高考结束之后，围绕考生和家庭的新一轮教育消费已经悄然启动。
志愿填报、升学规划、学习机、AI 测评、大学先修课……每年6月至8月，本就是教育消费最集中的时间窗口之一。但相比前几年，一个明显变化正在出现：家长依然愿意为教育投入资金，却越来越少有人单纯为一门课程、一位名师或者一本教辅买单。
课程越来越多，获取知识越来越容易，AI 甚至已经能够在部分高考试题中取得接近满分的成绩。在这样的背景下，教育行业不得不重新回答一个问题：当知识供给不再稀缺，新的价值究竟来自哪里？
在多鲸最新一期「三人行」直播中，多鲸创始人姚玉飞、想象力智能中高考联合创始人武振婷、爱宾果董事长兼清华大学人工智能博士闵海波、火箭 AI 创始人查天晨围绕《从产品到场景：教育消费的新机会在哪里？》展开讨论。三位嘉宾所处赛道不同，但讨论过程中，一个共同趋势不断浮现：教育消费正在从购买内容转向购买结果，而教育企业的竞争，也正在从课程竞争转向学习过程竞争。
谈到今年高考，武振婷首先提到了一个明显感受：考试正在越来越强调综合能力。「现在国家的考试方向，也是从以前这种刷题式的伪学霸，到现在培养综合能力的提升。」在她看来，未来真正重要的不是掌握多少知识，而是解决问题的能力。
考试导向的变化，也在影响家长对于学习产品的选择。过去，家长更容易为名师、课程和课时买单；而今天，越来越多家长开始关注学习效率本身。武振婷提到，传统线下教学大多采用一对多模式，很难兼顾每个孩子的个性化需求，而 AI 导学系统试图解决的正是这个问题。
「我们这个系统有个导学系统，相当于一个导航。」她将导学系统比作路线规划工具。对于不同学生来说，从当前水平到目标成绩并不存在完全相同的路径，因此系统会根据学生情况生成个性化学习方案，而不是简单推送统一内容。在她看来，家长对于 AI 学习系统接受度提升，并不只是因为技术本身，而是因为越来越多家庭愿意为结果买单，希望找到更适合孩子的学习方式。
目前想象力智能中高考采取「AI系统+名师团队」的模式，目前拥有158位名师，其中包括8位特级教师、11位正高级教师，负责考点整理与考纲更新；教研团队则筛选打造精准题库，而非简单堆砌海量题目；同时由具备命题经验的教师从"反命题"角度录课教学。武振婷表示，AI虽然能够解决个性化学习的效率问题，但「名师仍是教育的灵魂」，技术与师资的结合才是保障学习效果的关键。
为了提升学生持续学习的动力，系统还会结合分层教学和即时反馈机制。武振婷认为，当学生面对适合自己的学习难度时，逆反心理会明显减少，而及时反馈和一定程度的游戏化设计，也能够帮助学生建立正向学习体验。「我们希望让孩子眼里有光，身上有汗。」在她看来，学习不应该占据孩子全部时间，而应该让孩子有更多时间投入运动和社交。
谈及未来发展趋势，武振婷认为家长消费理念已发生根本转变——为结果买单，谁能让孩子提分就选谁，且愿意尝试线上线下结合等多种学习方式，不再只盯着传统教培。学习场景将走向多元化，孩子既需要线上的个性化学习，也离不开线下门店的学习氛围和人际交流。同时，家长会更多地提前规划多元升学路径，包括强基、综评等，以降低高考失利风险，并对心理健康、家庭教育、志愿填报等一站式服务产生越来越强的需求。她还提醒，虽然出生人口下降，但未来5到10年中高考人数仍在增加，考试压力依然存在。
如果说家长消费变化来自需求端，那么 AI 的发展则正在重塑供给端。
直播中，爱宾果董事长闵海波博士提到，目前主流大模型在高考数学中的成绩已经能够达到 144 至 148 分水平。「刷题时代确实快结束了。」在他看来，这并不意味着练习不再重要，而是单纯依靠重复训练获得竞争优势的空间正在缩小。
「想象力比知识更重要。」闵博士认为，相比知识本身，未来越来越重要的能力将是思辨力、想象力、探求欲以及定义问题的能力。因为 AI 能够帮助人们回答问题，但无法代替人提出问题。
谈及大模型出现之后的产品变化时，闵博士提到，2022 年之前的很多教育设备更多是机械和程序化的，智能化程度相对有限。随着技术发展，AI 不仅能够完成问答，还能够承担部分讲解工作，在很多场景下具备接近老师的互动能力。
不过，在他看来，AI 并不会替代老师。「它一定是老师一个很好的助手和帮手。」闵海波博士认为，技术的价值更多在于提升效率，而不是取代教育中的人与人互动。无论技术如何发展，教育最终面对的依然是学生，而不是机器。
作为一家头部的教育具身智能科技公司，爱宾果在面向B端，以AI助教机器人赋能学校课堂教学与数据采集，C端推出台灯形态的AI私教"智慧光AiLight"，通过AR光桌交互和苏格拉底追问式引导解决家庭辅导问题。谈到爱宾果的产品选择时，闵海波博士分享了另一种思考。面对竞争激烈的学习机市场，爱宾果并没有直接进入这一赛道。「学习机已经是一个挺白热化的市场。」在他看来，与其进入成熟市场竞争，不如尝试寻找新的产品形态。
这种「不抢热闹赛道」的思路，同样体现在他对机器人形态的判断上。出身于清华大学智能机器人中心、博士研究方向正是具身智能的闵海波，
将机器人能力拆解为「大脑」与「小脑」两部分：「小脑」指行走、平衡、避障等运动本体能力，「大脑」则指智能交互与教学能力。在他看来，尽管人形机器人是当下的热门方向，但其「小脑」尚不成熟——即便是头部公司的产品，面对家庭环境中细小的障碍物仍难以应对，距离真正入户还需要三五年时间。
「创业公司要同时做好这两件事，基本不现实。」闵海波博士表示，与其贸然追逐完整的机器人形态，不如集中资源把教育「大脑」做到极致——无论未来的载体是台灯、平板还是人形机器人，「如何把知识用引导的方式教给孩子」这一核心能力始终不变。等到行业整体攻克「小脑」相关技术瓶颈后，再将成熟的运动本体与积累多年的教育大脑相匹配，时机才真正成熟。
除了产品本身，闵海波博士也谈到了教育企业的发展问题。在他看来，单纯依赖内容、培训或线上课程模式的教育企业，面临增长天花板和资本市场认可度有限等挑战；相比之下，具备技术研发能力、产品化能力和规模化交付能力的教育科技企业，更容易形成长期竞争壁垒，并获得资本市场关注。教育科技公司本质上是科技公司，因此具备资本化的可能性；但如果只是面向科技开展教育业务，则很难建立真正的竞争优势。
与导学系统关注学习路径不同，查天晨把注意力放在了另一个问题上：学生为什么学不会。
谈到创办火箭 AI 的原因时，查天晨提到，团队最初希望解决两个问题：一是教育资源的公平分配，让更多孩子获得适合自己的学习内容；二是学习效率问题。在他看来，随着学习资源越来越丰富，影响学习效果的关键已经不完全是内容供给，而是学生能否找到真正制约自己进步的问题。
基于这样的判断，火箭 AI 选择从测评切入，提供了一套面向小学到高中的AI个性化学习系统，通过动态测评精准定位每个孩子的知识薄弱点，再以AI一对一引导式讲解实现「以结果为导向」的高效提分。
与常见的静态测评不同，查天晨更强调「动态测评」的价值。他认为，许多测评产品本质上只是将纸质试卷信息化，通过一次测试判断学生掌握了哪些知识点，而火箭 AI 希望进一步追问：学生为什么不会。
「我们的目标是找到你即将突破的那个节点。」查天晨表示，相比单纯记录结果，动态测评更关注学习过程本身。系统会通过持续提问，引导学生表达自己的困惑，并进一步追溯问题产生的原因。通过这种方式，测评不只是发现问题，更是帮助学生理解问题。
这种思路背后，其实对应着他对于个性化学习的理解。在查天晨看来，过去很多家庭愿意通过增加学习时间、购买更多课程来提升成绩，而今天，越来越多家长开始关注投入与产出的关系。「以前家长收入高，报一对一花更多钱。现在认知高了，他会说能不能把钱花得更精准一些。」相比增加学习时长，如何把时间和资源投入到最需要解决的问题上，正在成为家长更关注的事情。
因此，他认为极致个性化学习是势不可挡的趋势——家长认知不断提高，会追求「把钱花得更精准」，高考也越来越考查跨学科思维和对知识点的真正理解。每次时代变迁的本质都是生产效率的改变，正如网购取代实体店，更高效的个性化学习方式终将改变教育的交付形态。
他还提出，AI时代值得关注的并非「答案获取能力」，而是思考能力本身。随着智能工具不断降低知识获取门槛，孩子是否具备独立思考、主动探索和持续学习的能力，将变得更加重要。更长远看，未来教育体系与产业之间的连接会更紧密。职业规划、自我认知以及能力培养等过去容易被忽视的环节，也将通过新的教育产品和服务获得更多支持。
谈及今天的高考与十年前的区别，查天晨认为，一个明显变化是对于学习结果的关注正在超过学习时间本身。「如果学生可以半小时学会，半小时就可以离开。」在他看来，未来学习并不一定意味着投入更多时间，而是能够以更高效率完成学习目标，让学生拥有更多自主安排时间的空间。
对于企业经营，查天晨则用一句话概括自己的理念：「在因上努力，在果上随缘。」无论产品形态如何变化，最终仍然要把客户、学生和合作伙伴服务好。
从 AI 导学、动态测评到教育智能硬件，几位嘉宾分享的实践路径各不相同，但讨论最终都回到了《2026 中国教育消费与学习场景报告》提出的核心问题：当知识获取越来越容易之后，教育产品还能创造什么价值？对于这个问题，答案或许并不在更多内容，而在更好的学习体验、更精准的个性化服务，以及对成长过程更持续的理解与陪伴。而这些变化，也正在构成教育消费与学习场景演进的新方向。
2026 年 6 月，亚太地区规模最大的教育盛会「学与教博览」将在中国香港会议展览中心盛大举办，点击下方图片，了解更多！
香港展会注册链接：https://registration.ltexpo.org/?promotion_code=Rene
教育行业流量格局大变革！
AI 搜索时代已至，扫码下方二维码添加好友并备注「GEO」，
立即解锁 AI 搜索流量红利
热门跟贴