如果移动互联网没能重塑教育行业，那AI能吗？

《你当像鸟飞往你的山》是一本塔拉·韦斯特弗的自传，她出生于爱达荷州的山区一个信仰极端的摩门教家庭，17岁之前从未上过学，17岁后却通过自学的方式最终获得剑桥大学历史系博士学位。这本书的英文原版名更为直白，即《教育（Educated）》。

韦斯特弗笔下的教育，是逃离，是救赎，更是一种极致的自我重塑。

然而，现实中的教育变革，鲜少有这样的"神话"。2011年，从哈佛毕业后选择回国支教的杨临风，对此感受尤为深刻。在日常的乡村课堂里，他看到了国家对教育硬件的持续投入，但也看到了难以跨越的资源鸿沟与普遍存在的"学习痛苦"。他意识到，即便硬件不断改善，优质师资的稀缺与方法的陈旧，依然让大量学生的学习过程如同艰难攀登。

因此2013年，他与朱若辰、李诺决定联合创办洋葱学园，他们希望设计出贴合学生需求、符合"认知科学"的"学习体验"——不是只给学生"外卖"般的现成答案，而是努力教学生如何自主学习。而后者或许才是一个将被AI重塑的未来中最重要的事情。

过去12年，洋葱学园走过狂热的K12风口时期，目睹了"剧场效应"下的天量融资被烧向获客端，也见证了双减风暴对教育行业的影响，到如今AI技术在重塑各行各业。当所有人都觉得 AI 只是一个更聪明的"拍搜"工具时，杨临风正带着洋葱学园进行新的探索。

不久前，商业作家李翔与杨临风进行了一场深度对话。我们整理了对话的部分内容，希望为在这个技术剧变期感到焦虑的从业者，提供一种关于"产品主义"与"认知科学"的参考。

李翔对话杨临风

图 | 洋葱学园

他们聊天的主要话题包括：

• 大家对于移动互联网去改变教育，一度抱有很高的期待，但为何这么多年过去，却好像没达到预期？

• 这轮人工智能技术会多大程度改变教育行业？

• 如何定义"学习体验设计"，为什么教育不能仅仅是"拍照搜题"？

• 为何有些知识学起来像爬"峭壁"，而教育产品化的核心是搭"缓坡"？

• 5000 亿条互动数据背后，大数据如何分析每一个学生的性格？

• 面对曾经疯狂的行业"剧场效应"，洋葱为何坚持走最慢的"人机交互、产品化交付"之路？

• AI 时代的选择：大模型是用来生成内容的，还是用来调度专业资产的？

• 对下一代的思考：在 AI 抹平硬知识的未来，我们该如何保卫孩子的深度思考能力？

我们整理了部分对话内容，完整对话欢迎移步小宇宙App和Apple Podcast搜索「高能量」收听本期节目。

互动福利

你会如何利用AI来提供自己的学习效率？欢迎你在评论区和我们聊聊你的看法。截止至2026年1月21日17:00，留言最走心的2位读者将获得《你当像鸟飞往你的山》一书。

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01

教育是学生的成长，而非一道题的答案

**李翔：**介绍杨临风的时候我有点犹豫，最开始我觉得洋葱学园就是一个在线教育公司，但看到临风对于教育的底层思考，包括最近他们与AI技术的结合，我甚至不知道该怎么准确地去定义和理解这样一家公司。洋葱学园还是一家在线教育公司吗？

**杨临风：**行业归类肯定属于在线教育或者教育科技。但其实我们跟大部分企业的理念不太相同，我们非常关注学习者本身，更希望把自己定位成一家"学习体验设计公司"。

所以我们关注的是他们学得开不开心，过程中是不是真的收获了自主学习的能力，而不是把学习任务当做一种待办事项，或者像打车、外卖一样——你有不懂的题了，我快速帮你解决掉。

**李翔：**但我们都有点上年纪了，怎么去理解学生的需求是什么呢？

**杨临风：**开始做这件事的时候，我刚从哈佛计算机科学毕业，创始团队也都是毕业不久的年轻人。我们在学校的时候就很喜欢思考问题，所以对于"怎么能够更加高效有趣地把知识理解透"这件事，我们有自己的洞察。

其次，我们在做支教给学生上课的时候，发现学习的底层是认知科学。你用顺应学习者的认知方式去学习，是事半功倍的；如果你反着教，这件事就变得很痛苦。学习对人脑确实有消耗，但如果能激发好奇心，它会变得很有趣。我们发现这个领域存在巨大的"势能差"，而我手里有这把钥匙，因为我能把知识用一种更符合人性的方式呈现出来，因此责无旁贷。

除了经验，我们还参考了认知分类学、教育心理学等理论进行内容重构。在教学生掌握数学工具前，我们会引导他意识到：**"其实我现在手头的工具不够用了。"**我们试图还原历史上发现知识的过程，通过问题引导思维演进，而这种逻辑是不分年龄的。

最后回到这件事的初心，是因为我关注到城乡教育差距比较大，尤其是很多农村的学校。其实它的楼房、硬件、网络，国家已经建得非常好了。但我们去听课时发现，很多老师受限于传统的教学理念和繁忙事务，在课堂上没法呈现出非常精彩的课程，导致学生产生厌学情绪，学习效率也不高，我就希望能通过技术把好的教学方式无限复制，让所有人都受益。

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02

学习究竟是攀"峭壁"还是爬"缓坡"？

**李翔：**关于你提到的城乡教育差距，我也经常听人讨论，但大家的解决方案各异。有人主张捐赠硬件，比如把平板电脑送进学校；有人提议合并学校；还有人认为应该对校长进行培训。相比之下，洋葱学园的方案就是直接提供软件吗？

**杨临风：**我们的方案是同时赋能师生。因为教育交付中最基础的单位，其实是学习过程里的"每一分钟"。这一分钟是否高效、是否有动力，决定了最终成败。

为此，我们切分出两个服务场景：C端是AI智能学伴，解决课外自学的痛点；B端是AI课堂，重构教室内的人机协作。

传统教学模式下，老师主讲占了课时的大半。但在岳阳二十中、深圳龙岭教育集团、成都百悦成龙等等我们的合作校里，这个比例被反过来了：老师会把70%的时间"还"给学生，让他们进行个性化的自学。

AI课堂

图 | 洋葱学园

**李翔：**你为什么一开始会对教育这件事情感兴趣呢？

**杨临风：**我们自己有这样的经历，比如上学时常有同学跑来问问题，说上课时老师讲的没听懂，当你用自己的体会三言两语讲完，他会"秒懂"，甚至感叹："原来是这么回事！老师上课为什么不这么讲？"

我就开始反思：难道我的教学水平比老师高？肯定不是。**根本原因在于学生与老师的认知是不一样的。**老师是"过来人"，他站在山顶上向学生喊："快往上爬，这很容易。"但学生眼里，他看到的却是一个"峭壁"。我们要思考的是：究竟是什么让我们通过"脑补"把峭壁变成了缓坡？这个"搭缓坡"的过程，才是最值得花时间钻研的。

**李翔：**你是一个读哈佛的学霸，真的能理解大部分普通学生对学习的痛苦吗？

**杨临风：**这里面有科学方法论可以遵循，如果洋葱做到今天全靠个人经验，那企业做不大。

底层的科学方法论，细到每一句话该怎么打磨，举什么例子，分析学生的认知起点和终点。这些是被过去所有用户的使用数据验证过的。**我们的产品做了全方位的细节记录，积累了超过 5000 亿条学生的交互数据。每一条视频我们都会分析它的播放情况。**举个例子，比如三分半的时候，视频的暂停率突然飙升，说明这个地方我们讲的有问题。很多学生都被迫暂停下来开始琢磨了，这就需要我们回去打磨讲稿。

**李翔：**这听上去感觉跟抖音做直播电商的方法论有些像，看跳出率和完播率。

**杨临风：**但我们关注的不是"沉迷"，而是过程能不能让学生"丝滑"地学下去。所以我们要关注连贯性、节奏感，还有目标感。学习是需要极强的目标感的，如果你跟丢了这一分钟，就会陷入一种"我是谁，我在哪儿，我在干什么"的真空里。

我们要极其注重语言逻辑对思维的牵引，不光要教会知识，还要让他看清自己怎么思考出这道问题的解法的。本质上，学知识学的不是知识本身，是通过知识建立的思维逻辑和方式。

**李翔：**你一开始从公益切入，后来为什么选择成立公司？

**杨临风：**因为研发型产品的投入是巨大的，仅靠公益募款很困难。不过好在教育这件事城乡之间没有太大区别，只要产品好，就一定有市场。

洋葱从一开始就走了一条不一样的路：**我们始终坚持用"人机交互"解决问题。这比大班直播体验好的同时，更重要的是它能做到"普适"。**因为大班直播课的体验是"千人一面"，并且很多家庭依然承担不起费用，你就只能围绕付得起钱的人，而我们想给乡村学生和城市学生提供不分档的学习体验。

"普适性"这件事我们翻来覆去地想，发现只有通过科技产品才能做到，而不是通过人。

洋葱学园公益帮扶

图 | 洋葱学园

**李翔：**洋葱现在有 1.3 亿累计注册用户，他们的分布是怎样的？

**杨临风：**在洋葱目前积累的 1.3 亿注册用户中，城乡分布比例与中国人口的地理分布高度契合。我们曾统计过各县的人口占比与县域用户量的关系，发现二者的比例分布几乎完全一致。

非常有意思的是，从 1 线到 5 线城市，我们的用户分布基本上是均等的。这其实代表着**这个产品真正意义上做到了"低门槛"。**得益于中国领先全球的移动互联网普及率，只要有手机和网络，优质教育就是触手可及的。

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03

穿过K12风口的公司，如何对抗"剧场效应"？

**李翔：**洋葱从 2013 年成立至今已经十几年了，这期间的公司发展可以分为哪几个阶段？

**杨临风：**2013 到 2015 年是"手工作坊时期"。那时候我们的理念是让学生轻松愉快地自主学习，但没人相信"自主"这件事成立，但我认为人的底层就是有好奇心的，所以当时面临最大的问题是证明这个模式可行。

我们花两年时间打磨初中数学，一个视频在流水线上要走 8 周。现在想起来确实比较幸运，互联网经济繁荣，人们也对在线教育有很多想象，也遇到了像丰叔这样支持我们的投资人。2015 年 10 月我们发布移动端产品，第一周就被苹果 App Store 推荐，用户量很快突破 100 万。

2016 到 2019 年是扩学科和场景挖掘期。我们把初高中九科做了全覆盖。我们发现学生在不同场景下的需求是不同的：作业卡住了、想复习、或者考前备考，我们就针对多场景打磨。那几年用户增速非常快。

李翔： 扩科这事重要吗？

杨临风： 很重要。家长的诉求不是只学一科。我们的路径不太一样， 用人去服务，可能会先快后慢；用产品去服务，前面极其慢，投入成本巨大，但一旦做好，它是可以逐步复制的。**

李翔： 在 2021 年之前，在线教育行业极火爆，大家都在疯狂投广告获客，你们当时压力大吗？

杨临风： **压力蛮大。那种铺天盖地的广告刷乱了家长的注意力，大家觉得是不是该去报个 9.9 元的体验课，去试试大班直播。这就陷入了典型的"剧场效应"——第一排人站起来了，后面的人就全都得跟着站起来。

巨量融资投进去，钱并没有用在研发上，而是用在烧需求、获客上。在我们看来这是不健康的，钱应该用于研究更好的模式，而不是让家长快速完成交易。

大班直播课的核心问题正在于，它无法从本质上提升学生的自主学习能力。在K12长达 12 年的求学生涯中，无论是在辅导班还是传统课堂，学生反复磨炼的其实只是"听讲"这一单纯的输入能力——即坐在那里被动接收他人的讲解。这种模式下，学生缺失了对"学的能力"的深度锻炼。诸如暂停回调、主动探究、深度挖掘等至关重要的能力，在单一的被动输入场景中几乎得不到训练。然而，这些能力恰恰是一个人步入社会后最核心的竞争力。如果在最该积累能力的黄金 12 年里，学生只是在练习一项未来并不急需的技能，而荒废了真正的底层生存本能，这无疑是一种本末倒置。

李翔： 但大班直播或传统培训模式确实拥有非常成熟且极具规模效应的商业模式。相比之下，洋葱学园在当时选择以产品化的方式进行交付，并采用低客单价的策略来构建商业逻辑，投资人会对此产生疑问吗？

杨临风： 当时市面上的主流解法是"拍照搜题"，但大家都知道那是短期"镇痛剂"。洋葱提供了一个不一样的解法：随时随地为学生提供智能学伴——让学生轻松、自主地学习，并且感受到情感认同。这种"独特性"和已经跑通的用户规模，是我们投资人愿意支持的原因。

李翔： 在洋葱，课程研发技术人员和销售人员的比例是怎样的？

杨临风： 我们公司现在大概一千多人，其中将近一半是研发团队。在研发团队内部，我们又分为"技术产品研发"和"课程内容研发"两大块，比例大约是 1:1。

技术产品研发涵盖了软硬件交互设计（包括自研的学习平板）、大数据底层架构及人工智能算法。目前，该团队正在探索融合大模型能力，打造"AI 私教"等多个内在协同的智能体，为学生提供深度且丰富的学习引导。

课程内容研发则构成了公司的核心研发链路，由两类专业人才支撑：一是教研团队，负责将知识点转化为生动有趣的教学脚本；二是全职的专业动画制作团队，负责将脚本转化为高质量动画内容。

李翔： 现在整个在线教育行业大概是什么情况？

杨临风： 客观地说，教培模式依然存在，直播课、线下课都在以另一种方式运行。学习机的增速在 2025 年 Q3 开始放缓了。此外当下也有很多大模型公司切入教育场景，会把"拍照搜题"当做获客的主要功能。

李翔： 从 13 年创业至今，国内谈得比较多的是可汗学院，你会觉得哪些新型教育公司还不错？

杨临风： 我 2007 年到 2011 年在美国求学，正赶上可汗学院、多邻国、Coursera 兴起。当时美国有很多 To B 产品，非常注重配合老师在课堂授课。直到今天，美国 K12 领域超过 50% 的产品是面向学校付费的。这逼着他们必须去研究：老师怎么教？学生怎么学？那种深度体验打磨得极细。这给了我们一个核心认知：做教育产品，一定不能追求"短平快"。

我认为教育产品分为两类，一种是**"效率完成型"：** 把解决问题看作送快递、点外卖。关注粘性、频率和留存，最快速度帮你把题消灭掉，两不相欠。另一种则是"**能力培育型"，**也就是洋葱在做的事情：陪伴你，让你的能力和认知发生变化。这不仅仅是交易，而是一个更深度的体验。

像您说的可汗学院，毫无疑问是标杆级产品，也表明**"无人参与的自主学习产品"对人类是有巨大空间的。** 但这些内容不能简单做汉化就可以了，中国的题目难、变化多，需要做很多本土化的设计。

李翔： 但"能力培育"是很难衡量的，这对商业化是一种困扰吗？

杨临风： **会有困扰。但如果你把时间维度拉长到两周或一个月，会发现能力培育型的效果远好于效率解决型。

你看"效率完成型"在做什么？第一，用户是上帝，想要答案马上给。第二，教口诀、教大招，让学生背下一套只适用于这道题的算法。学生背完觉得老师好厉害，但题目一变就卡住了，而且因为太容易搜到答案，他失去了深度思考的动力。你觉得走捷径效率高，但长期看，效率极低。

如果从能力培育出发，我们会告诉学生思考的"通法"：怎么阅读、已知和未知的关系是什么。我们要把知识底层的来龙去脉全补出来。很多辅导机构不理解："你讲这些干嘛？家长又不给这东西付费。"但事实是，当学生掌握了底层逻辑，他的神经元因为能联系上知识网络而被激活了，他学 10 道题的思维链路被刷新了 10 次，碰到没见过的题反而能做对。这就是真正的高效率。

李翔： 你们开始创业的时候已经是移动互联网时代了，移动互联网对教育本身的冲击到底是什么？

杨临风： 在成人市场是移动互联网时代，但在学生市场还不是，所以我们恰好经历了学生从 PC 迁移到手机的过程。

起初大家心里都在打鼓：学生会在手机上学习吗？后来发现多虑了。因为移动互联网解决了一个巨大的问题：它第一次把学习设备的自主权给了学生。 以前电脑摆在父母书房或客厅，学生一开电脑，家长第一反应是"你要玩游戏吗？"手机却是学生第一个真正属于自己的电子设备。如果没有移动互联网，学生实现自主学习的场景会极其有限。

李翔： 其实大家对于移动互联网去改变教育，一度抱有很高的期待，但为什么这么多年过去，却好像没达到预期，这是我的错觉吗？

杨临风： **不是错觉。大家融了那么多钱，却都花在如何让直播技术变好、如何运营辅导老师、如何获客。这都是在需求侧下功夫，而不是改善供给侧，后者是在优化学习体验上下功夫，要花大量资源研发课程内容、激励体系等，关键是要激发学生兴趣，让他们愿意学、能自主学，也就是让他们感受到靠自己的能力可以学懂知识，并且享受学习带来的乐趣。

李翔： 前段时间流行MOOC，就是把很多课程数字化，比如把哈佛名师的课搬上网，但这并没有变成学生的主流学习方式。

杨临风： **因为自主学习是一项极高阶的能力，你要能从自主学习的过程中获得正反馈，然后建立自信，这甚至不仅是一项能力，还是一种信念和价值观。而这需要环境、习惯、价值观的支撑。

现在的产品都没在训练学生的"学"，而是在训练学生的"听"。 家长也是如此，过于计较每一道题的得失，而忽略了培养孩子自主学习的能力。家长既想让孩子自主学，但又不相信不放心孩子自学。比如现在家长经常盯着孩子写作业，这种过度干预反而形成了死循环：家长不肯放手，孩子就锻炼不了自学能力，他锻炼不了，家长更不敢放手。

李翔： 所以"教育就是逆人性的"这个观点，你是不认同的对吗？

杨临风： **教育有逆人性的部分，尤其学习到深层认知的时候，要调动系统二（负责深度思考的部分），而人类的系统二是很消耗能量的。但你说学习完全是反人性的吗？肯定也不是，学习如果不是人的本能的话，人是怎么从猩猩进化成人的？

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如果说互联网对教育的改造不达预期，AI能做得更好吗？

李翔： 你觉得这轮人工智能技术会多大程度改变教育行业？

杨临风： 我认为 AI 最大的潜力不是生成内容，而是它的调度和规划能力**。**

现在洋葱对大模型的用法，是把它当做一个"大脑"去调度我们的专业库。比如你拍一张复杂的磁场概念图说看不懂，大模型会自动从我们的库里，把对应的视频片段挑出来，并配上解读。

为了让学生自学，我们做了一套"AI 智能学伴系统"。它不是一个单一的智能体，而是多智能体协作：有负责预习的、复习的、备考的，甚至还有负责心理按摩和动力的。有的学生还需要一个"AI 规划师"，输入目标和时间，AI会帮他规划好任务。

李翔： 你们是什么时候开始把大模型的能力跟洋葱已有的产品结合起来的？

杨临风： 大概是2024年底到2025年初。一个方面是国内大模型的能力到了一定程度，另一方面DeepSeek 带来了思维链技术的平权。大模型的规划能力有了质的飞跃，它一下子让我们能够把既有的资产和用户的体验连在一起，所以这一年我们的产品迭代速度非常快。

李翔： 你是学计算机的，对技术进展应该很敏感。ChatGPT 横空出世的时候，你的第一反应是什么？

杨临风： **很震惊，仿佛看到了智能的真身。以前的人工智能更多是偏神经网络，做固定路径的规划或者概率测算。但 ChatGPT 居然能对开放性问题进行各种回复。

但回到教育场景，我们很快意识到：单纯依靠生成内容给学生讲复杂逻辑，它依然是一个"峭壁"。文字再漂亮，学生没兴趣、看不懂也是白搭。而大部分学生是欠缺追问能力的，内容生成的再多，也解决不了根本性的"习得"问题。

那时候，我们觉得大模型只能解决"小闭环"问题，比如当个答疑助手，但当时没想清楚产品流程的改造。直到思维链和 RAG（检索增强生成）技术出现，我们才发现大模型的真谛不是内容工厂，而是"调度中枢"。

2025 年，我们推出了一套智能体系统，核心逻辑就是对学生"自学能力"的系统化培育。

我们重新梳理了从预习、听课、答疑、规划、学习习惯培养的每一个环节。在别人眼中，这些只是碎片化的场景，但在我们看来，这些恰恰是培养孩子自学能力的黄金机会。我们设计了功能各异的智能体，比如"AI 私教"，它存在的意义不是替你消灭难题，而是消灭因为"听不懂"而产生的畏难与退缩。

我们经历了一个从前期兴奋、到没想清场景、再到最近两年终于看清范式的过程。现在的逻辑很清晰：用 AI 调度专业资产，去保护孩子最珍贵的自主性。

李翔： 很多大模型公司也会把教育作为他们的落地场景，洋葱的壁垒和优势是什么？

杨临风： 第一个优势是深度数据**。在大模型时代，数据的价值不在于"广度"，而在于"厚度"。**

通用模型拥有 1 万个人的横截面数据，但这对于理解教育毫无意义。我们更在意的是单一用户长达数年的纵向轨迹。当你对一个孩子掌握了 1 万条交互记录，你就能穿透知识点，洞察到他的"隐性性格"。

有的孩子看视频老是跳过，那么他做事情可能有些莽撞；有的孩子懂了也要看三遍，这可能代表他过度谨慎。大模型就可以让系统做出针对性的反应，比如，当监测到孩子在某个画面停留过长、注意力开始涣散时，系统不会冷冰冰地催促，而是会弹出一个有趣的交互问题，我们想像个老朋友一样拉他一把，帮他重回学习节奏。这种动态交互，目的就是帮孩子避开那些消耗动力的无效重复，让他始终停留在学习的"心流"之中。

第二个优势是基因。我们研究了 12 年，我们比通用大模型公司更懂学生，更知道怎么让产品有温度。再加上自研的知识图谱和版权资产，这些都构成了竞争力。

李翔： 如果今天有一个AI-native的教育创业公司出现，它是否能以一个更低的成本、更快的速度完成洋葱这么多年开发的产品？

杨临风： 如果不是在教育行业，这种可能性是很大的。

但教育是一个强专业领域，仅靠大模型生成的内容，并不能保证学生能真正内化；这其中涉及大量关于产品设计、内容呈现及认知流程设计的Know-how——如何设计出一套让学生愿意学且学得懂的路径，不是单靠 AI 能力就能解决的。

目前的现状是，底层模型并非某家公司的私有财产，所有人都能使用。如果你唯一的优势只是在模型应用上看似领先，那并不构成壁垒。相比之下，我们拥有的行业 Know-how和经验、对用户的理解以及海量的既有数据资产，才是真正的核心。当模型能力普适化后，这些积累反而成了我们的"加速度"，让我们在竞争中占据更优位置。

此外，教育服务（尤其是进校场景）对知识的专业性和准确性有着极严格的要求，这必须依托已有的 PGC（专业生成内容）库进行持续校验，这其实是新进入这个领域的公司所面临的天然短板。

李翔： 当下市场上有没有一些基于这轮AI技术，和教育做了很好结合的公司？他们在做什么？

杨临风： 大部分还是在做基础模型擅长做的事情，比如很多出海产品在做大学生的拍照搜题，另一部分是偏作文批改，以及英语口语对话。

从教育学本身的角度来讲，我提供一个视角：教育产品是跟一个"会变的人"打交道，这跟普通互联网产品完全不同。普通互联网产品做分发、做匹配，用户不吃就再给他换一个。但在教育的语境里，用户不吃是因为他不具备消化理解的能力，因此再换多少个都没用，而是要喂给用户能消化理解的内容才行。大多数产品都在拼命优化分发和匹配的能力，而忽略了内容本身是否能被用户接受。

人类的系统二是很消耗能量的，而生物本能就是会逃避。但如果你看十年后，AI 唾手可得，所有硬知识都会过时，那时候最重要的就是自主学习能力。如果现在的孩子不去锻炼，十年后大学毕业，怎么适应社会？我打一个不恰当的比喻，就像全球变暖，我们现在不作为，迟早会出大事。

李翔：你听上去是一个很逻辑自洽的人，还有什么事情会让你感到困扰或焦虑吗？

杨临风：最大的挑战是把公司变成一个 AI Native 的企业。人跟机器如何共生？

以前 AI 是 Copilot，人能接受。但现在 AI 要进入工作流，占据某些原本属于人的"生态位"。人是不踏实的。就像可能有的老师会觉得："你不让我讲课让学生自学，那我这饭像没吃过一样。"这涉及人的思维惯性。组织必须先跟上时代，产品才能跟上时代。

我现在不太好奇教育公司的思考，我更好奇各行各业的公司如何用 AI 来进行组织架构的设计。比如 OpenAI 尝试用 AI 管理部门，我很想从这种组织架构的变革中获取经验。

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