界面新闻记者 | 查沁君

界面新闻编辑 | 文姝琪

网易有道(NYSE:DAO)又做了一款全新品类的学习硬件——AI答疑笔。

过去几年，智能学习硬件经历了几轮热潮。从电子词典到学习机，从词典笔到智能学习桌，赛道不缺玩家，也不缺概念。但真正能被学生日常高频使用的产品却寥寥。

“答疑是长久以来未被满足的高需求场景。”网易有道高级副总裁吴迎晖在接受界面新闻等媒体采访时称，选择押注答疑场景，正是因为其在词典笔上看到了用户行为的明显变化——去年旗舰款词典笔首次加入了答疑功能“P老师”。上线后，答疑的使用频次很快超过了查词翻译，渗透率高出30%以上。

教育产品的难点在于，它不仅要“给答案”，更要“解答”。简单的标准答案早已不稀缺，真正稀缺的是能带来学习增益的解释与引导。

吴迎晖强调，答疑与直接给答案完全不同。它不仅要能识别题目，还要通过视频讲解、多模态表达，让学生理解背后的知识点。这意味着，AI答疑笔不仅是一个检索工具，更像是一个随身携带的“虚拟老师”。

这种转变也解释了为何有道要为答疑笔单独开辟一个品类。词典笔曾经是英语学习的标配工具，如今，答疑笔则切入了一个更大的场景：随时随地解决学科问题。

“答疑的需求量已经超过了查词翻译，本身足以支撑起一个独立品类。”吴迎晖认为，长期看，这个方向可能会演化为一个真正意义上的“一对一虚拟老师”。

要让答疑笔成为“老师”，背后最大的挑战是技术。与语言类题目不同，数理化题目的复杂度更高，尤其是立体几何这类题型，对模型的识别和推理要求极高。

吴迎晖称，在文字类题目上，推理模型的准确率已经“非常高”，而在图文结合的多模态题目上，有道的模型平均答题准确率已提升至70%-80%。但仅有准确率是不够的，还要在“解法质量”上持续优化。

网易有道首席科学家段亦涛补充道，如果题干和图形信息存在互补关系，团队会针对性地训练多模态模型，使其更好地理解和表达图形含义。这也是大模型与教育结合的核心——不仅能解题，还能像老师一样诊断学生的理解偏差。

技术的另一大难点是如何把解答做得“像老师”。

段亦涛透露，团队在模型训练中采用了强化学习的方法，不仅要求模型给出正确答案，还要在解题过程中打分，让它尽可能做出“苏格拉底式”的逐步讲解。

一个值得注意的趋势是用户结构的变化。在词典笔阶段，小学生用户占据主流。但答疑笔的用户群体显著往上走，初高中生占比更高。这意味着答疑笔面对的是更难的题目、更高的学习需求，也因此对模型的推理和讲解能力提出了更高的要求。

这与学习机形成了鲜明对比。学习机的用户高度集中在小学阶段，而到了初高中，学习机的渗透率迅速下降。在吴迎晖看来，学习机“大而全”，但未必适合所有场景；而答疑笔则在便携场景下击中了“随时遇题随时解”的痛点。

从外界来看，网易有道做教育硬件的逻辑，与很多互联网教育科技公司不同，通常是找到一个刚需场景，比如翻译、听力再到现在的答疑，向里做深做垂，而非大而全，做到一定程度后，再横纵延展。

吴迎晖回忆，早在第五代词典笔时，有道就尝试了答疑功能，第六代进一步扩展到学科题目，第七代才推出了小屏。“延展这件事情，我们会比较小心。我们不认为一个大而全的东西真的有价值，而是认为把一件事做得足够好才有价值。”

这一点也体现在有道对市场节奏的判断上。吴迎晖认为，学习机的再度火热短期内可能会对其他品类形成挤压，因为很多家庭的教育硬件预算只有“一份钱”，买了学习机可能就不买答疑笔。但从长期看，能否生存下来，仍取决于产品的真实价值——是否真正解决了学生的学习问题。

硬件市场有其独特的壁垒。与软件不同，硬件需要完整的场景解决方案和端到端的逻辑支撑。进入门槛高，迭代速度慢，洗牌也不像App那样快。吴迎晖认为，大模型的发展反而对硬件是利好，因为自然语言交互、多模态处理等能力的提升，恰好补足了硬件落地的关键短板。

在他看来，教育智能硬件正在逼近“最后一公里”：从辅助工具到真正意义上的AI老师，已经不再遥远。缺少的只是深耕细节和整合能力——不仅解题，还要理解情感、认知与学习习惯。

在教育硬件之外，商业模式同样是行业必须面对的问题。答疑笔不仅是硬件，也涉及订阅服务。如何让家长为答疑服务持续付费，是一个现实挑战。

吴迎晖坦言，短期内订阅会受到免费服务的影响，如果付费体验没有显著优于免费服务，推广会很难。但他仍保持长期乐观。

网易有道智能应用事业部负责人张艺则用自动驾驶作了类比：今天AI老师的水平，还远未达到“L5级别”的完全自动化，但随着行业迭代，家长的付费意愿会逐渐形成。

这也是整个教育AI行业的缩影，技术进步与商业化落地之间，总存在着时间差。如何度过这段“青黄不接”的时期，考验着厂商的战略定力。