学习机的「诸神黄昏」：寒雪老师与一场 L5 级 AI 技术突围战

如果有一个参照系，能祛魅营销话术，显露出教育 AI 的真实水位，它会是照妖镜还是指南针？

云栖十年大会上，阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭抛出了 AI 行业的全球共识，通用人工智能（AGI）已成确定性事件，并为超级人工智能（ASI）的到来奠定基础。受此共识驱动，教育科技行业也正经历一场从「参数内卷」到「标准重塑」的剧变。

（图注：云栖十年大会吴泳铭主题演讲）

在学习机老大哥与 AI 家教新秀的角力中，AI 教育赛道的新标尺逐渐清晰。参照自动驾驶等级分类，教育 AI 同样被划定为 L1-L5 五大等级。其中最高的 L5 等级被定义为自进化型 AI 家教，是 AGI 落地教育的终极目标，也是通往 ASI（超级人工智能）的唯一入口。

但共识背后，往往隐藏着巨大鸿沟。我们将沿着这张等级图谱，切开三个关键剖面：L1-L5 级如何通过「技术奇点」筛选幸存者？以寒雪老师为代表的「AI 家教」是否真的触碰到了 L5 的边界？以及，当「一户一师」时代真的到来，将对中国教育生态进行怎样的重塑？

（图注：内容源于新华网教育 AI 智能等级文章）

这场由标准定义的卡位赛，才刚刚开始。

L1 到 L5 的划分，本质上是在衡量教育场景中「自主性」「个性化」需求的满足程度。2025 年末 GET 教育科技大会上，近百位业内人士对教育 AI 的演进路径进行探讨，并初步达成了共识。

（图注：图片来源于 GET 大会,「AI 家教寒雪老师成唯一触及 L5 级 AI」）

如果将市面上的产品扔进这个坐标系，会发现绝大多数玩家仍被困在低维的性价比内卷中。

L1-L3 级：资源工具

L1 为基础问答型，效果类似百科全书，解决「知之」，但交互是碎片化的；

L2 是多媒体讲师，解决「不懂」，具备生成板书、图解题目等多模态内容演示能力。这是目前市面上大多数宣称「能讲题」的学习机的真实水位；

L3 是名师课精准学，解决「不连贯」，它能按知识体系进行结构化、连贯性的课程匹配。它用标准化的知识体系去应对非标准化的学生。逻辑仍是路径优化，不是根源诊断。

L4-L5 级：「AI 助教」到「共同进化 AI 老师」

真正的分水岭出现在 L4 级（个性化辅导型）。这是 AI 学习工具跃升为 AI 教学老师的临界点。这一步的技术突破在于解决诊断和规划问题。它不仅要知道学生错了，更要通过知识图谱的穿透，理解「为何出错」。

而 L5 级（进化型 AI 老师），则是一个具有看似「生物学」特征的定义。它要求产品具备「自我优化机制」，成为一个具有成长性的智能体。它在与学生的交互中，实现数据的双向反馈与共同进化。

显而易见，L4 等级触及「教学老师」门槛，L5 级是 AI 老师的进化方向，其余的产品作为辅学工具提供单点式功能。

共识之后，一个现实问题随之而来：在当前的算力与算法约束下，真的有产品能触碰 L5 的门槛吗？

在遍寻市场后，我们发现寒雪老师是目前行业内唯一触及 L5 级「进化型 AI」标准的样本，也是最早提出并以此标定自身路径的品牌。

（图注：2024 年 9 月，智能精准学在云栖大会上发布全球首位超拟人一对一 AI 老师「寒雪老师」）

寒雪老师由智能精准学打造，不仅在开售半年内拿下了高端品类销额第一，用户及业内更盛传「AI 家教就请寒雪老师」。创始人兼 CEO 杨仁斌称其「不是学习机，是一位全能的 AI 家教」。

「行业唯一 L5 级技术」与「AI 家教首选」的市场认知互为表里，构成了寒雪老师护城河的 AB 面。

我们试图从产品逻辑层面来解析，在这背后它究竟做对了什么？为此，我们对寒雪老师 AI 家教机进行了长达一周的使用测评。

内核重构：抛弃「堆料」，寒雪打造「拟名师」

与传统学习机通过堆硬件参数或堆名师视频来构建壁垒不同，寒雪老师的底层架构更像是一个「教师能力系统」。衡量的指标也相对拟人，比如语音实时互动、板书能力、资源工作台调用能力等等。产品的效果依托于极度精细化地处理输入的「教学信号」。

产品逻辑「进化」：寒雪画了个一对一闭环

拆解寒雪老师的技术链路，我们看到了一个清晰的「诊断——互动——继承——优化」闭环。

比如策略生成。我们在体验的一节 40 分钟的互动课中，还原了一位学生在学习中会出现的各种情况，比如走神、文不对题、不会、做错、不配合等等，来「为难」寒雪老师。一位编辑负责互动，一位编辑负责记录和观察。

经观察，这节课程里，寒雪老师至少对应采取了「题干领读」「类比举例」「反向推导」「调整讲题思路」「知识点跨年级定位」「画图解析」「举一反三题目推荐」「心理学技能」等 8 种教学策略的交叉调用，几乎还原了一位资深一线名师的全部教学技能。在此之前，我们还以为会是类似其他品牌的对于固定脚本的演绎。

再比如深度诊断。观察结论是寒雪具备归因计算能力。比如学生在回答时的犹豫、提问背后的解题思路混乱，以及错误原因是计算粗心、还是概念混淆等等。寒雪基于多轮交互的判断，甚至不需要学生宣之于口。

我们了解到，这项能力，源于智能精准学与首师大心理学院教授合作研发的教育心理学内核，使寒雪能够理解教学过程中的隐性输入。因此当学生出错时，寒雪老师不会像 L2/L3 级产品那样简单粗暴地丢出一个视频，而是启动一个实时的、类似真人的诊断交互流程。

还有寒雪老师最接近 L5 特征的数据继承能力。系统会依据交互数据的有效性，反哺决策模型，达成「协同进化」。

这意味着，虽然距离吴泳铭提到的「共同进化」仍有距离，但寒雪老师已经搭建起了一套具备「教学智慧」积累能力的算法框架，并在产品逻辑和能力上取得可圈可点的突破。这在当前的教育市场，无疑是一次高完成度的技术实践。

智能精准学产品负责人丛婉龙在 GET 大会上的演讲，提供了一个实践者视角下的愿景。「我相信，L5 级 AI 家教从愿景走向普及，只是时间问题。它带来的会是一场技术普惠带动的教育资源再分配，其影响远超商业范畴。」

中国教育最深刻的矛盾，始终是优质个性化教育需求的无限性与优质教师资源的稀缺性之间的张力。

L5 级寒雪老师这类产品的出现，意味着优质教育资源「平权化」的可能。当一个不知疲倦、持续进化、完全懂你的「顶级教师」可以被塞进一台设备里，传统的以学区房、名校为核心的资源分配逻辑可能会被撼动。

未来的教育竞争，会从「争夺稀缺的真人」，转向「选择更适配的 AI 服务」。

但这并不意味着「教师」的消亡。当 AI（部分）接管知识传授、作业批改等标准化工作，真人教师会回归到教育的「育人」本质，比如聚焦于情感支持、人格塑造和创造性思维的激发。

寒雪老师作为当前行业最接近的 L5 级 AI 实践者，本质上是一场关于「教育何为」的预演。它迫使从业者和定义者们重新审视：在技术能将「因材施教」推向极致的时代，人类教育者的核心价值究竟在哪里？

这场卡位赛，赢家将拿走的不仅是市场份额，更是定义下一代教育形态的解释权。