21世纪经济报道记者王峰 北京报道 一个教育智能硬件新品类——答疑笔,从拥挤的教育硬件市场的夹缝中,生长了出来。
近日,网易有道发布有道AI答疑笔SpaceX,几乎同时,阿尔法蛋发布扫拍学习机K6。这是两款形态几乎一样的硬件:iPhone4大小的机身,底部配有一个加宽扫描头。
显然,答疑笔脱胎于词典笔,功能亦是加强版词典笔,尺寸更大,功能更多,不仅能扫词翻译,还支持全科答疑。
在被学习机严重挤压的教育硬件市场里,答疑笔最终能否成功突围?除了贡献一个新的硬件形态,答疑笔还有什么价值?
夹缝中生长
为什么是网易有道、阿尔法蛋两个厂商率先推出答疑笔?
这与两个厂商“有什么,没有什么”紧密相关。
“有什么” 方面,两家有深厚的词典笔类产品研发实力。网易有道开创了词典笔品类,并占据最大份额,阿尔法蛋也有很大的市场份额。
然而,词典笔已是一片红海,且是市场规模很小的红海。目前,仅有个别厂商能够站住千元以上的高端价位,主流产品价格已落至500元以下,一些白牌产品甚至不到200元。
正因此,网易有道高级副总裁吴迎晖介绍,内部在2024年年初就立项了答疑笔,因为他们觉得答疑是比翻译更大的使用场景,今年2月推出首款产品SpaceOne,发现答疑功能使用频率比翻译多出30%。
市场方面,答疑笔初步站稳脚跟。首先,SpaceOne销量约几万台,且两次断货。断货的原因一方面与铺货量少有关,另一方面则与DeepSeek春节期间走红有关——SpaceOne是率先接入DeepSeek的硬件。其次,一个成功的品类必然会有友商进入,就在网易有道之后,阿尔法蛋今年春节后正式立项扫拍学习机K6,项目研发团队近100人。
就在SpaceOne发布短短半年后,网易有道发布SpaceX,吴迎晖告诉21世纪经济报道记者,仅隔半年就升级产品在网易有道内部并不是正常节奏,明显偏快。这仍然与答疑笔品类在探索初期有关,比如,一旦确认了答疑功能使用频率更高,就需要针对性地调适设备,比如增加电池容量。
“没有什么”方面,两家在学习机市场都没有主打产品。网易有道曾雄心勃勃地推出自研学习机,但截至目前市场反响平平,阿尔法蛋则与同体系的科大讯飞AI学习机错位发展,尚未发布过学习机——正因此,K6被命名为扫拍学习机。
学习机是教育硬件市场的必争之地,它是一款集大成的产品,支持中小学生全科学习、全场景课后学习。但也因此,学习机吞噬了大量硬件形态,包括手机屏幕大小的讲题机、学习手机等都昙花一现,被学习机所取代。
网易有道从发布SpaceOne到发布SpaceX,新产品SpaceX的价格竟然比同等定位的老产品SpaceOne还低,仅处于千元价格带。
网易有道没有披露降价的原因,但值得注意的是,学习机市场增长得过快,大厂商的入门级产品已落至2000元价格带,答疑笔如果想不被学习机吞噬,在定价上势必要与学习机有明显区隔。
吴迎晖也坦言,答疑笔面临学习机的挤压,“学习机是个大而全的产品,结合今年的经济状况,可能它对别的品类的挤压效应会大一些,当用户只准备一份钱的时候,他可能买了这个就不买那个了” 。
但值得注意的是,答疑笔渐渐显露出独立于学习机之外的存在价值。首先,截至目前的用户画像显示,学习机的最大用户群体是小学生,而答疑笔主要是初高中学生,小学生使用学习机主要为了上网课、批改作业、做口算等,初高中生使用答疑笔主要为了解难题、错题。
其次,答疑笔的便捷性是其相对于学习机的最大优势,它支持学生随时随地学习,而不只是在书房里,它甚至可以被带进学校、宿舍,而手机、平板在有的学校被严格管理。
正是在如此拥挤的教育硬件市场里,答疑笔从夹缝中生长了出来,现在无法断言其已经站稳,但至少显示出不错的苗头。
答疑大模型的载体
答疑笔区别于早期的全科扫读笔、全科学习笔,除了形态还有技术,后两者是在硬件里内置了拍搜技术,扫题以后在题库里寻找对应的已有解析,答疑笔则内置大模型,扫题以后由大模型自动生成解析。
答疑大模型APP早已面世,且准确率不断提升,只不过迟迟无法商业化变现。这主要是因为,DeepSeek、豆包等通用大模型产品目前向用户免费,OpenAI也推出了学习模式,对于答疑大模型APP有过强的替代性。
“在短期之内我觉得答疑订阅服务会受到实际的市场状况的影响,当存在免费服务的时候,如果你的服务不是大幅优于免费服务的话,你想走订阅这一条路还是会比较困难的,不过我长期依旧保持乐观。”吴迎晖告诉21世纪经济报道记者。
答疑笔给了答疑大模型APP一个商业化的落地场景,也将成为品牌答疑笔的核心竞争力。
大模型答疑只能说前景广阔,但在使用体验上,它仍有不如拍搜、题库的一面。比如,实时解析过程是一步步生成的,而拍搜、题库的解析过程由于是现成的因此是一步到位呈现的;大模型自动解析在语音讲解时,语气仍过于生硬,不如题库里真人教师提前录好的讲解视频;大模型虽然能自动生成酷炫的讲解视频和动态板书,但需要用户至少等待2分钟。
当然最重要的是,虽然大模型自动解析的准确率已经很高,甚至已经超过了真人教师,但用户一旦在使用时遭遇了错误解析,容忍度其实很低,体验感也不好。
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