WAIC：AI原生企业与爱为舞的学习场景落地

为期四天的行业AI展会落下帷幕，逛展后不难发现一个清晰的行业信号：当前AI赛道的竞争焦点，已经从验证技术概念成立，转向了落地真实场景并实现价值落地。

这一转向背后，是两层行业现实的共同推动：一方面，依靠堆砌算力、叠加大模型参数的规模化扩展路径，边际收益正在持续收窄；另一方面，行业也逐渐意识到，模型本身的性能强悍，并不直接等同于产业落地的实际价值。AI能否真正成为生产力，并不取决于Demo展示时的惊艳效果，而要看它能否真正嵌入真实业务流程、扛住长期的真实任务考验，并在持续使用中输出稳定的业务价值。

本届展会的主题“智能伙伴·共创未来”也恰好呼应了这一趋势：这里的智能伙伴不再是简单的问答工具，而是能够参与任务执行、理解场景需求、持续输出反馈，并与用户建立深度协作关系的智能体系统。

正是在这样的行业语境下，国内首批AI原生企业与爱为舞在展会现场落地了“爱学AI学习实验室”，将Agent、数字人、语音交互、多模态生成等技术整合为可体验、可交互的学习场景，让到场观众提前感受到AI时代的学习形态。

在教育赛道巨头林立的当下，为何一家成立仅三年的年轻企业，能率先在展会现场呈现出具备前瞻性的AI学习场景？答案并不在单一的产品功能上，而在于其背后的企业发展范式。进入AI时代，谁能将AI从外部辅助工具升级为系统级的核心底座，谁就更有可能在复杂业务场景中跑出全新的产品形态与服务关系。与爱为舞首次亮相展会的意义，正是一次AI原生企业能力的场景化证明，让外界看到围绕AI重构的组织架构、技术体系与产品逻辑，如何转化为真实场景中的落地价值。

纵观历次技术革命浪潮，真正推动行业范式变革的，往往不是沿袭旧有路径的传统玩家，而是从新技术体系中生长出来的原生企业。互联网时代，亚马逊、阿里巴巴等企业重塑了全球商业流通的底层逻辑；移动互联网时代，Uber、字节跳动等公司则创造了全新的产品形态与增长模型。进入AI时代，这一规律依然成立。

原生企业的核心优势在于，没有沉重的旧流程、旧组织与旧商业模式包袱，可以从新技术的底层逻辑出发，重新设计产品、组织架构、数据体系与服务模式。

AI原生企业与传统企业的本质区别，并不在于是否使用AI技术，而在于AI在企业中的角色定位。传统企业往往将AI视为优化工具，嵌入到现有业务链条的某个环节，用于提升局部效率；而AI原生企业则从创立之初就将AI作为核心驱动力，以AI为系统底座来构建产品、流程与组织的运转方式。

与爱为舞正是这样一家AI原生企业。2023年成立之初，就将人工智能作为核心驱动力，深度嵌入企业的产品设计、业务流程与组织框架。与传统机构将AI用于提升内容生产、流程管理或服务响应效率不同，与爱为舞的核心目标是将AI置于学习系统的中心，让AI参与到学习状态识别、学习路径规划、学习内容生成、互动反馈与长期陪伴的全流程中。

这种“生而AI”的基因，既塑造了与爱为舞独特的产品观，也决定了其技术路径的选择方向。

AI原生企业的优势，首先并不体现在堆砌了多少AI功能，而在于能够跳出传统产品的固有范式，从新技术的底层逻辑出发重新定义用户与产品的关系、以及场景的边界。

在传统学习领域，“老师讲授、学生被动接收”的模式长期被视为默认规则，大多数AI应用也只是在这个框架内做局部提效。但作为AI原生企业，与爱为舞试图解决的是更本质的问题：如何借助AI的理解、判断与持续互动能力，让学习者不只是获得最终答案，而是在互动过程中真正掌握知识内核与学习方法，实现从“授人以鱼”到“授人以渔”的转变。

在“爱学AI学习实验室”的体验区，这种产品思路被转化为一系列极具主动性的交互场景：AI不再是单纯输出答案的工具，学习者也不再是被动接收的一方，很多体验环节都将主动权交还给了用户。

在爱学拍讲智能体体验区，挤满了前来体验的家长和孩子。我们现场随机拍摄了一道英语单选题：
In the south-east of Nantong ______ the Wolf Hill，which attracts visitors from all over the country.
A. lies B. runs C. stays D. spreads

短短几秒后，屏幕里传来了亲和力十足的讲解声音，智能体并没有直接给出正确选项，而是先抛出解题线索：这道题的突破口藏在句子结构细节中，开头是地点状语，可以先还原为正常的陈述语序，询问还原后的完整主语是什么。当我们试探性回答“Wolf Hill”时，智能体先肯定了方向，再补充纠正为完整主语“The Wolf Hill”，随后引导我们思考适配“山”这一主体的方位动词。当我们故意给出选项外的混淆答案“locate”时，智能体依然循循善诱，引导我们对比四个选项的语义差异，最终让我们自主得出正确答案“lies”，并完整复盘了这道题的核心考点——地点状语开头的完全倒装句与方位动词辨析。

整个体验流程完全脱离了传统拍照搜题的模式，更像是一场一对一的启发式教学，引导用户主动思考而非直接获取答案。

展台面向低龄儿童的虾宝AI通识课，则将这种主动参与的逻辑延伸到了AI启蒙场景中。现场一名小朋友刚坐到屏幕前，虾宝就主动打招呼：“你好，我是你的伙伴虾宝。”随后开启了一堂AI生图互动课。

虾宝用孩子能听懂的语言引导：“提示词就是你写下的一段描述，告诉AI你想画什么、用什么风格、有哪些特别细节。”小朋友说出自己的创作想法后，虾宝立刻回应：“提示词写得越具体，AI生成的效果就越准确。”写好的句子被屏幕上的“切词机”拆分为多个部分，虾宝解释这些被AI逐个理解的基本单位叫作Token。随后画面切换到杂乱的噪点，小朋友拖动屏幕上的橡皮擦，看着人物轮廓从噪点中逐步显现，直观体验了图像生成中的“去噪”过程。

当卫兵形象最终生成时，虾宝并没有结束课程，而是追问小朋友：“你觉得这张图有什么问题？”小朋友指出人物是倒过来的，体验自然进入“骨架”讲解环节，虾宝用易懂的比喻解释：“骨架的作用就是约束生成结果的结构、姿态和构图。”通过图像演示和友好适龄的引导，小朋友全程无障碍地完成了体验，掌握了AI文生图过程中提示词、去噪和骨架三个核心概念。完成挑战后，小朋友还获得了创作专属作品的资格，他自己绘制了向日葵的轮廓，AI进一步引导和辅助他补充细节、设计动作。对这名小朋友来说，这不是一堂从概念讲起的技术课，而是一次边玩、边试、边创作的AI初体验。

当AI原生的产品想象力进一步释放，甚至可以重新定义知识的体验方式。在爱学AI穿越古今体验区，观众可以坐下与孔子的数字人展开沉浸式、兼具情感厚度与思想深度的对话；转身还可以通过古籍复原技术，沉浸式走进《清明上河图》或《千里江山图》的历史文化场景，以第一视角漫步街边桥头，原本需要通过讲解、图文注释才能理解的文化内容，被转化为可以进入、可以对话、可以探索的交互式体验。

这些体验最终指向的核心逻辑，不是AI能替学习者完成多少任务，而是AI能否帮助学习者更好地完成自身的学习目标。它没有将AI放在学习者的前方，而是将AI融入学习过程的每一个环节中。

AI原生企业的产品设计为何能呈现出如此独特的思路？答案在于其技术路径从起点就与传统企业分道扬镳。

传统企业的技术策略通常是“集成模式”：采购第三方模型、调用API接口、接入通用云服务；而AI原生企业则坚持“内生式”技术路线，从模型研发到工程落地、从内容生产到用户交互，都需要构建完整的自研闭环。因为当AI本身成为产品的核心而非辅助功能时，外部接入的能力无法支撑产品的长期进化与迭代。

一款真正能在真实学习场景中发挥作用的AI学习智能体，需要同时完成感知、判断、表达、反馈与迭代的全流程：听清用户的表达、理解用户的学习卡点、判断下一步应该讲解、提问还是暂停、用合适的方式呈现引导内容，并在后续使用中持续优化教学策略。爱学的技术路径，正是围绕这一完整链路展开的。

链路的起点是一颗“懂学生、会教学”的大模型底座。与通用大模型不同，爱学大模型并不只是追求给出正确答案，而是将学生状态、学习记忆、教学目标与反馈评价纳入统一的决策过程中。为了适配真实学习场景中不同复杂度的任务，爱学大模型采用了快慢双系统架构：高频、即时的互动由快系统完成，用于快速反馈和常规引导；复杂的学情诊断、跨知识点推理与学习路径规划，则交给慢系统处理。

在展会现场的爱学拍讲智能体体验中，就能直观感受到这种“按需分配算力”逻辑的优势。面对我们拍摄输入的题目，系统会根据学科、题型、知识点及图片复杂程度等先进行评估分流：简单题目走快通道，10秒即可提供准确回复；复杂题目则启用慢通道进行深度思考，配合解题与讲题的流式并行处理，大幅压缩了端到端等待时间。这种设计让AI既能在课堂互动中保持自然响应，也能在需要深度判断时完成复杂推理。

有了会教学的“大脑”，智能体还需要一套能自然融入学习场景的“交互身体”。爱学构建了一套完整的多模态交互技术体系，每一项技术都直指真实学习场景的需求。

学习场景天然依赖高频语音互动，但真实环境往往存在大量噪音，尤其是低龄儿童的表达常伴随停顿、重复、语义不完整等情况，通用语音方案很难同时解决“听得清”“听得准”“不抢话”三个核心问题。爱学自研了声纹降噪的端到端联合建模技术，在嘈杂环境中像专属麦克风一样精准提取目标人声，配合自研ASR与语义VAD技术，即便孩子边想边说、中途停顿，AI也能准确判断、不抢话。在展会现场嘈杂的展馆中，与爱为舞的声纹降噪展区仿佛划出了一道声音结界，系统能从鼎沸的人声中精准抓取体验者的声音，过滤掉所有干扰。

数字人技术则解决了AI如何以更自然、更稳定的方式在场互动的问题。与爱为舞自主研发了分钟级生成数字人以及3DGS高拟真实时驱动技术，能够支持360度高拟真呈现与实时驱动，通过口型、表情和动作的多模态协同，保持长时间互动中的形象与时序稳定。过去两年，与爱为舞在数字人领域持续投入并获得国际顶级学术会议的认可，近期其3D高斯数字人研究成果入选ACM Multimedia 2026，侧面印证了其在该领域的技术领先性。

上述所有能力的稳定交付，离不开一层隐形的工程底座。它将语言大模型、语音大模型、数字人推理与音视频推流等多条链路的延迟压缩到用户几乎感知不到的程度，通过全链路极致优化，端到端延迟控制在约1.5秒，支持教学状态可重入、可恢复，同时支持万人级并发，让大规模实时AI一对一学习交互具备商业可持续性。

在此基础上，爱学还构建了“离线仿真+在线反馈”的双飞轮机制：离线侧通过仿真系统预演极端场景，提前覆盖长尾风险；在线侧则从真实互动中归因问题、提炼有效策略，并沉淀为可复用的教学Skill。由此，AI学习智能体不再是交付即定型的产品，而是一个能够在真实场景中持续优化的自进化学习系统。

从技术角度来看，AI原生企业的优势并非“自研”二字本身，而是通过自研形成对核心场景的深度掌控与持续优化能力，这也是AI智能体落地真实场景必须跨过的核心门槛。

回看与爱为舞的发展路径，其以真人级AI一对一导师切入教育场景，率先验证了AI在高频、多轮、实时互动学习中的可行性。随着产品走向规模化应用，爱学在不到一年内就覆盖了全国342个城市，服务用户达到百万级，真实互动的数据也成为产品与模型持续进化的核心基础。

在此基础上，与爱为舞进一步将产品升级为AI学习智能体，能力边界拓展至覆盖全年龄段、满足更多学习需求的产品体系，并通过AI思维、AI双语、AI人文素养等解决方案系统落地低龄学习场景。技术能力也从最初的感知、理解、表达与互动，进一步升级为能够基于离线仿真与在线反馈持续优化、越用越好的自进化系统。此次展会呈现的学习智能体、数字人、语音交互和多模态体验，正是这一演进路径在真实场景中的外化体现。

这一演进路径背后，是与爱为舞始终坚持的AI原生逻辑：并非简单叠加技术模块，而是围绕真实学习需求，协同重构产品形态、技术架构、数据闭环与交付体系。也正因此，与爱为舞为“当AI真正进入学习场景，会发生什么”提供了极具参考价值的样本：让学习真正成为千人千面、持续生长的智能体验。

当Agent成为重构场景的核心变量，企业之间的竞争也将不再局限于模型性能或功能数量，而在于谁能将技术能力沉淀为可长期运行、可规模化交付、可持续进化的系统能力。

从这个角度来看，与爱为舞的发展路径也为观察AI原生企业提供了一个清晰的切口：AI原生企业的价值，不在于用新技术更高效地复制过去的业务模式，而在于沿着技术能力的边界，创造此前难以成立的新体验、新流程与新关系。