21世紀經濟報道記者王峰 北京報道 一個教育智能硬件新品類——答疑筆，從擁擠的教育硬件市場的夾縫中，生長了出來。
近日，網易有道發布有道AI答疑筆SpaceX，幾乎同時，阿爾法蛋發布掃拍學習機K6。這是兩款形態幾乎一樣的硬件：iPhone4大小的機身，底部配有一個加寬掃描頭。
顯然，答疑筆脫胎于詞典筆，功能亦是加強版詞典筆，尺寸更大，功能更多，不僅能掃詞翻譯，還支持全科答疑。
在被學習機嚴重擠壓的教育硬件市場里，答疑筆最終能否成功突圍？除了貢獻一個新的硬件形態，答疑筆還有什么價值？
夾縫中生長
為什么是網易有道、阿爾法蛋兩個廠商率先推出答疑筆？
這與兩個廠商“有什么，沒有什么”緊密相關。
“有什么” 方面，兩家有深厚的詞典筆類產品研發實力。網易有道開創了詞典筆品類，并占據最大份額，阿爾法蛋也有很大的市場份額。
然而，詞典筆已是一片紅海，且是市場規模很小的紅海。目前，僅有個別廠商能夠站住千元以上的高端價位，主流產品價格已落至500元以下，一些白牌產品甚至不到200元。
正因此，網易有道高級副總裁吳迎暉介紹，內部在2024年年初就立項了答疑筆，因為他們覺得答疑是比翻譯更大的使用場景，今年2月推出首款產品SpaceOne，發現答疑功能使用頻率比翻譯多出30%。
市場方面，答疑筆初步站穩腳跟。首先，SpaceOne銷量約幾萬臺，且兩次斷貨。斷貨的原因一方面與鋪貨量少有關，另一方面則與DeepSeek春節期間走紅有關——SpaceOne是率先接入DeepSeek的硬件。其次，一個成功的品類必然會有友商進入，就在網易有道之后，阿爾法蛋今年春節后正式立項掃拍學習機K6，項目研發團隊近100人。
就在SpaceOne發布短短半年后，網易有道發布SpaceX，吳迎暉告訴21世紀經濟報道記者，僅隔半年就升級產品在網易有道內部并不是正常節奏，明顯偏快。這仍然與答疑筆品類在探索初期有關，比如，一旦確認了答疑功能使用頻率更高，就需要針對性地調適設備，比如增加電池容量。
“沒有什么”方面，兩家在學習機市場都沒有主打產品。網易有道曾雄心勃勃地推出自研學習機，但截至目前市場反響平平，阿爾法蛋則與同體系的科大訊飛AI學習機錯位發展，尚未發布過學習機——正因此，K6被命名為掃拍學習機。
學習機是教育硬件市場的必爭之地，它是一款集大成的產品，支持中小學生全科學習、全場景課后學習。但也因此，學習機吞噬了大量硬件形態，包括手機屏幕大小的講題機、學習手機等都曇花一現，被學習機所取代。
網易有道從發布SpaceOne到發布SpaceX，新產品SpaceX的價格竟然比同等定位的老產品SpaceOne還低，僅處于千元價格帶。
網易有道沒有披露降價的原因，但值得注意的是，學習機市場增長得過快，大廠商的入門級產品已落至2000元價格帶，答疑筆如果想不被學習機吞噬，在定價上勢必要與學習機有明顯區隔。
吳迎暉也坦言，答疑筆面臨學習機的擠壓，“學習機是個大而全的產品，結合今年的經濟狀況，可能它對別的品類的擠壓效應會大一些，當用戶只準備一份錢的時候，他可能買了這個就不買那個了” 。
但值得注意的是，答疑筆漸漸顯露出獨立于學習機之外的存在價值。首先，截至目前的用戶畫像顯示，學習機的最大用戶群體是小學生，而答疑筆主要是初高中學生，小學生使用學習機主要為了上網課、批改作業、做口算等，初高中生使用答疑筆主要為了解難題、錯題。
其次，答疑筆的便捷性是其相對于學習機的最大優勢，它支持學生隨時隨地學習，而不只是在書房里，它甚至可以被帶進學校、宿舍，而手機、平板在有的學校被嚴格管理。
正是在如此擁擠的教育硬件市場里，答疑筆從夾縫中生長了出來，現在無法斷言其已經站穩，但至少顯示出不錯的苗頭。
答疑大模型的載體
答疑筆區別于早期的全科掃讀筆、全科學習筆，除了形態還有技術，后兩者是在硬件里內置了拍搜技術，掃題以后在題庫里尋找對應的已有解析，答疑筆則內置大模型，掃題以后由大模型自動生成解析。
答疑大模型APP早已面世，且準確率不斷提升，只不過遲遲無法商業化變現。這主要是因為，DeepSeek、豆包等通用大模型產品目前向用戶免費，OpenAI也推出了學習模式，對于答疑大模型APP有過強的替代性。
“在短期之內我覺得答疑訂閱服務會受到實際的市場狀況的影響，當存在免費服務的時候，如果你的服務不是大幅優于免費服務的話，你想走訂閱這一條路還是會比較困難的，不過我長期依舊保持樂觀?！眳怯瓡煾嬖V21世紀經濟報道記者。
答疑筆給了答疑大模型APP一個商業化的落地場景，也將成為品牌答疑筆的核心競爭力。
大模型答疑只能說前景廣闊，但在使用體驗上，它仍有不如拍搜、題庫的一面。比如，實時解析過程是一步步生成的，而拍搜、題庫的解析過程由于是現成的因此是一步到位呈現的；大模型自動解析在語音講解時，語氣仍過于生硬，不如題庫里真人教師提前錄好的講解視頻；大模型雖然能自動生成酷炫的講解視頻和動態板書，但需要用戶至少等待2分鐘。
當然最重要的是，雖然大模型自動解析的準確率已經很高，甚至已經超過了真人教師，但用戶一旦在使用時遭遇了錯誤解析，容忍度其實很低，體驗感也不好。
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