梦想照进现实还有多远？网易有道周枫、好未来杨松帆等4位大佬共话“教育+AI”

当AI遇上教育，会产生怎样的火花？又将面临什么样的困难和挑战？梦想照进现实还有多远？

雷锋网消息，近日，在GES 2019未来教育大会圆桌论坛环节，网易有道CEO周枫、好未来AI工程院负责人杨松帆、流利说CTO胡哲人、掌门1对1联合创始人吴家峻四位大佬围坐在一起，共同就人工智能在教育行业落地应用和未来发展进行了探讨。

GES 2019未来教育大会圆桌论坛现场

以下为圆桌讨论实录，雷锋网做了不改变原意的整理与编辑：

一、回望过去：有哪些突出进展？

主持人：关于各位所在企业在教育AI行业的实践，回顾这一年有什么重大的进展和突破？首先先请周枫谈一谈，网易有道选择了AI硬件一个细分的赛道。特别是在今年，我们词典笔新的产品取得了比较好的口碑。我们想听一听你为什么要选择AI硬件这个赛道和今年有什么突出的进展、体会？

周枫： 从公司的历史和基因角度来讲，网易和有道一直是技术导向的公司，我们在人工智能的技术方面做得时间比较长。有道从最早做翻译的系统开始，2008年做了翻译国内第一个机器翻译系统，到2017年升级成基于人工智能的NMT神经网络的翻译系统。所以，我们今年去做硬件教育相关的产品，也是从这个技术的路线一直继承下来。

直接的一个想法，怎么样帮到我们学习者。我们发现翻译虽然做得很好，很多中国学生去学校的时候，不能带手机的。你想学英语的时候，需要查字典，需要翻译，没有手机，就做不了。我们发现通过我们的翻译机这样的产品，包括我们今年的爆款是有道词典笔可以帮到他，特别是有道词典笔这个产品，对着阅读的材料划一下，可以查字典和翻译，不需要访问网络，也是离线的AI技术带来的好处。

我们总体是基于用户的需求来落地AI技术的思路。事实证明硬件项目做起来特别苦，我们这个词典笔项目做了整整两年。最后我们做到超过95%的识别准确率，才使得这个产品真的变得特别好用。 硬件产品虽然很苦，但还是有它的好处，学习类的硬件是学生和家长都特别欢迎的，把AI用好要花很多功夫，但最后是值得， 这是我最大的体会。

主持人：流利说教育AI给我最深的印象是自适应学习，包括懂你英语这个产品，也有很好的代表性。请分享一下流利说在教育AI行业发展的一些底层逻辑，在今年有什么突出的进展？

胡哲人： 相对来说，流利说在学科类或者学习比较专注，我们主要在英语学习这块。历史上我们差不多7年，在英语的语音识别，包括评测、音素音节级别等等，累计了大量的用户英语数据。随着我们现在产品的拓展，全年龄段覆盖（从小孩子到成年人）都有。基于这些数据， 在过去一年里，我们不论打分算法，还是在一些个性化自适应上，都有比较大的突破。 我们主要做C端，因为中国用户总体来说非常在乎发音的，所以，我们针用户需求做了地道发音2.0，既融合了过去几年语音识别音素级别，也引入了机器识别多模态对口形的识别。这款产品目前全量上线几个月以后，数据非常不错。当然本身的技术和产品体验还需要打磨。总的而言，我们认为在发音环节上，可能是真的能够做到完全的AI老师来解决。

在个性化和自适应这块，我们在系统课上，一直有一个在线测的产品达尔文英语，这是一个Fully  adapted的个性化推题，英语学习者每一个里程碑之间，完全根据学习者本身的学习能力，以及类似的学习者大概的成长路径去做个性化学习。

在过去一年时间里，我们整体利用AI技术能够上线的产品，真正大量用户都在用。这一点我们跟有道还是挺像的，对产品和技术这一块非常执着。 我们也认为很多产品体验的突破，来自于对教学内容和技术整合深刻的理解。 懂你英语系统课只推出了3年，也通过这3年对整个教育内容有一个更深刻的理解。在这个基础上，相信往前看我们会推出更多的在练习、教学过程以及评测方面比较有特色的产品。

主持人：我们看到基于AI课开发平台WISROOM，包括新一代国家人工智能开放创新平台，这是AI的很多工作。松帆，在你看来，你研发的工作重点和主线是什么？今年一年你有哪些收获？

杨松帆： 好未来开始做人工智能，我觉得到现在今年取得了一个大的里程碑（科技部新一代人工智能开放平台），依托好未来来建设基于智慧教育的事情，这件事情两个方面：

第一，是对于我们过去的一些探索的认可。

第二，对于未来基于好未来这个平台，再往前面走需要承担更大的使命，不管是分成行业，还是推动国家在教育行业产业持续投入以及进步，我觉得这可能是沉甸甸的担子吧。

好未来做AI这件事情上，面临的局面会复杂一点点。因为我们自己从赋能自己的业务开始，业务的复杂度很高（包含线上、线下、大班、小班、一对一）教育全链条，从这个层面来讲，我们是会去选择到底做什么样的事情。

除了教育各个环节里，我们如何去赋能，不管是课前、课后、作业、老师的管理一些环节之外，我们可能最最专注的事情是课程环节的升级或者授课环节的升级。

沿着这个思路，好未来在线下课堂里的升级，我们花了最多的时间和精力。所以，在这个层面 我们确实也取得了智能课堂WISROOM解决方案的最终落地。 目前除了我们自己内部的教学场景，我们的教室里使用的WISROOM用智能教室来授课，跟学生互动。我们发现要服务整个行业，在非常多的城市里服务更多的老师和学生的时候，非常有挑战。

所以，持续去做类似AI的赋能，目前可能超过150个城市上千家机构已经使用了我们的智能教室，我觉得还是一个开始，还需要有更大的突破吧。

主持人：掌门教育AI主要集中在标准化和个性化的线上教育产品。你们教育AI的理念和今年有哪些比较大的进展？

吴佳峻： 我们将AI融入到学生的链条当中，这是跟我们教学场景比较契合。最早围绕个性化去做文章，因为以前我们对于个性化的理解，一个老师跟一个学生，本身就个性化了。其实你发现当样本变多的时候，这个事情是不可控的。我们会通过用技术去了解学生的情况，用技术给学生推课件。比如说两个学生上同一节课，课件都是不一样的，包括作业怎么推，学习路径、学习规划，这都是我们将来通过AI去实现，可以辅助老师去达到一个通过老师的个人经验和AI技术，可以达到个性化教学的理念。

我觉得最主要还是围绕个性化、标准化去做。今年我们最主要在数据，还要把模型不断训练更好一点，在调准的阶段，我觉得可能未来的效果会更加好一点。

二、着眼全局：行业分工、开放与合作是趋势

主持人：其实大家在教育行业有一个共识，需要整个教育行业的进步，特别用科技推动整个教育行业的进步，其实需要全行业的共同努力的，现在大家很多的都在谈我们下一步怎么更多地进行分工合作和全链条的整合。请各位谈一谈身为教育企业，对教育AI在分工合作方面有什么看法和观点。

周枫： 我觉得人工智能跟教育的结合，现在还是渐至佳境的状态。 我们除了硬件之外，也关注比方怎么把我们在线课的产品和AI有更好的结合，我们做了有道的智能笔帮助学生做自动数字化练习的过程，能做自动的评分。

我觉得行业内互相的开放和整合是非常重要的，因为不是每家企业都有能力去开发所有的人工智能相关的能力。好未来的开放平台做得非常好，在有道我们也有教育有道智云这样的开放平台。像有道智云，在作业端我们是比较强的，比如在题目的处理方面，公式的识别这些我们都是国内作做的最好。以及扫描下来的题目，每道题可以自动切分等等。所以我觉得开放的技术能力的API层面和SDK层面的整合是一方面。

吴佳峻： 像我们的很多AI其实都是我们自己研发的，但是我们也会有很多合作，比如很多硬件的部分，对成本比较高的，我们都会寻求一些合作，我觉得这个其实还是比较开放的。

毕竟有些领域不是我们专门去做，所以说其实我觉得他们专做的话，他们技术的这种水平会更高一点。我们会有很多的数据或者很多现实的应用，可能会偏应用型，所以我觉得这两者结合起来会更好一点。我们在合作的时候也会经常互相沟通，会告诉他应该怎么去做一些改善，会用得更好一点。我觉得这种合作方式还是蛮好的。

胡哲人： 我们企业相对比较年轻，在开放平台这一块目前没有特别来做，但是其实我们公司相对来说还是一个Open的。

比如，我们其实跟好未来合作过，在一些东西合作上，也有一个类似的发布会。

另外，教育离不开好的内容，在内容这一块，其实我们一直是非常开放的心态。我们此时此刻跟一些很好的内容合作方合作，共同给中国的学习者提供多样化的选择。 我觉得整个教育生态的角色分工越来越细分，不论是技术提供方还是内容提供方，还是教师培训等等。只有大家一起齐心协力，才能把教育做得更好，最终受益的是所有人，我们国家能够培养更好的人才，能够有更大的竞争力。

杨松帆： 关于分工这个话题，我想从两个视角来阐述一下，第一个视角就是人工智能时代，人类和机器应该怎么样去分工协作。技术并没有好坏，但是人在使用它的时候，会产生教育伦理上面的问题，这方面，需要站在行业和国家层面做一些探讨。

第二个视角就是从好未来作为开放平台的建设方的层面，来探讨开放。

第一， 我们直观的，能够把服务内部的事业部，和服务内部业务的时候，沉淀下来的一些技术，通过AI能力的开放，服务整个行业。

第二， 我们希望能够有更多的技术开发者和高效的科研方能够进入到这个平台上面来，所以我们会在数据脱敏的情况下，能够给到公开数据的发布。

第三， 关于AI基础设施的开放， 我们搭载了非常多的底层的设施，比如说数据的标注平台、AI模型的训练平台、数据流转管理的平台，这些平台能够降低AI从业者的门槛，我认为这个也是非常重要的一点。

第四， 关于AI标准的开放， 这个可能需要和国家科技部、教育部一起来共建。

第五， 我希望能够把好未来的教育场景都开放出来， 能够让更多教育的企业一块跟我们共建教学的环节。

三、展望未来：直面挑战，也心存愿景

主持人：大家在研发的工作中，觉得人工智能在教育行业应用最大的困难或者挑战是什么？未来5-10年，各位对教育人工智能有什么样的展望？

周枫： 我觉得最大的困难是你做的人工智能型项目是不是真的能够给教育带来巨大的效率提升。巨大的意思是10：1，而不是1.5：1、1.3：1， 因为人工智能这个东西，还是一个往往需要大量的数据、算法、投入才会落地的，落地的时候往往它的问题就是，如果你带来的回报不够，就会出现雷声大雨点小这样的情况。

我觉得未来理想的状况还是非常好的，教育产业领域面临着巨大的机会。中国中小学老师要在作业上花三个小时时间，如果你真的能够帮他们把这个时间节省到10分钟、20分钟，花更多的时间在学生身上，一定是非常好的事情，这个应该是愿景。

胡哲人： 现在教育行业最大的一个挑战其实是消费者的需求。 教育和医疗很像，消费者对于一个新鲜东西的接受程度和欢迎程度速度没有那么快。举一个简单的例子，大家通过滴滴、快的打仗，已经能够接受一个业余的司机给你开车了，但你很难接受一个业余的医生给你开刀，或者一个业余的老师给你上课。

展望5-10年，我觉得技术的确能够在未来一段时间起到非常大的作用。不论是中国，你发现即使在美国很多国家，教育师资的力量永远都是不平衡的。比如说在中国，很多的偏远地区英语老师本身就不合格。一个很好的技术驱动的产品，在很大程度上去替代相当一部分英语老师的功能，我觉得从0分做到60分、70分、80分都没有问题。可能一二线城市需求不一样，更多孩子要求是从95分变成99分，甚至100分的要求。的确，优秀的师资是一个不平衡发展，这是我们面对的现实，对我们企业来说，不论是从商业侧还是从公益侧帮助解决这个问题，也是非常有使命感。

杨松帆： 我可能有两个版本。

版本1：一句话版本， 如何去协同既要仰望星空，又要脚踏实地。做教育的伙伴可能都会有一个梦想，我们都希望看到规模化的因材施教。但是，如何能画清楚规模化因材施教的路径是最挑战的事情。

版本2：长一点的版本。未来5-10年，我希望能够有一个行业的平台。这个行业平台能够做两件事。

第一件事：更加了解学生。

第二件事：更能激发老师的创造力。

了解学生是指我们能够在学生学习的全场景、全链条里，都能够知道他的学习行为和路径，把信息提供给老师，即便不给老师任何培训，老师拿到这样的信息之后，也能做出非常多的事情。把这样的平台给到老师之后，能够有一些辅助的工具或系统，让老师产生创造力。如果老师不能被替代，如何让老师的价值更大化，可能是当前巨大的瓶颈吧。

吴佳峻： 我觉得决策是最难的。因为 我们有太多的人工智能技术了，如何去清楚判断哪个技术最适合我们的场景，适合我们的学生学习，适合老师的教学，这是最难的。 因为你不知道到底对于学习的效果会不会有很大的促进作用，这是未知的。还有一些你没有想到的弊端。因为学生端可能有时候会走一些捷径吧，会不会有一些弊端是你考虑不到的，有一些负面效果。

对于未来的展望，我们现在看到教研内容更多是书本，未来是不是有更多一些VR或者全息投影的东西，让学生更直接接触到教学内容，他会对这个东西感兴趣，会真正快乐学习。

主持人：今天跟4位的共同分享，看到了坚持和情怀，还有对未来的信心。我希望通过今天的圆桌论坛，把我们通过科技推动教育进步的信心，也传递给所有伙伴。我们希望科技能带给教育一个更加光明的未来。

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