業(yè)技能 + 終身學(xué)習(xí)”。
這里同樣有兩個(gè)特別典型的對(duì)照。
1. Duolingo：用 AI 把一門“輕學(xué)習(xí)”做成了重產(chǎn)品
Duolingo 這幾年是標(biāo)準(zhǔn)的 AI 時(shí)代贏家：
它原本就有非常強(qiáng)的游戲化結(jié)構(gòu)（連續(xù)打卡、積分、排行榜）。
AI 出來(lái)之后，它做了兩件關(guān)鍵事： 推出 Duolingo Max，用 GPT-4 給付費(fèi)用戶提供： AI 角色扮演對(duì)話 “為什么這個(gè)答案錯(cuò)了”的智能解析 把語(yǔ)言這個(gè)品類向外擴(kuò)展到數(shù)學(xué)和音樂，試圖變成一個(gè)“通用學(xué)習(xí)超級(jí) App”。
用產(chǎn)品經(jīng)理的話說(shuō)，Duolingo 做到了：
用 AI 把原本“薄的練習(xí)層”，疊加出了“深的理解層”和“情境層”。
它賺的錢，不再只是“練題工具”的錢，而是在賣“持續(xù)學(xué)習(xí)體驗(yàn)”。
2. Chegg：被 AI 正面擊穿的反面教材
Chegg 則是另一面：
它原來(lái)的價(jià)值在于——幫大學(xué)生解題、查答案。
問(wèn)題在于，一旦出現(xiàn)一個(gè) 可以對(duì)話、幾乎免費(fèi)、解題能力更強(qiáng)的 ChatGPT，Chegg 的護(hù)城河就被掏空了：
用戶大量流失
股價(jià)暴跌
大規(guī)模裁員、業(yè)務(wù)重組
它在努力往“個(gè)性化學(xué)習(xí)伴侶”轉(zhuǎn)，但本質(zhì)問(wèn)題在于：
它沒有完成從“給答案的工具”到“提供學(xué)習(xí)過(guò)程”的升級(jí)。
在我看來(lái)，這是 AI 時(shí)代所有以“題庫(kù) + 答案”為核心的產(chǎn)品，都必須認(rèn)真面對(duì)的生死題。
五、印度：規(guī)模與治理的拉扯
印度的故事，關(guān)鍵詞可以寫成三個(gè)：
低價(jià)、大規(guī)模、高混亂。
一邊是被神話的超級(jí)獨(dú)角獸，一邊是從 YouTube 起家的草根反擊。
1. BYJU’S：220 億美元估值到系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)
一度是全球教育科技估值之王：瘋狂并購(gòu)、全球擴(kuò)張。
問(wèn)題集中爆發(fā)在： 財(cái)務(wù)不透明 激進(jìn)的貸款銷售 與債權(quán)人的法律糾紛
結(jié)果就是：從國(guó)民驕傲變成“治理反面教材”。
后果不只是它自己出事，更重要的是：
之后全球資本再看印度 EdTech，盡調(diào)標(biāo)準(zhǔn)直接翻倍。
2. PhysicsWallah：用 30–50 美元一年，把對(duì)手從舞臺(tái)上打下去
另一邊，是完全不同的敘事：
PhysicsWallah 從 YouTube 起家，核心是： 超低價(jià)格（30–50 美元 / 年） 明星老師 IP 社區(qū)氛圍很強(qiáng)的備考內(nèi)容
在別人燒錢買流量的時(shí)候，它靠極低獲客成本和口碑，反而成了最先盈利的一批。
這家公司給我的啟發(fā)很直接：
在極度價(jià)格敏感的市場(chǎng)，真正的護(hù)城河還是“高性價(jià)比 + 社區(qū)信任”。
資本可以催生體量，但產(chǎn)品決定生死。
六、歐洲：在碎片化里做“謹(jǐn)慎創(chuàng)新”
歐洲看起來(lái)不如中美熱鬧，但它做了幾件非?！皻W洲氣質(zhì)”的事情：
不燒錢
不追風(fēng)口
非常重視合規(guī)和社會(huì)價(jià)值
1. Multiverse：用“學(xué)徒制”重新發(fā)明高等教育
核心邏輯是： 不是幫你考大學(xué) 而是把你直接送進(jìn)企業(yè)，一邊工作一邊學(xué)習(xí)
雇主掏錢、學(xué)生拿工資，這比傳統(tǒng)“讀完再找工作”的路徑，對(duì)很多年輕人更有吸引力。
Multiverse 代表的是一條很有意思的路：
不再默認(rèn)“大學(xué)學(xué)位 = 唯一門票”，而是用教育產(chǎn)品直接重構(gòu)“教育–就業(yè)”鏈路。
2. Kahoot、Brainly、Synthesia：更多是“滲透到教育里的工具”
Kahoot 把課堂測(cè)驗(yàn)游戲化，最后被企業(yè)培訓(xùn)大量采用。
Brainly 做的是學(xué)生互助問(wèn)答，用 AI 來(lái)做內(nèi)容審核和生成輔助。
Synthesia 本質(zhì)是 AI 視頻工具，但在企業(yè)培訓(xùn)和教育內(nèi)容生產(chǎn)里侵蝕得非常深。
你會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)趨勢(shì)：
歐洲很多公司并不把自己定義成“教育公司”，而是“工具公司”，只是最大落地場(chǎng)景在教育。
這對(duì)教育創(chuàng)業(yè)者其實(shí)是一個(gè)有意思的提醒：
不要把“開培訓(xùn)班”和“做教育產(chǎn)品”畫等號(hào)。
七、把全球放在一張圖上：這十年，行業(yè)共識(shí)在往哪兒收斂？
跨中國(guó)、美國(guó)、印度、歐洲看下來(lái)，我覺得有幾個(gè)共性趨勢(shì)已經(jīng)非常清晰了：
1. 監(jiān)管：從“鼓勵(lì)創(chuàng)新”變成“先別出事”
中國(guó)有“雙減”，直接重塑整個(gè) K12 行業(yè)。
歐洲有 GDPR、AI 法案，把教育相關(guān)的 AI 應(yīng)用列入“高風(fēng)險(xiǎn)”，必須有透明度和人工監(jiān)督。
美國(guó)更多在數(shù)據(jù)隱私和學(xué)生權(quán)益上收緊。
一句話：教育不能只當(dāng)流量生意做。
誰(shuí)把它完全當(dāng)“互聯(lián)網(wǎng)流量游戲”，誰(shuí)通常死得最快。
2. 商業(yè)模式：從 To C 燒錢，轉(zhuǎn)向 To B / To G + 硬件 + 高客單價(jià)服務(wù)
這幾年跑出來(lái)的公司，大部分有幾個(gè)共通點(diǎn)：
要么服務(wù)學(xué)校 / 政府 / 企業(yè)（B、G 側(cè)），比如 Guild、Lead School、BibliU
要么用硬件做入口（學(xué)習(xí)機(jī)、詞典筆、學(xué)習(xí)燈）
要么做高客單價(jià)的職業(yè)教育、留學(xué)、管理者教育
本質(zhì)上是：
“我用 AI 和技術(shù)提升效率，但最終買單的，還是擁有預(yù)算的機(jī)構(gòu)或能付高價(jià)的用戶。”
3. AI：從“寫一個(gè) PPT 說(shuō)我們也有 AI”，到真正進(jìn)入教學(xué)主鏈路
現(xiàn)在再說(shuō)“我們也用了 AI”，已經(jīng)沒有任何意義。
資本和用戶更在乎的是三個(gè)問(wèn)題：
你用 AI 具體優(yōu)化了哪一段鏈路？ 招生？教研？教學(xué)過(guò)程？輔導(dǎo)？評(píng)估？
你用 AI 確實(shí)降低了邊際成本，還是只把成本從老師轉(zhuǎn)移到算力？
在你的產(chǎn)品里，老師的新角色是什么？ 是被替代，還是被解放出來(lái)做更“人”的事情（陪伴、激勵(lì)、反饋）？
這一輪真正跑出來(lái)的公司，基本都在這些問(wèn)題上給出了比較有說(shuō)服力的答案。
八、站在 2025 年，作為一個(gè)“想在教育和 AI 之間做點(diǎn)事的人”，可以怎么想？
如果把以上所有內(nèi)容壓成幾個(gè)“行動(dòng)層面”的啟發(fā)，我會(huì)這樣看：
1. 不要再幻想下一個(gè)“某某輔導(dǎo)”，要去想下一個(gè) Duolingo / Multiverse
“買流量 + 堆師資 + 賣大班課”這條路，已經(jīng)被跑到盡頭了。
監(jiān)管不允許
獲客成本太高
AI 已經(jīng)在把“講題”這塊做得越來(lái)越好
更值得思考的是：
哪些學(xué)習(xí)場(chǎng)景，是 需要長(zhǎng)期反復(fù)練習(xí) / 需要高度個(gè)性化反饋 / 目前仍然供給不足 的？
哪些教育需求，是 與職業(yè)直接相關(guān)、有明確支付意愿 的？
如何用 AI，讓學(xué)習(xí)過(guò)程本身變得更“沉浸、被理解、可堅(jiān)持”？
2. 永遠(yuǎn)先問(wèn)清楚一件事：誰(shuí)掏錢，為什么會(huì)持續(xù)掏？
這十年所有活下來(lái)的公司，本質(zhì)上都想清楚了這三個(gè)問(wèn)題：
你真正服務(wù)的是誰(shuí)？學(xué)生 / 家長(zhǎng) / 學(xué)校 / 企業(yè) / 政府？
你解決的是他們的什么“剛性問(wèn)題”？考試、就業(yè)、晉升、降本、合規(guī)？
你的收入結(jié)構(gòu)是不是健康？能否在不依賴燒錢的前提下活下去？
教育這門生意有一個(gè)殘酷但真實(shí)的特點(diǎn)：
可以慢，但不能假。
真價(jià)值可以被驗(yàn)證，只是周期比互聯(lián)網(wǎng)長(zhǎng)很多。
3. AI 是加速器，不是主角
在我看來(lái)，真正有價(jià)值的命題不是“AI 能不能取代老師”，而是：
在一個(gè)具體的學(xué)習(xí)路徑里，哪些環(huán)節(jié)是 AI 做更合適？
哪些環(huán)節(jié)依然需要人類老師、家長(zhǎng)或同伴？
我設(shè)計(jì)的產(chǎn)品，是不是 對(duì) AI 和人，都給了各自最擅長(zhǎng)的角色？
當(dāng)你把這些問(wèn)題想清楚，AI 就不再是一個(gè)“加上去顯得很前沿的詞”，而變成一個(gè)很務(wù)實(shí)的基礎(chǔ)設(shè)施。
九、寫給中國(guó)教育科技從業(yè)者：五個(gè)發(fā)展方向，一份出海路線圖
復(fù)盤完 2015–2025 這一整輪起落，我有一個(gè)越來(lái)越強(qiáng)的感覺：
中國(guó)教育科技的“上一局游戲”已經(jīng)結(jié)束了。
下一局，不再是“誰(shuí)能把 K12 做到多大”，而是“誰(shuí)能在 AI 時(shí)代，真正把學(xué)習(xí)這件事重做一遍”。
如果把這十年的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)壓縮成一份給從業(yè)者的建議，我覺得至少有 五個(gè)方向 值得認(rèn)真思考，外加一份 分市場(chǎng)的出海路線圖。
方向一：別再“外掛式用 AI”，要做真正的 AI Native 產(chǎn)品
過(guò)去兩年，我看了太多教育產(chǎn)品的“AI 版本升級(jí)”：
在原來(lái) App 里加一個(gè)「AI 問(wèn)答」
在題庫(kù)邊上多加一個(gè)「AI 講解」
官網(wǎng)寫一句：“我們也接入了大模型”
從體驗(yàn)到商業(yè)模型，幾乎沒有任何本質(zhì)變化。
但你看 Duolingo Max、Khanmigo 這些產(chǎn)品，它們共通的一點(diǎn)是：
AI 不再只是一個(gè)功能，而是整個(gè)學(xué)習(xí)體驗(yàn)的“底層角色扮演者”。
給中國(guó)教育科技從業(yè)者，我的第一個(gè)建議是：
別再把 AI 當(dāng)“搜題工具”用 Chegg 的故事已經(jīng)證明了： 如果你的價(jià)值只是“給答案”，那大模型自己就能把你干沒。 中國(guó)還在重復(fù)做“AI 搜題”“拍題助手”的公司，遲早會(huì)被算一筆總賬。
往“AI 1 對(duì) 1 導(dǎo)師 / Agent”去想 想象一下這種形態(tài)： 它不是告訴學(xué)生“正確答案是 C”， 而是像一個(gè)耐心老師一樣，不斷追問(wèn)你：“你為什么這么想？” 它可以做口語(yǔ)陪練、辯論對(duì)手、作文批改、錯(cuò)因拆解，甚至在你情緒崩潰的時(shí)候，先關(guān)心你一嘴。 換句話說(shuō)—— 從“AI 工具”升級(jí)為“AI 人格”。
用垂直小模型做“精準(zhǔn)”而不是“萬(wàn)能” 通用大模型在教育場(chǎng)景一個(gè)很現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題是： 愛瞎編 在某些細(xì)分領(lǐng)域不夠準(zhǔn) 對(duì)本地考試體系和教研邏輯理解不夠深 這恰恰是中國(guó)公司可以做文章的地方： 你手里有成體系的教研數(shù)據(jù)（題庫(kù)、解析、教案） 你最懂中國(guó)學(xué)生在哪些知識(shí)點(diǎn)上會(huì)“集體翻車” 這就給了一個(gè)非常清晰的機(jī)會(huì)： 基于高質(zhì)量教研數(shù)據(jù)，做“小而精”的垂直模型： 奧數(shù)一個(gè)模型，古詩(shī)詞鑒賞一個(gè)模型，物理實(shí)驗(yàn)推演一個(gè)模型。 它們不需要“通天”，但要在一個(gè)細(xì)分場(chǎng)景里做到極致可靠。
方向二：軟硬結(jié)合，不是做“平板 2.0”，而是占領(lǐng)家庭場(chǎng)景
這一輪雙減之后，其實(shí)已經(jīng)給了一個(gè)非常直白的信號(hào)：
學(xué)科類直播大班課被強(qiáng)監(jiān)管
但學(xué)習(xí)機(jī)、詞典筆、錯(cuò)題打印機(jī)、學(xué)習(xí)臺(tái)燈這類東西，越賣越好
原因很簡(jiǎn)單：
家長(zhǎng)在為三件事付錢：
跟手機(jī)隔離的學(xué)習(xí)空間（“別再拿我手機(jī)去刷短視頻了”）
更可控的內(nèi)容環(huán)境
“護(hù)眼”“專注”“能看見娃在學(xué)啥”的安全感
所以，第二個(gè)方向其實(shí)很明確：
硬件是殼，真正的靈魂是 AI。
具體可以往這幾個(gè)方向想：
具身智能場(chǎng)景： 看得懂紙上作業(yè)的臺(tái)燈 能幫孩子批改口算題、盯寫字姿勢(shì)的小機(jī)器人 能全天候用英語(yǔ)跟你聊的毛絨玩具
極度細(xì)分的學(xué)習(xí)場(chǎng)景硬件： 不要再做“全能學(xué)習(xí)平板”那種巨無(wú)霸。 可以只做： 練琴陪練鏡 英語(yǔ)聽力專注機(jī) 數(shù)學(xué)錯(cuò)題整理 + 打印終端 低年級(jí)啟蒙故事機(jī)（但真正懂“分級(jí)閱讀”和情緒節(jié)奏）
中國(guó)最大的優(yōu)勢(shì)其實(shí)不在“有多少老師”，而在：
供應(yīng)鏈 + 工程能力 + 教研內(nèi)容三件事綁在一起，把抽象的學(xué)習(xí)場(chǎng)景“具象化”成一臺(tái)臺(tái)智能終端。
方向三：堅(jiān)定出海，但不要把“全球市場(chǎng)”看成一個(gè)國(guó)家
這幾年，“出?！痹诮逃σ呀?jīng)不再是一個(gè)新詞，但我明顯感受到一個(gè)誤區(qū)：
很多公司在用同一套產(chǎn)品邏輯去打完全不同的市場(chǎng)。
你會(huì)得到這樣的結(jié)果：
在東南亞講“素質(zhì)教育”沒人聽
在歐美賣“刷題提分”容易被罵
在中東做 C 端獲客發(fā)現(xiàn)廣告燒錢如燒油田
所以我更建議是——
先把全球市場(chǎng)拆成三塊戰(zhàn)場(chǎng)，再設(shè)定策略。
戰(zhàn)場(chǎng)一：東南亞 + 印度 —— “十年前的中國(guó)”，可以走“時(shí)光機(jī)”路線
關(guān)鍵詞：應(yīng)試剛需、低客單價(jià)、大盤長(zhǎng)尾。
這里的現(xiàn)實(shí)情況是：
年輕人口多
升學(xué)壓力重
城鄉(xiāng)教育資源差距巨大
在線基礎(chǔ)設(shè)施在快速補(bǔ)課，但不均衡
適合輸出什么？
K12 學(xué)科輔導(dǎo)
考試備考（高考、各類升學(xué)考試）
拍照搜題、作業(yè)輔導(dǎo)
也就是說(shuō)，你在中國(guó)已經(jīng)跑通的一套“大班雙師 / 小班直播 / 題庫(kù) + 教師服務(wù)”模式，在這里是可以“降維打擊”的。
幾個(gè)特別實(shí)在的建議：
不要賣“年卡”，要把顆粒度做小 很多東南亞家長(zhǎng)連信用卡都沒有，更習(xí)慣： 按周付 按次付 按包月小額訂閱 所以產(chǎn)品形態(tài)上，盡量做成“周卡”“天卡”“按課時(shí)”、“充值點(diǎn)數(shù)”。
永遠(yuǎn)記得“低帶寬模式” 越南城區(qū)、印度一線城市的網(wǎng)速?zèng)]問(wèn)題 但印尼偏遠(yuǎn)島嶼，很多地方連穩(wěn)定 4G 都沒有 如果產(chǎn)品嚴(yán)重依賴高清視頻直播，很容易直接被物理?xiàng)l件擋在門外。 所以要提前設(shè)計(jì)： 低清晰度流 預(yù)下載課程包 甚至離線模式（類似“課程離線包 + 課后 AI 批改”）
本地化絕對(duì)不是“翻譯 UI” 真正的本地化包括： 教研本地化：找當(dāng)?shù)孛麕煱幢镜乜季V重新做課程內(nèi)容 運(yùn)營(yíng)本地化：學(xué) OPPO / vivo，在學(xué)校周邊布局代理點(diǎn)、跟補(bǔ)習(xí)班合作 簡(jiǎn)單說(shuō)：你得把自己當(dāng)成一個(gè)**“本地教育公司”**，而不是“來(lái)收割流量的中國(guó) App”。
戰(zhàn)場(chǎng)二：歐美 —— 只聊“刷題”，你會(huì)被家長(zhǎng)直接拉黑
關(guān)鍵詞：高客單價(jià)、重素質(zhì)、超重視隱私。
這里最需要反過(guò)來(lái)想兩件事：
家長(zhǎng)真正付費(fèi)的是：創(chuàng)造力、思維能力與時(shí)間成本 所以更適合做的是： 數(shù)學(xué)思維 / 奧數(shù)邏輯（但表達(dá)方式要從“做題”變成“解謎游戲”） 編程、機(jī)器人、科學(xué)實(shí)驗(yàn) 中文學(xué)習(xí)（不僅是語(yǔ)言，還有文化理解） 高質(zhì)量智能硬件（ScanPen、學(xué)習(xí)機(jī)、兒童友好設(shè)備） 很多中國(guó)的智能硬件，其實(shí)在歐美是妥妥的“降維打擊”級(jí)別。
合規(guī)是生死線，不是選修課 如果你的產(chǎn)品面向 13 歲以下兒童， COPPA（美國(guó)兒童隱私保護(hù)法）、GDPR（歐洲數(shù)據(jù)保護(hù)） 是必須從 Day 1 就考慮的。 這意味著： 所有“錄音、拍照、地理位置、面部識(shí)別”類功能，都要極其克制 明確的家長(zhǎng)授權(quán)流程（Parental Gate） 數(shù)據(jù)要盡可能 本地化存儲(chǔ)、最少化采集 一旦踩雷，不只是罰款，還有“應(yīng)用商店下架 + 品牌信用永久受損”。
打法建議：
盡量走 DTC（直接觸達(dá) C 端用戶）路線，配合： 獨(dú)立官網(wǎng) 品牌故事 長(zhǎng)線 Email 營(yíng)銷
在智能硬件上，可以強(qiáng)綁定： Amazon TikTok Shop 更新節(jié)奏和產(chǎn)品調(diào)性都要“國(guó)際化”，別帶明顯的“培訓(xùn)班式話術(shù)”。
戰(zhàn)場(chǎng)三：中東（GCC 國(guó)家）——這是一個(gè)“國(guó)家級(jí)客戶”的市場(chǎng)
關(guān)鍵詞：錢多、單價(jià)大、C 端難打，B/G 端機(jī)會(huì)巨大。
這塊市場(chǎng)有幾個(gè)典型特征：
國(guó)家在用“愿景 2030”這種級(jí)別的戰(zhàn)略來(lái)推動(dòng)教育數(shù)字化
大型項(xiàng)目都是教育部、王室基金在發(fā)起
個(gè)體家長(zhǎng)雖然有錢，但獲客難度和成本非常高
更建議的打法是：
To B / To G，而不是 To C 做“智慧校園整體解決方案” 做“全國(guó)數(shù)字圖書館”“虛擬實(shí)驗(yàn)室平臺(tái)” 做“職業(yè)技能 VR/AR 培訓(xùn)系統(tǒng)” 一旦中標(biāo)，就是一整個(gè)國(guó)家/省的系統(tǒng)項(xiàng)目，訂單體量直接拉滿。
一定要找本地強(qiáng)勢(shì)伙伴 很多項(xiàng)目都需要本地企業(yè)牽頭，中方做技術(shù)與交付 如果試圖完全單兵作戰(zhàn)，很容易被擋在門外
尊重文化與宗教邊界 課件插圖中人物的著裝 家庭、性別、宗教相關(guān)內(nèi)容 都必須徹底本地化。 這不是政治正確，而是最基礎(chǔ)的生存條件。
給所有想出海的教育公司，三個(gè)我覺得最實(shí)在的小錦囊
好好用 TikTok 它是少數(shù)中國(guó)公司真正有影響力的全球流量入口。 #StudyTok、#LearnOnTikTok 這些標(biāo)簽下，教育內(nèi)容的轉(zhuǎn)化效率非?？植?。 工具類 App、智能硬件、語(yǔ)言學(xué)習(xí)產(chǎn)品，都可以在那兒低成本試錯(cuò)。
AI 是出海的平權(quán)杠桿 以前做出海的硬成本之一是：本地老師、時(shí)差、培訓(xùn)、管理。 現(xiàn)在你可以用 AI Agent 把 80% 的標(biāo)準(zhǔn)化講解、練習(xí)陪跑、初階答疑承接下來(lái)，讓少數(shù)本地老師做更高價(jià)值的事。 用 AI 提高毛利，而不是單純“AI 貼標(biāo)簽”。
別先卷價(jià)格，先卷體驗(yàn) 海外用戶其實(shí)非常愿意為“省時(shí)間、省精力、省心”付費(fèi)。 如果你真的能幫一個(gè)美國(guó)家長(zhǎng)： 每天節(jié)省 1 小時(shí)陪寫作業(yè)的時(shí)間 少吵幾架 你完全有資格收一個(gè)不低的訂閱費(fèi)。 低價(jià)搶市場(chǎng)，在這里未必是最優(yōu)解。
方向四：別只盯著 K12，銀發(fā)與職業(yè)重塑是更大的“新剛需”
一個(gè)很現(xiàn)實(shí)卻經(jīng)常被忽略的事實(shí)是：
中國(guó)的 K12 生源在下滑
但 退休人群 + 職場(chǎng)中年，正在成為新的“教育主力軍”
對(duì)銀發(fā)市場(chǎng)的建議：
新一代退休人群，很多人受教育程度不低，有錢、有時(shí)間，也有很強(qiáng)的自我實(shí)現(xiàn)需求
真正適合他們的是： 高質(zhì)量興趣課（攝影、樂器、書法、繪畫） 高品質(zhì)社群（同城活動(dòng)、小型研學(xué)） 甚至是“晚年第二職業(yè)”相關(guān)的內(nèi)容（寫作、咨詢、非全日制教學(xué)）
盈利模式可以從“賣課”轉(zhuǎn)向：
會(huì)員制
大團(tuán)游 / 研學(xué)營(yíng)
城市線下活動(dòng) + 線上社群結(jié)合
對(duì)職業(yè)重塑（Upskilling）的建議：
不要只盯著“AI 工程師培訓(xùn)”，那一塊賽道已經(jīng)很擁擠了
其實(shí)大量機(jī)會(huì)在： 普通職員如何用 AI 辦公 銷售如何用 AI 做客戶管理和內(nèi)容生產(chǎn) 老程序員如何升級(jí)到“AI + 工具鏈”的開發(fā)方式
可以借鑒 Guild Education 那一套：
不是只給個(gè)人賣課，而是跟企業(yè)簽約，做“員工能力升級(jí)合作伙伴”。
幫企業(yè)解決的問(wèn)題是：
降低離職率
提升人效
幫它在 AI 浪潮里少被沖沒
方向五：回到教育本質(zhì)，做“合規(guī)且稀缺”的素養(yǎng)教育
雙減之后，國(guó)家已經(jīng)很明確地畫了邊：
“減”的是刷題和過(guò)度的校外學(xué)科負(fù)擔(dān)
“加”的是科學(xué)教育、美育、體育、勞動(dòng)、實(shí)踐
這對(duì)教育科技公司來(lái)說(shuō)，反而是一套很清晰的題目：
科學(xué)教育 用 AR/VR 做虛擬實(shí)驗(yàn)室，讓本來(lái)做不到、做不起、做不安全的實(shí)驗(yàn)在線上“無(wú)成本重來(lái)”。 這里 AI 可以扮演“虛擬實(shí)驗(yàn)助手”的角色，輔助理解背后的原理。
研學(xué) / 營(yíng)地教育 從“跟團(tuán)旅游”升級(jí)到真正有設(shè)計(jì)感的“項(xiàng)目制學(xué)習(xí) + 線下體驗(yàn)”。 可以用數(shù)字化工具（App、AR 導(dǎo)覽、小任務(wù)系統(tǒng)）把線下體驗(yàn)串起來(lái)，這一塊反而很適合中國(guó)公司來(lái)做產(chǎn)品。
長(zhǎng)期主義的素養(yǎng)課 寫作、批判性思維、信息素養(yǎng)、媒介素養(yǎng)，這些東西不會(huì)短期帶來(lái)高分，但會(huì)影響一個(gè)人的一生。 在政策鼓勵(lì)下，它們反而有機(jī)會(huì)成為**“慢生意中的好生意”**。
十、最后幾句話：這行沒那么性感，但它的意義從來(lái)沒變過(guò)
我一直覺得教育科技這個(gè)賽道，有一個(gè)很微妙的悖論：
從商業(yè)角度看，它是反人性的：學(xué)習(xí)是苦的、需要長(zhǎng)期投入、轉(zhuǎn)化周期長(zhǎng)，很難靠一兩次爽感留住用戶。
但從技術(shù)和社會(huì)意義上看，它又是最值得下注的一塊： 誰(shuí)能幫一代人“學(xué)得更好一點(diǎn)”， 誰(shuí)就能在十年后收獲完全不同的社會(huì)結(jié)構(gòu)和人才結(jié)構(gòu)。
所以，如果你還在這行，或者準(zhǔn)備進(jìn)來(lái)，我會(huì)給一個(gè)非常個(gè)人的建議：
別再迷戀“燒錢長(zhǎng)成巨獸”的故事了。
下一個(gè)十年值得賭的，是那些敢用 AI 把學(xué)習(xí)過(guò)程變得更順應(yīng)人性的“小而硬”的產(chǎn)品。
無(wú)論是：
做一個(gè)真正能陪跑孩子多年的學(xué)習(xí)機(jī)
做一個(gè)幫普通職場(chǎng)人掌握 AI 的訓(xùn)練營(yíng)
還是做一個(gè)能走向越南、沙特、德國(guó)客廳的智能教育終端
只要你認(rèn)真回答了兩個(gè)問(wèn)題：
你是不是真的讓某一群人“更會(huì)學(xué)了”？
在 AI 時(shí)代，這個(gè)幫助是被技術(shù)放大的，還是會(huì)被技術(shù)抹掉？
那你做的事情，就不僅有商業(yè)價(jià)值，也有時(shí)間價(jià)值。
十年一輪回，上一局游戲已經(jīng)結(jié)束了。
下一局，輪到真正懂用戶、懂教育、也敢好好用 AI 的人上場(chǎng)了。
你準(zhǔn)備好了嗎？
