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高能量 · · 81 min

Vol.197 专访洋葱学园杨临风:一家12年的教育公司穿过风暴来到AI时代

李翔杨临风

Podcast
TL;DR
  • 洋葱学园拒绝被归类为在线教育公司,自我定位是"学习体验设计公司":不做"像打车外卖一样"的解题服务,关注的是学生"学的开不开心、有没有真正的成长"。十二年零品牌广告投放,靠学生与老师口碑做到1.1亿累计注册用户,且用户按县级人口分布"基本均分"于一到五线——杨临风视之为产品真正低门槛的证据。
  • 商业模式是教培行业的反面:订阅制、无线下交付、无人服务,定价锚定辅导班的1/5到1/10(一科约500元/年,七科三千多再打折上折),"使用先于交易"——学生先免费用、家长后知后觉再付费。2020年后未再融资、逐渐自负盈亏,全公司一千多人近一半是研发。
  • 产品化路线的代价与回报被讲得很透:前两年"手工作坊"只产出200个视频(单支打磨八周)、用户可忽略不计,"就像做操作系统或芯片,投入全堆到桌上才知道行不行";但一旦做成,"洋葱的产品,时间每往后推延一天,一定比前一天更好"——用人交付的公司"不敢这么讲"。
  • 对这轮AI的核心判断是"大模型的更大潜力不是AIGC,而是调度和规划能力":把模型当大脑去调度自研内容库,而非生成内容硬讲。2024年起落地、2025年因"DeepSeek带来思维链技术的平权"加速,做成多智能体协作的"AI智能学伴"。反复强调的一句话是"模型会解题和它能让学生会解题是两件事"——解题能力再强,学生的动机问题解决不了就是白搭。
  • 面对很多大模型公司入场(拍照搜题成K12获客主打),他给出的壁垒排序:"大模型时代是你对单一用户拿到的数据越多你越有优势"(洋葱累计5000亿条互动数据、逐视频播放热力图)、十二年研究学生的基因、私有版权内容与自研知识图谱。明确不自己微调模型:"优势你就保持个两周三周,新的基模一出来就没必要了。"
  • 行业现状对投资人不友好:学习机今年Q3增速放缓,教培换壳存续,投资人认为教育、医疗、金融好像是人工智能较易实现商业闭环的几个领域,却"纠结"于"投进教育之后你要怎么退出"——没有定论,只有小额出手。对2021年泡沫的复盘毫不客气:天量融资"没用在供给侧,用在了烧需求上",广告是家长焦虑"剧场效应"的主要推手之一。
  • 十年展望押注自主学习能力这一资产:AI产品将唾手可得、"所有的知识都马上过时",而现在初一的孩子恰好十年后毕业走入社会,却仍在拍照搜题和被动听讲中"花了十二年练了一个根本不需要用的能力"——"跟全球变暖是同样的道理,现在不做,十年以后一定会出大事儿。"
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1. 自我定位:学习体验设计公司,不做解题外卖

  • 李翔开场坦承不知如何归类这家公司;杨临风的回答划清界限:行业归类上属于在线教育或教育科技,但理念不同——"我们更多的希望把自己定位成是一家学习体验设计公司",关注学生"学的开不开心、是不是真的有能力的成长、是不是因为洋葱爱上了学习"。
  • 关键的反向定义:"我们并不把学习任务当做一种代办事项,或者说像打车外卖一样……我们关注的不是解决问题的效率,核心指向是他在过程中有没有真正的成长。"这句区隔贯穿全场,后面所有商业选择都由此推导。

2. 起点:哈佛CS+支教,学习的底层是认知科学

  • 杨临风2007-2011年在哈佛读计算机本科,创始团队多是刚毕业的年轻人,上学期间做支教与教学,发现"学习这件事情它背后的底层其实是认知科学"——顺应认知方式教是事半功倍,反着教就很痛苦。
  • 对"学习是否反人性"的招牌回答:"这件事要看它的方法是不是顺人性的……如果你能够激发人心底的这层好奇心的话,它是可以变得很有趣。"团队自认手里有这把钥匙,"责无旁贷"。
  • 方法上不靠体感:参考教育目标认知分类学、教育心理学、认知科学,"细到每一句话该怎么打磨、该举什么样的例子",并线上线下与学生交流、入校收集一线反馈。

3. 城乡差距的解法:优化"每一分钟的学习体验"

  • 李翔列举流行方案——捐平板、合并学校、培训校长;洋葱的答案是赋能老师和直接赋能学生:"最后制约学生学习体验的是你在学习的时候本身的那每一分钟的体验是不是有趣、高效",这是拆解到最小元素后的"最基石的元素"。
  • 由此推出两条业务线:to C帮学生自学,to B优化课堂内体验。愿景三句话:"以学习者为本,为教学者赋能,促进教育公平。"

4. 峭壁与缓坡:全片最好的隐喻

  • 为什么同学三言两语能让人秒懂、老师却不行?"老师是过来人,他站在一个山顶上跟学生喊说:'你们快往上爬呀,这很容易啊'——但是学生眼里看到的是个峭壁。"
  • 洋葱要解决的问题就是"搭缓坡":"我们能不能让大部分学生眼里在看知识的时候不再是峭壁而是缓坡?"李翔追问学霸能否理解普通学生的痛苦,杨的回答是回到科学方法论:"洋葱如果全都是靠个人经验去做的,这个企业也不可能走到今天。"

5. 5000亿条互动数据:像直播电商一样打磨热力图,但目标不同

  • 洋葱做全埋点收集,累计超过5000亿条学生互动数据,每个视频分析播放热力图:"三分半的时候暂停率突然飙升,说明这个地方我们讲的有问题"——回炉重写讲稿、再上线、再验证,有效则写入方法论章程。
  • 李翔类比抖音直播电商的完播率方法论,杨接受形似但强调神异:"我们关注的不是沉迷在那个事情,更多关注的还是这个过程能不能让学生丝滑的往下去走。"更深一层是元认知:"你学知识,学的不是知识本身,学的是通过知识建立思维逻辑和思维方式。"

6. 从公益到公司:研发太重,募款压力大

  • 时间线:2010年大三联合发起公益项目,2011年在甘肃武威凉州区两所农村学校试点;BCG工作一年后辞职,2012年中至2013年底全职做公益。转折点是发现"公益组织去做研发这件事儿,对募款来说压力特别的大",于是2013年底平行成立公司——两个独立实体,"不是继承关系",但要解决的问题一贯。
  • 从成立之初的flag且每轮融资都向投资人讲清:"产品要面向农村地区的学校和学生无偿免费开放。"公益品牌"洋葱助教行动"至今覆盖约3万多农村学校、6万多农村老师、约470万学生免费使用,且由全职团队专门运营。

7. 为什么必须用产品而不是人:SOTA学习方式无损下乡

  • 用人交付的商业模式被他推演到死角:成本在人上,"你的重点一定是围绕那些付得起钱的人",公益只能沦为品牌工作。而洋葱给乡村学生的体验"和给城市学生是一样的,是不分档的"——"咱们说模型现在SOTA嘛,我们希望用现阶段能提供的最好的学习方式,无损的提供给乡村学生。翻来覆去的想,只有一种办法:通过科技做产品,不能用人。"
  • 验证在数据里:1.1亿累计注册用户按县调出比对,"那个比例分布基本跟那个县人口占全国的百分比是相似的,一二三四五线基本上均分"——产品真正做到了低门槛,有手机能联网就能用。

8. 乡村缺的不是楼,是优质体验

  • 国家在教育硬件上投入巨大,"中国在这方面应该是全世界建设的最好的国家之一";希望小学式捐赠越来越少,因为农村人口大量进城、村小招不满学生而陆续合并,"整体来讲,现在缺的不是建筑,缺的是优质的高质量的教育体验"。

9. 手工作坊期(2013-15):两年两百个视频,赌命式投入

  • 早期融资时"大家觉得我们疯了"——学生怎么可能自主学习?杨的反驳用的是老师对照实验:"两个历史老师讲同样的知识,一个讲得如痴如醉,一个昏昏欲睡,是知识本身的问题吗?肯定不是。"
  • 2014年2月进入北京优质公立学校拿到第一波正反馈,但Web版上线后"前一个月粘性非常高,一个月之后断崖式下跌"——原因是只做了前两章,学生学到第三章没内容了。教训:K12系统性产品必须先铺满整学年内容。
  • 于是花两年把初一初二数学基础概念做成5-8分钟动画,一个视频流水线八个星期,共约200个;"一个只融了一轮钱的公司,两年没有任何产品推出来,其实是非常非常危险的"。2015年10月发布iOS/安卓端,第一周即获App Store中国区首页推荐,学生口碑传播下用户很快破第一个一百万——全部免费。
  • 冒险模式的辩护词是本次访谈的干货之一:用人交付"先快后不一定慢",产品化"前面非常非常的慢,巨大的投入",但迭代沉淀在产品里——"我们可以很负责任的说,洋葱的产品时间每往后推延一天,一定比前一天要更好。如果我们是一家用人服务的公司,我不敢这么讲。"李翔的类比被欣然接受:这像做操作系统或芯片,投入全堆到桌上才知道行不行。

10. 极限测试与扩科逻辑(2016-19),2020年后自负盈亏

  • 不是盲干两年:2013年底做过"极限测试",拿同一个demo同时去北京最头部公立学校和最偏远乡村学校交付,"两头极端都测过了,心里就踏实了"。C端使用行为城乡"没有差异"。
  • 2016-19年扩科扩学段:从初中数学到物理化学、高中数学、小学数学,最终初高中九科全覆盖;同时把场景挖透——预习、作业卡题、当天复习、周末梳理、寒暑假系统复习、考前备考,"细分场景解决方法其实是不一样的"。扩科直接增加触达和付费兴趣,"每一次扩科都要花巨大的精力"。
  • 2020年至今是商业变现期,构建完整商业模式、收入持续增长,"我们二零年之后就没有再融过资了"。

11. 商业模式:premium订阅,付费门槛后置

  • 出发点朴素:抛开竞争,教育"还是一个家长付费习惯很好的领域"。但学生必须能先无门槛使用——学生连支付能力都受限——所以"把付费这个门槛挪到后置去",做成premium(免费内容+增值订阅付费包),深度提升、难题讲解进付费包。
  • 在"没有太多对标的环境下"摸索定价花了很多时间;行业主流是开班课卖培训,洋葱是订阅制、无线下交付、无人服务的另一条路。公司结构印证模式:一千多人里近一半研发(技术产品与课程内容约1:1,动画团队全职非外包),另一半是运营销售客服加全国约一百多人的驻地学校服务团队。

12. 使用先于交易:学生是第一用户,老师先给亲生孩子用

  • 对行业交易结构的洞察值得单列:"大部分教育公司第一服务对象其实不是学生,是家长——交易先于使用发生。我们要让使用先于交易发生。"家长最担心孩子没有学习动力,"当他看到孩子对一个学习产品感兴趣的时候,他的信任度是很容易建立起来的"。
  • 老师侧同样口碑驱动:约400万公立学校教师用户,网上评论常见"这是我们老师推荐的";更有说服力的细节是"老师在最开始用洋葱的时候,首先会选择给自己的亲生孩子用"——高度认可才敢如此。

13. 零广告增长 vs 广告大战的扰动

  • "我们没有投放过任何品牌广告——电梯、互联网、电视、综艺都没有。"获客核心是学生间口碑("老师上课讲的东西,我在洋葱上五分钟居然解决了")加老师传播。
  • 但同行狂投广告仍带来实际压力:"公交站牌二十块广告牌里十五块恨不得都是在线教育",家长心智被带偏去试大班直播课,洋葱这类品类"在家长心智中始终不是主流品类",说服试用变难。2019年后主动减少对外发声:"市场太浮躁,大家本能把我们对标到教培……事倍功半,不如把时间花在打磨内功上。"

14. 定价锚点与学习平板:硬件只是商业策略的补充

  • 无人的数字课程"不好定价值锚点"——"腾讯视频会员一年也是两百多块钱,那为什么你一个课程要那个钱?"硬件与课程绑定后,家长对"一个学习机几千块钱"是有概念的,这才是洋葱做学习平板的原因。如今学习机"家长基本人手一台甚至两台"、家长对数字化学习产品定价认知成熟,硬件"一直是商业策略的补充,而不是主业"。
  • 定价最初锚在辅导班的五分之一到十分之一;一科约500元/年,七科三千多,"总价好像也没有那么便宜",于是加全科折上折。李翔的吐槽——"明明所有东西都可以在一个pad上完成,但一定要专门有个硬件,我一直理解不了"——杨临风回应"是的",李翔随后说"但还很焦虑啊"。

15. 2021泡沫复盘:钱烧在需求侧,学生练了十二年"听讲"

  • 对那轮狂潮的判断不留情面:在线教育一度是"中国最烧钱的行业",若无后续变故,2022年动用资金量"可能是二一年的再翻几倍"。但绝大部分公司提供的服务"惊人的相似"——找个老师教,只是从线下搬到线上;李翔追问是否抬高了北大清华毕业生的工资;天量融资"没用在供给侧,用在了烧需求上"。广告制造"剧场效应"焦虑:"好像所有人都在上,我是不是也得给孩子上,否则我是个不负责任的家长——这个认知很可怕。"
  • 更根本的批判指向学习方式:"线下把孩子放在班里,你只能禁锢住他的身体。"学生十二年"练的一件事都叫做听讲",而获取知识、规划步骤、调控节奏、暂停回追探究深挖这些元认知能力——"走入社会之后最重要的能力"——完全没练,"花了十二年练了一个你根本不需要用的能力,这就本末倒置了"。
  • 至于是否想过转型:没有。"我们本来压根儿也没在那条赛道上,也没吃到那条赛道红利,所以当那条赛道出了一些情况的时候,跟我们好像也没有什么特别大的关系。"

16. 行业现状:学习机放缓、大模型进场、投资人纠结退出

  • 现状扫描:教培模式仍存续(真人课、直播课、线下换形式);学习机前几年增速快但"今年开始Q3也开始放缓了";智能教辅把教辅书绑在线课程卖更高价格;很多大模型公司也在进来,"拍照搜题是一个大模型很好的应用场景,打一个冲锋就可以了",被当作面向K12获客的主打feature。"这个行业目前还是比较混乱,竞争相对激烈。"
  • 投资人心态被概括为"纠结":分析一圈发现"教育、医疗、金融好像是人工智能最容易实现商业闭环的几个领域",但"投进教育之后你要怎么退出?"——没有定论,只有小额出手;存量知名公司"应该已经过于昂贵",且同样面临退出问题。

17. 可汗与多邻国的启发:系统一、系统二与美国to-B传统

  • 杨临风2007-11年在美恰逢可汗学院(约07-08年)、多邻国(约08年)以及另一个2009年左右兴起的产品。美国K12教育科技"可能超过百分之五十的占比的产品是面向学校付费的",深研老师怎么教、学生怎么学——给他的前期认知是"做教育产品,一定不是追求短平快"。
  • 可汗证明了"无人参与的学生自主学习产品"可行,但直接搬运到中国被证伪:翻译加字幕不行,手写板加voice over也吸引不了中国学生——中国题目难、变化多。多邻国与可汗底层逻辑亦不同:多邻国动用人脑系统一,可汗要动用系统二,流程与产品设计逻辑截然两样。

18. 效率完成型 vs 能力培育型:大招口诀的长期低效

  • 他把教育产品分为两类:效率完成型——把解题当外卖快递,"咱俩交易完成结束",关注粘性、频率、留存;能力培育型——"我要陪伴着你,让你自己的能力发生变化"。中国在线教育公司多属前者,且前者更好衡量,这是洋葱的现实困扰。
  • 效率完成型的失败链条被完整推演:给答案+教"只适用于这道题的特殊算法"的口诀大招→学一百到一千道题就要背一百到一千个口诀→考试题目一变套不进去→"太容易搜到答案,又失去了深度思考的动力"→"看似眼前的效率提升了,但对考试成绩的变化没有帮助"。
  • 能力培育型反而长期效率更高:教通法、审题的已知未知逻辑、提炼思考框架,还把概念背后的科学史和知识迁移讲出来——辅导机构看了不理解"这些东西你讲它干嘛",但"更多神经元因为联系知识网被激活",学十道题等于把解题通法链路"刷新了十次","把时间维度引进来,往后看两周一个月,能力培育型的学习效果要远好于效率解决型"。

19. 移动互联网的真正馈赠:学生第一台属于自己的设备

  • 移动互联网"第一次把学习设备的自主权给到学生":电脑摆在父母书房客厅,"学生打开电脑,家长第一反应是你要玩吗";手机是学生"真正意义上的第一个属于他自己的电子设备"。当年全行业都怀疑"学生会不会在手机上学习",事后证明多虑了。
  • 李翔的好问题——课本不也能自主学习吗?回答干脆:"课本不是以让学生自学为主编排的,我们把教材叫教材,不叫学材",它是给老师教学用的、是死的。用户侧的印证:老师布置预习看课本第167页,学生的真实反馈是"不是不想看,是我看不懂,第二天跟没预习过一样"。

20. MOOC为什么没成:自主学习是高阶能力,家长陷在死循环里

  • 对"互联网改变教育雷声大雨点小"的质疑,杨临风承认"某种意义上不算错觉":钱花在直播技术、运营老师、获客体验课上,"没有把时间花在如何改变学习方式上"。Coursera、edX没成为主流学习方式的深层原因:"自主学习毫无疑问是一个很高级的技能……背后不仅仅是一项能力,还有一种信念和价值观"——需要环境、习惯、正反馈和"原来我是一个能够自主学懂东西的人"的自信。
  • 家长侧的悖论说得扎心:陪写作业、孩子一笔稍停就问"这题你都不会吗"——"你越不放手,他越练不了,越练不了他越不具备这个能力,你越不敢放手,陷入一个死循环。"
  • 顺带回应"教育逆人性论":学深层认知要调动系统二确实耗能,"但学习不是人的本能的话,人是怎么从猩猩变成人的?学习这项本能写在你的基因里,只是被脑压覆盖了。做什么样的产品能把这项能力唤醒,这就很有意思了。"

21. AI的真正潜力是调度,不是生成:DeepSeek带来的质变

  • 核心判断:"很多人看重AIGC能力……但我们认为它更大的潜力是它的调度能力和规划能力——理解学习者需要什么,从专业的库里把合适的内容找到并给到他。"实例:拍下高中磁场加速电子的课本页说看不懂,大模型自动从自研视频库挑出最相关片段配上来龙去脉的解读。
  • 时间线:因K12不能用海外模型,2024年("去年年终左右"起步)开始给用户提供大模型产品;2025年加速的原因是"DeepSeek带来了思维链技术的平权,对大模型的规划能力有一个质的飞跃",加上RAG,把它用作调度中枢大脑,"这一年产品迭代速度非常快"。
  • 产品形态是"AI智能学伴"——"它不是一个智能体,是多个智能体的协作":预习、复习、卡题、错题训练、备考、学习动机与心理陪伴各有分工,底层共享同一组基建(课程内容、题目、知识图谱、互动数据、师生进度)。还有AI规划师:"数学薄弱项想两个月从六十分提到九十分,你说周三周五有时间,我把每周学什么排好,你跟着走就可以了。"

22. ChatGPT时刻的冷静:模型会解题≠学生会解题

  • 初见ChatGPT"肯定是很震惊,仿佛看到了智能的影子",但很快意识到局限:纯生成的文字讲解对学生"依然是一个峭壁"——"你不看,你看了没兴趣,你看不懂,白搭";且"很多学生不具备追问能力",课堂上听不懂都不敢问,何况对机器描述困惑。当时的结论:大模型能解决"小闭环"(把卡住的断点讲明白)、能做答疑辅助,但整体产品流程怎么颠覆"没有想的很清楚"——直到思维链技术出现。
  • 立场的锚点重复而坚定:"模型会解题和它能让学生会解题是两件事儿,截然不同的两件事。你模型解题能力再强,白搭——很大程度上你是在帮学生解决动机问题。我们思考的是这样一个强大的外部工具如何串进去激活人。"

23. 对模型公司的壁垒:单用户深数据、懂学生、私有资产

  • 第一条最具行业洞察:"大数据时代是数据总量越大越占优势,大模型时代是你对单一用户拿到的数据越多你越有优势——对一万个用户各掌握一条数据没什么用,对一个人掌握一万条数据,画像可以做得非常精密。"洋葱恰是后者:学生长期跟随数年,数据里能看出隐性性格——莽撞型跳着看视频、过度谨慎型懂了还要拖回来看两遍、策略型果断跳过已会的。
  • 第二是十二年研究学生的基因,"理论上讲应该比通用模型公司更贴合这个群体";第三是私有资产——有版权的自研内容、自研知识图谱、学生掌握度数据。
  • 明确不做/暂不做自己的模型:"模型训练很烧钱,其次基模在不断更新、非常卷,你微调了一个模型,优势保持个两周三周,新基模一出来就没必要了。等模型能力稳定、我们对产品逻辑想得更清楚之后再做,收益会更大。现在这不是我们最该花时间做的事。"

24. 教育在跟"会变的人"打交道:互联网北极星指标全部失效

  • 当前AI+教育创业有些公司主要使用基模现成能力:李翔提到不少出海产品增长很快;杨临风举例海外大学生拍照搜题、作文批改、英语口语对话。
  • 杨临风提供的教育学视角是本场最系统的批判:"大部分互联网产品在跟一个不变的人打交道——不考虑你的变化,快速满足你当前要的,结束。教育是在跟一个会变的人打交道。"
  • 推演链条:用户不接受推送内容时,互联网公司的反应是换算法再推十个,"问题不出在算法——第一,这个用户没有ready好,他的能力和认知水平还没到;第二,你给他的十个都不是好东西"。教材换十本还是学不进去,"你要给我换的是一种形式,而新的形式没出来呢,那你企业只能自研——互联网公司习惯做匹配做分发,不习惯创造性的供给,太重了"。
  • 更致命的是指标体系崩塌:系统二"不容易分泌多巴胺",传统沉浸式设计方法论失效,"粘性、留存、交互频率,在学习这件事面前都不重要",而组织惯性会推着团队越发去堆提升留存的东西,"偏离真正应该解决问题的方法越来越远"。他还自嘲式点破:"学霸理解不了普通人——不少高管非常习惯调动系统二,理解不了大部分人不愿意。哪个产品能让学生主动把系统二贡献出来,这已经是对人类一个巨大的突破了。"

25. 十年展望与组织的自主学习:全球变暖式的风险

  • 展望的算术很具体:ChatGPT至今不到三年已天翻地覆,往后十年是"三个三年"——AI产品readily available、"你的所有的知识都马上过时",人每天被迫学新领域,"那个时候最重要的就是自主学习能力了,不再是这些知识"。而"现在初一的孩子,六年中学、四年本科,刚刚好十年之后大学毕业",却仍在拍照搜题和被动听讲——"打一个不恰当的比喻,跟全球变暖是同样的道理:你现在不做,看似没事儿,但注定十年以后一定会出大事儿。"
  • 被问到当下的困扰,答案坦诚且对称——公司自己也要自主学习:"洋葱也是一个十二年的公司,肯定有很多历史的固有经验和包袱。"最难的是人机分工的心理关口:"让AI作为人的co-pilot,人是能接受的;'这活你别干了,让出这个生态位让AI来干',人是不踏实的——就跟老师一样,'这内容你别讲了,让学生先自学',老师会觉得这饭好像没吃过一样。"
  • 他现在最好奇的不是教育公司,而是"generally的公司在AI组织架构上的设计"——OpenAI在尝试把一些部门完全用AI管理;奥特曼可能说过,2030年可能变成一家与AI运营和CEO角色有关的公司,"组织首先要变得能跟上时代,你的产品才能跟上时代,这可能是个更底层的问题。这些经验对我反倒很宝贵,我每天也在花很多时间看这些东西。"
李翔

欢迎来到《高能量》,我是李翔。这一期我们请来聊天的朋友是杨临风,他是洋葱学园的创始人和 CEO。

其实我在介绍他的时候,还有点踌躇和犹豫。最开始杨临风跟我交流的时候,我会认为他们就是一家在线教育公司,因为这也是一个大家非常熟知的行业,里面有很多很有意思的玩家。当然,看到他对于教育的一些思考,包括他们最近的一些动作,我觉得他们其实又加入了很多 AI 技术在里面。

包括我之前给他写问题的时候,里面还写了一个问题:我不知道应该怎么理解这样一家公司,它是一家在线教育公司,还是什么?

杨临风

1. 洋葱重新定义教育

从行业归类来说,我们肯定属于在线教育公司,或者说教育科技公司。

但其实我们跟大部分企业的理念可能不太相同。我们非常专注于学习者,或者说专注于学生研究,是这样一个企业。我们更多希望把自己定位成一家学习体验设计公司。

我们希望帮助学生带来全新的、不一样的、面向未来的学习体验。所以我们更关注的是,他们学得开不开心,他们在过程中是不是真的有能力的成长,他们是不是因为洋葱爱上了学习。

我们并不把学习任务当作一种待办事项,或者像打车、外卖一样:你有不懂的题了,过来,我快速帮你把这个问题解决掉。我们关注的不是解决问题的效率。我们能够提升他的学习效率,但我们的核心指向是,他在过程中有没有真正成长。

李翔

这个理解,之前我们在公司里闲逛的时候你也会讲。其实你们非常注重学习体验,注重的就是学习者本身,或者学生本身,这是我自己的理解。

因为我们都已经有点上年纪了,不知道你们怎么能够学习到学习者的需求。你们跟他们其实是有一定距离的,不像做通常的消费品一样,我们自己也是消费者。

杨临风

首先,我们在团队刚开始做这件事的时候,我是 2007 年到 2011 年在哈佛读本科,主修计算机科学。我们的创始团队很多人其实也都像我一样,是刚毕业不久的年轻人。

我们本身在学校里面都很喜欢思考问题,也很喜欢跟同学讲解问题。所以对于学习这件事,怎么能够更高效、更有趣地学习,怎么能够把知识更加有趣地理解透,我们是有一些自己的洞察的。

2. 学习遵循认知科学

上学期间,我们做过一些支教和教学工作。在这个过程中,我们听了很多课,自己也实际上手教了一些课,发现学习这件事情背后的底层其实是认知科学。

如果你顺应学生或者学习者的认知方式去学习,就会事半功倍。但如果你反着去教,就会变得很痛苦。

所以我们经常说,学习这件事是不是反人性的?我觉得要看方法是不是顺人性的。学习本身可能会对人的大脑产生消耗,但如果你用符合认知的方式去教,能够激发人心底的好奇心,它就可以变得很有趣。

当我们发现这个行业或者这个领域存在一个很大的势能差,而我们自己又觉得手里有这把钥匙,可以把知识以一种更加符合人性的方式呈现出来时,我们觉得责无旁贷,可以做这件事情。

这是我们一开始非常贴近学习者的一个初步认知。

第二,除了我们自己的上学和教学经验之外,我们也参考了很多底层的科学理论,比如教育目标分类学、教育心理学、认知科学,还有很多一线实践。我们会把这些东西拿回来,进行内容重构。

我们会问学生:在你掌握了这些数学工具之外,哪些问题是你没有这些工具就解决不了的?一步步带着他意识到,原来我现在手头的工具不够用了。

这就像数学家在历史上发现数学规律一样,充分调动人的好奇心,更多地还原人类历史上发现知识的过程,通过问题引导学生逐步建立连接。

我想,这些底层逻辑其实不分年龄。对于任何未成年人学习者,甚至包括成年人学习知识,都是这样一个过程。这也是我们觉得自己能够比较好地贴合用户的一个核心原因。

第三,我觉得还是要回到这件事的初心。我们最开始做这件事,是因为看到城乡教育差异比较大。尤其是很多农村学校,它们的楼房、设备、硬件和网络,国家已经投入了非常多的钱,而且在这些方面确实建设得很好。

但我们去听课的时候发现,很多老师受限于传统的教学理念和观念,也受限于本身繁忙的事务,在课堂上没有办法呈现出非常精彩的课程。这就导致学生会产生一定的厌学情绪,学习效率也会不太高。

所以我们希望能够通过技术,把好的教学方式复制出去,让更多教师和学生能够享受到这样的产品。

这也是为什么这么多年来,经过这 12 年的过程,虽然公司在壮大,虽然我们自己的年龄在增长,但我觉得我们始终关注的还是学习者。

李翔

你们会跟那些中小学生做大量线下访谈和交流,去了解他们的用户需求吗?

杨临风

会。这样的工作线上、线下都会做大量。

我们会入校,会邀请学生和家长来公司,然后跟学生做各种各样的交流,也会到一线去。所以我们收集到了非常多来自学生和老师的一线使用反馈,以及真实的使用体验。

李翔

你刚才讲到城乡教育差距。因为有段时间我也经常听到别人讨论这个问题,但每个人给出的解决方案可能都不一样。

比如有人会捐硬件,把平板捐到那些学校里,认为这样能解决问题。还有一种方案是合并学校,把一些学校——

杨临风

对。

李翔

还有一种方案是对校长进行大量教育或者培训,他们认为一个好的校长能解决这个问题。

但你们的方案就是给他们软件,是吗?

杨临风

3. 产品赋能师生

我们的方案其实是赋能老师和直接赋能学生。

最后制约学生学习体验的,是他在学习时每一分钟的体验是不是有趣、高效,以及学完之后是不是还想继续学。

我们把这个过程拆解到最小元素之后发现,它是整个教育过程中最基础的元素。所以我们提供解决方案,是希望优化学生每一分钟的学习体验,这是我们的核心。

李翔

对。所以怎么优化呢?

杨临风

你想,学生的时间在哪里?学生要么是在课外,要么是在课堂上。那我们就得同时帮助他改善课堂上的体验,也要帮助他改善自学时的体验。

这就衍生出了洋葱对应的两个产品业务,或者说两个业务方向。

一个是 To C,帮助学生在自学的时候把知识学得更好,更轻松、更有趣地克服学习困难。

第二类是 To B,帮助学校优化学生在教室里的上课体验。所以我们做的很多事情,就是要赋能教学者。

洋葱的愿景叫作“以学习者为本,为教学者赋能,促进教育公平”。我们要做的事情,就概括在这三句话里了。

李翔

你为什么一开始会对教育感兴趣?

杨临风

这可能跟成长经历有关系。我们这个核心团队,可能都是在上学的时候,第一,遇到过好的老师;第二,感受过一个好的老师如何把知识非常丝滑、有趣地讲出来,也遇到过讲课相对没有那么好的老师,能够把同一件事情讲得南辕北辙,让你自己琢磨半天也搞不明白。

所以我们经历过对比。

另外,我觉得我们自己也感受过这样一件事:被同学提问时,一个同学可能在课间跑过来问你一个问题,说上课时老师讲的东西没听懂。然后你用自己的体会,三言两语给他讲完,发现他马上就懂了。他一拍大腿说:“原来是这么回事,老师上课为什么不这么讲?”

然后你就开始反思:难道真的是我的教学水平比老师高吗?肯定不是。那是什么原因?

其实是因为学生跟老师的认知是不一样的。

李翔

对,因为你更有学生的视角。

杨临风

是的。老师是过来人,他站在山顶上跟学生喊:“你们快往上爬呀,这很容易。”但学生眼里看到的是一面峭壁。

那我们就要思考,到底是什么让我们通过脑补把峭壁变成了缓坡?搭建这个缓坡的过程,是不是才是我们更应该花时间思考的?

我们能不能让大部分学生在看知识的时候,眼里看到的不再是峭壁,而是缓坡?这是洋葱最希望解决的问题。

李翔

我刚刚就想问,你读哈佛一定是个学霸。你能理解大部分学生对学习的那种痛苦吗?

杨临风

我觉得回到教育学的底层,包括认知的底层,一旦你真正琢磨进去,去研究这个领域,就会发现还是有科学方法论可以遵循的。它不是一个单纯的体感。

如果洋葱做到今天这么大的规模,全靠个人经验去做,这个企业也不可能走到今天。

底层还是有很多科学的方法论,包括教育学、认知心理学,以及我们这十几年打磨出来的、如何把一个知识讲到让大部分学生能够学懂的细致方法论。

它细到每一句话该怎么打磨,该举什么样的例子,怎么分析一个学生的认知起点和认知终点,每一个章节的课程之间要怎么设计连贯性。

这些方法论其实也被我们过去所有用户的使用数据验证过。我们做全埋点收集,累计已经积累了超过 5000 亿条跟学生之间的互动数据。

而且每个视频我们都会分析播放热力图。比如在 3 分半的时候,这个视频的暂停率突然飙升,说明这个地方我们讲得有问题,有很多学生在这里被迫暂停下来开始琢磨。

所以我们就需要打磨讲稿,回炉重做,然后重新上线,再看下一周这个视频的播放热力图是不是在这个地方有所改善。改善了,就说明这个方法论有效,那就写入自己的章程,下次再继续改进。

李翔

这听上去跟抖音做直播电商的方法论很接近:多少秒的跳出率,多少秒的完播率。

杨临风

但我们关注的不是让学生沉迷于这件事情,而是更关注这个过程能不能让学生丝滑地往下走。

而且方法论里面其实会分很多层。有一些关注学生学习的连贯性和节奏感,有一些关注他的目标感。

学习是需要非常强的目标感的。如果你跟丢了,不知道这一秒接下来这一分钟老师要讲什么,就很容易陷入“我是谁、我在哪儿、我在干什么”的状态。

所以我们很注重语言逻辑,能够牵引学生的思维,不断让他知道为什么要做这件事情。不光让他学会知识,还要把探究过程中的元认知告诉他。

我们认为这件事是学习最重要的部分。本质上来讲,你学知识,学的不是知识本身,而是通过知识建立思维逻辑和思维方式。

4. 公益与商业并行

我们最开始做这件事,是在我大三的时候。2010 年,我们联合发起了一个公益项目,所以其实从 2010 年开始,我就在教育科技和教育公益领域做一些事情了。

2012 年年中到 2013 年底,我全职做公益项目。我在 BCG 工作了一年之后就辞职了,先开始做公益。

2010 年我们联合创办这个项目之后,一直是兼职运营。2011 年,我们在甘肃农村学校,武威市凉州区的两所农村学校,开始了试点。

第一年我们是兼职运营这个公益项目,后来很快发现精力不够用了。另外,我们也觉得这个项目走到了一定程度,需要开始全职做这件事,所以我就辞职了。

其实当时去咨询公司,也是抱着学习和积累自己的心态去的。

洋葱是从一个公益项目转变成一个商业项目,但不能这么讲,因为公益和商业是两个独立的实体,并不是继承关系,二者在组织结构等各方面都分得很开。

但你可以理解为,我们要解决的问题是一贯的。只不过当时我们为什么要成立公司,是因为我们在用公益的方式帮助农村解决教育问题时,发现用数字化方式结合数字化工具和资源,通过互联网把优质学习资源和产品带到农村,对学生和老师很有帮助,但这件事的研发投入特别大。

所以 2013 年底,我们做了一个决定:在公益组织之外,平行成立一家公司,在公司里面进行商业化孵化和融资,把产品持续打磨好。

从成立之初,我们就定下一个目标。包括后面每一轮融资,我们都会跟投资人说清楚:我们的产品要面向农村地区的学校和学生无偿、免费开放。

这件事我们一直践行到今天。我们内部专门有一个全职团队做这件事,还有一个对外的公益品牌,叫“洋葱助教行动”。

到现在为止,这项行动大概覆盖了 3 万多所农村学校,触达了 6 万多名农村老师,覆盖了大概 470 万名学生。这些学生和老师都可以无偿、免费使用洋葱。

李翔

你对教育这么感兴趣,我相信你肯定也思考过,很多人对中国教育本身都有很多思考,而且大家选择的路径也不一样。

我相信你肯定思考过,以哪种方式切入教育,对教育产生影响,或者说往好的方向改变教育,效率最高、作用最大。

比如最开始做 NGO 或者做公益,肯定是一种方式;做商业也是一种方式;借助政府平台可能也是一种方式,而且它可能是某种能调动最多资源的方式。

杨临风

我们最开始做这件事的时候,想得没有那么复杂。我们并不是先想清楚要做公益、做商业,还是要影响政府政策,而是单纯想让学生学得更开心、更有趣一点。

我们最开始为什么从公益方面切入?是因为希望帮助农村学校提升教育质量。农村不管是家庭还是学校本身,购买力都有限。

为了做这件事情,我们能想到的最佳方式就是通过募捐。那肯定要采用公益组织的方式,才能用公益的方式运营。

后来为什么要做商业,也是因为在这个过程中发现,公益组织做研发这件事,对公益组织募款来说压力特别大。

在这种模式下,如果你想做一个研发型产品,相对比较高效的方式可能是做一家企业。那我们需要解决的问题就是,这家企业的商业模式是什么?

教育这件事,在我们看来,或者说根据我们的实际体验,至少在知识学习上,城乡之间没有那么大的区别。

如果你有一种方法,能让学生高效、普惠、有趣地把知识学懂,并且在过程中构建自主学习能力,这个方法对于适龄儿童来讲就是普适的。

只要我们做出好的产品,它在城市一定程度上就有市场。这也解决了公司的商业模式问题,所以会有投资人愿意投入支持我们,他们也觉得这是一个很创新的方式。

洋葱从一开始就跟大部分企业走了一条不一样的路。我们始终坚持用人机交互的方式解决问题,加上早期的一些 AI 方式。从现在的视角看,那算是古典 AI 了。

我们认为,这件事从体验上来讲,一定要比大班直播的体验更好,同时也要做到朴实、普惠,让农村地区的学生能够开放使用。

做大班直播,或者用一对一的人去教,不可能广泛地辐射到所有需要帮助的农村地区,因为企业在人力上有很高的成本。

最终的结果就是,你只能服务那些付得起钱的人,或者重点围绕他们提供帮助,而且一定给他们配相对比较好的老师。

即使你能够抽出一点时间和精力做公益,那也一定不是企业的主业,可能只能把它当作品牌工作。

而我们希望对乡村地区的教育帮扶和支援,第一是用我们的主业、用我们的核心产品;第二,我们给乡村学生提供的学习体验,和给城市学生提供的学习体验是一样的,不分档。

李翔

因为产品肯定是标准化的。

杨临风

产品是标准化的。我们说,模型现在是 SOTA,我们希望提供 SOTA 的学习方式,也就是现阶段我们能提供的最好的学习方式,同时无损地提供给乡村地区的学生。

我们翻来覆去地想,如果想做到这一点,只有一种办法,就是通过科技做产品来提供,不能用人,因为用人无法做到普适。

李翔

之前我跟杨临风交流时,他也会讲,洋葱到今天为止已经有 1.1 亿的累计注册用户。

在这 1.1 亿累计注册用户里面,农村和城市的比例,跟我们人口的分布比例高度相关。你们还统计过,把每个县的人口调出来,再把每个县的用户调出来,发现这个比例分布基本跟那个县的人口占全国人口的比例相似。

杨临风

对。

李翔

所以非常有意思。一线、二线、三线、四线、五线,基本上可以理解为均分。

杨临风

它背后反映出来的结果就是,这个产品真正意义上做到了低门槛。只要手里有手机或者能够联网的设备,就可以使用洋葱。

李翔

设备和网络的城乡差异,其实没有那么大,是吗?

杨临风

对。中国在这方面应该是全世界建设得最好的国家之一。

从设备上来讲,包括移动互联网的普及,以及 5G、4G 网络的普及,其实都非常好。我们去到很多学校也会发现,国家在教育硬件设施建设上投入了非常多的钱。

李翔

所以那些乡村小学基本上现在已经不需要再有人捐助硬件了,比如课桌椅之类的,是吗?

杨临风

我觉得不能说完全不需要,乡村肯定还是需要的。但单纯从楼房建设来讲,你会发现这几年越来越少听到希望小学捐赠。

首先,农村人口大量向城市流动,留在村子里上学的人口数量断崖式下跌。很多村小招不满学生,甚至可能已经没有学生上学了,所以陆续有一些村小因为人口迁移而关闭。

如果村小学生太少,老师也很难配。科目就那么多,年级一覆盖,发现加起来一个村小只有 5 个学生,这种情况下很难办。

所以确实也进行了一些村小合并,把一些村小关闭之后,将学生集中到乡里,甚至集中到县里上学。

整体来讲,现在缺的不是建筑,缺的还是优质、高质量的教育体验。

李翔

洋葱从 2013 年底开始创办,我的理解是,它已经有 10 多年的历史了,是一个颇有历史的公司。

我不知道在你看来,这 10 多年的发展可以分成几个阶段?有什么里程碑事件吗?

杨临风

5. 手工作坊打磨产品

2013 年到 2015 年,我们应该叫作手工作坊时期。那个时候没有用户,也没有产品。我们当时从初中数学开始做,希望把初中数学的学习方式做出全新的验证和体验。

当时的理念就是,让学生能够轻松、有趣地自主学习。我们去融资也好,跟很多行业里的人讲这件事也好,大家都觉得我们疯了。

第一反应就是:“你开什么玩笑,学生怎么可能自主学习?”

我们说,不对,人的底层是有好奇心的。从我们的真实体感来讲,学习这件事可以变得有趣。

两个老师放在一起讲同样的知识,比如都是历史老师,一个老师能讲得学生如痴如醉,另一个老师讲得所有学生昏昏欲睡,区别在哪里?

是知识本身的问题吗?是数学天然就比其他学科低一头吗?肯定不是。背后如果讲得好,它是可以让学生觉得有趣的。

但这件事大部分人是不信的。所以我们面临的一个很大问题,首先是要证明这个模式可行,其次还要让学生产生一定的留存。

洋葱 2013 年底成立。2014 年 2 月,我们就已经进入了一些北京很好的公立学校,有些老师很愿意在课堂上使用我们的产品。当时我们拿到了第一波正反馈。

但当我们把产品放到网上,让学生开始使用时,发现前一个月学生的黏性非常高,一个月之后却断崖式下跌。

一查数据,发现问题是:我们只做了前两章,学生学到第三章就没有内容了。

所以,当你想用系统性产品解决 K-12 层面的问题时,不仅要把产品做好,还要让内容体系至少满足学生一整个学年的学习需求。

当时我们花了两年时间,把初中数学的基础概念用这种 5 到 8 分钟的动画视频非常精细地打磨好。一个视频在流水线上大概要做 8 个星期,也就是两个月左右,整个流程非常长。

我们把初一、初二的基础概念课做完,大概有 200 个视频。对于一家刚创业、刚融资、只拿了一轮钱的公司来说,两年没有任何产品推出,也没有办法证明用户积累,其实非常危险。

现在回想起来,那个时候确实很幸运,赶上了一个很好的时期,也有一些支持我们的投资人。

前两年我们基本都在手工作坊里一点一点打磨。做出第一款初中数学产品体系之后,2015 年 10 月,我们发布了洋葱的 iOS 和安卓移动端产品。

第一周就被苹果 App Store 中国区首页推荐了,所以一下子涌入了非常多用户。对学生来讲,这是一个全新的、颠覆式的体验,很快就在学生之间形成了口碑传播,用户量也非常快地突破了第一个 100 万。

李翔

相当于前两年你们没有发布产品,也没有收入?

杨临风

我们 2014 年发布过 Web 端,但当时遇到的问题是内容不完整,学生没有办法持续使用和留存。

所以当时我们意识到,必须先忍很长一段时间,至少把初一、初二年级某一个学科的基础概念铺完,产品才能真正意义上获得留存。

移动端产品是晚了一些时间发布的,差不多晚了一年。从成立到 2015 年产品真正开始用户起量,中间有两年时间,用户数量几乎可以忽略不计。

李翔

那 100 万用户是付费用户吗?

杨临风

是免费用户。其实 2015 年的时候,我们还没有考虑商业模式。

前几年,移动互联网无论是投资人还是行业,都处在一个看重用户导向的时代。大家会认为,好产品终将能够变现,只是可能暂时不知道怎么变现。现在不是这样了,现在从一开始就要思考收入模式。

杨临风

6. 产品扩张进入变现

2013 年到 2015 年,用户量起来之后,大概 2016 年到 2019 年,更多是在思考怎么把产品逐渐完善和打磨好。

在初中数学的基础上,我们开始扩科,逐渐扩展到初中物理、化学,再往上扩展到高中数学、小学数学,慢慢变成今天洋葱的全学科、全学段。

基本上初中、高中九科我们都做了全覆盖,小学、初中、高中各个版本、各个教材都进行精细化打磨。

2016 年到 2019 年的产品迭代期,我们还做了一件事情,就是把学生的学习场景挖得更深。

前面我们更多关注的是,学生在预习时能不能通过洋葱自主学习知识。但后来发现,学生在学习过程中会遇到很多现实问题:作业中有一道题卡住了怎么办?今天上课没听懂,回到家想快速复习一下怎么办?周末想对这一周的知识做快速复习怎么办?寒暑假想做系统梳理怎么办?考前备考怎么办?

这些细分场景的解决方法其实不一样,所以我们针对这些场景做了很多维度的打磨。

洋葱就从一个单一场景的产品变成了多场景产品,带来了用户量的快速积累和留存提升。

那几年我们的用户增速一直保持在很快的速度。2020 年到现在,其实是商业变现阶段。我们构建了完整的商业模式,并且能够持续保持比较好的收入增速,让整个公司逐渐实现自负盈亏。

2020 年之后,我们就没有再融过资了。

李翔

相当于 2019 年之前,基本上都是做产品的阶段?

杨临风

是的,并没有重点考虑怎么赚钱。

我们从 2017 年开始尝试商业模式探索,但那个时候学科还不够全,产品体验也没有那么完整,所以还在摸索怎么做。

从行业上来讲,2016 年、2017 年以后,最主要的方式还是开班课、卖培训的模式。但洋葱从一开始就走了不一样的商业模式,我们是订阅制,没有线下交付,也没有人的服务在里面,而是用软件和课程提供服务。

这种服务在教育领域,尤其在 K-12 教育领域,应该怎么定价,怎么设计商业模式,怎么让家长愿意采购,我们花了很多时间,在一个没有太多对标的环境下摸索和思考。

李翔

扩科这件事重要吗?

杨临风

挺重要的。因为在 K-12 阶段,家长和学生的诉求不是只学一个学科。对学生来说,每个学科都有挑战,每个学生的薄弱环节和兴趣点也不一样。

所以学科增加,能够直接增加用户触达,以及用户付费购买的兴趣。

当然,每一次扩科、每一个学段,都要花巨大精力,耗费很多资源去做,这是我们的模式和其他模式根本性的不同。

用人去服务,可能是先快,后面不一定慢,但中间要花很多时间做人员管理和运营。

产品则是前面非常慢,需要巨大的投入和成本,但一旦做好之后,就可以逐步复制,而且每次迭代都能够沉淀在产品里。

我们可以很负责任地说,洋葱的产品时间每往后推移一天,一定比前一天的产品更好。但如果我们是一家用人去服务用户的公司,我不敢这么说。

李翔

这感觉完全是两种模式。

有线下交付的模式,有点类似做零售,可以一家店一家店地开,但中间会有不断试错、调整和迭代的过程。

你们有点像做操作系统或者芯片:要先把所有投入都堆到桌面上,投入完之后才知道这个东西到底行不行。

杨临风

是的,要一把一把地打磨。

这其实是一个挺冒险的模式。但为什么选择这样一个当时看起来不太理性的模式?

第一,还是回到我们最开始为什么要解决这个问题。我们希望它能够普适。不用这个方式,就没有办法做到普适。

第二,我们认为学习产品的体验还有非常多的优化空间。如果选择用人去交付,我们的经验和迭代是无法沉淀下来的,它会随着老师一起离开。

这个人不是在做研发工作,而是在做销售,以及不断复制自己已经讲过很多遍的内容。你的课程随着时间推移,也不会发生太大变化。

但我们在 10 多年前就觉得,学习这件事一定能变得比现在有意思得多。在这个过程中,就意味着未来的产品体验和学习方式一定有很多探索性和未知空间。

所以我们思考的是,这些未知的东西做出来之后,怎么沉淀下来,怎么变成能够持续、稳定交付给用户的东西。

如果不把它产品化,就留不下来。这也是我们从一开始就选择一条非常不一样的道路的原因。

李翔

但在产品化过程中,你怎么确定你做的东西未来能够规模化,并且受到用户欢迎呢?

杨临风

这一定程度上依靠经验,也依靠前期的尝试。

经验就是我刚才提到的,我们对教育有比较浓厚的兴趣,也有一定理解。所以我们觉得,这种方式做下来之后,一定更贴合学生的学习认知规律。

如果符合认知规律,我们相信对大部分学生来讲,它一定会奏效,也会有趣。

第二,我们也不是在完全没有反馈的情况下盲目地做了两年。

2013 年底、2014 年初,我们做了一个极限测试。为了证明这件事对全国大部分用户都普惠,而我们又没有资源去全国找上百所学校做实验,所以我们选择了两个极端:一端是北京最好的、最头部的一些公立学校,另一端是乡村地区最偏远的一些学校。

我们拿着同样的 Demo 到学校里面交付,跟老师和学生做实验。结果发现,不管是乡村地区的学校,还是北京市最头部的学校,老师和学生都很喜欢这个体验。

两头的极端都测过之后,我们心里就踏实了。

李翔

现在乡村学生使用你们的产品,跟城市学生使用你们的产品,在用户行为表现上会有差异吗?

杨临风

从 C 端来讲没有差异。都是学生自己在移动设备上学习,乡村和城市的差异不大,更多是跟老师自己的教学风格有关系。

李翔

你们选择先投入,把整个产品体系打磨成熟之后,再做规模化商业变现。这种方式前期看起来比较冒险,很难一点一点投入、再一点一点迭代。

投资人怎么看这条路径?

杨临风

首先,我觉得我们很幸运,遇到了愿意在前面轮次支持我们的投资人。比如冯树明也是我们的投资人。他本身对教育有很多认知,之前也在新东方工作过,所以他会觉得教育一定会有一些创新方式,也比较相信用产品化方式解决问题。

前期我们遇到投资人,一方面是他们认同这个理念;另一方面,投资人也比较看重洋葱在教育上没有太强的功利色彩,更多关注学习者本身。

大部分教育公司的第一服务对象其实不是学生,而是学生的家长。

李翔

对,你说的是家长。先让家长看起来觉得这个东西对孩子有效,我就把它买回去让孩子使用,所以交易是先于使用发生的。

杨临风

7. 使用先于交易

而我们当时提出的思路是,要让使用先于交易发生。我们要让用户成为第一使用者,让他先用。使用之后,如果他觉得好,父母看到孩子在使用,就会很惊讶,也很欣喜。

家长最担心的是孩子没有学习动力。当他看到孩子对一个学习产品感兴趣时,那种兴奋感,以及他愿意为这件事建立的信任度,就很容易形成。

这是我们跟很多其他公司非常不一样的一个反向选择。

所以我们的产品一般是学生主动选择、主动下载、主动安装、主动使用。很多学生在使用时,家长其实都是后知后觉的。

除了学生之外,还有一个很有意思的群体,就是老师。

李翔

对。你刚才说有 400 万公立学校教师用户?

杨临风

这些老师也主要是通过口碑传播。老师在课堂上使用洋葱时,很多学生因此了解到洋葱,因为他的老师在用。

所以你今天如果在网上查评论,会发现很多学生都会说:“这是我们老师推荐给我们的,我班里的老师在用。”

确实,如果你能打动教学者本身,整个商业闭环就是健康的发展路径。这也说明产品不是靠广告砸出来的,而是靠真实使用者的专业体感。

老师愿意使用一款产品,说明产品的专业度肯定在线。老师是很挑剔的。

洋葱的老师用户还有一个更大的特点:他们最开始使用洋葱时,首先会选择给自己的孩子使用,给自己的亲生孩子使用。

这在很大程度上说明,他看完这个产品之后,对其中的教育理念和品质高度认可,才敢给自己的孩子使用。我们很多老师都是这样的。

李翔

像洋葱这样的产品,是怎么做用户增长的?

在线教育增长最快的时候,很多公司都会投放大量广告获客。

杨临风

我们没有投放过任何品牌广告。电梯、互联网、电视、综艺,这些地方我们都没有投放过。

洋葱主要的获客方式,最核心的还是口碑传播。

一个学生下课之后觉得,今天老师上课讲的东西,我在洋葱上用 5 分钟居然解决了,感觉很兴奋。他就会回到班里,告诉自己最亲密的伙伴,于是学生之间形成口碑传播。

第二个就是刚才提到的老师之间的传播,以及老师在课堂上使用之后带来的学生传播。

李翔

那段大家疯狂投广告的时间,对你们有影响吗?

杨临风

有影响,压力还是蛮大的。

你想,走在大街上,旁边公交站牌的 20 块广告牌里,15 块恨不得都是在线教育的,各种品牌的广告。

这在一定程度上会让家长的认知产生很大偏离。家长会觉得,好像我也应该让孩子去试一下大班直播课。

其实到今天,虽然洋葱的用户量非常大,可能是国内最大的学生主动使用的教育产品,但在家长心智中,它始终不是一个主流品类。

所以在那个时代,广告客观上影响了我们说服家长使用或者试用的过程。

李翔

所以 2020 年之后,你们主要寻找商业模式,就是刚才介绍的 B 端和 C 端用户付费?

杨临风

其实当时我们想得很简单。抛开市场竞争来说,教育还是一个家长付费习惯比较好的领域。

只要这个东西对孩子的学习有帮助,家长是愿意付费的。所以我们当时觉得,如果真的能让孩子爱上学习,并且孩子能够跟家长说“我确实学懂了”,而家长给他报的班或者课堂里的内容,他确实听不懂,那么我们相信家长会因为这个原因给孩子选择这样的产品。

这就是我们很原始的出发点。

既然我们做了这样的产品,又希望学生能够主动先使用,那么使用时最好不要有额外门槛。让学生自己掏钱,肯定是巨大的门槛。

大部分学生首先不是有没有零花钱的问题,而是支付能力受限,在互联网上也没有办法通过支付宝、微信完成支付。

所以我们需要把付费这个门槛放到后置。我们必须有免费的内容,让学生能够充分体验。

在这种模式下,我们当时能想到的最佳方式就是 Freemium,也就是免费使用,再加上增值订阅付费的模式。

我们会把内容进行拆分,部分课程免费;涉及更深层次的内容,比如能力提升、难题讲解,就放进付费包里。这样重新构建商业模式,走这条路径。

李翔

像你们这样的公司,课程研发、技术和销售人员,大概是什么比例?

杨临风

我们现在全公司大概 1000 多人,接近一半是研发团队。

研发里面又包括技术产品研发和课程内容研发,这两个部分大概是一比一。

技术产品研发,主要是我们今天做的所有软件交互,包括硬件。洋葱也有自己的学习平板,包括软硬件交互、产品设计、大数据底层、人工智能相关算法,以及结合现在大模型能力,让产品具备我们称为“AI 私教”的能力,为学生提供更多丰富的引导。

这些都是我们核心的部分。

课程这边主要有两类人。一类是教研人员,负责把知识设计成非常生动、有趣的课程脚本;另一类是专业动画制作团队,把这些内容变成生动有趣的动画,呈现给用户。

这些人都是全职,不是外包。以上就是我们的核心研发链路。

另外一半人是运营、销售、客服,以及在地的学校服务人员。因为我们现在也在跟很多学校做深度合作,会进入学校给学校导师做培训,帮助学校进行数字化教学转型。

所以这部分需要有人持续给学校提供服务。我们全国大概有 100 多人的服务团队,分布在各地。

李翔

我上网查你的新闻,发现 2019 年之后,你其实很少主动对外沟通、发布新闻了,是吗?

杨临风

是的。

那个时候我们确实觉得市场太浮躁了。不管讲什么,大家都会本能地把我们跟教培、在线大班直播课做对标,再跟这些商业模式比较。

但我们又不是那种模式,所以解释起来很费劲。

李翔

所以一开始我才有那个疑问:你们到底是不是在线教育公司?

杨临风

对。那个时候那些公司增速确实很快,我们觉得,出来发声或者讲自己的模式,并不是大家特别关注的点。

我们花很大精力,事倍功半地解释,试图在一边倒的市场声音下发出一个不一样的声音,投入产出比很低。

所以我们觉得,还不如把时间花在把产品做好、继续打磨内功上。

李翔

你们还是比较倾向于通过产品化方式做交付,而不是通过人,无论是大班直播还是线下小班上课?

杨临风

是的。对洋葱来说,我们从来不把自己定位成一家培训公司,也没有干过一天培训。

我们不觉得自己是一批聚在一起,就能把培训做得多好的人。我们还是希望研究怎么把教育做得更有意思,研究怎么留下可以持续、可以复制的东西。这是我们愿意花时间和精力去琢磨的事情。

但确实,大班直播或者培训有非常现成的商业模式,规模也能做到比较大。

李翔

在你们当时的情况下,以产品化方式交付、以低客单价构建商业模式,投资人会有疑问吗?

杨临风

我觉得对投资人来说,这其实是一种选择。

首先,我觉得市场上不会只有一种商业模式,尤其教育是一个很大的品类,人与人之间的特色需求又非常不一样。

第二,洋葱那个时候已经有一定收入和很大的用户量,一定程度上相当于半验证了这种模式是可能存在的。

第三,有些投资人会认为,学习确实需要个性化体验。

当时市面上只有一种解决方案,就是拍照搜题。但大家都知道,拍照搜题其实不能帮助学生真正学懂知识,它更像一个短期的镇痛剂。

怎么让学生随时随地获得真正对学习能力有价值的支持?当时市场上没有好的解法。洋葱在这个领域提供了一个独一无二的解法,我觉得这也是部分投资人愿意持续支持我们的原因。

李翔

2021 年之前,中国在线教育确实非常火爆。你们当时算是受益者之一吗?

杨临风

8. 教育风口加剧焦虑

其实并没有。反而我觉得,铺天盖地的广告和各种心智刷新,分散了家长的注意力,让家长更多地觉得:“我是不是应该让孩子去报一个 9.9 元的体验课、19.9 元的体验课,然后让孩子去上大班直播?”

全民都去尝试过大班直播课,这对我们来讲反倒是一种扰动,也迫使市场变得特别浮躁。

首先是天量融资,投资人的钱大量投进去。但投进去之后你发现,这些钱并没有用在研发上,而是用在获客上,用在需求侧,没有用在供给侧。

在我们看来,这并不健康。教育能够迭代、持续改善的空间很大,不应该只有这一种模式。这些钱本来应该用于研究更好的模式,而不是用于让家长快速交易。

李翔

当时很多人得到的一个教训是,线下教育不可被线上教育完全取代,一个重要原因是线下至少有老师在盯着、监督你学习。

杨临风

但学习这件事很有意思,因为学习是要动脑的。你在线下把孩子放在班里,只能禁锢住他的身体,最终还是学生自身的自主性和参与性问题。

更可怕的是,学生在这个过程中没有办法获得真正意义上的自主学习能力提升。他没有练习自学。

这 12 年来,不管是在辅导班里还是课堂上,他练习的都叫听讲,就是单纯的输入。

李翔

我坐在那里,有人给我讲,我听,他练习的是这个能力,而不是学习的能力。

杨临风

对。获取知识、处理知识、主动规划学习步骤、根据自己没学懂的内容主动调控节奏、调控学习速度、暂停、回看、探究、深挖,这些元认知能力,学生都没有得到锻炼。

而这恰恰是走入社会之后最重要的能力。

所以这 12 年里,最该积累的能力反而没有锻炼,花了 12 年练习一个根本不需要使用的能力,这就本末倒置了。

李翔

站在你的角度看,2021 年左右在线教育的大发展,对整个教育行业、对教育本身而言,是好事情还是坏事情?是利大于弊,还是因为它肯定利弊都有?

杨临风

很难讲。

我们 2013 年进入这个行业时,在线教育还不是一个行业,甚至还不是一个品类。我们真的没想到,在这个行业里待了几年之后,它一下子变成中国最烧钱的行业,变成了大风口。

如果没有后面那些事情,可能 2022 年这些机构要动用的资金量,会是 2021 年的几倍,非常夸张。

绝大部分公司,不管大型、中型还是小型,提供的变现模式和服务都惊人地相似:找一个老师教你,只不过从老师在线下教,变成老师在线上教。

李翔

抬高了北大、清华毕业生的工资,是吧?那这件事给行业带来了什么,给消费者带来了什么?

杨临风

一定程度上带来了一些更多选择,但更大程度上,客观增加了家长的消费和负担。

广告会给你造成一种印象,好像所有人都在上,所以我是不是也得给孩子上,否则我就是一个不负责任的家长。

这种认知很可怕。

李翔

他们叫剧场效应。第一排的人站起来了,后面的人全都得跟着站起来。

杨临风

对,这就是典型的剧场效应。

所以我觉得,广告投入在一定程度上让家长极度焦虑。当然,焦虑肯定不只是由这个原因造成的,但当时铺天盖地的广告,一定程度上是加剧焦虑的主要推手之一。

从这个角度来讲,这不是一件好事。

李翔

中间有没有想过转型,或者做点其他业务?

杨临风

没有。还是回到那个问题,我觉得一些公司的转型,是因为他们之前就在另一条赛道上,一定程度上吃到了那条赛道的红利。

但对我们来说,我们本来就不在那条赛道上,也没有吃到那条赛道的红利。所以当那条赛道出现一些情况时,跟我们好像也没有特别大的关系。

李翔

但你们确实也做了硬件。硬件是当时很多培训公司转型时的一个重要方向。

杨临风

我们的思路跟他们还真不一样。

我们为什么做硬件?因为纯软件的数字化课程,在当时的环境下,很多家长认为没有实体的东西,不好定价值锚点。

一个没有人的课程到底值多少钱,很多家长心里没有概念:是几千块、几百块,还是几十块?

比如腾讯视频会员一年也是 200 多块钱,那为什么一个课程就要卖那个价格?当然,也有人觉得太便宜了,比辅导机构便宜太多,所以很难定锚点。

但如果有一个硬件跟科目绑定在一起,就不一样了。至少对于一个学习机或者硬件产品应该是几千块钱这件事,家长更容易理解。

所以我们当时做硬件,更多是为了让产品在家长心目中有一个价值锚点。

后来我们发现,现在家长基本上人手一台学习机,甚至很多家庭人手两台,所以很多家长其实并不缺学习机。

同时,越来越多家长对数字化学习产品的定价有了更好的心理认知,觉得这件事值这个价格。所以你也不一定非要把硬件强行衬在上面。

对我们来讲,硬件一直是商业策略上的补充,不是我们的主业。

李翔

你们定价的时候有锚点吗?

杨临风

最开始的锚点就是辅导班价格的五分之一到十分之一。我们希望做到普惠优质,所以把价格定得比较低。

后来课程更多了,一科 500 元一年,7 科就是 3000 多元。虽然比辅导机构便宜,但总价好像也没有那么便宜。

所以我们希望在此基础上再加一个折扣。比如买全科,还有一个折上折的概念。

李翔

我一直觉得学习机是个很奇怪的产品。明明所有东西都可以在一台平板上完成,但一定要专门做一个硬件。

杨临风

是的。

李翔

而且这个市场一直存在,我一直理解不了。

李翔

但它还很焦虑。

杨临风

对。现在这个行业大概是什么情况?

杨临风

整个在线教育行业,必须客观地说,教培模式还是存在的,仍然有很多真人课、直播课,包括线下教培,也都在用另一种方式做。

学习机前几年的增速比较快,但从今年开始,第三季度也开始放缓。

有一些公司做智能教辅,把教辅书加上所谓的在线课程,绑定成一个更高的价格。

还有一些大模型公司也开始进入在线教育场景。因为拍照搜题是大模型很好的应用场景,打一个冲锋就可以了。

李翔

对。

杨临风

所以很多大模型都会把拍照搜题作为面向 K-12 人群获客的主要方式和主打功能。

目前这个行业还是比较混乱,竞争也相对激烈。

李翔

还会有投资人看这个行业吗?

杨临风

我觉得投资人现在看这个行业,心态很纠结。

今年因为人工智能应用,大家都会觉得人工智能总要找到好的商业场景和领域落地。分析一圈之后,很多投资人发现,教育、医疗、金融,好像是人工智能最容易实现商业闭环的几个领域。

所以很多投资人会结合人工智能的背景来看教育。

但现在行业又没有办法回答一个问题:投进教育之后,怎么退出?

李翔

如果是硬件公司就可以上市?

杨临风

也没有定论。实际上没有定论,所以投资人对此有很大顾虑。

这两年越来越多投资人开始关注,也有一些小额出手。但确实大家更多是站在“人工智能加教育”的视角看这个领域,认为它可能产生很大的变量和机会,却又不知道怎么退出,所以还是很纠结。

李翔

之前行业里已经很有名的那些在线教育公司,估值应该已经过于昂贵,新投资人可能也很难再投进去了吧?

杨临风

是的,而且投进去还是那个问题:怎么退出?

李翔

我其实还挺想听你从自己的角度讲一下。从 2013 年创业开始,有哪些新型教育公司是你觉得还不错的?

杨临风

在国内,大家可能谈得比较多的是可汗学院这样的公司。

我们做这件事的时间比较久,最开始想到这个方向,其实跟我们当时在海外上学有一定关系。

我 2007 年到 2011 年在美国读本科,恰好那几年是美国很多教育产品兴起的时候。你刚才提到的可汗学院,大概是 2007 年、2008 年兴起的;多邻国大概是 2008 年左右;Quizlet 是 2009 年,所以都是那个时代兴起的。

除了大家现在知道的这些,美国当时还有很多各种各样的在线教育产品,有 To C 的,也有 To B 的,大部分是 To B。

而且大部分产品都很注重如何配合老师在课堂上更好地授课。因为直到今天,美国 K-12 教育科技领域里,可能超过 50% 的产品是面向学校付费,而不是面向家庭付费。

面向学校有一个好处,就是它会非常深入地研究老师怎么教、学生怎么学,在教学和学习过程的深度体验上打磨得很细。

这给了我们一个很好的前期认知:做教育产品,一定不是追求短平快。

9. 能力培育超越效率

我们今天认为,教育产品可能分为两大类。

一类叫效率完成型。广义上来讲,有一类公司把学生完成学习任务,比如一道题不会做,当作类似互联网公司面向用户提供的服务,像送快递、外卖、打车一样:我怎么最快帮你解决这个问题,交易完成,结束,然后你下次再来找我。

它关注的可能是黏性、使用频率和留存,这叫效率完成型。

我们还认为有一类产品,包括洋葱在内,叫能力培育型。

教育产品面对的用户,不是传统意义上的纯互联网用户。我们不是达成等价交换之后两不相欠,而是要陪伴着你,让你的能力发生变化,让你的认知发生变化。

所以我关注的不仅仅是怎么最快帮你完成这项交易,而是在过程中让你有所获得。这是一个更深度、具有人文维度的体验。

我们当时在国外看到的很多,尤其是偏 To B 的产品,都会思考老师在教学过程中如何带着学生参与一个流程,怎么把流程做得更复杂,怎么让学生深度参与每一个环节。

比如师生之间应该如何互动,小组之间应该如何讨论,项目制学习应该如何发生,学生之间怎么讨论和交互,平台怎么展示自己的作品,老师怎么观察学生的学习情况。

李翔

你刚才提到可汗学院,毫无疑问是标杆级产品。

杨临风

它对我们也产生了很大启发,让我们有一个很强烈的意识:学习不一定要通过老师教,学生才能学进去。一个很好的自主学习产品,也能让学生学得通、学得进去。

所以它让我们产生了一个很坚定的念头:无人参与的学生自主学习产品,对人、对人类来说,都有巨大的参与空间。

但这件事能不能发生在中国,还需要结合中国本土情况考虑。

中国的题目很难,变化很多,对学生知识水平的要求也很高。单纯把可汗学院的内容搬过来,其实有很多人做过尝试。

比如把可汗学院的内容翻译成字幕,加上中文字幕,行不行?事实证明不行。用手写板加配音的方式,能不能吸引中国学生的注意力?也不行。

所以我们做了非常多不一样的设计。

今天洋葱产品的很多底层逻辑和思路,确实受到了可汗学院大量启发,也受到了多邻国的启发。多邻国也是一个很好的学生自主学习产品。

只不过多邻国的底层逻辑跟可汗学院又不一样。多邻国是一个典型的在学习体验里调动人脑系统一的产品;而可汗学院要教的是更深度的内容,需要你的大脑跟着复杂逻辑往前走,所以它调动了系统二。

因此,它们的流程设计和产品设计逻辑也非常不一样。

李翔

你刚才把产品分成效率完成型和能力培育型。我们之前看到的中国在线教育公司,更多是效率完成型。

我的问题在于,无论对于用户还是公司、供给方还是需求方,能力培育型确实是一件更难衡量的事情。

你们会有这样的困扰吗?

杨临风

会。

但能力培育型也不是完全没有效率解决。或者说,如果你从能力提升的视角关注学生,我们会认为,有时解决问题的效率反而高于效率完成型。

比如一个学生能不能真正掌握一道题,并且在下次考试时凭自己的能力做对。

如果你单纯关注效率完成型,你会做什么?

第一,学生需要答案,就赶快把答案给他。用户是上帝,他需要,你就应该给他。

第二,教学生短平快的口诀和大招,把这道题的特殊算法告诉学生。他背下来之后会觉得:“老师好厉害,总结了一个很巧妙的口诀,我背下来了,这道题我会了。”

但当他有 100 到 1000 道题都这么学时,就要背 100 个到 1000 个口诀。考试时题目又会变化,他没办法直接套进去,就会卡住,题目也做不对。

而且平时太容易搜到答案,他就失去了深度思考的动力。当你觉得有一条非常快的捷径可以走到终点时,为什么还要坐在那里花很长时间琢磨?

这两件事共同作用的结果是什么?你看似提升了眼前的效率,但最终对你真正想解决的问题,比如考试成绩的变化,并没有帮助。

所以这件事效率高还是低?长期来看,效率是低的。

如果从能力培育的角度思考,你会做什么?

第一,你会告诉学生每一类问题的通用思考方法是什么,应该怎么阅读题目、审题,已知和未知之间的逻辑关系是什么。

而且这种逻辑关系不仅局限在学科里。现实生活中解决任何问题,不也是这样吗?你已知什么,未知什么,怎么建立逻辑联系?

所以你要带着他一步步梳理逻辑。第二,要帮他提炼思考框架,引导他自己思考问题,并尽可能把这些知识的底层来龙去脉告诉他。

洋葱还有一件跟教培机构很不一样的事情:我们讲概念时,会把一个概念背后的逻辑关系、科学史,以及这个知识跟其他知识之间的迁移过程,都给学生补出来。

很多辅导机构看我们的课程后不理解,说这些东西讲它干嘛?家长又不愿意为这些东西付费,家长要付费的是大招,是结果,是解题。

这个我们也很难跟他们解释清楚为什么要做。但你会发现,学生把底层原理学会之后,从大脑神经元记忆的角度来讲,他记得会比以前更好。

因为更多神经元因为连接知识网络被激活了。而且由于掌握了底层逻辑,他学这道题时,不只是在学这道题本身,也是在激活解决问题的通用思维链路。

当他在洋葱上学了 10 道题之后,解决问题的通用思维链路就相当于被刷新了 10 次,所以他真正解决陌生问题的能力会因此变强。

这样一来,考试时他更大概率能够运用自己的能力把题目真正做对。从效率来讲,这就是高效的,因为它更符合学生掌握知识、提升能力的认知规律。

如果只看眼前,这可能是一个观点。但如果把时间维度引进来,往后看两周、一个月,考虑学习效果,我们会发现,能力培育型的学习效果远好于效率完成型。

李翔

你刚才讲到,美国很多教育科技公司倾向于做 To B,或者从供给端解决创新问题;中国可能更多是唤醒 C 端需求。

但这两年随着一些中国公司出海,中国在直播课领域积累了很多经验,这些运营经验也开始出海。疫情也让海外一些产品开始偏向 C 端直播课,或者一对一。

杨临风

所以现在海外也出现了一些 To C 产品,但整体来讲,比如美国,主流仍然是服务学区的产品。

李翔

我一进来在路上就想,未来 AI 时代到底应该做什么?其实就是做那些不能复制的事情,做不能那么简单被复制的品牌。

杨临风

对。现在前端代码生成得太快,各种工具很容易就能生成代码。

李翔

你们开始创业的时候已经是移动互联网时代了。我想知道,移动互联网技术对教育本身产生了什么冲击和影响?

杨临风

10. 移动互联网释放自主学习

我们刚开始做这件事时,成人市场已经是移动互联网时代,但学生领域还不是。所以我们恰好经历了学生从 PC 迁移到手机的过程。

刚开始我们做的是 Web 版。那个时候,包括我们和其他一些企业都在打鼓:如果把体验迁移到手机上,学生会不会用?

当时大家还在质疑,学生会不会在手机上学习,这件事并不确定。我们也是一边走一边摸索,后来发现其实是多虑了。

学生在手机上不仅能做题,也愿意看视频,愿意学习。

李翔

你们是怎么一步步走到移动端、开始 All in 的?

杨临风

最开始我们其实是两端并重。

移动互联网对于学生来讲,解决了一个非常大的问题:它第一次把学习设备的自主权交给了学生。

电脑一般摆在家庭的什么地方?父母的书房,或者客厅。当学生打开电脑时,家长的第一反应是:“你要干嘛?你要玩吗?”

所以学生接触电脑的时间非常有限,而且是在公共环境下,没办法做到随时想学习时,掏出一个属于自己的设备去学习。

手机是学生真正意义上的第一个属于自己的电子设备,这带来了巨大的改变。

移动互联网对我们来说,一定程度上真正实现了让学生掌控自己的学习产品和学习任务。

当然,它也带来了一系列游戏等其他问题。但如果没有移动互联网,学生能够实现自主学习的时间和场景会极其有限。

所以我们一定程度上算是移动互联网的受益者。

李翔

可是你掏出课本来,完全也可以自主学习。

杨临风

这是非常好的问题。

课本毫无疑问属于自主学习,但拿课本做自主学习的问题是什么?

课本并不是以学生自学为主的方式编排的,它的设计本身不是从学生角度出发,而是给老师教学使用的。

所以我们把教材叫作“教材”,不叫“学材”。

而且课本是静态的,里面没有讲解、声音和动画。学生要理解它,需要非常抽象的思考,才能把课本搞明白。

这就是为什么需要有人讲、有人解读。大部分学生靠看课本,很难真正学进去,尤其是这一点,在我们的用户中有很深的体现。

很多老师会跟自己的孩子或者学生说,今天回家有一项重要作业,叫预习,回去看课本第 167 页。

学生的问题是:“老师,我不是不想看课本,是我看不懂。我看了半天,也没有预习出个所以然来。第二天上课,还是跟没预习过一样。”

李翔

我有个疑问。互联网出现之后,包括后来的移动互联网,大家一度对互联网和移动互联网改变教育抱有非常高的期待。

但从结果来看,好像并没有达到那么高的期待值。很多改变一度非常热闹,但后来好像也没有留下什么结果。

不知道这是我的错觉,还是确实如此?

杨临风

某种意义上讲,不算错觉。

大家确实融了很多钱,也成立了很多公司,但这些钱主要花在如何让直播技术变得更好,如何运营更多辅导老师和主讲老师,如何花钱更好地获客,如何研究体验课。

他们没有把时间花在如何改变学习方式上。

如果你不花钱研究,也不组织人持续更新,学习体验怎么改进?

所以在学习体验如何优化这件事上,我们的思考确实还不够多。

李翔

有段时间不是非常流行慕课吗?把很多课程数字化,搬到互联网上,让所有人都可以看到哈佛大学名师讲课,比如 Coursera、edX。

但后来它好像并没有变成每个学生的主流学习方式。

至少从我身边的感受来看,我可能愿意付出非常大代价到哈佛大学听他讲课,却不愿意在网上看他讲课。

杨临风

这就回到刚才你说的问题:自主学习很难。

这是一项高阶能力。高阶能力需要一个持续的环境。在过程中,人要慢慢养成某种习惯、意识和价值观,还要反复磨练、打磨一些技巧,经过足够长的时间之后,才能掌握这项高阶技能。

自主学习毫无疑问是一项很高级的技能。

你要自驱地愿意学一件事,要能够在自己学习的过程中学懂它,感受到正反馈,然后建立一种自信:“原来我是一个能够自主学懂东西的人。”

下次遇到陌生知识时,你的第一反应就不是害怕,而是愿意把它搞明白。

它背后不仅是一项能力,还包含信念和价值观。

今天大部分产品和课程,都没有在训练学生的自主学习能力,而是在训练学生的听讲能力。

今天大部分家长也没有有意识地锻炼孩子的自主学习能力,家长自己也不锻炼,而是过度关注学生一两次作业题有没有写对。

很多家长还会陪着孩子写作业,盯着孩子写作业。孩子这一笔稍微停顿一下,家长就反应:“怎么回事?这道题你都不会吗?”

越这样,孩子越没有办法锻炼自主学习能力,于是形成一个悖论:你越不放手,他越练不了;越练不了,就越不具备这个能力;你越不敢放手让他练,就越会陷入死循环。

李翔

你的意思是,教育产品本身完全可以、也完全应该成为一个非常受学习者欢迎的产品?

杨临风

对。把内容做出来、放在那里,并不代表事情完成了。你还要把它变成一个学生自己能够爬上去的东西。

李翔

所以你不认同“教育就是逆人性”的观点?

杨临风

教育有逆人性的部分,尤其当你要学到深层认知时,需要调动人的系统二。系统二会消耗很多能量,动脑子是很累的。

你要不断琢磨一些深层的东西,人就容易走神。

但学习纯粹是反人性的吗?肯定也不是。

如果学习不是人的本能,人是怎么进化的?人是怎么从猿变成人的?使用工具、不断学习新的东西,是物种进化压力的一部分,它写在人的基因里。

你有学习这项本能,只是这项本能可能一定程度上被脑力压力覆盖了,所以做这件事时显得很累。

既然底层有这项本能,它是一项尚未被激活的能力,那我们要做什么样的产品和学习课程,才能把这项能力唤醒?这就很有意思了。

李翔

你觉得这一轮人工智能技术,会在多大程度上改变教育行业?

杨临风

我认为影响还是很大的。

现在很多人看人工智能,更多看重的是 AI 的生成能力,觉得它能够生成很多对话内容,或者生成很多图片来教学。

但在我们看来,它更大的潜力不仅仅是这些生成能力,而是调度能力和规划能力。

它能够理解学习者需要什么,然后从专业库里找到适合这个学习者的内容,再提供给他。我们认为这件事其实更重要。

所以今天洋葱使用大模型,也不是把它当作单纯的 AIGC 工具,而是把它当作一个大脑,去调度我们专业库里的内容。

比如你拍下高中教材里一个很复杂的磁场问题,问电子如何加速运动。你把这些教材拍下来,说自己看不懂,洋葱的大模型就会自动在我们的内容库里,找到视频中与之最相关的一节课和相关片段,直接挑出来,再配上相应的解读和来龙去脉,让你更好地吸收这个知识。

这样就相当于把我们过去积累的资源都打通、用起来了。

为了让学生更好地掌握自主学习,我们还做了一整套 AI 智能学伴系统。它不是一个智能体,而是多个智能体协作。

有些智能体帮助你解决预习问题,有些帮助你解决复习问题,有些帮助你解决遇到题目不会时的挑战,有些帮助你针对错题做更好的训练。

还有一些帮助你解决学习动机问题,在动机出现问题时陪伴你、提供支持,也有智能体帮助你做心理辅导和心理支持。

这些智能体底层共享一整套学生学习数据、课程资产和老师教学进度。大家共享同一个大脑和知识库,但给学生的支持是多智能体协作的。

围绕这些场景,你可以不断做各种新的智能体,它们最后都能共享一个很大的库。

李翔

你们已经把大模型引入产品,而且做得很深了。

杨临风

对,我们调用了很多大模型的能力。

李翔

什么时候开始把大模型跟洋葱已有产品结合起来的?

杨临风

大概是去年的年终左右。

因为 K-12 教育不能直接使用海外模型。我们开始给用户提供这些产品,大概是在 2024 年。

一方面,国内大模型的能力到了一定程度;另一方面,2025 年我们做得更多,是因为 DeepSeek 带来了思维链技术的平权,让大模型的规划能力有了质的飞跃。

这会一下子让我们能够把既有资产和用户体验连接起来。所以这一年我们的产品迭代速度非常快。

李翔

你是学计算机的,应该对人工智能技术的进展非常敏感。当时它确实也非常轰动,你的第一反应是什么?

杨临风

第一反应肯定是很震惊,仿佛看到了智能的影子。

以前的人工智能更多偏神经网络。我们过去使用人工智能,一类是做固定路径的规划,通过策略树和输入规则进行判断;第二类是通过概率做测算,比如分析学生对知识点的掌握度,这些神经网络都可以做。

但 ChatGPT 仿佛可以对开放性问题提供各种各样的回复。

不过回到教育场景,我们当时意识到一件事:单纯依靠 ChatGPT 生成内容,给学生讲解复杂逻辑,还是回到原来的问题。

它对学生来说依然是一堵墙。就算它用文字把知识说得很清楚,学生不看,或者看了没兴趣、看不懂,也还是没有用。

很多学生不具备追问能力,也不愿意描述自己的困惑,跟老师沟通。大部分学生在课堂里是这样的状态:我听不懂,但我不敢问。

哪怕是一对一老师坐在旁边,很多孩子也不愿意打断老师。

你单纯把内容生成得再多,能够从根本上解决复杂知识的讲解和习得吗?解决不了。

所以当时我们觉得,ChatGPT 和大模型可以解决小闭环上的问题。比如学一门课时,中间某个地方卡住了,它帮助你把这个断点讲明白,这是没问题的。

但大的整体逻辑,它做不到。所以我们当时认为,它可以用来答疑,也可以用作辅助性帮助,但整体产品流程怎么颠覆和改进,我们当时没有想得很清楚。

当思维链技术进来之后,包括 DeepSeek、思维链、RAG,以及这一两年的新技术,我们把它们用作调度中枢和大脑;在思考问题时,把我们积累的大量学生深度数据用进去,这件事就变得非常有意思。

所以我们经历了一个前期兴奋、但还没有想清楚如何进入场景的阶段,直到最近一两年,才把整个场景想得比较透彻。

李翔

我后来见一些人,感觉大家的反应基本分三类。

一类是:“我干的事情完蛋了。”

第二类是:“不行,我一定要来干这个事情。”

第三类想了想,说:“我还是把手上的事情干好吧。”

你的反应是介于第二类和第三类之间,想怎么把它跟自己正在做的事情结合起来?

杨临风

对,因为这个事情我们是确定要干的。

而且模型再怎么强,学生是一个需要提升能力的人。模型会解题,和模型能让学生会解题,是两件截然不同的事。

模型解题能力再强,如果学生没兴趣、不愿意动,还是没有用。

很大程度上,我们是在帮助学生解决动机问题。所以我们更多思考的是,这么强大的外部工具,如何串联起来激活人,这是我们思考的事情。

李翔

AI 智能学伴,可以理解为一个 Agent 吗?

杨临风

它是一个 AI 应用,实际上是多个 Agent 的协作,是一套 AI 智能学伴系统。

我们针对不同学习场景做了不同的学伴,它们底层共享同一组基础设施。

这个基础设施包括我们已经做好的所有课程内容、题目、标签、知识图谱、互动数据,以及在学校老师教学过程中看到的很多双向进度对齐数据。

还包括我们在过程中积累的、训练大模型理解知识的专项能力。这些都是底层共享的能力。

但每个 Agent 针对学生解决特定场景问题时,又做了很多差异化设计。

比如情感陪伴,解决预习和复习问题,解决备考需求。我们甚至做了一个 AI 规划师。

很多时候学生不知道自己该学什么。比如他说:“我现在数学的某个知识点比较薄弱,希望用两个月时间把薄弱项从 60 分提高到 90 分,有没有办法?”

我们就通过 AI 给他规划一个两个月的学习任务。每周他告诉我哪一天有时间,比如他说周三、周五想学习,我们就安排好每周周三、周五学什么,他跟着这个规划往前走就可以了。

所以我们做了很多不同的智能体,应对学生不同的学习任务。

李翔

很多人工智能公司,包括做技术模型的公司,也会把教育作为落地场景。更具体一点,现在主要做的是答疑。

随着模型能力不断发展,模型公司为了寻找商业模式,也会不断寻找各种场景。在这种情况下,洋葱相对于它们的优势、壁垒或者竞争优势是什么?

杨临风

我觉得有几个优势。

第一个优势是数据。

大模型时代跟大数据时代有一个区别。大数据时代,数据总量越大越占优势;大模型时代,针对单一用户拿到的数据越多,越有优势。

你对 1 万个用户每个人掌握 1 条数据,在大模型时代其实没有太大用,因为你对每个人的了解都很浅。

但如果你能对一个人掌握 1 万条数据,你对他的画像就可以做得非常精密,也能够帮助你完整理解模型和人之间的互动关系。

洋葱恰好属于后者。我们对每个用户积累了很深的维度。

学生在我们这里长期学习,可能跟着我们好几年。在这个过程中,会积累各种学习策略的数据,包括练习数据。

你能看到不同学生的学习策略。

有的孩子性格比较莽撞,看视频时不太认真,不断跳过。碰到题目不会时才发现:“坏了,我刚才没有好好看视频。”于是再回去慢慢找。

有的学生非常谨慎,甚至过于谨慎。学习时看了某个片段,哪怕已经看懂,也要拖回来反复看两遍,确保自己真的懂了。

你会发现,他最后题目确实做得很好,但完全不需要花那么多时间重复。

还有的孩子学习策略掌握得非常好,能够果断判断哪些内容已经掌握,可以跳过去;对于自己不会的东西,则会认真对待,很讲究学习策略。

你能在里面看到很多学生隐性的性格。这些东西恰恰是大模型很擅长挖掘的。

我们对于单个用户的理解,以及如何利用这些复杂数据给学生构建不一样的体验,是有优势的,也有很深的已有数据积累。

第二,我觉得我们会比通用大模型公司更懂学生。这也是洋葱在行业里一直以来的优势。

我们研究学生研究了 12 年,做的所有工作都是围绕怎么让学生的体感变好、兴趣变好,以及怎样更有助于他理解知识、提升能力。

这个视角和底层基因决定了,理论上我们做产品时应该比通用模型公司更贴合这个群体,也能让这个群体感受到不一样的温度。

第三,我们掌握了很多已有的私有资产和私有教学内容。这些内容有版权,有我们自己的烙印,还有自研图谱、自研的学生掌握度数据和收集体系。

这些都构成了我们跟大模型公司不一样的竞争态势。

李翔

看到 ChatGPT 出来之后,你有没有想过基于教育场景做一个模型?

杨临风

我们目前暂时没有这个想法。

模型训练首先很烧钱,其次,微调一个模型有没有意义也要打问号。现在模型迭代速度非常快,基础模型不断更新,基模之间竞争也很激烈。

就算你微调一个模型,可能这个优势只能保持两三周,很快新的基础模型一出来,就没有必要了。

所以我觉得,可能等模型能力稳定到一定程度,同时我们也对模型如何更好地融入产品逻辑和商业逻辑想得更清楚之后,再进行更深、更细的微调或者算法工作,那个时候收益可能会更大。

现在这不是我们最应该花时间做的事情。

李翔

现在市场上,有没有基于这一轮 AI、把 AI 和教育结合得比较好的公司?比如创业公司。

杨临风

有一些公司现在主要还是使用基础模型本身擅长的能力。

海外有很多产品用它做大学生拍照搜题。

李翔

现在很多出海产品不是都增长得很快吗?

杨临风

这是其中一类。

还有一类偏作文批改,以及英语口语对话,因为这些本身就是大模型擅长的部分。

从教育学本身的角度,我提供一个视角:教育涉及人的能力变化,而大部分互联网产品更多是在跟一个不变的人打交道;教育则是在跟一个会变化的人打交道。

跟不变的人打交道时,我不考虑你的变化,只考虑你当前想要什么,然后快速满足你当前的需求,结束。

互联网产品的短平快,基本都在做这件事。不管是向你分发内容、服务,还是商品,都是在做这一件事。

教育的问题在于,这个人的认知水平可能还不高,兴趣会发生变化,注意力不够集中,需求也比较复杂。

当你把知识内容当作分发算法提供给他时,你可能第一次发现,用户根本不接受产品给他的东西。

很多公司不知道怎么办,就想:是不是算法不好?你不要这个,我再算一个给你。给了 10 个之后,用户还是不要。

问题出在哪里?不是算法不好。

第一,用户还没有准备好接受你的东西,因为他的能力和认知水平还没有达到。

第二,你给他的这 10 个东西本身就不是好东西,他都吃不进去。

如果从网上抓取内容,尤其是学习内容,我刚才提到过:一本教材学不进去,换一本教材行不行?换两本行不行?换 10 本呢?

对不起,教材这种形式本身就不适合他。你要换的是一种形式,而不是换 10 本不同的教材。

新的形式在哪里?还没有出现,所以企业只能自研。这就是我们在做的事情。

但对于互联网公司来说,它习惯的是做匹配、做分发,不习惯创造性的供给。创造供给太重了,这可能是第一个挑战。

第二,现有的基础设施其实还不够好。

第三,学生在学习知识时,需要调动人脑系统二的能力。系统二不是很容易分泌多巴胺的事情,很难把他固定在那里,不断生成荷尔蒙,再通过沉浸式方法去设计。

所以过去很多互联网方法论,在这个比较累的环节里失效了。

你面对的是一个不太容易用传统互联网打法覆盖的用户。这个用户的黏性没有那么强,于是你会发现,传统的北极星指标都失效了。

不管是黏性、留存,还是交互频率,在学习这件事面前都不重要。

学习最重要的是什么?是他是不是心甘情愿、乐乐呵呵地把东西吃进去,并且真正学懂。

你拿什么衡量这件事?让他做题吗?学生会说:“我不愿意做。我学懂这件事,凭什么要通过做题告诉你?”

很多方法就失效了。

再加上传统企业内部的管理模式,会推动大家用偏互联网的方式设置指标。越发现留存、黏性不好,越想办法增加一些提升留存和黏性的机制,最后反而偏离了真正应该解决的问题。

这是我们从教育角度看到的几个问题。

李翔

有时候我会想,确实学霸理解不了普通人的想法。因为不少高管非常习惯调动系统二来学习,他们可能理解不了,大部分人其实不太愿意调动系统二。

杨临风

对,调动系统二本身就很难。

什么产品能够让学生主动愿意贡献自己的系统二,把注意力投入进去学习,这本身就已经是对人类的巨大突破了。

李翔

深度思考太消耗能量了,生物本能基本上就是逃避这件事。

但现在人工智能时代发展到今天,ChatGPT 出现还不到 3 年,已经把世界搞得天翻地覆了。

往后展望 10 年,3 个 3 年,10 年以后会是什么概念?

杨临风

人工智能产品一定会随时可用,到处都是,唾手可得。你随时都可以拿到一个最先进的产品去学习、去使用。

世界一定会疯狂变化,你掌握的所有知识都可能很快过时。对人来说,每天都要被迫了解新的领域,学习新的领域。

那个时候最重要的就是自主学习能力,而不再是这些知识本身。

李翔

如果现在的孩子不去锻炼这件事,会出现什么情况?

杨临风

现在初一的孩子,6 年中学、4 年本科,刚好 10 年之后大学毕业。等他们走入社会时,就是 10 年以后的未来。

而现在我们的孩子在学校里、在互联网产品上做什么?还在拍照搜题,还在课堂里被动听讲。

他们没有在任何地方锻炼自主学习的能力和习惯,也没有锻炼调动系统二思考的能力。对这些人来说,调动系统二依然是一件很痛苦的事。

那 10 年以后,他们怎么适应那个社会?

打一个不太恰当的比喻,可能就跟全球变暖一样。你现在不做,看似暂时没事,但这件事注定 10 年以后一定会出大事。

所以我们希望,洋葱是一款真正能够帮助学生愿意调动系统二的产品,让他意识到自主学习其实可以有趣,可以不那么痛苦,甚至可以是一件快乐的事情。

李翔

我感觉所有事情基本都这样。所有人都知道,长期来看会有问题,但短期之内都提不出解决方案,因为短期有太多事情要做。

我问这个问题,是因为听下来,你谈的所有事情都像是思考了很久,逻辑非常自洽。

但我不知道你现在有没有什么问题会困扰你。无论是公司发展过程中的问题,还是更宏观的问题,有什么事情会让你感到困扰吗?

杨临风

我觉得一个问题是,现在行业和技术变化确实很快,模型不断更新,我们内部也一直在关注最新进展。

我们怎么保持公司的快速学习能力,能够第一时间学会并抓住这些趋势和应用,把它们用在产品中,真正变成自己的能力?

公司也要自主学习,这是我们很大的挑战。

洋葱本身是一家 12 年的公司,肯定也有很多历史形成的固有经验和包袱,组织上也有很多需要调整的东西。

现在大家都在讲 AI Native,我们也希望自己变成一家 AI Native 企业。人与机器之间的共生和协调,应该处在什么样的工作状态?

很多人现在说,AI 应该更多地在工作流中扮演重要角色。人的 Human-in-the-loop 应该尽量减少,那减少到什么程度才算少?怎么重新设计工作流?

以前让 AI 作为人的 Copilot,大家是能接受的。但如果让 AI 直接接管人的位置,人就不踏实。

这跟老师是一样的。你跟老师说:“这部分内容别讲了,让学生先自学。”老师会觉得,这顿饭好像自己还没吃过。

这里面应该有很大的人的固有思维惯性。

所以在一个组织里,怎么让大家打破自己的固有惯性,尽快意识到新时代需要的是你跟 AI 分工,而不是所有事情都由你把关、AI 只是做你的助手?

这对任何企业来说都是一个很大的挑战。

这也是我们不能说焦虑,但确实不太确定该怎么更好地迈过这个门槛的一件事。

李翔

你现在会比较好奇哪些公司在这方面的思考?

杨临风

我倒不是特别好奇教育公司在这方面的思考,我更多好奇一般公司的 AI 组织架构设计。

比如 OpenAI 最近提到,他们在尝试让一些部门完全由 AI 管理。奥特曼可能还说过,到 2030 年,可能会变成一家与 AI 运营和 CEO 角色有关的公司。

我对这个非常感兴趣。

我觉得组织首先要变得能够跟上时代,产品才能跟上时代。这可能是一个更底层的问题:AI 如何赋能人的协作、组织分工和公司运营?

我们可以跨行业获取很多经验。我们相信,已经有很多公司跑得很靠前了,无论是硅谷公司,还是国内很多大厂,在 AI 应用和组织调整上都非常激进。

这些经验对我来说反而很宝贵,所以我每天也会花很多时间看这些东西。

李翔

谢谢临风。

杨临风

好,谢谢,感谢。

Vol.197 专访洋葱学园杨临风:一家12年的教育公司穿过风暴来到AI时代 | BidClub