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“你的下一個外教，何必是外教?他可以是大模型加虛擬人。”這是若軒在試用完Hi Echo的感受。

若軒最近沉迷于Hi Echo這款APP。打開Hi Echo點擊通話，名叫Echo的虛擬人就可以提供7×24小時私人英文口語陪練。這款網易有道推出的AI虛擬人口語教練產品，底座基于網易有道研發的教育垂直大模型子曰。

不同于通用大模型，子曰從一開始就定位為一個場景為先的教育垂類大模型。

時間回到2022年11月底，ChatGPT發布之后，周楓試用后感到非常震撼。他跟算法團隊來來回回地用，測試它的能力底線，在公司內部評測模型不同能力的細節。為了了解更多技術細節，周楓把從GPT-2開始的所有語言模型相關的論文全部讀了一遍。他和團隊一直在思考，ChatGPT、大模型跟有道到底有沒有關系?有道到底要做什么?有沒有合作方可以調用?

2023年1月，有道內部召開年度戰略會，這是公司每年的傳統，周楓把總監以上的團隊集中在一起連續開三天會。不同于往年，今年周楓讓有道首席科學家段亦濤講了一個多小時的GPT相關的技術，讓大家做了充分的討論。

一部分同事對即將到來的技術浪潮還很懵。最苦悶的要數翻譯團隊——殘酷的現實擺在面前，之前干的事情都沒用了。

當時，美國可汗學院等教育公司已經開始嘗試接入GPT-3.5，做一些教育服務嘗試，但國內還沒有能力綜合又非常成熟的可以接入的模型，必須得自己做。

很快，周楓就和團隊達成共識。“新一代技術來了之后，有道一定要抓住，不能做鴕鳥。如果你抓不住，你掉隊了，從此就是一個跟隨的角色，何況原來也有一些技術優勢。”周楓告訴《中國企業家》。

2023年開年，有道內部就開始緊鑼密鼓地研發垂直大模型，各個場景的應用申請也不斷發起。周楓要求每個業務團隊都要關注大模型，在他看來這是十年甚至幾十年才一遇的機會。

除了有道內部，網易集團和創始人丁磊也給予了足夠的重視程度。丁磊親自抓集團內部的AIGC大賽，并親自做評委主席，Hi Echo的虛擬人外教正是有道與網易游戲合力研發的結果。

截至今年7月，網易有道除了自研教育垂直大模型之外，還基于自研大模型推出“AI虛擬人口語教練”“LLM翻譯”等6大應用。

在周楓看來，一個好的技術有沒有價值、能不能發揮巨大的作用，很多時候關鍵在場景和應用的選擇以及細節的打磨。

抓場景和應用

作為資深技術從業者，周楓過去20年見證了好幾輪技術變革浪潮，歷史經驗告訴他，每一次大的浪潮里，機會不僅僅在于基礎技術。就像互聯網發展之初，做服務器和路由器的公司最賺錢，但大家很快就發現互聯網的精髓不在路由器，而是在互聯網應用上。

大模型來臨之后，周楓立馬想到的就是應用和場景：“大模型作為基座支持很多下游任務，這是它非常重要的優勢，抓得越早，后邊可抓的東西越多。如果眼睛全盯著要去做大模型，就像移動互聯網時整天盯著怎么做手機，而忽視了微信、淘寶、抖音等應用的機會。”

在結合過往業務尋找落地場景應用的過程中，周楓有兩個原則：第一，解決用戶的需要;第二，能快速變現，有足夠的商業空間。他認為，即便是200億參數的模型能力，也可以解決教育方面很多的問題。

當然，周楓也深知沒有一個辦法可以解決所有問題。但從2006年網易有道成立，周楓相繼做了有道搜索、有道詞典、有道云筆記、有道精品課、有道詞典筆等業務，業務范圍覆蓋K12教育、成人教育、素質教育、智能硬件等領域，讓教育大模型落地有了眾多的場景。

隨著ChatGPT在國內的普及，有道的技術團隊見證了用戶行為的快速改變。周楓回憶，與有道翻譯會員關聯的AIBOX才上線幾個星期，桌面端會員的四分之一的收入就來自于該功能。

這是一個用戶在翻譯等眾多場景可以用到的功能，比如回一封正式的英文郵件或給海外大學寫一封申請信，大部分中國人可能擔心語言不地道，詞不達意，AIBOX則可提供潤色的功能——用戶選中一段英文，可以根據自己的需求讓它更專業，原本需要找英語母語者或文書專家修改的稀缺能力，變得唾手可得。

文本翻譯之外，Hi Echo聚焦的英語口語陪練也是其重視的場景之一。他認為，口語陪練一直以來都有幾百億的市場規模，這里面創新空間非常大。中國人學外語最大的困難不是詞匯，也不是語法，而是沒有語言環境，可語言環境非常難創建。

“以前創造語言環境的唯一辦法就是請外教，花很高的價格請外教每個星期聊幾個小時，但外教最大的問題在于資源太少且太昂貴了。只有非常少數的學生家庭能夠支付得起這樣好的語言環境，但技術革新不就是解決這樣的問題嗎?”周楓告訴《中國企業家》。

在周楓看來，隨著大模型能力的提升，讓“因材施教”獲得三大優勢：

首先，大模型能為學生提供個性化的分析和指導;

其次，大模型能夠實現引導式學習，與教師一樣，提出問題并引導學生自行探索答案;

最后，大模型具備全科知識整合能力，通過連接多模態知識庫、跨學科整合知識內容，大模型能隨時滿足學生的動態需求，幫助孩子培養更綜合的能力。

“怎么這個東西又火了一遍”

2023年春節后，當大眾也開始對ChatGPT津津樂道的時候，有道技術團隊的感覺是，“怎么這個東西又火一遍?”

因為過去的積累和技術的敏銳度，有道技術團隊在GPT-3.5出來的時候，也就是2022年12月到2023年1月間拼命關注、研究和測試，跟行業投資人和創業團隊交流，考慮如何跟自己的業務做結合。

Transformer技術是現在AI的主流技術，GPT中的T也是Transformer的縮寫，而Transformer正是從機器翻譯開始做的，第一篇Transformer的論文也是與機器翻譯相關的。

2017年，周楓接觸到Transformer，而早在2008年，有道成為國內第一家提供統計機器翻譯模型的公司;2017年，有道從機器翻譯引擎升級成神經網絡翻譯引擎，隨后又升級到現在主流的Transformer技術。根據QuestMobile最新數據，到目前有道詞典月活用戶已經超過1億，排名國內詞典翻譯市場第一，也意味著這是Transformer方案下市場份額最大的翻譯產品。

技術積累的優勢首先體現在團隊的快速成型上，“有道做大模型的過程，其實完全是在之前團隊框架下來做的，沒有額外組建團隊來做，因為很多技術和資源都是一脈相承的。”網易有道首席科學家段亦濤告訴《中國企業家》。

從2016年開始，有道協同構建AI基礎能力，同步組建語言、視覺、聲音等團隊，目前積累了有道神經網絡翻譯(NMT)、計算機視覺、智能語音AI技術、高性能計算(HPC)四大底層技術能力。

2017年開始，有道升級到主流技術Transformer后，將AI能力統一在大模型之下，并重視其在端側的落地應用。2019年，有道詞典筆2代首次搭載離線Transformer NMT，將Transformer裝到詞典筆這樣的小設備里面。

因此，技術積累的優勢還體現在，過往的技術工程經驗，讓團隊在處理大模型帶來的算力、成本等難題時，能稍顯從容一些。周楓回憶，當時神經網絡的翻譯上線時，團隊碰到技術升級和成本問題完全一樣，當時花了三個多月時間才把這些問題解決掉。

過去6年多時間，有道技術團隊除了將Transformer用在翻譯產品外，也將其用在語音、視覺、OCR字符文字識別上，因此有道的算法團隊對于這次大模型的技術變化并不陌生，甚至曾試用過GPT-2的技術，到ChatGPT3.5之后，大模型帶來很多不一樣的東西，如參數規模、技術做法上的差異，但段亦濤認為總體技術路線是一脈相承的。

“很多時候成本挑戰是一個相對的過程，你如果能做到行業內對資金利用率、對人員利用率比較高的話，其實就完全沒問題的。有道總體上不需要增加什么額外的特別大的投入，因為有道AI團隊也不小。”周楓告訴《中國企業家》。

大模型帶給教育從業者的挑戰

大部分人沉浸在大模型給教育場景帶來新變化的同時，也有一部分擔心這會對從業者帶來一定的沖擊和挑戰，尤其像Hi Echo這樣的虛擬口語教練，是否會導致一部分老師失業?

虛擬口語教練。來源：受訪者

周楓認為，對英語教學團隊來說會是一個巨大的好消息，雖然他們可能三個月之后才能認知到。因為教育最大的挑戰就是因為人力不足，所以才導致無法真正做到對每一個學生因材施教，只是，未來老師們的教法必然要改變。

“以前老師的教法是告訴學生技巧，學生聽老師說，回家自己練，老師設計一套方法要求你一定自己練，不練就懲罰你。現在老師有這樣更好的產品，可能教學方法就要變，老師沒有必要講這些抽象的東西，就應該讓學生每天去練就行了，老師們需要適應這樣的技術，最后帶來的一定是生產力和效益的大幅提升。”周楓表示。

還有人擔心大模型驅動的教育應用是否會變成新的抄作業工具，讓學生變得懶于思考。

周楓表示，有道在自己的產品中反復強調不直接給答案，且有家長管控功能。他覺得當下更值得考慮的另外一個問題是，大模型誕生之后對于學生長遠的學習方式和目標，肯定會產生深遠的影響，就像有了計算器之后，對學生計算能力的影響。大模型必然會對死記硬背的知識性學習的要求降低,不是把“偷懶”作為一種產品需求。

過去半年多時間，周楓帶領團隊一直在拼命趕工，大家都處于比較緊張的狀態。在大模型到來之后，周楓真正欣慰的是，當它應用到教育領域后，相比上一輪AI熱潮，大模型給了很多承諾，起碼能實現50%，甚至更多。

比如作文其實一直是學習中的痛點，但原來能夠解決作文類型的產品非常少，很多學生也比較怕寫作文，以前的技術手段也不太管用。可在大模型基礎上，作文也是一個非常好的應用場景。

教育從來都是一個極度復雜和碎片化的領域，深耕10多年，周楓已然習慣了這種復雜性。“生意上沒有一勞永逸的事。”