OpenSpan发布基础教育生涯大模型：全学段规划能否跑通C端付费？
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垂类AI正一步步走进职业规划这个专业领域。
11月4日，2026年世界互联网大会乌镇峰会期间，海亮科服与e生涯联合推出全国首个基础教育生涯大模型OpenSpan。跟那种“有问必答”的聊天机器人不同，以OpenSpan为底座搭建的e生涯，把自己定位成一位先摸清画像、再做规划的AI规划师。
所谓规划师，说的是近些年悄悄冒头的小众职业——教育规划师。他们给学生量身定制学习路径，也为家长提供升学方面的专业建议。
“本质上，我们想做的是教育平权。”海亮科服副总裁邵嶷在接受《每日经济新闻》记者采访时说。他提到，目前市面上高中三年基础规划师的收费普遍在5万到6万元，顶尖规划师的价格还要更高；而大模型能把资深从业者的经验集成起来，免费提供规划指导，让学生不必身处一二线城市，也能拿到差不多的规划服务。
其实这类垂直大模型眼下并不稀罕。单看教育赛道，科大讯飞星火教育大模型、有道子曰、好未来九章大模型都已在列，方向多集中在学情诊断、个性化学习规划，走的是垂类服务路线。另一边，通用大模型也在借智能体等途径，不断往教育的细分场景里钻。
这样一来，一个单一的垂直大模型产品还能不能立起自己的竞争壁垒？AI商业化整体还在爬坡，场景聚焦明确的垂直大模型，会不会更快打开规模化落地的口子？
垂直大模型和AI大厂挤入同一个赛道
教育部《2025年全国教育事业发展统计公报》显示，2025年基础教育在校学生达1.87亿，生涯规划市场的需求潜力很大。单是高考志愿填报这一环，艾媒咨询的数据显示，2025年付费市场规模约10.9亿元，预计2027年将增至12.2亿元。
面对这样一块不小的市场，AI头部大厂早就动起来了。
6月10日，阿里巴巴旗下千问上线全周期高考志愿填报Agent。同一天，百度发布今年高考服务的全面升级方案，推出全新的AI志愿报告，并引入真人专家背书机制——由资深志愿咨询师对AI生成的志愿报告做专业审核认证，向考生免费开放。今年，字节把“豆包爱学”放进了豆包App入口，并从解题工具延伸到“豆包课堂”“同步课”等更多学习环节。
在这样的背景下，海亮集团旗下专注教育科技服务的品牌海亮科服推出OpenSpan，瞄准的是6至18岁学生家庭，而不是只盯高考志愿填报这一个节点、满足短期需求的工具。
邵嶷告诉记者，推出这款产品的初衷是普惠化的长期规划服务，所以产品按全学段设计。目前对外主打的是小学到高中的基础教育阶段，但基于OpenSpan的e生涯同样能支持托育阶段规划，在读大学生、职场人士的相关咨询需求也能得到回应——这是产品早期的整体设想。
快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰对记者表示，通用模型好比一部百科全书的先知，垂直模型则更像领域专家：百科全书什么都懂，领域专家专精解决某一类行业问题。
田丰把话说得很直：通用模型已经吃下单次决策这块地盘，垂直模型还能守住的，是时间轴上的阵地。一次性会诊是通用模型的强项，连续病历则握在垂直模型手里。OpenSpan把服务对象圈定在6到18岁，押注的其实是孩子那12年的连续成长档案。
在他看来，这场竞争争的是记忆归谁：谁能在合法前提下持续保存用户的长期数据，谁就握着别人搬不走的上下文。
邵嶷对记者表示，海亮跟市面上其他机构最大的不同，在于海亮沉淀了大量不同类型学生的非典型成长数据，而这类数据正是AI非常关键的训练养料。通用大模型抓取的是互联网上海量杂乱信息，容易产生幻觉；供给OpenSpan大模型的数据，则专门围绕不同学生、多维度成长信息搭建，这些信息共同构成了这款大模型的底座。
不管怎样，跟AI大厂同处一个热门赛道，垂直大模型都得直面差异化生存这道考题。
田丰的判断是，垂直大模型最终会走向分化：一类被通用超级入口收编，以技能或智能体形式接入平台换取流量；一类手握线下履约能力与专业资质，成为不可替代的供给方；缺乏核心壁垒的中间层则会被淘汰。他指出，对教育类玩家来说，核心壁垒不是模型跑分，而是进校规模、跨年留存率与后端履约满意度。
垂直大模型：AI C端商业化的更快落地路径？
商业模式上，e生涯的基础规划服务目前免费，家长可以先通过AI拿到基础建议；若还需要更深入的真人咨询或进一步的专业资源，可自行选择相应服务。
邵嶷称，公司产品本质上面向C端家长与学生，但落地是通过B端场景实现的。
他表示，C端市场因为用户差异最大而最难做，垂直行业大模型反而可能比通用大模型更有C端变现的机会。通用大模型很难满足C端“萝卜青菜各有所爱”的多样化需求；而聚焦生涯规划这类刚需场景，面向学生和家长提供C端服务，用户付费意愿更明确，商业化的可能性也更大。
截至目前，用户在AI学习服务上的付费意愿已经有所显现。
网易有道2026年二季报显示，有道学习服务收入达8亿元，同比增长20.9%；AI订阅业务持续放量，当期销售额约1亿元，同比增长超20%；旗下AI口语产品Hi Echo销售额同比实现翻倍增长。
垂直大模型会不会成为AI在C端更快落地的方向？田丰的判断是，让C端用户直接掏钱这件事，垂直大模型会走在前面，即梦（Seedance2.5模型）就是例子；而C端规模则会被通用大模型先跑出来，比如豆包。
“用户付钱买的是结果，很少是为模型本身付费。”田丰还提到，AI的“聪明程度”并不构成付费理由，人们真正愿意买单的是“避免决策损失”。
不过田丰也指出，这条垂直赛道存在短板。拿生涯规划来说，决策频次低是核心痛点，基础功能又已经被通用大模型免费覆盖，只做单点流量的生意，长期商业闭环很难形成。垂直玩家要破局，得把一次性的高价决策拉长成持续服务，让单用户价值从某一个节点延伸到整个成长周期。
工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林在接受记者采访时表示，垂直大模型和通用大模型分处不同赛道，定位本身就有差异。一旦通用大模型能做出垂直大模型的服务效果，后者就很难参与竞争。
盘和林认为，垂直大模型的竞争力来自垂直深耕的深度，而不是单纯跟通用模型做横向比较。不少垂直大模型其实是通用大模型的能力溢出——算法底座来自通用大模型，再叠加垂直行业数据做训练。这种模式下，只要拿得到对应行业的数据，通用大模型厂商随时能切进垂直领域。
这样看，通用大模型可能赢在规模和入口，垂直大模型要赢则得靠场景深度和结果交付。对教育类垂直大模型来说，胜负手不是模型跑分，而是用户真实的使用黏性和长期留存。若能在连续成长档案和全周期服务上做出优势，与通用大模型形成错位竞争、在细分赛道站稳脚跟并非没有可能。
封面图片来源：每经媒资库
