來源|多知

　　整理|王上

　　攝|張子通

　　近日，在多知OpenTalk第48期“全球起航!‘教育+AI’出海進行時”活動中，微軟中國高級解決方案專家王劍白博士發表了主題演講《GenAl浪潮下教育行業轉型及出海的實踐與思考》。

　　王劍白博士畢業于北京航空航天大學，擁有20多年數字化轉型及項目管理經驗的，并且已在微軟任職超過18年，專注于教育及政府行業的創新合作。

　　他在演講中分享了微軟發布的《2025 AI 六大發展趨勢》：

　　AI模型的規模和效率將進一步提升;

　　智能技術代理將重塑工作方式;

　　AI助手將成為日常生活的得力伙伴;

　　AI技術在節能領域實現高效與環保并行;

　　大模型會“撒謊”，要確保AI安全可靠;

　　AI技術將加速科研進展，推動技術突破。

　　在技術快速演進的大背景下，王劍白博士認為，未來，技術的整體創新迭代的周期會縮短，而產品的打磨會非常漫長。創業者基于基礎模型去打造產品的發展模式很快會達到臨界點，而當進入深水區之后，解決好諸多細節問題才是創業企業的護城河，企業要擁有自己的核心的技能。

　　王劍白博士指出，智能技術的發展不僅體現在規模和計算力的提升，未來“小模型”的細分能力也將嶄露頭角。他預判，“小模型會帶動一波智能硬件的大爆發，PC、手機、耳機、眼鏡，還有一些小的機器人等，都會成為賦能教育發展的新手段和設備。”

　　在AI技術賦能教育領域的實踐當中，AI技術的批改、口算、聽寫、背誦等場景已初見成效，但仍有更多領域值得探索與突破。王劍白博士認為，高質量內容輸出的需求對于下一個階段的發展非常重要。

　　隨著教育行業的全球化發展，出海企業需要直面安全、隱私與合規挑戰。對此，王劍白博士表示，微軟在全球60多個區域有300多個數據中心，能夠為企業提供安全、高效的網絡體驗，并通過AI技術、安全及營銷能力的結合，幫助企業在海外市場構建競爭力。

　　以下為王劍白的分享原文（經多知編輯）：

　　

　　01

　　本輪生成式AI是標志性的起點

　　近年來，隨著AI技術的快速發展，微軟賦能教育大廠日益密切。

　　今年，諾貝爾獎的頒布在科技界和教育界引發了廣泛關注。例如：物理學獎授予了機器學習的研究成果，化學獎則頒給了蛋白質結構預測的相關研究。這些科學突破甚至引發了一些坊間玩笑：“AI技術是不是綁架了諾貝爾獎的評委”。從科研的角度來看，在過去幾年間，AI技術的應用方向正逐步從AI for Science轉變為“AI is Science”。

　　當下的AI技術發展勢頭十分迅猛，從開始到現在剛好歷經兩年時間。回顧這一過程，大家的態度經歷了幾個階段的變化：在去年時持觀望態度，認為AI能力有限且容易犯錯;到今年大家逐漸地接受AI技術發展迅速，有著很多能力;到今年年底，AI技術又取得了很多進展，讓大家認識到AI技術正在深刻影響我們的世界。

　　OpenAI CEO薩姆·奧特曼(Sam Altman)曾在演講中強調AI技術對教育和醫療兩個領域將產生深遠影響，目前這一輪AI技術發展將對教育產生巨大沖擊。

　　今年，微軟CEO薩提亞·納德拉(Satya Nadella)在旗下開源社區 GitHub 的活動中提到，截至2025年，微軟將迎來成立50周年的里程碑，而進入AI時代僅僅是近兩年的事情。

　　

　　將這兩個數字放在一起，將更好地體現出微軟如何看待這一波AI技術帶來的影響。從2022年10月30日ChatGPT 3.5發布開始，許多業界大咖，包括比爾·蓋茨在內，都將這一輪生成式AI當成一個標志性的起點，未來，AI技術將深度融入至互聯網和智能手機的發展當中。

　　上一輪的AI技術發展，更多聚焦在圖像識別，例如刷臉驗證的應用。在教育行業，這一階段的典型應用就是拍題功能。拍題技術依賴于OCR技術，包括對文字的識別、圖片的識別、公式的識別等。然而，當時的AI技術模型雖在圖像識別上取得進展，卻未完全解決自然語言處理(NLP)的難題。NLP作為人工智能的核心技術之一，被譽為“皇冠上的明珠”。這一輪大模型解決了NLP問題，因此AI老師、AI講解工具的實現更加簡單，拍題和搜題功能也變得更為便捷和普及。

　　02

　　2025 AI 六大發展趨勢：智能代理重塑工作方式

　　本輪大語言模型發展，經常會提到幾個關鍵詞：Transform、Next -Token prediction(下一個token 預測)、Scaling Law(規模化法則或尺度定律)。目前，大家經常討論Scaling Law是否已經失效，然而經過兩年多的發展，我們看到智能技術實際還在加速發展，行業內正努力解決幻覺問題。

　　近期，微軟發布研報《2025 AI 六大發展趨勢》(https://news.microsoft.com/source/features/ai/6-ai-trends-youll-see-more-of-in-2025/)，當中引用了多篇學術論文觀點。主要趨勢包括：

　　1.AI模型會越來越大，越高效；

　　未來AI模型將更擅長解決復雜問題，甚至能夠在科學、法律、醫學等領域進行多步驟推理。

　　規模方面，現在模型訓練已經達到萬億級別的參數，是否還會繼續發展?微軟與其他科技公司大概率會持續進行下一步發展。

　　在與人腦類比方面，根據2024年上半年的一篇論文(https://www.science.org/doi/10.1126/science.adk4858)的推論，GTP-4萬億級別的參數規模相當于人腦樹突總數的0.2%，因此，智能技術向更大規模演進是一個重要的發展方向。

　　效率方面，算法的優化也是重要發展方向，Transformer模型并不是終極的選擇，RNN/CNN算法也在不斷演進優化，并且RNN有著很高的上限。

　　業界流傳著一個段子：“窮則優化算法，富則囤積顯卡”，雖然是玩笑話，但也反映了現實——微軟與其他科技公司正在大規模采購顯卡。

　　2. 智能代理(Agent)：重塑工作方式；

　　Agent+Workflow 的工作方式已經逐漸普及，Agent在應用中會開始扮演多樣化的角色。例如，李飛飛教授的論文《AI Agent最新綜述：多模態互動領域的新視角探索》(https://arxiv.org/pdf/2401.03568.pdf)中介紹了斯坦福在去年構建的25個Agent(智能體)“小鎮”。在沙盒模型中每一個Agent都有自己的定位，他們之間可以互動。

　　Agent技術加上MoE架構大模型，配合大模型的調度，會讓應用更加智能。未來，Agent將替代人類重復性工作，讓人類聚焦創造性和戰略性任務。

　　3.AI助手或者伙伴：日常生活的得力助手；

　　2025年，AI技術將成為人類不可或缺的一部分。未來的AI伴侶可能會更智能、更具有情感，提供更個性化和貼心的服務。

　　早前在很多科幻作品中，人工智能助手的概念已深入人心。例如，在微軟游戲《Halo》中，士官長的基因強化裝甲內嵌的人工智能名為 Cortana(柯塔娜)，也因此，微軟推出了全球首款個人智能助理，同樣命名為 Cortana;在電影《鋼鐵俠》中，托尼·斯塔克的智能管家賈維斯(J.A.R.V.I.S.)更是廣為人知。

　　AI助手的發展一定會越來越成熟，不僅在PC和手機上，未來AI助手在教育領域也將大有可為。在過去兩年的實踐過程中，微軟已經轉型為一家由智能Microsoft Copilot 副駕駛®驅動的公司，大部分微軟的產品都增加了智能Microsoft Copilot 副駕駛®的能力。

　　4.AI節能：高效與環保并行；

　　本輪生成式AI被大家詬病的一點是太耗電。實際上，從大廠商的角度來說，做了很多事情在提升AI系統的能源效率，如微軟的數據中心節能、英偉達GPU算力翻倍等。在推動科技進步的同時，都在追求兼顧環境保護。

　　5.負責任的AI：確保AI安全可靠；

　　微軟最關注的點，也是很容易被大家忽略的但是尤其重要的一項就是安全、可靠。根據Apollo Research: Frontier Models are Capable of In-context Scheming 論文(https://arxiv.org/abs/2412.04984)提到，給所有大模型評測后發現，大模型會“撒謊”。所以，我們希望享受AI技術的便利性的同時，也能保障風險安全、可靠。

　　6.AI加速科研：推動技術突破

　　長期以來，“生化環境”專業被視為“四大天坑專業”之一，主要原因在于其對實驗的高度依賴。大量實驗不僅耗時耗力，還存在實驗結果可能無效或失敗的風險。如今，得益于AI技術的賦能，這一困境正在得到改善。在新材料發現和蛋白質預測等領域，AI技術可以在實驗前完成一輪高效篩選，優先鎖定更具可能性的研究方向。通過這種方式，科研人員能夠更精準地投入資源，大幅提高實驗的成功率和效率，從而推動科研進程取得突破性進展。

　　

　　新技術的演化速度持續加快。以OpenAI最近的12天12場新品發布會為例，本輪大模型的迭代十分迅猛，包括Gemini、Llama、Grok等技術的相繼發布，這些技術此消彼長，互相迭代。

　　例如，Sora在2024年初發布預覽，直至12月正式上線，這個過程促使很多企業轉向文生視頻的模型。另一個典型案例是Luma AI，這家公司最初聚焦與文生3D技術，很快轉向文生視頻領域。最近，這家公司完成了9000萬美元的融資等。

　　許多公司正在跟隨OpenAI的方向發展，而微軟作為OpenAI的主要投資方之一，為這些技術的落地提供了堅實的平臺支持。OpenAI的所有能力都會基于微軟的Azure平臺進行發布。例如，OpenAI推出的o1模型，已在Azure OpenAI Service中上線，并集成了實時對話等功能。微軟賦能國內的許多大型企業，引入了類似視頻對話模式等技術，速度遠超其預期。這些技術對于教育類產品的發展有非常重要的價值和意義。因此，創業企業應實時關注最新的技術動態。

　　微軟此前一些基礎的技術，例如OCR技術，文本轉語音(Text-to-Speech，簡稱TTS)技術，也就是現在的自動語音識別（Automatic Speech Recognition，ASR）技術，以及NLP技術等都在教育領域有所應用，這些基礎技術已經非常成熟。

　　在OpenAI為期12天的發布中，推出了o1模型的API，開發者現在只需12行代碼，即可輕松實現實時語音聊天機器人。

　　未來，整個產品的創新迭代周期會縮短，但產品的打磨會非常漫長。依賴基礎模型開展業務，初期或許能迅速吸引市場關注，但很快就會觸及發展的瓶頸。進入技術深水區后，產品的競爭力將更多依賴于細節的優化和問題的解決能力，這些差異化的核心技能將成為創業企業難以復制的護城河，也是其持續發展的根基。

　　

　　03

　　小模型會帶來一波智能硬件的大爆發，教育亦有結合機會

　　除了大模型的持續擴展，另一個備受矚目的技術方向是小模型的發展。

　　以微軟發布的Phi系列模型為例，12月16日，微軟研究院推出了最新的小參數模型——Phi-4，其參數量僅為140億(14B)。自推出以來，Phi系列已迭代至第五代。在數學競賽AMC的能力評測中，Phi-4甚至超越了GeminiPro1.5。

　　

　　近年來，許多大廠都將目光轉向了小模型的開發，比如1B、3B、7B、14B等參數規模的小模型，這背后原因在于大模型的開發和運行成本過高，許多企業已經難以承受這樣的投入。

　　小模型是什么？以Phi模型為例，其訓練數據質量非常高，通過高質量的數據保證了模型的強大能力。因此小模型拼的不是模型規模，而是某一方面的能力。

　　小模型會帶來什么？小模型會帶來一波智能硬件的大爆發。

　　在2024年CES展會上已經能清晰看到智能硬件發展的迅猛趨勢，這一趨勢在CES2025中將會更加顯著。PC手機、耳機、眼鏡以及一些小型機器人等職能產品正在迅速普及，然而并非所有場景都適合智能全聯網并依賴于智能技術發展。

　　2024年是AIPC以及AI Phone的元年。

　　接下來，所有的PC都將被稱之為AI PC，所有的眼鏡也都將被稱之為AI眼鏡。所有這些外設都是教育的手段和設備。

　　隨著AI Phone和AIPC的發展，傳統硬件廠商要想在競爭中生存，必須快速迭代自己的產品。能否將教育產品與這波AI Phone和AI PC浪潮深度結合？未來的教育解決方案不必完全依賴云端的大模型，還可以通過端側設備的小模型實現本地化智能運算。

　　量子位《2024年度十大AI趨勢報告》中提到，從投資的角度來講，智能駕駛、智能硬件、視頻、醫療、游戲、教育、營銷，教育只占了3%。報告中把智能駕駛和具身智能放在了第一梯隊，而把教育和醫療放在了第三梯隊。其中提到，教育對于安全政策是一個非常強相關的領域。

　　王劍白博士認為，教育行業從另一個維度去看，智能、游戲、智能硬件這些都是能夠與教育進行強結合的領域。比如，當下的陪伴型機器人聚焦教育，兩者有很多結合點。特殊之處在于教育十分看重安全和合規，不同地區的要求又有所不同。在國內對于智能技術的應用，包括新課標等都有許多的指導政策要求。

　　如果進行教育出海發展，企業在不同的海外地區所面臨的文化挑戰都有所不同。因此教育發展，需要考慮很多不同的特點。

　　04

　　生成式AI打破教育不可能三角，6大場景值得深挖

　　這一輪AI技術浪潮正在為教育行業帶來全新的可能性，尤其是在解決長期存在的“教育不可能三角”問題上，即高質量教育資源（優秀教師）、個性化教育體驗和教育普惠性三者難以兼得的矛盾。而AI技術的引入，或許能夠打破這一局限。

　　從宏觀層面來看，微軟等科技公司正致力于通過技術推動教育公平。例如，利用AI技術的能力，讓偏遠地區的學生也能接觸到優質教育資源 。在政策層面，聯合國教科文組織和各國教育部也相繼頒布了指導意見，鼓勵從教學角度將AI技術融入教育實踐，推動教育的現代化和智能化。

　　在具體場景上，AI技術催生了大量創新產品。例如，各種學習機和學習平板已成為教育領域的重要品類。學而思等教育公司都在這一領域發力，為學生提供更便捷和高效的學習工具。

　　除此之外，語言類學習APP以及AI的智能體家教輔助也是重要的發展領域。

　　其中王劍白博士再次強調，在深入開發AI技術產品時，用戶體驗和產品打磨顯得尤為重要。單純依賴大模型的基礎功能可能會在短期內吸引用戶，但如果缺乏深度優化和細節打磨，長期使用體驗將難以令人滿意。這就要求開發者在工程化和技術化層面達到更高的水準，才能滿足用戶不斷提升的期望。

　　從用戶體驗的角度來看，AI技術為教育領域帶來了廣闊的創新空間。例如，微軟推出的智能Microsoft Copilot 副駕駛®系列產品，包括智能Microsoft Copilot 副駕駛® for Study和智能Microsoft Copilot 副駕駛® for Teacher，便是基于蘇格拉底式教學方法設計的對話型工具。這些產品通過模擬啟發式問答，為用戶提供深度參與感。然而，是否能真正滿足不同用戶群體的實際需求，還需要通過不斷迭代和優化來驗證。

　　此外，圖像識別技術與大模型的結合在教育領域表現突出。應用場景包括拍題搜題、繪本閱讀、作文批改等。

　　當前學習機功能正在不斷升級，例如指尖翻譯查詞功能，用戶只需點擊即可快速完成翻譯。國內學習機結合攝像頭技術，可拍攝桌面區域，手指一點便能框選出題目解決問題，這種設計在全球范圍內具有創新性。

　　此外，AI技術在批改作業、口算練習、聽寫和背誦等場景中表現優異，有效減輕了家長的輔導負擔。

　　

　　隨著AI技術生成編程工具的普及，如微軟的智能Microsoft Copilot 副駕駛® for Github和Cursor等，基于AI技術編程能力越來越強。這也引發了一個尖銳問題：未來還需要學編程嗎?接下來，編程教育需要思考如何幫助孩子與AI技術更高效地對話和協作。

　　在教研效率提升方面，過去兩年AI技術在生成教研題目和調研內容方面展現了顯著優勢，極大地節省了時間和成本。例如，教育客戶可以利用AI技術生成題庫中缺失的題目，并通過AI技術完成從生成到講解的閉環過程，取代以往人工將解題步驟結構化的繁瑣流程。

　　以豆神教育為例，其借助微軟的GraphRAG技術框架和思路，將教學內容和解析方法封裝，成功構建了國內大型文史類知識圖譜。這一項目僅耗時8個月，顯著提升了教研效率，為AI技術在教育領域的應用提供了典范。

　　近年來，RAG(檢索增強生成)技術成為熱點，其結合大模型和私域數據庫，可通過向量化或檢索將私域知識融入生成內容。然而，RAG技術仍存在幻覺問題，需要進一步微調。例如，在語文教學領域，如何生成高質量的文本輸出是關鍵。

　　以豆神教育為例，他們利用微軟的GraphRAG技術，與自身的九霄內容生產平臺相結合，使大模型能生成符合竇昕老師教學風格的內容，同時采用定制化的TTS模型，確保信息準確性，并通過持續迭代去除“AI味”，實現更加自然的內容輸出。

　　王劍白博士認為，對于高質量內容輸出的需求會是下一個階段非常重要的需求。在教育行業與AI技術結合的深水區，追求個性化，去掉“AI味”是重點，如此以來才能實現高附加值。此外，只有確保準確性和安全性，才能真正發揮AI技術的價值并實現高附加值應用。

　　05

　　出海：安全、隱私合規的重要性

　　出海的挑戰在于不同地區的政策和文化要求各不相同。出海并非一個新話題，微軟有很多制造型企業出海的案例。例如，國內某智能制造企業在不同區域設置本地化生產環境，以應對東南亞、歐洲和印度等地的政策法規差異。合規問題不僅影響產品生產，還涉及銷售、客戶服務等全鏈條，一旦觸碰法規紅線，罰款可能對企業造成致命打擊。

　　規模較大的企業通常需要建立專門的海外運營團隊，定期接受合規審計，并確保數據存儲和傳輸符合當地法規。在很多國家，隨著企業業務的擴大，數據傳輸是否涉及跨境問題將成為監管重點。

　　生成式AI所產生的內容具有一定的不可控性，因此數據脫敏的傳輸，包括內容，內容安全等都十分重要。

　　

　　在不同地區進行產品推廣的，企業還需要考慮當地的文化地域影響因素。

　　從基礎設施的角度來看，微軟為企業出海提供了強有力的基礎設施支撐。

　　微軟在全球60多個區域有300多個數據中心，能夠確保企業不管走到哪里都能享受優質的數據中心和網絡服務。同時，微軟還具備領先的AI技術能力、全面的營銷支持，以及強大的安全與合規保障，為出海企業提供全方位的底層支撐。

　　作為一家在AI技術領域具備深厚技術積累的企業，微軟在OpenAI合作之前就已表現出卓越的實力。借助OpenAI的加入，微軟的能力更上一層樓，不僅提供自有模型和OpenAI模型支持，還整合了多種開源模型，并率先在微軟云平臺上進行發布。無論是GPU算力、中間模型的編排管理，還是上層應用的開發支持，微軟的解決方案已全面就緒，為企業的出海計劃提供強大助力。

　　微軟CEO薩提亞·納德拉（Satya Nadella）強調 ：“如果面臨安全性和另一個優先事項之間的權衡，答案很明確：確保安全!”

　　因此，微軟始終將安全置于全球運營的首要位置，這一安全理念涵蓋了合規性、安全基礎設施、網絡防護以及內容保護等多個層面。微軟現已構建起多云平臺、多操作系統平臺的全鏈條安全體系，確保為用戶提供全面的保護。

　　微軟擁有超過1萬名安全專業人員，覆蓋全球主要的安全合規法規，無論企業身處哪個地區，都能獲得高標準的安全保障。對于創業企業而言，這種全面的安全支持意味著他們可以將更多精力專注于業務的創新與打磨，而不必為基礎性安全問題分心。

　　

　　06

　　關于未來的思考

　　在最后，王劍白博士針對關于未來的話題進行了探討：

　　第一，AI for Education or AI based Education or Education for AI。

　　最初我們探討 AI for Education，也就是如何利用AI技術幫助我們研發教育產品，而現如今發展為AI based Education，而王劍白博士認為，未來會邁向Education for AI。

　　在五到十年后，或許我們需要面對與AI技術協同共事的模式。屆時，如何調整我們的教育體系，使人與AI技術能夠和諧共處并高效合作，這是當前教育領域需要深入思考的重要方向。

　　第二，AI技術在教育中扮演的角色是什么？是老師，是助教，是學伴，還是助手。

　　清華大學研究人員最新構建的Sim Class項目，是一個由大語言模型驅動的虛擬教室環境，在這個虛擬空間里，AI技術扮演了各種角色，如老師、助教、同學等。這是沉浸式利用AI技術的方式，但王劍白博士相信，未來將有更多方式與AI技術相結合。

　　第三，通過AI技術重構當下的教育場景，還是創造全新的教育體驗。

　　王劍白博士認為，我們應專注于確定性的領域，對于已驗證并成熟的教育場景，可以通過引入AI技術重新優化，從而提升效率、改善體驗或降低成本。

　　同時，他指出，現在教育部出臺的《關于加強中小學人工智能教育的通知》明確提出，高中階段應側重項目創作和前沿應用。有了AI技術后，教育領域可以探索更多新形態的教育產品，而不僅限于傳統的刷題模式。

　　第四，應該關注有標準答案準確率的底線，還是關注創新問題的高線。

　　王劍白博士認為，AI技術時代，要教會學生分辨信息真假的能力，因為大模型幻覺會導致有虛假信息。有圖有真相，已經不存在了，有視頻有真相，也不存在了。如果學生完全依賴于AI技術提供的內容，將不利于自身能力的發展。

　　

　　本輪AI技術的發展可能成為地球文明的一次革新，不僅對教育領域產生深遠影響，也為IT行業帶來了從基礎層面探索和創新的諸多機遇。

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