随着 AI 技术的快速发展，各行各业都在思考如何将 AI 融入到日常生产和生活之中，打破固有印象，开辟出一条发展新道路。AI 技术落地的重要场景之一就是教育领域，而教育智能硬件作为承载智慧教育应用的关键入口和终端设备，自然成为了「兵家必争之地」。目前许多企业都在尝试将 AI 大模型融入教育硬件，也有了相应的成果。教育智能硬件迎来新突破，AI 大模型能否成为关键点？

　　传统的教育智能硬件企业，如步步高、读书郎等企业，一直在不断吸纳新兴技术优化产品体验，力求向个性化、智能化等方向发展。而「双减」政策落地之后，大批 K12 校外培训企业选择转换赛道向教育智能硬件领域进发，学而思、猿辅导等凭借丰富教育资源纷纷推出一系列智能硬件产品。同时，各大互联网公司也向教育智能硬件赛道冲锋，科大讯飞、百度、华为等科技公司依靠技术优势占领教育智能硬件市场。

　　尽管各路企业的涌入带来了教育智能硬件市场的繁荣景象，丰富了教育智能硬件产品的品类，优化了教育智能硬件产品的质量和体验。但同时，大批量的产品涌入市场也加剧了产品同质化的现象。而在此时，AI 大模型的加入无疑为教育智能硬件行业的发展打开了新的局面。

　　AI 大模型打造算力系统，将新变量引入到硬件、软件的全流程生产中，不仅能够给学生提供个性化的学习路径和内容推荐，还能提供智能化的教学辅助功能。教育场景中所涉及到的诸如逻辑推理、个性反馈、情感交互等功能，AI 大模型大部分都能实现。不仅可以打破教育智能硬件产品同质化严重、谋求更多创新的问题，而且也关乎「双减」政策后，教育硬件产品需求激增、市场前景被激发的现实。

　　目前许多公司都采用了智能硬件搭载大模型，优化教育智能硬件的功能和使用体验。2023 年 5 月，小度推出了首款学习机——小度青禾学习手机，以小度 AI 学习大模型为技术依托，能够实现多学科作业学习、AI口语联系、互动 AI 讲题、AI 精准学等辅导功能。2023年7月26日，网易有道重磅推出了国内首个教育领域垂直大模型「子曰」，并发布了基于「子曰「大模型研发的六大创新应用——「 LLM 翻译」、「虚拟人口语教练」、「 AI 作文指导」、「语法精讲」、「 AI Box 」以及「文档问答」。今年1月，松鼠 AI 发布了全球首创的全学科智适应教育大模型，首次将智适应技术与多模态大模型结合，在个性化学习服务方面，实现了突破式迭代。而科大讯飞推出的AI 学习机，则实现了个性化精准学，引领行业进入到AI学习机品类新时代。同时在技术上不断实现突破，优化多个大模型功能，提升互动对话学习体验，积极向 AI 1对1个性化精准学新时代迈进。

　　众多 AI 智能硬件产品的出现，从价格「卷」到内容，不仅加速了教育智能硬件产品的功能创新，还满足了消费者多元的教育需求。同时，也刺激了教育智能硬件产品的消费需求，使得教育硬件行业呈现繁荣态势。

　　智能硬件的应用场景十分广泛，从家庭到工作场所，从健康到娱乐等各个领域都有所涉及。而加入了 AI 大模型的智能硬件，则能够更高效便捷地实现自动化处理，甚至可以像人类一样预测可能出现的情况并作出反应。

　　「在线辅导和个性化学习将成为大模型技术主要影响的领域。教育将更加侧重于满足个体学习者的独特需求，提供定制化的学习体验和资源。这不仅能够提升学习效果，还能极大地增强学习者的参与感和满意度。」一位从事教育智能硬件的从业者向多鲸表示。

　　对于在线辅导而言，通过大模型技术，教师的授课形式和内容组织将经历根本性的变革。这种技术能够使教学内容更加生动、互动性强，同时也能根据学生的反馈和学习进度实时调整教学策略，从而极大提升教学质量和效果。

　　对于个性化学习而言，大模型技术的应用将使得教育内容的创造变得更加高效、个性化，并且内容质量也将显著提升。这种变革将远远超出教育领域，影响到整个行业的内容创作和信息传播方式，从而带来前所未有的效率和创新。

　　业内人士认为，将大模型技术应用于教育，特别是在特定学科如语文和数学中，不仅能显著提高效能，还能深化产品的智能化和用户友好性。

　　一方面，这种提升体现在自动化程度的增加、处理速度的加快以及教学资源的优化利用上。例如，自动阅卷和批改功能可以极大减轻教师的负担，让他们有更多时间专注于教学和学生的个性化需求。

　　另一方面，大模型技术使得产品更加智能化和用户友好。通过深入理解语义和语境，这些模型能提供更准确、更符合教育需求的服务。这种技术进步不仅提高了学习效率，还能够更好地适应不同学习者的需求，实现真正的个性化学习。

　　教育智能硬件可以利用收集到的数据来训练和优化 AI 大模型，从而提供更智能、更个性化的学习支持和服务，促进学生的学习效果和学习体验的提升。

　　AI 大模型是需要训练的，而训练不仅需要庞大的算力，还需要海量的数据为支撑。教育智能硬件可以收集教学内容的数据，如教学视频、课件、练习题目等，这些数据可以用于训练 AI 大模型，帮助理解教学内容的特点和学生的学习偏好，从而提供个性化的学习推荐和资源定制。教育智能硬件还可以通过声音识别、摄像头等技术收集学生的情感数据，如语音情绪、面部表情等，这些数据可以用于训练 AI 大模型，帮助理解学生的情感状态和情绪变化，从而提供更智能化的学习支持和反馈。

　　AI 大模型通过对大量数据进行学习，能够不断提升逻辑推理能力，提高对教育场景的适应能力，进行迭代训练和参数优化，达到更好的性能和效果。而教育智能硬件有了 AI 大模型的加持，则能够通过在线学习和更新适应不同学生的学习需求。

　　尽管 AI 大模型融入教育智能硬件已经看到了成果，但 AI 大模型仍处于初步探索阶段，其应用效果和安全性仍需要验证，还要面临许多挑战。

　　一是确保 AI 大模型输出内容的质量和可靠性。大模型的应用是否足够智能，回答问题是否精准、高质量，很大程度上影响着消费者的购买。模型的开发成熟度越高，消费者越愿意为产品买单。要达到有效地确保 AI 大模型输出内容的质量和可靠性这一标准，AI 大模型在训练过程中，可以对数据进行仔细的标注和验证，以确保数据的准确性和一致性。

　　二是 AI 大模型需要适配不同的教育应用场景。教育智能硬件在不同教育环境中的应用，需符合具体的教育目标和课程要求，以确保 AI 大模型的输出内容对学生的学习具有实际价值。这需要 AI 大模型能够根据学生的学习风格、能力水平和兴趣爱好，与学生实现情感上的交互，提供符合学生个性化需求的学习路径和方法指导。

　　三是确保 AI 大模型的训练数据的客观性。AI 大模型的训练数据可能潜藏偏见和歧视，从而影响输出内容的客观性和公正性。因此，AI 大模型应尽可能多地收集来自不同来源与渠道的数据，提高模型对不同情景和背景的理解能力。此外，还可以通过制定统一的数据标注标准，确保数据标注过程的一致性和准确性。

　　四是云服务成本高，需要长时间的维护，对教育创业公司考验极大。硬件产品往往是一次性销售，而基于大模型的智能硬件需要持续的云端支持，导致长期的运营成本。这种模式可能会导致硬件企业面临持续盈利的挑战，因为随着时间的推移，持续的云服务成本可能会超过硬件销售的利润。

　　AI 大模型虽然为教育智能硬件需求和市场突破的关键，但大模型在教育智能硬件的落地尚不成熟，例如在数据隐私和安全、价格、教育政策和规范、成本控制等方面，AI 大模型还有很长的路要走。

　　不过相信随着技术的进步和相关政策的完善，将 AI 大模型融入教育智能硬件的实用性和可持续性将会得到新的突破。未来教育的发展也会与信息技术联系得更加紧密。

　　教育智能硬件行业在大模型落地方面的挑战是显而易见的，但随着技术的进步和市场的需求，这些挑战将逐步被克服。行业正在向着更智能、更经济高效的方向迈进，未来几年将是这一转变的关键时期。