大厂鏖战AI硬件背后：一款低调破亿产品的诞生路

（来源：多知）

“去惊艳用户，虽然并不容易”

来源|多知

作者|冯玮

网易有道在最新的股东大会上披露了AI硬件业务的最新数据：有道AI答疑笔在上市不到一年内，销售额已突破一亿元。

“这是我们‘AI原生’战略路线正确性的证明。”网易有道CEO周枫表示。

所谓AI原生硬件，不是已有硬件的功能附加，而是以AI为“大脑”和初心构建的智能体。正是这种“窄而深”的垂直定位，使AI答疑笔在巨头竞逐的背景下，凭借精准场景与闭环体验，快速验证了商业化可能。

放眼行业，字节跳动尝试将大模型深度集成至手机系统底层，瞄准成为下一代AI移动入口；阿里巴巴则通过夸克眼镜探索“第一视角”交互，布局沉浸式体验。与这些高举高打、探索通用场景的策略相比，有道的AI答疑笔选择了一条截然不同的路径——聚焦垂直场景，解决具体需求。

站在此刻回看，有道的AI业务成长过程，并不容易。

2024年12月中，多知曾与周枫进行了一次深度对话，届时周枫已经开始强调，通过聚焦AI应用推动盈利。那个时期，有道在AI业务上的布局刚刚开始得到正向回馈。

一年过去，有道在交出AI成绩单的同时，也将服务延伸至更广阔、更具潜力的领域。

以AI答疑笔为代表的产品，更像是有道全面AI化进程中的缩影。此刻，属于有道的AI原生新篇章，已拉开序幕。

01有道2025，悄然行进的“AI原生”战略

最新的股东大会上，周枫指出，有道的定位进行升级——“学习与广告AI应用服务提供商”。其中的关键词有二，分别是“AI”，以及“学习与广告”。

“一是AI，我们认为AI浪潮让大量应用和服务都可以有根本性的再创造，都可以重新做一遍。这将是团队未来的努力方向”。

“二是学习与广告，我们将定位从教育科技拓展到’学习和广告’两个领域，而广告是近三年来越来越重要的业务，我们认为这两个领域是我们未来机会最多的领域，也是我们最热爱的领域”。

伴随AI业务的推进，有道的AI技术已经从早期的单点突破，发展到今天的垂类大模型体系，同时其在推理能力和业务落地上持续突破，对业务的推动作用也越来越明显。

外界可以看到的是，2025年的有道全面开花：技术端有道在6月末开源“子曰3”数学模型（Confucius3-Math），作为推理模型“子曰-o1” 在数学模型能力上的延伸，子曰3长板在于数学、逻辑与推理能力；硬件端有道在半年内推出多款全面屏，聚焦答疑场景的AI答疑笔SpaceOne与Space X；软件端，有道词典全面AI化，AI同传功能用户量突破2000万……

但有道将AI技术落地具体场景的尝试，还不止于此。

或者说，有道正在酝酿一个崭新的自己：一个在云端、内容端、技术端与设备端的全线升级。

而有道AI答疑笔在年底的官宣升级，就是最典型的例子。

02积极探索：“全能”但“克制”的AI原生硬件

若从“AI原生硬件”视角重新审视有道在答疑硬件上的演进，其路径不仅是“在现有硬件上叠加AI功能”，更可解读为一场从“AI增强型工具”向“AI原生学习终端”的范式转型。

早期的词典笔本质上是扫描查词硬件的AI功能延伸——其核心交互（扫文字）、硬件形态（笔式）、屏幕设计最初均围绕“查词翻译”优化，答疑是后续基于用户场景的增量尝试。

而2025年推出的有道AI答疑笔系列，则标志着有道正式开拓“AI原生硬件”品类：

1.硬件设计与AI能力深度耦合

SpaceOne 及 Space X 不再仅仅是“能答疑的词典笔”，而是以“随时随地自主答疑”为核心任务重新设计。这涉及传感器精度、屏幕交互逻辑、处理器算力分配、麦克风阵列乃至电池管理的全面重构——例如更大倾角的屏幕可能为视觉交互优化，麦克风可能强化语音问答的清晰度，算力可能向本地轻量模型倾斜以实现更低延迟的反馈。

2.从“工具调用”转向“持续伴学”

传统硬件强调“单次扫描-结果输出”，而AI原生硬件更倾向于多轮对话、上下文理解、主动引导。有道AI答疑笔所称的“即时答疑新范式”，正体现在硬件能够支撑更自然的连续追问、步骤拆解与举一反三，而不仅限于给出答案。

3.数据驱动体验迭代

AI原生硬件往往具备更完善的学习行为数据采集与分析能力（在合规前提下），用于持续优化答疑准确度、个性化推荐及交互设计。销量数据背后，实质是用户与AI硬件高频互动产生的数据飞轮，使得产品越用越“聪明”。

有道AI答疑笔的阶段性成功，不仅验证了“答疑”场景的规模潜力，更意味着有道正在构建以AI原生硬件为支点的学习交互新生态——未来可能进一步向“个性化学习中枢”演进，融合听觉、视觉、触觉交互，成为学生在学习场景下替代手机或平板的首选AI终端。

这一视角下，有道的“谨慎尝试”实则是逐步积累AI交互认知、技术栈与用户洞察的过程，最终在硬件形态上完成质变，指向一个更专注、更深度、也更具有护城河的AI原生学习硬件赛道。

最近，有道为答疑笔的AI功能进行了一次大升级，覆盖扫描、答疑、错题本等多个环节的体验提升，目前用户已经可以使用最新的5.13.1版本。

多知也在第一时间体验了下。

首先是此次核心升级能力之一，“全景拼图”。

让AI将扫重的内容合并、将很长的题目记录完整，让AI拼贴完整题目：这是一个足够真实、足够简单但鲜少被很好满足的学习场景。

我们找到了一道数学大题。

这道题是很多理科题目中非常经典的一种，即“题干比答案还长”。

这类题目常常有如隔行翻页、多图等情况，在过往，学习机等设备的拍搜功能都很难完整记录题干。

但有道答疑笔这次可以实现多行记录，且完整呈现的效果。

再比如江苏省中考数学的经典备考题型，这道题的重点在于对动点产生的线段问题的把握。

当我们一不小心将题目扫描歪斜的时候，答疑笔不但将断开的图片衔接，同时还进行了完整题目的美化提升。

网易有道智能硬件产品负责人高慧湍表示，能够实现题干衔接和补足完整，是因为有道将卫星遥感领域的图像配准技术首次落地到轻量硬件终端，实现答疑笔扫题时自动矫正、自动拼接与秒级响应。

高慧湍还透露，当用户将这些题目以错题形式收集时，最初的拼贴、歪斜等痕迹都将被优化为清晰好看的版本。

很好，有道已经学会给题目P美一点了。

实际上这也为有道技术团队提出了挑战。

高慧湍表示，从此前的词典笔笔头到答疑笔笔头的扩展，对信息处理、响应速度、题目评估和模型大小的要求都提升了很多：“这个难度的量级提升接近数倍。”

在对内容输入体验提升的同时，有道也对答疑的部分进行了重点调整，即“引导式答疑”。

相较于很多智能硬件在孩子输入题目后直接给出答案，以及有道AI答疑笔此前的步骤级解答外，全新的引导式答疑将答疑拆得更碎，也更个性化。

“之前我们更像是一步一步地教，但现在我们做的是一步一步地引导”，高慧湍强调。

它彻底改变了传统“问-答”模式，通过先引导思考、后验证讲解的互动，将AI角色从“答题库”转变为“思维教练”。

每个学生的学情不同，每个学生需要中断答疑的知识点也各不相同。这个时候学生只需要跟着引导去学习就可以按部就班了解到全部知识点。

如果实在无法理解，用户也可以点击“我要答疑”或“我要视频答疑”进入详细的讲解部分。

“我们可以模拟下老师上课讲题的时候，老师经常会在课堂上讲一道题，说看见这个公式大家就应该想到什么？这是属于真人老师的这种教学的方法。”

“这也是引导式答疑的设计背景，孩子自学时只需要看到其中一个设定，就可以自己做出来了。孩子只需要拿笔指一指提示就可以自学了。”高慧湍总结。

据了解，引导式答疑的背后运用了有道“子曰”大模型和DeepSeek的综合能力，形成“懂教育”与“强推理”结合的双引擎策略，保障逻辑严谨与教学规范性。

尤为关键的是，产品与清华大学丘成桐数学科学中心的合作，引入了其在“数学拔尖创新人才培养与测评平台”上的算法模型，为AI生成内容的准确性提供了权威的学术支持。这极大地缓解了用户对AI“胡言乱语”的顾虑，是建立市场信任的重要一环。

有道的做法，实际上是在存在真实痛点的垂直领域，通过深度技术整合提供精准、流畅且独特的核心体验，并以此构建服务闭环。

此外，多知观察发现，这两个功能都不需要联网，学生们带到学校或其他场景中也能实现自学需求。“无论是拼图还是识别的能力，我们都已经将它本地化到设备端。这种本地端口的落地也方便了设备的及时响应和及时处理。”高慧湍强调。

此次答疑笔另一个值得关注的更新是视频答疑。

在理科内容上，清晰的语音讲解，整个证明过程将一步步动态地展示出来，每一步的推理依据都讲得清清楚楚。

在文科内容中，学生们平时最难啃的古诗文，都将有更生动、易懂的讲解视频，让语义以更简单的方式解读。

据透露，这一功能将在12月底进行重大更新。

至此，有道已清晰展现出其在AI硬件领域的差异化路径：

不追逐宽泛的通用功能，而是依托“深度软硬件结合”与“专业AI调校”，在学习答疑这一垂直场景中做深做透。而有道AI答疑笔的进化，不仅是一款产品的迭代，更象征着AI学习硬件正从信息查询工具，向能够培养综合能力的“思维伙伴”演进。

对于此次更新的思考以及有道对原生硬件的判断，多知也与高慧湍进行了独家对话，以下为对话原文。

03“我们没有包袱”

多知：有道多次强调答疑笔是“AI原生硬件”。经过近一年的实践，团队对这个概念的理解有变化吗？

高慧湍：我们的核心理解没有太大变化，一直围绕几个关键部分来构建。

首先，是交互的革新。每一次技术飞跃，根本影响往往体现在人机交互方式上。比如智能手机定义了触屏交互，而大模型等AI技术的成熟，正催生出多模态、更自然的交互可能。这是AI原生硬件最重要的特质之一。

其次，是从“被动响应”到“主动生成”的转变。过去的产品是“你指令，我结果”，比如翻译就是单纯转换文字。但现在，借助大模型，机器可以主动询问、理解情境，从而生成更完整、贴切的解决方案。就像它不仅能翻译菜单，还能根据用餐人数、忌口等信息，为你推荐合适的菜式。

最后，是技术架构的深度融合。过去的智能产品中，AI能力往往是模块化的、分散的，不同功能可能调用不同的模型，彼此割裂。而在真正的AI原生产品中，我们会将不同位置、不同模态的AI能力深度融合，像一个整体一样协同工作，从而更快速、更完整地处理同一个复杂任务。这是我们设计中的关键追求。

多知：从用户端来看，当用户去选择有道的AI原生硬件时，最主要在解决哪几个需求？

高慧湍：用户的需求看起来在变化，但本质上没有变化。

第一是功能层面。学生需要一个能精准解答、讲得明白的学习伙伴。这意味着AI答疑必须做到可靠、准确，并且能用孩子能理解的方式讲解。同时，交互本身要足够自然和高效，让学生愿意用、喜欢用。我们产品的每一次迭代，首要目标都是在这几个功能维度上做得更好。

第二是情感与信任层面。教育硬件产品连接着两类用户：付费的家长和实际使用的孩子。我们需要同时满足他们的情感诉求。

对家长而言，产品需要值得信任：既要能切实帮助孩子学习，又要能避免依赖或作弊的可能。因此，我们明确将其定位为专属学习工具，并设计了完善的家长管控功能，让家长放心。

对孩子而言，产品应该是一个友善、减压的伙伴。它能降低提问的心理门槛，让孩子可以轻松地寻求帮助，并获得有效的支持，从而让学习过程更积极。

所以我们两个维度上都下了不少功夫。

多知：那么如何理解这一次的更新呢？这次主要是在满足哪些需求？

高慧湍：其实我们最开始做AI原生硬件的时候，家长和孩子们对所谓的AI原生产品的理解都不太深，讨论更多集中在“这东西能不能把题目做对”这个基础层面。

但到了今年，情况发生了明显变化。大家已经普遍认可AI产品能提供良好的互动和较高的准确率，于是关注点更深了——他们开始追问：除了讲得好，它能不能像老师一样，结合孩子的具体学习情况，给出有针对性的提示和知识点引导？

这正是我们认为AI学习设备能够真正拉开差距的关键所在。

所以本质上，我们工作的核心，就是随着技术发展，不断拓展AI能力的广度与深度，并用更前瞻的视角去思考：在未来三个月、半年后，AI还能攻克哪些学习难题。

用户端的感知可能体现在硬件上，比如从今年3月的Space One到8月的Space X，我们用了半年完成了一次大的硬件迭代。

但在技术和软件层面，我们的迭代节奏要快得多，大约每1到2个月就会更新一次。

AI技术发展太快了，我们必须以这样的速度跟上它。

多知：的确，今年的迭代速度似乎特别快。有道官宣的事件节奏也相应加快。

高慧湍：没错，我觉得这里也有两个原因。

首先是有道核心管理层本身就都是产品和技术出身，这让我们对技术的洞察更敏感、推进也更快。其次是我们没有包袱，这让我们能够更轻盈地去迭代，去迭代自己、迭代技术、迭代硬件。

其实现在市面上的产品和需求大家都能看得到，我们不做，别人也会关注到，那么只有我们更快速地感知到用户、更快速地用技术和应用去落地，我们才能更快地做出适应当前环境的产品。

多知：周枫总对AI原生硬件有提出过哪些期待么？

高慧湍：他期待很高，也深度参与。有些功能灵感就来源于他。

因为他经常辅导孩子，有时开会时会随手写一道数学题，并分享自己的辅导过程。这不断提醒我们回归本质：我们从不怀疑AI的能力，更关注的是如何让它融入真实的学习场景，面对不同的学生和问题，给出一步步切实有效的帮助。

其实我们对于自己的迭代有很多明确规划，接下来我们还会有一个更大的迭代版本，大概在12月底，将会把更多细节上的处理进行更彻底的升级。

多知：能否透露一点细节？

高慧湍：比如视频解题，我们会把视频答疑的体验再提升一个台阶，会给出用户更惊艳更超预期的感受。

04“去惊艳用户，虽然并不容易”

多知：您觉得现在的环境下，给用户惊喜还容易么？大家对AI产品的期待是不是已经被拔高很多了？

高慧湍：在观察中，我们发现有两类用户对AI产品的接受速度最快：一类是从事技术或科研工作的人群，另一类就是学生。

前几天我出差遇到一个很有趣的场景：一家咖啡厅里有四个孩子坐在一起学习，每人面前都有一台笔记本电脑，而每台电脑上至少同时开着三个不同的AI模型来辅助学习。

要知道，即使在我们的日常工作中，也很少有成年人能如此熟练地运用多个模型进行协同辅助。

我们判断，接下来用户们对于AI产品的预期和要求一定会越来越高——因为他们接触到的AI工具越来越多，对AI的理解也会不断加深。而在所有群体中，学生无疑将是最早、也最快全面拥抱AI产品的一代人。

多知：这是个很好的场景，你有拿有道AI答疑笔去给他们体验下么？你觉得这个笔是否能够承载那三个模型对应的学习需求呢？

高慧湍：没错，我后来确实拿出了我们的有道AI答疑笔给他们看——但那其实是在和他们聊完之后才做的决定。聊天的过程中，我发现他们虽然已经在用AI辅助学习，但过程并不轻松。

首先，他们需要同时打开好几个模型，反复提问、交叉验证，效率并不高。这说明单靠一个通用模型，并不能顺畅解决学习中的所有需求。

这正是专业学习硬件存在的意义。

其次，孩子们的大量习题仍然在纸面上。他们的学习动线会被打断：电脑放在一旁，要拍照上传题目，手边还得备着计算器辅助——明明电脑也能计算，但操作起来并不直接。这意味着他们每解一道题，都可能被打断好几次，学习的沉浸感自然就减弱了。

对我们来说，这恰恰是机会：在如此复杂的学习场景中，提供一个更专注、更高效的AI专属设备。

后来我把有道AI答疑笔递给他们试了试，他们很惊艳，才发现原来AI学习硬件已经能做到这个程度了。

多知：那您和团队接下来会主要关注哪些方面？能否分享下长远期待？

高慧湍：和去年相比，今年我们最大的变化是对AI的理解更深了，对接下来要做的功能、产品与场景，也想得更清楚、更明确了。

所以关于明年，我们不太去定义很长期的形态——长期本身是模糊的，变化也很快。但我们会保持每三个月一次大版本迭代的节奏，持续把“老师能做到的事”和“学生真实需要的帮助”，坚定地产品化、交付到用户手中。

本质上，我们就是想做出一款能够媲美真人老师、甚至顶尖老师教学效果的产品。

希望这个目标，我们能很快实现。