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

摘要

• 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。”

精读

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。”