AI教育独角兽‘与爱为舞’：两年半融资1.5亿美金估值近10亿的创业征程

文｜周鑫雨

编辑｜苏建勋

当全球数字教育大会将2025年确立为“智慧教育元年”之际，一家仅成立两年半的中国AI教育企业已迅速跃升为行业独角兽。

“与爱为舞”创始人兼首席运营官刘威对《智能涌现》等媒体表示，自创立以来的两年半里，“与爱为舞”已完成4轮融资，融资总额约1.5亿美元，目前公司估值已接近10亿美元。

△“与爱为舞”的股东。图源：作者拍摄

“与爱为舞”首席执行官张怀亭和首席运营官刘威，是业界嗅觉极为敏锐的先行者。

前者曾担任百度商业化系统“凤巢”的核心负责人，以及高途（跟谁学）联合创始人；后者曾任高途集团副总裁、高途课堂总经理，是“双师直播大班课”模式的关键发明者。

曾有投资者透露，几乎与ChatGPT发布同步，张怀亭已萌生用AI重塑教育行业的构想。2023年5月，与“大模型六小虎”同期，张怀亭和刘威携手四名科技及教育领域从业者，共同创立了AI教育应用公司“与爱为舞”。

成立以来，“与爱为舞”始终是一级市场备受瞩目的标的之一，曾获得高榕资本、红杉资本、真格基金、启赋资本、蓝驰创投、险峰长青等一线机构的种子轮投资，投后估值达1.25亿美元。

据《智能涌现》了解，成立一年后，“与爱为舞”的估值已飙升至8亿美元。

资本的热烈追捧，源于其迅猛的落地进展。

在一场直播招聘会上，“与爱为舞”联合创始人、技术负责人王琳透露，公司成立当月的收入仅几十万元，次月便突破百万元，如今月度收入已达上千万元。

但相较于喧嚣的资本故事，“与爱为舞”的创始团队与业务本身却显得尤为低调。令外界好奇的是：成立两年，“与爱为舞”究竟做了什么？

2025年11月19日，在“与爱为舞”总部，创始人兼首席运营官刘威首次对外分享了创业两年半以来的进展。

△“与爱为舞”创始人兼首席运营官刘威。图源：作者拍摄

这位教育行业老兵登台时，仍保持着课堂讲授的习惯。例如，每隔5分钟，他会向台下抛出问题以吸引听众注意力；讲到关键处，他会以生动的手势强调PPT内容。

高途鼓励式的标语文化也被延续。例如在“与爱为舞”用户增长部的工位上，贴着这样一句话：有的人适合短跑，还有的人适合长跑。

但创业两年半，刘威更多思考的是AI教育与在线教育的差异，以及AI教育所需的产品革新。

“农业”，这是刘威对在线教育的比喻。他告诉《智能涌现》，在线教育的产品逻辑是“有多少人，种多少田”：在线平均1名教师指导100名学生，100万学生就需要1万名教师。

因此，在刘威看来，做在线教育，比拼的是组织能力。如何补充师资、扩大规模？如何以最低成本吸纳优质教师？如何减小教师水平的差异？这是他在高途每日思考的问题。

但AI教育是一个无法依赖人力构建壁垒的领域——竞争已转向一个全新维度：AI技术。

刘威形容，“与爱为舞”与高途的最大区别在于前者本质上是一家科技公司，而后者是一家教育公司——以往在高途，遇到业务问题，团队思考的是如何调配人力、优化师资；而现在，“首先想到的是如何用技术与产品解决问题”。

深耕AI技术，是一种完全不同于在线教育规模竞速的慢工细活。2017年的高途，团队仅7人，营收2000万元。然而，2018年，刘威将营收做到两亿元，2019年达20亿元，2020年攀升至64亿元。

但在“与爱为舞”的前两年，团队重心并非AI产品商业化，而是构建了一套围绕AI数字人、音视频实时对话式AI教育模型、智能交互语音模型的技术体系。

△“与爱为舞”基于开源模型自研的音视频实时对话式AI教育模型。图源：作者拍摄

例如，2023年，AI模型的语音延迟仍是诸多企业的难题。直到2023年8月豆包发布，才大幅降低语音交互延迟。

当时，“与爱为舞”迅速组建了语音系统研发团队——后来，这套语音技术的真实场景识别准确率达95%，响应速度达毫秒级。

△“与爱为舞”自研的语音技术。图源：作者拍摄

刘威告诉《智能涌现》，一旦底层技术打磨到能解决业务问题，营收、增长等指标便水到渠成。

团队的另一个转变在于产品。

“在线教育成也在直播大班课，败也在直播大班课。”刘威反思道。

“双师直播大班课”曾是在线教育营收的重要支柱，但他发现，这一模式在一二线城市渗透率并不高，线下班课仍是主流，“从教学效果与付费意愿看，一对一的因材施教无疑是最佳选择。”

在他看来，AI大模型的泛化能力与自主学习机制，恰恰能让一对一定制化教学成为现实。

为此，2025年5月，成立两年后，“与爱为舞”推出了产品“爱学”，主打全学科、全年龄段的一对一AI家教服务。

△“爱学”辅导数学题过程。图源：“爱学”官网

推出“爱学”前，刘威常面临的质疑是：用户能否接受AI导师？是否愿意为AI导师付费？以及AI导师是否真正有效？

他告诉《智能涌现》，上线前，“爱学”经历了数月内测。其中几项测试包括：不提前告知用户此为AI导师，检验完课率；后续告知后，检验退费率。

测试结果显示，“爱学”的完课率甚至超越了直播大班课；同时，几乎无人因AI退课。

当然，当AI大模型浪潮席卷而来，AI教育的机遇并非独属创业者。

2024年以来，猿辅导、作业帮、有道等老牌在线教育机构，纷纷将业务与AI融合，推出AI讲题、AI口语跟练、AI学练机等软硬件产品。

在与新老玩家的竞争中，作为资源有限的初创企业，最关键的是取舍，集中资源构建壁垒。

刘威的经验是，优先切入用户刚需且难度较高的领域。

例如，创业初期，在2D卡通、3D卡通、真人三个数字人教师方向中，团队最终选择了真人。彼时，“真人方向最难，当时第三方技术支持大多无法满足。”刘威表示，但真人教学的接受度最高。

“AI发展速度超乎我想象。”刘威回应媒体，即便难以预测AI教育商业化爆发的具体时点，但这注定是一场加速赛，“2023年我们创业之初，我认为AI教师完整授课需三五年，但实际上我们用一两年便实现了。”

以下是《智能涌现》对“与爱为舞”媒体群访的整理，内容略经编辑：

宣传提高多少分，是一种过度承诺

媒体：不同学科教学场景下，AI的准确率会一致吗？例如理科是否比文科准确度高？

刘威：为避免“幻觉”，我们并非直接使用大模型，而是基于自研训练。内部有大量评测机制，确保输出相对稳定。

大家或许认为文科缺乏规律，实则不然。文科有文科的逻辑，理科有理科的体系，它们皆具理性。只要有规律，AI便能学习。

媒体：高途倡导的“双师”模式，即名师授课搭配辅助老师，AI教师是否也需要真人教师辅助？

刘威：在全流程交互中，AI与真人如何分工？如何更顺畅地助力学生学习？AI与真人各自承担多少？衔接关系如何设计？

这整个流程，我们仍在探索中。

媒体：具体到教学成果，“爱学”对成绩提升有何影响？

刘威：本质上，任何优秀教师与孩子都是双向互动，孩子是主体，教师非决定性因素。没有教师能保证孩子必定满分。

但有机构以此营销，这并非良象。我此言非不关注成绩，但承诺提分是不负责任的。

“爱学”的最大保障是一对一教学，其效果与效率天然优于班课。

媒体：“高很多”具体高多少？用户需要数据支撑而非泛泛而谈。

刘威：我们在每道题目上会收集数据。例如某题，孩子初始正确率约50%。经AI引导后，正确率提升至80%。

媒体：正确率提升比例是互联网思维维度，但若要打动家长付费，需展现实际提分效果。

刘威：不能如此宣传，否则便是过度承诺。

举例而言，此次考试简单，下次可能变难，两次分数比较难以反映效果。因此你会发现鲜有机构以此宣传。

若聚焦于孩子学习内容、掌握程度及体验，这些我们均可提供数据。但具体提分多少，我们无法承诺。

媒体：若AI出现“幻觉”或无法解决问题，是否有真人教师兜底？

刘威：我们的训练过程包含大量测试与数据，训练师需对这些结果评分。

故我们首先着力于训练环节，确保流程可控与知识正确性。其次在与孩子交互中，亦存在数据飞轮。

目前我不敢保证模型100%无错，但概率极低，因大量数据已前置训练。

媒体：“爱学”聚焦教学场景，AI教育还有哪些落地场景？

刘威：教育产品分为两大类：一是解决方案型，如“爱学”、高途大班课；二是工具型，如小猿搜题、作业帮拍搜。

两者解决问题不同。工具型产品高度依赖学生主动性，而解决方案型不依赖主动性，它通过体系化过程助孩子达成目标。

若依赖主动学习，无需报班，自学能力强者可自主考研。但较小孩子自学能力较弱，故K12可视为教育部设定的系统化解决方案。

两类产品差异导致制作方式不同。工具型产品需确保全面性与准确性，故对数据要求高。

解决方案型产品数据范围有限，但对专业性要求高，重点在于教学方法。因此我们输入大量教师与教练数据，再通过大模型衍生数万套题库。

在线教育的核心是教育，AI教育的核心是AI

媒体：“爱学”发布半年以来，市场表现如何？

刘威：我们经历了较长验证期。

首阶段验证真实客户能否完整跟课且不排斥，指标为“完课率”。

我们采用盲测，后续访谈孩子：你认为教师是真人还是AI？若孩子无感，则视为AI或真人不影响上课。结果发现孩子对AI接受度很高。

次阶段告知家长与孩子教师为AI，他们未排斥。

第三阶段测试AI是否降低完课率，结果发现相比真人教师，AI未降低完课率，反更高。

下一阶段测试付费意愿。盲测中不告知为AI课程，仅当用户询问时告知。结果客户仍愿买单。

随后客服告知客户为AI教师，测试退单率。最初逐个电话告知，无人因AI退费。

随着AI发展及DeepSeek等出现、媒体传播，家长对AI持好奇与开放态度，非强烈抗拒。

最后阶段直接告知客户为AI，观察购买意愿。

媒体：付费率多少？

刘威：不便透露具体数字。但我们发现客户不仅愿购买，且付费率较大班课更高。

媒体：现阶段团队更关注哪些指标？如付费率、增长、年度经常性收入。

刘威：我们现阶段更注重AI底层能力建设。

因AI能力有限，AI教学范式受限，我们需逐个范式攻克。故我最关心提升AI能力，以支持孩子更喜爱的范式。

若底层能力打通，其他指标自会顺理成章。

媒体：AI时代做教育产品的逻辑，与在线教育有何不同？

刘威：存在巨大差异。

昔时做在线大班课，我们将核心竞争力定义为：组织能力。

简言之，服务100万学生需数万教师，服务200万学生需10万教师。

故“双减”前，高途拥有3万教师。这些教师水平参差，且存在流动，故我们需持续补充新鲜血液以维持水准。因此“组织水平”核心是以更低成本达成更优效果与更高效率。

昔日的在线教育，我称之为“农业”。如耕种般，有多少人便耕多少田，增量需增教师，这是知识劳动密集型领域。

但今日的AI教育，无法依赖百人、千人完成任务。故我们思考方向迥异。昔在高途，我们每日钻研组织建设与培训。

如今非也，我们每日打磨产品、探讨技术，如何以技术与产品解决业务问题、提升指标。

AI教育本质是科技行业，更具体而言是AI行业，仅落地于教育领域。而昔日的在线教育本质是教育行业，其次才运用工具。

媒体：AI教育商业化何时爆发？

刘威：难以精确预测，但2023年创业时，我认为AI教师完整授课需三五年，实则一两年便实现。故AI发展超乎预期。

AI时代，聚焦特定人群未必是正确战略

媒体：“与爱为舞”产品相较于市面类似AI外教或AI一对一教学，有何优势？

刘威：人称2023年为大模型元年，2025年为AI应用元年。在AI应用元年，众多企业将推出AI产品。

当前是百花齐放阶段：有从工具角度切入者，有纯探索者，有尚未启动者，有已发布产品者，亦有集成于学习机者。

我认为未来一至两年，市场将涌现大量AI教育探索，这些皆有价值，共同推动时代前行。

探索过程中，逐渐会有1-2种模式获社会与市场验证。

我认为未来AI时代的教育，AI一对一无疑是最可靠或最有效的。昔日选择大班课，本质因一对一成本过高。

此现象在AI时代将改变，但变革尚未完全到来，家长仍视大班课为常态选择。未来数年，家长将倾向AI一对一，因其性价比高且效果佳。

媒体：未来学习范式会因AI变革吗？

刘威：一对一范式将成为主流。

但一对一范式须全然摒弃大班课逻辑吗？未必。

例如，孩子有时需陪伴或分组讨论。一对一范式亦可引入数字人，进行分组教学。其中教师为1V1定制，同学亦为1V1定制。

我期望有同学在你出错时引导，亦希望有一两个孩子作为参照。玩法多元。

媒体：AI时代，AI小班课是否有存在必要？

刘威：我认为没有必要。

基于AI数字人，教师资源可无限占用，无需5名孩子共享一名教师。

其次，小班课应为4人还是6人？这些学生水平是否应拉齐？其中存在诸多运营问题。

最后从效果看，任何班型皆不如一对一。故无需刻意设计小班课。

当然非绝对。若孩子需体验小班课，我亦可提供数字人素材配合。

媒体：“爱学”目标用户会聚焦K12阶段吗？

刘威：不会，我们面向全人群。尽管迭代速度与学科优先级有自身判断。

我认为AI时代聚焦特定人群非正确战略。AI技术将抹平策略差异。理论上你下载的抖音与80岁长者下载的抖音，并非同一产品。

覆盖某年龄段后拓展其他年龄段，对我们而言较易。诸多基础设施如数字人、语音已就位，仅需增加不同学科领域并稍加打磨，非难事。

例如我们的英语产品，出海甚易。当前后台可生成20个版本，如中东语言、韩语等，仅需文化适配。

语言对AI毫无挑战。这在昔日线下与线上教育完全无法实现。

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