随着《“人工智能+教育”行动计划》的落地推进，AI与教育的融合正式告别单点技术试水阶段，步入生产范式革新与全球生态共建的深水区。当行业从讨论“AI能不能用”转向探索“AI如何系统性改变教育”，头部企业的实践路径正在为整个产业标定发展方向。

  网龙网络公司副总裁陈长杰在2026全球智慧教育大会期间接受媒体采访，结合企业二十余年的产业积累与全球落地经验，拆解了AI教育行业的两大核心演进逻辑。

网龙副总裁陈长杰

  工具增效到生产范式跃迁

  在很长一段时间里，AI在教育领域的应用都停留在辅助工具层面——智能批改、答疑助教、备课增效，始终围绕教学环节做局部优化，并未触及教育内容生产的核心逻辑。而生成式AI的成熟，正在从底层改写教育产业的产能规则，这也是本届大会上产学研各界的核心共识。

  “网龙自身也经历了几次迭代。最初我们做的是教育工具，帮老师提高效率；后来推出‘AI员工’，整合最好的AI能力，推动内容生产从‘人工驱动’转向‘智能驱动’，这是我们对教育生产力的一次重新定义。”陈长杰的判断，折射出AI教育产业的价值跃迁。

  这种重构最直观的体现是产能与成本的量级突破。网龙打造的AI生产中心通过“专家系统+AI节点”的协同模式，已实现教育内容生产全流程AI覆盖率100%，单段高品质教育内容的生产周期压缩至1小时以内，边际成本降至百元量级，2至3人的小型团队配合AI工具，仅需一个月就能完成一款教育互动产品的完整研发。

  对于长期受制于优质内容供给不足、制作成本高企的教育行业而言，这种生产方式的革新，本质是将教育内容从“手工作坊式生产”推向“工业化规模化交付”，为优质教育资源的普惠普及打下了产能基础，也为破解城乡、区域间的数字鸿沟提供了可行路径。

  但技术提速不等于教育价值的提升。在陈长杰看来，AI教育不是替代老师，而是让专家智慧得以放大和规模化。“AI员工解决的是‘能力聚合’的问题，OPEN-Q解决的是‘内容共创和流通’的问题，两者叠加，才形成了一个真正可持续的闭环。”一方面，目鱼AI作为全场景AI应用底座，整合全球前沿AI能力并以极简交互降低使用门槛。

  另一方面，通过与全球顶尖高校学者的深度合作，将积极心理学、脑科学、学习科学等前沿学术成果系统性转化为可交互的教育产品，实现“专家提供内容灵魂，AI生产线提供规模化能力”的协同效应。这也正是“按需学习”理念的核心：人聚焦核心能力构建与价值判断，AI承担标准化、规模化的辅助工作，最终培养更具判断力与决策力的学习者，而非工具使用者。

  “技术展示”走向“生态构建”

　　随着国内AI教育技术的日趋成熟，全球化布局成为行业头部企业的共同选择。但从产业实际来看，早期以硬件、软件产品外销为主的单点输出路径，在跨境数据合规、本土文化适配、长效运营等挑战面前，已逐渐触及能力边界，行业亟需探索更具可持续性的出海模式。

　　结合网龙二十余年覆盖190多个国家和地区的国际化经验，陈长杰总结出国家级合作模式必须跨过的四道关口：“文化关、信任关、生态关、成本关。”这四道关口，恰恰也是当前中国教育科技出海面临的共性瓶颈。

　　四道关口的核心，是对“本地化”的深度认知。“技术可以输出，但模式必须和当地一起长出来。”陈长杰强调，真正的本地化绝非简单的界面翻译，而是要深度适配当地的课程体系、教学场景与教育需求。网龙与塞尔维亚的合作正是这一思路的典型实践：从2019年签署合作谅解备忘录，到共建巴尔干地区最大的数字教育及AI技术实验室，再到本届大会上正式签署塞尔维亚首个国家级AI教育试点，双方共同打造的Open-Q平台深度参与塞尔维亚教育部数字基建顶层规划，推进国家级数字教育平台底座建设。塞尔维亚AI教育中心主任曼迪奇对此评价道：“最具可持续性的合作模式，是将中国的技术优势与当地知识、本土人才相结合。”

　　回望连续十一年参与全球智慧教育大会的历程，陈长杰最大的感受是“智慧教育从‘概念讨论’走向了‘落地实践’，从‘技术展示’走向了‘生态构建’”。这不仅是一家企业的成长轨迹，更是整个AI教育行业的演进方向。当技术不再是行业的核心壁垒，生产力重构能力与全球化生态共建能力，将成为下一阶段产业竞争的关键。而网龙探索出的技术路径与落地经验，也为中国AI教育产业的高质量发展与国际化拓展，提供了兼具参考价值与实践意义的行业样本。（记者 焦子原）