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　　作者|王上

　　“呱呱。”

　　谭飞学了几声小鸭子的叫声，在MuseKey上随便按下几个琴键。一段带着鸭叫的旋律很快生成了。

　　如果是成年人，这个动作甚至有些荒诞：录下一声鸭叫，再告诉AI，“给我来一首小鸭子的歌”。但在谭飞看来，这恰恰可能是孩子创作音乐最自然的方式。

　　在MuseKey上，孩子可以把生活里的声音录下来，再按几个琴键，AI将声音、旋律和孩子的选择融合成一段音乐。孩子不需要知道什么是采样、和弦、BPM，也不需要写Prompt。他只需要知道：“这是我的声音，这是我的歌。”

　　这是95后创业者谭飞现在正在做的事情。

　　此前，他曾是新东方的物理老师，也曾设计出千万销量的桌游，还从0到1做过AI伴学机器人。如今，他创办MuseKey，从北京搬到深圳，开始死磕“儿童×AI×音乐”。

　　谭飞把MuseKey定义为一款面向3-8岁儿童的AI音乐创作硬件。但他想做的，并不是给孩子一个“一键生成歌曲”的工具，而是把AI藏进一个孩子能够理解、能够触摸、能够不断探索的创作过程中。

　　这件事情真正有意思的地方，是让一个甚至不识字的3岁孩子，也拥有创作音乐的可能。

　　这也是谭飞理解MuseKey的起点。

　　谭飞在与对话中透露，目前，MuseKey已获得“大疆教父”李泽湘教授旗下深圳科创学院的孵化及种子轮支持，正在推进产品工程化、首批家庭测试以及后续量产准备。

　　01 “让孩子先创造音乐，有兴趣后再学习音乐”

　　谭飞一直关注着 AI 音乐的进展。直到 2025 年再次听到新的作品，他依然被深深触动——AI 的进化速度远超想象。

　　这个念头很快与他过去多年积累的儿童产品经验连接起来。他做过儿童桌游，也做过儿童AI伴学机器人，长期研究3-8岁儿童的认知和交互方式。几乎就在那个瞬间，他开始思考：如果AI已经可以降低音乐创作的门槛，为什么不能让一个还不会写字的孩子，也拥有自己的第一首歌？

　　传统的音乐学习路径往往是先学乐器，再学乐理，最后才可能进入创作。一个孩子可能需要花很长时间，才能有机会第一次获得“这是我创作的东西”的成就感。

　　但AI正在改变这件事。

　　问题在于，目前大量AI音乐产品依然是为成年人设计的：输入Prompt、选择风格、调整参数，再等待模型生成结果。这对成年人不难，对一个3岁的孩子却几乎不可行。

　　更重要的是，孩子对音乐的需求，可能本来就和成年人不同。

　　谭飞在测试中发现，孩子会录马桶冲水的声音，会录各种奇怪的声音，然后期待AI把这些东西变成一首歌。成年人可能觉得这些声音“不高级”，孩子却会非常兴奋，因为里面有一个最重要的东西——“这是我的。”

　　“我想做的事，就是把学习音乐和创造音乐掉个顺序。”他说，“先让孩子发现，原来我也可以创造一首歌，然后兴趣才可能变成继续学习的动力。”

　　02 AI不是代理人，而是一种“粘合剂”

　　MuseKey并没有把一个AI音乐模型塞进儿童玩具。

　　在谭飞看来，成年人的AI音乐工具更强调“AI替你完成”，MuseKey则希望做到“AI帮你完成”。

　　孩子录下一段声音，或者录下一声鸭叫;他再选择一种节奏、一种乐器，甚至只是随便按几个琴键。AI负责把这些元素“粘”在一起，像拼乐高积木一样。

　　最后生成的歌曲可能并不专业，甚至有些奇怪。但当孩子听见自己的声音出现在歌曲里，他会知道：“这是我的歌。”

　　谭飞把AI形容成“粘合剂”，而不是“代理人”。这是MuseKey最核心的产品理念之一。

　　因此，MuseKey刻意做成了一个没有屏幕的硬件。

　　灯光亮起来，孩子按一下;琴键可以弹;生活中的声音可以录;不同音乐元素可以像拼积木一样组合起来。

　　MuseKe有一种玩法很简单：系统给孩子几个选择，孩子连续做两三次选择，就能拼出一句奇奇怪怪的话，再把它变成一首歌。

　　谭飞把这种方式称为“选择题式创作”。这一灵感来自他过去在新东方教物理的经验“这就像教物理时把难题拆解一样，把复杂变好玩，创作本来就该这么简单。”

　　对一个低龄儿童来说，让他直接回答“你想创作一首什么样的歌”，其实仍然比较困难。MuseKey希望给孩子搭一个“脚手架”：你不需要知道自己想做什么风格，也不需要完整说出一句话，只需要先按一下，再选一下，再试一下，一首歌就慢慢出现了。

　　早期测试中，谭飞发现孩子很少会问“这个怎么玩”。看到灯光亮起来，他们就会自然地去按;发现有声音，又会继续尝试。“孩子探索能力很强。”

　　在他看来，儿童产品最重要的事情之一，就是不要给孩子太多规则，而是让产品本身成为一个可以探索的世界。

　　这也是他坚持做硬件而不是App的原因。孩子碰一下琴键、听见一个声音，会比在聊天框里输入“我要一首什么歌”更容易理解音乐。

　　与此同时，他也不希望孩子只是从一个屏幕跳到另一个屏幕。因此MuseKey没有聊天框和复杂的操作，它看起来更像一台“新时代的乐器琴”：琴键、声音和触摸这些音乐最原始的元素被保留下来，AI则藏在了背后。

　　03 真正难的不是模型，而是“理解儿童”

　　这件事最难的地方，也不在AI模型。

　　今天，很多创业者做AI产品，第一反应是模型能做到什么。但对于MuseKey，谭飞更关心的是：这些能力怎样才能变成一个3岁孩子真正愿意玩的东西？

　　他的办法有些“笨”：受益于科创学院的资源，他要求团队里的每个人，每周都要去幼儿园陪孩子玩两个小时。他们观察孩子什么时候会无聊，什么样的提示会让孩子笑，孩子能接受多长时间的等待，会不会跳过引导，会不会疯狂按键。

　　甚至AI生成歌曲需要等待20-30秒，也不只是一个技术问题。成年人可以等，孩子很难等。

　　于是，团队把这段等待设计成音乐游戏。AI在后台生成音乐时，通过游戏化的方法，让小朋友认为等待的时间天然就是自己写歌的一部分。

　　谭飞越来越意识到，儿童AI产品并不是把一个成年人的AI产品换成卡通外壳，而是要从儿童的认知、注意力、语言和行为方式重新设计。

　　还有AI生成什么样的歌，也不能完全按照成年人的审美来。

　　团队研究了大量儿童歌曲，从旋律、节奏、重复性、音色等维度去理解低龄儿童更容易接受什么。成年人可能觉得一句歌词反复很多遍有点无趣，但实际上，《Baby Shark》“doo doo doo doo doo doo”式的重复更符合儿童的音乐感知。

　　所以MuseKey也在尝试建立自己的儿童音乐判断逻辑。

　　孩子愿不愿意听完、愿不愿意跟唱和律动、愿不愿意把歌分享给爸爸妈妈和其他小朋友——这些行为，才是MuseKey最重要的评分标准。

　　04 做一款AI音乐创业硬件之后

　　今年4月底，谭飞从一家教育机器人公司离职;5月，他正式进入深圳科创学院的创业项目。这是他身上很鲜明的一种创业者特质：想到，就立刻去做。

　　谭飞是北京人，但为这次创业搬去了深圳。他喜欢这里的速度，他说：“晚上11点、12点找人聊项目，约了往往很快就能见面。”

　　拿着最初的原型，他开始不断带去找孩子测试。一次早期内测持续10天，孩子累计使用约220分钟;在早期中国家庭测试中，约80%的参与家长产生了购买行为。如今，MuseKey已经建立约300-400个家庭的种子用户池，并同步进行中国和美国市场的家庭测试。

　　这些早期数据给了谭飞很大信心，让他确信这套商业逻辑是成立的，产品逻辑也是用得起来的。

　　目前，团队已经补齐AI与产品研发、硬件工程、供应链、海外市场与增长等能力，并推进产品工程化和量产准备。

　　深圳科创学院带给谭飞的另一个影响，是一种非常朴素的产品方法论——严禁凭空想象需求。

　　所以，他没有停留在“AI音乐+儿童”这个听起来很性感的概念里，而是一次次把原型拿到孩子面前，看他们到底会怎么使用。

　　如果未来MuseKey能够跑通，这个产品的想象空间也不只是“一台AI音乐玩具”。

　　在谭飞的设想中，AI 不仅降低了音乐创作的门槛，更让孩子的每一次表达都拥有了长久的留存价值。孩子创作出的每一首歌曲，不再是一次性的娱乐，而是成为了专属于他们自己的第一笔“数字音乐资产”。随着这些独特作品的不断沉淀，不仅记录着孩子的成长轨迹，也为未来家庭场景乃至更广泛的创造力生态，打开了极具想象力的延展空间。

　　MuseKey这个名字本身也是一个隐喻。Muse代表灵感，也指缪斯;Key是钥匙，也是琴键、音调。

　　MuseKey这把“钥匙”正在打开更多可能。