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★✿✿，和其他公司则并不相同★✿✿：斑马想要用 AI 打造一个超越真人的「AI 原生」口语解决方案★✿✿。

　　这意味着★✿✿，要让 AI 主导教学★✿✿，让 AI 发挥出真人没有的能力★✿✿：针对性的纠正★✿✿，个性化的话题★✿✿，还要真的对结果负责——不是增加一个练口语的功能太阳集团★✿✿，而是真的让学生在和 AI 对聊后获得提升★✿✿。这是整个行业之前前所未见的★✿✿。

　　这个挑战★✿✿，不仅带来了技术上的难题★✿✿，也需要对「教育」有极深的理解★✿✿：比如★✿✿，AI 教师如何真正激发孩子的兴趣？这背后都在考验团队是否具有真正的教学经验中积累的「手感」★✿✿。

　　而比「手感」更深层的挑战★✿✿，是组织力★✿✿。一个真正的 AI 原生 Agent★✿✿，诞生的前提★✿✿，必然是一个「产模一体」的 AI Native 组织★✿✿。这不只是一个产品问题★✿✿，更是一个关于组织进化的「终极命题」★✿✿。

　　口语外教是一个被验证过的需求太阳集团★✿✿，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？

　　真人外教的局限性是天生的★✿✿：他们会累★✿✿、会忘★✿✿、会不稳定★✿✿，并且无法实现「千人千面」的颗粒度★✿✿。而这吗吗的朋友.4★✿✿，恰恰是 AI Agent 的机会★✿✿。为了实现「200 分」的目标★✿✿，斑马从几个真人无法企及的核心点发力★✿✿：

　　这个正如下面的案例所展示的★✿✿，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★✿✿。

　　除此之外★✿✿，AI 还能实现真人无法企及的「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★✿✿。

　　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%★✿✿。这来自细节的打磨——比如一个细节是 AI 外教 Jessica 的形象★✿✿。

　　在技术上太阳集团★✿✿，用 3D 形象配合 AI吗吗的朋友.4★✿✿，其实比 2D 更成熟★✿✿、更方便★✿✿。但斑马反其道而行★✿✿，选择了 2D★✿✿。

　　「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』★✿✿。」修佳明提到★✿✿。「我们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★✿✿。」

　　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」太阳集团★✿✿，变成了一个孩子愿意分享秘密的「新物种」★✿✿。

　　而这种「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★✿✿：动机太阳集团★✿✿。

　　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★✿✿。

　　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★✿✿。这个路口★✿✿，就是技术栈的选择★✿✿。

　　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」的超越澳门太阳集团城9728★✿✿，★✿✿。

　　「我们很早就尝试过这个路径★✿✿，」修佳明★✿✿，但是最后发现★✿✿，不同的模型吗吗的朋友.4★✿✿，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★✿✿。」

　　而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）★✿✿。

　　修佳明说★✿✿：「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★✿✿。」

　　我们在采访中聊到一个问题★✿✿：AI 的知识是渊博的★✿✿，但它怎么能「降维」跟孩子沟通？一个孩子问「为什么天是蓝的」★✿✿，AI 会不会「吊书袋」★✿✿，讲一堆大气折射和瑞利散射？

　　斑马的核心资产——过去积累的海量数据★✿✿，能够教给 AI 如何正确地跟孩子的交流——孩子问「为什么」★✿✿，可能只是想引起一个话题★✿✿，他想得到的回答是更浅层的★✿✿、一个比喻类的★✿✿，他并不是想钻进去★✿✿。

　　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」★✿✿。

　　「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★✿✿。我们最后坐下来聊了一下★✿✿，教研和产研能不能一起干这个事？」修佳明说★✿✿，「最终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吗吗的朋友.4★✿✿。」

　　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★✿✿。

　　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」★✿✿。但如果这只是一个开始★✿✿，AI 语言教育的未来★✿✿，又会走向何方？

　　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吗吗的朋友.4★✿✿，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」人工智能管理★✿✿，★✿✿。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」★✿✿。

　　斑马的目标★✿✿，就是推动整个教育范式★✿✿，从「外语学习」向「二语习得」迁移★✿✿，并最终无限逼近「母语习得」★✿✿。

　　这意味着 AI 必须从一个「课程 App」★✿✿，变成一个「存在」吗吗的朋友.4★✿✿。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 学伴看自己的身高太阳集团★✿✿。」

　　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★✿✿。

　　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」9728太阳集团★✿✿，★✿✿。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★✿✿。

　　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太阳集团★✿✿，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★✿✿，Jissica 就判定他不会★✿✿。」

　　「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太阳集团★✿✿。」

　　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——