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字节系AI教育摆阵:“工具”退场,“课堂”进化

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豆包向内,Gauth向外。

来源|多知

作者|冯玮

2026年,字节跳动在AI教育领域的动作密度远超以往:

1月,日活过亿的豆包App将“豆包爱学”推入底部核心入口,AI老师从“讲好一道题”升级到“讲好一个知识”;

5月,豆包爱学上线“豆包课堂”,把古诗古文变成AI视频互动课;

7月,海外教育应用Gauth推出AI Course,电影化历史课同日与Seedance 2.5视频模型发布;

9月,Gauth宣布AI课程全面上线,一次新增200多门数学课,并开放用户自建课程,同期豆包爱学再次大版本升级,上线“同步课”,将讲解、追问、练习、复习连成完整通路……

以及最近,豆包爱学投放了一组户外广告,把“别让孩子的问题掉在地上”的信息点,送到用户身边。


不同产品线、不同市场,落点的角度却一致——字节系AI教育产品的能力边界正在被重新划定,它要参与的,不再只是某一次具体的答疑,而是学生从预习到复习的整个学习闭环。

以及,离需求更近一点。

01从8节历史课到200节数学课

于AI教育产品而言,答疑是相对容易切入的场景之一,拍照识别、给出步骤、解释知识点,这套逻辑已被市场反复验证。随着模型能力增强,AI能否进一步承担课程讲解的任务,成为新的探索角度。

字节跳动旗下的Gauth,在今年的动作尤其明显。

2026年8月,Gauth宣布推出AI Course功能,首批上线的课程以历史为切口,将太平洋战争、两次世界大战、明治维新、工业革命等主题制作成AI视频课程。


与“题目旁边的答案机器”不同,这些课程试图把一个知识主题组织成相对完整的学习过程:视频之外,配有思维导图、知识框架、互动测验以及AI Tutor,学生可以随时暂停视频,直接向AI Tutor提问。

彼时曾有从业者分析“Gauth赶在开学前一周的档口上线,8600 万的基数加上开学季的流量红利,AI 课程的首周数据会直接决定字节对这条产品线的投入力度。”

9月1日,AI Course全面上线,在首批采用电影化制作的历史课之外,新增200多门数学课程,覆盖代数1、代数2、几何乃至AP微积分等美国高中数学内容。

对于这次更新,Gauth方面曾透露,全球范围内,数学是需求最高的学科;在数学中,代数的学习需求很高。


多知体验发现,全新的AI数学课按学科、单元、话题三级组织,每个单元展示学习内容和目标。


课程页面将学习进度、讲解内容、同步文字和AI辅导入口整合在同一界面。

与历史课偏重情境化叙事不同,数学课通过可视化图像、示例、比喻和思维导图,把抽象概念具象化。


值得注意的是,Gauth没有只为学生提供一套固定的课程库。

目前学生可以输入想学的主题、当前水平和关注的方向,由系统生成一门包含AI讲解、视频、测验和AI辅导的互动课程,完成后还能分享给他人……


Gauth在同时尝试两条路:平台生产课程,以及围绕具体学生的具体困惑即时生成课程。

传统课程的生产逻辑,是先找到足够大的用户群,再围绕共同需求制作内容;AI课程提供了另一种可能——课程不必服务于庞大群体,也可以围绕一个具体学生、一个具体知识点即时、动态提供。

当然,这并不意味着AI生成课程已能替代传统课程,内容准确性、教学设计与实际学习效果都还需验证。

据官方数据,自2020年推出以来,Gauth下载量已突破2亿次,其中数学是全球用户最常咨询的科目,在美国学生咨询量中占比40.52%,在全球范围内占比42.71%。在数学科目中,代数在美国咨询量中占比64.3%,在全球范围内占比62.8%。

02向前,也向后

如果说AI课程解决的是“如何组织知识”,那么另一个变化,是AI开始进入更多学习环节。

过去,AI学习产品的使用往往始于一个具体问题,也随问题解决而结束:拍下一道题,AI给出答案和解析,一次交互完成。

但当AI拥有课程、知识库和持续对话能力之后,产品开始向问题发生之前和之后延伸:课前预习、知识学习、课后复习,都可能成为AI介入的场景。

豆包爱学今年的动作正体现了这一变化。


豆包爱学此前已具备拍题答疑、作业批改、错题整理、作文辅导、知识问答等能力。

5月底上线的豆包课堂,将古诗、古文与字节Seedance视频模型结合,推出“AI情景短片+知识点精讲”的沉浸式视频课——首批即覆盖《早发白帝城》《七步诗》《水调歌头》《出师表》等中小学经典篇目,全程支持随时打断提问。

进入9月,豆包爱学进一步完成一轮大升级。

9月17日,豆包爱学官宣四个新动作:全新的AI问答、AI老师、豆包课堂,以及豆包同步课。


以全新的AI问答为例,豆包为学习场景设计了2000余个项专项能力,官方称其为“专属学习Skills”。

专属学习Skills基于孩子真实的学习动作,在新课预习、知识点讲解、课后练习、汉字笔顺、单词听写等环节中都可以被自然调起。

例如,当孩子问“帮我快速复习一下勾股定理”,豆包会顺着对话继续往下讲:一组知识闪卡,一分钟回顾公式和关键要点;一份课后练习,用几道题确认哪里还没真正掌握;需要的话,还能生成一份互动课件,把这个知识点重新讲一遍……

再比如豆包同步课。据豆包爱学官微推文介绍,同步课按年级匹配校内学习进度与知识点,跟着课本章节走,主要服务课前预习与课后复习。

市场的反馈是直接的。

根据 QuestMobile 统计数据,截至2026年6月,“豆包爱学”独立App的月活跃用户数(MAU)已达到了1943.81万,位列2026年上半年国内AI原生应用榜单第六名。


而豆包爱学同款拍题答疑、作业批改等能力,今年8月也已通过火山引擎向教育行业客户开放——字节的AI教育能力,正在从C端产品延伸为B端服务。


至此,豆包爱学已然形成一个更完整的学习场景:不会做题,可以问;写完作业,可以批改;有错题,可以整理;要预习复习,可以进同步课;遇到知识点,又可以继续向AI提问。

一个需要保留的观察是:把更多学习环节放进一个产品,不等于真正形成了学习闭环。

功能可以被整合,但学生是否真正理解、能否独立练习、AI能否准确判断学生究竟哪里不会,仍需要实际使用和数据验证。


下一阶段AI教育产品的竞争,可能不只是功能更多,而是能否真正理解学生的学习状态。

03当知识被动态表达

除了课程和学习流程,生成式AI正在改变教育内容的呈现方式。

过去的AI教育产品,内容以文字、图片和对话为主。但历史、文学、科学中大量知识具有强烈的情境性——人物、场景、过程与空间关系,并非一段文字就能直观解释。

字节选择从自己最擅长的视频生成切入。

5月底的豆包课堂,是国内落地场景:AI短片还原历史情境,再由AI老师逐句解析。

两个月后,能力底座升级——7月31日发布的Seedance 2.5,将单次视频生成时长提升至30秒并支持多轮延长,增强长叙事、多模态参考与精准编辑能力,当日即上线豆包、即梦等产品。

对于教育场景,这意味着AI生成教学视频的技术空间进一步扩大。

国内和海外的两个教育产品由此出现一个有趣的交集:豆包爱学用AI视频讲古诗古文,Gauth用AI视频讲历史与数学——课程体系不同,技术带来的变化一致:知识内容开始拥有动态表达的可能。

这个交集在8月有了更戏剧化的注脚:72岁的演员唐国强以AI数字人形态化身诸葛亮,在豆包爱学上线电影级《出师表》AI课程。


课程由Seedance 2.5基于其数千分钟影视素材生成,微博相关话题阅读量超过2亿。明星IP与视频模型的结合,把“AI课堂”从功能层面推向了传播层面。

当然,视频生成能力本身并不等于教育价值。

AI能生成一段漂亮的视频,不代表它就是一堂好课——内容需要准确、清晰、适龄,并服务于具体学习目标;在数学、科学等学科中,画面是否真帮助学生理解,还是增加信息负担,需要教学效果来检验。

字节在8月还向实时交互推进了一步:8月5日发布的SeedRealtime音视频全双工大模型,统一融合音频、视频与文本,实现边看、边听、边说的实时交互,并已在豆包App全量上线。


虽然它算不上一个绝对的教育功能,但它让AI与学生之间的实时多模态互动成为可能——AI老师与学生的交互,未来可能从文字问答走向真正的实时音视频课堂。

04两套试验田

格局正在分化。

阿里千问主打“全流程学习工具”。今年3月升级后,千问聚焦讲教材、整页作业批改、错题本生成与定制练习册,试图将“学、练、测”闭环完整打包;

DeepSeek凭借逻辑推理与开源生态,成为了极客学生与高年级群体自主解题、写代码与推导复杂数学公式的“硬核推理工具”,但其本身并不做针对 K12 场景的产品化包装;

百度则走硬件+软件协同路线,将文心大模型的能力优先注入小度学习机等硬件终端,用硬件场景包裹大模型。

有从业者对多知分析,对比其他综合大模型,豆包的路径更短、更聚焦——此前用户通常围绕一道题或一个知识点获取讲解,“一个集中在单点讲解层,一个开始覆盖更多学习环节”。

字节的独特性在于结构:国内豆包爱学背靠日活过亿的豆包生态,以免费模式快速做大规模、反哺模型;海外Gauth以订阅制独立验证商业闭环,再将验证过的功能与打法回流国内——豆包课堂与同步课的核心体验,正是Gauth在海外先跑通、再以免费形式开放给国内用户的。

同一套模型底座,两条产品线互为试验田,意义不言而喻。

此外,多知观察发现,在字节招聘信息中,豆包爱学目前开辟了生物、化学、物理、英语、高中语文等学科的教研岗,以及关注家庭学习场景的AI产品经理等岗位。


但字节教育业务面前仍有未解的题:比如和教育企业多年积累的配套课程体系存在距离;商业化尚未证明终局;在家长决策、效果导向、监管敏感的教育市场里,流量从来不是护城河,效果才是。

当课程、视频、同步学习、实时交互等能力逐渐加入之后,产品需要回答的问题变得更复杂了:不仅要回答对,还要讲得对;不仅要讲清楚,还要知道什么时候该讲、讲多少;不仅要提供内容,还要判断学生究竟有没有学会。

从这个角度看,2026年的AI教育竞争,才刚刚从“谁能更快给出答案”,进入“谁能更好地参与学习过程”。

作者:冯玮



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