硬氪首发 | AI教育企业获近千万元天使轮融资，为全国4000万大学生提供一站式备考AI助手

硬氪获悉，广州市题渊网络科技有限公司（以下简称“题渊科技”）已于近日完成近千万元天使轮融资，投资方为宏泰智慧谷，本轮资金将主要用于市场推广和教育 agent 平台的持续技术研发。

题渊科技成立于2025年，致力于成为大学生备考领域的一站式AI助手。公司以AI大模型驱动个性化学习方案，覆盖课程、刷题、答疑、资讯、报考等全流程，服务范围涵盖考研、考公、专升本、四六级、雅思托福以及教资、财会、司法、医药等多个赛道。

创始人吴秋恒在大学生教育赛道已深耕15年，从大学期间的考证培训起步，到创办营收过亿的线下教培公司。2023年，在上一家公司成功被收购后，他看到了教育场景下AI切入的机会。

吴秋恒认为，2026年将迎来全国AI教育应用爆发的红利期。而当前大学生备考市场虽需求旺盛，但仍面临传统教培“不可能三角”的困境，即无法同时实现规模化、个性化、和高质量。传统线下教培动辄数万元，价格昂贵，碎片化答疑难以获得即时响应，而目前市场上通用大模型的解题准确率往往不尽人意。针对这些痛点，题渊科技自主研发了高校教育类垂直大模型，融合超1000万+道题目数据、10万+结构化知识点及多模态视频切片，解题准确率已提升至95%以上。

其核心产品矩阵涵盖了AI数字人微课堂、AI智能分析报告、知识闪卡等。其中，AI数字人微课堂可实现“24小时不打烊”的个性化讲解。学生在刷题遇到难点时，系统可实时生成专属的数字人讲解视频。通过“AI+真人教研”的模式，将传统上万元的培训课程成本压缩至几百元的订阅费用，极大降低了学生的备考门槛。

“AI智能分析报告”则全程免费定制，聚焦学生升学核心需求，一是定方向，基于成绩、学科优势及兴趣特长，优先梳理适配的院校范围与对应专业方向，明确升学选择边界。二是分析投档，同步标注目标院校近年投档线数据，结合学生成绩分析录取概率，划分冲刺、稳妥、保底梯度。最后还能生成针对性学习计划，助力学生根据升学目标补弱提强。

团队配置上，兼具教育与科技双重基因。除深谙校园市场的吴秋恒外，技术总监曾任职阿里中高管多年经验丰富且技术全面，教研总监曾主导千万级学员的课程体系设计与一线授课。目前，题渊科技已完成初步产品研发并进入内测阶段，用户增长迅速。

在商业模式上，除了面向C端学生的订阅制，题渊还布局了B端的课程和系统SaaS服务及产品OEM服务，同步面向全国高校以及各类大小教培公司开放合作, 为教育机构和硬件厂商提供技术赋能。吴秋恒表示，公司预计2026年营收达2500万元，并在2028年突破2亿元。

我们与吴秋恒聊了聊他的创业初心和计划，以下是访谈节选：

硬氪：您在大学生教育赛道深耕多年，上一家公司也被收购了，为什么这次选择用AI切入？

吴秋恒：我从大学时期就一直围绕高校市场在做计算机二级、教资等各类考证培训，毕业后的创业也没有离开过大学生。而接下来的5-10年内，AI是中国乃至全球的又一波新的浪潮，在这样一个伟大的时代，如何让AI与高校教培相结合并落地，是我们一直在思考的问题。这次再创业， 我们研发的备考一站式AI助手，目标人群依然是全国4000万在校大学生、有意向深造或考取职业资格证书的年轻人群。对这个群体的深刻理解，是我们的核心优势。

传统教培最大的痛点是效率和成本，一个老师只能服务几十上百名学生。而AI可以无限提升效率，同时将成本降到极低。AI是实现“因材施教”的最优解。我们不只是套用开源大模型，而是通过自研的教育垂直模型和海量原始优质数据集，构建真正懂考试、懂学生的“教育Agent”。

硬氪：相比于市面上的搜题软件或录播课，题渊科技的竞争优势在哪里？

吴秋恒：传统刷题软件只给答案与固定解析，不解决“理解”与个性化问题；录播课只是传统的单向输出，无法针对性地回答某个细分知识点疑问。我们的AI数字人是实时的，哪道题不会，系统就实时生成对应的讲解视频并实时答疑，就像私教坐在你身边。而且我们的解题准确率在内部测试中达95%以上，这是通用大模型很难做到的。

硬氪：大学生市场相对封闭，题渊在市场推广上有哪些成熟的打法？

吴秋恒：校园市场的封闭特性正是我们的优势, 因为和其他市场的公域投放逻辑完全不同，公域投流的ROI往往很低,并且广告费用高昂。我们更擅长利用社交和娱乐内容的裂变。我们会通过自建的校园垂直媒体、以及与全网高校大学生博主达人链接种草，和自建的10000+社群，让学生自己成为推广者。这种基于熟人关系的、封闭圈子的传播速度非常快，效率也更高。大学生群体每年有4000万的存量，这是一个巨大的市场规模。

硬氪：作为一家初创公司，你们如何建立自己的数据壁垒？

吴秋恒：数据是我们最核心的护城河。我们积累了超过1000万的题目数据和10万+的知识点地图。更重要的是，我们有100万在校生的真实学习行为数据，通过用户的反馈和纠错，我们可以进行持续的监督微调。用户数据一旦轮转起来，后来者很难在短时间内追上我们的模型精细度。