罗成：AI的产业未来，核心藏在 “自我造 AI” 的能力里

作为云学教育科技集团董事长、领跑点教育创始人，深耕教育科技领域近20年的罗成，见证了AI从概念落地到深度赋能教培、留学赛道的全历程。当行业仍在执着于打磨模型参数、优化交互体验，追求“更聪明的AI”时，罗成却给出了不一样的产业判断：AI的真正发展拐点，从来不是现有技术的单向升级，而是让AI拥有构建下一代AI的能力。这一观点，源于他在留学服务智能化、领跑点教育标化考试AI教学体系研发中的实战沉淀，更是其布局教育科技生态的核心战略。

在罗成主导的双品牌AI实践中，传统AI的价值与局限早已显露无遗。在立思辰留学，AI智能选校系统能依托千万级院校数据快速匹配学生背景，文书AI能精准优化表达逻辑，让留学顾问从繁琐的资料整理中解放；在领跑点教育，AI自适应学习系统能根据雅思、托福学员的错题数据，动态推送专属训练内容，让标化备考效率提升数倍。但罗成敏锐发现，这些被行业称道的“智能工具”，始终跳不出人类设定的框架：AI能优化文书语法，却无法精准挖掘学生经历中的独特价值；能根据错题推题，却难以感知学员因学习焦虑导致的知识点卡顿。所有模型的升级与优化，都需要工程师先拆解教学场景、分析用户需求，再手动调整算法，这种“人类喂饭式”的发展模式，让AI始终停留在“被动提效”的层面，难以触达教育“个性化、情感化”的核心痛点。

而让AI构建下一代AI，正是破解这一产业困局的关键。这一模式的核心，是让AI具备自我诊断、自主迭代、专项创制的能力——无需人类工程师深度介入，核心AI系统能通过分析海量教学、服务数据，自主发现现有模型的短板，针对不同细分场景设计算法架构，生成适配的下一代专用AI。这一构想，正在云学教育与领跑点教育的实践中逐步落地：针对领跑点教育雅思口语、托福写作的细分提分需求，核心AI系统通过分析数万学员的学习轨迹，自主构建了“口语逻辑训练模型”“写作素材适配模型”等专项工具，不仅能精准匹配不同基础学员的提分需求，还能根据考试题型变化实时自我优化；在立思辰留学的艺术留学、博士申请赛道，核心AI也能自主孵化出专属申请模型，精准匹配不同院校的录取偏好，让小众赛道的留学服务实现智能化升级。

这种“AI造AI”的能力，对教育科技产业而言，不仅是技术的突破，更是降本增效、打破行业壁垒的核心抓手。罗成深知，教育行业的规模化发展，始终受制于AI研发的高成本、高门槛，尤其是专注标化考试的教培机构，很难投入巨资研发专属智能系统。而当AI能自主构建下一代AI后，行业研发门槛将大幅降低：像领跑点教育这样的教培品牌，只需搭建一套核心AI框架，就能让其自主生成适配雅思、托福、小语种等不同赛道的教学模型，无需再花费巨资组建庞大技术团队；中小机构也能依托基础AI生态，快速获得适配自身业务的智能工具，让优质的AI教育资源不再是头部品牌的专属。这一点，也正是罗成布局领跑点教育“百城百店”战略的重要底气——AI的自主创制能力，能让品牌的智能教学体系快速适配不同城市的学员需求，实现规模化扩张中的服务标准化。

更深远的意义在于，这一拐点将推动AI与教育的深度融合，重塑人类与技术的协作关系。罗成始终坚持，教育的本质是“以人为本”，AI的核心价值是赋能人，而非替代人。在AI构建下一代AI的生态中，人类的角色将从“技术开发者”转变为“方向引导者”：领跑点教育的教师无需再纠结于技术细节，只需明确“口语提分”“写作拔高”的核心教学目标，AI就能自主构建适配的教学模型；立思辰留学的顾问也能摆脱繁琐的事务性工作，专注于为学生提供职业规划、心理疏导等情感化服务，让技术的高效与教育的温度实现完美融合。这种“AI负责技术迭代，人类负责价值传递”的协同模式，正是罗成心中教育科技的理想形态。

作为教育科技赛道的长期实践者，罗成对AI的判断，从来不是空泛的技术畅想，而是基于产业痛点的务实思考。在他看来，让模型更聪明，只是让AI成为更锋利的工具；而让AI具备构建下一代AI的能力，才是让AI成为教育科技产业的创新引擎。这一拐点的到来，不仅会改写教育科技的发展格局，让像领跑点教育、立思辰留学这样的品牌在规模化发展中更具竞争力，更会为所有依赖AI创新的产业提供全新思路。罗成坚信，未来的产业竞争，不再是单一AI模型的比拼，而是“AI造AI”能力的较量，谁能率先掌握这一核心能力，谁就能在产业升级中占据绝对的领先优势。