教育AI，海亮科服從“商業驗證”做起

圖片來源|WAIC2026語料創新論壇

2026世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議已于7月17日拉開序幕。

今年大會的主題是“智能伙伴 共創未來”，這是世界人工智能大會第九次舉辦。本次大會展覽總面積首次突破10萬平方米，1100余家企業參展，3000余項展品集中亮相，超300款產品將實現全球首發。

圍繞主題，本次大會將設置論壇會議、展覽展示、評獎賽事、應用體驗、創新孵化、招才引智六大板塊，共策劃140余場論壇。

在18日的WAIC2026語料創新論壇現場，作為現場重磅環節，《從AI語料到商業落地價值洞察分享》推出兩大標桿產業成果——全球人工智能產業圖譜、中國AI商業落地應用價值Top50榜單。

分享聚焦于AI產業應用與商業價值探索，在此次發布的成果中，海亮科服成為教育科技領域唯一實現多重認可的企業：其同時入選產業圖譜“行業應用”“垂類大模型”兩大核心板塊，進入中國AI商業落地應用價值Top50榜單，并作為標桿案例被報告進行深度拆解。

過去幾年，模型能力是衡量AI企業競爭力的重要指標。參數規模、推理能力、多模態水平，決定了企業在產業競爭中的位置。但隨著大模型逐漸進入真實應用階段，行業開始關注另一個問題——技術能否真正創造產業價值。

AI行業正在迎來一場新的價值排序。

而教育場景，又恰恰是AI落地中最需要長期驗證的領域之一。

更早前，在浙江的另一場評選中，也釋放了相似信號：

今年4月，由民建浙江省委會、浙江省商會、中國投資發展促進會聯合主辦的第十屆萬物生長大會公布了2026浙江獨角獸企業名單。與人們熟悉的商業榜單不同，這一榜單更關注企業對區域產業發展的長期價值。其中，海亮科服成為全國首家專注校園全域賦能、浙江首家教育科技獨角獸企業。

一個來自全球人工智能領域最高、覆蓋維度最全的綜合盛會，一個來自地方創新體系；一個強調AI商業價值，一個強調企業長期成長能力。

與互聯網應用不同，教育AI并非只是解決一個知識點講解或效率提升的問題。幫助學生掌握知識，并不等于促進全面成長；完成一次課堂試點，也不意味著能夠規模化復制。教育場景既需要技術能力，也需要對教學規律、學校體系以及人的成長過程有深刻理解。

對于教育AI而言，模型能力只是起點。真正的挑戰，是如何將AI融入學習過程、學校和區域教育體系，形成可持續、可復制的應用模式。

從這個角度看，海亮科服此次獲得的認可，也折射出教育AI行業評價標準的變化：技術能力正在接受產業實踐的檢驗，而教育價值最終需要回到真實教學場景中被驗證。

其意義不言而喻。

教育，為什么是AI商業化最難的一塊拼圖？

如果把AI商業化放到所有行業來看，教育并不是跑得最快的那個。

制造業、金融、營銷亦或辦公協同，在很早前便已經出現了一批成熟的AI應用，像工業利用AI優化生產流程，金融機構借助大模型提升投研效率，營銷行業快速完成了內容生成、客服、銷售等多個環節的智能化改造。

它們落地更快，在于這幾類賽道擁有一個共同特點：業務流程相對標準化，投入與產出可以快速量化，AI帶來的價值也更容易計算。

教育則完全不同，這是一套更加復雜的教育體系——一個教育AI產品要面對學生、教師、校長、家長、教育主管部門等多個角色；它既要符合課程標準，也要適應不同學校的教學節奏；既要追求效率，也要兼顧公平、安全與教育質量。

也由此，在教育行業，一款產品“好不好用”和“能不能真正跑通商業模式”，往往是兩件不同的事情。

在這個時期，市面上陸續出現了一些不錯的AI工具類產品，但距離真正的全面落地卻仍有距離，問題并不在于AI能力不夠，本源是教育真正需要解決的從來不是一個孤立的問題，而是一整個系統。

課堂如何組織？教師如何成長？學校如何治理？區域如何形成優質資源共享？學生如何實現長期發展？問題彼此關聯，很難依靠一款軟件或者一個模型單獨完成。

也正因為如此，AI進入教育第五年之后，行業開始出現越來越明顯的分化，以最常見的兩類企業為例。

第一類企業，做的是AI基礎能力。

以DeepSeek、豆包、千問等通用大模型為代表，它們不斷降低AI應用門檻，為教育行業提供推理、多模態理解、內容生成等底層能力，解決的是“AI能夠做什么”的問題。

第二類企業，做的是AI教育工具。

從學習機、AI答疑、AI老師，到AI搜索、AI伴學、Agent，這類企業通常從具體教育場景切入，將AI能力轉化為用戶可直接使用的產品，成為學生、教師和家庭新的交互入口。

這一路徑推動了AI在教育場景中的快速普及，工具型產品更貼近用戶需求，也更容易驗證應用價值——幫助學生解決問題、輔助教師備課、提升學習反饋效率。

但教育AI與其他行業AI的區別在于，教育價值并不只是效率提升。辦公AI提升的是工作效率，工業AI優化的是生產流程，而教育AI面對的是人的長期成長，因此只做單點工具是不夠的。

第三類企業，關注的則不再是單一產品，而是整個教育系統的AI化。

對這類企業而言，AI不是最終產品，而是一種基礎能力；產品不是終點，而是連接教育場景的入口。它們探索的是如何將AI融入學生學習、課堂教學、教師發展、學校管理、區域教育治理以及家庭學習服務，建立一套能夠持續運行的教育生態。

過去幾年，越來越多教育科技企業開始從“賣產品”走向“提供整體解決方案”，背后正是這一趨勢變化。

未來教育AI公司的競爭，不僅在于模型能力有多強、產品功能有多少，更在于是否具備將技術轉化為教育系統能力的能力——既能服務課堂與教師，也能連接學校、家庭和區域教育生態，讓AI成為支撐教育全過程的新型基礎設施。

海亮科服走出第三條路

海亮科服正是前文提到的第三類企業，或者說，它正在探索一條區別于當前市場主流的AI教育路徑——從單點AI工具走向覆蓋學生成長全過程的“智慧教育+生涯科技整體解決方案”。

在這一模式中，AI并不是最終目的，而是一項底層能力。真正重要的是，如何利用AI連接教育過程中原本相對割裂的課堂教學、教師發展、學校管理、區域教育治理以及學生成長，讓技術持續嵌入教育全流程，而不是停留在某一個產品功能或應用場景。

具體來看，一方面，海亮科服圍繞課堂教學、教師發展、校園治理、智慧育人等校內場景，為學校提供數字化升級能力；另一方面，則通過自主研發的e生涯大模型，將服務延伸至學生選科、升學規劃、職業發展和教育資源匹配，進一步連接校內外資源，覆蓋學生成長的長期鏈路。

這也是海亮科服區別于許多教育AI公司的核心所在。

當前不少AI公司的發展路徑，是先構建模型和技術能力，再尋找教育應用場景；而海亮科服的路徑恰恰相反——長期扎根教育一線，從真實教學需求出發，以課堂實踐推動產品迭代，以學校運營經驗打磨解決方案。

因此，其積累的不只是模型能力，更是一套圍繞教育場景形成的方法論和實踐資產：一所學校如何運營、一堂課如何組織、一名教師如何成長、一個區域如何推進教育改革，這些長期沉淀的最佳實踐，構成了其難以復制的競爭壁壘。

從業務模式看，海亮科服并非單純提供AI產品，而是在構建一個圍繞學生成長的教育服務生態。其一端連接學校和區域教育場景，通過數字化能力提升教育服務效率；另一端連接學生和家庭需求，通過e生涯大模型提供個性化規劃與資源匹配。隨著兩端能力不斷融合，海亮科服正在探索從G端教育服務向C端成長服務自然延展的路徑。

海亮教育科技服務集團董事長、總裁陳軍偉認為，海亮科服的獨特優勢在于，前期通過G端智慧教育業務積累了學校和區域的信任基礎，隨著學生個性化成長需求釋放，優質教育資源會自然進入平臺，形成“B端深耕帶動C端增長”的正向循環。

這種“先服務學校、再連接學生；先建立教育信任、再拓展資源生態”的發展路徑，在當前教育AI行業中仍較為少見。

扎根，于更廣袤的地方

AI創思課堂是海亮科服的重要業務板塊之一，其本質是?套基于課堂改?需求的整體解決?案。

過去，那些好的課堂模式存在兩大問題：?是?法規模化復制，?度依賴校?個?推動；?是完全依賴本校?師的個?能?。

而海亮科服結合??的科技和AI能?，基于最佳實踐，把理想課堂形態畫出來，召集校?、管理團隊和技術團隊?起論證。

團隊對這件事的反應?致：太好了，但太難了。陳軍偉認為，這恰恰說明海亮科服找到了 “難?正確的事”。沒有?會否定這種模式的價值——學??主學習、互動合作、??師展?、精準反饋、精準作業，每個環節都指向更好的教育。

而AI的加入，為這一模式提供了新的可能。

據海亮方面介紹，團隊認為AI并不是課堂的主角，真正站在課堂中央的，依然是學生；教師也不是被AI替代，而是從知識傳授者逐漸轉向學習設計者、課堂組織者和成長引導者。

圍繞這一理念，海亮科服構建了“課前探源—課中共生—課后創生”的“三階六環”課堂體系：

課前，AI幫助教師完成學情分析、資源準備和教學設計，讓課堂能夠更加貼近學生的真實學習情況；

課中，AI支持課堂互動、小組協作、即時反饋以及學習過程記錄，為教師提供實時的數據支持；

課后，則連接作業分析、成長評價和教研反思，讓課堂產生的數據重新回到教學改進之中。

AI貫穿了課堂的全過程，卻始終沒有取代課堂本身。

傳統課堂里，教師往往承擔大部分講授任務，學生更多處于“聽”的狀態。而在創思課堂中，教師平均講授時間壓縮至約15分鐘，更多時間交給學生討論、展示、合作探究以及“小老師”講解。AI則持續記錄課堂互動、學習狀態和思維過程，為教師提供即時反饋，也為后續教研提供依據。

換句話說，AI承擔的是課堂的“數字底座”，而真正發生變化的，是人與人的關系——學生擁有了更多主動學習和表達的機會；教師能夠把更多精力放在課堂組織和個性化指導上；學校則能夠通過持續積累的課堂數據，不斷優化教學方式。

根據海亮科服披露的數據，目前AI創思課堂已經在100余所學校實現常態化應用，學生課堂參與度明顯提升，約70%的學生成績實現增長，其余學生整體保持穩定，教師備課、作業批改以及課堂反思效率也得到持續改善。

這些變化說明，AI進入課堂，并不是增加一個新的教學環節，而是在重新組織課堂。

課堂依然是課堂。

但課堂運行的方式，開始發生改變。

將最佳教育實踐規模化復制

一次的創新、一間教室的變化或者AI場景的局部落地，于教育來說還遠遠不夠。這樣的變化到底能不能復制，才是教育AI商業化真正的分水嶺。

一個值得關注的現象是，不少具有代表性的教育AI實踐并不是率先發生在北京、上海、深圳等教育資源集中的城市，而是率先出現在縣域。

對于很多縣域而言，教育資源均衡始終是現實課題，課堂改革、教師發展、數字化建設擁有更強的現實需求；與此同時，縣域教育往往以區域整體推進為主，教育局、學校、教師之間能夠形成更加統一的行動機制。一旦一種課堂模式、一套教學方法得到驗證，就可以迅速復制到更多學校。

也正因為如此，縣域逐漸成為教育AI最重要的實踐場。

海亮科服方面透露，截至目前，海亮科服業務已覆蓋全國30個省（自治區、直轄市）、210多個區縣，累計服務師生超過1000萬人次。從課堂教學到教師發展，從校園治理到區域教育數字化建設，不同地區持續產生的新實踐，又不斷推動產品迭代。

這里真正沉淀下來的，并不是一組數據，而是一套能夠不斷復制的教育經驗。這也是海亮科服一直強調"科技+服務+成果"的原因。

科技負責提供能力。

服務負責進入學校。

成果負責驗證價值。

對于教育行業而言，交付從來不是項目結束，而是真正的開始。

企業需要陪伴教師完成培訓，與學校共同推進課堂改革，與教育局一起建立區域教研機制，再根據真實課堂中的反饋持續優化產品。只有當一套模式能夠跨學校、跨區域穩定運行，它才真正擁有商業價值。

因此，海亮科服累計收到130余封地方政府感謝信、保持較高續約率，這些數字背后所反映的，并不僅僅是客戶認可。

更重要的是，它們意味著一套教育實踐正在不斷被驗證、不斷被復制。

當越來越多真實課堂、真實學校、真實區域不斷積累新的教育實踐，再通過AI實現沉淀、分析和反饋時，教育經驗開始突破地域限制，成為整個教育系統共同的能力。

探索學生成長全周期服務

e生涯大模型是海亮科服圍繞學生成長的一大業務板塊。

過去，生涯規劃更多集中在高中階段，圍繞選科、志愿填報、院校選擇等具體問題展開，本質上是一種基于結果的信息匹配服務。

但學生未來的發展選擇，不僅取決于一次考試成績，還與興趣特點、能力結構、成長經歷、家庭背景以及長期發展目標密切相關。這也意味著，未來的生涯服務需要從簡單的信息推薦，走向更加長期、個性化的成長決策支持。

在這一趨勢下，海亮科服推出的e生涯大模型，試圖探索AI時代學生成長服務的新模式。

據了解，過去海亮科服已經在生涯規劃領域進行了長期探索，并通過e生涯App在約70所學校開展試點，轉化了10萬注冊??，深度測評約6萬?。但在實踐過程中，團隊也意識到，傳統生涯產品仍存在一定局限：基于測評生成報告的方式，本質上還是單向的信息輸出，學生和家長雖然能夠獲得建議，但對于“為什么這樣規劃”“未來如何調整”等問題，缺少持續互動和深入理解的過程。

在大模型技術加持下，海亮科服認為，未來的e生涯大模型，并不是簡單替代人工生成一份規劃報告，而是希望通過多輪對話的方式，幫助學生逐步完成自我認知、目標探索和路徑規劃。學生和家長可以圍繞興趣、能力、專業方向、職業選擇等問題持續交流，在互動過程中逐漸形成對自身發展的理解，并最終形成更加符合個人特點的成長路徑。

從產品邏輯看，這意味著生涯規劃正在從“給答案”轉向“幫助學生找到答案”。

這一變化背后，是AI對教育服務模式的重塑。過去，教育服務更多依賴專家經驗和人工咨詢，服務效率和覆蓋范圍受到限制；而AI可以將專家經驗、教育數據和知識體系進行結構化沉淀，為更多學生提供持續性的成長支持。

教育領域的大模型應用，與通用場景存在明顯差異。對于升學規劃、專業選擇等高價值決策場景而言，準確性、可靠性和可解釋性尤為重要。一個無法解釋依據、信息不準確的AI建議，很難真正獲得學校、家長和學生的信任。

因此，垂直領域的大模型競爭，核心并不只是模型參數規模，而是背后的數據積累、知識體系和場景理解能力。

海亮科服認為，e生涯大模型的基礎優勢，來自長期教育實踐積累。一方面，依托多年基礎教育辦學經驗，企業沉淀了大量學生成長數據和學校實踐經驗，并圍繞學生能力培養、升學路徑規劃等形成了相應的方法體系；另一方面，通過與學校、政府、高校等多方合作，能夠接入更加權威的教育信息資源，并結合知識圖譜、RAG等技術，提高內容生成的準確性和可追溯性。

更重要的是，e生涯大模型并不止于提供規劃建議，而是希望進一步連接教育資源，實現“規劃—資源—落地”的完整閉環。

例如，當AI幫助學生明確發展方向后，后續還可以匹配相應的課程、實踐活動、教育服務資源，幫助學生真正執行成長路徑。這也是其區別于傳統測評工具和單純信息平臺的重要地方。

從更長周期看，e生涯大模型的價值并不局限于升學場景。未來，其橫向可以連接校內教育和校外資源，縱向可以沿著學生成長軌跡延伸，從高中升學規劃進一步拓展到專業選擇、職業發展乃至終身學習。

這一模式背后的核心邏輯是：智慧教育解決“如何更好地培養學生”，而生涯科技解決“如何幫助學生找到適合自己的發展方向”。二者結合，形成從識別學生特點，到匹配教育資源，再到支持長期發展的完整鏈路。

結語

未來教育AI的競爭，當然離不開算法、大模型等底層技術能力，這也是推動行業發展的重要基礎。但技術本身并不能自動轉化為教育價值，真正決定企業長期競爭力的，是能否將技術與真實教育場景深度結合。

相比單純追求模型能力，擁有真實課堂、學校和學生成長數據的公司，更有機會讓AI真正理解教育需求，并在持續應用中快速迭代優化。辦學實踐、驗證場域、真實需求和長期沉淀的數據，決定了AI能否適配不同教育環境，真正解決一線問題。

當教育經驗通過AI實現規模化沉淀和復制，教育科技的競爭也將從“技術能力競爭”走向“技術與教育融合能力競爭”。未來，能夠同時理解技術邏輯與教育場景的公司，才有機會成為教育AI產業長期發展的核心參與者。