引言：AI外教的教育革命
真人外教会累、会忘、会不稳定，无法实现「千人千面」的颗粒度。这是AI Agent的机会。斑马口语的正式上线，标志着纯AI外教与学生一对一全英授课时代的到来，引发了行业不小的关注。
AI口语并不是一条新赛道，其中的玩家也良莠不齐：既有像Speak这样重投入打磨真人视频的，也有大量给大模型「套一层皮」就匆忙上阵的。斑马口语的目标与众不同——用AI打造一个超越真人的「AI原生」口语解决方案，让AI主导教学，发挥出真人没有的能力：针对性的纠正，个性化的话题，以及对学习结果的真实负责。
比真人外教还会教的AI外教
即时交互的真实语境
口语外教是一个被验证过的需求，用AI代替真人外教降低成本很合理，但真正的难点在于：AI如何能超越真人？
斑马口语从几个真人无法企及的核心点发力，首先是提供即时、可交互的真实语境。当AI老师想要教会小朋友生日派对相关的英语时，AI能无缝切换到一个生日派对现场，聊孩子爱吃的派对食物。AI让这种高成本、一次性的「真实世界」体验，变得轻盈、可控且无限重复。
高颗粒度的个性化进阶路径
人脑的记忆是有限的，但AI的记忆是无限的。斑马的AI Agent会把每个孩子当作一个系统来建设，它记得孩子上一次对话的每一个细节、每一个薄弱点。当孩子学口语遇到瓶颈时，AI能设计出「微小的一步」，在下一次对话中推着他往前走。
这种「长期积累的陪伴」和「微小颗粒度的进阶」，是任何真人老师都无法规模化实现的。
AI的高情商互动
AI做外教，肯定会有人担心，AI毕竟是「假人」，孩子怎么会愿意和它交流？但斑马团队的数据显示，传统真人外教一对一，孩子前三分钟的开口率大约是85%；而在斑马口语中，这个数字是98.8%。
这种高开口率来自细节的打磨。比如AI外教Jessica的形象设计，斑马团队反其道而行，选择了2D而非3D。「我们之所以选择二维，是因为3D角色更像是模仿真人，容易产生恐怖谷效应，影响孩子『入戏』。」
斑马团队挖掘了过往真人外教的数据，抽象出了「孩子最喜爱、学习效果最好」的外教特征——包括脸型、发色，设计了Jessica。
让孩子想开口只是第一步，斑马也希望用高情商让孩子更爱学习口语。在生日派对的课件里，一个正在学习的孩子突然说「我不想办生日party」。AI外教Jessica的回复情商极高：「Of course you can say No. Some people like quiet birthdays. That's OK too.」然后无缝地将话题切换到「参加别人的生日派对」，把教学进度自然地延续下去。
这种永远稳定、充满耐心、人格统一、且总能「捧场」的灵活性，恰恰是真人老师难以做到的。它让AI Agent从一个「工具」，变成了一个孩子愿意分享秘密的「新物种」。
学习动机的内化
这种「新物种」带来的信任感和情感连接，看似只是锦上添花，实则正触及了教育中最难的命题：动机。
如何让孩子有动力学下去？绝大多数教育产品，依赖的是「工具型动机」——奖励、打卡、游戏化。但通过与这个孩子真正「想聊」的AI外教交流，学英语的动机就变了。孩子不会想「我说英语会给我带来什么奖励」，他想的是「我必须说英语，才能完成这件事」——和虚拟的老师、小学伴们交流。
学习的成就感内化于这个过程，最终让说英语成为一种「必须」和「自然而然」。
「产模一体」的最佳实践
当斑马团队立下这个「200分」的雄心时，他们其实正站在一个十字路口——技术栈的选择。一个超越真人的AI Agent，到底需要一个什么样的「模型」？
在2023年立项时，最「聪明」的捷径，就是「套壳」——要么用最强的闭源模型，要么用顶尖的开源模型。但斑马团队很快发现，所有「捷径」都通向「80分」的平替，唯独通向不了「200分」的超越。
「我们很早就尝试过这个路径，但是最后发现，不同的模型总会有不同的问题。这背后是数据白点（data blind spots）的影响，你通过人设或者其他工作是很难根治的。在教育场景下，语言的正确性是第一位的。」
更别提迭代的鸿沟——「AI大模型，保守说每半年大模型的能力变化都很大，你选用一个具体版本的开源模型去做后训练，再去想跟上最新模型的效果，这个迭代的成本还是挺高的。」
数据驱动的模型优化
斑马真正的壁垒和核心资产，在于长期积累的、海量的、高质量的儿童教育数据——包括海量的儿童跟读数据。于是，他们的路径清晰地浮现出来：「猿力大模型」（预训练基座）+「斑马独有教育数据」（后训练/微调）。
这种「产模一体」的价值立竿见影：首先是数据带来的模型语料的准确和安全。「我们做了更严苛的数据筛选，首先能保证语料都是标准的英文语料，而且内容是符合儿童认知的，且价值观要非常积极向上的。我们又做了一些强化训练来保证它更可靠。」
而更能体现产模一体好处的，是AI知道怎么和不同水平的孩子沟通。比如当孩子问「为什么天是蓝的」，AI不会「吊书袋」讲一堆大气折射和瑞利散射，而是理解孩子可能只是想引起一个话题，需要更浅层的、比喻类的回答。
组织重塑的深层挑战
如果说「产模一体」是技术上的「必经之路」，那么一个更难的、也更底层的挑战，就是组织的重塑。这，或许才是AI时代最核心的命题。
我们聊过太多团队，为什么「产模一体」最后跑不通？因为他们只有「产模」，没有「一体」。模型团队和产品团队背着不同的KPI，互相拉扯。产品经理（PM）的价值感在消失，他们不再是为用户创造产品，而是沦为「给模型找活干」的「传话筒」。
斑马团队坦言：「我们之前也有传统互联网的流水线分工，但我们做这个事的时候就乱了。比如产品的需求文档（PRD），在新的产模一体的产品下，基本上就是一个课件。如果采用传统的流水线，产品经理所做的工作几乎就只是把教研的大纲『翻译』一下。」
网状连接的组织形态
斑马口语的解决方案是，教研和产品研发直接一起讨论教学层面的需求，研发在一个看似非标准的需求下，进行理解和开发。这种「边界模糊」不止发生在产品和教研之间。「教研可能直接跟AI工程师对接；动画直接跟研发去对，因为这里面的渲染有点复杂……有很多是跨部门交错来做。」
一旦这个「壁垒」被打破，整个组织的形态就全变了。流程不再是「PM -> RD -> 教研」的线性传导，而变成了「神经突触」式的网状连接。
斑马分享了一个最朴素、也最高效的组织解法：「坐在一起。」在物理邻近的高密度协作中，「教研」的神经末梢直接碰上了「AI工程师」的神经末梢，不断碰撞、擦出火花，形成新的组织脉络。
一个真正的AI Native产品，或许不是被「开发」出来的，而是被一个AI Native的组织中「长」出来的。为了实现那个「200分」的AI Agent，你必须先打造一个「200分」的AI Native组织。这，或许才是斑马口语在「产模一体」实践中，最坚实、也最难被复制的「壁垒」。
用AI拆掉巴别塔
斑马口语已经证明，AI可以成为一个比真人更稳定、记忆力更强、甚至情商更高的「老师」。但这只是一个开始，AI语言教育的未来，又会走向何方？
语言学习范式的迁移
在讨论中，修佳明为我们勾勒出了一条清晰的「范式迁移」路径。我们最熟悉的，是「外语学习」：以规则为先，上来先学语法、背单词，把语言当作一个「学科」来攻克。
斑马口语目前所做的，是「第二语言习得」：它不先教规则，而是强调「沉浸式」输入，先让你听、让你读、让你模仿，在大量的语料中「习得」。但它依然需要一个起点——孩子需要有最基础的认知和一些英语基础。
而这条路的「圣杯」，是「母语习得」：像母语一样，在真实的、全天候的环境中自然习得，你甚至意识不到自己在「学习」。
从「课程App」到「生活存在」
「母语习得」的本质，不是「上课」，而是「生活」。这意味着AI必须从一个「课程App」，变成一个「存在」。而这一点，斑马已经看到了雏形。
修佳明提到，他们已经能感受到孩子的主动分享。「有一次说到今年的目标，孩子主动分享了已经吃了两个月的健康食物了，还是没有长高，并主动给AI学伴看自己的身高。」
而要从「朋友」进化到「家庭成员」，斑马正在探索一个明确的方向：多模态理解，尤其是做更多的视觉理解。一旦AI Agent有了「眼睛」，能够观察到孩子的反应、表情和所处的真实环境，它就拥有了「嵌入生活」的能力。
全天候AI玩伴的未来
这带来了一个极具想象力的未来——当AI Agent可以成为一个真正的「AI玩伴」，全天候沉浸在孩子的生活中：当孩子拿起一个苹果时，它会用英语说「Apple」；当孩子在玩乐高时，它会用英语讨论「Blue block」。一个真正的母语环境形成了，语言学习被彻底内化到了生活本身。
而这个「AI玩伴」的未来，听起来遥远吗？修佳明告诉我们，他们已经在斑马口语的「数据闭环」中，看到了这个未来的「涌现」。当一个AI产品拥有海量的真实用户数据，它就开始在各方面「成长」了。
单就语音而言，就能看出差别。「通过获得更多数据，AI现在对小朋友不同的发音的判断比真人更准了，」修佳明说，「小朋友的口音或者本身年龄比较小，肌肉发育的原因等等，可能并没有办法像真实发音那样。但我们的产品不能因为学生发不出这个音，Jessica就判定他不会。」
语言学习的终极目标
「你怎么理解语言学习这个事的终极目标？」在采访的最后，我们问道。
「我个人是希望语言学习如果能对每一个人的自我产生影响。」修佳明说，「学习一门语言，你也会学会它背后代表的世界观、思维、文化。而当你的认知提升了，你也能更好地与这个世界产生连接。」
当AI Agent把语言学习的成本和难度无限拉低，当每一个孩子都能拥有一个高情商、高智商的「AI外教」时——我们或许正在见证的，是用AI，拆掉那座阻碍人类互相理解、互相启发的「巴别塔」。
结语：AI教育的无限可能
斑马口语的实践展示了AI在教育领域的革命性潜力。通过「产模一体」的技术路径和组织重塑，斑马不仅打造了超越真人的AI外教，更探索了语言学习从「外语学习」向「二语习得」乃至「母语习得」范式迁移的未来图景。
随着多模态理解技术的发展，AI将不再是单纯的「课程App」，而是融入生活的「AI玩伴」，全天候陪伴孩子成长，让语言学习彻底内化到生活本身。这种教育范式的转变，不仅会降低语言学习的门槛和成本，更可能重塑人类的认知方式和文化交流模式。
在AI技术的助力下，我们或许真的能够拆掉那座阻碍人类互相理解的「巴别塔」，让每个人都能通过语言学习拓展自己的认知边界，更好地与这个世界产生连接。这，或许才是AI教育最深远的意义所在。
