卖了数十万台产品后，AI硬件品牌再突破首创“Vibe Creating”Agent平台

硬迹：Agent平台上的内容架构怎么去丰富，并在这其中让孩子有主动性？

杨坤：内容其实是我们要去构建的生态，它不都是要我们自己去构建，比如抖音自己不生成内容，而是创造工具，让用户更好产生内容，“Vibe Creating”就是这样的一个平台，孩子提出他的思考，然后 AI 去帮助他去执行。

举几个例子，我们做了青少年黑客松大赛，组织了一些小朋友去做一些很有意思的事情。有小朋友自己做了一个管理他暑期时间的应用。他会把自己每天的行程规划好，比如说跟约哪个小伙伴去骑车，然后 AI 会推荐他家附近，深圳湾哪个时间段可以骑行，他可以跟其他小朋友 match 日常规划，也会根据他制定的方向推荐每天做什么样的事情：有多少作业，每天分布在哪些时间段把这个作业完成，以及玩的需求，包括找人下棋的这些事情等等， AI 会主动地把它分解和安排好。

还有一些小朋友做了很好玩的东西，比如说某个学生对丁达尔效应很感兴趣，有些小朋友很喜欢研究创意的生日卡片，都可以在 AI 的协助下实现新领域的学习和自我创造。

而孩子自己在这个领域的探索，是他与 AI 共同协作创造的成果，他负责去思考，AI 负责来执行，在实践后这套内容沉淀下来，他可以分享出去，别的孩子可以在他基础上再去做调整优化，实现内容的二创与转化，实际上是一个生态协作共创的过程。所以我们更希望这套Agent系统留存下来是这样一些内容。然后Agent其实是一个完整的框架，它专注于在这个方向上，为这一类人群服务的 Harness工程。它的任务调度、工具调用、产出成果都符合这个目标人群的诉求。

硬迹：咱们Agent平台最核心是直接服务于3-18岁青少年C端用户，是否会开放给B端厂商？

杨坤：我们是希望儿童及青少年自己来体验这个事情，它不用绑定在一个PC 或者手机上的一个应用，它可以在我们设备上去直接使用。当然也会有第三方合作，我们会跟一些教育机构、 IP 机构、线下文旅机构合作，把他们场景下的内容通过agent 的方式嵌入进来，然后变成一个独特的服务。

很多的合作伙伴都可以通过这种方式把他场景下内容服务、专有的知识、专有的rag放进去之后，其实也会形成一个不错的生态。我们现在在深圳仙湖植物园用拍学机也在做拍学课的尝试，但拍学机本身是一个相对简单的产品，所以这些合作目前都是点状的。我们在 CapaLeap品牌推出之后，产品矩阵CapaNote、CapaPrint、CapaSnap、CapaCap以及明年要出的穿戴类的产品，都会深度去与AI共创内容，可以从点状合作变成面状合作。更重要的还是希望用户在里面，通过项目这个方式，通过自己的思考跟创意，让AI去做执行。

不光刚刚讲的那一点，其实在K12学习的方面也可以做。比如说我们就有个小朋友他做了一个让更多小朋友很容易理解的勾股定理这样的一个原型：勾股定理的公式很多时候不是很直观，这个小朋友他首先就做了一个直角三角形，以那个直角边为边长变正方形，然后斜边也变成正方形，然后把两个直角边装满水。最后倒到那个斜边的正方形里面，就正好填满了。他觉得通过这样的动态图解更容易帮助大家去理解勾股定理怎么回事，然后他又以此为延展，详细的阐述勾股定理是什么原理。

我认为很多的知识点，不管是数理化还是语言类学习，如果把这一套框架性的东西，或者是原理的东西，用很直观的形式表达出来，确实能够帮助更多人容易去理解这个事情。

其实学习知识就是这样，学习知识感觉到痛苦主要是因为大部分人在死记硬背。如果理解这个框架，你找到这个脉络，而不是在迷雾中去摸索的话，那其实理解起来会更容易，会变成一个正向反馈的过程。在vibe creating里每次的探索都会填充一些细节到用户个人的框架里，这其实就是一个很有意思的过程。

硬迹：通用大模型的Agent现在不断泛化，还有包括其他教育大厂，您觉得咱们Agent平台核心壁垒是什么？

杨坤：其他教育大厂其实主要还是在做教育的内容，我们并没有把自己定义在做教育，而通用大模式的Agent不会聚焦在孩子身上，他们会选择更大的场景，比如办公、设计之类，这个场景对大厂来说优先级不高、风险偏高。而且他们既有的内容业务和组织习惯，是把教研编好的、正确无误的东西交付给孩子；我们正好相反——不给答案，让孩子自己思考。这不是加一个功能的事，是整个产品设计方向的不同。真要做，需要单开一条产品线和一个团队，那这样产品在时间上自然就会延迟。

我们现在布局的方向是多元的，有CapaStudio大脑、有硬件矩阵，还有AI生态，整个是一个协同化立体化的网络，那它所带来的壁垒会更高。生态壁垒其实就是滚雪球式的效果，一开始量级不够，需要靠合作，靠商务关系去推进，可能用户越来越多，大家觉得这是个双赢的事情，再往后你的用户在增长，合作伙伴所支持的线下生活触点越来越多，大家会一起成长。最终的壁垒其实就是一个多头对多头的合作联系，不是一对多，也不是多对一，就像滴滴，它的价值在于连接了大量的司机和大量的用户。

硬迹：3-18岁的年龄段跨度其实挺大的，咱们核心用户人群在不同年龄段在产品上有什么共性和差异化吗？

杨坤：一个人随着年龄的增长，认知和能力的提升是自然延展增长，就像连续并且可导的曲线一样。覆盖这么长的年龄段本身就是 AI 带来的，因为三到六岁虽然变化非常快，但是这些变化是可以被量化跟抽象的。随着年龄增加，认知水平、学习任务的不同，这些可以同步进它的 context 里。过去的个性化学习其实是人工去做的内容，做了一些简单的分离，但是颗粒度是不够的。因为没有泛化能力，产业也只能在固有的情况下去做这种分级。

现在 context 里边包含了每次的交互、沟通等多维信息，以及每次 AI 辅助你去做创造一个成果，其实都汲取了这个 context 的内容，而且会不断地微调，用户的输入输出会不断调整它的 context跟记忆，使得输出符合用户个人的认知水平和提升，任务也会随之进行变化。

之前在拍学机上主要就是被动获取，就是拍照然后单向的输出，通过大模型就告诉用户所拍摄的场景、科普、故事以及跟语言文化相关的一些知识的学习。

而到了vibe creating后 ，用户提出的目标、思考，AI 根据你的认知水平能够获得的一个更好、更直观的结果，不管它是一个知识点的扩展，还是用户自己要去创造的一个应用、或者与AI共创的艺术作品等，在vibe creating里面都可以直观地呈现出来。

这跟通用Agent能够同时服务设计、办公和写代码三种不同人群是同样一个道理。区别在于存在 context 里的是什么，所有的通用办公软件都会有三个大的功能：Design、Coding和 Work，那这三个人群其实也是不同的，上下文也不同，那为什么能被整整合在一个体系里边？其实就是因为context能够提供理解这种变化，和更具颗粒度的东西，这也是我们能够覆盖到3~18岁的群体，而不是另起炉灶去打造更细的用户分类，这其实是我们能力的自然延长。

当然到硬件这一层就有点不一样了，成人有 PC 跟手机两个通用入口就够了。但在3-18岁这个年龄段人群需要的硬件形态，差别其实还蛮大的，设备会分离出不同形态，但是我们的大脑叫CapaStudio,这套 Agent系统是持续构建的，符合当下的这种上下文和 memory 系统，提供更契合的产品和服务。

硬迹：咱们率先在孩子层面去推动“Vibe Creating”平台级能力，您觉得会有比较大教育成本吗？

杨坤：肯定不会那么容易的。但是我们辩证地看这个问题，如果一个事情很简单，很好去实现，那不一定有机会留给你。那如果这个事情一开始没有共识，一开始你去做，那可能中间是不是存在一些机会，而从0开始的事情也需要自己坚持长期主义。但这里面也能看见一些趋势，原因在于它所呈现出来的是可量化的成果，这块是比较显性的。

孩子创造一个很有意思的东西，他在社交媒体、老师学生群体等各方面，特别是在家长心目中其实很容易被看到。虽然他不是那种被量化的看到，比如提了多少分，但是这个成果其实是显性的，可看到的。那如果能够产生这样一系列的这种事情，就像黑客松那个赛事一样。那我觉得其实就对理解vibe creating这个事情是有很大的助力的。

所以做这个事情不容易，但是有明确的路径去做这个事的。我们为什么自己要做一些这种外推大赛甚至要联合学校一起，其实就是希望把这种显性的东西扩大，让大家都能看到它的价值。

硬迹：vibe creating 推出之后，咱们后续出的硬件在商业化打法会跟咱们之前有什么差别吗？

杨坤：非常大的差别，过去的打法其实就比较传统的，就是单个硬件的这种打法，很多时候是通过兴趣电商、种草这样的逻辑，它的驱动方式是通过投放，通过外力推动的方式。那么一个好的产品，或者一个优秀产品应该是内驱的，所谓内驱就是我们总需要有一些种子用户，然后在这个种子用户里边完成 PMF，完成产品功能的打磨，使得每个人真心地去用，喜欢这个产品。

再一步一步破圈，然后到适当节点，我们就可以通过品牌投放的方式，加大这个杠杆，把它的转化效率推得更高一点。任何一个优秀产品其实都是这样来的，比如说微信，比如说大疆的产品，每一个新增用户每一次增长都不完全是靠它的投放，到某一个临界点其实它会“引爆”市场。我们在这些产品上的打法也会跟这个逻辑是一样的，而不是说追求增长都通过投放的方式，它可能快，但是它也具备“副作用”。

投放引爆的效果，它可能没有经历过一个很好的 PMF 的时期使得产品被打磨好，然后就推向市场，体验深度也不够，也不能做出明显差异化，那这样获取流量或者增长方式就只能是很机械地去投放。这样的商业策略就完全不同。

硬迹：咱们agent 平台消耗的token会按订阅收费吗？

杨坤：我们一开始希望先把产品的场景价值、用户体验打磨好，然后在这过程把这个事情做得更深度。

会有订阅，但我们会设计得更有趣一点，比如每个人都可以创作一些有意思的作品，然后这个作品也可以开放出去，其他用户也可以在这个作品上进行二创，一旦被二创了，原作的用户就可以收到一些token奖励，比如代币或者积分，我们初始会给用户一定数量上的“代币”，用户每次跟 ai 共创，会消耗这种“代币”，但如果作品做得很好，实现的转化次数多，越多人在原作的作品上去做延展，原作用户也能拿到越多的奖励。

可能百分之九十的人做东西都给自己用，只有百分之十做非常有创意的一件事去开放被二创。那大部分人其实都会不断消耗自己的“代币”，用户如果觉得这个过程挺好玩的，token的需求也会自然而然。并且在平台上家长也可以看到孩子的成长或者说思维变化，不管是某个知识点的延展，还是创造一些东西，它至少是孩子创意创造的成果。

那其实每个月订阅二十多块的token费用，逻辑是成立的。如果作品被高频次二创，用户甚至完全不需要去花钱订阅，在生态里用户自己就可以实现token的回流。

或许国内总是觉得付AI 订阅这个事情不 work ，硬件市场目前确实是这样，因为支付订阅的需求并不强，但实际上我觉得不是订阅这件事在国内不work，本质上是产品跟服务刚性程度和稀缺程度，付费能不能持续是跟两个事情相关。

音乐为什么在过去无法受到限制，原因就是它的刚性是够的，很多人都喜欢听歌。但是它的稀缺性不够，现在因为到处都能下得到，后面平台整合就那么几个了，大家的共识就是音乐要花钱，基本上不花钱听到的歌就很少了，但是绕一下还是听得到。但在美国就完全不一样，它的音乐的供给是非常收紧的。比如 Spotify 、iTunes 啊，所以他们能收到钱，视频也是这样。

回到 AI 会发现大家上来的共识都是高阶的token都是要付费的。国内你看 kimi 、智谱等免费只能用一部分，海外也这样，OpenAI 可以免费用很多但局限于初步的模型，要是使用高阶的模型，或者解锁更高的使用额度，它其实都需要走订阅解锁。原因在于它跟互联网服务的区别就是有实实在在地去消耗设备的算力。

所以回到我们的产品，它的刚性要逐渐去验证。通过前期测试，我认为这个需求是成立的，刚性是足够的。刚性足够情况下，那稳定性是不是也足够的？目前只有我们在做这个方向，供给就是我们，那往后的话，如果有很多人进来，我们希望形成的用户跟用户之间连接的这种生态，和外面连接生态，它带来的体验壁垒是独一无二的，那它的刚性也是足够的。所以订阅这个是 work 的，而且我们希望把它变得有趣与游戏化。