当声音培训遇上 AI，十方融海如何开启中老年兴趣教育市场新局？

2016 年，在线教育的商业化元年，一家名为十方融海的教育科技企业在深圳创立。此后九年，从知识分享平台「荔课」，到技能实训平台「女娲云教室」，再到声音培训子品牌梨花教育，十方融海不断拓展业务边界，从探索新职业技能培训到成为中老年兴趣教育的领军者。

而今，随着 AI 技术持续突破，十方融海更蜕变为一家产研一体的 AI 教育科技先锋企业，不仅自研大模型，更研发应用如多维互动教学系统、情绪识别系统、AI 陪练等多款 AI 产品，已累计服务 1.5 亿用户，仅旗下刚推出半年不到的AI陪练系统就斩获 20 万 AI 产品用户以及高达 4 万的日活。近日，梨花教育总经理杨楠接受多鲸采访，于 AI 产品爆发前夜，聊聊十方融海所探索出的 AI 教育创新之路。

成人职业教育与中老年兴趣教育，二者虽同属终身教育范畴，其本质差异却如泾渭之别。

职业教育，其价值锚点在于结果，追求可量化的技能提升与职业竞争力增强。中老年兴趣教育，则注重过程体验，满足精神文化需求。这种本质差异，决定了 AI 在两类场景中的赋能路径，必然分野。

十方融海在中老年兴趣教育领域的 AI 应用，正是这种本质差异的体现。杨楠称：过去两年，以大模型为代表的新一轮技术范式快速成熟，十方融海也顺势将 AI 技术全面赋能于 B 端和 C 端业务，并始终将「 AI 重塑教育体验」视为公司重要的战略方向和价值锚点。

To B 层面，十方融海开发了 AI 助教产品，应用于内部业务线。一方面，AI 可帮助教师从如备课等基础工作中解放出来，从而专注更高阶的教学工作，例如改进教学方法和提供个性化指导。另一方面，AI 可自动生成详细的学习报告，供教师了解学生的学习进度和成果，从而进行更精准的授课。

To C 层面，十方融海利用 AI 技术开发了 AI 陪练、AI 情绪识别系统、AI 互动教学系统等产品，贯穿整个「教、学、练、测、评」的全流程全环节。

以梨花教育的声音培训为例，用户在学习过程中的最大痛点，莫过于需要花费大量时间精力进行重复练习。

而 AI 陪练可解决「练什么」以及「怎么练」的两大问题。首先，AI 能够根据用户的学习进度、个性化兴趣及能力，提供量身定制的练习内容；其次，AI 系统可通过分析学员声调、音色、情感表达等多维度的练习数据，生成可量化的能力图谱，动态调整学员训练方案。再者，AI 陪练通过双重人格化交互设计，构建沉浸式学习场域。其智能系统不仅能以拟人化语气和萌态 IP 形象，精准捕捉学员每个微小进步，用彩虹夸夸术给予即时正向反馈；更创新搭载声纹复刻技术，通过采集真实教师语音样本，还原至语速、语调、重音节奏等声学特征，使 AI 点评员具备真人教师发声引擎。

这种声临其境的指导方式，配合专业术语拆解和场景化案例演示，让学员在被老师看见的心理暗示下，快速进入心流学习状态。从情感共鸣到认知赋能，AI 化身可进化的电子导师，重塑人机协同成长的新范式。

同时，声音的发出会调动面部器官，AI 情绪识别系统则能够精准捕捉练习过程中面部五官的细微变化，并结合录制的语音，生成测评报告。简而言之，该系统通过分析面部表情情绪的变化，辅助评估声音练习的效果。

杨楠提到，在研发梨花AI陪练时，团队面临的最大技术挑战是如何实现声音评估的多维度精准性与人性化反馈的平衡。

因为声音评估需同时覆盖发音、情感表达、角色演绎等多个维度。例如，普通话字音测评需精准识别 15 种音素特征，而情感演绎则需判断年龄、性格、情绪等主观指标，因此团队需将讯飞字音分析、AI 情感识别与自研模型深度耦合，确保不同算法在统一框架下的协同性，这是一个复杂场景的算法融合。

为了解决这个问题，十方融海梨花产研团队针对 50 种声音特征维度，对超过 93,500 名用户的 2,037 万余份声音样本进行了多维度测评与分析，经过声音教学中心的多位老师提供的 28000 多份的标签数据论证，算法整体准确率稳定在 80%至 95%之间，充分验证了模型的高性能、可靠性。

杨楠强调，利用底层算法、大数据和语言技术，梨花教育 AI 陪练系统可对学员的 50 项声音特征进行建模，包括前后音、气息、音色、音调和情感张力等，进行精准的声音评估。但这种精准性，并非无限细分，而是基于行业标准与职业需求构建的能力模型。学员需要的，不是绝对个性化，而是在既定框架内的效率最大化和体验最优化。

2024 年，十方融海旗下威科软件联合 Open Buddy 团队正式发布了全球首个免费开源可商用的 OpenBuddy-LLaMa2-70B 大语言模型，是国内较早基于底层技术开发的大语言模型之一。鉴于「全球首个」的殊荣，对应的是一家教育科技公司，而非某家互联网大厂，更显珍贵。十方融海这一技术前沿性，亦非偶然所得，其根源在于团队基因。尤其十方融海创始人兼董事长黄冠，并非传统教育行业背景出身，而是深谙技术的顶尖工程师。

但即便有了自研大模型的强大技术实力，也需在效果适配和低成本之间寻求平衡。对于企业而言，自研或过度依赖大模型都并非最佳选择，成本与实际收益的权衡才至关重要。

杨楠表示，十方融海正在调研和接入 DeepSeek，希望自研大模型与 DeepSeek 协同深入地服务用户，从而提升用户学习体验。落地到产品应用层面，十方融海会根据具体的应用场景，综合考虑模型的精准性、深度性、智能性和成本等因素，从而选择最合适的底层模型。

杨楠总结，AI 产品的真正价值，不在于技术领先性，而在于用户的深度体验。「唯有连续七日的深度使用，方能验证 AI 之真价值。」比如为了评估 AI 陪练功能的有效性，十方融海会关注次日留存率、七日留存率和每日损耗率等数据维度，进而评估改善用户体验。

同时，她认为，针对用户真需求、刚需求的 AI 产品，如 AI 陪练，已具备独立商业化的潜力。以 AI 陪练为例，目前 AI 陪练尚仅作为高价学习课程的附加产品提供给学员，但许多结营或毕业的学员仍希望继续使用该功能。

加之，梨花教育的声音培训内容非常多元，涵盖诗词、朗诵美文、有声书，甚至日常播报等。AI 陪练足以让用户在多个维度持续丰富学习体验，进而增强用户粘性。「只要 AI 陪练的用户粘性和满意度得到保证，商业化前景会很乐观。」

为了提升用户体验和用户粘性，杨楠透露，十方融海还正在研发 AIGC 产品，作为 AI 陪练的延伸服务。对中老年用户群体而言，社群分享是一大学习动因。当学员完成声音练习后，系统能够利用 AIGC 技术，为其练习内容生成配套的元素，如图片、音乐或视频，促进内容的二次传播。如此，用户粘性进一步提升，商业化前景也十分广阔。未来，十方融海计划将 AI 陪练和 AIGC 产品打包整合为 AI 会员年费产品，探索更多商业化潜力。

「我们现在不缺技术，不缺用户，缺的是市场需求洞察，怎么在广阔的市场需求中，挖掘出可联动 AI 技术的场景，才是重中之重。」 杨楠深知，AI 只有服务于用户需求，才能真正发挥其价值。

凭借强大的技术实力和敏锐的市场需求洞察，十方融海在 AI +教育领域已取得了显著的商业成果。目前，仅是 AI 陪练系统这一单一产品短短三个月内就已拥有 20 万用户，日活跃用户达 4 万，日练习次数超过 60 万，人均日练习次数约 20 次，好评率高达 98%。该案例印证了教育数字化新生态下，技术赋能与用户体验创新的双向奔赴，正在重构职业教育行业增长逻辑。

探索，并未止步于此。十方融海洞察先机，发现中老年用户对智能学习设备的需求旺盛，市场却鲜有专为其打造的产品。因此，AI 智能硬件被列为十方融海今年的战略重点，以期填补市场空白。

十方融海的需求洞察，非凭空臆测，而是基于对内部用户深入的市场调研与测试。杨楠称，有钱有闲的新活力中老年用户有更多时间投入学习，且对兴趣内容充满热情。此种需求，为专属学习硬件的诞生，提供了沃土。

她进一步解释，计划打造的硬件非传统学习机的翻版，而是集数字技能矩阵与兴趣探索图谱两大模块学习方案、AI 陪练、专业指导等功能于一体的综合学习平台。它不仅是学习工具，更是兴趣拓展的桥梁。声乐练习素材、国学智慧、书法课堂、手机摄影、视频剪辑、健康养生讲座等皆囊括其中。谈及为何开发专属学习硬件，而非沿用手机 APP，杨楠首先否定了传统设备的局限性：手机屏幕虽应急，长期使用却易致视觉疲劳；笔记本电脑虽能满足大屏需求，却因笨重限制使用场景。

因此，十方融海将突破口锚定于平板电脑形态，因其恰好填补手机与笔记本之间的空白。功能维度方面，AI 陪练系统不仅能实现学习内容定制化推送，更通过硬件载体构建情感交互场景，如日常关怀对话与陪伴式练习。交互优化层面，团队刻意规避手机 App 的复杂逻辑，通过物理按键简化操作路径。目前产品形态仍在迭代，最终要实现从功能满足到情感共鸣的价值跃迁。

AI 浪潮涌动，教育行业风云变幻。传统教育机构、科技巨头、创业新秀，各路豪杰摩拳擦掌，欲在此分一杯羹。然而，长期来看，技术与场景的融合，将成为制胜关键。科技巨头若无法找到合适的应用场景，传统教育机构若无法吸纳高新技术人才，初创公司若无法突破发展瓶颈，终将被市场淘汰。最终，唯有具备优质教育资源和强大技术壁垒的参与者，方能赢得用户青睐，占据市场高地。

杨楠强调，只要产品能够为用户提供更好的体验和成果，就能激发更大的需求，从而扩大市场规模。原先大部分人将市场规模简单等同于客单价与用户数的线性乘积，却忽视了技术革命对需求结构的深层重构。当 AI 渗透教育场景时，其价值创造逻辑已超越传统商业模型。大量企业通过 AI 精准解决用户痛点，挖掘潜在的需求，而非仅仅争夺现有市场规模。

如今，市场规模的计算方式也正在被改写。AI 不仅降低边际成本，更通过数据资产沉淀创造新价值维度。例如，学员练习轨迹的积累可反哺教研体系迭代，形成「数据 - 内容 - 服务」的闭环增值。在此模式下，企业估值不再局限于当前营收，而是基于数据资产的未来变现能力。

放眼未来，杨楠预判 AI + 教育将呈现三大变革方向：其一，教学场景的深度重构。智能终端将实现教育场景线上线下无缝衔接，如 AI 自习室与教育机器人的融合应用；其二，个性化学习体系全面升级。基于认知科学的 AI 模型将精准捕捉学习痛点，生成动态适配的教学方案，达成千人千面的个性化教育；其三，教育服务边界突破性拓展。可穿戴设备等创新载体将打破传统课堂限制，构建覆盖全生命周期的智慧教育生态。三大方向的变革，不仅是提升效率，更是推动教育从标准化服务向终身个性化成长陪伴的本质回归。