教育+AI逐鹿战：野心与欲望，上升还是下沉，都在这一年

【编者按】2017年，腾讯研究院&IT桔子联合发布了《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》，报告中预测，人工智能经过创业持续火爆的高峰期，在2017年，产业开始进入休整阶段。也就是说2018年，人工智能行业将进入“大浪淘沙”年。

作为一个慢行业，教育在与AI联姻后，虽然已经有产品化，只是目前的产品化是否能够承载教育公司的AI梦，还是个问题。无论从技术发展还是产业落地来看，现阶段AI都还停留在初级水平。AI与教育的结合，也面临着雷声大雨点小的尴尬。

本文转自芥末堆，经亿欧编辑，供业内人士参考。

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2016年3月，李世石对战AlphaGo。1:4的结果宣告人类在围棋项目上不敌人工智能（以下简称AI）。时隔一年之后，柯洁0：3的惨败再一次确证这一结果。

尽管AI概念在1955年就被提出，人类在国际象棋项目上也早已失守，但在输掉被视为“人类智慧最后堡垒”的围棋后，AI的浪潮才真正被掀起。

AI开始替代“互联网”，成为要去撬动所有行业的杠杆。

数据是AI应用的基础。积累海量用户数据的在线教育行业可谓AI的温床。 对于重服务、人力成本高的教育行业来说，AI+教育在降低成本、提升效率方面的想象空间很大。AI教育企业或AI教育产品应运而生，“AI颠覆传统教育模式”的口号也屡见不鲜。

此外，2017年国务院下发的《新一代人工智能发展规划》提出，利用智能技术建立以学习者为中心的教育环境，推动 AI 在教学的全流程应用。 

不论是对新商业模式的追求，还是受政策引导，AI俨然成为教育行业标配。从拍照搜题到自适应学习，AI教育产品层出不穷。 凭借AI概念，教育公司也颇受资本青睐。据亿欧智库统计数据显示，2017年“AI+教育”行业融资额达42.17亿元。

只是AI+教育的火热似曾相识。2015~2016年VR成为风口，凭借完全还原真实教学场景，VR+教育也被行业看好。然而由于缺乏优质教育内容，产品落地程度低，VR+教育并没有如期起飞。

与VR相比，AI+教育已经有产品化，只是目前的产品化是否能够承载教育公司的AI梦，还是个问题。

AI与教育擦出的火花

AI是个大概念，与教育的结合，可以从教、学、练、测、评五个环节落地。在教育机构、老师、学生三方，AI+教育都已结出了青涩的果实。

对于学校和校外机构，AI是教务管理和学校工作的帮手，主要应用有智能分班排课、智慧校园、考勤招生等，校宝在线、校管家、课程帮都是代表玩家。但AI在to C端机构的实际管理工作中使用较少，进入传统公立校的还寥寥无几。

老师的主要工作是教研、教学、测评与管理，AI在现阶段给老师带来的改变，可以从老师的职责展开。

教研上， AI利用数据可以分析出学生对知识点的掌握程度。老师能更清楚地知道哪些东西该讲，哪些可以少讲，以此提高授课效率。比如做自适应教材的Knewton、做”一对一“指导的乂学教育。

教学上， 基于图像识别技术的智能情绪识别，可以识别追踪全班学生以及老师自身的状态，了解学生学习困难点、兴趣和集中度。每位老师的授课风格，也可以通过表情、姿态被自动识别，打上标签后被推荐给匹配的学生，代表公司有好未来、VIPKID。

传统课堂里，老师会用粉笔头砸醒不专心的学生，有了AI，学生就更”无处藏身“了。这里的AI，就像是一位课堂的监工。

此外，素质教育领域的智能陪练类产品也为个性化教学提供了可能。目前智能陪练主要是音乐陪练，尚处于早期阶段，如VIP陪练、The ONE智能钢琴、音乐笔记等。

在测评环节， AI的介入主要是英语语音测评、智能批改作业+习题推荐，代表机构有科大讯飞、英语流利说、一起作业、作业盒子。猿辅导联合创始人郭常圳曾表示，目前AI在教育上的应用，真正可以落地的就是英语。

在管理环节， AI 可以通过学生学习成绩、学习进度、学习习惯等数据，进行学情分析，协助教师为学生设计个性化教案，如极课大数据的极课EI。

AI在学生端的应用，主要是拍照搜题和题库类产品，以作业帮、作业盒子、学霸君、小猿搜题、阿凡题为代表。题库类产品的核心就是利用图像识别技术拍照搜题，追求通过最少的题目达到训练效果，从而提高学习效率。

当前，K12是AI与教育结合的主战场，这不仅在于应试教育的刚需拉动，还因为效果易于量化。但教育公司对AI的追求不止步于K12，语培留学、素质教育、职业教育的许多公司也扛起了AI的大旗。

不及预期的AI+教育

梦想很美好，但是实现梦想，却不是睡个觉那么简单。对于近两年大热的AI话题，质疑之声在不断变多。

据悉，2017年中国AI创业公司获得的累计融资超过500亿元，但90%以上的AI企业，均处于亏损的状态。有报道称，第一批人工智能已经被炒鱿鱼了。国外一些AI初创公司更被曝出用人类模仿机器，而非是机器学习人类。

无论从技术发展还是产业落地来看，现阶段AI都还停留在初级水平。AI与教育的结合，也面临着雷声大雨点小的尴尬。

AI与教育的结合，最根本的是利用AI模拟老师的教学，从而在未来某个节点诞生出AI老师。然而机器与人类的教学，本质上是相异的。

传统老师的教学来源于经验的积累，通过教去改变学生学习的过程，达到预期的效果。比如说，老师可以通过对学生个性、经历、状态的了解，灵活的改变教学方法。而AI是通过结果，比如错题等，告诉学生应该去学什么。 但相比于“学什么”，“怎么学”才是学生最需要明白的过程。

如果一本题集，你的错误率很高，家长会再买三本给你。AI人性化了些，只推了一本错题。乍一看，效率确实提高了，但是这不是教的过程，而是练的过程。拍照搜题、口语测评、作业批改等各类AI+教育产品，虽有一些AI技术的加持，但应用场景还只是停留在了辅助环节，没有直接带来教学质量的提升。

与AI+教育相似的，是几年前大火的VR+教育。VR为教学赋予了全新的观感，但是却在几年后渐渐冷了下来。究其原因，就是没有解决核心环节里的师资与教学问题，只成为一种外在的修饰。

因材施教也是教育的理想目标之一。传统学校重点班、普通班的划分，就是个性化教学的粗糙探索。但AI打造的自适应学习通过反馈的数据，为学生提供个性化的教案，实现千人千面地学习，因此被赋予了极高的期待。

但自适应学习的发展也才刚刚起步。把知识点揉碎拆分，推送给学生学习，虽然听起来简单，但实际操作时瓶颈很多。第一，知识点的精细拆分需要教研的大力投入；第二，数据是机器学习的基础，普通机构难获取大量学生端的数据；第三，即使有了数据，算法也是一道技术门槛，离真正应用又有一段距离。哪怕把所有的钱投入AI技术研发，结果却可能是杯水车薪。对一个普通教育公司来说，搞好教育的同时，再去做 AI，太不容易了。

百度创始七剑客之一雷鸣曾表示， 人工智能与教育的结合可以分为五步。第一步是教育零散的辅助工具，第二步是对教学的每一个环节进行系统化辅助，第三步是全方位与老师配合，第四步为智能主导教学，老师成了辅助，最后一步是实现全智能的系统。

目前AI与教育的结合，更多地停留在第一步与第二步之间。教育公司对AI 的预期，还处在追梦的阶段。

资本在给什么买单？

技术进步带来了行业的革新，背后是对原有行业的重构。具体在AI+教育行业，AI替换掉的是部分简单重复的劳动，如课堂管理、作业批改等，题库类产品也提高了练习的效率，但对于核心的教学环节，AI 带来的改变还很少。

教育是个慢行业。极其零散的培训市场，折射的是教育对规模化的排斥。老师和学生这教与学的两端，都不是工厂里能够量产的产品。

牛津大学一项研究显示，银行职员、电话销售、财务会计等职业未来被AI取代的概率都超过90%，但是教师可被替代的概率仅为0.4%。

微软亚洲研究院研发经理邹欣的观点是，AI 能够取代很多自动化的工作，比如高速公路收费员，但是老师一职却不会被取代，因为人与人的互动是不可或缺的。邹欣说：”你愿意让你的孩子只被机器教吗？“

阿里巴巴前CEO卫哲曾公开称， 目前人工智能泡沫巨大，九成的人工智能公司都是“伪人工智能”。

据《2017中国AI投资市场研究报告》，2017年起，资方对新兴AI企业的投资决策日趋谨慎，针对特定行业细分领域的应用层企业，更受投资人的青睐，单笔投资超过1亿元的投资事件比例逐渐增长。

到了2018年，AI公司的境地可谓是冰火两重天：小型初创公司难融到钱，而AI独角兽的门槛却被踏平，融资额不断创新高。2018年4月9日，商汤科技获得6亿美元C轮融资，估值超过了40亿美元。

两个极端的背后，是AI行业竞争的加剧以及资方对于机构盈利能力的要求，而赚钱与否，考验的是浮于空中的概念能否进行商业应用落地。在技术层面，AI核心技术并未取得重大突破；在应用层面，相关标的的业务拓展进度不及预期。

AI是未来的方向，逐梦无可厚非。但在资本对AI渐趋理性的今天，教育公司的对AI的期望，也应回归理性的车道了。

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