伴鱼，游出红海

慢，就是快。

来源|多知

作者|冯玮

伴鱼创始人黄河离开今日头条，刚好十年。

在创办伴鱼后，黄河与伴鱼从成人英语走到少儿赛道，他们赶上了在线教育的火热，也经历了双减后的调整——细数一下，当时和伴鱼并肩同行的线上少儿品牌，到此刻已经所剩不多。

伴鱼坚持下来了。

从最顶峰时期的年入三十多亿元到从头再来，这并不容易。

2020年至今，伴鱼一面优化自己的拳头业务，一面尝试出海以及在国内推出阅读营。过程中，节奏很快。

2021年-2023年，伴鱼进入“大刀阔斧”转型期并做出三个重要调整：精简项目、精简人员、大力创新。2021年11月，伴鱼推出阅读产品“伴鱼阅读营”，到2023年累计进入12万家庭。

2025年4月，“伴鱼阅读营”产品升级直播首发，单场GMV破3000万元。

2025年暑期，伴鱼首个原生AI私教产品“伴鱼智学”正式上线。伴鱼官方在最近的一次小型活动上强调，伴鱼智学所提供的，是能模拟 1 对 1 真人教学的 AI 私教 “可可老师”。

站在一众AI答疑、AI老师、AI学伴、AI作文、AI学习机等软硬件AI产品中，伴鱼智学过于“姗姗来迟”了。

“慢，就是快。”

伴鱼联合创始人、也是伴鱼“Tina阅读营”的负责人Tina曾很多次对外这样说道。

01“全科全能”的可可老师

伴鱼落子AI私教，端倪出现于今年上旬。

2025年3月，伴鱼在一次小型媒体见面会上首次公开“伴鱼智学”并发布“AI私教大模型系统”。

在当时，伴鱼官方强调搭载该系统后，伴鱼智学将以私教的方式提供“纳米级知识体系”、“全场景督学服务”、“探究式学习闭环”等服务。

根据应用商店信息，伴鱼智学主要面向K12阶段学生，基于AI技术，提供系统课程、AI私教、分级阅读、互动启蒙等内容。简单看下：

可可老师的形象在界面中占据一大块位置，她也会在用户每一次登陆后和学生打招呼。

“老师老师”，即可唤醒并进行对话。

目前伴鱼智学可以提供的服务包括：

课程（AI通识课、小学语数英），学情，全科辅导（AI拍照讲解、作业批改、口语对练、作业辅导、作文批改、天天练、同步测、错题本等）；

AI创作（图片生成、音乐生成、视频生成、绘本生成等），学习工具（猜词、磨耳朵、学习报告等）；

其付费模式为月卡、年卡（基础年卡、进阶年卡、精英月卡、精英年卡）。其中区别包括积分区别和AI功能的解锁程度。例如AI创作的部分功能，免费用户是无法使用的。

用户可以随时看到自己的课程计划和已经购买的内容。

伴鱼智学中还设有“本周上课榜”、“今日得分榜”和“今日连对榜”。

2025年6月，伴鱼智学公开称，AI全科辅导产品完成重大升级。

当时的升级主要围绕可可老师的“探究式拍题讲解”功能，在用户输入自己的问题后，可可老师不会直接生成答案，而是通过引导式提问、分步拆解思路等方式进行答疑。

例如在 “时间问题” 的讲解中，可可老师会先带领学生计算到达时间，再结合生活场景解析 “旭日东升” 与 “烈日当空” 的时段差异，最终让学生自主推导出答案……

多知简单体验了小学英语课程。

小学英语课程中，整个学习环节为预习-学习-练习-学习报告。用户可以随时看到自己的学习时长、积分等信息。

用户还可以随时暂停，圈下图片上任何感兴趣的任何部分与可可老师进行对话。这个对话甚至可以完全跳出课堂内容，可以让AI生成一个新的故事，用另外一种语言讲述等等。

可可老师会通过多种方式、多轮练习来带动学生强化知识点的记忆与应用。同时，用户还可以随时在界面右侧看到自己的练习笔记。

在练习的下面，还标注有相关题目的测试重点以及其原题来自于相关省市的原题改编。

整个学习过程中，可可老师也会多次提醒学生回到摄像头前、注意专注以及不断地鼓励。整个学习过程是十分流畅的。

而对于更多产品细节，多知与伴鱼智学技术&业务负责人陈现麟、伴鱼智学英语首席教研专家韩秀慧进行了一次对话。

02姗姗来迟的AI私教

多知：能否介绍下伴鱼智学的推出背景？

陈现麟：首先还是我们一直在讨论的教育的不可能三角，大家都已经很熟悉了。我们当时的判断是AI老师可能可以成为平衡个性化与性价比的一个机会。

AI老师意味着无限量供应，伴随AI技术的成熟，也完全可以为学生提供个性化的服务。当然价格肯定也会低于真人老师。伴鱼的基因，刚好可以促成这个想法。

伴鱼的技术积累和技术风格，加上我们的内容和数据，可以为AI老师提供足够的支持。可以说是天时地利人和。

多知：虽然说是私教AI，但是不是和市面上的AI老师、AI学伴、AI答疑的大概思路是一致的？

陈现麟：乍一看大家是比较相近的。差异在每个公司的数据、对用户的理解和用户的实际体验上。

我们都知道，现在开源和云计算时代，纯技术的壁垒基本已被打破，所以伴鱼其实是在用7000万用户、3000万节课程的学习数据来做技术层面的护城河。

伴鱼智学是把整个学习的环节拆的比较细，我们是叫“纳米级知识标签体系”。

这个体系中，我们把K12阶段的知识点拆解成数千个小的知识点，搭配伴鱼自己的2亿多题库，覆盖新课标的教材版本的学、练、测需求。

团队再通过 “大模型初选 + 教研专家复选” 机制确保题目质量，实现从 “拍题 - 讲解 - 测评 - 巩固” 的全流程智能化。当用户使用的时候，伴鱼智学已经实现了课前、课中、课后的各个环节均来自智能匹配。

多知：能否再展开讲解下智能匹配的部分？

陈现麟：比如学生在线上进入课堂，我们会预设清楚几个环节，AI老师会提前给出开场白和这节课要学的内容。在上课过程中，每个环节都会有可可老师的点评，这个都是实时给出的，不是我们预设的。

用户可以在课程中的任何环节、任何界面进行喊停或者圈住自己不懂的地方，AI都会马上给出反馈。

随时中断、随时提问、随时讲解、无限对话——我们下了很大功夫在这里。用户甚至可以随便找图片上的任何一个部分，让可可老师来就地取材，讲个故事等等。

这也和伴鱼的基因有关系，我们都是产品人，所以体验是第一位。

多知：AI老师这样的角色会成为伴鱼在接下来的产品重点么？

陈现麟：我们的确在最开始的时候的目标就是做一个AI老师，就是现在的可可老师这样的私教。

目前的可可老师在教育方面的互动绝大多数是以视频+AI的模式来做呈现，视频推动情节、情节带动教育，这种视频向的呈现更适合孩子，

接下来我们也会做区分，让AI私教用不同年龄段、不同学龄段的孩子喜欢的方式去互动。比如低幼就多一些动画或者有趣的互动，大一点就在知识讲解到位的同时给到更多个性化的帮助。

多知：团队现在的更新频次是怎样的？

陈现麟：每天都在迭代，每周都在更新。

伴鱼的团队对这个事情的理解其实已经非常一致了，通过AI去加强用户体验，保证学习效果。

其实通过AI，完全可以让我们用大厂几分之一的精力和资源去做到几倍的效果，这是黄河和我们其他技术团队能够实现的。

多知：有没有哪个部分的迭代其实比较艰难？

陈现麟：AI讲题，我们迭代了很多次。

最早我们发现AI老师在很多类型的题目上都很难讲好，我们做了一些折中，同时给AI老师添加了部分辅助配置信息。但是技术迭代非常快，伴随技术发展，这个部分的配置在后面也不需要了，但在当时其实我们下了很多功夫。

所以对于一些短期内无法实现的功能，其实我们都有一些阶段性的折中方案。但技术的进步也为我们找到了更多的方案。

整体来说是越来越好的。我们已经减少了很多当时加上的配置了。

多知：看起来这个过程中团队的压力也是很大的。

陈现麟：的确，但是当我们做的事情本身具有绝对的创造力的时候，兴奋还是多于压力，最后会变成动力，我们也越做越开心。

03造一个教育场景的“KEEP”

多知：趣味性的部分，伴鱼智学是怎么调配的？

陈现麟：我们当然也会有一些趣味化的处理，但是不太重。趣味性本质上是辅助，算是一种教辅工具。

但是现在的孩子们，你就算是一款游戏，孩子们玩一下很快上手，但是也会很快玩腻，所以游戏化肯定不是让孩子主动用一款教育产品的主要动因。

我们可能会更倾向于用成就感激励学生，在每个环节的即时互动、个性化激励、对孩子的每一个动作都有一个恰到好处的反馈。

多知：激励这个手段，孩子就不会腻了么？

陈现麟：在激励的部分我们也做了一些设计。

线上的激励是一部分，但是我们还想让激励更加具体和落地，所以接下来我们的伴鱼智学会匹配一个打印机，我们会有一个奖状功能。

孩子们达到不同的水准的时候，就会打印并得到对应的奖状。

多知：教育版的KEEP？

陈现麟：没错，是有这个感觉！它是实打实的奖励证明、也可以在每次孩子得到鼓励时马上联网打印出来。

另外我们也会有排行榜，不同的榜也会有不同的礼物给到孩子们。这样我们和孩子的关系就从线上来到了线下。

另外孩子们之间也有了社交和PK。

多知：为什么这次的智学会选择以应用为载体，而不是硬件？打印机能做的还是比较少吧？为什么没有直接做个学习机呢？

陈现麟：硬件这个东西它有使用周期和寿命的，硬件的迭代是很快的，也就是我们通常所说的“摩尔定律”。可能我今天买回来觉得特别好，但三年以后可能它就会卡顿，就不好了，可是孩子的学习是好多年的事情。

但软件不一样，可以不断的更新迭代。

多知：不过和打印机做联动还是有很多可能性的，比如组卷、错题打印这类？

陈现麟：是的，这也是一个能够从线上迁移到线下的动作，比如我们后面的智能批改、拍照答疑的解析、作业辅导的建议等等，都可以打印出来。

甚至我们可以直接打印一些练习给孩子们。比如一百道口算题、英文单词等等，这都是比学习机更有空间的事情。

多知：这样刚好也把用户的使用数据再收集回去了。

陈现麟：对没错，比如孩子有一个错题，他拍下来之后我们的可可老师给他解答，解答后，可可老师可以根据孩子的学情出一套题，当孩子答完后，错题进入错题集，都答对了或者需要测评也可以打印出来。

全部流程都是自动化。数据也自动收集了。

我们的理想形态就是通过伴鱼智学加一个打印机，就可以满足孩子和家长在家庭场景下的绝大部分学习需求。

家庭场景下的答疑、解题、讲解、陪伴学习、错题收集打印……咱们一个很便宜的AI私教就都解决了。

多知：今年年初不少教育科技企业都官宣接入了DeepSeek，另外也有一些企业开始接入其他的模型能力。当越来越多的公司具备一定的技术之后，接下来的差距会在哪些方面？

陈现麟：如果从技术的维度出发，那考验的就是各家对模型、对AI的理解了。

大模型本身提供的是基础能力，普适化的技术一定会越来越强，我们每家企业的技术都会越来越落地。但是差别会在产品化上。

就好像同样的AI答疑和AI老师，目前每家之间的体验和重点也已经出现不同的侧重。有些公司会让AI老师就做好一件事情，有些公司想让AI老师做的更多。有些公司会在意多模态、有些公司还没有把它提到战略上。

接下来的差距就在对AI的判断力和产品力上了。

多知：在伴鱼视角下，接下来的AI老师赛道会有哪些趋势？

陈现麟：现在的技术已经很快了，但离我们预想的还是有点慢。希望它可以更强大，我们也将有机会做更多的事情。

接下来AI老师一定会与真人老师越来越接近。

但在我们的产品设定中，还是希望它可以成为老师的助手，在家庭为学生们解决各种各样的学习和生活问题。

04通过“工具”，把内容沉到用户身边

多知：韩老师是有20余年一线教学经验的老师了，请问从您的视角来看，现在的家庭对AI教育的需求有什么特点么？

韩秀慧：现在家庭中对AI教育的认知其实还是有很明显的两派。

一派就是他们对AI教育产品的理解是以前的录播课形式，家长们会觉得有动画、有一些基础的内容和对话作答。

另外一派就是可能已经接触到ChatGPT或者Deepseek的家长们已经能够理解AI原生产品大概是什么样子。

第二类的家长正在增多，他们对AI产品的需求是非常明晰的，比如他们会问“AI课怎么保证学习效果”、“里面的AI老师是预设的还是纯AI的”、“这个互动是真的AI还是假的AI”、“AI课怎么聚焦我孩子的情况把问题讲清楚”、“AI能不能真的帮到我的孩子提升能力”……这五个问题就可以看出来，他们是真的对AI产品理解并且期待的。

其实AI产品在这两年的风很大，家长们在学习机、应用商店可以接触到的AI产品很多。但是在过去的体验里，我想很多人只要用了就会清楚，过去的AI产品并不能算得上特别好。

好用、易用、个性化的帮助、给孩子带来成长上的具体效果，家长们依然对这些怀有期待。

多知：对于家长们的需求，伴鱼智学当前的AI课程上有哪些特别的调整和设计么？

韩秀慧：其实还是有一些难度的。

首先我们需要AI能够很好地去匹配垂直教育内容，最终成为一个真正的教育智能体。这对技术、对知识库、对用户数据的理解等方面的要求都很高。

另外国内伴随新课标的要求提升，我们也需要对知识库进行大规模的重新梳理、包括系统地打标签、题库的精选设计等等，都是对教研非常大的挑战。

以前没有新课标、以前的知识体系也很粗。

多知：伴鱼智学怎么做的？

韩秀慧：我们就重新梳理了一个叫“纳米级知识标签体系”。

这个体系简单来说就是基于新课标的要求，把K12阶段的知识点拆解数千个更小的知识切片，结合伴鱼之前积累的2亿多题库，重新覆盖到新课标教材版本里面的学、练、测。

整体的颗粒度是非常细的。

拆得细的好处其实是方便AI，这样能够让AI清楚了解孩子们要学的知识点并且推送最合适的讲解思路。

举一个简单的例子，一个鸡兔同笼的问题，对不同年级的孩子，具体的讲解方式和解体思路是不一样的。真人老师肯定知道，但是你问AI，有时候AI没办法作区分，有时候你需要添加不同的前缀要求才能得到答案。

但是伴鱼智学现在可以做到个性化答案的有的放矢了，底层还是因为知识库的部分做到位了。

穿新鞋走新路，因为新课标和AI都是崭新的，所以每一步都很难。

多知：这样看起来，这个AI产品背后的教研团队还是需要比较重的人力的？包括前面重新打标签又要结合新课标，过程中应该比较重？

韩秀慧：对，一定规模的人力，而且必须是专业级别的老师们。

因为只有做切片的老师足够专业、喂给机器的数据内容足够接近真人老师的教学思路，可可老师才能更接近真人老师。可可老师才能更有温度。

多知：您刚刚也提到现在家长们可以接触到的AI老师、AI学伴产品越来越多，当伴鱼去做可可老师的时候，最主要关注的能力在哪些维度？哪个部分攻克最难最久？

韩秀慧：其实就是把前面家长会关注的那五个问题做好，能够把这些做到位就很不错了。但是过程中最难的我觉得就是如何让大模型能够用最适合孩子个性需求的方式去对话和答疑。

其实现在市面上很多代码都已经公开了，技术不会是产品之间的绝对壁垒。壁垒就在内容和互动上。是我们的教研团队和产研团队的配合等等。

就好像我们刚刚提到纳米级的知识点拆分，但是拆完还不够，拆得太碎还会影响孩子的体验和进度，技术团队还要能够在知识库中为孩子建立个性化数据。

最终确保孩子能力弱一点的时候，知识细嚼慢咽地给；孩子这部分掌握比较好的时候，知识有选择性地取舍和教学。

多知：黄河老师在教研层面主要提过哪些重点注意的部分么？

韩秀慧：黄河老师是产品方面的专家，所以他在和我们沟通的时候也一直更关注细节、产品层面的精度。

做教研其实就是带着镣铐跳舞，我们需要让可可老师能够在线上的课堂上有放飞的空间，但是又要让可可老师能够在教育标准的环境下给这些有求知欲的孩子们能够一起成长。

我们需要不断地磨合，才能确保最终质量。

就以我们课程中的小动画为例，教研需要做初稿设计，需要插画老师进行视觉呈现，后期老师要一帧一帧制作出来。这个时候AI需要融合进来，能够在彻底掌握这一页动画想讲什么的基础上，随时结合孩子的问题来互动。

教育是一门有缺憾的艺术。

但是AI帮助我们在实际的线上互动中，拥有了补足缺憾的机会。

2017年，黄河在为伴鱼找到新的需求时曾对多知说：“好的创业团队，永远能找到好的切入点和方向，但赛道的选择很重要。”

时间一晃而过，此刻的伴鱼，已经从单纯的语言学习丰富到素养成长的综合品牌。

而伴随AI的不断融合与教研的拆解细分，以产品体验为优势的伴鱼，还会带来新的产品么？

作者：冯玮

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