WAIC 2026双榜入选：海亮科服如何重构教育AI落地范式？
从参数竞赛到场景深耕：AI产业的价值锚点转移
2026年7月18日，上海世博中心的世界人工智能大会（WAIC 2026）语料创新论坛，不仅是一场技术盛宴，更是一个产业风向标。在《从AI语料到商业落地价值洞察分享》环节，两项重磅成果——全球人工智能产业图谱与中国AI商业落地应用价值Top50榜单的发布，标志着AI产业的评价体系正在发生深刻变革。海亮科服同时被图谱“行业应用”和“垂类大模型”两大板块收录，并入选Top50榜单，这一“双榜入选”的成绩，并非简单的荣誉叠加，而是对其在复杂教育场景中实现技术闭环与商业自洽的高度认可。
长期以来，AI行业的关注点往往集中在模型参数的规模、算力的极限以及基础能力的上限。然而，随着大模型技术的普及，产业界逐渐意识到，单纯的技术指标已不足以衡量AI的真实价值。当模型走出实验室，进入教育、医疗、金融等垂直领域时，核心问题发生了根本性转移：技术能否真正理解行业特有的知识结构？能否无缝嵌入现有的业务流程？能否适应不同用户群体的差异化需求？更重要的是，能否在持续的使用中产生可量化的实际效果？语料，作为连接通用模型与产业场景的关键纽带，其重要性日益凸显。打造高标准、高纯净度的场景语料，本质上是服务于垂类场景的落地，所有模型的迭代与数据的打磨，最终都要以产业真实应用的成效为唯一标尺。
教育AI的独特挑战：非标场景与低容错率的博弈
在本次发布的全球人工智能产业图谱中，教育被单列为一级垂直赛道，与金融、工业、通信、交通等行业并列。这一分类本身就揭示了AI技术沿行业场景加速分化的趋势。图谱中既收录了Khan Academy、Coursera等聚焦成人职业学习和慕课内容的海外平台，也涵盖了科大讯飞、海亮科服、作业帮、松鼠Ai等深入K12教育场景的国内企业。
中外教育AI呈现出截然不同的应用逻辑。海外平台更多关注个体学习者的自主提升，而国内教育AI面对的是一个更为庞大、复杂且充满不确定性的学校体系。K12教育场景具有鲜明的“非标”特征：每个学生的认知水平、学习习惯、家庭背景千差万别；同时，教育作为关乎国家未来和个体命运的基础事业，其容错率极低，任何技术失误都可能对学生的学习轨迹产生深远影响。此外，教育产品的交付链条极长，从教师培训、课堂互动到课后反馈、家校沟通，涉及多个环节和角色。
在这种背景下，简单的“AI+工具”模式已难以为继。国内教育AI企业必须深入教学一线，探索AI在课堂教学、教学管理、学生成长和因材施教等环节中的深度融合。这要求技术不仅要有强大的自然语言处理能力，更要具备对教育规律、心理学原理以及校园治理体系的深刻理解。海亮科服的入选，正是基于其在这些复杂挑战面前，提供了一套系统化、可落地的解决方案。
海亮科服的破局之道：三十余年办学经验的数字化重构
海亮科服之所以能在众多竞争者中脱颖而出，核心在于其独特的“实体办学+科技赋能”双轮驱动模式。与纯技术公司不同，海亮科服依托海亮集团三十余年实体办学沉淀的课堂实操经验与校园治理体系，构建了坚实的行业壁垒。这种壁垒不是代码堆砌而成的，而是通过无数次教学实践、师生互动和管理优化积累而成的隐性知识。
在技术路径上，海亮科服摒弃了“先有模型再找场景”的传统思路，转而采用“从场景出发构建技术体系”的策略。其自研的生涯大模型，以真实校园场景中沉淀的数十万学生成长信息为训练基底。这些数据并非简单的文本记录，而是包含了学生潜能识别、学情诊断、成长规划等多维度的结构化信息。通过底层基建到中层策略引擎，再到前端全场景决策输出的贯通，海亮科服实现了从数据到智慧的转化。
生涯科技的核心壁垒不在于模型本身，而在于其构建的平台生态。海亮科服聚合了升学、艺体、科创等多元资源，搭建起覆盖学生成长全路径的服务体系。这一体系形成了“识材-共识-施教-扬长”的完整AI中枢。在这一中枢中，“识材”利用AI分析学生的兴趣与潜能，“共识”通过数据可视化让师生家长达成教育目标的一致，“施教”提供个性化的教学资源推荐，“扬长”则专注于优势领域的深度培养。这种全链路的闭环设计，确保了AI技术能够真正服务于育人的核心目标，而非仅仅停留在辅助工具层面。
规模化交付的挑战：从复制到适配的范式升级
今年4月，海亮科服入选2026“浙江独角兽企业名单”，此次进入WAIC全球AI产业图谱及Top50榜单，使其教育AI实践进一步进入产业观察视野。然而，规模的扩张往往伴随着挑战。目前，海亮科服的业务已覆盖全国210余个区县，区域和学校数量的增加，意味着产品需要面对更多差异化的需求。
对于教育AI企业而言，规模化并不是简单地将同一套产品复制到更多学校。不同地区的教育资源、师资力量、学生基础以及家长期望都存在显著差异。如果缺乏灵活的适配能力，标准化产品很容易陷入“水土不服”的困境。海亮科服的应对策略是在保留核心技术框架的同时，根据不同场景持续调整产品和服务。这种“核心标准化+边缘个性化”的模式，既保证了技术底座的稳定性，又满足了前端场景的多样性。
从技术验证的维度审视，这种适配能力体现在多个层面。在课堂教学中，AI需要根据不同学科的特点调整交互方式；在校园管理中，AI需要适应不同学校的行政架构和管理流程；在学生成长规划中，AI需要结合当地的高考政策和升学路径提供精准建议。这种深度的场景适配，要求企业具备强大的数据反馈机制和模型迭代能力，确保AI系统能够在真实应用中不断进化。
产业启示：AI竞争的新维度与未来展望
本届WAIC释放出的信号已经较为清晰：AI竞争正从模型能力延伸至场景适配、规模化交付和持续运营。对于教育AI而言，真正的技术价值不只体现在模型能够回答什么，更在于能否进入课堂、育人和校园治理流程，并在真实应用中持续解决问题。
海亮科服的双榜入选，为行业提供了一个重要的参考案例。它证明了，在垂直领域，拥有深厚行业Know-how的企业，结合先进的AI技术，能够构建起难以复制的竞争壁垒。这种壁垒不仅包括技术层面的算法优势，更包括数据层面的场景积累、业务层面的流程嵌入以及生态层面的资源整合。
未来，随着AI技术的进一步成熟，教育行业将迎来更加深刻的变革。一方面，通用大模型的能力将持续提升，降低技术门槛；另一方面，垂直领域的专业模型将更加精细化，满足特定场景的高标准要求。在这个过程中，那些能够真正理解行业痛点、提供端到端解决方案的企业，将占据主导地位。海亮科服的实践表明，教育AI的未来不在于制造更聪明的机器，而在于构建更懂教育、更懂人的智能系统。通过技术与教育的深度融合，我们有望实现真正的因材施教，让每一个孩子都能在适合自己的轨道上成长，这正是AI赋能教育的终极愿景。